【AI&消费者行为】扶 AI 直上？老字号品牌产品设计来源对产品态度的影响研究·顶刊论文·2024-6-22
研究发现，在推广体验型产品时，虚拟主播使用社交型语言能显著提高顾客的购买意愿，而在推广搜索型产品时，任务导向型语言更有效。本文探讨了人工智能（AI）如何通过社交媒体改变消费者与供应商之间的互动，以及AI技术如何结合消费者在社交媒体上的参与度和消费者体验来影响消费者的购买意图。随着人工智能技术的发展，
Python爬虫---中国大学MOOC爬取数据（文中有数据集）
Python爬取中国大学Mooc网站的课程课程分类数据、课程数据、评论数据。包括36万条数据集，随便拿。并附带代码与解释。
四川古力未来科技抖音小店安全靠谱，购物新体验
未来，随着电商行业的不断发展和消费者需求的不断变化，四川古力未来科技抖音小店将继续保持其安全靠谱、品质保障的特色，不断提升自身的创新能力和服务水平。而四川古力未来科技抖音小店，更是以其安全靠谱、品质保障的特色，在众多抖音小店中脱颖而出，成为了消费者购物的新选择。同时，小店还将积极回应消费者的意见和建
【码银送书第二十一期】《大数据智能风控：模型、平台与业务实践》
商业银行作为金融中介机构，经营的本质是对风险的运营和管理。金融科技的高速发展和国家政策的扶持，驱动商业银行向数字化、信息化、智能化的更高阶段发展。在此背景下，商业银行更应抓住数字化转型机遇，建立覆盖风险识别、计量、分析、处置全流程的智能风控体系，全面提升银行风险防控能力。传统的风控体系中定性风险管理
基于大数据的农村产权交易与数据可视化平台设计和实现(源码+LW+部署讲解)
吉林省农村产权交易与数据可视化平台是一个综合性的在线服务平台，旨在促进农村产权的高效流转和交易。该平台提供用户注册、信息发布、政策法规查询、项目分类浏览等功能，支持集体资产、承包地经营权等各类农村产权的交易撮合。平台通过合同签订指导和项目评价机制保障交易的合法性及质量，同时后台系统管理和用户信息服务
Flink⼤状态作业调优实践指南：状态报错与启停慢篇
GeminiStateBackend是一款面向流计算场景的KV存储引擎，作为实时计算Flink版产品的默认状态存储后端（StateBackend）。性能卓越：在 Nexmark 测试中，Gemini 所有用例的性能都比 RocksDB 更优，其中约一半用例的性能领先 RocksDB 70%以上。
大数据的概念和特征
大数据的定义与特征
AI论文速读 |2024[TPAMI]【综述】自监督学习在时间序列分析的分类、进展与展望
自监督学习（SSL）最近在各种时间序列任务上取得了令人印象深刻的表现。SSL最突出的优点是减少了对标记数据的依赖。基于预训练和微调策略，即使少量的标记数据也能实现高性能。与许多已发表的关于计算机视觉和自然语言处理的自监督综述相比，仍然缺少针对时间序列 SSL 的全面综述。为了填补这一空白，我们在本文
ZooKeeper 环境搭建详细教程之三（真集群）
接下来我们来演示一下配置的详细过程命令，下面以三个虚拟机 node1，node2，node3 为例，安装目录/opt/apps/zookeeper。确保所有服务器上的相关端口（客户端端口 2181，以及集群内部通信端口 2888 和 3888）在防火墙中开放，允许集群间通信。ZooKeeper 集群
MapReduce排序机制（Hadoop）
mapreduce排序机制
工厂EHS环安卫管理具体有什么用？详细讲解安全，环保，中控监督，消防，职卫版块
制造企业需紧跟国家安全生产和环保法规标准，在技术创新和产业升级中完善EHS管理制度。定期开展安全巡查，整改问题，加强员工培训，严格监督环保工作。强化EHS管理可最小化减少对员工和环境的不良影响，确保安全生产，实现可持续发展。
Hive大数据任务调度和业务介绍
ZooKeeper和DolphinScheduler的使用
Spark写数据到Kafka
例如，对于一个List对象list，可以通过下标来访问元素，实际上是调用了list的apply方法。)：当对象的apply方法具有参数时，可以通过将参数放入圆括号中来调用，例如obj(arg1, arg2)。在Scala中，apply方法是一种特殊的方法，可以在对象名后面使用圆括号调用，就像调用一个
7 | 史上最全大数据笔记-Hive函数
先来看一下这个需求：求每个部门的员工信息以及部门的平均工资。在mysql中如何实现呢FROM empJOIN (FROM emp) tfrom emp A;通过这个需求我们可以看到，如果要查询详细记录和聚合数据，必须要经过两次查询，比较麻烦。这个时候，我们使用窗口函数，会方便很多。那么窗口函数是
大数据基础hadoop / hive / hbase
HDFS，它是一个文件系统，用于存储文件，通过目录树来定位文件；其次，它是分布式的，由很多服务器联合起来实现其功能，集群中的服务 器有各自的角色。。
Flink 窗口 概述
Flink是一种流式计算引擎，主要是来处理无界数据流的，数据源源不断、无穷无尽。想要更加方便高效地处理无界流，一种方式就是将无限数据切割成有限的“数据块”进行处理，这就是所谓的“窗口”（Window）。【把窗口理解成一个“桶”，Flink则可以把流切割成大小有限的“储存桶”，把数据分发到不同的桶里，
大数据自学路线笔记 持续更新中
大数据三大特征 数据存储（Apache Hadoop HDFS、Apache HBase、Apache Kudu、云平台）、数据计算（Apache Hadoop MapReduce 、Apache Spark、Apache Flink）、数据传输（Apache Kafka、Apache Pulsar
大数据实训（三）——MapReduce编程实例：词频统计
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Hadoop的性能优化与调优
1.背景介绍Hadoop是一个开源的分布式文件系统和分析平台，由Apache软件基金会开发。它可以处理大量数据，并提供高性能、高可用性和高扩展性。Hadoop的核心组件包括HDFS(Hadoop Distributed File System)和MapReduce。HDFS是一个分布式文件系统，可以
大数据基础知识-Hadoop、HBase、Hive一篇搞定
相应的，数据库由于规模较小，因此可以支持的数据规模较小，一般单张表中能存储百万条数据(最新版的MySQL经过优化，单表中可以存储千万条或者上亿条数据，即使是一亿条数据，也就10GB大小，且此时效率会非常低)。HBase数据存储依靠HDFS，HDFS存储数据具有一次写入，多次读取的特点，其不支持对数据
