Attention-LSTM模型的python实现
1.模型结构Attention-LSTM模型分为输入层、LSTM 层、Attention层、全连接层、输出层五层。LSTM 层的作用是实现高层次特征学习;Attention 层的作用是突出关键信息;全连接层的作用是进行局部特征整合,实现最终的预测。 这里解决的问题是:使用Attention-L
(初学者强烈推荐)Ubuntu 配置hadoop 超详细教程(全过程)
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大数据技术之HBase(一)HBase简介、HBase快速入门、HBase进阶
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为什么说新一代流处理器Flink是第三代流处理器(论点:发展历史、区别、适用场景)
Flink 被认为是第三代流处理器,这是因为 Flink 在设计时参考了前两代流处理器的经验教训并引入了一些新的技术和思想,从而使得 Flink 具有更高的性能和更广泛的应用场景。下面我带大家了解一下流处理器从第一代到第三代的发展历史。对于有状态的流处理,当数据越来越多时,我们必须用分布式的集群架构
一文搞懂什么是数据仓库(Data Warehouse)数据仓库与数据库区别有哪些?什么是元数据?
前期回顾:⼤数据是如何产⽣的?大数据的特点是什么?什么是埋点?如何进行数据埋点?【超详细介绍】对于这么多种类,这么大体量的数据是如何存储的呢?所以数据仓库就应景而生了。目录数据仓库(数据是如何存储的)1 什么是数据仓库?2 数据仓库解决什么问题?3 数据仓库的主要特征4 数据仓库与数据库区别5 数据
Hadoop面试题及参考答案
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在Docker中,一个很重要的概念就是GraphDriver,它主要用于管理和维护镜像,包括把镜像从仓库下载下来,到运行时把镜像挂载起来可以被容器访问等,都是GraphDriver去完成的。可以看到宝塔的面板可以直接查看和从操作容器、Compose 、Compose 模板、镜像、网络、存储卷、仓库等
农业病虫害数据集与算法——调研整理
通过博客和文献调研整理的一些农业病虫害数据集与算法。
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Spark环境搭建JunLeon——go big or go home目录Spark环境搭建一、环境准备1、软件准备2、Hadoop集群搭建3、Anaconda环境搭建二、Spark Local模式搭建1、Spark下载、上传和解压2、配置环境变量3、配置Spark配置文件4、测试5、补充:spar
linux环境kafka安装及配置
linux环境kafka安装及配置过程(含zookeeper)
4种数据仓库建模方法
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不用机器学习不用大数据,给你讲通ChatGPT的深层原理
ChatGPT现在看来已经异常火爆了,很多人已经熟知,并且开始练习使用或者开始利用他开始实践了。但仍然有很多人在观望,在疑惑,今天狗哥不用那些高端大气的机器学习亦或是大数据还给你讲通ChatGPT深层到底是个啥逻辑。
倒排索引:ES倒排索引底层原理及FST算法的实现过程
这也许是你全网你能找到的最详细的倒排索引的底层解读。博主把倒排索引的讲解划分为以下七个部分,理解难度递增,可根据自身需要选择依次阅读或者针对性阅读。通常来说,应付一般的面试,理解第一部分即可。如果需要面试搜索相关业务的岗位,需要深层次理解倒排索引,可根据自身情况选择阅读。本文花费了作者大量的精力来论
如何部署WebSpoon9.0.0(Kettle的Web版本)
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增量表、全量表、拉链表的应用场景及优缺点详解
维度表:业务过程的业务实体,如:商品,用户,订单。代理键(自增列,可以充当主键)自然键(唯一区分,商品id,订单id)维度属性(商品的大小,颜色等)事实表:业务内特定事件的数据(大量的行),如:商品的销售记录。事实表的常见分类包括:全量表、增量表、流水表、拉链表。接下来,我们将重点介绍什么是全量表、
什么是幂等性?
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【SQL开发实战技巧】系列(七):从有重复数据前提下如何比较出两个表中的差异数据及对应条数聊起
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