-
hdoj 1002 A + B Problem II 大数
所属栏目：[大数据] 日期：2021-05-29 热度：92
A + B Problem II Time Limit: 2000/1000 MS (Java/Others)????Memory Limit: 65536/32768 K (Java/Others) Total Submission(s): 302658????Accepted Submission(s): 58410 Problem Description I have a very simple problem for you. Given two integer[详细]
-
数据量太大？用Python处理数据密度过大障碍
所属栏目：[大数据] 日期：2021-05-29 热度：93
副标题#e# 当我们需要观察比较2个变量间的关系时，散点图是我们首选图表。 可当数据量非常大，数据点又比较集中在某个区间中，图表没法看，密密麻麻的怎么看? 怎么办?这时候就得看密度图了 什么是密度图? 所谓的密度图 (Density Plot) 就是数据的分布稠密情[详细]
-
让你在10分钟内掌握如何用Python将数据批量的插入到数据库
所属栏目：[大数据] 日期：2021-05-29 热度：94
副标题#e# 本文基于python, 使用pandas, pymysql等三方库实现了向数据库中高效批量插入数据，一方面提供被网上很多瞎转载的答案给坑蒙了的人(因为我也是)，一方面自己也做个笔记，以后方便查阅 需求原因 最近在处理一个需求，有关批量往数据库插入数据的，[详细]
-
Spark日臻完善之小文件是否需要合并?
所属栏目：[大数据] 日期：2021-05-29 热度：198
我们知道，大部分Spark计算都是在内存中完成的，所以Spark的瓶颈一般来自于集群(standalone, yarn, mesos, k8s)的资源紧张，CPU，网络带宽，内存。Spark的性能，想要它快，就得充分利用好系统资源，尤其是内存和CPU。有时候我们也需要做一些优化调整来减少[详细]
-
5个可以帮助Pandas进行数据预解决的可视化图表
所属栏目：[大数据] 日期：2021-05-29 热度：62
数据科学和机器学习项目的结构化方法从项目目标开始。同一组数据点可以推断出一些有意义的信息。基于我们所寻找的，我们需要关注数据的另一个方面。一旦我们明确了目标，我们就应该开始考虑我们需要的数据点。这将使我们能够专注于最相关的信息集，而忽略[详细]
-
大数据在疫情期间对货运运营商的安全不可估量
所属栏目：[大数据] 日期：2021-05-29 热度：158
大数据对于避免许多危机非常重要。采用大数据应对冠状病毒疫情危机是一个很好的例子。越来越多的国家和组织正在使用大数据来促进社交距离，加强联系追踪并找到新的治疗方法。 在这场危机期间，某些行业比其他行业更依赖大数据来保障安全。这些包括货运运营[详细]
-
数据科学家vs数据分析师，到底有啥差异？
所属栏目：[大数据] 日期：2021-05-29 热度：68
副标题#e# 数据科学和机器学习两个领域很容易混淆，从职责描述上还是大家的普遍印象里，这两个职位都差不多。相较之下，数据科学和数据分析这两个职位更容易区分。它们虽有关键差别，但也有相似之处。 有人会说，要成为一名数据科学家，要先从数据分析的工[详细]
-
大数据和物联网是如何相辅相成的？
所属栏目：[大数据] 日期：2021-05-29 热度：74
物联网传感器持续接收来自大量连接的异构设备的数据。随着联网设备数量的增加，物联网系统需要具有可伸缩性，以适应数据的流入。分析系统处理这些数据并提供有价值的报告，这将使企业具有竞争优势。由于数据是基于其类型挖掘的，因此必须对数据进行分岔以[详细]
-
粉碎二八法则！每个数据科学家都得会一点SparkMagic
所属栏目：[大数据] 日期：2021-05-29 热度：65
著名的帕累托法则，即80/20定律，告诉我们：原因和结果、投入和产出、努力和报酬之间存在着无法解释的不平衡。即使是21世纪最具吸引力的工作，数据科学依然逃不脱这一定律。 商业数据科学家80%的时间都花在查找、清洗和准备数据上，这是数据科学家工作中效[详细]
-
社交大数据如何助力社会风险问题？
所属栏目：[大数据] 日期：2021-05-29 热度：162
副标题#e# 在网络空间治理中运用社交大数据 当今社会，社交媒体已经成为用户内容获取与危机风险传播的主要渠道。根据艾瑞咨询发布的《2019年中国移动社交行业研究报告》，我国移动社交媒体用户规模预计2020年将达到8.2亿。社交媒体的传播生态越来越呈现出全[详细]
-
据挖掘中所需的概率论与数理统计知识
所属栏目：[大数据] 日期：2021-05-29 热度：145
据挖掘中所需的概率论与数理统计知识 ??（ 关键词：微积分、概率分布、期望、方差、协方差、数理统计简史、大数定律、中心极限定理、正态分布） 导言：本文从微积分相关概念，梳理到概率论与数理统计中的相关知识，但本文之压轴戏在本文第4节（彻底颠覆以[详细]
-
【轰炸】大数据分析2015年中国留学生回国就业蓝皮书
所属栏目：[大数据] 日期：2021-05-29 热度：66
副标题#e# 本文摘自数据观 前几日，教育部公布了《中国留学回国就业蓝皮书2015》。蓝皮书中介绍，1978年至2015年底，我国累计出国留学人数404.21万，年均增长率19.06%，累计回国人数221.86万。留学回国就业人员的基本特征有哪些?就业情况怎么样?一起跟天道[详细]
-
找出一个整数数组中的第二大数
所属栏目：[大数据] 日期：2021-05-29 热度：88
可能以故事形式：如从第一层到第十层电梯每层停一次，如何找到第二个大的钻石 ?1?#includestdio.h??2?#includeassert.h??3?#define?MINNUMBER?-32768??4?int?find_sec_max(int?arr[],int?size)??5?{??6?????assert(arr);??7?????int?maxnumber=arr[0];??8?[详细]
-
【机器学习】数据处理中白化Whitening的作用图解分析
所属栏目：[大数据] 日期：2021-05-29 热度：192
之前在看斯坦福教程中whiteining这一章时，由于原始图像相邻像素值具有高度相关性，所以图像数据信息冗余，对于白化的作用的描述主要有两个方面：1，减少特征之间的相关性；2，特征具有相同的方差（协方差阵为1）；但是为什么这么做，以及这样做对于算法或[详细]
-
数据集成--Informatica PowerCenter
所属栏目：[大数据] 日期：2021-05-29 热度：78
概要 随着数据呈现单位级别的递增，从海量的数据中分析出有价值的数据，对未来的事情进行一些预测，显得更能体现出BI的优越性了，但这也同时考验着数据处理ETL的性能和安全。这几天大体调查了一下informatica公司的PowerCenter，在国内市场上使用的挺早的[详细]
-
美团机器学习中的数据清洗与特征挖掘实践
所属栏目：[大数据] 日期：2021-05-29 热度：157
综述 如上图所示是一个经典的机器学习问题框架图。数据清洗和特征挖掘的工作是在灰色框中框出的部分，即“数据清洗=特征，标注数据生成=模型学习=模型应用”中的前两个步骤 灰色框中蓝色箭头对应的是离线处理部分。主要工作是： 从原始数据，如文本、图像[详细]
-
String大数加减乘除（非负整数）
所属栏目：[大数据] 日期：2021-05-28 热度：82
副标题#e# leetcode上一题使用String完成大数乘法，鉴于之前华为机试也考到过大数减法，这里做一个大数运算的专题。 说到底，大数运算考察的还是对运算的理解，我们完全可以通过模拟手算来进行。 注意string与int间的转换，string[] - '0' 变成int，int + '[详细]
-
【bzoj3110】[Zjoi2013]K大数查询 权值线段树套区间线段树
所属栏目：[大数据] 日期：2021-05-28 热度：154
权值线段树套区间线段树 外层线段树按照完全二叉树的建法全部建出 内层线段树动态开点 外层的每个节点上都建一棵区间线段树，维护权值在[l,r]中每个区间出现的个数 每次修改对应外层线段树上的O(log n)个节点，内层修改一个区间，对应内层线段树上的O(log[详细]
-
【983】大数据实操：社交数据在征信领域的分析应用
所属栏目：[大数据] 日期：2021-05-28 热度：194
副标题#e# 本文主要内容由社交征信背景、社交网络数据分析、个体用户画像研究、社交圈子研究、模型建设及应用这五部分构成，下面文章将逐一介绍。 一、社交征信背景 征信不是一个简单的由征信进行评分的模型，而是由数据公司、征信公司、征信使用方三部分组[详细]
-
如何存一个大数
所属栏目：[大数据] 日期：2021-05-28 热度：200
题目： ? ? 输入数字n，按顺序打印出1到最大的n位十进制数。比如输入3，则打印出1,2,3,一直到最大的3位数即999。 ? ?此题看起来简单，当我刚开始看到问题后，首先想到的就是先求出最大值，然后在一个一个打印出就ok啦。但是仔细理解题意，并没有告诉n的取[详细]
-
基因数据处理18之基因序列生成工具wgsim安装和使用
所属栏目：[大数据] 日期：2021-05-28 热度：188
副标题#e# 1.下载： https://github.com/lh3/wgsim 可以git或者zip 2.安装： gcc -g -O2 -Wall -o wgsim wgsim.c -lz -lm 3.数据下载：可以使用bwakit下载： https://github.com/lh3/bwa/tree/master/bwakit 下载： bwa.kit/run-gen-ref hs38DH 4.使用方法[详细]
-
BI 商业智能／数据仓库实施杂谈
所属栏目：[大数据] 日期：2021-05-28 热度：66
副标题#e# 从最初接触BI商业智能到现在已经十多年的时间，一直以乙方角色工作。今天忽然想就BI在甲方公司的应用情况做些总结，以及提一些设想，也希望有兴趣的朋友一起交流。与具体工具无关，偏重于方法论的讨论。 早期的BI实施情形大概类似于这样，大家都[详细]
-
基因数据处理19之BWA匹配算法串产生、匹配、评价等整体流程
所属栏目：[大数据] 日期：2021-05-28 热度：169
环境： ubunut BWA samtools wgsim bwa.kit工具 1.数据下载：需要在bwa.kit下 bwa.kit/run-gen-ref hs38DH 2.串产生： hadoop@Mcnode1:~/cloud/adam/xubo/data/hs38DH$ wgsim -N 1000 -1 10 hs38DH.fa span style="font-family: Arial,Helvetica,sans-seri[详细]
-
bzoj1670【Usaco2006 Oct】Building the Moat 护城河的挖掘
所属栏目：[大数据] 日期：2021-05-28 热度：133
1670: [Usaco2006 Oct]Building the Moat护城河的挖掘 Time Limit:?3 Sec?? Memory Limit:?64 MB Submit:?387?? Solved:?288 [ Submit][ Status][ Discuss] Description 为了防止口渴的食蚁兽进入他的农场，Farmer John决定在他的农场周围挖一条护城河。农[详细]
-
作为架构师，你应该如何挖掘真正的业务需求？
所属栏目：[大数据] 日期：2021-05-28 热度：194
在上一篇文章中，作为架构师的你，已经了解到业务人员需要什么以及如何在收集用户故事的过程中识别需求。在那篇文章里，我还描述了用户故事模板： 为了避免 需要解决的问题，作为角色我想要功能； 为了获得 预期的利益，作为角色我想要功能。 这两种模板可[详细]
