大数据学习中遇到的坑第12页

鸿蒙 next 实现摄像头视频预览&编码（一）

鸿蒙next即将发布，让我们先喊3遍遥遥领先~遥遥领先~遥遥领先~作为一门新的系统，本人也是刚入门学习中，如果对于一些理解有问题的，欢迎即使指出哈首先这里要讲一下，在鸿蒙next中，要实现摄像头预览&编码有两种方式

yydounai·2024-08-25 23:08

大数据的存储和处理面临哪些挑战，如何应对？

大数据的存储和处理面临以下挑战：数据量巨大：大数据的特点之一是数据量非常庞大，存储和处理这么大规模的数据是一个挑战。传统的数据库系统可能无法满足大数据需求，需要寻找适合大规模数据处理的解决方案。

程序猿阿伟·2024-08-25 22:02

RN开发中遇到的坑 - Can't find variable: navigate

RN开发中遇到的坑-Can'tfindvariable:navigate测试RN开发的组件，在使用navigate做跳转的时候出现了红屏提示。

heyrenly·2024-08-25 22:19

【面试系列】30个常见的初级SQL编程题

⭐️大数据平台建设指南：全面讲解从数据采集到数据可视化的整个过程，掌握构建现代化数据平台的核心技术和方法。⭐️《遇见Python：初识、了解与热恋

野老杂谈·2024-08-25 22:31

easypoi 模板导出兼容合并单元格功能

比较感谢这篇文章的原创作者，网站1：easyPOI基本用法-钟小嘿-博客园然后模板导出一些坑，可以看这篇文章，作者写的很详细，目前模板导出存在的一些问题，网站2：springboot集成easypoi并使用其模板导出功能和遇到的坑

陪你到永远·2024-08-25 21:30

《Hadoop核心技术》作者翟周伟：我与Hadoop的不解之缘

翟周伟，资深Hadoop技术专家，专注于Hadoop&大数据，数据挖掘，自然语言处理领域，目前就职于百度。2009年，利用Hadoop构建商业级大数据系统，是国内该领域最早的一批人之一；负责设

xytlwp·2024-08-25 21:27

Web Worker 应用场景和实现

如果前面的任务需要执行一些大数据量的计算，页面就会出现卡顿、点击无反应、甚至页面崩溃等现象。这对用户体验而言是非常糟糕的。

zhou周大哥·2024-08-25 17:05

机器学习中的逻辑回归

机器学习中的逻辑回归简介逻辑回归是机器学习领域中一种用于二分类问题的常用算法。尽管其名字中包含"回归"一词，但实际上，逻辑回归是一种分类算法，用于估计输入特征与某个事件发生的概率之间的关系。

极客李华·2024-08-25 17:35

决策树——ID3算法

机器学习中，决策树是一个预测模型；它代表的是对象属性与对象值之间的一种映射关系。

ok的ok路·2024-08-25 16:00

什么品牌的身体乳好用？2022年最好用的十大品牌身体乳排行榜

基于全网大数据，根据品牌评价和销量，评选出2022年面膜十大品牌。前十名分别是玉兰油/Olay、美康粉黛、强生、美卿、膜法世家、阿芙、力士、海得宝、复因、兰芝/Laneige。

一起高省·2024-08-25 16:00

Hadoop入门基础（五）：Hadoop 常用 Shell 命令一网打尽，提升你的大数据技能！

1.Hadoop基本命令1.1查看版本信息hadoopversion用于检查Hadoop的版本信息以及编译信息。1.2启动和停止Hadoop集群start-dfs.shstart-yarn.shstop-dfs.shstop-yarn.shstart-dfs.sh和stop-dfs.sh分别用于启动和停止HDFS，而start-yarn.sh和stop-yarn.sh用于管理YARN服务。1.3格

william.zhang(张)·2024-08-25 15:52

数据分析方法概括

能用简单分析的就不需要使用大数据挖掘。）一、描述性数据分析方法描述性数据分析可以用一言蔽之”一句话描述数据“

wujingwin·2024-08-25 15:52

【机器学习】特征工程的基本概念以及LASSO回归和主成分分析优化方法

引言特征工程是机器学习中的一个关键步骤，它涉及到从原始数据中提取和构造新的特征，以提高模型的性能和预测能力LASSO（LeastAbsoluteShrinkageandSelectionOperator

Lossya·2024-08-25 15:48

GeoScene Pro教程（001）：软件功能产品介绍

叁拾舞·2024-08-25 15:47

大数据面试-Scala

谈谈scala的闭包、柯里化、高阶函数如果一个函数，访问到了它的外部（局部）变量的值，那么这个函数和他所处的环境，称为闭包。闭包在函数式编程中是一个重要的概念，广泛用于高阶函数、柯里化等技术中。函数柯里化：把一个参数列表的多个参数，变成多个参数列表；函数柯里化，其实就是将复杂的参数逻辑变得简单化,函数柯里化一定存在闭包。高阶函数：1）函数可以作为值进行传递2）函数可以作为参数进行传递3）函数可以作

文文鑫·2024-08-25 12:35

大数据面试-Zookeeper

你对Zookeeper的选举机制了解吗？为什么zk节点个数推荐奇数台？zk第一次启动的选举的细节了解吗？‌ZooKeeper的选举机制‌是基于Paxos算法的一种分布式选举算法，用于在ZooKeeper集群中选择一个节点作为Leader，负责处理客户端的写请求和协调其他节点。选举过程涉及多个方面，包括选举算法的实现细节、奇数节点的重要性，以及初始化时的选举过程。‌选举算法的实现细节‌：在ZooKe

文文鑫·2024-08-25 12:04

第一次班级微课复盘

这次学习中，有哪些方面可以运用到自己的写作中去：刻意练习、模仿拆解。在

伍迪读书·2024-08-25 12:40

德州仪器（TI）的高性能、集成式的双全桥电机驱动器——DRV8412

芯品快报：德州仪器（TI）的高性能、集成式的双全桥电机驱动器——DRV8412芯品快报：亚德诺（ADI）超静音步进电机驱动芯片——TMC2209原创IPBrain平台君集成电路大数据平台2024年08月

Victor-Tian·2024-08-25 10:47

机器学习中的各种距离

在做分类时常常需要估算不同样本之间的相似性(SimilarityMeasurement)，这时通常采用的方法就是计算样本间的“距离”(Distance)。采用什么样的方法计算距离是很讲究，甚至关系到分类的正确与否。本文的目的就是对常用的相似性度量作一个总结。本文目录：1.欧氏距离2.曼哈顿距离3.切比雪夫距离4.闵可夫斯基距离5.标准化欧氏距离6.马氏距离7.夹角余弦8.汉明距离9.杰卡德距离&杰

千寻～·2024-08-25 07:58

松下信息和望繁信科技邀您参加「数智时代下大数据应用的“道”与“术”」闭门会议

我们即将迎来松下信息系统（上海）有限公司（简称“松下信息”）与上海望繁信科技有限公司（简称“望繁信科技”）联合举办的“数智时代下大数据应用的‘道’与‘术’”大会。距离8月23日的会议仅剩8天！

望繁信科技·2024-08-25 04:45

望繁信科技与金智维达成金融行业独家战略合作，共塑数字化转型新格局

作为大数据流程智能领域的

望繁信科技·2024-08-25 04:15

邀请函 I 松下信息和望繁信科技邀您参加「数智时代下大数据应用的“道”与“术”」闭门会议

在数字化浪潮席卷全球的今天，大数据与智能化的结合成为企业成功的关键。

望繁信科技·2024-08-25 04:45

2019-8-26演讲比赛复盘

我没有这样的感觉，每天依旧晨读晨讲.我是个不爱读书的人，所以唯有通过每天的晨读来当成是读书了.所以我的文字功底很弱.赵栋老师说只有提交了视频大作业才能有机会以优惠价格进入接下来的学习中，我犹豫又犹豫，我有想分享的主题

yu_582b·2024-08-25 03:49

运营大学复盘

我有很多不足，但我在学习中慢慢成长，我欣慰自己的坚持，才有了一周满满的收获。01学新知，认新人在六天的学习中，我学习了8次课，进行了两次导师答疑，完成了六次作业认识了群里400多位书友。

小红帽来了·2024-08-25 03:42

外卖骑手平台有哪些可以选择？赚钱最多福利最好的外卖骑手平台推荐

根据大数据分析，以下几个外卖平台比较好:1、美团外卖现在市场占有率非常高的一款外卖平台，有美团专送和美团众包之分，如果只想兼职的话，可以申请众包服务，想什么时候跑就什么时候跑，特点是单子非常多。

高省APP·2024-08-25 03:08

大数据技术——RDD编程初级实践

环境介绍3、数据来源描述4、数据上传及上传结果查看5、数据处理过程描述1.pyspark交互式编程2.编写独立应用程序实现数据去重3.编写独立应用程序实现求平均值问题6、经验总结1、需求描述在当今社会，随着大数据的快速发展情况下

@璿·2024-08-25 03:04

为真学而教之建议七——立竿见影能有续航力吗？

有些学科，课堂上必须给予学生足够的时间去思考，感悟，练习，让学生的思维在自己的学习中跟进，在真刀真枪的实操中完成，这样，他们才会真正的把知识学到手。

公子孟·2024-08-25 00:18

Mysql索引知识的自我总结

这就有一套优化提升的过程了，首先对于大数据

M-bao·2024-08-24 23:13

使用Python进行数据分析的最佳实践

随着大数据时代的到来，数据已经成为驱动业务增长的关键因素。Python作为一款强大的编程语言，在数据科学领域占据着重要的地位。

Envyᥫᩣ·2024-08-24 22:39

Pytorch-张量基础操作

在深度学习中，张量被广泛用于表示数据和模型参数。具体来说，张量的“张”可以理解为“维度”，张量的阶或维数称为秩。

小森( ﹡ˆoˆ﹡ )·2024-08-24 22:38

读《激荡十年，水大鱼大》有感（2016年～2017年）

大数据、无人机、虚拟现实、人工智能、区块链、生物医疗以及新材料等都是热门的投资区域。网络直播、共享单车又

范范1118·2024-08-24 21:01

【PostgreSQL教程】PostgreSQL 高级篇之触发器

阿里云/InfoQ等平台优质作者、专注于Java技术领域✌技术范围：SpringBoot、SpringCloud、Vue、SSM、HTML、Nodejs、Python、MySQL、PostgreSQL、大数据

No8g攻城狮·2024-08-24 20:25

从MySQL迁移到PostgreSQL的完整指南

与MySQL相比，PostgreSQL在处理复杂查询和大数据集时表

TechCraft·2024-08-24 19:23

什么是营销自动化？营销自动化的优势？

营销自动化基于大数据和人工智能技术，能够自动执行、管理和完成营销任务和流程，为企业带来诸多优势。营销自动化是一种能够一体化执行、管理、完成营销任务和流程的工具。

林叔聊渠道分销·2024-08-24 19:52

Datawhale X 李宏毅苹果书 AI夏令营Day02

站上老师的授课视频，我找到知乎上解释很好的文章，分享一下机器学习（一）线性模型————理论篇线性回归模型、对数几率模型、线性判别分析模型、多分类学习模型-知乎(zhihu.com)(1)、模型概述线性模型是机器学习中一种非常基础且重要的模型

xuanEpiphany29·2024-08-24 19:21

海康实时监控预览视频流接入web

它是海康威视基于多年在视频及物联网核心技术积累之上，融合AI、大数据、云计算等技术，为合作伙伴提供的一个二次开发及创新的平台。

LB_bei·2024-08-24 18:16

Hive3：数据随机抽样查询

一、适用场景大数据体系下，在真正的企业环境中，很容易出现很大的表，比如体积达到TB级别。

生产队队长·2024-08-24 17:40

打造编程学习的“知识宝库”：高效笔记记录与整理指南

如何在繁忙的学习中保持笔记的条理性？让我们一起探讨如何打造属于自己的编程学习“知识宝库”!

Envyᥫᩣ·2024-08-24 15:22

大数据与AI：驱动未来智能社会的双引擎

一、大数据：AI的“燃料”二、AI：大数据的“引擎”三、大数据与AI的融合应用1.医疗健康：2.教育科技：3.智慧城市：4.智能制造：四、未来趋势与挑战结语一、大数据：AI的“燃料”大数据，指的是无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉

yuhaoteng666·2024-08-24 14:51

10W数据导入该如何与库中数据去重？

使用的是PostgreSQL在做大数据量（十万级）导入时，某些字段和数据库表里数据（千万级）重复的需要排除掉，把表数据查询出来用程序的方式判断去重效率很低，于是考虑用临时表。

工业甲酰苯胺·2024-08-24 13:42

开发一个小程序需要多少钱｜需要多少资金

如果一个小程序需要复杂的功能和技术，例如人工智能、大数据分析、支付功能等等，那么开发成本可能会更高。因此，开发者建议开发

红匣子实力推荐·2024-08-24 13:02

2018-04-08

在注重认识获得过程的探究学习中首要的方法就是培养探究能

珺珺1203·2024-08-24 12:33

向量数据库 Milvus：智能检索新时代

基础维护环境搭建建立向量索引数据导入数据更新数据删除用户权限管理Milvus评估与调优性能评估调优技巧Milvus数据安全安全策略数据备份与恢复Milvus扩展性案例演示电影推荐在线广告投放结语随着人工智能和大数据技术的不断进步

三余知行·2024-08-24 11:31

libevent-bufferevent遇到的坑

1.多线程操作段错误intevbuffer_enable_locking(structevbuffer*buf,void*lock);voidevbuffer_lock(structevbuffer*buf);对evbuffer加锁，先确保安全，再优化效率2.对evbuffer加锁后还是段错structbufferevent*bufferevent_socket_new(structevent_b

zidian666·2024-08-24 08:40

大数据技术--实验03-HBase的安装与使用【实测可行】

1.配置Vmware虚拟机参考第2章的配置，配置好虚拟机。虚拟机配置好后，配置Hbase参考下表的服务分配来配置HBase。机器名主节点ZooKeeperRegionServermaster是是否slave1备份是是slave2否是是2.下载并配置HBase在HBase的官网http://mirrors.cnnic.cn/apache/hbase/下载HBase，其文件为：hbase-1.0.1.

doublexiao79·2024-08-24 08:08

机器学习中分类算法的优缺点

决策树一、决策树优点1、决策树易于理解和解释，可以可视化分析，容易提取出规则。2、可以同时处理标称型和数值型数据。3、测试数据集时，运行速度比较快。4、决策树可以很好的扩展到大型数据库中，同时它的大小独立于数据库大小。二、决策树缺点1、对缺失数据处理比较困难。2、容易出现过拟合问题。3、忽略数据集中属性的相互关联。4、ID3算法计算信息增益时结果偏向数值比较多的特征。三、改进措施1、对决策树进行剪

qq_41581769·2024-08-24 07:37

MySQL中处理JSON数据：大数据分析的新方向

1.简介1.1.概述在MySQL中处理JSON数据的能力是在MySQL5.7版本中引入的，并在后续的版本中不断得到增强。这使得MySQL能够直接操作和查询JSON格式的数据，极大地扩展了其处理复杂数据结构的能力。1.2.主要特点灵活性与可扩展性：JSON允许开发者存储不规则和嵌套的数据结构，这意味着在处理复杂对象或数组时，不必频繁修改数据库架构，从而降低了开发和维护成本。支持复杂查询：MySQL提

丁爸·2024-08-24 07:02

使用art-template.js 填充数据是html代码不能直接在页面显示

最近使用art-template.js遇到的坑，数据是一段html代码，页面上展示的标签并没有被解析。

goodTime_luo7·2024-08-24 05:14

Few-shot Learning

在传统的机器学习中，通常需要大量的标注数据来训练模型，以获得良好的性能。然而，在许多实际应用中，获取大量标注数据是困难、昂贵或耗时的。

代维7·2024-08-24 03:04

消息中间件：Kafka消息丢失与堆积问题分析与解决方案

消息中间件：Kafka消息丢失与堆积问题分析与解决方案Kafka作为分布式消息系统，广泛应用于实时数据流处理、大数据分析等领域。

upgrador·2024-08-24 02:02

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