推荐算法-大数据-机器学习

Win7安装新版本anaconda出现Failed to extract packages解决方案

从事机器学习以及相关的前后端开发工作。曾在阿里云、科大讯飞、CCF等比赛获得多次Top名次。现为CSDN博客专家、人工智能领域优质创作者。
爱编程的喵喵·2025-03-08 10:52

大数据计算框架深入：Spark SQL、DataFrame、RDD 性能优化

1.引言ApacheSpark是当前最流行的大数据计算框架之一，其中SparkSQL、DataFrame和RDD（ResilientDistributedDataset）是数据处理的三大核心API。
晴天彩虹雨·2025-03-08 10:48

机器学习在地图制图学中的应用

2025/Machinelearningincartography.pdfatmain·keykeywu2048/CSDN·GitHub核心内容本文是《制图学与地理信息科学》特刊的扩展评论，系统探讨了机器学习
地图模型炼丹师·2025-03-08 10:12

机器学习大纲总结

一、概念1.人工智能人工智能包含机器学习，机器学习包含深度学习2.机器学习机器学习是实现人工智能的一种途径机器学习=传统机器学习+深度学习3.深度学习深度学习是由机器学习的一种方法发展而来4.发展三要素数据
excellent121·2025-03-08 10:36

机器学习入门知识

目录前言一、机器学习是什么？
十五境剑修·2025-03-08 09:33

专栏问答：公共数据库发表能发表国际学术期刊吗？能够成为本硕博的毕业论文主要研究吗？以NHANES数据库为例

随着大数据和人工智能的迅猛发展，公共数据库在医药研究中的应用日益广泛。无论是基因组学、流行病学，还是药物研发，公共数据库都提供了海量的数据资源，为研究人员节省了大量的时间和成本。
DAT｜R科学与人工智能·2025-03-08 09:57

大数据如何建立企业竞争力与重塑竞争环境？

“大数据”日益成为企业高管层津津乐道耳熟能详的字眼，但在把握大数据所蕴涵的商机方面，大多数企业的努力还仅仅停留于“表面功夫”。
iris_1992·2025-03-08 08:16

大数据Hadoop集群运行程序

目录1运行自带的MapReduce程序2常见错误1运行自带的MapReduce程序下面我们在Hadoop集群上运行一个MapReduce程序，以帮助读者对分布式计算有个基本印象。在安装Hadoop时，系统给用户提供了一些MapReduce示例程序，其中有一个典型的用于计算圆周率的Java程序包，现在运行该程序。该jar包文件的位置和文件名是“~/hadoop-3.1.0/share/Hadoop/
赵广陆·2025-03-08 08:37

ShardingSphere 和 Spring 的动态数据源切换机制的对比以及原理

ShardingSphereSpring动态数据源（如AbstractRoutingDataSource）定位分布式数据库中间件轻量级多数据源路由工具核心目标分库分表、读写分离、分布式事务多数据源动态切换适用场景大数据量
龙大.·2025-03-08 07:28

解决方案 ｜ 回归医院运营管理本质，从建立指标体系出发

随着数字化技术和大数据应用的不断深入，医疗行业正在经历一次前所未有的变革和转型。在2023年的两会上，大数据和数字化技术将再次成为热点议题，这意味着政府将会更加关注并支持医疗行业数据转型。
·2025-03-08 06:52

【TVM 教程】使用元组输入（Tuple Inputs）进行计算和归约

ApacheTVM是一个端到端的深度学习编译框架，适用于CPU、GPU和各种机器学习加速芯片。
·2025-03-08 06:21

帆软认证BI工程师（FCBA）部分考试题目及答案

正确2.FineBI产品目前不支持vertical大数据平台。错误3.FineBI可以和FineReport两款产品进行整合使用。正确4.同一个仪表板中，可以同时使用实时和抽取数据进行分析。
隼丶·2025-03-08 03:08

特征缩放：统一量纲，提高模型性能

特征缩放：统一量纲，提高模型性能1.背景介绍在机器学习和数据挖掘领域，我们经常会遇到不同特征之间量纲差异很大的情况。
AI天才研究院·2025-03-08 03:04

Python 机器学习 基础 之 算法链与管道 【算法链与管道/预处理进行参数选择/构建管道/在网格搜索中使用管道】的简单说明

Python机器学习基础之算法链与管道【算法链与管道/预处理进行参数选择/构建管道/在网格搜索中使用管道】的简单说明目录Python机器学习基础之算法链与管道【算法链与管道/预处理进行参数选择/构建管道
仙魁XAN·2025-03-08 03:03

Kubeflow学习

Kubeflow学习介绍架构Kubeflow在ML工作流中的组件介绍Kubeflow致力于使在Kubernetes上部署机器学习工作流变得简单、可移植和可扩展。
小高高不要bug·2025-03-08 03:54

体育数据分析：竞技表现优化与商业价值挖掘的技术范式

通过多源数据采集、机器学习建模和商业智能分析，体育数据分析已经形成了完整的技术体系和应用生态。本文将深入探讨体育数据分析的技术架构、应用场景和商业价值。
Tina0898·2025-03-08 02:21

Django 中的算法应用与实现

从简单的数据处理到复杂的机器学习模型，Django都可以作为一个强大的后端框架来支持这些算法的实现。本文将介绍几种常见的算法及其在Django中的使用方法。
岱宗夫up·2025-03-08 02:19

特征工程 (Feature Engineering)

特征工程(FeatureEngineering)作者：禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming1.背景介绍1.1问题的由来在机器学习和数据科学领域，特征工程
AGI大模型与大数据研究院·2025-03-08 02:46

探索大数据分析的无限可能：R语言的应用与实践

探索大数据分析的无限可能：R语言的应用与实践随着数据时代的来临，大数据已经成为各行各业的重要资产。如何从海量数据中挖掘出有价值的信息，成为了企业和研究人员关注的焦点。
Echo_Wish·2025-03-08 02:16

第0节 机器学习与深度学习介绍

人工智能：能够感知、推理、行动和适应的程序机器学习：能够随着数据量的增加而不断改进性能的算法（数学上的可解释性但准确率不是百分百，灵活度不高）深度学习：机器学习的一个子集：利用多层神经网络从大量数据中进行学习
汉堡go·2025-03-08 01:34

80| Python可视化篇 —— Matplotlib数据可视化

数据可视化又跟数据挖掘和大数据分析紧密相关，而这些领域以及当下
小刘要努力。·2025-03-08 00:29

awesome python 中文版 相见恨晚！(pythonNB的第三方资源库)

原文链接：Python资源大全内容包括：Web框架、网络爬虫、网络内容提取、模板引擎、数据库、数据可视化、图片处理、文本处理、自然语言处理、机器学习、日志、代码分析等。
weixin_30788731·2025-03-08 00:28

【机器学习】决策树 ( Decision Tree )

【机器学习】决策树(DecisionTree)文章目录【机器学习】决策树(DecisionTree)1.ID3(1)信息增益(2)ID3的算法流程(3)实现ID32.C4.53.CART(1)决策桩DecisionStump
AI天才研究院·2025-03-08 00:57

机器学习-随机森林解析

目录一、.随机森林的思想二、随机森林构建步骤1.自助采样2.特征随机选择3构建决策树4.集成预测三.随机森林的关键优势**(1)减少过拟合****(2)高效并行化****(3)特征重要性评估****(4)耐抗噪声**四.随机森林的优缺点优点缺点五.参数调优（以scikit-learn为例）波士顿房价预测一、.随机森林的思想1.通过组成多个弱学习器（决策树）形成一个学习器2.多样性增强：每颗决策树通
Mr终游·2025-03-08 00:21

数据驱动决策：五款报表软件让企业智能化运营

1.山海鲸报表概述：山海鲸报表是一款面向中小型企业的强大数据报表和分析工具。它的最大特点是易用性和高
希艾席蒂恩·2025-03-08 00:49

深度学习笔记——基础部分

深度学习是一种机器学习的方式，通过模仿人脑吃力信息的方式，使用多层神经网络来学习数据的复杂模式和特征。
肆——·2025-03-07 23:45

机器学习基础（4）

超越基于常识的基准除了不同的评估方法，还应该利用基于常识的基准。训练深度学习模型就好比在平行世界里按下发射火箭的按钮，你听不到也看不到。你无法观察流形学习过程，它发生在数千维空间中，即使投影到三维空间中，你也无法解释它。唯一的反馈信号就是验证指标，就像隐形火箭的高度计。特别重要的是，我们需要知道火箭是否离开了地面。发射地点的海拔高度是多少？模型似乎有15%的精度——这算是很好吗？在开始处理一个数据
yyc_audio·2025-03-07 23:42

kafka 在Linux上的安装部署

一、前言Kafka是一个分布式流处理平台，在大数据领域有着广泛的应用。在Linux系统上安装部署Kafka可以为我们搭建高效的数据处理环境。本教程将详细介绍在Linux中安装和部署Kafka的步骤。
The博宇·2025-03-07 22:35

深入解析MySQL备份技术：从逻辑到物理的全面指南

mysqlpump：支持并行导出和压缩，适合大数据量。适用场景：小规模数据迁移（如从开发环境导出到测试环境）。跨版本恢复（如从MySQL5.7迁移到8.0）。导出部分表或库（比如只备份用户表）。
PLUTO t·2025-03-07 21:59

机器学习｜决策树｜Gini指数和熵的区别｜简单示例

如是我闻：在决策树模型中，Gini指数和熵（Entropy）是用来计算节点纯度的两种方法。它们都是评估分裂点的好坏，以选择最佳的属性来分裂。让我们先来了解一下这两种方法的定义，然后通过一个简单的例子来讨论它们之间的区别。Gini指数Gini指数是一个衡量数据分布不均匀程度的指标。在决策树中，它用于评估数据集的不纯度。Gini指数越低，数据的纯度越高。其计算公式为：Gini=1−∑i=1npi2Gi
漂亮_大男孩·2025-03-07 21:56

00计算机视觉学习内容

计算机视觉（ComputerVision）开发需要掌握数学基础、编程语言、图像处理、机器学习、深度学习等多个方面的知识。
依旧阳光的老码农·2025-03-07 21:26

Hive JDBC 大数据查询场景下的 Socket 读超时问题及实战解决方案

文章目录HiveJDBC大数据查询场景下的Socket读超时问题及实战解决方案问题背景️解决方案方案一：通过JDBCURL直接配置超时（推荐）方案二：动态设置全局loginTimeout（兼容旧版本）总结与建议
窝窝和牛牛·2025-03-07 20:48

01计算机视觉学习计划

计算机视觉系统学习计划（3-6个月）本计划按照数学→编程→图像处理→机器学习→深度学习→3D视觉→项目实战的顺序，确保从基础到高级，结合理论和实践。
依旧阳光的老码农·2025-03-07 20:15

决策树 vs 神经网络：何时使用？

4.结合使用的可能性5.总结在机器学习领域，决策树（DecisionTrees）和神经网络（NeuralNetworks）是两种常见但风格截然不同的算法。
HP-Succinum·2025-03-07 20:14

使用 Dlib 库进行人脸检测和人脸识别

Dlib是一个广泛使用的C++库，提供了多种用于机器学习和计算机视觉的工具。它包含了人脸检测、人脸识别、物体检测、图像处理等功能。
萧鼎·2025-03-07 19:32

介绍常见的图片分类模型与算法

介绍常见的图片分类模型与算法在机器学习和深度学习的领域中，图片分类任务是一个广泛的应用场景。
萧鼎·2025-03-07 19:31

AI与大数据融合：技术路径与行业赋能

在此背景下，人工智能技术通过算法突破与算力跃迁，正重塑大数据价值挖掘范式，构建从数据感知到决策闭环的全
互联网Ai好者·2025-03-07 19:28

Flink的市场竞争力：大数据浪潮中的“潜力股”还是“青铜”？

Flink的市场竞争力：大数据浪潮中的“潜力股”还是“青铜”？嘿，各位小伙伴！今天咱来聊聊Flink在市场中的竞争力这个超有意思的话题。
狮歌~资深攻城狮·2025-03-07 19:26

Kimball维度模型之数据仓库灵魂总线架构

BusArchitecture)1总线矩阵(BusMatrix)2Mapping文档二一致性维度(ConformedDimension)三一致性事实(ConformedFact)在数据仓库领域，深刻理解基本概念是确立强大数据管理体系的关键
ByteCodeLabs·2025-03-07 18:22

Java 大视界 -- Java 大数据在智能安防入侵检测与行为分析中的应用（108）

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青云交·2025-03-07 17:18

Java 大视界 -- 基于 Java 的大数据分布式任务调度系统设计与实现（117）

一、欢迎加入【福利社群】点击快速加入：青云交灵犀技韵交响盛汇福利社群点击快速加入2：2024CSDN博客之星创作交流营（NEW)二、本博客的精华专栏：大数据新视
青云交·2025-03-07 17:46

弹性算力革命：企业级GPU云服务如何重构AI与图形处理的效能边界

随着人工智能、大数据、深度学习、虚拟现实以及高性能计算等前沿技术在各行业的深入渗透，企业对于大规模并行计算能力的要求越来越高。GPU凭借其卓越的并行计算
·2025-03-07 17:21

弹性算力革命：企业级GPU云服务如何重构AI与图形处理的效能边界

随着人工智能、大数据、深度学习、虚拟现实以及高性能计算等前沿技术在各行业的深入渗透，企业对于大规模并行计算能力的要求越来越高。GPU凭借其卓越的并行计算
·2025-03-07 17:21

量化投资与算法交易

在过去几年里，人们普遍认为，算法交易和机器学习结合是未来股票、期货等金融产品的必然趋势。机器学习是由多个数据源（如财务报表、交易历史数据、社交网络数据等）自动分析生成的模型，能够预测出股价
AI天才研究院·2025-03-07 17:08

Unity AI 技术浅析（二）

UnityAI涵盖了从智能代理（Agents）、机器学习（MachineLearning）到自然语言处理（NLP）等多个领域。
爱研究的小牛·2025-03-07 16:33

Paper Reading | AI & 数据库融合经典论文回顾

幸运的是，基于机器学习的技术可以缓解这个问题。另一方面，数据库技术可以优化AI模型（DB
·2025-03-07 16:14

2024年Python最新蓝桥杯 基础练习全解 答案+解析 共17题 python，三年经验Python开发面经总结

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。
2401_84139963·2025-03-07 16:26

机器学习——使用分类特征的一种独热编码，

在我们目前看到的例子中，每个特性只能具有两个可能的值中的一个，耳朵形状不是尖的就是软的，脸型不是圆就是不圆，胡须不是存在就是不存在，但是如果特性可以具有两个以上的离散值呢？如何使用一个热编码来解决这样的特性？下图是我们宠物收养中心申请的新培训集，所有的数据都是一样的，除了耳形特征有尖软之外还有椭圆形，所以这个特征仍然是一个分类值特征，但它可以有三个可能的值，而不仅仅是两个可能的值，这意味着当你在这
小卷心菜.·2025-03-07 16:23

C、C++ 与 C# 的区别及应用场景

IT行业的现状和发展趋势在当今的IT行业中，云计算、大数据、人工智能（AI）以及物联网（IoT）等技术正在引领新一轮的技术革新。这些技术
xl.liu·2025-03-07 16:23

深度学习的数学之魂：传统机器学习的超越者

深度学习的数学之魂：传统机器学习的超越者前言第一部分：神经元的数学语言1.1神经元模型的启示1.2激活函数的非线性魔法第二部分：网络结构的层次之美2.1网络结构的多样性2.2层次结构的力量第三部分：图像的力量与直观理解
洋葱蚯蚓·2025-03-07 13:39
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