数据分析百科解读

服务稳定性保障的五大误解

误解一：服务可用性听过很多技术分享，看过很多平台的承诺，上来都是讲我们的服务稳定性99.9xx%，但似乎都“忘记”了提供这个稳定性的具体算法和解读。如果没有明确的定义，这个数值其实毫无意义。
·2025-01-20 17:46

云原生周刊：K8s 生产环境架构设计及成本分析

通过实时监控和数据分析，KubeZoneNet能有效地识别跨可用区的网络瓶颈，并提供改进建议，以支持Kuber
·2025-01-20 17:45

AF3 prep_blocks 函数解读

prep_blocks函数该函数用于对一系列模块（或块）进行预处理，为前向传播（forwardpass）做准备，尤其是当需要在块之间清除缓存时。源代码：defprep_blocks(blocks:List[Callable],clear_cache_between_blocks:bool,**kwargs:Any)->List[Callable]:"""Preparetheblocksforthe
qq_27390023·2025-01-20 14:31

【一点分享】Python数据分析（1）：Jupyterlab搭建，练习Python和Sql的神器。

在之前Mysql专栏分享过程中，一直用的Sequel客户端进行sql编写和说明注解，及时执行的结果不能保存，得写一条sql截图一次，麻烦。而Jupyterlab就可以很好解决这个问题，代码过程与执行结果都会相邻挨着保留，随时可以查看，导出或截图都非常方便。而且，Jupyterlab还天然支持Python环境，学Python甚是方便，单步执行和结果就是亮点。其他的shell等各种语言环境也可以安装插
或许能用上·2025-01-20 14:30

Android Wifi模块分析

总览：1，Wifi介绍（百度百科）2，Android中Wifi模块的初始化3，Wifi模块的启动（使能）4，Wifi扫描流程5，Wifi配置AP参数流程6，Wifi启动连接流程7，Wifi配置IP地址一
furuidelei123·2025-01-20 12:27

如何抓取社交媒体上的公开用户信息：完整的Python爬虫教程与实战

在数据分析、市场研究、舆情监控等领域，抓取社交媒体上的公开用户信息是非常重要的任务。对于很多数据科学家、市场分析师、爬虫开发者来说，如何高效地抓取社交媒体平台的
Python爬虫项目·2025-01-20 11:23

基于Python的股市数据爬取与分析：从实时行情到历史数据的完整教程

随着数据科学和爬虫技术的迅速发展，许多投资者和分析师通过编写Python爬虫来获取股市数据，进行数据分析、技术分析和预测。
Python爬虫项目·2025-01-20 11:23

python爬虫 短视频平台数据抓取：抓取视频和评论

抓取这些数据可以帮助我们获取平台的动态信息，为数据分析提供基础。本文将详细介绍如何使用Python编写爬虫抓取短视频平台上的视频和评论数据，包括技术栈选择、爬虫
Python爬虫项目·2025-01-20 11:52

minio免费文件管理器（windows版本），若依RuoYi-Vue-Plus框架使用，有需要的可以下载，因为官网下载特别慢

MinIO设计为高性能、安全且易于使用，适合存储大量的非结构化数据，如图片、文档、视频以及大数据分析中的日志文件等。
程序员WANG·2025-01-20 10:43

一个.NET开源、性能优异的Excel数据读取库

使用场景适用于需要从Excel文件中读取数据并进行进一步处理（如数据分析、报告生成等）的应用程序。适用于需要将数据从数据库或其他数据源导出到Excel文
dotNET跨平台·2025-01-20 10:09

SQL数据分析（简单版）

一、常见数据库分类（1）关系型数据库采用关系模型组织数据的数据库，以行和列的形式存储数据，形成数据表，一组数据表组成了数据库（2）非关系型数据库非关系型数据库在严格意义上不是一种数据库，应该是一种数据结构化存储方法的集合，可以是文档或者键值对等。二、数据库常用功能（1）表数据表是数据库中存储数据的基本组成单位，例如用户信息表、订单表、采购表等。（2）查询查询是数据库中应用最多的对象之一，最常用的功
编程星空·2025-01-20 08:25

水位监测系统|远程水位监测|水位自动监测

监测点部署包括：目标因子采集传感器及仪器仪表、无线采集通信终端-水利RTU、数据实时采集自动上报，管理人员可通过监控中心平台远程监控，动态掌握监测点水位信息，数据分析处理，为政策规划提供决策依据，异常数据告警提示避免水生态灾害
Susie酱·2025-01-20 08:23

【经典必看】对数价格刻度 vs. 线性价格刻度：有什么区别？Logarithmic Price Scale vs. Linear Price Scale: What‘s the Difference?

对数价格刻度vs.线性价格刻度：概览股票图表的解读可以根据查看数据时使用的不同价格刻度而有所不同。大多数在线和经纪商图表软件可以显示不同风格的图表。
精通代码大仙·2025-01-20 07:09

Pandas数据预处理——drop_duplicates()函数

Pandas是一个强大的数据分析工具，可以用于数据预处理、数据清洗、数据分析和可视化等多个领域。在数据预处理中，数据去重是非常重要的一个步骤。
Vous oublie@·2025-01-20 06:59

《数据关联的艺术：揭开MySQL与图数据库结合的高级可视化探索》

当我们将这两种技术结合起来，并辅以强大的可视化工具时，便开启了一扇通往更深层次数据分析的大门。本文将深入探讨如何通过MySQL与图数据库的结合来实现高级可视化
墨夶·2025-01-20 05:56

Prometheus Alertmanager设置与告警规则配置详解

PrometheusAlertmanager设置与告警规则配置详解Prometheus是一个开源的监控和告警系统，其设计理念是通过时间序列数据库存储指标数据，并通过多维数据模型和查询语言进行数据分析。
范范0825·2025-01-20 04:20

Redis学习：从基础到应用的全面探索

无论是高并发的Web应用、实时数据分析，还是缓存机制的构建，Redis都展现出了卓越的性能。下面将为你详细介绍Redis的学习路径，助你从入门走向精通。一、Redis初相识：基础概念与安装Redi
来恩1003·2025-01-20 03:33

探索数据之美：用Python生成词云图

导语在这个信息爆炸的时代，数据无处不在，而如何从海量数据中提取有价值的信息并可视化展示，成为了数据分析与可视化领域的重要课题。
进击的六角龙·2025-01-20 02:16

预见未来：基于MySQL的实时用户行为影响预测系统，掌握商业先机

通过利用MySQL的强大功能和先进的数据分析技术，我们可以深入挖掘用户的每一次点击、浏览乃至购买背后的故事，不仅帮助公司更好地理解现有客户群体的行为模式，还能提前预测未来的趋势走向。
墨夶·2025-01-20 01:11

解锁SQL递归查询：WITH RECURSIVE的深度解析

本文将详细解读WITHRECURSIVE的神秘力量，通过实际代码示例，展示如何使用这一强大的递归查询功能。一、WITHRECURSIVE的魔法起源WITHRECUR
2401_85762266·2025-01-20 01:10

MySQL 进阶：运维与架构 - 延迟复制

这种机制在多种场景下都非常有用，例如，当需要在从服务器上保留旧的数据版本以供审计或备份时，或者当需要在从服务器上进行一些非实时的数据分析时。本文将详细介绍M
墨夶·2025-01-20 01:08

OpenStack认证服务（Keystone）详细解读

文章目录前言一、项目陈述二、Keystone的基本名词概念三、相关概念关系解释三、Keystone的组件架构四、Keystone认证的基本步骤总结前言OpenStack云计算平台的组件有很多，该先安装哪个组件呢？为什么要先安装它？一、项目陈述由于OpenStack云计算平台是由众多组件构成的一套复杂系统，哪些组件被允许连入系统、进入系统后允许使用其他哪些组件功能，都需要一个认证单元去判断和决定。K
D3Zane·2025-01-19 23:28

Spark Livy 指南及livy部署访问实践

背景：ApacheSpark是一个比较流行的大数据框架、广泛运用于数据处理、数据分析、机器学习中，它提供了两种方式进行数据处理，一是交互式处理：比如用户使用spark-shell，编写交互式代码编译成spark
house.zhang·2025-01-19 22:40

数据可信流通

从运维信任到技术信任丨隐私计算实训营第1期_哔哩哔哩_bilibili【一图读懂｜数据二十条】-国家发展和改革委员会(ndrc.gov.cn)“数据二十条”对外发布，构建数据基础制度体系——做强做优做大数字经济_政策解读
HZGame.·2025-01-19 21:37

最详细G1垃圾回收器日志解读

首先，开启gc日志。-XX:+PrintGCDetails疏散阶段疏散阶段，主要是将内存中的数据从一些分区复制到其他分区0.522:[GCpause(young),0.15877971secs]#这次疏散只涉及年轻代，总耗时0.15877971.如果是混合gc则可能是[GCpause(mixed),0.32714353secs][ParallelTime:157.1ms]#并行疏散，总耗时157.
齐梦星空·2025-01-19 20:58

深入Flink : 源码解读数据倾斜代码落地

大家好，我是大圣，很高兴又和大家见面。上篇文章，我们详细说了通过使得Flink每个并行子任务上面都有对应的key来解决数据倾斜。但是我们只说了这个方案的思想和设计理解，还没有把这种方案真正应用到我们的Flink任务当中。这篇文章我们就重点把这种方案实践到我们写的Flink任务当中。什么是数据倾斜解决方案回顾代码如下：publicclassRebalanceKeyCreator{privateint
·2025-01-19 19:52

MATLAB语言的数据库交互

MATLAB作为一种强大的数值计算和数据分析工具，广泛应用于科学研究、工程设计和数据分析等领域。为了更有效地处理和分析数据，MATLAB提供了与各类数据库交互的功能。
Quantum&Coder·2025-01-19 18:44

11-2.Android 项目结构 - themes.xml 文件基础解读

themes.xml文件基础解读themes.xml用于定义一个Android应用程序的主题@color/purple_500@color/purple_700@color/white@color/teal
我命由我12345·2025-01-19 18:12

G1原理—G1的GC日志分析解读

1.TLAB的GC日志解读(1)一套基本的参数设置首先参数上要有一套基本的设置：-XX:InitialHeapSize=128M-XX:MaxHeapSize=128M-XX:+UseG1GC-XX:+
液态不合群·2025-01-19 18:40

Python-玩转数据-数据分析之分析思维

一、说明当下时代的社会生产发展，人们都开始习惯于用数据来说明某个观点和反映事物的内在规律或享用自动化和人工智能带来的便利。但这些轻松快捷的方便背后，都是相关工作者的专业流程作为源源不断的支撑。二、大数据思维自从几年前大数据开始兴起，大数据思维已经逐渐被更动的人接受，随着其进一步发展，产生了巨大的生产效果。三、数据驱动的生产力作为一个数据工程师，仅仅知道跑数据是不够的，还需要通过数据发现生产环节出现
人猿宇宙·2025-01-19 17:33

一文了解数字孪生是什么？数字孪生赋能哪些行业应用场景

导语数字孪生是物理系统向信息空间映射的关键技术，通过传感器和数据分析实现实时模拟和控制。与元宇宙不同，数字孪生强调物理对象的复现，是元宇宙的技术基础。
橙子吖21·2025-01-19 17:02

【数据分析（二）】初探 Pandas

目录引言1.基本数据结构1.1.Series的初始化和简单操作1.2.DataFrame的初始化和简单操作1.2.1.初始化与持久化1.2.2.读取查看1.2.3.行操作1.2.4.列操作1.2.5.选中筛查2.数据预处理2.0.生成样例表2.1.缺失值处理2.2.类型转换和排序2.3.统计分析3.数据透视3.0.生成样例表3.1.生成透视表4.数据重塑4.1.层次化索引4.1.1.双层索引的Se
dandellion_·2025-01-19 16:27

数字孪生：物联+数据打造洞察世界新视角

引言：数字孪生是物理系统向信息空间映射的关键技术，通过传感器、数据分析、物联网，实现实时模拟和控制。
CServer_01·2025-01-19 16:54

Python人工智能在气象中的应用，包括：天气预测、气候模拟、降雨量和降水预测、气象数据分析、气象预警系统

Python人工智能在气象中有多种应用，包括：天气预测、气候模拟、降雨量和降水预测、气象数据分析、气象预警系统Python是功能强大、免费、开源，实现面向对象的编程语言，在数据处理、科学计算、数学建模、
xiao5kou4chang6kai4·2025-01-19 16:21

ChatGPT4.0最新功能和使用技巧，助力日常生活、学习与工作！

熟练掌握ChatGPT4.0在数据分析、自动生成代码等方面的强大功能，系统学习人工智能（包括传统机器学习、深度学习等）的基础理论知识，以及具体的代码实现方法，同时掌握ChatGPT4.0在科研工作中的各种使用方法与技巧
WangYan2022·2025-01-19 14:34

体育比分网站搭建的常规流程参考教程

例如，用户可能关注实时比分更新的速度与精确度，全面的赛事覆盖范围，深度的数据分析，以及便利的社交互动功能等。
翱翔的猪脑花·2025-01-19 14:34

深入解读ChatGPT的工作原理及底层逻辑

ChatGPT的工作原理和底层逻辑可以从多个方面进行解读，主要包括其基本原理、核心技术、训练过程以及应用能力。工作原理涉及了深度学习模型、自然语言处理技术和文本生成算法等多个方面。
NAR_鱼丸·2025-01-19 13:59

构建高效GPU算力平台：挑战、策略与未来展望

引言随着深度学习、高性能计算和大数据分析等领域的快速发展，GPU（图形处理器）因其强大的并行计算能力和浮点运算速度而成为首选的计算平台。
Mr' 郑·2025-01-19 11:43

数据分析及应用：经营分析中的综合指标解析与应用

目录1.市场份额（MarketShare）2.客户获取成本（CustomerAcquisitionCost,CAC）3.客户生命周期价值（CustomerLifetimeValue,CLV）4.客户留存率（CustomerRetentionRate,CRR）5.净推荐值（NetPromoterScore,NPS）6.转化率（ConversionRate）7.平均订单价值（AverageOrderV
莫叫石榴姐·2025-01-19 10:01

全面解读 Databricks：从架构、引擎到优化策略

在Databricks平台上，数据工程、数据科学与数据分析团队能够协作使用Spark、DeltaLake、MLflow等工具高效处理数据与构建机器学习应用。
克里斯蒂亚诺罗纳尔多阿维罗·2025-01-19 09:27

无效数据，你会怎么处理？

无效数据就像海洋中的漂流物，易被忽视，却可能对你的数据分析产生深远的影响。在这个瞬息万变的数字世界中，数据已经成为了决策的核心。但你是否曾想过，无效数据会如何悄然破坏你的洞察力？
网络安全我来了·2025-01-19 09:23

Nacos 监控全攻略：从 Prometheus 数据采集到核心指标解读

文章目录第1章Prometheus采集Nacosmetrics数据第2章Nacosmetrics含义2.1jvmmetrics2.2Nacos监控指标2.3nacos异常指标2.4clientmetricsNacos2.X版本已有完善的监控体系，支持通过暴露metrics数据接入第三方监控系统监控Nacos运行状态，目前支持prometheus、elasticsearch和influxdb。下面重
磐基Stack专业服务团队·2025-01-19 08:13

14-美妆数据分析

前言美妆数据分析可以帮助企业更好地理解市场趋势、客户偏好和产品表现importpandasaspdimportnumpyasnp一、数据清洗data=pd.read_csv(r'C:\Users\B\Desktop
william_liu1·2025-01-19 07:04

基于Python大数据的王者荣耀战队数据分析及可视化系统

作者：计算机学姐开发技术：SpringBoot、SSM、Vue、MySQL、JSP、ElementUI、Python、小程序等，“文末源码”。专栏推荐：前后端分离项目源码、SpringBoot项目源码、Vue项目源码、SSM项目源码、微信小程序源码精品专栏：Java精选实战项目源码、Python精选实战项目源码、大数据精选实战项目源码系统展示【2025最新】基于大数据+大屏可视化+Python+D
计算机学姐·2025-01-19 07:03

Apache Hive--排序函数解析

通过排序函数，我们能够在查询结果集中为每一行数据分配一个排名值，这对于数据分析、报表生成等工作具有重要意义。
大鳥·2025-01-19 06:31

大模型-Qwen2.5 技术报告解读

Abstract主要是在介绍通义千问2.5（Qwen2.5）这一大型语言模型系列，涵盖了它在不同训练阶段的改进、多样化配置、可获取途径以及在各项性能评测中的出色表现等多个方面，旨在展示其先进性与实用性。训练阶段改进预训练阶段说明了Qwen2.5在预训练时对数据集进行了大规模的扩充，将高质量预训练数据集的词元数量从之前的7万亿提升到了18万亿。词元可以理解为语言模型学习时的基本语言单位（比如单词、汉
数据分析能量站·2025-01-19 06:55

第八讲 SCQL使用

第八讲SCQL使用部署系统项目设置联合分析scql概念：project：多个参与方在协商一致后加入到同一个项目中进行安全数据分析参与方身份认证数据表管理：管理参与分析的数据表的schema信息权限信息管理
huang8666·2025-01-19 06:21

数据入湖的前提条件：数据标准 之 数据质量评估

原因：如果入湖数据质量不佳，后续数据分析、
goTsHgo·2025-01-19 05:20

基于python的时空地理加权回归（GTWR）模型

它是在传统地理加权回归（GWR）模型的基础上发展起来的，通过结合时间和空间两个维度，提供了一种更为灵活和精确的时空数据分析手段。背景和发展传统的地理加权回归（GWR）模型主要关注地理空间上的
有梦想的Frank博士·2025-01-19 05:13

工业互联网架构

工业互联网架构的设计不仅需要满足数据处理和通信的要求，还需考虑设备互联、数据分析和安全等多方面的因素。本文将对工业互联网架构进行详细阐述，帮助理解其关键组成部分及其功能。
st20195114·2025-01-19 04:02
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