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题(四百八十七)- 非监督学习
关于非监督学习,在K-means聚类分析使用的距离是()A.欧式距离B.绝对距离C.Minkowski距离D.笛卡尔距离
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这就有一套优化提升的过程了,首先对于
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随着
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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
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读《激荡十年,水大鱼大》有感(2016年~2017年)
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【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、
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从MySQL迁移到PostgreSQL的完整指南
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什么是营销自动化?营销自动化的优势?
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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、
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、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
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Hive3:数据随机抽样查询
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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。
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Python速成指南:从零开始的编程之旅
应用广泛:从Web开发到
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,从人工智能到科学计算,Python几乎无所不能。丰富的生态系统:Python拥有海量的第三方库和框架,能够轻松实现各种复
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Python中的 NumPy与Pandas库介绍
NumPy是许多高级
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库(如Pandas、SciPy)的底层库,为Pytho
天蓝蓝23528
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与AI:驱动未来智能社会的双引擎
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:AI的“燃料”二、AI:
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yuhaoteng666
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2024-08-24 14:51
大数据
人工智能
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应用案例
【Pyspark-驯化】一文搞懂Pyspark修改hive表描述以及增加列使用技巧
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【Pyspark-驯化】一文搞懂Pyspark写入hive表的使用技巧
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【Pyspark-驯化】一文搞懂Pyspark中对json数据处理使用技巧:get_json_object
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【Pyspark-驯化】一文搞懂Pyspark中dropDuplicates和sort的使用技巧
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【Pyspark-驯化】一文搞懂Pyspark中的withColumnRenamed函数的使用技巧
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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
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2024-08-24 13:42
数据库
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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、
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、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
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2024-08-24 13:02
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
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技术的不断进步
三余知行
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2024-08-24 11:31
「数智通识」
「机器学习」
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报表系统之Redash
Redash是一个开源的
数据可视化
和仪表板工具,旨在帮助用户轻松地从多个数据源中提取、查询、可视化数据,并分享结果。
james二次元
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2024-08-24 11:58
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自然语言处理系列四十》条件随机场CRF》CRF开源工具实战
CRF++工具包最早是针对序列
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提出的,是一个可用于分词/连续数
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2024-08-24 09:17
自然语言处理
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电商运营助理
电商运营的基本发展路径为:初级运营-中级运营-高级运营1、初级运营(运营助理):一般只需掌握基本的淘宝规则和工具,这些工具说难不难,阿里妈妈上有各种教学视频,像熟悉平台基本规则、活动报名、商品名优化、
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Ben振英哥
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2024-08-24 09:01
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
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2024-08-24 08:08
大数据技术
大数据
hbase
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云计算day21
⼀、MySQL函数
数据分析
的基础1.排序1.max2.min2.汇总1.count2.sum3.avg3.数制1.⼆进制1.002.113.2104.3115.41006.2.⼋进制3.
巭氼
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2024-08-24 07:06
云计算
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
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2024-08-24 07:02
大数据
mysql
优化的热点分析与异常值分析:让
数据分析
更加便捷高效
热点分析作为一种常用的空间统计方法,能够帮助我们识别地理空间中的热点和冷点区域,即那些高值或低值集中出现的地方。而优化的热点分析进一步简化了这一过程,使用户无需手动调整参数即可获得可靠的结果。此外,异常值分析则专注于发现那些与周围区域显著不同的地点,这些异常值往往能揭示出有趣的现象或问题所在,同样的优化的异常值分析也简化了这一过程,使用户无需手动调整参数即可获得可靠的结果。到底哪些数据需要做热点分
杨超越luckly
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2024-08-24 07:30
ArcGIS日常分享
数据分析
大数据
数据库
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ArcGIS热点分析 (Getis-Ord Gi*)——基于地级市尺度的七普人口普查数据的热点与冷点分析
热点分析(Getis-OrdGi*)是一种用于空间
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的技术,主要用于识别地理空间数据中值的聚集模式,可以帮助我们理解哪些区域存在高值或低值的聚集,这些聚集通常被称为“热点”或“冷点”,Gi*统计量为数据集中的每个要素
杨超越luckly
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2024-08-24 07:00
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【QT教程】QT6与C++17 QT与C++新特性
使用AI技术辅助生成QT界面美化视频课程QT性能优化视频课程QT原理与源码分析视频课程QTQMLC++扩展开发视频课程免费QT视频课程您可以看免费1000+个QT技术视频免费QT视频课程QT统计图和QT
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QT性能优化QT原理源码QT界面美化
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qt
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QT教程
python根据时间序列画折线图_如何根据时间序列金融数据画出分年对比的季节性图表...
季节性分析是金融
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的常用分析方法,经常用于股票和商品价格分析中,对于观察价格、价差、基差和比价及商品供需水平十分准确直观,现在介绍几种获取季节性图表的方法。
weixin_39664962
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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、
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等领域。
upgrador
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2024-08-24 02:02
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消息中间件
kafka
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Scikit-learn:用于数据挖掘和
数据分析
的简单而有效的工具,建立在 NumPy, SciPy 和 Matplotlib 上。
引言Scikit-learn是一个基于Python的机器学习库,旨在为数据挖掘和
数据分析
提供简单而有效的工具。
Jr_l
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2024-08-24 02:28
#
数据科学
数据挖掘
scikit-learn
数据分析
如何解决
大数据
背景下的数据治理挑战
在
大数据
背景下,数据治理面临着诸多挑战,这些挑战涵盖了数据的复杂性、安全性、合规性、技术选择、文化和组织变革等多个方面。
ShiTuanWang
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2024-08-24 01:56
大数据
人工智能
数据治理
因果思维的三个级别
为什么1/三级因果思维第一级思维叫”观察”,是通过
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做出来的预测。你的生活经验表明下雨会把衣服淋湿,所以下次下雨最好打伞,这就是观察思维。观察是寻找变量之间的相关性,观察就是经验的积累。
观海_听涛
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2024-08-24 01:47
如何让python爬虫的
数据可视化
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Python爬虫
数据可视化
是一个涉及多个步骤的过程,主要包括数据抓取、数据处理、以及使用可视化库进行数据展示。以下是一个基本的流程介绍和示例,帮助你理解如何使用Python实现这一过程。
喝汽水么
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2024-08-24 00:17
信息可视化
python
开发语言
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计算机网络
22条茶叶
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告诉你:喝茶的重要性
但是,您知道茶与癌症的关系吗?这些都是真实的数据!喝茶前,务必看看这些震撼的事实吧!1、160个国家地区,30亿人爱喝茶目前全球有160多个国家与地区近30亿人喜欢饮茶,这意味着每经过四个国家就有三个国家喜欢饮茶,每认识5个人里面有2个人喝茶。2、中国年产茶200万吨,人均喝茶566g2019年,中国总产茶量超200万吨,是全球第一产茶大国,占全球产量39.4%。然并卵,Quartz网站统计中国人
议磊
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2024-08-24 00:02
Bigtop 从0开始(上)
本文作者:蔡佳良原文阅读:【巨人肩膀社区·博客·分享】Bigtop从0开始BigTop的应用场景:1.BigTop通过提供预配置的Docker镜像,极大简化了在不同操作系统上编译
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Bigtop
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看图学sql之sql 中的UNION 和union all
FROMtable1,table2[WHEREcondition1]UNION/UNIONALLSELECTcolumn1,column2...FROMtable1,table2[WHEREcondition2]
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2024-08-23 23:40
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数据分析
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数据分析
使用go语言高效解析json详解(含多个json库的对比)
然而,由于依赖于反射机制,它在高并发和
大数据
处理时性能较低。对于基本的应用场景,encoding/json完全够用,但在追求高性
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Matplotlib 简介:Python
数据可视化
的强大工具
在数据科学、
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和机器学习的工作流程中,
数据可视化
是不可或缺的一部分。可视化不仅能够帮助我们理解数据中的模式和趋势,还能够通过直观的图表来呈现分析结果。
chenkangck50
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阿里云服务器内存型r7、r8a、r8y实例区别及最新活动价格参考
在阿里云目前的活动中,属于内存型实例规格的云服务器有内存型r7、内存型r8a、内存型r8y这几个实例规格,相比于活动内的经济型e和通用算力型u1等实例规格来说,这些实例规格等性能更强,适用于
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入门与Pandas
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入门与Pandas一、开启Python之旅:为什么选择Python进行
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缘起:从Excel到Python的转变为何Python是
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的首选语言Python的魅力:简洁与强大并存二
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Pandas DataFrame:数据处理利器及其在 Excel 和 SQL 数据处理中的便利性
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和数据科学的世界里,Python的pandas库无疑是最受欢迎的工具之一。而其中的DataFrame是一个功能强大、灵活且广泛应用的数据结构。
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计算机毕业设计之springboot+mpvue招聘网站 招聘信息分享平台 招聘信息分享小程序
介绍小程序端,使用美团小程序框架mpvue+有赞UI组件库Vant+蚂蚁金服
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python库——sklearn的关键组件和参数设置
sklearn提供了简单而有效的工具来进行数据挖掘和
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。我们将介绍sklearn中一些关键组件的参数设置。模
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