-
大数据分析入门前必读（科普文章）
所属栏目：[大数据] 日期：2021-01-19 热度：147
1.什么是大数据？ 不弄明白这个根本性的问题，是无法深入理解今后数据分析技术和工具的意义。 大数据指的是规模超过现有数据库工具获[详细]
-
大数的加法和乘法，高精度
所属栏目：[大数据] 日期：2021-01-19 热度：79
自学了c++primer第五版后，第一次写c++11标准的代码，表示好激动，我竟然搞定了，用了两个下午，大数的加法和乘法，减法和除法不打算写了，以后有空了再把她们补上。 //HugeNum.h #pragma once #include iostream #include string #include utility #include[详细]
-
HDU 1865 1sting 斐波那契数列 + 大数加法
所属栏目：[大数据] 日期：2021-01-19 热度：74
题目： http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=1865 题意： 给定一个长度不超过200的只有1的字符串，可以把相邻的两个1合并为2，问合并后有多少种不同的字符串 思路： 很容易发现答案是斐波那契数列，只不过200项会溢出，所以要用大数 #include iostrea[详细]
-
基于Retrofit2，okhttp3的数据缓存（cache）技术--深入挖掘
所属栏目：[大数据] 日期：2021-01-19 热度：129
之前写过的文章：基于Retrofit2，okhttp3的数据缓存（cache）技术是局限于：在有网的情况下设置缓存时间t（s），在有网或者无网时都在t（s）之后就会缓存数据清空；这是有很多局限性的；本文着力于进行研究以下四个（2*2）方面： 有网时:1.每次都请求实时数[详细]
-
【独家】消费金融大数据分析方法与金融大数据分析师养成
所属栏目：[大数据] 日期：2021-01-19 热度：172
2016年10月25日晚，清华大数据“应用·创新”系列讲座—— “消费金融大数据分析方法与金融大数据分析师养成” 在清华大学FIT楼多功能厅成功举办，本期讲座邀请到瑞天欣实数据科技公司创立人之一 杨子君博士 。杨子君博士持有美国南加大（USC）电子与计算机[详细]
-
超全面的2017校招数据分析岗笔试、面试知识点大总结
所属栏目：[大数据] 日期：2021-01-17 热度：198
2017校招正在火热的进行，后面会不断更新涉及到的相关知识点。 尽管听说今年几个大互联网公司招的人超少，但好像哪一年都说是就业困难，能够进去当然最好，不能进去是不是应该也抱着好的期望去找自己满意的呢? 最近笔试了很多家公司校招的数据分析和数据挖掘[详细]
-
大数据处理项目相关
所属栏目：[大数据] 日期：2021-01-17 热度：149
mapReduce部分 * MapReduce MAP :映射 reduce :归纳* 简单来说，一个映射函数就是对一些独立元素组成的概念上的列表（例如，一个测试成绩的列表）的每一个元素进行指定的操作（比如，有人发现所有学生的成绩都被高估了一分，他可以定义一个“减一”的映射函[详细]
-
TF-IDF与余弦相似性的应用（二）：找出相似文章
所属栏目：[大数据] 日期：2021-01-17 热度：97
今天，我们再来研究另一个相关的问题。有些时候，除了找到关键词，我们还希望找到与原文章相似的其他文章。比如，"Google新闻"在主新闻下方，还提供多条相似的新闻。 为了找出相似的文章，需要用到"余弦相似性"（cosine similiarity）。下面，我举一个例子来[详细]
-
BI Publisher（rtf）模板开发语法大全（转）
所属栏目：[大数据] 日期：2021-01-17 热度：149
Rtf 模板开发例如背景，纹理分栏等等功能都能用 word 工具实现不再具体总结大家可以参考 word 教程。。。。。 ? 一 . 组 定义一个组的目的是告诉 XMLPublisher 对重复的数据行进行循环显示，也就是说需要使用 for-each 进行数据记录的循环显示 ?for-each:XML[详细]
-
OMXCodec数据处理过程
所属栏目：[大数据] 日期：2021-01-17 热度：73
OMXCodec数据处理过程 (2011-09-02 23:25:39) 转载 ▼ 标签： 杂谈 ? buffer的处理主要由以下4个命令来进行驱动 OMXCodec使用 OMX_EmptyThisBuffer 传递未解码的buffer给component, component收到该命令后会读取input port buffer中的数据,将其组装成帧进行[详细]
-
已用1.6亿份病例训练人工智能，大数医达要把机器培养成中级医生
所属栏目：[大数据] 日期：2021-01-17 热度：166
同一个治疗方案的疗效，因人而异，存在很大的不确定性。而且治疗过程不可逆，永远回不到昨天。这些特点，给训练模型造成了很大技术障碍。 文 | 刘涌 从医院信息系统，到电子病历系统，到跨系统的集成平台，到基于人工智能技术的临床诊疗辅助决策系统，新技术[详细]
-
基于VGI签到类目关联规则挖掘
所属栏目：[大数据] 日期：2021-01-17 热度：191
用c#语言写的一个数据挖掘的算法，数据是深圳和香港的2015新浪微博签到数据。 1.数据分析 签到数据中能够体现用户行为特性的只有[Category]。这个字段下的数据都可以表示用户当前的一个行为。用户每一条签到数据代表了该用户当下的一个行为，所以用户所有的[详细]
-
家电产品如何创新？挖掘产品性能和市场需求是关键
所属栏目：[大数据] 日期：2021-01-17 热度：94
最近几年，国内家电行业不太景气，根据国家统计局的数据，今年上半年零售额方面，彩电同比下跌4%、冰箱下跌7%、洗衣机下跌3%、空调下跌1.9%、冰柜大跌14.8%。这些数据均反映出国内家电市场正处于前所未有的困境之中。 不过，家电行业所面临的问题并不能完全[详细]
-
HDU 5901 大数素数计数
所属栏目：[大数据] 日期：2021-01-17 热度：102
Count primes Time Limit: 12000/6000 MS (Java/Others) ? ?Memory Limit: 65536/65536 K (Java/Others) Total Submission(s): 1234 ? ?Accepted Submission(s): 679 Problem Description Easy question! Calculate how many primes between [1...n]! ? Inpu[详细]
-
有奖话题讨论—大数据预测黄金周
所属栏目：[大数据] 日期：2021-01-17 热度：84
“大数据”到底是什么？ 这个概念乍看上去相当模糊， 却越来越多的渗入到了我们日常的生活。 无论你从事什么行业， 无论你学的什么专业， 只要能从实际出发写下你对黄金周的预测， 都有机会获得奖品！ 角度不限， 内容不限。 活动目的 每天全球膨大的物流网[详细]
-
分享 ：大数据人才应如何挖掘与培养？
所属栏目：[大数据] 日期：2021-01-17 热度：104
优秀的人才是成事的根本。当开始真正做事的时候，人们会发现：优秀的人才是短缺的。于是，竞争的高端变成了人才的竞争。对于大数据这样新兴的发展方向来说，更是如此。 大数据的热头，今年虽然有被人工智能和虚拟现实掩盖的趋势，但其势头依然火热。而且 更[详细]
-
推荐 ：从大数据中挖掘什么
所属栏目：[大数据] 日期：2021-01-17 热度：101
概要：大数据挖掘中最重要的是决定挖掘什么样的知识，这是在数据的收集、处理、挖掘的整个过程中都需要认真考虑的问题。本文首先提出大数据挖掘的几项策略，即尽量设想挖掘的场景，尽量多方面收集数据，尽量将数据整合，悉心观察数据特征。之后结合自己在互[详细]
-
网购评论是真是假?文本挖掘告诉你
所属栏目：[大数据] 日期：2021-01-17 热度：50
本文作者? 毕马威大数据团队，首次发表于“ KPMG大数据挖掘” （ 公众号： kpmgbigdata）。 无数网友在各个电商网站的促销大旗下开启买买买模式，不过，当你在网上选购商品时，同类的商品成千上万，哪些因素会影响你选购某件商品呢？商品评论一定是一个重要[详细]
-
前沿丨人工智能，机器学习，大数据分析，在未来十年中将改变三大
所属栏目：[大数据] 日期：2021-01-17 热度：195
有史以来，当新的技术变得简单实用时，他们将改造产业。 人工智能和大数据分析也一样；随着成本，计算能力等实施成本的消失，越来越多的产业将把这些技术投入使用，越来越多的创业公司也会就如何使用这些新技术改变产业现状想出新的点子。 据我预计，AI革命[详细]
-
四种BI 开源工具介绍-SpagoBI,openI,JasperSoft,Pentaho
所属栏目：[大数据] 日期：2021-01-12 热度：77
1 BI系统的简述 从技术角度来说 BI 包含了 ETL、DW、OLAP、DM等多环节。简单的说就是把交易系统已经发生过的数据，通过ETL工具抽取到主题明确的数据仓库中，OLAP后生成Cube或报表，透过Portal展现给用户，用户 利用这些经过分类、聚集、描述和可视化的数据，[详细]
-
神经网络：请不要开始就让我sigmoid(wTx)，谢谢！
所属栏目：[大数据] 日期：2021-01-12 热度：183
神经网络：请不要开始就让我sigmoid(wTx)，谢谢！ 引子 学习机器学习，翻阅了一些神经网络的文章，上来就是sigmoid ( 1 / ( 1 + e x p ( x ) ) )和W T X，让不少初学者摸不着头脑。一些市面上评价很高的机器学习的书也是直接开始sigmoid和收敛性的讨论，想踏[详细]
-
课程丨大数据分析专题Hadoop/MapReduce/Hive原理及应用
所属栏目：[大数据] 日期：2021-01-12 热度：191
? 课程目的 1.掌握Hadoop，Hive以及MapReduce的基本原理及应用； 2.学会在本地与AWS进行交互，并利用AWS Elastic MapReduce进行实战数据分析。 ? 课程项目图 ? 讲师介绍 Eason 卡内基梅隆大学硕士。热衷于研究各类大数据框架，拥有数年AWS开发经验。现就职于[详细]
-
机器学习中的相似性度量！
所属栏目：[大数据] 日期：2021-01-12 热度：74
在做分类时常常需要估算不同样本之间的相似性度量(Similarity Measurement)，这时通常采用的方法就是计算样本间的“距离”(Distance)。采用什么样的方法计算距离是很讲究，甚至关系到分类的正确与否。 本文的目的就是对常用的相似性度量作一个总结。 本文目[详细]
-
HDOJ 1042 N! 大数
所属栏目：[大数据] 日期：2021-01-12 热度：117
Given an integer N(0 ≤ N ≤ 10000),your task is to calculate N!? Input One N in one line,process to the end of file.? Output For each N,output N! in one line.? Sample Input 123 Sample Output 126 思路:没啥思路[详细]
-
![[收藏] 值得关注的12大开源大数据分析应用软件](/uploads/allimg/c210112/16104054B22040-133D.gif)
[收藏] 值得关注的12大开源大数据分析应用软件
所属栏目：[大数据] 日期：2021-01-12 热度：187
数据挖掘与数据分析 本文来自 51CTO快译， 介绍的这些开源工具是大数据处理、商业智能、机器学习和预测分析等领域的佼佼者。 对于许多大企业来说，开源大数据分析已经成为日常业务中一个必不可少的组成部分。据New Vantage Partners公司对《财富》1000强公司[详细]
