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Domo商业智能分析
探索数据变换:Transform在数据
分析
中的重要性
在数据
分析
和机器学习领域,数据变换(Transform)是一个至关重要的步骤,它直接影响到模型的性能和结果的准确性。本文将深入探讨数据变换的概念、方法以及它在现代数据
分析
中的应用。
Lill_bin
·
2024-09-09 15:32
杂谈
数据分析
数据挖掘
数据库架构
人工智能
机器学习
tyut数据
分析
考试资料
1、关于数据
分析
的说法,下列描述错误的是()。
study NH
·
2024-09-09 15:02
数据分析
python
数据挖掘
【CSS】background样式没有生效
item.bannerLongUrl:item.bannerShortUrl)})`,\background-size:"100%100%"2.
分析
2.1结论由于图片需要远程获取,如果先执行backg
凭栏听雨客
·
2024-09-09 15:02
假如我今天离职
css
前端
在ELFK架构中加入kafka
传统的ELFK架构中,filebeat到logstash这个过程中,由于logstash要进行日志的
分析
处理,而filebeat至进行日志的收集和发送,处理过程较为简单,所以当日志量非常巨大的时候,logstash
beretxj_
·
2024-09-09 15:31
kafka
分布式
大数据
elk
大数据量查询:流式查询与游标查询
最近在做一个计算相关的功能,大体就是有很多条SQL,每条SQL都涉及复杂地运算,最后要将所有计算结果进行合并
分析
。经初步测试,每个SQL起码会查出几十万条记录,我们现在有毛毛多的这种SQL。
不识愁滋味.
·
2024-09-09 14:01
sql
数据库
spring
cloud
spring
boot
微服务
时间序列
分析
技巧(二):ARIMA模型建模步骤总结
CSDN小墨&晓末:https://blog.csdn.net/jd1813346972 个人介绍:研一|统计学|干货分享 擅长Python、Matlab、R等主流编程软件 累计十余项国家级比赛奖项,参与研究经费10w、40w级横向文章目录1目的2ARIMA模型建模流程图解3ARIMA模型建模实操1目的 该篇为针对时间序列ARIMA模型建模系列技巧:ARIMA模型
小墨&晓末
·
2024-09-09 14:00
时间序列分析
算法
机器学习
人工智能
程序人生
科研绘图系列:R语言富集散点图(enrichment scatter plot)
介绍富集通路散点图(EnrichmentPathwayScatterPlot)是一种数据可视化工具,用于展示基因集富集
分析
(GeneSetEnrichmentAnalysis,GSEA)的结果。
生信学习者1
·
2024-09-09 14:57
SCI科研绘图系列
r语言
数据可视化
网络安全最新SARIMA季节项时间序列
分析
流程+python代码
模型的预测9模型的评价画图均方差等总的代码参考数据数据网站:NationalAeronauticsandSpaceAdministrationGoddardInstituteforSpaceStudies主要
分析
的是北美陆地表面
2401_84301389
·
2024-09-09 14:27
程序员
python
人工智能
机器学习
用ACF和PACF计算出一堆数据的周期个数以及周期时长,数据
分析
python
2找周期数和周期长度:周期的时长可以通过ACF中第一个显著的峰值(排除滞后期为0时的峰值)来确定,而周期的个数则可以通过
分析
整个序列中的周期性重复次数来估计。下面
元宝Q
·
2024-09-09 14:25
数据分析
python
数据挖掘
Booking在中国的产品战略
分析
(四)
上面
分析
了Booking在中国表现的各种原因,那么,从产品层面,Booking有什么办法来解决这些问题呢?
苍天鸭
·
2024-09-09 13:26
即时通讯项目
即时通讯项目需求
分析
功能约束可行解更优解高性能接入层优化存储层优化消息时序一致性高可用需求
分析
功能添加好友聊天会话列表单聊AB群聊多设备登录消息漫游消息已读,查看已读/未读列表视频通话(学音视频技术时补上
NingDream816
·
2024-09-09 13:52
即时通讯项目
网络
redis
数据库
服务器
缓存
设计模式
基于深度学习的结构优化与生成
该技术通过使用深度学习模型
分析
和优化结构形状、材料分布、拓扑结构等因素,旨在提高结构性能、减少材料浪费、降低成本、并加快设计流程。
SEU-WYL
·
2024-09-09 13:51
深度学习dnn
深度学习
人工智能
【日更DAY472】每日复盘
1、脑子个人:听书《贫穷的本质》,这本书从穷人的日常生活习惯,教育,健康、创业方面
分析
穷人为什么会穷?穷的根源是什么?
梧桐苑落
·
2024-09-09 13:26
绘画
分析
-自画像-3
具体
分析
:头比例很大,是个自信和比较自我的人。国字脸型及方形下巴,个性上可能有些固执、刻板。不过也给人踏实感。头发只画了轮廓,不会自寻烦恼。眼睛和睫毛比较突出。
sunflower荔雯
·
2024-09-09 12:48
fescar源码
分析
4-TM
一、概要说明这里重点
分析
下TM的实现。
leiwingqueen
·
2024-09-09 12:39
2020-04-02
地震灾害炒水泥,工程机械亦可取,市场商品热追捧,上下游厂寻踪迹;资源长线不败地,稀土萤石锗钼锑,偶尔爆炒高科技,超细纤维石墨烯;重组向来都无敌,定增注资也给力,牛市买入大蓝筹,弱市就玩ST;年报季报细
分析
傻小子
·
2024-09-09 11:42
ELK架构介绍
一、ELK简介ELK是由三个开源软件组成的,分别是:Elasticsearch、Logstash和Kibana,这三个软件各自在日志管理和数据
分析
领域发挥着重要作用。
星河漫漫l
·
2024-09-09 11:40
elk
elasticsearch
运维
服务器
UE5引擎工具链知识点
这包括但不限于游戏引擎本身(如Unity或UnrealEngine),以及围绕这些引擎构建的各种工具和服务,比如用于构建关卡编辑器、物理模拟工具、动画系统、脚本环境、调试工具、性能
分析
工具等等。
四代水门
·
2024-09-09 11:35
c++
ue5
自我反思1
在学习方面,看不清事物的本质,不善观察、概括、
分析
,提炼;在人际关系里,看不懂人情世故,糊涂、简单、愚笨、不拐弯;在工作方面,有激情,无条理,常常陷入琐碎零乱之中,无效率费精力,好怀疑自己的能力!
美言君读
·
2024-09-09 09:19
Pandas 统计
分析
基础----教材知识(1)
目录Pandas中的结构数据SeriesDataFramePandas中的结构数据pandas的三种常用数据结构说明Series类似数组一种一维数组对象,包含一个值序列,并且包含数据标签,称为索引(index),通过索引来访问数组中的数据。DataFrame类似表格一个表格型的数据结构,它含有一组有序的列,每列可以是不同类型的值(数值、字符串、布尔值等)。DataFrame既有行索引也有列索引,它
Extrella_
·
2024-09-09 08:21
pandas
Pandas 统计
分析
基础----教材知识(2)
目录Pandas索引操作重建索引总结-----reindex的常用参数及其说明更换索引DataFrame数据的查询与编辑DataFrame数据的查询DataFrame数据的编辑Pandas数据运算算术运算Series相加/减/乘/除/求余/(**)DataFrame类型的数据相加/减/乘/除/求余/(**)函数应用与映射排序汇总与统计Pandas中常用的描述性统计方法Pandas索引操作重建索引说
Extrella_
·
2024-09-09 08:21
pandas
学习
python
SPAX健身直播产品
分析
(原创)
SPAX健身直播创始人兼CEO穆裔坤曾是腾讯资深产品经理,有十年互联网产品经验。健身直播爆发背景:疫情导致线上健身大爆发。让很多“肥宅们”的动了起来,同时带火了一批健康运动类app。根据AppAnnie提供的监测数据显示,1月20到2月9日,KEEP、SPAX、TT直播的下载量,较之前三周环比增长116%、523%和600%。产品定位:SPAX是一款“直播健身课程+工具+社交+健身设备系统”类型的
朕就是这样的产品经理
·
2024-09-09 08:12
2020-12-12
老傅论币:BTC早间走势
分析
你别说自己看不清方向是你已经迷途了,我从没怪过你,只是偶尔失望,可以选择放弃,但不能放弃选择,在最悲伤的时候不能失去信念,在最幸福的时候不能忘记挫折。
老付论币
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2024-09-09 08:09
2024高教杯数学建模A题思路
问题1:舞龙队沿螺距为55cm的等距螺线顺时针盘入
分析
:龙头速度:龙头前把手的行进速度始终保持1m/s。螺线参数:螺距为55cm,即0.55m。初始条件:龙头位于螺线第16圈A点处。
一起学习计算机
·
2024-09-09 08:19
算法
人工智能
机器学习
数学建模
瑞吉外卖——购物车(移动端)
需求
分析
移动端用户可以将菜品或套餐加入购物车。对于菜品来说,如果添加了菜品口味信息,则需要选择规格后才能加入购物车;对于套餐来说,可以直接点击加号将当前套餐加入购物车。
小杰不想秃头
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2024-09-09 08:18
瑞吉外卖项目
java
ajax
开发语言
Java中的数据降维技术:如何实现PCA和t-SNE
在这篇文章中,我们将探讨如何在Java中实现数据降维技术,特别是主成分
分析
(PCA)和t-SNE。这两种技术在数据预处理和可视化中非常重要,它们帮助我们将高维数据转换为低维数据,保留数据的主要特征。
省赚客app开发者
·
2024-09-09 08:47
java
python
人工智能
动态规划:一和零题目
分析
法一:三维dp数组(容易理解,但空间复杂度较高)本题的含义是从strs数组中选取子集,使其子集的个数最大,限制条件是所有子集中0和1的个数总和有要求,因此可以转化为01背包问题,从字符串数组中任取子集(每个元素只能取一次),限制条件是所取子集数组的0和1的个数总和。确定dp数组及其下标含义:dp[i][j][k]表示从下标0~i的字符串数组中任取字符串放入背包含有j个0和k个1的字符串个数,其中d
小希与阿树
·
2024-09-09 08:46
动态规划
算法
python报错AttributeError:'module' object has no attribute 'xxxxx'
AttributeError:'module'objecthasnoattribute'getListOfTable'二、问题
分析
仔细看代码:1、模块之间是有引用的,但都已经import了,没问题!
weixin_33857230
·
2024-09-09 08:46
python
java
高教社杯数模竞赛特辑论文篇-2016年D题:风电场运行状况
分析
及优化研究(附MATLAB代码实现)
目录摘要1问题的提出1.1问题背景1.2问题重述2问题的
分析
2.1预备知识2.2.问题的
分析
3模型的假设与符号说明3.1模型的假设3.2符号说明4模型的建立与求解4.1问题一的模型建立与求解4.1.1风能资源评估
格图素书
·
2024-09-09 07:13
大数据竞赛赛题解析
matlab
大数据
开发语言
深智城基于超融合数据库MatrixOne的一站式交通大数据平台改造
交通管理人员需要对这些数据进行实时
分析
和决策,以应对各种交通事件。然而,在实际生产中会发现数据处理缺陷、管理复杂度高、云原生基础设施兼容性不足等问题。
MatrixOrigin
·
2024-09-09 07:42
数据库
云原生
大数据
币安/OK现货合约量化系统APP开发
币安现货合约量化APP的开发是一个复杂且技术密集型的项目,它涉及多个方面,包括需求
分析
、系统设计、功能实现、测试与优化以及最终的部署与上线。
I592O929783
·
2024-09-09 07:11
区块链
7.12
2.快:在这个变化莫千的时代,想做什么事看准商机要速度,不然一不小心别人就跑在你前边,要提前下手,3.巧:善于发现问题,看问题的本质,去
分析
问题。
孙万笑SWX
·
2024-09-09 07:51
怎样确保零信任架构在网络安全框架中的顺利整合
确保零信任架构在网络安全框架中顺利整合的方法与
分析
随着网络技术的飞速发展,网络安全问题日益严重,企业对于数据安全和网络防护的需求也不断提高。
图幻未来
·
2024-09-09 06:37
网络安全
CRM
CRM的主要含义就是通过对客户详细资料的深入
分析
,来提高客户满意程度,从而提高企业的竞争力的一种手段,它主要包含以下几个主要方面(简称7P):客户概况
分析
(Profiling)包括客户的层次、风险、爱好
winterking25
·
2024-09-09 06:06
*Work!
crm
产品
salesforce
数据分析
工作
电子商务
快手HBase在千亿级用户特征数据
分析
中的应用与实践
背景快手每天产生数百亿用户特征数据,
分析
师需要在跨30-90天的数千亿特征数据中,任意选择多维度组合(如:城市=北京&性别=男),秒级
分析
用户行为。
王知无
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2024-09-09 06:51
sublime安装python库_Mac OS 轻松用 Sublime Text 3 配置Python编译环境
最近在学习数据
分析
相关的知识,对比Python和R语言在数据
分析
领域的优劣,Python更胜一筹。要学习Python,首先需要搭建编译环境。
weixin_39603397
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2024-09-09 06:34
Python实现的空中作战模拟器 - 探索无限可能性
技术
分析
编程语言:PythonPython以其简洁明了的语法和丰富的库资源而受到广大开发者喜爱,这使得它成为快速原型设计和教育项目的理想选择。
明俪钧
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2024-09-09 05:30
【Java】已解决:com.alibaba.dubbo.rpc.RpcException: No provider available from registry
文章目录一、
分析
问题背景二、可能出错的原因三、错误代码示例四、正确代码示例服务提供者配置服务消费者配置注册中心配置(application.properties)五、注意事项已解决:com.alibaba.dubbo.rpc.RpcException
屿小夏
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2024-09-09 05:59
java
dubbo
rpc
【Java】已解决:MQBrokerException: CODE: 1 DESC: create mapped file failed, server is busy or broke
文章目录一、
分析
问题背景场景示例:二、可能出错的原因三、错误代码示例错误
分析
:四、正确代码示例代码改进说明:五、注意事项在分布式消息中间件如ApacheRocketMQ的使用过程中,MQBrokerException
屿小夏
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2024-09-09 05:59
java
开发语言
【Java】已解决:com.sun.jersey.api.client.ClientHandlerException配置服务器异常
文章目录一、
分析
问题背景二、可能出错的原因三、错误代码示例四、正确代码示例五、注意事项已解决:com.sun.jersey.api.client.ClientHandlerException配置服务器异常一
屿小夏
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2024-09-09 05:29
java
服务器
开发语言
14.2 k8s中我们都需要监控哪些组件
本节重点介绍:k8s中关注四大块指标总结容器基础资源指标k8s资源指标k8s服务组件指标部署在pod中业务埋点指标k8s关注指标
分析
k8s中组件复杂,我们主要专注的无外乎四大块指标:容器基础资源指标为何关注这些指标我们的应用从独享一台机器上迁移到
福大大架构师每日一题
·
2024-09-09 05:27
prometheus相关
kubernetes
容器
云原生
prometheus
语文月考试卷
分析
一、试题特点重视基础知识和基本能力的考查。试题覆盖面广,全卷共十个大题,分为基础知识、联系文章内容填空、阅读短文回答问题、习作四个板块,涉及到的知识和能力有:选择字的正确读音、读拼音写词语、汉字的规范书写、组词、补充成语并填空、按要求写句子、按课文内容填空、课外阅读、习作等。但试题难度不大,都是小学阶段应掌握的基础知识和必须具备的基本能力。课内外相结合,全面考查学生的语文素养试题依纲靠本,不出偏题
水寨小学王晓锋
·
2024-09-09 05:16
Grafana仪表盘设计最佳实践:如何创建有效的监控面板
Grafana仪表盘设计最佳实践:如何创建有效的监控面板引言Grafana是一个开源的数据可视化和监控平台,它提供了丰富的仪表盘功能,用于展示和
分析
各种数据源(如Prometheus、InfluxDB、
范范0825
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2024-09-09 05:24
grafana
信息可视化
模具要不要建设3D打印中心
这一举措不仅为企业带来了前所未有的发展机遇,同时也伴随着一系列需要克服的挑战,如何看待企业引进增材制造,小编为您全面
分析
。
看侃侃
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2024-09-09 05:23
大数据
制造
Leveldb源码
分析
--9
图6.5-1Table类导出的函数只有3个,先从这三个导出函数开始
分析
。其中涉及到的类(包括上图中为画出的)都会一一遇到,然后再一一拆解。
sparkliang
·
2024-09-09 04:23
Leveldb
分布式系统
Infiniband网络架构的技术与性能
分析
Infiniband格局寡头,性能占优 这篇文章探讨了网络交换机的性能优势,以及如何通过扩大模型参数量来提高语言模型的生成和预测能力。然而,计算约束对这种正向关系产生了重要影响,导致在相同的计算约束下,总存在最佳的模型参数量和最大的模型有效程度。因此,如何最大限度地提高集群的计算资源成为了当前的核心问题。集群算力优化的关键在于GPU利用率和线性加速比。其中,GPU利用率受限于
科技互联人生
·
2024-09-09 04:51
科技
数码
人工智能
网络
系统架构
鸿蒙轻内核M核源码
分析
系列二十 Newlib C
LiteOS-M内核LibC实现有2种,可以根据需求进行二选一,分别是musllibC和newlibc。本文先学习下NewlibC的实现代码。文中所涉及的源码,均可以在开源站点https://gitee.com/openharmony/kernel_liteos_m获取。使用MuslC库的时候,内核提供了基于LOS_XXX适配实现pthread、mqeue、fs、semaphore、time等模块
OpenHarmony_小贾
·
2024-09-09 04:50
HarmonyOS
鸿蒙开发
OpenHarmony
harmonyos
c语言
移动开发
鸿蒙内核
鸿蒙开发
openharmony
开发语言
鸿蒙轻内核M核源码
分析
系列十七(2) 异常钩子函数的注册操作
本文中所涉及的源码,以OpenHarmonyLiteOS-M内核为例,均可以在开源站点https://gitee.com/openharmony/kernel_liteos_m获取。鸿蒙轻内核异常钩子模块代码主要在components\exchook目录下。异常钩子函数的注册、解注册、异常钩子类型定义在utils\los_debug.h|.c。1、异常钩子函数节点结构体和异常钩子函数节点数组在文件
OpenHarmony_小贾
·
2024-09-09 04:50
OpenHarmony
HarmonyOS
鸿蒙开发
harmonyos
移动开发
openharmony
鸿蒙开发
鸿蒙内核
HarmonyOS
嵌入式硬件
鸿蒙轻内核M核源码
分析
系列十五 CPU使用率CPUP
CPUP(CentralProcessingUnitPercentage,CPU占用率)分为系统CPU占用率和任务CPU占用率。用户通过系统级的CPU占用率,判断当前系统负载是否超出设计规格。通过系统中各个任务的CPU占用情况,判断各个任务的CPU占用率是否符合设计的预期。系统CPU占用率是指周期时间内系统的CPU占用率,用于表示系统一段时间内的闲忙程度,也表示CPU的负载情况。系统CPU占用率的
OpenHarmony_小贾
·
2024-09-09 04:50
OpenHarmony
鸿蒙开发
HarmonyOS
harmonyos
鸿蒙内核
移动开发
数据结构
OpenHarmony
性能优化
嵌入式硬件
鸿蒙轻内核M核源码
分析
系列十六 MPU内存保护单元
本文主要
分析
鸿蒙轻内核MPU模块的的源码。
OpenHarmony_小贾
·
2024-09-09 04:50
HarmonyOS
鸿蒙开发
OpenHarmony
harmonyos
嵌入式硬件
鸿蒙嵌入式
鸿蒙开发
OpenHarmony
鸿蒙内核
移动开发
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