大数据机器学习

【武汉东湖学院主办 | ACM出版 | 高录用 | 快检索】第六届计算机信息和大数据应用国际学术会议（CIBDA 2025）

大会官网：www.ic-cibda.org【参会投稿】大会时间：2025年3月14-16日大会地点：中国-武汉论文出版：会议投稿经过2-3位组委会专家严格审核后，最终所录用的论文将被ACMICPS(ACMInternationalConferenceProceedingSeries)出版论文集，并提交至ACMDigitallibrary，EICompendex,Scopus检索。目前该会议论文检索
艾思科蓝 AiScholar·2025-01-17 16:05

“大数据+技校”：VR虚拟仿真实训室的发展前景

在技术教育的新时代，大数据与虚拟现实技术的融合正在重塑技校的教学模式。"大数据+技校"模式下的VR虚拟仿真实训室，为技校学生提供了一个创新的学习平台，预示着教育方式的深刻变革。
武汉唯众智创·2025-01-17 16:27

【机器学习：三十一、推荐系统：从基础到应用】

1.推荐系统概述推荐系统是一种根据用户的兴趣和偏好，为用户提供个性化建议的技术，广泛应用于电子商务、流媒体平台和社交媒体等领域。通过分析用户行为数据，推荐系统可以帮助用户发现他们感兴趣的内容，同时提升平台的用户体验和商业收益。定义与作用推荐系统是一种数据过滤技术，旨在从海量数据中筛选出用户可能感兴趣的信息。它不仅能提升用户的满意度，还能增加平台的转化率和黏性。分类推荐系统主要分为以下三类：基于内容
KeyPan·2025-01-17 15:54

【机器学习：三十、异常检测：原理与实践】

1.异常检测概述异常检测（AnomalyDetection）是一种用于识别数据中异常模式或异常点的技术，旨在发现与大部分数据行为不同的样本。它在工业监控、网络安全、金融欺诈检测等领域具有广泛应用。异常检测的目标是找到那些偏离正常行为的数据点，这些数据点可能代表错误、故障、攻击或其他需要特别关注的情况。核心概念异常通常分为以下三种类型：点异常：单个数据点显著偏离正常分布（例如，银行交易中突然的巨额消
KeyPan·2025-01-17 15:24

【机器学习：二十九、K-means算法：原理与应用】

1.K-means概述K-means是一种经典的无监督学习算法，广泛应用于数据聚类任务。其核心思想是将数据集划分为kkk个簇，使得每个簇内的样本尽可能相似，同时不同簇之间尽可能不同。K-means的简单性和高效性使其在模式识别、图像处理、市场分析等领域具有广泛应用。核心思想基于欧几里得距离度量数据点之间的相似性。不断优化簇中心位置，最小化簇内样本与其中心点之间的总距离（即误差平方和，SSE）。适用
KeyPan·2025-01-17 15:23

人工智能下的MASS服务架构

2.MaaS的起源与概念MaaS的概念最早由美国数据科学家DJ·帕蒂尔在2012年提出，即“将机器学习算法打包成可重复使用的服务，使企
从零开始学习人工智能·2025-01-17 15:52

大数据分层存储架构：ODS、DWD、DWM与DWS详解

在大数据领域中，ODS、DWD、DWM和DWS代表了数据仓库的不同层次，它们共同构成了大数据的分层存储结构。这种结构的设计有助于提高数据查询效率，降低成本，并满足不同的业务需求。
从零开始学习人工智能·2025-01-17 15:51

数仓分层ODS、DWD、DWM、DWS、DIM、DM、ADS

往期推荐数仓入门：数据分析模型、数仓建模、离线实时数仓、Lambda、Kappa、湖仓一体-CSDN博客数仓常见名词解析和名词之间的关系-CSDN博客数据仓库及数仓架构概述-CSDN博客大数据HBase
青秋.·2025-01-17 15:17

区块链领域新进展：技术创新与应用拓展齐头并进

据中国日报1月3日消息，在国家重点研发计划的牵引下，长安链高性能融合隐私计算，在确保原始数据不被泄露的前提下，支持社保大数据服务信息在企业、金融机构可信安全流通和共享，助力实体经济高质量发展。
·2025-01-17 15:13

【机器学习】—时序数据分析：机器学习与深度学习在预测、金融、气象等领域的应用

云边有个稻草人-CSDN博客目录引言1.时序数据分析基础1.1时序数据的特点1.2时序数据分析的常见方法2.深度学习与时序数据分析2.1深度学习在时序数据分析中的应用2.1.1LSTM（长短期记忆网络）2.2深度学习在金融市场预测中的应用2.2.1股票市场预测2.3深度学习在设备故障检测中的应用3.强化学习与时序数据分析3.1强化学习的基本概念3.2强化学习在金融市场中的应用3.3强化学习在设备故
云边有个稻草人·2025-01-17 14:13

【机器学习】主动学习-增加标签的操作方法-样本池采样（Pool-Based Sampling）

Pool-BasedSamplingPool-basedsampling是一种主动学习（ActiveLearning）方法，与流式选择性采样不同，它假设有一个预先定义的未标注样本池，算法从中选择最有价值的样本进行标注，以提升模型的性能。这种方法广泛应用于需要人工标注的场景，例如文本分类、图像识别等。核心思想预先准备一个未标注数据池（UnlabeledDataPool）。使用初始标注数据训练一个模型
IT古董·2025-01-17 14:09

【机器学习：二十、拆分原始训练集】

1.如何改进模型模型的改进需求在机器学习任务中，模型性能的提升通常受限于训练数据、模型架构、优化方法及超参数设置等。模型改进的目标是在测试数据上表现更优，避免过拟合或欠拟合。
KeyPan·2025-01-17 13:35

【机器学习】---神经架构搜索（NAS）

这里写目录标题引言1.什么是神经架构搜索（NAS）1.1为什么需要NAS？2.NAS的三大组件2.1搜索空间搜索空间设计的考虑因素：2.2搜索策略2.3性能估计3.NAS的主要方法3.1基于强化学习的NAS3.2基于进化算法的NAS3.3基于梯度的NAS4.NAS的应用5.实现一个简单的NAS框架6.总结引言随着深度学习的成功应用，神经网络架构的设计变得越来越复杂。模型的性能不仅依赖于数据和训练方
Undoom·2025-01-17 13:03

机器学习模型调优指南

机器学习模型调优指南机器学习模型参数调优的作用在于优化模型的性能，使其能够在给定任务上更好地泛化和预测。通过合理调整模型的超参数，能够提高模型的准确性、降低过拟合或欠拟合的风险、加快训练过程等。
闵少搞AI·2025-01-17 13:00

Java 大视界 -- Java 开发 Spark 应用：RDD 操作与数据转换

ApacheSpark是一个强大的分布式计算框架，提供了高效的数据处理能力，广泛应用于大数据分析与机器学习。Spark提供了多种高级API，支持批处理和流处理。
一只蜗牛儿·2025-01-17 12:26

推荐文章：揭开贝壳网房价数据的神秘面纱 —— BeikeSpider 深度探索

支持csv存储，注释丰富，链家网爬虫见我另一个项目项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/be/BeikeSpider项目介绍在房地产大数据的时代背景下，获取
郎纪洋·2025-01-17 10:07

编码必看！智能代码助手帮你快速解释代码、解释函数

结合百度积累多年的编程现场大数据、外部优秀开源数据，可为开发者生成更符合实际研发场景的优秀代码，提升编码效率，释放“十倍”软件生产力。
·2025-01-17 10:56

Spring Boot 和微服务：快速入门指南

大数据技术：涵盖Hadoop（HDFS）、Hive、Spark、Fli
王子良.·2025-01-17 09:56

小白也能懂的 Python 入门指南（1）——Python 的前世今生

在人工智能、机器学习日趋火热的时代，Python又赶上了一波AI的热潮，即使你没系统的学习过它，相信你也一定听说过吧，如果你也对Python产生了浓厚的兴趣，跟我一起来了解下它的前世今生
荆州克莱·2025-01-17 07:42

AI大模型

系列简书文章目录https://www.jianshu.com/p/d47d5cdc8a3e本篇目录AI大模型什么是AI大模型AI大模型，通常指的是在人工智能领域中，特别是机器学习和深度学习范畴内，具有巨大参数量和复杂结构的模型
荆州克莱·2025-01-17 07:12

深度学习：从基础到实践（上、下册）(安德鲁·格拉斯纳)

（pdf）:python33+(0m深度学习概述：深度学习是机器学习的一个分支，它试图通过使用深层神经网络来模拟人脑的学习过程。
fyjgfyjfg·2025-01-17 07:11

大数据框架之kafka详解

目录1kafka介绍1.1kalka是什么？1.2Kafka内部原理1.3为什么需要消息队列？2Kafka的消息系统语义3Kafka生产过程分析3.1写入方式3.2分区（Partition）3.3副本（Replication）3.4Producer写入流程3.5消费者组3.6消费方式扩展：纠删码技术1kafka介绍1.1kalka是什么？可以简单的将kafka看做是一种消息队列，启动生产者与消费者
xingchensuiyue·2025-01-17 06:30

内部知识库的未来展望：技术融合与用户体验的双重升级

一、技术融合：开启知识管理新篇（一）大数据+内部知识库：知识挖掘的深度拓展大数据技术的蓬勃发展为内部知识库注入了强大动力。企业积累的海量业务数据、员工行为数据等，犹如一座未经深度开采的金矿。
·2025-01-17 05:04

《量子计算对人工智能发展的深远影响》

加速机器学习训练机器学习，尤其是深度学习，通常需要处理海量数据和复杂的模型训练，耗时极长。量子计算的并行性可使训练过程大幅加速
·2025-01-17 05:02

Bitmap 和 布隆过滤器傻傻分不清？你这不应该啊

不过，bitmap和布隆过滤器在大数据量和高并发业务的使用频率不低，知识点应该掌握下，既然问了那咱们简单的梳理下它们的底层原理、应用场景以及它们之间的关联。
·2025-01-17 04:27

2024年诺贝尔奖揭晓:机遇与挑战并存

诺贝尔物理学奖:意外的突破一次颁奖的震撼诺贝尔奖的官方网站指出,霍普菲尔德和辛顿因其在人工神经网络和机器学习领域的基础性研究而获奖。他们的
·2025-01-17 04:56

ChatRec的实践：交互式推荐系统的进步

交互式推荐系统，Chat-Rec，对话推荐，自然语言处理，机器学习，用户行为分析，个性化推荐1.背景介绍推荐系统作为互联网时代的重要技术支柱，在电商、社交媒体、内容平台等领域发挥着至关重要的作用。
AI大模型应用之禅·2025-01-17 03:39

AI如何帮助电商企业进行数据分析

电商数据分析，人工智能，机器学习，深度学习，推荐系统，预测模型，客户画像1.背景介绍在当今数字化时代，电商行业蓬勃发展，数据成为企业最重要的资产。
AI大模型应用之禅·2025-01-17 03:09

神经架构搜索在大模型效率优化中的应用

神经架构搜索，大模型，效率优化，自动机器学习，深度学习1.背景介绍近年来，深度学习模型取得了令人瞩目的成就，在图像识别、自然语言处理、语音识别等领域展现出强大的能力。
AI大模型应用之禅·2025-01-17 03:06

机器学习——逻辑回归

逻辑回归技术文档目录简介逻辑回归的基本概念逻辑回归的数学原理逻辑回归的实现步骤代码示例逻辑回归的应用逻辑回归的优化方法逻辑回归的局限性逻辑回归的扩展与变体逻辑回归与其他算法的对比总结简介逻辑回归（LogisticRegression）是一种广泛应用于分类问题的统计方法。尽管名字中有“回归”二字，但逻辑回归实际上是一种分类算法，主要用于二分类问题，但也可以通过扩展用于多分类问题。逻辑回归通过使用逻辑
口_天_光健·2025-01-17 03:33

【机器学习：十五、神经网络的编译和训练】

1.TensorFlow实现代码TensorFlow是深度学习中最为广泛使用的框架之一，提供了灵活的接口来构建、编译和训练神经网络。以下是实现神经网络的一个完整代码示例，以“手写数字识别”为例：importtensorflowastffromtensorflow.kerasimportlayers,models#加载MNIST数据集(x_train,y_train),(x_test,y_test)
KeyPan·2025-01-17 02:28

【机器学习：十六、其他的激活函数】

1.Sigmoid激活函数的替代方案Sigmoid激活函数在神经网络中曾广泛使用，其数学公式为：σ(x)=11+e−x\sigma(x)=\frac{1}{1+e^{-x}}σ(x)=1+e−x1输出范围为(0,1)，适合二分类问题。但随着深度学习的发展，Sigmoid函数逐渐被替代，主要原因包括：梯度消失问题：当输入绝对值较大时，梯度趋近于零，导致权重更新困难。非零中心问题：输出值始终为正，可能
KeyPan·2025-01-17 02:28

Hive 窗口函数与分析函数深度解析：开启大数据分析的新维度

Hive窗口函数与分析函数深度解析：开启大数据分析的新维度在当今大数据蓬勃发展的时代，Hive作为一款强大的数据仓库工具，其窗口函数和分析函数犹如一把把精巧的手术刀，助力数据分析师们精准地剖析海量数据，
自节码·2025-01-17 02:25

大数据新视界 -- 大数据大厂之 Hive 数据压缩算法对比与选择（下）（20 / 30）

亲爱的朋友们，热烈欢迎你们来到青云交的博客！能与你们在此邂逅，我满心欢喜，深感无比荣幸。在这个瞬息万变的时代，我们每个人都在苦苦追寻一处能让心灵安然栖息的港湾。而我的博客，正是这样一个温暖美好的所在。在这里，你们不仅能够收获既富有趣味又极为实用的内容知识，还可以毫无拘束地畅所欲言，尽情分享自己独特的见解。我真诚地期待着你们的到来，愿我们能在这片小小的天地里共同成长，共同进步。本博客的精华专栏：大数
青云交·2025-01-17 01:14

大数据新视界 -- 大数据大厂之 Hive 数据安全：权限管理体系的深度解读（上）（15/ 30）

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青云交·2025-01-17 01:14

大数据新视界 -- 大数据大厂之 Impala 性能优化：融合人工智能预测的资源预分配秘籍（上）（29 / 30）

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青云交·2025-01-17 01:43

大数据新视界 -- 大数据大厂之 Impala 性能提升：高级执行计划优化实战案例（下）（18/30）

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青云交·2025-01-17 01:13

大数据新视界 --大数据大厂之数据脱敏技术在大数据中的应用与挑战

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青云交·2025-01-17 01:13

大数据新视界 --大数据大厂之 Apache Beam：统一批流处理的大数据新贵

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青云交·2025-01-17 01:43

大数据新视界 --大数据大厂之 Volcano：大数据计算任务调度的新突破

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青云交·2025-01-17 01:13

大数据新视界 --大数据大厂之 GraphQL 在大数据查询中的创新应用：优化数据获取效率

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青云交·2025-01-17 01:13

大数据新视界 --大数据大厂之AI 与大数据的融合：开创智能未来的新篇章

亲爱的朋友们，热烈欢迎你们来到青云交的博客！能与你们在此邂逅，我满心欢喜，深感无比荣幸。在这个瞬息万变的时代，我们每个人都在苦苦追寻一处能让心灵安然栖息的港湾。而我的博客，正是这样一个温暖美好的所在。在这里，你们不仅能够收获既富有趣味又极为实用的内容知识，还可以毫无拘束地畅所欲言，尽情分享自己独特的见解。我真诚地期待着你们的到来，愿我们能在这片小小的天地里共同成长，共同进步。本博客的精华专栏：大数
青云交·2025-01-17 00:42

Python网络爬虫入门教程：从抓取数据到应用实现

引言在大数据时代，信息就是力量。各种网站每天产生着海量的数据，这些数据中蕴藏着巨大的商业价值和研究价值。
冷夜雨.·2025-01-17 00:39

区块链领域新进展：技术创新与应用拓展齐头并进

据中国日报1月3日消息，在国家重点研发计划的牵引下，长安链高性能融合隐私计算，在确保原始数据不被泄露的前提下，支持社保大数据服务信息在企业、金融机构可信安全流通和共享，助力实体经济高质量发展。
·2025-01-17 00:32

大数据新视界 -- Hive 数据仓库设计模式：星型与雪花型架构（2 - 16 - 3）

亲爱的朋友们，热烈欢迎你们来到青云交的博客！能与你们在此邂逅，我满心欢喜，深感无比荣幸。在这个瞬息万变的时代，我们每个人都在苦苦追寻一处能让心灵安然栖息的港湾。而我的博客，正是这样一个温暖美好的所在。在这里，你们不仅能够收获既富有趣味又极为实用的内容知识，还可以毫无拘束地畅所欲言，尽情分享自己独特的见解。我真诚地期待着你们的到来，愿我们能在这片小小的天地里共同成长，共同进步。本博客的精华专栏：大数
青云交·2025-01-16 23:03

关于2025年智能化招聘管理系统平台发展趋势

一、智能化招聘管理系统平台的核心特征与发展趋势1.深度学习算法与大数据分析的应用2025年的招聘管理系统将依托深度学习算法与大数据分析，彻底颠
yongyoudayee·2025-01-16 23:32

初学者如何用 Python 写第一个爬虫？

大数据技术：涵盖Hadoop（HDFS）、Hive、Spark、Fli
王子良.·2025-01-16 23:27

MongoDB简介

MongoDB的设计理念是为了应对大数据量、高性能和灵活性需求。MongoDB使用集合（Collections）来组织文档（Documents），每个文档都是由键值对组成的。
张飞光·2025-01-16 22:24

211本硕二战腾讯大模型算法岗，已凉......

02技术一面（时长1h）Q1：了解什么机器学习算法，讲一下原理？当时只记得实体识别用到了隐马尔可夫模型，讲了讲怎么怎么定义观测状态和隐藏状态、前向传播、解码和应用场景。
AI大模型入门·2025-01-16 21:47

大数据新视界 -- 大数据大厂之 Hive 数据质量监控：实时监测异常数据（下）（18/ 30）

亲爱的朋友们，热烈欢迎你们来到青云交的博客！能与你们在此邂逅，我满心欢喜，深感无比荣幸。在这个瞬息万变的时代，我们每个人都在苦苦追寻一处能让心灵安然栖息的港湾。而我的博客，正是这样一个温暖美好的所在。在这里，你们不仅能够收获既富有趣味又极为实用的内容知识，还可以毫无拘束地畅所欲言，尽情分享自己独特的见解。我真诚地期待着你们的到来，愿我们能在这片小小的天地里共同成长，共同进步。本博客的精华专栏：大数
青云交·2025-01-16 21:10
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