大数据+机器学习

教育正悄悄发生一场革命|一场数据驱动的教育革命

又被托夫勒蒙对了读书心得:如果回顾近20年来教育的演变历史，以上表面上的转折所带来的变化，会不约而同指向几个具体技术的成熟:可视化、社交网络、分部式系统、大量数据，以上关键词加在一起，有另外一个词汇:大数据
托克托127白燕妮·2024-02-19 11:15

python毕设选题 - 大数据全国疫情数据分析与3D可视化 - python 大数据

为了大家能够顺利以及最少的精力通过毕设，学长分享优质毕业设计项目，今天要分享的是大数据全国疫情数据分析与3D可视化学长这里给一个题目综合评分(每项满分5分)难度系数：
DanCheng-studio·2024-02-19 11:47

（四十）大数据实战——Zabbix监控平台的部署搭建

前言Zabbix是一款能够监控各种网络参数以及服务器健康性和完整性的软件。Zabbix使用灵活的通知机制，允许用户为几乎任何事件配置基于邮件的告警，这样可以快速反馈服务器的问题。基于已存储的数据，Zabbix提供了出色的报告和数据可视化功能。Zabbix支持轮询和被动捕获。基于Web的前端页面确保您的网络状态和服务器健康状况可以从任何地方进行评估。在经过适当的配置后，Zabbix可以在监控IT基础
厉害哥哥吖·2024-02-19 11:45

手机号码归属地API：构建精准营销与风险管理的新工具

随着大数据和人工智能技术的发展，手机号码归属地API已经成为企业精准营销和风险管理的新工具。本文将探讨这一技术如何帮助企业在竞争激烈的市场中脱颖而出。
·2024-02-19 11:56

【知识整理】产研中心岗位评定标准之大数据岗位

为贯彻执行集团数字化转型的需要,该知识库将公示集团组织内各产研团队不同角色成员的职务“职级”岗位的评定标准;一、定级定档目的通过对公司现有岗位及相应岗位员工的工作能力、工作水平进行客观公正评定,确定各岗位的等级及同等级岗位员工对应的档级,从而为员工以后的晋升、奖励、收入等提供目标、依据和标准,实现人力资源的优化配置。二、定级定档说明定级定档是体现岗位及员工价值的有效途径。不同岗位角色所需专业知识、
卢卡上学·2024-02-19 11:39

阿里云计算平台大数据基础工程技术团队直聘！！！

大数据基础工程技术团队，隶属于阿里云智能集团计算平台事业部，是一支负责阿里集团、公共云和混合云场景计算平台大数据&AI产品的稳定性建设、架构&成本优化、运维产品ABM（ApsaraBigdataManager
·2024-02-19 11:20

企业级大数据安全架构（一）平台安全隐患

作者：楼高引言当谈到企业级大数据平台时，安全性是一个至关重要的方面。随着数据规模的不断增长和信息的敏感性，大数据平台面临着多种安全隐患，需要得到充分的关注和解决，以确保其在生产环境中可靠可用。
·2024-02-19 11:48

“数智乡村”数字人源码助力乡村振兴！

“数字乡村”强调数字技术在乡村振兴过程中的应用，“数智乡村”则指综合利用人工智能、大数据、区块链、云计算、物联网等数智技术，建设以乡村数智操作系统为代表的乡村新型基础设施，推动乡村产业数智化、乡村治理现代化
·2024-02-19 11:13

大数据01-导论

零、文章目录大数据01-导论1、数据与数据分析**数据：是事实或观察的结果，是对客观事物的逻辑归纳，是用于表示客观事物的未经加工的原始素材。
李宥小哥·2024-02-19 11:32

RapidMiner数据挖掘

RapidMiner数据挖掘入门之一：概要1简介RapidMiner原名Yale，它是用于数据挖掘、机器学习、商业预测分析的开源计算环境。
arrow8071·2024-02-19 11:28

Python课堂08——六大数据类型之字符串（二）

文章目录一、字符串的基本操作1.字符串的判断2.字符串的查3.字符串的改二、格式化输出1.f格式化——比较常用2.%占位符三、for循环遍历字符串四、字符串的嵌套总结过完年了，继续回来跟着博主来学习python吧一、字符串的基本操作1.字符串的判断islower():判断字符串里的所有字符是不是都是小写，返回True或者Falses='uinujiv'print(s.islower())#True
莘薪·2024-02-19 11:28

Python课堂07——六大数据类型之字符串（一）

文章目录内容概要一、字符串的发展？二、字符串的基本用法及其特点1.定义2.字符串的‘加减乘’3.索引和切片4.成员运算符in5.原生字符串总结内容概要前面我们了解了数据类型中的数值类型，接下来让我们继续来了解python中的其他数据类型。本节字符串的内容比较多，故我们分两节来进行讲述。一、字符串的发展？由于计算机内部只识别二进制，但是用户在使用计算机的时候却可以看到各式各样的语言字符，因此就产生了
莘薪·2024-02-19 11:57

线性回归：大体介绍

线性回归是一种常见的统计学和机器学习方法，用于建立一个线性关系模型来预测一个连续型目标变量。它假设自变量和因变量之间存在线性关系，并且通过最小化预测值与实际观测值之间的差异来确定最佳拟合直线。
Galaxy银河·2024-02-19 11:56

大数据，对于生活的改变

谷歌通过对于疾病的查询量可以预测一个个h1n1病毒的大爆发，大数据时代对于人的考验用户的搜索记录就是一种信息，这种信息会满足其基础相关的词条与其有关的词条（最为原始的搜索机制，国内的搜索引擎都是采用这种基础原理
待·2024-02-19 11:53

JVM工作原理与实战(三十八)：JIT即时编译器原理

专栏导航JVM工作原理与实战RabbitMQ入门指南从零开始了解大数据目录专栏导航前言一、JIT即时编译器二、HotSpot中的JIT编译器三、JIT优化技术1.方法内联2.逃逸分析四、JIT优化建议总结前言
橘子-青衫·2024-02-19 11:20

Python课堂12——六大数据结构之集合

.基本操作3.成员运算符(in;notin)4.计算集合的长度——len()5.复制集合——copy()6.集合的集合运算总结前言Python中的数据结构马上就要结束了，今天我们来学习Python中六大数据结构的最后一部分集合
莘薪·2024-02-19 11:20

虚实技术整合 打造“真”智慧城市

物联网不可或缺的组成要素中，广泛布建在人们生活周围的传感器，其所产生的大量信息，已成为人工智能、机器学习的重要基础。
智能交通技术·2024-02-19 11:14

open3d k-means 聚类

k-means聚类一、算法原理1、介绍2、算法步骤二、代码1、机器学习生成`kmeans`聚类2、点云学习生成聚类三、结果1、原点云2、机器学习生成`kmeans`聚类3、点云学习生成聚类四、相关链接一
云杂项·2024-02-19 11:04

Dataframe型数据分析技巧汇总

数据降维的几种方法HF.075|时间序列趋势性分析方法汇总机器学习必须了解的7种交叉验证方法（附代码）这个图！
我叫杨傲天·2024-02-19 11:30

智慧公厕的主要应用

智慧公厕运用物联网、互联网、大数据、云计算和自动化控制等技术，实现了对公厕内部各方面情况的全面监测和精细管理。
中期科技ZONTREE·2024-02-19 10:52

朴素贝叶斯算法

朴素贝叶斯算法一、基本概念二、算法及代码应用朴素贝叶斯NB算法分类算法区别其他机器学习算法：机器学习实战工具安装和使用一、基本概念朴素贝叶斯（NB）是一种基于贝叶斯定理与特征条件独立假设的分类算法。
YuanDaima2048·2024-02-19 10:46

嵌入式系统在智慧城市建设中的关键角色与挑战

它利用各种信息传感器，通过物联网、云计算、大数据等技术手段，实现城市管理的智能化、精细化。在这一过程中，嵌入式系统扮演着至关重要的角色。本文将探讨嵌入式系统在智慧城市建设中的关键作用及其面临的挑战。
科联学妹·2024-02-19 10:10

ChatGPT原理以及发展

ChatGPT模型，备受关注，不光是做人工智能、机器学习的人关注，而是大量的各行各业从业人员都来关注这个模型。
菜鸟Cardll·2024-02-19 10:49

【机器学习】机器学习常见算法详解第4篇：KNN算法计算过程（已分享，附代码）

本系列文章md笔记（已分享）主要讨论机器学习算法相关知识。
·2024-02-19 10:29

机器学习中7种常用的线性降维技术总结

上篇文章中我们主要总结了非线性的降维技术，本文我们来总结一下常见的线性降维技术。1、PrincipalComponentAnalysis(PCA)PrincipalComponentAnalysis(PCA)是一种常用的降维技术，用于将高维数据集转换为低维表示，同时保留数据集的主要特征。PCA的目标是通过找到数据中最大方差的方向（主成分），将数据投影到这些方向上，从而实现降维。PCA的主要思想是通
·2024-02-19 10:25

机器学习中的10种非线性降维技术对比总结

降维意味着我们在不丢失太多信息的情况下减少数据集中的特征数量，降维算法属于无监督学习的范畴，用未标记的数据训练算法。尽管降维方法种类繁多，但它们都可以归为两大类:线性和非线性。线性方法将数据从高维空间线性投影到低维空间(因此称为线性投影)。例子包括PCA和LDA。非线性方法提供了一种执行非线性降维(NLDR)的方法。我们经常使用NLDR来发现原始数据的非线性结构。当原始数据不可线性分离时，NLDR
·2024-02-19 10:49

大数据平台红蓝对抗 - 磨利刃，淬精兵！ | 京东云技术团队

随着平台业务越来越复杂，红蓝对抗的作用愈来愈明显，下面将详细介绍大数据平台在本次双十一大促备战工作中是如何开展红蓝对抗的。图1.大促备战常见工作示意首先我们先了解一下什么是红蓝对抗，它都有哪些好处？
·2024-02-19 10:27

当下最热的前端Web组态软件（可视化）

随着5G、物联网、大数据等技术的高速发展，各领域逐步向数字化、可视化的人工智能（AI）的方向不断迈进。
·2024-02-19 10:56

如何安装Pytorch,CPU版本和GPU版本的安装流程。

1.PyTorch简介：PyTorch是一个开源的Python机器学习框架，专注于深度学习任务。
JayGboy·2024-02-19 10:30

【日常聊聊】深度学习进度

个人博客：个人主页个人专栏：日常聊聊⛳️功不唐捐，玉汝于成目录前言正文方向一：深度学习的基本原理和算法方向二：深度学习的应用实例方向三：深度学习的挑战和未来发展方向方向四：深度学习与机器学习的关系方向五
还在路上的秃头·2024-02-19 10:29

在python中JSON数据格式的使用

这种数据格式由于简单好用被大量应用在Web开发与大数据数据库(NoSQL)，现在已成为一种著名数据格式，Python与许多程序语言同时采用与支持。也由此在
码银·2024-02-19 10:26

莱昂纳德猛龙历史地位探索：第一人？

快船在乔治、路威和哈雷尔集体哑火的情况下，靠莱昂纳德单核33分14篮板7助攻5抢断的大数据击败并淘汰38分9篮板9助攻以及整个首轮激活一系列里程碑的历史第一档二年级东契奇率领的独行侠。
氧气是个地铁·2024-02-15 10:23

【网页设计】web前端期末大作业html+css

获取更多优质源码】web前端期末大作业：【毕设项目精品实战案例(1000套)】程序员有趣的告白方式：【HTML七夕情人节表白网页制作(110套)】超炫酷的Echarts大屏可视化源码：【echarts大屏展示大数据平台可视化
web学生网页设计·2024-02-15 10:47

计算机Java项目｜SSM实验室课程管理系统

领域优质创作者、CSDN博客专家、CSDN内容合伙人、掘金特邀作者、阿里云博客专家、51CTO特邀作者、多年架构师设计经验、腾讯课堂常驻讲师主要内容：Java项目、Python项目、前端项目、人工智能与大数据
编程千纸鹤·2024-02-15 10:46

基于SSM+JSP实现学生信息管理系统

领域优质创作者、CSDN博客专家、CSDN内容合伙人、掘金特邀作者、阿里云博客专家、51CTO特邀作者、多年架构师设计经验、腾讯课堂常驻讲师主要内容：Java项目、Python项目、前端项目、人工智能与大数据
编程千纸鹤·2024-02-15 10:16

基于Springboot实现学生信息管理系统

领域优质创作者、CSDN博客专家、CSDN内容合伙人、掘金特邀作者、阿里云博客专家、51CTO特邀作者、多年架构师设计经验、腾讯课堂常驻讲师主要内容：Java项目、Python项目、前端项目、人工智能与大数据
编程千纸鹤·2024-02-15 10:15

基于Springboot+Vue实现图书个性化推荐系统

领域优质创作者、CSDN博客专家、CSDN内容合伙人、掘金特邀作者、阿里云博客专家、51CTO特邀作者、多年架构师设计经验、腾讯课堂常驻讲师主要内容：Java项目、Python项目、前端项目、人工智能与大数据
编程千纸鹤·2024-02-15 10:15

21丨朴素贝叶斯分类（下）：如何对文档进行分类？

sklearn机器学习包sklearn的全称叫Scikit-learn，它给我们提供了3个朴素贝叶斯分类算法，分别是高斯朴素贝叶斯（GaussianNB）、多项式朴素贝叶斯（MultinomialNB）
张九日zx·2024-02-15 10:27

优秀网络安全运营专家的成长之路

网络安全监控3、网络流量分析4、日志分析和搜索能力5、端点安全保护6、加入活跃的网络和安全社区7、紧跟最新的行业咨询二、中级阶段：更深入地了解网络威胁1、情报分析能力2、云计算安全3、主动威胁搜寻4、大数据分析三
岛屿旅人·2024-02-15 10:35

Hive调优——count distinct替换

离线数仓开发过程中经常会对数据去重后聚合统计，而对于大数据量来说，count(distinct)操作消耗资源且查询性能很慢，以下是调优的方式。
爱吃辣条byte·2024-02-15 10:58

Pycharm里如何设置多Python文件并行运行

有时候在跑一个机器学习或者网络爬虫或者其
Python进阶者·2024-02-15 10:22

【大数据Hive】hive 表设计常用优化策略

目录一、前言二、hive普通表查询原理2.1操作演示说明2.1.1创建一张表，并加载数据2.1.2统计3月24号的登录人数2.1.3查询原理过程总结2.2普通表结构带来的问题三、hive分区表设计3.1区表结构-分区设计思想3.2操作演示3.2.1创建分区表按照登录日期分区3.2.2开启动态分区按登录日期分区基于分区表查询数据查询先检索元数据查询执行计划四、hive分桶表设计4.1Hive中Joi
逆风飞翔的小叔·2024-02-15 10:22

如何从0到1找到精准用户、搭建高转化社群

2015年年本人亲自操盘的一个项目，当时在教育培训机构，主要从事IT技术，大数据等相关技术培训，作为运营负责人因为业务需要，去开发和拓展新的项目。虽然项目本身量级比较小，但整体思路和逻辑大同小异。
summer小怪·2024-02-15 10:57

有什么类似无限游戏盒的app 跟无限游戏盒差不多的app叫什么

为了帮助玩家选择靠谱的平台，本文根据大数据统计整理了几个值得推荐的内部福利手游平台。让我们一起来看看吧！
会飞的鱼儿·2024-02-15 10:51

论文阅读-面向机器学习的云工作负载预测模型的性能分析

许多基于机器学习的工作负载预测模型通过利用其计算能力和学习能力得以发展。本文提出
向来痴_·2024-02-15 10:20

代码+视频基于R语言进行K折交叉验证

交叉验验证（交叉验证，ＣＶ）则是一种评估模型泛化能力的方法，广泛应用中于数证据采挖掘和机器学习领域，在交叉验证通常将数据集分为两部分，一部分为训练集，用于建立预测模型；另一部分为测试集，用于测试该模型的泛化能力
天桥下的卖艺者·2024-02-15 09:11

C#实现矩阵计算

矩阵计算是一项重要的数学运算，在数据科学、机器学习等领域具有广泛的应用。首先，我们需要定义一个Matrix类来表示矩阵，并实现一些基本的矩阵操作。
湫秋刀鱼·2024-02-15 09:36

机器学习案例3：从科学论文图片中提取标题、作者和摘要

在这个项目中，我的目标是从科学论文图片中提取某些部分（标题、作者和摘要）。预期提取部分是科学论文中常见的部分，例如标题、摘要和作者。输入与最终结果。我的输入是将第一页纸转换成图像。最终结果是一个txt文件，其中包含标题、作者和摘要部分，如下图1和图2所示。我将使用UNet来了解在哪里可以找到这些部分，然后将训练学到的信息传递到OCR中。完整的项目可以在这里找到。图1要提取的论文首页（图片格式）图2
suoge223·2024-02-15 09:03

如何设置 iPad 进行机器学习开发

如果您有iPad并想将其用作开发工具，则只需完成5个步骤即可使用。在本指南中，您将学习如何：在云中设置一个实例，购买ssh客户端设置ssh连接到服务器借助Wazaterm，您可以在浏览器中使用Linux终端。1.转到Wazaterm并设置您的终端按照入门页面操作，然后运行终端。
suoge223·2024-02-15 09:33

初学者入门机器学习 (ML)的推荐教程

目录1.机器学习简介2.机器学习和深度学习有什么区别？
suoge223·2024-02-15 09:31
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