数据挖掘weka工具使用

在Webpack构建工具使用TS

1、先将项目初始化成webpack先进入项目根目录，执行npminit-ynpminit-y作用就是先创建package.json文件2、下载构建工具包npminstall-Dwebpackwebpack-cliwebpack-dev-serverhtml-webpack-pluginclean-webpack-plugintypescriptts-loader需要以下七个工具包webpack构建

dazzlingsunnyx·2025-03-26 02:52

大数据（2）Hadoop架构深度拆解：HDFS与MapReduce企业级实战与高阶调优

2.2生产环境容灾设计2.3性能压测方法论三、MapReduce引擎内核解密3.1Shuffle机制全链路优化3.2资源调度革命：从MRv1到YARN3.3企业级编码规范四、千亿级数据分析实战：运营商信令数据挖掘

一个天蝎座白勺程序猿·2025-03-25 13:48

Objective-C语言的数据可视化

基于Objective-C的数据可视化探索引言随着信息技术的发展和数据挖掘技术的广泛应用，数据可视化技术应运而生。

东方韡璟·2025-03-25 08:38

Charles 抓包工具使用指南：设置、功能详解与最佳实践

引言前段时间入职了一家公司，项目中的代码注释比较少，而且代码量大，比较难以理解每个接口的数据情况。为了分析接口的行为，我们需要安装项目测试环境包，并通过抓包来查看请求参数和header，借此来理解代码逻辑。我选择了使用Charles配合模拟器进行抓包调试。今天我来总结一下Charles的用法以及结合模拟器的简单使用。Charles与SniffmasterCharles是一款强大的抓包调试工具，相信

技术博主狂热者·2025-03-24 18:50

React的状态管理——Redux

Redux与计数器配套工具使用ReactToolkit创建counterStore为React注入storeReact组件使用store中的数据React组件修改store中的数据绑定用户交互效果展示action

miraculous111·2025-03-24 04:24

石油储运生产 2D 可视化，组态应用赋能工业智慧发展

石油工业大数据具有无限潜力与价值，将大数据与数据挖掘技术应用其中，不仅可以提升石油行业工业化水平，而且对其智慧化发展起到强有力的推动作用。

智慧园区·2025-03-24 03:41

Java架构师成长之路

使用Explain进行优化分析MVCC原理剖析日志机制解析2.框架源码掌握Spring底层原理带你手写一个Spring解析IOC、AOP源码、以及事务原理3.并发编程剖析Java底层锁机制CAS、JUC工具使用

hweiyu00·2025-03-24 00:50

《Oracle DBA入门实战：十大高频问题详解与避坑指南》

OracleDBA入门作业十问十答本文为OracleDBA入门作业整理，涵盖工具使用、配置管理及权限控制等核心知识点，适合新手快速上手。如有疑问或补充，欢迎评论区交流！1.DBA常用工具有哪些？

鸿·蒙·2025-03-24 00:13

DeepSeek：智能搜索与分析的新纪元

DeepSeek，这一基于深度学习和数据挖掘技术的智能搜索与分析系统，不仅重新定义了搜索引擎的边界，更以其卓越的性能和广泛的应用场景，为全球用户带来了前所未有的智能体验。

XRC2231·2025-03-23 20:11

小白学AI量化：DeepSeek+Python构建强大的金融数据挖掘与多维分析机器人

本文将为您揭秘一个革命性的解决方案——基于国产大模型DeepSeek和Python构建的智能数据挖掘分析机器人。它不仅适用于通用网页数据抓取，更能深度应用于金融领域，精准捕捉市场信号。

老余捞鱼·2025-03-23 18:00

数据挖掘实战-基于机器学习的垃圾邮件检测模型

‍♂️个人主页：@艾派森的个人主页✍作者简介：Python学习者希望大家多多支持，我们一起进步！如果文章对你有帮助的话，欢迎评论点赞收藏加关注+目录1.项目背景2.数据集介绍

艾派森·2025-03-23 18:26

【Rust基础】使用Rust和WASM开发的图片压缩工具

图片压缩工具使用rust+wasm开发了一个简易版的图片压缩工具，支持JPG、PNG、GIF、WEBP等图片格式，不限制大小，无需上传图片，完全在浏览器中执行。

勇敢牛牛_·2025-03-23 14:21

DS/ML：数据科学技术之数据科学生命周期(四大层次+机器学习六大阶段+数据挖掘【5+6+6+4+4+1】步骤)的全流程最强学习路线讲解之详细攻略

DS/ML：数据科学技术之数据科学生命周期(四大层次+机器学习六大阶段+数据挖掘【5+6+6+4+4+1】步骤)的全流程最强学习路线讲解之详细攻略导读：本文章是博主在数据科学和机器学习领域，先后实战过几百个应用案例之后的精心总结

一个处女座的程序猿·2025-03-23 03:41

Linux中的yum和vim工具使用总结

在Linux系统管理和文本编辑中，yum和vim是两个非常重要的工具。yum作为包管理器帮助我们轻松安装和管理软件，而vim则是一个功能强大的文本编辑器。下面我将对这两个工具进行详细介绍。一、YUM包管理器1.YUM简介YUM(YellowdogUpdaterModified)是一个在Fedora、CentOS和RedHat等基于RPM的Linux发行版中的开源命令行包管理工具。它允许用户自动下载

yi个名字·2025-03-21 21:37

python基于Django的旅游景点数据分析及可视化的设计与实现 7blk7

现实的科技手段中，越来越多的应用都会涉及到大数据随着大数据时代的到来，数据挖掘、分析与应用成为多个行业的关键,本课题首先介绍了网络爬虫的基本概念以及技术实现方法

qq2295116502·2025-03-21 19:17

基于Python的智能决策支持系统：实现智能化决策的关键要素

文章目录基于Python的智能决策支持系统：实现智能化决策的关键要素11.背景介绍2.核心概念与联系数据收集与预处理模型构建与训练决策规则生成与优化决策结果评估与反馈3.核心算法原理具体操作步骤数据挖掘算法机器学习算法优化算法

AI天才研究院·2025-03-21 05:13

知识管理系统：构建企业智慧大脑

随着信息技术的发展，知识管理逐渐融入了更先进的技术手段，如数据挖掘、人工智能和大数据分析，使其成为一个跨学科、多领

AI天才研究院·2025-03-21 03:58

人工智能之数学基础：数学对人工智能技术发展的作用

概率论和统计学的应用范围非常广泛，包括机器学习、数据挖掘、自然语言处理、计算机视觉等领域。在人工智能技术中，概率论和统计学主要用于处理不确定性的问题，

每天五分钟玩转人工智能·2025-03-20 23:23

推测未来Agentic形态：Dynamic Cognitive Contextual Agent with Reinforcement Learning (DCCA-RL)

在AIAgent设计模式领域，我们见证了从简单的ReAct到复杂的LATS的演进，这些模式通过反思、工具使用、规划和多代理协作，极大地提升了AI的自主性和智能性。

weixin_40941102·2025-03-20 21:40

Python 生成数据(使用Pygal模拟掷骰子)

数据可视化指的是通过可视化表示来探索数据，它与数据挖掘紧密相关，而数据挖掘指的是使用代码来探索数据集的规律和关联。数据集可以是用一行代码就能表示的小型数字列表，也可以是数以吉字节的数据。

钢铁男儿·2025-03-20 12:29

推特关键词爬虫Python实现最新版（2025.2.20）

引言随着各类自媒体平台的兴起，数据挖掘和分析变得尤为重要。推特作为全球最大的自媒体平台，越来越来越多的人需要通过爬取其内容进行分析。

才华是浅浅的耐心·2025-03-20 07:43

用户行为路径分析（Google Analytics数据挖掘）

目录用户行为路径分析（GoogleAnalytics数据挖掘）1.引言2.项目背景与意义2.1用户行为路径的重要性2.2GoogleAnalytics数据概述2.3数据规模与挑战3.数据集生成与介绍4.

闲人编程·2025-03-19 14:00

数据挖掘：第二章、认识数据

第二章认识数据2.1数据类型与统计汇总数据集与数据对象一个数据集由多个数据对象组成，每个数据对象代表一个实体。例如，在销售数据库中，数据对象可以是客户、商品、销售额等；在医疗数据库中，数据对象可以是患者、治疗信息等；在大学数据库中，数据对象可以是学生、教授、课程信息等。数据对象也被称为样品、示例、实例、数据点、对象、元组。数据对象所描述的属性即数据集中的列，而数据对象则是数据库中的行。属性属性是数

initial- - -·2025-03-18 10:31

数据挖掘导论——第七章：聚类

什么是聚类？数据间的相似性和距离的测量方式有哪些？数据标准化如何进行距离计算？层次聚类的思想和流程？K-均值聚类的思想和流程？距离的计算方式如何影响聚类结果？聚类的要素，包括数据，差异性/相似性测量方式，聚类算法（标准化执行程序或流程）理解相似性和差异性的度量（p40）。Jaccard和余弦相似性度量。以下内容由AI生成：余弦相似度（CosineSimilarity）是一种衡量两个向量在方向上相似

Wis4e·2025-03-18 09:59

数据挖掘中的数据预处理：填充与主成分分析

数据挖掘中的数据预处理：填充与主成分分析在数据挖掘中，数据预处理是非常重要的一步。现实世界中的数据通常是不完整的，包含噪声、缺失值或异常值，因此在进行模型训练或分析前，我们需要对数据进行清理和转换。

阿什么名字不会重复呢·2025-03-18 07:08

Python精进系列： K-Means 聚类算法调用库函数和手动实现对比分析

K-Means聚类算法是最常用的聚类算法之一，它以其简单性和高效性在数据挖掘、图像分割、模式识别等领域得到了广泛应用。

进一步有进一步的欢喜·2025-03-16 21:15

中国首款AI原生IDE：字节跳动Trae国内版深度解析与实践指南

其核心目标是通过深度集成AI能力，帮助开发者从“工具使用者”向“AI协同创新者”转型，显著提升全流程开发效率。关键发布亮点：模型支持：搭载字节自研的Doubao-

代码的建筑师·2025-03-16 03:41

《数据挖掘导论》第二章数据

第二章数据数据类型数据质量数据预处理相似度测量数据Collectionofdataobjectsandtheirattributes特征值数值型的或者描述性的（男/女-->0/1）特征和特征值之间的区别：相同的属性可能被赋予不同的特征值，如身高的单位可能是米或者英尺不同的属性可以映射到相同的值集，如ID是无界的，age有最大值和最小值1.特征的类型Nominal（标称）Examples:IDnum

爱吃草莓的西瓜酱·2025-03-16 01:56

k8s基础架构介绍

k8s的常用工具在kubernetes中，主要有三个日常使用的工具，这些工具使用kube前缀命名，这三个工具如下：kubeadm用来初始化集群的指令，能够创建集群,并且添加新的节点。

忍界英雄·2025-03-15 16:22

(学习总结28)Linux 基本命令3

Linux基本命令3工具使用命令使用vim编辑器命令vim使用nano文本编辑器命令nano使用gcc/g++编译器命令gcc/g++使用gdb/cgdb调试器命令gdb/cgdb使用自动化构建命令make

瞌睡不来·2025-03-15 07:34

AI Agent代理框架与直接 API 调用的选择、构建块、工作流与代理的模式

我们将这两种实现统称为“代理系统”，但在架构上做出区分：工作流是指通过预定义代码路径协调LLM与工具的组合；代理则是让LLM自主决定流程和工具使用，保持对任务执行过程的动态控制。何时使用代理？

AI Echoes·2025-03-15 05:39

什么是代理？

代理"的定义多样：完全自主的系统（长期独立运行，使用工具完成复杂任务）遵循预定义工作流的规范性实现在Anthropic的架构体系中：工作流：通过预定义代码路径编排LLM和工具代理：动态自主决策流程和工具使用的系统何时

AI Echoes·2025-03-15 05:38

数据挖掘技术介绍

数据挖掘技术介绍分类聚类关联规则挖掘预测异常检测特征选择与降维文本挖掘序列模式挖掘深度学习集成学习数据挖掘（DataMining）是一种从大量数据中提取有用信息和模式的技术，旨在从数据中发现隐藏的规律、

柒柒钏·2025-03-14 23:25

appium入坑必备--详解uiautomator2，让你摆脱usb_appium uiautomator2

APP元素定位+基本工具介绍万字详解基本操作uc-devtools与Airtest工具使用目录UiAutomatorUiautomator2环境搭建常用操作连接设备Wifi连接USB连接定位工具定位元素启动应用停止应用查包名定位方式

weixin_45933550·2025-03-13 22:42

Python爬虫学习笔记_DAY_26_Python爬虫之requests库的安装与基本使用【Python爬虫】_requests库ip

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。

苹果Android开发组·2025-03-13 21:06

DeepSeek在供热行业中的应用

目录引言1.1DeepSeek技术概述1.2供暖行业业务挑战1.3DeepSeek在供暖行业的应用前景DeepSeek技术基础2.1深度学习与机器学习2.2自然语言处理（NLP）2.3图像识别与处理2.4数据挖掘与分析供暖行业应用场景

杨航 AI·2025-03-13 18:46

AI工具使用手册：笑着学会让DeepSeek叫你主人

【别慌！你的智商还没欠费】各位父老乡亲兄弟姐妹们，今天我们要研究的是这个号称"赛博菩萨"的DeepSeek。先说好了啊，这玩意儿绝对比你家二哈听话，比前男友靠谱，关键还不用买狗粮！下面这张表请含泪收藏：功能对比DeepSeek你家二哈前男友响应速度0.5秒拆家2小时起已读不回3天+知识储备全网数据只会要饭王者荣耀段位售后服务24小时在线随地大小便人间蒸发术使用成本网费电费狗粮+沙发钱青春损失费—我

skyksksksksks·2025-03-13 12:28

Selenium工具使用Python语言实现下拉框定位操作

点击文末小卡片，免费获取软件测试全套资料，资料在手，涨薪更快我们通常遇到的下拉框有显性的下拉框和隐性的下拉框；有的下拉框还可以进行单选或多选操作，在selenium中如何实现下拉框的定位通常使用select标签进行定位。对于一些页面中隐性的下拉框，则需要CSS/JS动态加载，非标准的HTMLSELECT元素，通过Python语言如何实现定位，让我们一起来研究一下吧.select的方法列表如下：显性

测试1998·2025-03-13 07:46

【Python实用教学篇】手把手4步教会你用Python连接数据库！

一，打开数据库(Mysql)服务二，用Sqlyog(回复yog获取sqlyog工具使用方法)连接自己要测试的数据库，创建测试用数据库和表三，打开PyCharm，(python开发2.

田野猫咪·2025-03-13 06:14

开源模型应用落地-qwen模型小试-Qwen-Agent（十一）

一、前言Qwen-Agent是一个利用开源语言模型Qwen的工具使用、规划和记忆功能的框架。其模块化设计允许开发人员创建具有特定功能的定制代理，为各种应用程序提供了坚实的基础。

开源技术探险家·2025-03-12 22:47

kaggle竞赛（初识）

答案很简单Kaggle是数据挖掘比赛火起来的，以至于中国兴起了很多很多类似的比赛；Kaggle是一个数据科学竞赛的平台，很多公司会发布一些接近真实业务的问题，吸引爱好数据科学的人来一起解决。

薛定谔的码*·2025-03-12 17:13

数据挖掘导论Pangaea-Ning Tan 读书笔记——（第一，二，三章）

《数据挖掘导论》Pang-NingTan，MichaelSteinbach，VipinKumar读书笔记，第一章绪论数据挖掘任务预测任务描述任务分类任务回归任务聚类分析关联分析异常检测章节导读数据挖掘数据处理第

小黄人的黄·2025-03-12 16:33

weka 决策树

1.参数说明：Generaloptions:-hor-helpOutputhelpinformation.-synopsisor-infoOutputsynopsisforclassifier(useinconjunctionwith-h)-t（trainfile，训练文件，通常训练时只需要此文件即可，会进行10交叉验证）Setstrainingfile.-T（测试文件，如果设置，则不进行交叉验证

marui1982·2025-03-12 11:03

利用busybox和mkfs.jffs2制作根文件系统

嵌入式交叉编译工具链：arm-hisiv100nptl-linux-gcc目标板根文件系统格式：JFFS2（在闪存上使用非常广泛的读/写文件系统）根文件系统制作工具：mkfs.jffs2一、mkfs.jffs2工具使用说明

浪子--赟·2025-03-12 08:44

数据挖掘|关联分析与Apriori算法详解

数据挖掘|关联分析与Apriori算法1.关联分析2.关联规则相关概念2.1项目2.2事务2.3项目集2.4频繁项目集2.5支持度2.6置信度2.7提升度2.8强关联规则2.9关联规则的分类3.Apriori

皖山文武·2025-03-11 23:50

OPPO机器学习算法岗（AI智能体）内推

专注于以端设备为中心的AI智能体研究与应用，研究方向包括但不限于智能体与多智能体框架、大模型推理与规划、大模型工具使用等。

飞300·2025-03-11 23:19

关联规则算法：揭秘数据中的隐藏关系，从理论到实战

关联规则算法作为数据挖掘领域的重要工具，能够帮助我们发现数据中隐藏的关联关系，从而为决策提供支持。无论是电商平台的商品推荐，还是医疗领域的疾病诊断，关联规则算法都展现出了强大的应用潜力。

秋声studio·2025-03-11 14:39

OLAP与OLTP：数据处理系统的两种核心架构

它是一种基于多维数据模型的分析处理技术，用于从不同的角度进行数据挖掘和分析，以帮助用户快速发现数据之间的相关性和趋势。

思静鱼·2025-03-11 02:35

数据分析在宇宙观测中的重要性

数据分析在宇宙观测中的重要性关键词：数据分析、宇宙观测、数据预处理、数据挖掘、数据可视化摘要：本文将探讨数据分析在宇宙观测中的重要性，从数据分析在宇宙观测中的应用背景、重要性、面临的挑战与机遇以及未来发展趋势等方面进行深入分析

AI天才研究院·2025-03-10 23:46

k-Shape：高效准确的聚类方法

聚类是最流行的数据挖掘方法之一，不仅因为它的探索性，而且作为其他技术的预处理步骤或子程序。常用的有-means聚类算法。本文介绍了一种新的时间序列聚类算法k-Shape。

优化算法侠Swarm-Opti·2025-03-10 12:26

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