大数据的计算机学习与预测分析
1.背景介绍大数据是指由于互联网、社交媒体、移动互联网等新兴技术的兴起，数据量大、增长迅速、多样化、实时性强的数据集。大数据的涌现，为计算机学习和预测分析提供了广阔的舞台。计算机学习是一种通过计算机程序自主地学习、自适应地改进的科学，其核心是学习算法。预测分析是利用数据挖掘、数据分析、统计学、人工智
批量下降法与随机下降法在大数据环境中的应用
1.背景介绍大数据是指数据的规模、速度和复杂性超过传统数据处理技术能够处理的数据集。随着互联网、移动互联网、社交网络等产生和发展，大数据已经成为当今世界各个领域的重要资源。大数据的应用范围广泛，包括金融、医疗、教育、科研、政府、物流等各个领域。在大数据环境中，传统的优化算法往往无法满足实际需求，因为
智能化工：如何利用大数据提升产业链效率
1.背景介绍智能化工是一种利用大数据技术来提升产业链效率的新兴领域。在现代化工制造中，数据量大、实时性强、各种源头多，这为智能化工提供了广阔的发展空间。智能化工可以帮助企业更有效地管理资源、优化生产流程、提高产品质量、降低成本、预测市场需求等，从而提升整个产业链的效率。1.1 产业背景随着全球化的深
Flink
unboundedandboundedFlink的世界观是数据流，对Flink而言，其所要处理的主要场景就是流数据，批数据只是流数据的一个极限特例而已，所以Flink也是一款真正的流批统一的计算引擎。无界流：有定义流的开始，但没有定义流的结束。它们会无休止的产生数据。无界流的数据必须持续处理，即数据
工业大数据：制造业中的优化策略
1.背景介绍在当今的数字时代，数据已经成为了企业竞争力的重要组成部分。随着互联网、人工智能、大数据等技术的发展，制造业也开始广泛运用这些技术来提高生产效率、降低成本、提高产品质量。在这篇文章中，我们将讨论工业大数据在制造业中的优化策略，包括背景介绍、核心概念与联系、核心算法原理和具体操作步骤、数学模
大数据平台环境搭建---- Hive&MySql数据库组件配置
hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，用来进行数据提取、转化、加载，这是一种可以存储、查询和分析存储在Hadoop中的大规模数据的机制。警告：mysql-community-common-5.7.25-1.el7.x86_64.rpm: 头V3 DSA/SHA1 Signature, 密钥
流式计算框架比较：Apache Flink vs. Apache Stor
1.背景介绍流式计算是一种处理大规模数据流的技术，它可以实时处理大量数据，并提供快速的分析和决策。在大数据时代，流式计算已经成为了一种重要的技术手段，它可以帮助企业更快地响应市场变化，提高业务效率。Apache Flink和Apache Storm是两个流行的流式计算框架，它们都是开源的，具有强大的
Spark编程实验五：Spark Structured Streaming编程
通过实验掌握Structured Streaming的基本编程方法；掌握日志分析的常规操作，包括拆分日志方法和分析场景。
水库大坝安全在线监测系统守护水利工程的坚实屏障
通过WX-DB1水库大坝安全在线监测系统，我们能够在第一时间掌握大坝的运行状态，及时发现潜在的安全隐患，为防止灾难的发生提供了强有力的保障。
大数据平台环境搭建---- Zookeeper组件配置
ZooKeeper 是一个分布式的，开放源码的分布式应用程序协调服务，它包含一个简单的原语集，分布式应用程序可以基于它实现同步服务，配置维护和命名服务等。在分布式应用中，由于工程师不能很好地使用锁机制，以及基于消息的协调机制不适合在 某些应用中使用，因此需要有一种可靠的、可扩展的、分布式的、可配置的
第十章：AI大模型的未来发展 10.3 AI大模型的商业机会
1. 背景介绍1.1 人工智能的崛起随着计算能力的提升和大量数据的积累，人工智能（AI）在过去的几年里取得了显著的进展。尤其是深度学习技术的发展，使得计算机在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域取得了令人瞩目的成果。这些成果不仅推动了AI技术的发展，也为商业领域带来了巨大的机会。
Flink从入门到实践（二）：Flink DataStream API
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8 分钟看完这 7000+ 字，Flink 时间窗口和时间语义这对好朋友你一定搞得懂！外送窗口计算和水印一并搞懂！！！
场景1：电商场景中计算每种商品每1min的累计销售额。场景2：我们在观看直播时，直播间的右上角会展示最近1min的在线人数，并且每隔1min会更新一次。场景3：一件商品被推荐给我们时，展示着这个商品累计的销量，并且销量还会不断地更新（假设10s更新一次）。当我们仔细分析这3个场景中计算的实时指标时，
大数据在零售行业的应用与成功案例
1.背景介绍大数据是指通过各种计算机技术和软件工具来整合、存储、分析和挖掘的数据集，这些数据通常非结构化且非常庞大。随着互联网和人工智能技术的发展，大数据已经成为许多行业的重要驱动力，包括零售行业。零售行业是一种直接向消费者提供商品和服务的经济活动，涉及到的商品和服务包括食品、服装、家居用品、娱乐设
使用 git 上传文件时，运行 命令 git pull origin 时未成功，出现报错信息
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初识Hadoop-概述与关键技术
高速发展的信息时代，新一轮科技革命和变革正在加速推进，技术创新日益成为重塑经济发展模式和促进经济增长的重要驱动力量，而“大数据”无疑是核心推动力。那么，什么是“大数据”呢？如果从字面意思来看，大数据指的是巨量数据。那么可能有人会问，多大量级的数据才叫大数据？不同的机构或学者有不同的理解，难以有一个非
ElasticSearch-学习笔记02【ElasticSearch索引库维护】
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混合云的大数据解决方案：实现企业数据的高效分析与挖掘
1.背景介绍大数据技术在过去的几年里发展迅速，成为企业竞争力的重要组成部分。随着数据量的增加，传统的数据处理方法已经无法满足企业的需求。因此，大数据技术在企业中的应用越来越广泛。混合云计算是一种将公有云和私有云结合使用的模式，可以为企业提供灵活性、安全性和成本效益。在大数据领域，混合云计算可以帮助企
Spark性能优化：提高计算速度与资源利用率的实用技巧
1.背景介绍1. 背景介绍Apache Spark是一个开源的大规模数据处理框架，它可以处理批量数据和流式数据，并提供了一个易用的编程模型。Spark的核心组件是Spark引擎，它负责执行用户的计算任务。在大规模数据处理中，Spark性能优化是非常重要的，因为它可以提高计算速度和资源利用率。在本文中
创建表：HBase表的定义与创建
1.背景介绍在大数据时代，HBase作为一种高性能、可扩展的列式存储系统，已经成为了许多企业和组织的首选。本文将深入探讨HBase表的定义与创建，揭示其核心概念、算法原理、最佳实践和实际应用场景。1. 背景介绍HBase是Apache Hadoop项目的一个子项目，基于Google的Bigtable
