大数据毕设项目 - 机器学习新闻算法实现 - python机器学习 深度学习
🔥 这两年开始毕业设计和毕业答辩的要求和难度不断提升，传统的毕设题目缺少创新和亮点，往往达不到毕业答辩的要求，这两年不断有学弟学妹告诉学长自己做的项目系统达不到老师的要求。为了大家能够顺利以及最少的精力通过毕设，学长分享优质毕业设计项目，今天要分享的是🚩机器学习新闻算法实现🥇学长这里给一个题目
【附代码】NumPy加速库NumExpr（大数据）
NumExpr 相对于 NumPy 的加速范围可以从 0.95 倍到 20 倍不等， 是 2 倍、3 倍或 4 倍的典型值，具体取决于 表达式和所用运算符的内部优化。
基于Python+Hadoop的热点新闻大数据分析可视化系统设计与实现
今天带来的是基于Python+Hadoop的热点新闻大数据分析可视化系统设计与实现，热点新闻分析系统利用计算机网络实现信息化管理，使整个热点新闻分析的发展和服务水平有显著提升。本文拟采用PyCharm开发工具， django框架、Python语言、Hadoop大数据处理技术进行开发，后台使用MySQ
HBase与ApacheFlink集成
1.背景介绍HBase与ApacheFlink集成是一种高性能、可扩展的大数据处理解决方案。在本文中，我们将深入了解HBase和ApacheFlink的核心概念、联系、算法原理、最佳实践、应用场景、工具和资源推荐以及未来发展趋势与挑战。1. 背景介绍HBase是一个分布式、可扩展、高性能的列式存储系
Go语言与消息队列：RabbitMQ与Kafka
1.背景介绍1. 背景介绍消息队列是一种在分布式系统中实现解耦的一种方式，它允许不同的系统或服务通过异步的方式传递消息。在现代分布式系统中，消息队列是非常重要的组件，它可以帮助我们实现高可用、高性能和高扩展性。Go语言是一种现代的编程语言，它具有简洁的语法、高性能和易于扩展的特点。在Go语言中，我们
flink词汇表
在检查点期间存储其快照的位置（的 Java 堆或文件系统）。
zookeeper源码(07)leader、follower和observer
本文分析zookeeper中leader、follower的核心工作流程
Flink多流转换（1）—— 分流&合流
本文介绍了flink多流转换中的分流和河流
HiveSQL常用函数
用于切割字符串格式: split('参数1','参数2'),这里的参数1为数据,参数2为切割方式细节:参数二可以用正则表达式举例。
Spark 依赖包加载方式
Spark 依赖包加载方式
数据湖 vs 数据仓库：选择正确的数据存储解决方案
1.背景介绍数据湖和数据仓库都是用于存储和管理大规模数据的解决方案。然而，它们之间存在一些关键的区别，这使得它们在不同场景下具有不同的优势和局限性。在本文中，我们将深入探讨数据湖和数据仓库的区别，以及如何根据不同的需求选择正确的数据存储解决方案。2.核心概念与联系2.1 数据湖数据湖是一种存储大规模
Kafka-实践-数据平台-美团技术团队
海源、仕禄、肖恩、鸿洛、启帆、胡荣、李杰等，均来自美团数据科学与平台部。
机器学习与大数据：互相推动的关系
1.背景介绍大数据和机器学习是当今最热门的技术话题之一。大数据技术为机器学习提供了数据的来源和支持，而机器学习又为大数据提供了分析和挖掘的方法。这种互相推动的关系使得两者在发展过程中不断地推动和促进彼此的进步。在本文中，我们将深入探讨大数据与机器学习之间的关系，并揭示它们如何共同推动技术的进步。2.
Rust消费kafka
【代码】Rust消费kafka。
2.6日学习打卡----初学RabbitMQ（一）
MQ全称Message Queue（消息队列），是在消息的传输过程中保存消息的容器。多用于系统之间的。两台计算机间传送的数据单位。消息可以非常简单，例如只包含文本字符串；也可以更复杂，可能包含嵌入对象。数据结构中概念。在队列中，数据先进先出，后进后出。
Flink问题解决及性能调优-【Flink根据不同场景状态后端使用调优】
Flink 实时groupby聚合场景操作时，由于使用的是rocksdb状态后端，发现CPU的高负载卡在rocksdb的读写上，导致上游算子背压特别大。通过调优使用hashmap状态后端代替rocksdb状态后端，使吞吐量有了质的飞跃（20倍的性能提升），并分析整理。
Flink｜《Flink 官方文档 - 应用开发 - Python API - 依赖管理》学习笔记
学习笔记如下：当 PyFlink 在本地运行时，用户可以将第三方 Python 库安装在本地 Python 环境中，并将机器学习模型下载到本地。但是，这个方法在远端运行 PyFlink 作业时无法生效。Python DataStream API 和 Python Table API 都提供了支持各种
Flink检查点（checkpoint）、 保存点（savepoint）的区别和联系
checkpoint和savepoint是Flink为我们提供的作业快照机制，他们都包含有作业状态的持久化副本。1、checkpoint的侧重点是容错，即Flink作业意外失败并重启之后，能够直接从早先打下的checkpoint恢复运行，且不影响作业逻辑的准确性。而savepoint的侧重点是维护，
Flink流处理案例：实时数据拓展
1.背景介绍在本文中，我们将深入探讨Apache Flink流处理框架的核心概念、算法原理和最佳实践，并提供一个具体的代码实例。通过这篇文章，我们希望读者能够更好地理解Flink流处理框架的优势以及如何应用于实际场景。1. 背景介绍Apache Flink是一个流处理框架，它可以处理大规模的实时数据
消息队列：RabbitMQ与Java集成
1.背景介绍1. 背景介绍消息队列是一种异步通信模式，它允许应用程序在不同的时间点之间传递消息。这种模式有助于解耦应用程序，提高系统的可扩展性和可靠性。RabbitMQ是一个流行的开源消息队列系统，它支持多种协议，包括AMQP、MQTT和STOMP。Java是一种流行的编程语言，它有许多库可以与Ra
