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HDU 5666 Segment(大数+gcd)
所属栏目：[大数据] 日期：2021-05-29 热度：181
大意：给定一个直线方程x+y=p;（p为质数）求在第一象限围城的区域里格子的点数有多少。 思路：一条直线上的格子点数为gcd(x,y),那么我们可以直接用三角形上加内的总点数减去在直线上的点数那么在直线上的点数为gcd(x,y)=gcd(x,y-x)(yx)=gcd(x,p-y)=gcd(x,p)=[详细]
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基于3D彩票Knn算法的遗漏模式挖掘
所属栏目：[大数据] 日期：2021-05-29 热度：101
作者：白于空 关于3D彩票的介绍：略 摘要:根据遗漏模型；建立 期望遗漏，当前遗漏，平均遗漏，最大遗漏，遗漏方差 进行knn分类；挖掘模式； 直接在代码中传递表达信息；结论预测精度比期望值约高20%； import numpy as npimport pandas as pddata = pd.read_[详细]
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大数据下BI产品如何发挥最大价值
所属栏目：[大数据] 日期：2021-05-29 热度：93
看到这个题目，你是否总感觉云里雾里？你是否真正懂什么叫“大数据”？商业智能BI和大数据又有着什么千丝万缕的联系？为什么说商业智能BI能在大数据中发挥价值？ 大数据，指的是所涉及的数据资料量规模巨大到无法通过人脑甚至主流软件工具，在合理时间内达到[详细]
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帆软FineBI：人人可用的自助型BI，数秒呈现数据可视化
所属栏目：[大数据] 日期：2021-05-29 热度：117
今天给大家介绍一款上手度极低、可用做数据可视化的工具——帆软商业智能FineBI（www.finebi.com），它简单易用，人人可用，可以让业务人员自主、灵活、多样的可视化分析，无需任何技术，数秒实现数据可视化。借助FineBI，企业可以充分发掘数据价值，告别数[详细]
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数据处理（一）
所属栏目：[大数据] 日期：2021-05-29 热度：70
在实际项目开发中，归档解档以及writetofile用的相对较少，但也必须了解一下。 归档解档 一、归档解档的理解如下： /** * 可以存储自定义模型对象 * 1.归档相对于polist存储而言，它可以直接存储自定义模型对象，而polist文件需要将模型转化为字典才可以存储[详细]
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PAT 1007 A除以B (20) （大数取余+除法）
所属栏目：[大数据] 日期：2021-05-29 热度：62
思路：串的处理。 #includemap #includequeue #includecmath #includecstdio #includestack #includeiostream #includecstring #includealgorithm #define ll long long #define inf 0x3f3f3f3f #define eps 1e-8 #includevector #define ls l,mid,rt1 #defi[详细]
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科普：大数定律和赌博
所属栏目：[大数据] 日期：2021-05-29 热度：95
1713年，数学家伯努利严格的证明了概率论上第一个极限定理：大数定律。这个定理的意思是，当统计样本数量趋近于无穷大时，随机事件的概率将趋近于一个稳定值。 为了验证这个定理，伯努利还曾经扔了2万多次硬币，来描述这个定理，当扔硬币次数到2万次左右时，[详细]
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BI数据仓库构建和BI数据分析应用
所属栏目：[大数据] 日期：2021-05-29 热度：73
BI 数据仓库 是为了便于多维分析和多角度展示数据按特定模式进行存储所建立起来的关系型数据库。在商业智能系统的设计中，数据仓库的构建是关键，是商业智能系统的基础，承担对业务系统数据整合的任务，为商业智能系统提供数据抽[详细]
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如何通过流程挖掘改进业务步骤
所属栏目：[大数据] 日期：2021-05-29 热度：120
流程挖掘的定义 流程挖掘是一种方法，通过这种方法，组织可以从现有的系统中收集数据，以客观地可视化业务流程是如何运行的，以及如何改进它们。从流程挖掘中获[详细]
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【干货】你不得不知道的11款BI工具
所属栏目：[大数据] 日期：2021-05-29 热度：149
BI （BusinessIntelligence）即商业智能，越来越多的智能软件供应商推出可视化数据分析工具，应对企业业务人员的大数据分析需求。然而如果你觉得不是数据分析专业、没有挖掘算法基础就无法使用BI工具？NO，自助式分析工具已经让数据产品链条变得大众化。为了[详细]
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趣图：论医生和修电脑的相似性
所属栏目：[大数据] 日期：2021-05-29 热度：65
(点击 上方公众号 ，可快速关注) 《转发一张趣图：论医生和修电脑的相似性》 点击“ 阅读原文 ”，可查看更多 趣图/段子 ↓↓↓? （支持微信登录）[详细]
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【数字智能三篇】之一： 一页纸说清楚“什么是大数据”
所属栏目：[大数据] 日期：2021-05-29 热度：153
按：【数字智能三篇】 目前“大数据”、“推荐系统”、“深度学习”是数字智能领域的热点研究方向，相关的书籍也很火热，比如“大数据”仅这两年就出版了很多本，让一般人看的眼花缭乱。 本系列共分三篇，力求仅以一页纸的篇幅来系统完整地介绍以上这三个方[详细]
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C语言超大数相加求和、加减乘除算法实现
所属栏目：[大数据] 日期：2021-05-29 热度：123
#include?stdio.h#include?stdbool.h#include?string.h#include?stdlib.h#define?MAXLEN?20int?arr1[MAXLEN];int?arr2[MAXLEN];char?str1[MAXLEN];char?str2[MAXLEN];void?convertBin(int?intNum)?{???static?int?bitSize?=?32;???int?modBin?=?intNum??1;??[详细]
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hdoj 1002 A + B Problem II 大数
所属栏目：[大数据] 日期：2021-05-29 热度：110
A + B Problem II Time Limit: 2000/1000 MS (Java/Others)????Memory Limit: 65536/32768 K (Java/Others) Total Submission(s): 302658????Accepted Submission(s): 58410 Problem Description I have a very simple problem for you. Given two integers[详细]
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数据量太大？用Python处理数据密度过大障碍
所属栏目：[大数据] 日期：2021-05-29 热度：75
当我们需要观察比较2个变量间的关系时，散点图是我们首选图表。 可当数据量非常大，数据点又比较集中在某个区间中，图表没法看，密密麻麻的怎么看? 怎么办?这时[详细]
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让你在10分钟内掌握如何用Python将数据批量的插入到数据库
所属栏目：[大数据] 日期：2021-05-29 热度：131
本文基于python, 使用pandas, pymysql等三方库实现了向数据库中高效批量插入数据，一方面提供被网上很多瞎转载的答案给坑蒙了的人(因为我也是)，一方面自己也做[详细]
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Spark日臻完善之小文件是否需要合并?
所属栏目：[大数据] 日期：2021-05-29 热度：178
我们知道，大部分Spark计算都是在内存中完成的，所以Spark的瓶颈一般来自于集群(standalone, yarn, mesos, k8s)的资源紧张，CPU，网络带宽，内存。Spark的性能，[详细]
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5个可以帮助Pandas进行数据预解决的可视化图表
所属栏目：[大数据] 日期：2021-05-29 热度：98
数据科学行业中一个最常见的陷阱是花费数小时为他们的项目寻找最佳算法，而没有花足够的时间首先理解数据。 数据科学和机器学习项目的结构化方法从项目目标开始[详细]
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大数据在疫情期间对货运运营商的安全不可估量
所属栏目：[大数据] 日期：2021-05-29 热度：136
大数据对于避免许多危机非常重要。采用大数据应对冠状病毒疫情危机是一个很好的例子。越来越多的国家和组织正在使用大数据来促进社交距离，加强联系追踪并找到新[详细]
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数据科学家vs数据分析师，到底有啥差异？
所属栏目：[大数据] 日期：2021-05-28 热度：104
数据科学和机器学习两个领域很容易混淆，从职责描述上还是大家的普遍印象里，这两个职位都差不多。相较之下，数据科学和数据分析这两个职位更容易区分。它们虽有[详细]
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大数据和物联网是如何相辅相成的？
所属栏目：[大数据] 日期：2021-05-28 热度：191
分析大数据 物联网传感器持续接收来自大量连接的异构设备的数据。随着联网设备数量的增加，物联网系统需要具有可伸缩性，以适应数据的流入。分析系统处理这些数[详细]
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粉碎二八法则！每个数据科学家都得会一点SparkMagic
所属栏目：[大数据] 日期：2021-05-28 热度：135
著名的帕累托法则，即80/20定律，告诉我们：原因和结果、投入和产出、努力和报酬之间存在着无法解释的不平衡。即使是21世纪最具吸引力的工作，数据科学依然逃不[详细]
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社交大数据如何助力社会风险问题？
所属栏目：[大数据] 日期：2021-05-28 热度：113
在网络空间治理中运用社交大数据 当今社会，社交媒体已经成为用户内容获取与危机风险传播的主要渠道。根据艾瑞咨询发布的《2019年中国移动社交行业研究报告》，[详细]
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据挖掘中所需的概率论与数理统计知识
所属栏目：[大数据] 日期：2021-05-28 热度：57
据挖掘中所需的概率论与数理统计知识 ??（ 关键词：微积分、概率分布、期望、方差、协方差、数理统计简史、大数定律、中心极限定理、正态分布 ） 导言 ：本文从微积分相关概念，梳理到概率论与数理统计中的相关知识，但本文之压轴戏在本文 第4节 （ 彻底 颠[详细]
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【轰炸】大数据分析2015年中国留学生回国就业蓝皮书
所属栏目：[大数据] 日期：2021-05-28 热度：58
本文摘自数据观 前几日，教育部公布了《中国留学回国就业蓝皮书2015》。蓝皮书中介绍，1978年至2015年底，我国累计出国留学人数404.21万，年均增长率19.06%，累计回国人数221.86万。留学回国就业人员的基本特征有哪些?就业情况怎么样?一起跟天道丝丝小编看看[详细]
