数据结构MOOCPTA习题01-复杂度2MaximumSubsequenceSum#includeusingnamespacestd;constintM=100005;inta[M];intmain(){intk;cin>>k;intf=1;for(inti=0;i>a[i];if(a[i]>=0)//如果出现大于0则进行在线处理f=0;}if(f){//全都小于0coutma){//更新答案ma

数据结构MOOCPTA习题01-复杂度1最大子列和问题使用在线处理，遍历数组，如果当前数组和小于0则抛弃，每次更新最大值。我们假设最终结果为数组中间的一段，那么左边剩余的部分和右边剩余的部分和一定小于0，对答案没有贡献。#includeusingnamespacestd;constintM=100005;inta[M];intmain(){intk;cin>>k;for(inti=0;i>a[i]

AI学习星球推荐：GoAI的学习社区知识星球是一个致力于提供《机器学习|深度学习|CV|NLP|大模型|多模态|AIGC》各个最新AI方向综述、论文等成体系的学习资料，配有全面而有深度的专栏内容，包括不限于前沿论文解读

王凯博士强调，大数据与机器学习技术的飞速发展，使大模型成为智能交通系统的核心，有效提升交通效率，增强城市安全，改善居民出行体验。其演讲不仅

问题背景在面试的时候，面试官先问的问题是“机器学习中为什么要做特征归一化”，我的回答是“特征归一化可以消除特征之间量纲不同的影响，不然分析出来的结果显然会倾向于数值差别比较大的特征，另外从梯度下降的角度理解

Hadoop是一个开源的大数据处理框架，由Apache基金会维护。以下是每个组件的简短介绍：HBase：一个分布式、面向列的NoSQL数据库，基于GoogleBigTable的设计理念构建。

博主历时三年精心创作的《大数据平台架构与原型实现：数据中台建设实战》一书现已由知名IT图书品牌电子工业出版社博文视点出版发行，点击《重磅推荐：建大数据平台太难了！给我发个工程原型吧！》

本来想去办张交通银行的储蓄卡，因为单位发工资用，结果现在打开地图查看疫情，小区附近三公里范围内，已经出现了三个疫情小区，而银行距离其中一个点比较近，去银行怕被大数据扫描到，可真是纠结！小区通知

在快速发展的机器学习领域，人工智能初创公司对GPU的需求与日俱增。GPU成了AI创业公司们构建核心资源，甚至颠覆创新的关键资源和基础设施。然而，这也让GPU资源的价格水涨船高。

文章目录数据异质模型异构数据异质数据异质问题（Heterogeneityindata）通常指数据集内部的不一致性，这些不一致性可能来自多种源。在实际应用中，数据异质性可以表现为多种形式，包括：不同来源的数据：数据可能来自不同的数据源，每个源可能采用不同的数据收集方法和标准。例如，社交媒体数据和传统调查数据就可能有很大的差异。不同类型的数据：数据可以是结构化的（例如，数据库中的表格数据），半结构化的

一、概述在大数据生态系统中，随着数据量的爆炸式增长和任务复杂度的提升，管理和调度大规模的批处理任务成为了一项艰巨的挑战。

本课时考点：第13课时主要学习信息物理系统技术、人工智能技术、机器人技术、边缘计算、数字孪生体技术以及云计算和大数据技术等内容。

它的高性能、可扩展性以及丰富的功能使其成为了大数据领域中的重要工具之一。Kafka中发布订阅的对象是topic。用户可以为每类数据创建一个topic，把向

摘要Withtheproliferationof（随着）machinelearningmodels（机器学习模型）indiverseapplications,theissueofmodelsecurity

据介绍，该报告数据来源通过兼职猫用户大数据分析及10万份用户调研问卷获得。据统计，疫情期间新注册用户年龄以22岁以下为主，占平台总用户的68%，其中18岁以下未成年人突增，占据平台用户的30.9%；从

Momentum在学习机器学习时是很可能遇到的，是动量的意思。动量不是速度和学习率，应该说是类似于加速度。AdaGrad（适应性梯度算法）适应性梯度算法的特点在于：独立地调整每一个参数的学习率。在S

深度学习的起源在机器学习中，我们经常使用两种方式来表示特征：局部表示（LocalRepresentation）和分布式表示（DistributedRepresentation）。

《博客》：人工智能，深度学习，机器学习，python，自然语言处理，AIGC等分享。

希望通过本章内容的学习，能够为那些对金融与机器学习交叉领域感兴趣的人士提供有益的参考。1.1项目介绍在金融市场中，股票交易是一项充满挑战的任务，需要在高度波动和复杂的市场环境中做出快速且精准的决策。

它提供了对大数据集的容错机制，支持并行操作。DataFrame：DataFrame是基于RDD

一：Spark的介绍ApacheSpark是一个开源的分布式大数据处理引擎，它提供了一整套开发API，包括流计算和机器学习。

进化与影响实际上，ChatGPT的发展可以说是源于NLP（自然语言处理）和ML（机器学习）领域的整体进步。ChatG

今天我们要继续深入探讨k-means算法，这是一种在数据科学和机器学习中非常流行的聚类方法。✨k-means的四大步骤随机启动：先随便挑k个数据点当老大（簇中心）。

Softmax函数是机器学习和深度学习中非常基础且重要的一个概念，特别是在处理分类问题时。它的作用是将一个向量中的元素值转换成概率分布，使得每个元素的值都在0到1之间，并且所有元素值的总和为1。

from=jianshu在互联网与云计算的影响下，我们正在进入大数据全面渗透的信息时代。

文章目录贝叶斯贝叶斯定理的公式推导一、条件概率的定义二、联合概率的分解三、贝叶斯定理的推导四、全概率公式的应用五、总结全概率公式推导一、全概率公式的定义二、全概率公式的推导三、全概率公式的应用贝叶斯定理的原理一、基本原理二、核心概念三、数学表达式四、原理应用五、原理特点朴素贝叶斯定理一、贝叶斯定理基础二、朴素贝叶斯的原理三、朴素贝叶斯的特点朴素贝叶斯公式一、贝叶斯定理二、特征独立性假设三、朴素贝叶

标题机器学习面经总结的常见面试题目等作业帮实习视觉算法一面凉凉经3.16号投递图像算法实习生，昨天hr打电话约了今早上牛客面试面试官还是很和蔼的，问了很多基础和细节，平时我都没有注意到的，肯定凉了，在这里记录一下

大数据生态圈中，保证一致性的方式举不胜举Hadoop用Zookeeper（Zab，Paxos+事务顺序）ElasticSearch用Hash路由算法（非一致性Hash）Cassandra用Gossip闲话算法

在机器学习的奇妙世界里，有个超厉害的家伙叫mini-batch，它就像是一个小魔法包。想象一下，你有一个超级大的宝箱，里面装满了各种宝贝数据。

探索binlog2sql_java:实时数据同步利器项目简介在大数据领域中，实时数据同步是一个至关重要的环节，它能让应用始终保持最新、最准确的数据状态。

然而，在机器学习中，尤其是在搜索和排序系统中，认知偏见的研究仍需改进。尽管有大量研究集中在探讨这些偏见如何影响模型训练和机器行为的道德性，但信息检索领域大多关注于检测偏见及其对搜索行为的影响。

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

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。

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

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

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

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

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。

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

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

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

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。

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

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

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

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

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。

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。

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

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。