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前端开发中快速掌握的技巧
所属栏目：[大数据] 日期：2021-02-19 热度：187
之前开发过程中没有太在意前端方法的封装，最近在项目里看到别人封装的方法了，实在太有用了，自己总结了一下，好东西就应该共享一下 表单验证非空： 以前我都是将需要验证的字段在js中拿到这个字段的变量，然后判断这个变量是否是空值的，相信你也是这样的[详细]
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HDU 1042 大数
所属栏目：[大数据] 日期：2021-02-19 热度：103
N! Time Limit: 10000/5000 MS (Java/Others)????Memory Limit: 262144/262144 K (Java/Others) Total Submission(s): 74633????Accepted Submission(s): 21696 Problem Description Given an integer N(0 ≤ N ≤ 10000),your task is to calculate N! ? In[详细]
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可以考虑用异常抛出来改善计算器的数据处理异常
所属栏目：[大数据] 日期：2021-02-19 热度：88
可以考虑用异常来改善计算器的数据处理异常[详细]
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让大数据分析更轻松 青云QingCloud新增 Hive 服务
所属栏目：[大数据] 日期：2021-02-19 热度：168
为了进一步完善大数据平台，青云QingCloud 日前宣布新增基于 Hadoop 的数据仓库工具 Hive，这是继月初推出 Elasticsearch 全文搜索引擎服务后 QingCloud 的又一重要更新。 随着数据在企业商业决策和产品功能中起到的作用越来越重要，大数据技术正在越来越多[详细]
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关联规则挖掘——Apriori算法
所属栏目：[大数据] 日期：2021-02-07 热度：112
前言 大二的时候，一个老师为了勾起我们对数据挖掘的兴趣，老是问我们这个问题：你们知道超市为什么要把啤酒跟尿布放在一起吗？但是从来没告诉我们答案。现在，很多人都听过这个问题，觉得很平常，但是那时的我真觉得挺神奇的。直到后来，了解了关联规则挖掘[详细]
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在「不稀缺」的商业世界，如何挖掘稀缺的资源？
所属栏目：[大数据] 日期：2021-02-07 热度：195
要生存壮大，就要找到新的稀缺资源， 并且想尽办法掌握在自己手中。 文 | 曲凯 编者按：本文来源42章经（ID：MyFortyTwo），一家生产原创优质内容的科技媒体，誓同有趣、有料、有企图心的灵魂共成长。 “Technology increases access to what is scarce. ”[详细]
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新闻中文本地域信息标签的抽取
所属栏目：[大数据] 日期：2021-02-07 热度：187
这里主要是基于规则的新闻地域提取方法，这里简要记录一下思路。 首先我们拥有了地域信息数据库，并且标注了省市的layer层信息。主要思路是利用nlp库，分词得到标有地名属性词，在于地域数据库匹配。 第一步，提取正文分词得到标注为地名的词语。 第二步，匹[详细]
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视音频数据处理入门：H.264视频码流解析
所属栏目：[大数据] 日期：2021-02-07 热度：186
===================================================== 视音频数据处理入门系列文章： 视音频数据处理入门：RGB、YUV像素数据处理 视音频数据处理入门：PCM音频采样数据处理 视音频数据处理入门：H.264视频码流解析 视音频数据处理入门：AAC音频码流解析[详细]
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序列模式挖掘——GSP算法
所属栏目：[大数据] 日期：2021-02-07 热度：62
序列模式挖掘的基本概念 项目全集I、项集X和事务集合T的概念和文章关联规则挖掘——Apriori算法 中定义的一致。一个序列(Sequence)是一个有序的项集列表，这个有序通常是指时间有序。我们将序列s表示为： a 1 a 2 . . . a r 其中， a i 是一个项集，也称为s[详细]
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科普丨五个角度浅析大数据与BI的区别，教你迅速把握大数据的精髓
所属栏目：[大数据] 日期：2021-02-07 热度：127
作者：咨行天下 BI(Business Intelligence)，中文翻译是商务智能，是一套完整的解决方案，用来将组织中现有的数据进行有效的整合，快速准确的提供报表并提出决策依据，帮助组织做出明智的业务经营决策。 大数据(Big Data)是从收集的海量数据中，通过算法将这[详细]
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[POJ 1811 Prime Test] Miller_Rabin + Pollard_rho 大数质数判
所属栏目：[大数据] 日期：2021-02-07 热度：115
[POJ 1811 Prime Test] Miller_Rabin + Pollard_rho 大数质数判断/质因子分解模板 题目链接 ：[POJ 1811 Prime Test] 题意描述 ：判断N是否为质数，如果是，求最小的质因子( 2 ≤ N 2 54 )。 解题思路 ：Miller_Rabin + Pollard_rho 模板走起。 #include cti[详细]
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干货丨企业级大数据知识图谱产品的构建及应用
所属栏目：[大数据] 日期：2021-02-07 热度：115
报道大数据企业： 大数据产品、大数据方案、 ? 大数据人物 分享大数据干货： 大数据书籍、大数据报告、 大数据视频 本文系大数据人精选自网络。欢迎更多优质原创文章投稿给大数据人：289585305@qq.com 导读： 大数据，一个现今人人都在讨论的火爆话题。大数[详细]
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FP-growth算法挖掘频繁项集
所属栏目：[大数据] 日期：2021-02-07 热度：84
概述 FP-growth算法基于Apriori构建，但在完成相同任务时采用了一些不同的技术。这里的任务是将数据集存储在一个特定的称作FP树的结构之后发现频繁项集或者频繁项对，即常在一块出现的元素项的集合FP树。这种做法使得算法的执行速度要快于Apriori，通常性能[详细]
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麦肯锡报告：让高管了解大数据分析
所属栏目：[大数据] 日期：2021-02-07 热度：97
原标题：Mobilizing your C-suite for big-data analytics 作者：Brad Brown,David Court,and Paul Willmott 编译：谢润超，工业和信息化部国际经济技术合作中心 来源：中国经济网 导读 现在，数据分析的力量正深刻影响着商业格局。大数据对公司的影响非常广[详细]
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自动机+高斯消元 ifrog1025 Magic boy Bi Luo with his excited
所属栏目：[大数据] 日期：2021-02-07 热度：181
传送门：点击打开链接 题意：告诉你ｎ个串，现在随机写字符，直到之前的字典里某个差un是当前写的串的子串时停止，问期望次数是多少． 思路：玲珑套路杯，求个自动机发现next数组就是接下来的状态,套个高斯消元就做完了.. #include map#include set#include[详细]
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HHUOJ 1003 数字整除（模拟大数整除）
所属栏目：[大数据] 日期：2021-02-06 热度：146
1003: 数字整除 时间限制: 1 Sec?? 内存限制: 128 MB 提交: 10?? 解决: 7 题目描述 定理：把一个至少两位的正整数的个位数字去掉，再从余下的数中减去个位数的5倍。当且仅当差是17的倍数时，原数也是17的倍数 。 例如，34是17的倍数，因为3-20=-17是17的倍数[详细]
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【报名】工业大数据深度挖掘应用与技术实现——清华大数据“技术
所属栏目：[大数据] 日期：2021-02-06 热度：151
大数据与工业数据的结合，使制造过程能进行分析、推理、判断、构思和决策等。通过人与机器的合作共事，去扩大、延伸和部分地取代人类专家在制造过程中的脑力劳动。它把制造自动化的概念更新，扩展到柔性化、智能化和高度集成化。然而，这一切又都必须服从企[详细]
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阶乘的精确值（大数）
所属栏目：[大数据] 日期：2021-02-06 热度：56
首先确定阶乘的位数。 我们知道整数n的位数的计算方法为：log10(n)+1 故n!的位数为log10(n!)+1 ? 如果要求出n!的具体值，对很大的n（例如n=1000000）来说，计算会很慢，如果仅仅是求阶乘的位数，可以用斯特林(Stirling)公式求解 ? 斯特林（Stirling）公式：[详细]
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LSHForest进行文本相似性计算
所属栏目：[大数据] 日期：2021-02-06 热度：110
LSH Forest: Locality Sensitive Hashing forest,局部敏感哈希森林， 是最近邻搜索方法的代替，排序实现二进制搜索和32位定长数组和散列，使用hash家族的随机投影方法近似余弦距离。 随机投影树，对所有的数据进行划分，将每次搜索与计算的点的数目减小到一[详细]
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【R语言数据处理】一步一步来分析数据之不知哪位收集的淘宝推荐
所属栏目：[大数据] 日期：2021-02-06 热度：50
文件名：淘宝最全年货大促特价整理 数据我先传百度云了，分享一下，你们看了就知道是什么样子的了，我改了一下名字，文件名：tbtj.xls 360云盘：https://yunpan.cn/cMTiN2Lyk5MpK 访问密码 d2cc 百度云：http://pan.baidu.com/s/1hsBHuGO 我们先来看下里面是[详细]
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DB、ETL、DW、OLAP、DM、BI关系结构图
所属栏目：[大数据] 日期：2021-02-06 热度：98
（1）DB/Database/数据库——这里一般指的就是OLTP数据库，在线事物数据库，用来支持生产的，比如超市的买卖系统。DB保留的是数据信息的最新状态，只有一个状态！比如，每天早上起床洗脸照镜子，看到的就是当时的状态，至于之前的每天的状态，不会出现的你的[详细]
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R语言-数据处理
所属栏目：[大数据] 日期：2021-02-06 热度：61
Reading Data 读取表格数据的函数read.table()以及read.csv() readLines()用于逐行读取文本文件 source()读取R代码的重要函数 dget()用来读取R代码文件 load()和unserialize()用于把二进制对象读入R Writing Data write.table() writeLines() dump() dput()[详细]
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简单粗暴的“大数据“解决方案
所属栏目：[大数据] 日期：2021-02-06 热度：51
这里说“大数据”确实有点哗众取宠，但确确实实是解决一些大数据量的情况。比如常用的布隆过滤器(BloomFilter)、常用的文本相似比较算法SimHash等，这里介绍的都是看上去是简单粗暴的方法，但当你深入了解后你就会发现什么叫简约而不简单，掌握这些常用的手[详细]
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连续属性离散化
所属栏目：[大数据] 日期：2021-02-06 热度：180
1. 离散化技术分类 连续属性的离散化方法也可以被称为分箱法，即将一组连续的值根据一定的规则分别放到其术语的集合中。 离散化技术可以根据如何对数据进行离散化加以分类，可以根据是否使用类信息或根据进行方向(即自顶向下或自底向上)分类。 如果离散化过[详细]
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【重！磅！干！货
所属栏目：[大数据] 日期：2021-02-06 热度：188
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