数据集etl数据可视化大数据第9页

2021-05-21 python中curses基本用法

首先上demo主程序#-*-coding:UTF-8-*-importcursesimportlocalelocale.setlocale(local

zerfew·2025-03-16 21:17

数据分析：数据的存储结构、数据类型、数据集成技术、存储模型、查询语言、API、驱动器等

作者：禅与计算机程序设计艺术1.简介数据分析是一个复杂的工程，需要用到多个数据库、数据表、数据文件等数据集成资源。不同的数据集成环境（如分布式系统、异构数据库）会影响数据分析的效率和效果。

AI天才研究院·2025-03-16 21:16

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

一、引言在机器学习领域，聚类分析是一种重要的无监督学习方法，用于将数据集中的样本划分为不同的组或簇，使得同一簇内的样本具有较高的相似性，而不同簇之间的样本具有较大的差异性。

进一步有进一步的欢喜·2025-03-16 21:15

大数据手册(Spark)--Spark安装配置

本文默认在zsh终端安装配置，若使用bash终端，环境变量的配置文件相应变化。若安装包下载缓慢，可复制链接到迅雷下载，亲测极速～准备工作Spark的安装过程较为简单，在已安装好Hadoop的前提下，经过简单配置即可使用。假设已经安装好了hadoop（伪分布式）和hive，环境变量如下JAVA_HOME=/usr/opt/jdkHADOOP_HOME=/usr/local/hadoopHIVE_HO

WilenWu·2025-03-16 20:09

新手村：线性回归-实战-波士顿房价预测

新手村：线性回归-实战-波士顿房价预测前置条件阅读：新手村：线性回归了解相关概念实验目的1.熟悉机器学习的一般流程2.掌握基础的数据处理方法3.理解常用的回归算法教学例子：预测房价（以波士顿房价数据集为例

嘉羽很烦·2025-03-16 18:28

新手村：统计量均值、中位数、标准差、四分位数

新手村：统计量均值、中位数、标准差、四分位数统计量定义与讲解统计量定义计算公式示例说明均值数据集中的所有数值之和除以数值的个数。

嘉羽很烦·2025-03-16 18:55

《java性能调优》2.Stream如何提高遍历集合效率

在Java8之前，我们通常是通过for循环或者Iterator迭代来重新排序合并数据，又或者通过重新定义Collections.sorts的Comparator方法来实现，这两种方式对于大数据量系统来说

just_one_wk·2025-03-16 17:19

d3中文案例_D3js初探及数据可视化案例设计实战 -web开发

萌萌爱恋·2025-03-16 15:05

PHP 处理csv 文件解决中文乱码

/***读取csv格式的数据*@param$file*@returnarray*/publicstaticfunctionread_csv($file){setlocale(LC_ALL,'zh_CN'

MountainYanYL·2025-03-16 15:04

大语言模型微调和大语言模型应用区别

大语言模型微调和大语言模型应用区别微调与应用LLM的区别微调大语言模型（LLM）是指取一个已经预训练好的模型，进一步用特定数据集训练，使其更好地适应某个任务或领域，比如为医疗聊天机器人优化医疗术语理解。

AI Echoes·2025-03-16 15:34

uni-app App 端分段导出 JSON 数据为文件

在开发过程中，我们经常需要将大量数据导出为JSON文件，尤其是在处理长列表或大数据集时。然而，直接将所有数据写入一个文件可能会导致性能问题，尤其是在移动设备上。

_虾仁不眨眼_·2025-03-16 15:30

深度学习处理时间序列（2）

（让人想到波，想到傅里叶变换）对于这个数据集，如果你想根据前几个月的数据来预测下个月的平均温度，那么问题很简单，因为数据具有可靠的年

yyc_audio·2025-03-16 14:25

智慧医疗蛀牙检测数据集VOC+YOLO格式2792张3类别

数据集格式：PascalVOC格式+YOLO格式(不包含分割路径的txt文件，仅仅包含jpg图片以及对应的VOC格式xml文件和yolo格式txt文件)图片数量(jpg文件个数)：2792标注数量(xml

FL1623863129·2025-03-16 13:51

大规模语言模型从理论到实践开源指令数据集

大规模语言模型从理论到实践开源指令数据集1.背景介绍大规模语言模型（LargeLanguageModels,LLMs）近年来在自然语言处理（NLP）领域取得了显著的进展。

AI天才研究院·2025-03-16 13:17

智慧运维与物联网技术在地铁车辆段的应用项目

本文还有配套的精品资源，点击获取简介：随着物联网技术的广泛应用，智慧运维系统通过传感器、大数据分析、云计算等技术集成，提升了地铁车辆段的运维效率和安全性。

罗博深·2025-03-16 12:11

Java多线程与并发编程实战——从基础到进阶

大数据和云计算带来的分布式系统架构，让单台计算机不仅能够执行单个任务，而且可以横向扩展处理大量任务。

AI天才研究院·2025-03-16 12:40

kaggle-ISIC 2024 - 使用 3D-TBP 检测皮肤癌-学习笔记

问题描述：通过从3D全身照片(TBP)中裁剪出单个病变来识别经组织学确诊的皮肤癌病例数据集描述：图像+临床文本信息评价指标：pAUC，用于保证敏感性高于指定阈值下的AUC主流方法分析（文本）基于CatBoost

supernova121·2025-03-16 12:10

MySQL数据库笔记

一、数据库基础概念1.数据库定义数据库：统一管理、长期存储、有组织的相关数据集合。特征：数据按模型组织（冗余小、独立性高、易扩展、可共享）。2.实际应用数据存储：高效管理大量结构化数据。

艽掵猫·2025-03-16 11:35

深入解析LTE-A到5G的系统消息架构与功能演进

5G系统消息还通过机器学习和大数据分析实现智能化分发，增强了网络灵活性、智能

罗博深·2025-03-16 11:35

Python 在人工智能领域的实际6大案例

二、案例一：手写数字识别（MNIST）1.背景介绍手写数字识别是机器学习领域的经典入门项目，MNIST数据集包含了

Solomon_肖哥弹架构·2025-03-16 10:00

房产租赁数据分析与可视化

【实训目的】通过本次实训，要求了解Python用于数据可视化的常用包：matplotlib、seaborn、pyecharts等基本使用，及各种图形的使用。

学习只是用户态·2025-03-16 10:28

机器学习算法实战——天气数据分析（主页有源码）

随着大数据技术的发展，气象数据的采集、存储和分析能力得到了显著提升。机器学习算法在天气数据分析中的应用，不仅能够提高天气预报的准确性，还能为气候研究、灾害预警等提供有力支持。

喵了个AI·2025-03-16 10:27

KNN算法性能优化技巧与实战案例

一、核心性能瓶颈维度挑战描述计算复杂度单次预测需计算全部训练样本距离，时间复杂度为（n=样本数，d=特征维度）内存占用需全量存储训练数据，大规模数据集难以加载高维灾难高维数据中距离计算失去

可问可问春风·2025-03-16 09:22

多线程到底重不重要？

原因是，你想拿到一个更高的薪水，在面试的时候呈现出了两个方向的现象：第一个是上天项目经验高并发缓存大流量大数据量的架构设计第二个是入地各种基础算法，各种基础的数据结构JVMOS线程IO等内容多线程和高并发

Vic2334·2025-03-16 08:13

Hive SQL 精进系列： JSON_TUPLE 快速提取多键值

目录一、引言二、json_tuple函数基础2.1基本语法参数解释返回值简单示例三、应用场景3.1数据提取与分析3.2数据集成与转换3.3复杂JSON数据处理四、json_tuple、get_json_object

进一步有进一步的欢喜·2025-03-16 06:34

Assembly语言的自然语言处理

随着计算能力的提升以及大数据的蓬勃发展，NLP在各个领域的应用如火如荼。从语音识别、机器翻译到情感分析等，NLP正在改变我们与信息之间的互动方式。

花韵婷·2025-03-16 05:57

气候变化和人类活动对中国植被固碳的贡献量化数据（2001-2018）

气候变化和人类活动对中国植被固碳的贡献量化数据（2001-2018）数据分享：气候变化和人类活动对中国植被固碳的贡献量化数据（2001-2018）该数据集包括中国2001~2018年月尺度或年尺度的地表短波波段反照率

树谷-胡老师·2025-03-16 04:50

提出机器人自主学习新范式，深大团队最新顶会论文，刷新6大复杂任务SOTA

深圳大学大数据系统计算技术国家工程实验室李坚强教授团队联合鹏城国家实验室、北京理工莫斯科大学，提出了奖励函数与策略协同进化框架ROSKA。

·2025-03-16 04:50

【机器学习】基于t-SNE数据可视化工程

一、说明t-SNE(t-DistributedStochasticNeighborEmbedding)是一种常用的非线性降维技术。它可以将高维数据映射到一个低维空间（通常是2D或3D）来便于可视化。Scikit-learnAPI提供TSNE类，以使用T-SNE方法可视化数据。在本教程中，我们将简要学习如何在Python中使用TSNE拟合和可视化数据。二、t-SNE是个什么？2.1什么是t-SNE？

无水先生·2025-03-16 04:17

数据处理和分析之数据降维：t-SNE：使用t-SNE进行数据可视化实践

数据处理和分析之数据降维：t-SNE：使用t-SNE进行数据可视化实践数据降维简介降维技术的重要性在数据科学和机器学习领域，数据降维是一种关键的技术，用于减少数据集的维度，同时保留数据的结构和重要信息。

kkchenkx·2025-03-16 04:17

基于Asp.net的汽车租赁管理系统

计算机学姐·2025-03-16 03:12

#PyCharm 2024.1新增功能

以下是对这些新增功能的详细解析：一、智能编码辅助HuggingFace模型和数据集文档预览PyCharm2024.1引入了HuggingFace模型和数据集的快速文档预览功能。

Dingdangr·2025-03-16 02:05

HIVE开窗函数

ETL,SQL面试高频考点——HIVE开窗函数（基础篇）目录标题ETL,SQL面试高频考点——HIVE开窗函数（基础篇）一，窗口函数介绍二，开窗函数三，分析函数分类1，排序分析函数：实列解析对比总结2.

Cciccd·2025-03-16 02:31

孪生网络模型，当训练集与测试集共用一个数据集时，训练准确率为100%，而测试准确率仍在50%左右浮动

问题描述【问题】孪生网络模型，测试效果异常：当训练集与测试集共用一个数据集（样本、标签完全相同）时，训练准确率为100%，而测试准确率仍在50%左右浮动（正常来说测试的都

bug菌¹·2025-03-16 01:26

在MATLAB中进行并行计算和GPU加速？

在MATLAB中进行并行计算和GPU加速是提升计算性能和处理大规模数据集的重要手段。下面将详细介绍如何在MATLAB中实现这些技术。

琛哥的程序·2025-03-16 00:18

Python史上最强工具书——《Python编程从入门到实践》，允许白嫖

这本书分为两个部分：第一部分介绍了编程环境的搭建和Python编程所必须了解的基本概念；第二部分介绍了三个具体项目：分别是射击游戏、数据可视化、小型Web应用程序。

编程咕咕gu-·2025-03-16 00:46

物联网开发-jetlinks 开发协议包时引入dom4j提示 clasnotfound

在开发协议jar包时需要解析xml,但是工程引入jetlinks-core包，这个包又引用了dom4j-1.6.1.jar，所以pom就没有配dom4j,编译不报错。本地main和测试方法都正常。

lynn-66·2025-03-15 23:08

Python 爬虫实战：于好大夫在线抓取医生评价数据，选择优质医疗服务

、爬虫基础预备知识1.1爬虫的基本概念1.2必备库介绍二、抓取医生评价数据2.1目标网站分析2.2发送HTTP请求2.3解析网页内容2.4保存数据三、数据分析与可视化3.1数据清洗3.2数据分析3.3数据可视化四

西攻城狮北·2025-03-15 22:04

Python数据可视化 Pyecharts 制作 Grid 组合组件

在数据可视化中，常常需要将多个不同类型的图表放置在同一个页面中，以便综合展示多个维度的数据。pyecharts库中的Grid类正是为此设计的，它允许用户将多个图表组合在一起，实现复杂的数据展示需求。

Mr数据杨·2025-03-15 22:01

karyoploteR: 基因组数据可视化 R 包

karyoploteR，是一个适用于所有基因组数据（anydataonanygenome）非圆环布局（non-circularlayouts）的可视化R/Bioconductor包。开发该包的团队的目标是致力于打造一款能够像Circos那样灵活多变，但又可以满足用户更方便地使用直线（straightlines）而不是圆环（circles）展示基因组数据的工具。karyoploteR相关链接：Bio

BioIT爱好者·2025-03-15 22:00

TDengine 使用教程：从入门到实践

TDengine是一款专为物联网（IoT）和大数据实时分析设计的时序数据库。它能够高效地处理海量的时序数据，并提供低延迟、高吞吐量的性能表现。

遇见伯灵说·2025-03-15 21:55

5分钟看懂数据中台的典型架构

在这一层中，运用高效的数据采集工具和技术是核心要点，常见的工具涵盖ETL（提取、

isNotNullX·2025-03-15 21:53

大模型工程师学习日记（十五）：Hugging Face 模型微调训练（基于 BERT 的中文评价情感分析）

1.datasets库核心方法1.1.列出数据集使用datasets库，你可以轻松列出所有HuggingFace平台上的数据集：fromdatasetsimportlist_datasets#列出所有数据集

MMMMMMMay Love Code·2025-03-15 20:52

Java：AI 浪潮中的隐形支柱 —— 探秘 Java 在人工智能领域的独特地位

本文将揭示Java如何在大数据、机器学习、企业级AI系统等领域持续创造价值。一、Java的AI基因解码跨平台优势的现代意义"一次编

琢磨先生David·2025-03-15 19:15

掌握大数据时代的心跳：实时数据处理的崛起

掌握大数据时代的心跳：实时数据处理的崛起在大数据时代，我们每天都在生成海量的数据——从社交媒体上的点赞到物联网设备上传的传感器数据，数据无处不在。

Echo_Wish·2025-03-15 19:40

ResNet-SE + MFCC 训练框架，包括数据加载、训练流程，以及混淆矩阵可视化示例

大霸王龙·2025-03-15 19:10

max_samples，batch_size，gradient_accumulation_steps这三个分别的联系和区别

这三个参数都是控制训练数据如何被处理的，它们的作用和区别如下：1.max_samples（最大样本数）定义：限制每个数据集最多使用多少条数据。

背太阳的牧羊人·2025-03-15 19:09

LLM之Colossal-LLaMA-2：源码解读(init_tokenizer.py文件)实现基于源词表的扩展、(init_model.py文件)实现过计算均值扩展模型、(prepare_pretr

中文标记的新词汇)→保存新的分词模型、(init_model.py文件)实现过计算均值来扩展模型的嵌入层以适应新的词汇表，然后保存扩展后的模型、(prepare_pretrain_dataset.py文件)将原始数据集进行处理

一个处女座的程序猿·2025-03-15 18:38

LLMs之Colossal-LLaMA-2：源码解读(train.py文件)基于给定数据集实现持续预训练LLaMA-2—解析命令行参数→初始化配置(分布式训练环境colossalai+训练日志+加速插

LLMs之Colossal-LLaMA-2：源码解读(train.py文件)基于给定数据集实现持续预训练LLaMA-2—解析命令行参数→初始化配置(分布式训练环境colossalai+训练日志+加速插件