大数据处理ucloud数据挖掘

【自学笔记】大数据基础知识点总览-持续更新

提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档文章目录大数据基础知识点总览1.大数据概述2.大数据处理技术3.数据仓库与数据挖掘4.大数据分析与可视化5.大数据平台与架构6.大数据安全与隐私总结大数据基础知识点总览
Long_poem·2025-03-03 01:17

大数据处理实践探索 ---- 笔试面试题：ElasticSearch

ES中的倒排索引是什么？传统的检索方式是通过文章，逐个遍历找到对应关键词的位置。倒排索引，是通过分词策略，形成了词和文章的映射关系表，也称倒排表，这种词典+映射表即为倒排索引。其中词典中存储词元，倒排表中存储该词元在哪些文中出现的位置。有了倒排索引，就能实现O(1)时间复杂度的效率检索文章了，极大的提高了检索效率。加分项：倒排索引的底层实现是基于：FST（FiniteStateTransducer
shiter·2025-03-03 01:44

Matlab 大量接单

机器学习、深度学习、强化学习、仿真、复现、算法、神经网络、建模、图像识别、数据挖掘、数据获取、爬虫、数据分析、目标检测、算法创新、因子分析、相关分析、方差分析、判别分析、方程分析、线性回归、中介
matlabgoodboy·2025-03-02 17:45

数据挖掘实习面经一

写在前面：其实数据挖掘、风控、机器学习算法与搜广推的八股还是有重合的部分，毕竟都是面对结构化数据。
Y1nhl·2025-03-02 15:58

入门Apache Spark：基础知识和架构解析

介绍ApacheSparkSpark的历史和背景ApacheSpark是一种快速、通用、可扩展的大数据处理引擎，最初由加州大学伯克利分校的AMPLab开发，于2010年首次推出。
juer_0001·2025-03-02 08:19

Flink架构体系：深入解析Apache Flink的架构与工作原理

Flink架构体系：深入解析ApacheFlink的架构与工作原理ApacheFlink是一种高性能、分布式、流式处理引擎，被广泛应用于大数据处理和实时分析场景。
雨中徜徉的思绪漫溢·2025-03-02 05:25

【数据挖掘】Pandas

Pandas是Python进行数据挖掘和数据分析的核心库之一，提供了强大的数据清洗、预处理、转换、分析和可视化功能。
dundunmm·2025-03-02 01:30

程序员未来的出路：行业趋势与职业发展分析

技能要求：Python、TensorFlow、PyTorch、数据挖掘、算法优化。发展路径：从机器学习工程师做起，积累项目经验。深入研究深度学习、强化学习等前沿技术。成为AI架构师或数
guzhoumingyue·2025-03-01 19:46

【人工智能】数据挖掘与应用题库（101-200）

1、有矩阵A3×2，B2×3，C3×3，下列运算有意义的是（）答案：BC2、13524的逆序数为（）答案：33、矩阵A中元素a14的余子式记作M14，代数余子式记作A14，二者关系为（）答案：相反4、关于机器学习与深度学习的范畴关系，下列说法正确的是？答案：深度学习是机器学习的子集（分支）5、关于机器学习的本质，下列表述最恰当的是？答案：从数据或环境反馈中自主学习到规则6、深度学习的“深度”是指？
奋力向前123·2025-03-01 08:30

【人工智能】数据挖掘与应用题库（301-400）

1、关于pandas中的Series描述错误的是答案：Series默认没有index2、关于DataFrame描述正确的是答案：DataFrame指数据框，相当于程序中的虚拟Excel表格创建DataFrame后，可以重新指定indexDataFrame允许有缺失值3、在DataFrame中，可以获取某一列的值，也可以获取某一行的值。答案:对4、对于数据框book_info，以下用法有误的是答案：
奋力向前123·2025-03-01 08:30

【人工智能】数据挖掘与应用题库（1-100）

1、涉及变化快慢的问题可以考虑使用导数来分析。答案:对2、导数的几何意义是曲线在某点处切线的斜率。答案:对3、函数在某点的左导数存在，则导数就存在。答案:错4、关于梯度下降算法，下列说法错误的是（）错误:梯度下降算法能找到函数精确的最小值。5、正弦函数的导数是余弦函数。答案：对6、[u(x)×v(x)]'=u(x)'×v(x)'答案：错7、链式法则的步骤可以概况为：分解、各自求导、相乘、回代。答案
奋力向前123·2025-03-01 08:29

Python 爬虫流程及robots协议介绍

Python爬虫流程及robots协议介绍**网络爬虫（Spider）是一种高效的数据挖掘的方式，常见的百度，谷歌，火狐等浏览器，其实就是一个非常大的爬虫项目**爬虫大致分为了四个阶段:确定目标：我们想要爬取的网页数据采集
流沙丶·2025-03-01 00:59

《基于文本挖掘的青岛市民宿评论分析系统设计与实现》开题报告

目录一、选题依据：1.研究背景2.理论意义3.现实意义4.国内外研究现状、水平及发展趋势简述（1）国外研究现状（2）国内研究现状（3）发展趋势二、研究内容1.主要研究内容2.研究方法(1)文献研究法(2)数据挖掘法
Python数据分析与机器学习·2025-02-28 17:11

Spark技术系列（一）：初识Apache Spark——大数据处理的统一分析引擎

Spark技术系列（一）：初识ApacheSpark——大数据处理的统一分析引擎1.背景与核心价值1.1大数据时代的技术演进MapReduce的局限性：磁盘迭代计算、中间结果落盘导致的性能瓶颈Spark
数据大包哥·2025-02-28 09:06

向量数据库实战介绍

向量数据库（VectorDatabase）是一种专门用于存储、管理、查询、检索向量的数据库，主要应用于人工智能、机器学习、数据挖掘等领域。
Zhank10·2025-02-28 04:02

【数据挖掘】NumPy

在数据挖掘中，NumPy被广泛应用于数据预处理、特征工程、算法实现等方面，尤其是在处理大规模数据时，因其提供的高效运算和矩阵操作的能力，极大地提升了数据处理的效率。
dundunmm·2025-02-28 03:49

孔夫子旧书网 item_search_sold 接口开发应用指南

这些接口为市场分析、商品研究以及数据挖掘提供了强大的支持。本文将详细介绍如何使用孔夫子旧书网的item_search_sold接口，通过关键字获取已售商品的信息，并提供开发指南和代码示例。
Jelena15779585792·2025-02-28 00:26

数据挖掘与数据分析

目录数据挖掘与数据分析一．数据的本质二．什么是数据挖掘和数据分析三．数据挖掘和数据分析有什么区别案例及应用1.基于分类模型的案例2.基于预测模型的案例3.基于关联分析的案例4.基于聚类分析的案例5.基于异常值分析的案例
「已注销」·2025-02-27 21:55

Spark之PySpark

ApacheSpark是一个快速、通用、可扩展的大数据处理引擎，支持批处理、流处理、机器学习、图计算等多种数据处理模式。
james二次元·2025-02-27 18:01

十分钟了解大数据处理的五大关键技术及其应用

其中主要工作环节包括：♦大数据采集、♦大数据预处理、♦大数据存储及管理、♦大数据分析及挖掘、♦大数据展现和应用(大数据检索、大数据可视化、大数据应用、大数据安全等)。一、大数据采集技术数据是指通过RFID射频数据、传感器数据、社交网络交互数据及移动互联网数据等方式获得的各种类型的结构化、半结构化(或称之为弱结构化)及非结构化的海量数据，是大数据知识服务模型的根本。重点要突破分布式高速高可靠数据爬取
IT时代周刊·2025-02-27 14:00

Java中的堆外内存：DirectByteBuffer与Unsafe

堆外内存的使用场景广泛，尤其是在需要高性能、低延迟的应用中，如网络通信、文件IO、大数据处理等。
吴晓斌kobe·2025-02-27 12:48

【机器学习与数据挖掘实战】案例15：基于LDA模型的电商产品评论数据情感分析

【作者主页】FrancekChen【专栏介绍】⌈⌈⌈机器学习与数据挖掘实战⌋⌋⌋机器学习是人工智能的一个分支，专注于让计算机系统通过数据学习和改进。
Francek Chen·2025-02-27 09:29

python中from import 所有内容都执行_彻底搞懂Python 中的 import 与 from import

你好，我是谢乾坤，前网易高级数据挖掘工程师。现任微软最有价值专家(Python方向)，有6年Python开发经验，善于解决各种业务场景下的棘手问题，进一步提升代码质量。
沃特JS·2025-02-26 19:38

有哪些开源大数据处理项目使用了大模型

以下是一些使用了大模型的开源大数据处理项目：1.**RedPajama**：这是一个开源项目，使用了LLM大语言模型数据处理组件，对GitHub代码数据进行清洗和处理。
魔王阿卡纳兹·2025-02-26 19:02

HDFS是如何存储和管理大数据

HDFS（HadoopDistributedFileSystem，Hadoop分布式文件系统）是专为大数据处理而设计的分布式文件系统，具有高吞吐量、高容错性等特点，适用于大规模数据存储和管理。
python资深爱好者·2025-02-26 11:38

【数据挖掘在量化交易中的应用：特征发现与特征提取】

好的，我将撰写一篇关于金融领域数据挖掘的技术博客，重点阐述特征发现和特征提取，特别是在量化交易中的应用。我会提供具体的实操步骤，并结合Python和TensorFlow进行代码示例。
调皮的芋头·2025-02-26 10:00

数据挖掘中特征发现与特征提取的数学原理

好的，我将深入研究数据挖掘中特征发现与特征提取的数学原理，涵盖统计学基础、特征工程的数学方法、以及在机器学习和深度学习中的应用。
调皮的芋头·2025-02-26 10:00

深入探索Spark MLlib：大数据时代的机器学习利器

ApacheSpark作为大数据处理的利器，其内置的机器学习库MLlib（MachineLearningLibrary）提供了一套高效、易用的工具，用于处理和分析海量数据。
concisedistinct·2025-02-26 10:59

大数据模型：技术赋能，引领未来

一、概述大数据模型是一种基于数据挖掘和机器学习技术的分析方法，通过对海量数据进行处理和分析，挖掘出有价值的信息和知识，
大模型教程·2025-02-26 09:56

2025年投身Java培训的可行性分析——基于计算机科学与技术专业的视角

Java作为一种广泛应用的编程语言，在企业级应用开发、安卓应用开发、大数据处理等多个领域中占据重要位置。
车载诊断工程师-小白·2025-02-25 12:26

国产替代 | 星环科技Sophon替代SAS，助力大型国有银行智能化营销

某大型国有银行在面临此类数据挖掘的业务时，使用的是SAS产品。由于SAS是集中式的，对单台服务器要求太高，算力无法支撑需求，且无法支持可视化的机器学习，对于业务人员来说使用门槛过高。
星环科技·2025-02-25 11:16

streamparse，一个超强的 Python 实时流数据处理库！

Github地址：https://github.com/Parsely/streamparse在大数据处理领域，实时流数据处理变得越来越重要。
浅沫云归·2025-02-25 06:47

知识库管理中台架构：数据资产激活与企业效率跃升

基于AI驱动的语义解析技术与分布式大数据处理框架，该架构实现了非结构化数据的多模态特征提取与知识图谱映射。
Baklib-企业帮助文档·2025-02-25 04:59

【Python爬虫(45)】Python爬虫新境界：分布式与大数据框架的融合之旅

目录一、大数据处理框架初印象1.1Hadoop：大数据处理的基石1.2
奔跑吧邓邓子·2025-02-24 05:18

《数据仓库与数据挖掘》自测

A.数据源元数据B.数据模型元数据C.数据仓库映射元数据D.数据备份元数据4.数据挖掘中的KDD指的是：A.数据清洗B.知识发现C.知识库设计D.知识库查询5
破坏神在行动·2025-02-24 05:48

深度强化学习算法在金融交易决策中的优化应用【附数据】

金融数据处理与分析量化交易策略研究金融风险建模投资组合优化金融预测模型开发深度学习在金融中的应用擅长工具：Python/R/MATLAB量化分析机器学习模型构建金融时间序列分析蒙特卡洛模拟风险度量模型金融论文指导内容：金融数据挖掘与处理量化策略开发与回测投资组合构建与优化金融风险评估模型期刊论文
算法与数据·2025-02-24 01:22

【机器学习与数据挖掘实战】案例14：基于随机森林分类器的汽车公司客户细分预测

【作者主页】FrancekChen【专栏介绍】⌈⌈⌈机器学习与数据挖掘实战⌋⌋⌋机器学习是人工智能的一个分支，专注于让计算机系统通过数据学习和改进。
Francek Chen·2025-02-23 16:11

基于Hadoop的天气数据分析系统的设计与实现-计算机毕业设计源码+LW文档

Hadoop作为大数据处理领域的领军技术，其分布式计算框架和海量数据存储能力为天气数据分析提供了强大的支持。
qq_375279829·2025-02-23 06:04

Web Worker终极优化指南：4秒卡顿→0延迟的实战蜕变

一、WebWorker核心原理剖析1.浏览器线程架构解密主线程：UI渲染→事件监听→JS执行→网络请求→定时器↓WebWorker线程：纯计算任务→文件IO→大数据处理2.多线程通信机制//主线程constworke
前端御书房·2025-02-22 20:12

【Python】成功解决: OSError: [Errno 22] Invalid Argument

Python】成功解决:OSError:[Errno22]InvalidArgument博主简介：曾任某智慧城市类企业算法总监，目前在美国市场的物流公司从事高级算法工程师一职，深耕人工智能领域，精通python数据挖掘
云天徽上·2025-02-22 05:09

数据管道设计与实现：从源到目标的全流程解析

从数据源到目标数据存储的整个过程是数据分析和大数据处理中的关键环节。数据管道的设计不仅影响数据处理的效率，还决定了数据的质量和可用性。
Echo_Wish·2025-02-22 03:23

探秘PSPider：一款强大的Python爬虫框架

爬虫框架pspider一个简单的分布式爬虫框架项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/pspi/pspider项目简介是一个基于Python构建的分布式网络爬虫框架，专为数据挖掘和信息提取而设计
马冶娆·2025-02-22 02:46

【AI大数据】数据中台的数据分析与挖掘：从数据到业务的决策

Attribute）实体关系（EntityRelationships）2.2数据仓库2.3分析引擎2.4噪声数据2.5数据湖2.6数据总线2.7数据仓库模型3.核心算法原理和具体操作步骤以及数学公式讲解3.1数据挖掘技术概览
AI天才研究院·2025-02-21 08:34

什么是数据治理以及它在大数据处理中的重要性

数据治理在大数据处理中的重要性提高数据质量：准确
Java资深爱好者·2025-02-21 01:23

主要空间数据挖掘方法

文章出自：http://blog.csdn.net/shaoz/article/details/6847925张新长马林兵等，《地理信息系统数据库》[M]，科学出版社，2005年2月第二章第二节空间数据空间数据挖掘是多学科和多种技术交叉综合的新领域
CodeYoung7·2025-02-20 23:10

【数据挖掘】ARFF格式与数据收集

【数据挖掘】ARFF格式与数据收集三级目录1.ARFF格式与数据收集2.稀疏数据3.属性类型4.缺失值与不正确的值5.了解数据6.知识表达7.聚类机器学习算法训练数据挖掘分析数据共享与交换三级目录1.ARFF
布鲁惠比寿·2025-02-20 23:04

基于数据挖掘的股票预测系统

1.2数据挖掘的兴起近年来，数据挖掘技术的出现为股票预测提供了新的可能性。数据挖掘是从大型数据集中提取有意义的模式和洞察力的过程。通过利用先进的算法和计算能力，数据挖掘可以揭示隐藏在海量金融
AI天才研究院·2025-02-20 19:08

数据挖掘十大经典算法详解（附原理解析与代码示例）

1.PageRank（链接分析）应用场景：搜索引擎排名、社交网络分析核心原理PageRank通过网页之间的链接关系计算网页的重要性，影响力大的网页排名更高。网页影响力=所有入链页面的加权影响力之和阻尼因子D（通常设为0.85）用于模拟用户随机访问网页的行为代码示例importnetworkxasnxG=nx.DiGraph()G.add_edges_from([("A","B"),("A","C"
IT程序媛-桃子·2025-02-20 16:37

Python中的 redis keyspace 通知_python 操作redis psubscribe(‘__keyspace@0__ ‘)

学习Python门槛很低，但它的晋级路线很多，通过它你能进入机器学习、数据挖掘、大数据，CS等更加高级的领域。
2301_82243733·2025-02-20 13:39

机器学习:支持向量机

基本概念1.什么是支持向量机支持向量机是一种二分类模型,在机器学习、计算机视觉、数据挖掘中广泛应用,主要用于解决数据分类问题,它的目的是寻找一个超平面对样本进行分割,分割的原则是间隔最大化(也就是数据集的边缘点到分界点的距离
小源学AI·2025-02-19 13:18
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