大数据基于python的小红书服装行业趋势的数据分析及可视化系统
在对大数据的深入研究后，根据其前景，包括数据方面的发展与价值，本套系统从用户痛点需求进行分析入手，对系统架构进行了设计，随后完成了系统方面的具体设计，最后为数据入库对DB进行配置和设计，最后到系统搭建和编码实现，分别为后台数据处理，在数据转换方面包括数据的clean、临时存储落地，数据经过完全处理后
指标预警设置的方法及流程
如果你有具体的业务场景或需要进一步的帮助，可以告诉我更详细的信息。：为每个指标设定预警阈值，这些阈值可以是固定的数值，也可以是基于历史数据计算出的动态阈值。：根据预警的效果和业务需求，不断调整阈值和预警策略，确保预警系统能够及时准确地反映业务情况。：确定如何通知相关人员，常见的方式包括邮件、短信、即
hbase简介
Master 是所有 Region Server 的管理者，其实现类为 HMaster(服务器上有个HMaster进程)，主要作用如下: 对于表的操作:create, delete, alter对于 RegionServer 的操作:分配 regions 到每个 RegionServer，监控每个
【Hadoop】hadoop的路径分不清？HDFS路径与本地文件系统路径的区别
理解HDFS路径和本地文件系统路径的区别对于有效地使用Hadoop至关重要。通过清晰地区分这些路径，你可以更有效地管理你的数据和作业配置。记住，HDFS路径用于访问集群中存储的数据，而本地文件系统路径用于访问你的服务器或计算机上的文件。：Hadoop软件安装目录（本地文件系统）。：Linux系统中用
大数据-195 数据挖掘 机器学习理论 - 监督学习算法 KNN 近邻 代码实现 Python
当然只对比一个样本是不够的，误差会很大，他们就需要找到离其最近的 K 个样本，并将这些样本称为【近邻】nearest neighbor，对这 K 个近邻，查看它们都属于任何类别（这些类别称为称为【标签】labels）。我们常说的欧拉公式，即“欧氏距离”，回忆一下，一个平面直角坐标系上，如何计算两点之
防封！数字人直播防封！铭顺科技AI数智人抖音直播防封落地方案！！
3月，我们上线了超高清IP数字人系统，重新定义数字人，真正实现数字人与真人的100%还原，从嘴唇+牙齿+舌头+唇边肌肉+面部表情等多维度1:1还原真人形象。同时，我们铭顺科技作为国内领先的AI数智人+数字人私有化部署方案提供商，系统一次买断，无限克隆，可帮助客户无限克隆独属自己的数字人形象，铭顺科技
10个值得珍藏的高清壁纸、图片网站
高清壁纸和图片不仅能够美化我们的电子设备，还能为我们的日常生活增添一抹艺术色彩。无论是寻找灵感、放松心情，还是仅仅为了欣赏美，以下10个高清壁纸和图片网站，绝对不容错过。这些网站提供了各种风格和主题的图片，让我们一起探索这些精彩的图片世界吧！
数据中台变为了“昨日黄花“？Data+AI来助力！
数据中台变为了"昨日黄花"？Data+AI来助力！
大数据-202 数据挖掘 机器学习理论 - 决策树 sklearn 绘制决策树 防止过拟合
在每次分支的时候，不使用全部特征，而是随机选取一部分特征，从中选取不纯度相关指标最优的作为分支用的节点。我们之前提过，无论决策树模型如何进化，在分支上的本质都还是追求某个不纯度相关的指标的优化，而正如我们提到的，不纯度是基于节点计算出来的，也就是说，决策树在建树时，是靠优化节点来追求一棵优化的树，但
【Hadoop】电脑虚拟机开启/关闭Hadoop的操作
1.在Oracle VM VirtualBox管理器选中三个节点，右键开启
大数据-198 数据挖掘 机器学习理论 - scikit-learn 归一化 距离的惩罚
最近邻点距离远近修正在对未知分类过程中，一点一票的规则是 KNN 模型优化的一个重要步骤，也就是说，对于原始分类模型而言，在选取最近的 K 个元素之后，将参考这些点的所属类别，并对其进行简单计数，而在计数的过程中这些点一点一票，这些点每个点对分类目标点的分类过程中影响效力相同。但这实际上不公平的，就
2023_Spark_实验十一：RDD基础算子操作
Spark3.4.1, Scala 2.13 RDD基础练习，使用Spark-shell练习，使用IDEA练习
揭秘 JDQ 限流架构：实时数据链路的多维动态带宽管控|京东零售技术实践
京东 JDQ 团队结合降本增效的行业趋势，针对开源 Kafka 在限流技术方面的不足和局限性进行了深入研究，并在此基础上进行了创新性优化，开发出支持多维度、动态以及优先级等限流功能的 JDQ 带宽管控限流架构。本文将针对 Kafka 限流存在的问题，以及 JDQ 限流架构进行深入介绍。
从 Hadoop 迁移到数据 Lakehouse 的架构师指南
从 Hadoop 到数据湖仓一体架构的演变代表了数据基础架构的重大飞跃。虽然 Hadoop 曾经以其强大的批处理能力统治着大数据领域，但如今的组织正在寻求更敏捷、更具成本效益和现代化的解决方案。尤其是当他们越来越多地开始实施 AI 计划时。根本没有办法让 Hadoop 为 AI 服务。相反，越来越多
大数据-199 数据挖掘 机器学习理论 - 决策树 模型 决策与条件 香农熵计算
左图表示了特征空间的一个划分，假定现在只有 W10 和 W20 两个决策点，特征空间被决策点沿轴划分，并且相继划分相互正交，每个小矩形表示一个区域，特征空间上的区域构成了集合，X 取值为区域的集合。由于决策树表示一个条件概率的分布，所以深浅不同的决策树对应着不同的复杂度的概率模型，其中决策树的生成只
智能化升级：AI与大数据在TMS中的应用
例如，通过分析不同时间段的交通拥堵情况、车辆载重限制、司机工作时间等因素，系统能够动态调整运输计划，减少等待时间和空驶率，提高运输效率。在物流运输管理领域，TMS（运输管理系统）作为核心系统，通过集成AI技术和大数据分析，实现了智能调度、路线优化、异常预警等功能，显著提升了物流决策的精准度和效率。系
EureKa是什么?
Eureka 是一个源于 Netflix 公司的开源项目，主要用于实现服务注册和服务发现的功能。它是构建分布式系统中的微服务架构的一个关键组件。
大数据-197 数据挖掘 机器学习理论 - scikit-learn 泛化能力 交叉验证
在业务中，我们训练数据往往都是以往已经有的历史数据，但我们的测试数据却是新进入系统的数据，我们追求模型的效果，但是追求的是模型在未知数据集上的效果，在陌生的数据集上表现的能力被称为泛化能力，即我们追求的是模型的泛化能力。通常来说，我们认为经过验证集找出最终参数后的模型的泛化能力是增强了的，因此模型在
一、Hadoop：大数据处理之基石
伴随互联网的广泛普及以及信息技术的飞速发展，数据量以惊人之速度持续增长。传统的数据处理方式在面对如此大规模的数据之时，显得力不从心。为有效解决这一问题，Hadoop应运而生。其设计初衷乃是为了能够在廉价的硬件集群之上运行，从而实现对大规模数据的可靠存储以及高效处理。Hadoop作为大数据处理的基石，
广州rfid安全门禁系统
标题：广州RFID安全门禁系统的深度剖析与独特见解。
