全球靶向放射性核素治疗市场展望：2030年市场规模预计将达到4419.9百万美元
我们将不断努力，通过优化关键词分布、提高内容质量和简练语言，确保文本结构清晰、信息点明确，为用户提供有价值的内容。综上所述，靶向放射性核素治疗行业通过市场调研、市场竞争分析和关注客户需求，不断提升自身竞争力，为客户提供更优质的产品和服务。此外，关注客户需求是我们不断创新的动力源泉。通过与客户保持紧密
CrowdStrike究竟是什么，为何能让全球电脑瘫痪？
CrowdStrike是一家提供在线安全解决方案的公司，其软件需要更深层次地访问计算机的操作系统来扫描威胁，昨天的事故或源于CrowdStrike发布的软件代码更新与Windows系统的交互方式有误而崩溃。7月19日周五，微软系统发生了全球大宕机事故，市场陷入混乱，多家企业的运营出现问题，事件背后的
从Excel高手到SQL大师-解锁数据分析的无限潜力 -10分钟读懂职场必备技能
Excel 和 SQL 是数据分析的两大利器，但它们有着显著差异。本文深入探讨了从 Excel 到 SQL 的进阶之路，涵盖基础知识转化、SQL 核心操作和高级特性。我们通过实例讲解了窗口函数、CTE、递归查询等进阶技巧，展示了 SQL 在处理大规模复杂数据时的强大优势。掌握 SQL 不仅能提升数据
MySQL数据库，生产1亿条数据如何快速安全导出？附脚本
①如何从mysql导出大约1亿条记录，给下游系统使用？ ②如何保证导出对生产正在使用的库尽量无影响？ ③如何保证导出后数据可以进行适当变形，比如主键可以加前缀什么的？
基于Hadoop平台的电信客服数据的处理与分析④项目实现：任务17：数据分析
JDBCUtil类：用于创建MySQL的JDBC连接、关闭连接。//定义JDBC连接器实例化所需要的固定参数/*** 实例化JDBC连接器对象*/try {/*** 释放连接器资源*/try {= null &&!= null &&!= null &&!JDBCInstance类：用于以单例模式获取
【全部更新完毕】2024钉钉杯大数据建模挑战赛A题详细思路代码文章成品手把手教学-烟草营销案例数据分析
针对问题一和问题二，通过构建两种不同类型的时间序列预测模型——ARIMA模型和LSTM模型，分别预测A1和A2两个香烟品牌的未来销量以及预测A3和A4两个香烟品牌的未来销售金额。而LSTM模型则通过其在处理长时间依赖性和非线性关系方面的优势，提供了对销量趋势的平稳且保守的预测，适合历史数据波动大且趋
AI数据管理产品介绍之VAST Data
VAST Data**提出了一种新的分离式、Shared-Everything架构**称为DASE，它将计算逻辑与系统状态和存储解耦，然后通过超低延迟的NVMe网络将两者连接起来，系统所有状态对所有计算共享，计算可以直接访问后端持久化的元数据（在SCM上）和数据（在超大规模SSD上），计算规模与存储
基于hive数据库的泰坦尼克号幸存者数据分析
泰坦尼克号是当时世界上体积最庞大、内部设施最豪华的客运轮船，有“永不沉没”的美誉。然而不幸的是，在它的处女航中，泰坦尼克号便遭厄运——它从英国南安普敦出发驶向美国纽约。（1）列名介绍PassengerID->乘客IDSurvived->是否生还Pclass->船舱级别Name->姓名Sex->性别A
技术干货 | AI驱动工程仿真和设计创新
在当今快速发展的技术领域，人工智能（AI）、机器学习和深度学习等技术已经成为推动工程仿真和设计创新的关键力量。
Datawhale AI 夏令营 市场博弈和价格预测 EDA 探索性数据分析
基于挑战赛“市场博弈和价格预测”使用探索性数据分析（EDA）深入理解赛题。
Python数据风险案例54——人工智能热门概念股爬虫分析其价值(三因子模型)
爬虫获取人工智能概念股数据，并使用三因子模型分析其投z价值。
【python】Python中采集Prometheus数据，进行数据分析和可视化展示
Prometheus是一个开源的监控和警报工具，专门用于记录和查询时间序列数据。它提供了一个强大的查询语言PromQL（Prometheus Query Language），允许用户根据不同的标签和指标选择特定的时间序列数据。在Python中，我们可以通过Prometheus的HTTP API来采集
使用 Selenium 和 Python 抓取 CSDN 博客所有文章 附源码
这段代码提供了一个基础的网页数据抓取示例，通过进一步的扩展和优化，可以实现更复杂和多样化的数据抓取需求。
数据采集与预处理【大数据导论】
重复值
AI盛行的今天还有必要学习数据分析吗？
在AI盛行的时代，是否还有必要继续学习数据分析？数据分析的价值是否会被AI取代？
潜在因果框架：一窥因果关系的秘密
你是否曾经好奇，为什么某些政策能够成功，而另一些却未能奏效？你是否想知道，是什么因素真正影响了我们的健康、经济和社会行为？在数据分析的世界中，因果关系的揭示比你想象的更加复杂和关键。《潜在因果框架：一窥因果关系的秘密》将带你深入探索这一神秘而强大的工具，从基础概念到实际应用，再到未来展望，全面解析如
大数据环境下的房地产数据分析与预测研究的设计与实现
其中，number_1代表数据总条数，max_2表示最高单价的房屋信息，mean_3为平均单价，max_4为最高总价的房屋信息，index_5和values_5分别为每个区域的平均房屋单价的降序排列的索引和值，index_6和values_6为部分市区的平均总价的索引和值，number_7为单价分区
【Spark快速大数据分析】四、键值对操作 - Pair RDD的转化操作
键值对：rdd ={(1,2), (3,4), (3,6)};other={(3,9)}在为每个键计算全局的总结果之前，先自动在每台机器上进行本地合并，
.net core 发送消息到kafka，Doris进行消费，
kafka推送消息到Doris，然后进行消费，数据分析
数据开发/数仓工程师上手指南(一)数仓概念总览
数据库设计用于支持日常业务操作和事务处理。数据结构高度规范化，注重数据的一致性和实时性。优化事务处理性能，处理频繁的读写操作。数据仓库设计用于支持数据分析和决策支持系统。数据结构非规范化，存储大量的历史数据。优化查询性能，支持复杂的多维分析和大规模数据处理。数据库(Database)数据仓库(Dat
