大数据随想录

代码随想录day4

24.两两交换链表：注意虚拟头节点的使用ListNode*swapPairs(ListNode*head){ListNode*dummy=newListNode();dummy->next=head;ListNode*current=dummy;while(current->next!=nullptr&¤t->next->next!=nullptr){ListNode*tmp=curr
独正己身·2025-01-31 21:11

Python爬虫基础知识：从零开始的抓取艺术

在大数据时代，网络数据成为宝贵的资源，而Python爬虫则是获取这些数据的重要工具。
egzosn·2025-01-31 19:20

探索Oracle数据库的多租户特性：架构、优势与实践

在云计算和大数据时代，多租户架构成为数据库设计中的一个重要趋势。
2401_85812026·2025-01-31 18:12

「大数据」Kappa架构

Kappa架构是一种处理大数据的架构，它作为Lambda架构的替代方案出现。
吴维炜·2025-01-31 18:07

新零售社交电商系统小程序功能开发详细解析

现在的购物方式是越来越有趣了，新零售社交电商系统是互联网、大数据、人工智能的技术和咱们熟悉的传统零售深度结合后产生的。它整合线上线下渠道及数据，带来全方位、多渠道、个性化购物体验。
v.15889726201·2025-01-31 17:34

Spark性能调优

1、前言在大数据计算领域，Spark已经成为了越来越流行、越来越受欢迎的计算平台之一。
大数据侠客·2025-01-31 16:58

Python学习-九大数据类型整合，详细讲解

目录1.int(整型)2.float(浮点型)3.Bool(布尔类型)4.Str(字符串类型)5.None(空值)6.List(列表)7.Tuple(元组)8.Dict(字典)9.Set(集合)（字典，列表，元组，字符串知识点可能不全，可以参考本人之前发的博客进行学习，加油。）1.int(整型)特点和用途：1.可以表示正整数、负整数和零，没有小数部分。2.取值范围取决于您所使用的Python版本和
小伙儿.·2025-01-31 16:26

[碎碎念] 重启学习与博客之旅-我的每日计划

比如说，我最近对人工智能和大数据分析特别感兴趣，所以打算每天看点相关的专业书，或
言午coding·2025-01-31 16:56

Java 性能优化与新特性

Java学习资料Java学习资料Java学习资料一、引言Java作为一门广泛应用于企业级开发、移动应用、大数据等多个领域的编程语言，其性能和特性一直是开发者关注的重点。
来恩1003·2025-01-31 16:52

pandas读取大数据量的Excel文件

使用pandas快速读取百万行Excel数据的一种方法是使用pandas中的read_excel函数。可以使用以下代码读取Excel文件：importpandasaspddf=pd.read_excel('file_name')这个适合少量数据，如果一旦数据几十万或者上百万，那么程序就很慢有几种优化方法只读取需要的列：使用read_excel函数的usecols参数来指定需要读取的列。这可以减少读
兮知·2025-01-31 15:13

林子雨《大数据技术原理与应用》第五讲——NoSQL数据库

林子雨《大数据技术原理与应用》第五讲——NoSQL数据库林子雨《大数据技术原理与应用》第五讲笔记NoSQL数据库特点灵活的可扩展性灵活的数据模型和云计算结合查询性能差未形成通用的行业标准维护更加复杂NoSQL
天才代号23·2025-01-31 10:06

OLAP引擎比较

doris是一个OLAP数据库，支持对大数据的复杂查询，延迟为秒级。doris比sparksql快，主要原因在于针对场景不同导致的架构不同。
小手追梦·2025-01-31 10:30

大数据组件ClickHouse介绍（场景、优劣势、性能）

大数据组件ClickHouse介绍简介使用场景优势与劣势优势劣势性能单个查询吞吐量处理短查询的延时时间处理大量短查询数据写入性能查询性能简介clickhouse是一个高性能的列式存储分析数据库管理系统，
坚持是一种态度·2025-01-31 09:46

DB2-Db2StreamingChangeEventSource

在大数据和实时数据处理场景中，CDC可以用来同步数据到其他系统，比如数据仓库、数据湖或者流处理平台如ApacheKafka。文章目录前言一、核心功能
DataLu·2025-01-31 09:15

MySQL实战教程：从小白到大神的进阶之路！

发展历程2.1MySQL的起源2.2MySQL的早期发展2.3MySQL的成熟与普及2.4MySQL的商业化与收购2.5MySQL的持续创新3、MySQL应用场景3.1Web应用程序3.2企业级应用3.3大数据分析
奔跑吧邓邓子·2025-01-31 08:08

【详细讲解】hive优化

1、开启本地模式大多数的HadoopJob是需要Hadoop提供的完整的可扩展性来处理大数据集的。不过，有时Hive的输入数据量是非常小的。
songqq27·2025-01-31 06:56

大规模分布式存储（1）-- 概念、挑战和分类

随着数据的激增，我们已经进入到了一个数据时代，无论是云计算，大数据还是互联网公司的各种应用，其后台存储平台的目标都是要构建低成本、高性能、可扩展、易用的分布式存储系统。
叹了口丶气·2025-01-31 06:23

大数据分析案例-基于逻辑回归算法构建抑郁非抑郁推文识别模型

如果文章对你有帮助的话，欢迎评论点赞收藏加关注+喜欢大数据分析项目的小伙伴，希望可以多多支持该系列的其他文章大数据分析案例合集
艾派森·2025-01-31 01:45

代码随想录算法训练营第三十九天-动态规划-337. 打家劫舍 III

老师讲这是树形dp的入门题目解题思路是以二叉树的遍历（递归三部曲）再结合动规五部曲dp数组如何定义：只需要定义一个二个元素的数组，dp[0]与dp[1]dp[0]表示不偷当前节点的最大价值dp[1]表示偷当前节点后的最大价值这样可以把每个节点的状态值都表示出来但这个数组的两个值只表示当前节点的状态值递归时要使用后序遍历：使用后序遍历的原因就是要从叶子结点一层一层向上统计出来/***Definiti
taoyong001·2025-01-30 22:54

move移动语义详解

move移动语义移动语义是C++11引入的一种机制，用于提高程序的性能和资源管理效率，特别是在涉及大数据对象的场景下。移动语义通过转移资源所有权，而不是复制资源，减少了不必要的拷贝操作。
Say-hai·2025-01-30 21:45

大数据毕业设计hadoop+spark+hive豆瓣图书数据分析可视化大屏 豆瓣图书爬虫 图书推荐系统

系统总体目标基于Spark的个性化书籍推荐系统是一种基于大数据技术的智能推荐系统，它可以根据用户的历史行为和偏好，为用户提供个性化的书籍推荐。
qq_79856539·2025-01-30 20:03

企业数字化规划蓝图、企业数字化运营分析管理大数据平台建设方案

**企业数字化规划蓝图及运营分析管理大数据平台建设方案****一、企业数字化规划蓝图**1.**数字化目标设定**企业在规划数字化进程时，首先需要明确数字化目标。
公众号：优享智库·2025-01-30 19:57

使用Flink进行流式图处理

使用Flink进行流式图处理1.背景介绍1.1大数据时代的到来随着互联网、物联网和移动互联网的快速发展,数据呈现出爆炸式增长。根据IDC的预测,到2025年,全球数据量将达到175ZB。
AI天才研究院·2025-01-30 19:26

python与excel整合全教程

Python与Excel的整合非常强大，尤其适合处理大数据、自动化表格操作以及进行高级数据分析。
刘同学Python学习日记·2025-01-30 19:53

如何写一份合格的大数据简历（附简历模板）教程

【编辑/下载】：大数据开发简历范文二、简历结构基本信息：包含姓名、性别、联系方式（电话、邮箱）、求职意向。
itLeeyw573·2025-01-30 15:46

MongoDB 大俗大雅，上来问分片真三俗 -- 4 分什么分

开头还是介绍一下群，如果感兴趣PolarDB,MongoDB,MySQL,PostgreSQL,Redis,OceanBase,SqlServer等有问题，有需求都可以加群群内有各大数据库行业大咖，可以解决你的问题
Austindatabases·2025-01-30 11:48

大数据技术在数据安全治理中的应用

摘要面对新形势下的数据安全治理挑战，顺应数据安全领域的技术发展趋势，针对大型国企在数据安全治理实际应用中突出的关键权限人员识别问题，提出了一种基于图算法的关键权限人员识别技术。该技术可以发现系统中潜在的权限影响因素，并可从多个角度衡量不同含义的权重影响力，识别结果可解释性强。针对数据安全治理中的用户与实体行为异常检测问题，提出一种基于生成对抗网络的用户与实体行为异常检测方法，实验结果表明，所提方法
罗思付之技术屋·2025-01-30 11:17

代码随想录算法训练营第五十九天| 503.下一个更大元素II、42. 接雨水

代码随想录算法训练营第五十九天|503.下一个更大元素II、42.接雨水503.下一个更大元素II解题代码42.接雨水解题代码503.下一个更大元素II题目链接：503.下一个更大元素II解题代码funcnextGreaterElements
Joanna-升·2025-01-30 10:44

阿里巴巴大数据系统体系架构

数据应用层：这是最顶层，面向不同的用户群体提供服务，包括对内（公司内部使用）、对平台（平台用户）、对商家（商家使用）、对公众（普通消费者）。数据服务与基础工具层：这一层提供了一些基础服务和工具，例如：OneService：可能是一种服务或工具，用于统一数据服务。TDDL+MySQL：TDDL是淘宝分布式数据层的缩写，与MySQL结合使用，提供数据库服务。HBase：一个分布式列存储系统，适合于存储
大连赵哥·2025-01-30 09:34

代码随想录算法训练营第三十九天|198.打家劫舍、

题目链接：198.打家劫舍-力扣（LeetCode）思路：因为隔一家才能取，所以当前最大的价值要么是dp[i-2]+nums[i]或者是dp[i-1]classSolution(object):defrob(self,nums):""":typenums:List[int]:rtype:int"""dp=[0]*len(nums)if(len(nums)==1):returnnums[0]dp[0
jinshengqile·2025-01-30 06:41

代码随想录算法训练营第三十九天-动态规划-198. 打家劫舍

动规五部曲dp[i]表示在下标为i的房间偷或不偷与前面所偷之和所能获得的最大价值递推公式：dp[i]=std::max(dp[i-2]+nums[i],dp[i-1])初始化：要给dp[0]与dp[1]来给定初始值，因为递推公式有-1与-2。dp[0]=nums[0],dp[1]=std::max(nums[0],nums[1]);其它下标值，初始成任意值都可以，因为其值是由前面元素推导出来的遍历
taoyong001·2025-01-30 06:08

python 分布式集群_Python搭建Spark分布式集群环境

前言ApacheSpark是一个新兴的大数据处理通用引擎，提供了分布式的内存抽象。Spark最大的特点就是快，可比HadoopMapReduce的处理速度快100倍。
小国阁下·2025-01-30 05:32

代码随想录算法训练营第三十八天-动态规划-完全背包-279.完全平方数

把目标值当作背包容量，每个平方数当作物品，题目变更为装满指定容量的背包，最小用几个物品会不会出现拼凑不出来的情况？不会，因为有数字1，对任意正整数百分百能拼凑出来因此此题目与上一道题就变得一模一样了classSolution{public:intnumSquares(intn){std::vectordp(n+1,INT_MAX);dp.at(0)=0;for(inti=1;i*i<=n;++i)
taoyong001·2025-01-30 04:57

代码随想录算法训练营第三十八天-动态规划-完全背包-139.单词拆分

类似于回溯算法中的拆分回文串题目是要求拆分字符串，问这些字符串是否出现在字典里。但这道题可以反着来考虑，从字典中的单词能不能组成所给定的字符串如果这样考虑，这个字符串就背包，容器字典中的单词就是一个一个物品问题就转化成这些物品能不能正好装满这个背包，而且这些物品可以使用多次因此这是一个完全背包类问题动规五部曲dp[j]数组含义：把题目给定的字符串能不能用字典字符串来添满。字符串长度为j时，能被字典
taoyong001·2025-01-30 04:57

代码随想录算法训练营52期

flag：岁末年初，万籁俱寂，孤帆起伏，肃杀清凉。不以物喜，不以已悲，投身算法，杀回青春日期天数链接2024-12-11第一天数组理论基础，704.二分查找，27.移除元素数组理论基础，977.有序数组平方结果再排序2024-12-12第二天数组理论基础，59.螺旋矩阵II数组理论基础，209.长度最小的子数组2024-12-13第三天链表理论基础，203.移除链表元素链表理论基础，707.设计链
taoyong001·2025-01-30 04:56

代码随想录算法训练营第三十八天|Day38 动态规划

322.零钱兑换视频讲解：https://www.bilibili.com/video/BV14K411R7yvhttps://programmercarl.com/0322.%E9%9B%B6%E9%92%B1%E5%85%91%E6%8D%A2.html思路#definemin(a,b)((a)>(b)?(b):(a))intcoinChange(int*coins,intcoinsSize,
是糖不是唐·2025-01-30 04:53

代码随想录算法训练营day32：动态规划01

动态规划理论基础动态规划刷题大纲适用范围：某一问题有很多重叠子问题，使用动态规划是最有效的。所以动态规划中每一个状态一定是由上一个状态推导出来的，这一点就区分于贪心，贪心没有状态推导，而是从局部直接选最优的。套路：dp数组，下标的含义——定义一维或者二维的状态转移数组递推公式：当前状态是怎么被上一个状态决定出来的dp数组如何初始化遍历顺序打印dp数组——来check算法是否正确509.斐波那契数力
树懒爱沙发·2025-01-30 03:45

代码随想录算法训练营day10

代码随想录算法训练营day10来到了栈与队列，经过昨天的总结感觉自己快忘干净了。。有种G的感觉来到这先搞一下吧什么是栈？
魏进·2025-01-30 02:14

代码随想录算法训练营Day32

78.子集力扣题目链接classSolution{List>res=newArrayListpath=newLinkedList>subsets(int[]nums){dfs(nums,0);returnres;}publicvoiddfs(int[]nums,intstart){res.add(newArrayList(path));for(inti=start;i
Nruonan·2025-01-30 02:09

动态规划算法（25.1.27）

写在前面：已经有半年在忙计算机四大件了，算法可以说是除了10月份看了看代码随想录的题并跟着写了点题之外一点题都没做。
一位不愿透露姓名的程序猿·2025-01-30 02:06

【硬刚大数据】2021年从零到大数据专家之Hbase八股文

本文是对《【硬刚大数据之学习路线篇】2021年从零到大数据专家的学习指南(全面升级版)》的面试部分补充。硬刚大数据系列文章链接：2021年从零到大数据专家的学习指南(全面升级版)
王知无(import_bigdata)·2025-01-30 01:35

史上最强！Spring Boot 3.3 高效批量插入万级数据的多种方案

在大数据处理场景下，如何高效地将大量数据插入数据库是一个重要课题。
m0_74825074·2025-01-30 01:34

多租户架构未提供足够的租户安全培训和教育

多租户架构下租户安全培训与教育的需求分析与解决方案引言随着云计算和大数据技术的飞速发展，多租户架构已成为企业数字化转型的重要基石。
图幻未来·2025-01-29 23:22

一文了解大数据概论

一.大数据概论1.1大数据概念大数据（bigdata）：指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产
·2025-01-29 23:54

中国BI步入增长大周期，腾讯云ChatBI加速AI+BI融合

过去十年，大数据技术的快速发展，让数据消费前进一大步，数据价值得到一定程度的挖掘与释放，真正开启了“用数”的大时代。
大数据在线·2025-01-29 15:09

乐学智伴：基于人工智能与大数据的学生个性化学习辅助平台

随着人工智能、大数据和云计算等技术的快速发展，教育科技（EdTech）为个性化学习提供了全新的解决方案。
IT源码大师·2025-01-29 14:33

Hive存储系统全面测试报告

引言在大数据时代，数据存储和处理技术的重要性日益凸显。ApacheHive作为一个基于Hadoop的数据仓库工具，因其能够提供类SQL查询功能（HiveQL）而广受欢迎。
蚂蚁质量·2025-01-29 13:27

企业数字化转型AI能力中台（总体架构、系统功能）建设方案

**企业数字化转型AI能力中台建设方案**一、建设背景与目标随着大数据、云计算、人工智能等技术的快速发展，企业正面临着数字化转型的重要机遇。
公众号：优享智库·2025-01-29 13:25

数据挖掘的常用算法

在大数据时代,数据挖掘是最关键的工作。大数据的挖掘是从海量、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的大型数据库中发现隐含在其中有价值的、潜在有用的信息和知识的过程,也是一种决策支持过程。
北柠陌寒0207·2025-01-29 07:48

大数据生态的Apache RocketMQ5.0

本文作者：李伟-ApacheRocketMQCommitter，RocketMQPython客户端项目Owner，ApacheDorisContributor，腾讯云消息队列资深开发工程师，著有《RocketMQ分布式消息中间件(核心原理与最佳实践)》。一、RocketMqueue101RocketMQ拥有诸多出色的特性：比如多副本机制，RocketMQ支持存储层的多副本Dledger，它是基于R
Apache RocketMQ·2025-01-29 06:09
上一页 4 5 6 7 8 9 10 11 下一页
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他