大数据+机器学习第14页

【大数据】浅谈Pyecharts：数据可视化的强大工具

文章目录一、引言二、Pyecharts是什么三、Pyecharts的发展历程四、如何使用Pyecharts1.安装Pyecharts2.创建图表（1）导入Pyecharts模块：（2）创建图表实例：（3）添加数据：（4）设置图表样式：（5）渲染图表：3.运行和查看图表五、目前的市场情况六、总结一、引言在数据时代，数据可视化已成为数据分析的重要组成部分。Pyecharts，作为一款基于Python的

熬夜的王·2024-09-05 05:04

使用 Vue.js 构建大屏可视化系统

引言随着大数据时代的到来，实时监控和数据分析变得越来越重要。大屏可视化系统可以帮助我们快速了解业务状况，做出及时决策。本文将详细介绍如何使用Vue.js构建一个功能完善的大屏可视化系统。

不知名靓仔·2024-09-05 04:58

人工智能在现代科技中的应用和未来发展趋势。

药物研发：通过模拟和大数据分析，AI加速了新药研发过程，缩短了药物上市时间。个性化治疗：AI能够根据患者的个人数据，推荐最适合

爱掉发的小龙·2024-09-05 03:57

学习大数据DAY43 Sqoop 安装，配置环境和使用

目录sqoop安装配置mysqlsqoop安装sqoop指令集sqoop使用sqoop创建hive表sqoop全量导入表sqoop增量导入表sqoop全量导出表sqoop分区表导入表sqoop分区表导出表上机练习sqoop安装配置mysqlcreatedatabasetestDEFAULTCHARACTERSETutf8DEFAULTCOLLATEutf8_general_ci;--创建数据库sh

工科小石头·2024-09-05 03:52

大数据Python基础学习——练习（二）

目录使用字典完成一个点餐系统要求判断两个函数的区别lambda，reduce的应用reduce，map，filter，sorted的应用按照字典的值进行排序Python中的类，实例，封装，继承和多态Python中的内置模块和第三方模块自定义一个包打印函数的执行时间isinstance的应用hasattr()，setattr()，getattr()的作用对类中绑定的属性做一个限制鸭子类型import

喜欢你，还有大家·2024-09-05 03:21

大数据系列之：查看进程控制组信息、查看systemctl服务信息、查看服务器所有控制组信息、查看服务在控制组内存限制、显示系统上所有正在运行的进程和服务的控制组（cgroup）层次结构

大数据系列之：查看进程控制组信息、查看systemctl服务信息、查看服务器所有控制组信息、查看服务在控制组内存限制、显示系统上所有正在运行的进程和服务的控制组（cgroup）层次结构、控制组和控制组下进程的关系查看进程控制组信息查看

快乐骑行^_^·2024-09-05 00:07

python读取hive数据库_利用pyhive将hive查询数据导入到mysql

在大数据工作中经常碰到需要将hive查询数据导入到mysql的需求，常见的方法主要有两种，一是sqoop，另一种则是pyhive。本文主要讲的就是python的pyhive库的安装与使用。

weixin_39939668·2024-09-05 00:35

EMR组件部署指南

EMR(ElasticMapReduce)是一个大数据处理和分析平台,包含了多个开源组件。

ivwdcwso·2024-09-05 00:05

Python教程：使用 Python 和 PyHive 连接 Hive 数据库

查询返回列表5.基本的数据库操作5.1创建表5.2插入数据5.3更新数据5.4删除数据6.表的描述信息和数据库操作6.1获取表描述6.2列出所有数据库6.3切换数据库7.关闭连接8.使用示例9.完整代码在大数据时代

旦莫·2024-09-04 23:32

机器学习实战----波士顿房价预测模型

波士顿房价模型预测是一个回归问题，可以采用r2_score方法来作为评价指标。importnumpyasnpimportpandasaspdfromsklearn.metricsimportr2_score#从sklearn的数据库中导入波士顿房产数据fromsklearn.datasetsimportload_bostonfromsklearn.model_selectionimporttrai

永远偷渡不了的非洲人·2024-09-04 22:24

Mac 安装Hadoop教程（HomeBrew安装）

1.引言本教程旨在介绍在Mac电脑上安装Hadoop，便于编程开发人员对大数据技术的熟悉和掌握。2.前提条件2.1安装JDK想要在你的Mac电脑上安装Hadoop，你必须首先安装JDK。

追光天使·2024-09-04 22:21

【机器学习】任务二：波士顿房价的数据与鸢尾花数据分析及可视化

目录1.实验知识准备1.1NumPy1.2Matplotlib库1.3scikit-learn库：1.4TensorFlow1.5Keras2.波士顿房价的数据分析及可视化2.1波士顿房价的数据分析2.1.1步骤一：导入所需的模块和包2.1.2步骤二：从Keras库中加载波士顿房价数据集2.1.3步骤三：加载本地CSV数据集2.1.4步骤四：划分特征和目标变量2.1.5步骤五：划分训练集和测试集2

FHYAAAX·2024-09-04 21:16

Datawhale X 李宏毅苹果书 AI夏令营入门 Task3-机器学习框架

2.优化问题在机器学习模型训练过程中，即使模型的灵活性足够高，也可能由于优化算法的问题导致训练数据的损失不够低。为了

沙雕是沙雕是沙雕·2024-09-04 19:08

混合所有制

大数据再厉害，也不可能分配J.K.罗琳这样一个业余作者去写小说，还计划把她的小说印刷几百万册。是价格提供了

可可_4b5e·2024-09-04 19:08

Sublime text3+python3配置及插件安装

blog.chargingbunk.cn/微信公众号：rayson_666(Rayson开发分享)个人专研技术方向：微服务方向：springboot,springCloud,Dubbo分布式/高并发：分布式锁，消息队列RabbitMQ大数据处理

raysonfang·2024-09-04 19:23

人工智能训练师边缘计算实训室解决方案

一、引言随着物联网（IoT）、大数据、人工智能（AI）等技术的飞速发展，计算需求日益复杂和多样化。

武汉唯众智创·2024-09-04 19:34

计算机领域学术会议（ICCBD+AI 2024）

第五届计算机、大数据与人工智能国际会议（ICCBD+AI2024）将于2024年11月1日-3日在江西景德镇召开。

AC学术中心·2024-09-04 18:34

机器学习算法 —— LightGBM

欢迎来到我的博客——探索技术的无限可能！博客的简介（文章目录）目录背景描述数据说明数据来源LightGBMLightGBM原理简介LightGBM的优点LightGBM的缺点LightGBM的应用基于英雄联盟数据集的LightGBM分类实战函数库导入数据读取/载入数据信息简单查看可视化描述利用LightGBM进行训练与预测利用LightGBM进行特征选择通过调整参数获得更好的效果基本参数调整针对训

ZShiJ·2024-09-04 18:30

机器学习赋能的智能光子学器件系统研究与应用

从理论模型的整合到光学现象的复杂模拟，从数据驱动的探索到光场的智能分析，机器学习正以前所未有的动力推动光子学领域的革新。

哦哦～921·2024-09-04 17:58

机器人路径规划的机器学习算法

机器学习算法正在重塑机器人在复杂和动态环境中导航的方式，而机器人路径规划就是其中一个重要领域。传统方法通常在受控环境中表现良好，但在处理实时出现的障碍或变化时往往失效。

科技大本营·2024-09-04 17:25

青春逢盛世，奋斗正当时

大数据工程学院张福芸2020402186青春是一条萤火绚丽的流动银河，是人生中最美的乐章，然其灿烂却极其短暂，只有好好把握青春，方能领略青春的美好，在美好的青春年华做你能做，该做，会做的事，将青春的力量发挥到极致

今圆是今元·2024-09-04 17:10

关于Apache Hive 和 Apache Iceberg

ApacheHive和ApacheIceberg都是大数据生态系统中的重要工具，但它们解决的问题和扮演的角色有所不同。

[听得时光枕水眠]·2024-09-04 17:55

大数据学习｜理解和对比 Apache Hive 和 Apache Iceberg

文章目录数据模型与存储事务支持性能优化使用场景总结数据模型与存储Hive:Hive使用的是传统的关系型数据模型，数据存储在Hadoop分布式文件系统(HDFS)中，通常是以文本格式（如CSV或TSV）或者二进制格式（如Parquet或ORC）。Hive的表定义和元数据存储在一个外部的关系数据库中，如MySQL，用于跟踪表结构、分区和其他元数据信息。Iceberg:Iceberg设计为一个现代的表格

进击的小白菜·2024-09-04 16:50

唯众2024年高职云计算实训室方案解读

云计算技术的发展，不仅推动了大数据、人工智能等新兴技术的发展，也为传统行业的数字化转型提供了强有力的支持。1.2高职教育在云计算领域的重要性高职院校作为培养应用型技术人

武汉唯众智创·2024-09-04 16:20

商业分析能力是怎样炼成的？

感谢关注天善智能，走好数据之路↑↑↑欢迎关注天善智能，我们是专注于商业智能BI，人工智能AI，大数据分析与挖掘领域的垂直社区，学习，问答、求职一站式搞定！

R3eE9y2OeFcU40·2024-09-04 15:13

深度学习入门：使用 PyTorch 构建和训练你的第一个神经网络

引言深度学习是机器学习的一个分支，它利用多层非线性处理单元（即神经网络）来解决复杂的模式识别问题。PyTorch是一个强大的深度学习框架，它提供了灵活的API和动态计算图，非常适合初学者和研究者使用。

Mr' 郑·2024-09-04 13:29

Python：解锁高效编程与数据分析的钥匙

Python：解锁高效编程与数据分析的钥匙在当今快速发展的信息技术时代，Python作为一种高级编程语言，凭借其简洁的语法、强大的库支持和广泛的应用场景，在数据科学、机器学习、Web开发等多个领域大放异彩

我的运维人生·2024-09-04 13:28

高校为什么需要AIGC大数据实验室？

AIGC大数据实验室是一个专注于人工智能生成内容（AIGC）和大数据相关技术研究、开发与应用的创新实验平台。AIGC主要研究方向包括：AIGC技术创新、大数据处理与分析、AIGC与大数据融合应用。

泰迪智能科技01·2024-09-04 13:28

快速有效地提升公众号阅读量和转发量 | 微信数据追踪系统

根据一些权威的第三方平台提供的大数据统计，目前微信推文的打开率持续走低，平均阅读率（阅读数占粉丝总数的比率）不足5%。

Goovenjie·2024-09-04 13:09

基于 LDA SS-NMF 的文本主题分析可视化分析系统毕业设计附完整代码

摘要在机器学习和自然语言处理领域中，主题模型(TopicModel)是在一系列文档中发现抽象主题的一种统计模型，并被广泛地应用于文本文档集合的分析。

程序员奇奇·2024-09-04 11:44

GNN会议&期刊汇总（人工智能、机器学习、深度学习、数据挖掘）

会议【NeurIPS】全称ConferenceonNeuralInformationProcessingSystems（神经信息处理系统大会），机器学习和计算神经科学领域的顶级学术会议，CCFA。

Bunny_Ben·2024-09-04 11:11

机器学习系列12：反向传播算法

当我们要运用高级算法进行梯度下降时，需要计算两个值，代价函数和代价函数的偏导数：代价函数我们之前已经知道怎么求了，现在只需要求代价函数的偏导数即可。采用如下方法，先进行前向传播算法，然后再进行反向传播算法（BackpropagationAlgorithm），反向传播算法与前向传播算法方向相反，它用来求代价函数的偏导数。具体过程看下图：用δ作为误差，计算方法为：有时我们在运用反向传播算法时会遇到bu

SuperFengCode·2024-09-04 10:40

李宏毅机器学习笔记——反向传播算法

反向传播算法反向传播（Backpropagation）是一种用于训练人工神经网络的算法，它通过计算损失函数相对于网络中每个参数的梯度来更新这些参数，从而最小化损失函数。反向传播是深度学习中最重要的算法之一，通常与梯度下降等优化算法结合使用。反向传播的基本原理反向传播的核心思想是利用链式法则（ChainRule）来高效地计算损失函数相对于每个参数的梯度。以下是反向传播的基本步骤：前向传播（Forwa

小陈phd·2024-09-04 10:07

【机器学习-神经网络】循环神经网络

在机器学习和深度学习的领域中，循环神经网络（RNN）作为一种处理序列数据的强大工具，已经在诸多应用场景中展现出了巨大的潜力。

刷刷刷粉刷匠·2024-09-04 10:36

pytorch pyro更高阶的优化器会使用更高阶的导数，比如二阶导数（Hessian矩阵）

在机器学习和深度学习中，优化器是用来更新模型参数以最小化损失函数的算法。通常，优化器会计算损失函数相对于参数的一阶导数（梯度），然后根据这些梯度来更新参数。

zhangfeng1133·2024-09-04 08:57

Python知识点：如何使用Python进行时间序列预测

时间序列预测的方法有很多，包括统计方法（如ARIMA模型）、机器学习方法（如支持向量机、决策树）、以及深度学习方法（如LSTM网络）。

杰哥在此·2024-09-04 08:52

2024年（第7届）“泰迪杯”数据分析技能赛通知

竞赛目的在于以赛促学、以赛促教、以赛促改、以赛促创，实现大数据技术技能人才培养的“岗课赛证”融通，深化教学标准与岗位标准、教学过程与生产过程的对接，培养更多升级版的高层次高素质技术技能人才。

泰迪智能科技01·2024-09-04 07:50

平均精度（Average Precision，AP）以及AP50、AP75、APs、APm、APl、Box AP、Mask AP等不同阈值和细分类别的评估指标说明

平均精度（AveragePrecision，AP）是信息检索领域和机器学习评价指标中常用的一个衡量方法，特别广泛用于目标检测任务。

fydw_715·2024-09-04 06:11

【深度学习 transformer】使用pytorch 训练transformer 模型,hugginface 来啦

HuggingFace是一个致力于开源自然语言处理（NLP）和机器学习项目的社区。

东华果汁哥·2024-09-04 06:39

NLP中的词向量及其应用

领域适应是一种技术，它允许机器学习和转移学习模型来映射小生境数据集，这些数据集都是用同一种语言编写的，但在语言上仍然不同。例如

喜欢打酱油的老鸟·2024-09-04 05:01

深度学习系列（1) TensorFlow---Tensorflow学习路线

学习TensorFlow是掌握深度学习和机器学习的关键一步。以下是一个详细的TensorFlow学习路线图，涵盖从基础到高级的知识点和实践，帮助你逐步掌握TensorFlow并应用于实际问题中。

CoderIsArt·2024-09-04 04:55

人人都能懂的机器学习——用Keras搭建人工神经网络02

感知机1957年，FrankRosenblatt发明了感知机，它是最简单的人工神经网络之一。感知机是基于一个稍稍有些不同的人工神经元——阈值逻辑元（TLU）（见图1.4），有时也被称为线性阈值元（LTU）。这种神经元的输入和输出不再是二进制的布尔值，而是数字。每一个输入连接都与权重值相关联，TLU将各个输入加权取和然后将其带入一个阶跃函数，并输出结果：上述计算过程如下图1.4所示图1.4阈值逻辑单

苏小菁在编程·2024-09-04 03:28

K近邻(KNN)算法详解及Python实现

KNN依然是一种监督学习算法KNN（KNearestNeighbors,K近邻）算法是机器学习所有算法中理论最简单，最好理解的。KNN是一种基于实例的学习，通过计算新数据与训

天明豆豆·2024-09-04 03:23

2024国内十大API接口服务平台

以下是国内十大API接口服务平台的简要介绍（排名不分先后）：挖数据：挖数据是一家专注于大数据服务的技术驱动型企业.。

挖数据·2024-09-04 03:48

大数据：实时大数据和离线大数据

一实时大数据的介绍及应用场景实时大数据主要是对实时数据流进行处理和分析，数据在生成后几乎立即被处理，以支持快速决策。核心特性低延迟：数据在毫秒或秒级别内处理，几乎实时返回结果。

爱写代码的July·2024-09-04 03:48

【Python机器学习】卷积神经网络（CNN）的工具包

Python是神经网络工具包最丰富的语言之一。两个主要的神经网络架构分别是Theano和TensorFlow。这两者的底层计算深度依赖C语言，不过它们都提供了强大的PythonAPI。Torch在Python里面也有一个对应的API是PyTorch。这些框架都是高度抽象的工具集，适用于从头构建模型。Python社区开发了一些第三方库来简化这些底层架构的使用。其中Keras在API的友好性和功能性方

zhangbin_237·2024-09-04 01:38

【Python机器学习】卷积神经网络（CNN）

卷积神经网络（CNN）得名于在数据样本上用滑动窗口（或卷积）的概念。卷积在数学中应用很广泛，通常与时间序列数据相关。它是用一个可视化盒子在一个区域内滑动，如下图所示：构建块卷积神经网络最早出现在图像处理和图像识别领域，它能够捕捉每个样本中数据点之间的空间关系，也就能识别出图像中是猫还是狗。卷积网络，也称为convnet，不像传统的前馈网络那样对每个元素（图中的像素）分配权重，而是定义了一组在图像上