双11的羊毛党 薅走的营销资源竟相当于 150214台 iPhone X 恶意数据请求如何分布？ 羊毛党们如何玩？ 腾讯云如何做？ 一张图带你了解
从 2009 年到 2021 年，从千万交易额到千亿交易额，双 11 已经开展了 12 年。如今，每年的双 11 以及一个月后的双 12，已经成为真正意义上的全民购物狂欢节。...是什么样的数据库撑起了 2021 年的双 11 双 12 的稳定进行？...《数据 Cool 谈》第三期，阿里巴巴大淘宝技术部双 12 队长朱成、阿里巴巴业务平台双 11 队长徐培德、阿里巴巴数据库双 11 队长陈锦赋与 InfoQ 主编王一鹏，一同揭秘了双 11 双 12 背后的数据库技术...在双 11 双 12，这种方式的弊端会被进一步放大。数据显示，在双 11 秒杀系统中，秒杀峰值交易数据每秒超过 50 万笔，是一个非常典型的电商秒杀场景。...“那这背后对于一个新的数据库产品类型的要求，实际上整个业界大家都是在探索阶段。” 写在最后 双 11 双 12 背后的数据库技术支持远不止于此。
商务智能系列文章目录 【商务智能】数据预处理 ---- 文章目录 商务智能系列文章目录 前言 一、数据预处理主要任务 二、数据规范方法 1、z-score 规范化 2、最小-最大规范化 三、数据离散方法...1、分箱离散化 2、基于熵的离散化 总结 ---- 前言 在进行数据分析之前 , 先要对数据进行预处理操作 , 本篇博客简要介绍常用的数据预处理方法 ; 一、数据预处理主要任务 数据预处理主要任务...: ① 数据离散化 : 分箱离散化 , 基于熵的离散化 , ChiMerge 离散化 ; ② 数据规范化 : 又称数据标准化 , 统一 样本数据的 取值范围 , 避免在数据分析过程中 , 因为属性取值范围不同..., 在数据分析过程中导致分析结果出现误差 ; 如 : 时间属性的数值 , 有用秒作为单位的 , 有用小时作为单位的 , 必须统一成同一个时间单位 ; ③ 数据清洗 : 识别 和 处理 数据缺失 , 噪音数据...( 信息与熵 | 总熵计算公式 | 每个属性的熵计算公式 | 信息增益计算公式 | 划分属性确定 ) 博客 ; ---- 总结 本博客主要讲解数据预处理需要进行的操作 , 数据规范化 , 数据离散化
大家好，我是老表～今天给大家分享几个自己近期常用的Pandas数据处理技巧，主打实用，所以你肯定能用的着，建议扫一遍，然后收藏起来，下次要用的时候再查查看即可。...拷贝 > 12 对于列/行的操作 简单说说 Panda是一个快速、强大、灵活且易于使用的开源数据分析和操作工具，在Python环境下，我们可以通过pip直接进行安装。...pip install pandas 在Python代码中使用pandas首先需要导入，： import pandas as pd 创建一个示例数据： # 统计一行/一列数据的负数出现的次数 df...进行数据合并前，首先需要确定合并的数据的表头都是一致的，然后将他们依次加入一个列表，最终使用concat函数即可进行数据合并。...> 12 对于列/行的操作 删除指定行/列 # 行索引/列索引 多行/多列可以用列表 # axis=0表示行 axis=1表示列 inplace是否在原列表操作 # 删除df中的c列 df.drop(
关于双偏振雷达数据处理和可视化之前在github发过matlab版的程序，以前的推送也专门说过气象数据处理：气象雷达数据II。...之所以想要再次更新是因为Python中有了更好的处理雷达数据的库--PyART，相较于之前发布的matlab程序而言，整体的设计都要好太多，所以就有了加入国内雷达数据到此库的想法。...国内S波段雷达数据读取的API已经添加了，而C波段双偏振多普勒雷达数据的读取API一直搁浅，其实整个程序在去年夏天已经完成，但因为存在一些小问题，一放就是差不多一年时间，这两天抽个时间把问题解决了。...c98dfile_archive('NUIST.20140928.070704.AR2') display = pyart.graph.RadarDisplay(radar) fig = plt.figure(figsize=(12...更多的使用方法和PyART提供的示例类似或见上述github链接中关于S波段雷达处理的NoteBook示例。 如有问题欢迎在github提issue，欢迎fork和PR。
1、处理重复数据1.1、防止表中出现重复数据可以在 MySQL 数据表中设置指定的字段为 PRIMARY KEY（主键） 或者 UNIQUE（唯一） 索引来保证数据的唯一性。...图片设置表中字段数据不能重复，可以设置双主键模式来设置数据的唯一性， 如果你设置了双主键，那么那个键的默认值不能为 NULL，可设置为 NOT NULL图片NSERT IGNORE INTO 与 INSERT...INTO 的区别： INSERT IGNORE：会忽略数据库中已经存在的数据，如果数据库没有数据，就插入新的数据，如果有数据的话就跳过这条数据。...1.3、过滤重复数据读取不重复的数据可以在 SELECT 语句中使用 DISTINCT 关键字来过滤重复数据。...图片1.4、读取不重复数据使用 GROUP BY 来读取数据表中不重复的数据图片1.5、删除重复数据图片也可以在数据表中添加 INDEX（索引） 和 PRIMAY KEY（主键）这种简单的方法来删除表中的重复记录
人工智能是近年来科技发展的重要方向，在大数据时代，对数据采集、挖掘、应用的技术越来越受到瞩目。...在我们新近翻译的《智能Web算法》(第2版)中，对Pedro Domingos教授的观点进行了高度的概括，提炼出12个注意点，为行业开发实践提供了重要参考： 注意点1：你的数据未必可靠 在实际应用中，有很多各种各样的原因会导致你的数据是不可靠的...事实上，除非是人为构造的数据集合，否则很难避免缺失数据问题的发生，如何处理数据缺失的问题是很有技巧的事情。实践中我们要么是干脆丢弃一部分残缺的数据，要么就是想办法计算一些数值去填补这些缺失值。...注意点8：泛化能力是目标 机器学习实践中最普遍存在的一个误区是陷入处理细节中而忘了最初的目标——通过调查来获得处理问题的普适的方法。...注意点12：相关关系不等同于因果关系 这一点值得反复强调，我们可以通过一句调侃的话来解释：“地球变暖、地震、龙卷风，以及其他自然灾害，都和18世纪以来全球海盗数量的减少有直接关系”。
在科学计算库中，我发现Pandas对数据科学操作最为有用。Pandas，加上Scikit-learn提供了数据科学家所需的几乎全部的工具。本文旨在提供在Python中处理数据的12种方法。...在继续学习之前，我会建议你阅读一下数据挖掘（data exploration）的代码。为了帮助你更好地理解，我使用了一个数据集来执行这些数据操作和处理。...# 2–Apply函数 Apply是一个常用函数，用于处理数据和创建新变量。在利用某些函数传递一个数据帧的每一行或列之后，Apply函数返回相应的值。该函数可以是系统自带的，也可以是用户定义的。...# 12–在一个数据帧的行上进行迭代 这不是一个常用的操作。毕竟你不想卡在这里，是吧？有时你可能需要用for循环迭代所有的行。例如，我们面临的一个常见问题是在Python中对变量的不正确处理。...编者按： 本文的作者提供了许多相关的阅读资料链接，请需要的读者朋友点击文末阅读原文http://www.analyticsvidhya.com/blog/2016/01/12-pandas-techniques-python-data-manipulation
选自《智能Web算法》（第二版） 达观数据编译 机器学习是人工智能研究领域的重要方向，在大数据时代里，对数据采集、挖掘、应用的技术越来越受到瞩目，并越来越创造出巨大的价值。...达观数据新近翻译的《智能Web算法》（第2版）中，对Pedro Domingos教授的观点进行了高度的概括，提炼出12个注意点，为行业开发实践提供了重要参考。...事实上，除非是人为构造的数据集合，否则很难避免缺失数据问题的发生，如何处理数据缺失的问题是很有技巧的事情。实践中我们要么是干脆丢弃一部分残缺的数据，要么就是想办法计算一些数值去填补这些缺失值。...08 注意点8：泛化能力是目标 机器学习实践中最普遍存在的一个误区是陷入处理细节中而忘了最初的目标——通过调查来获得处理问题的普适的方法。...12 注意点12：相关关系不等同于因果关系 这一点值得反复强调，我们可以通过一句调侃的话来解释：“地球变暖、地震、龙卷风，以及其他自然灾害，都和18世纪以来全球海盗数量的减少有直接关系”。
三、数据预处理 作者：Chris Albon 译者：飞龙 协议：CC BY-NC-SA 4.0 为 Scikit-Learn 转换 Pandas 类别数据 # 导入所需的库 from sklearn...sklearn.preprocessing import Binarizer import numpy as np # 创建特征 age = np.array([[6], [12...有一些常用的方法可以预处理分类特征：使用 pandas 或 scikit-learn。...预处理鸢尾花数据 from sklearn import datasets import numpy as np from sklearn.cross_validation import train_test_split...将测试数据的大小设置为完整数据集的 30％。
1 数据预处理解决什么问题 数据预处理是数据挖掘的重要一环，要使挖掘方案挖掘出丰富的知识，就必须为它提供干净、准确、简洁的数据。...实际使用的系统中，存在大量的模糊信息，有些数据设置还具有一定的随机性质。 2 数据预处理在数据挖掘中的定位 一个完整的数据挖掘系统必须包含数据预处理模块。...主要包括重复数据处理和缺值数据处理，并完成一些数据类型的转换。 数据清洗可以分为有监督和无监督两类。...正如你所见的，在R语言里你有许多方法来预处理数据集。 （1）数据科学家或开发者的大数据集预处理 诸如R或Python这样的编程语言可用于处理小数据集。...这些工具在底层人工智能的驱动下变得越来越智能。 下面的例子展示了如何使用两个开源数据科学工具KNIME和RapidMiner 来预处理Titanic数据集： ?
12月1日，在2022腾讯全球数字生态大会存储专场，腾讯云数据万象发布产品更新，与腾讯云对象存储COS共同打造智能存储生态，提供各类开箱即用的智能数据处理能力，帮助各行业用户挖掘数据价值，提高云上存储效能...作为一站式存+管+数据处理生产力平台，腾讯云数据万象聚焦云上内容生产场景，实现存用联动，为用户提供API、SDK、控制台、卡片式工具箱多种调用方式，提升用户体验。...除了灵活的架构，为辅助用户突破创作力枯竭瓶颈，提升人效，快速生产优质内容，腾讯云数据万象还整合了腾讯领先的 AI 富媒体技术和应用，将前沿的算法落地为开箱即用的数据处理工具百宝箱，用户可在数据万象中使用图片智能...、视频智能、语音智能、文档智能、文件处理、内容安全审核的多媒体数据处理全场景能力，灵活组装为社交分享、视频制作、电商广告等业务场景下的解决方案，覆盖内容采集、内容管理、内容处理、编辑、分发全链路的云上内容生产场景业务...再如，在与分秒帧的合作中，腾讯云数据万象不仅帮助客户平稳处理峰值需求，还达到了显著的降本效果。作为音视频云端生产协作平台，分秒帧为用户提供云原生的音视频处理和审片平台，日处理视频数据达到TB级。
上海浦东人工智能创新企业达观数据荣誉入选。 ? ?...达观数据的文本智能处理平台准确高效的文字处理表现，入围创新50强榜单是实至名归。达观数据从成立至今，一直致力于为企业实现文本自动化处理，是国内首家将自动语义分析技术应用于企业数据化运营的人工智能公司。...创始团队在文本挖掘领域已有10余年积累，多次斩获国际数据挖掘最高级别竞赛ACM KDD 和CIKM的世界冠亚军大奖，拥有30多项国家发明专利，并获得国内著名投资机构真格基金和软银赛富的多轮投资，成文中国文本智能处理领域的领跑者...达观数据：企业的文本智能处理专家 除了领先的技术实力，达观数据更重视让技术完美贴合企业的业务场景。...文档资料是各大企业中常见的信息承载与交流方式，企业如何利用先进的技术快速准确处理文档信息，完善企业文本的自动化处理能力，也是向智能化转型的关键一步。
达观数据作为人工智能领域优秀企业亮相本次大会，与全球知名的科学家、企业家、投资人、创业者共同探讨热门技术和应用，分享人工智能中文本智能处理的创新思路和行业应用。 ?...在本次大会上，达观数据相关负责人为大家展示了文档智能审阅系统： 基于达观核心技术团队在自然语言处理领域近10年技术积累，文档智能审阅系统可协助金融、制造、通信、法律、审计、媒体、政府多个行业的文字密集企业完成文档审阅工作...系统目前包含了常用的风险智能审核、关键信息智能抽取、文档内容智能纠错和智能比对等功能。通过智能化的处理方式，极大提升了企业文字自动化处理准确率和效率。...在达观数据为招商银行提供的智能推荐引擎中，通过千人千面的资讯内容和商品信息的精准推荐，极大提升了用户体验，企业的推荐内容点击率大幅提升。 在现场达观数据也特别介绍： ?...达观数据作为全球领先的文本智能处理专家，致力于为企业提供完善的文本挖掘、知识图谱、搜索引擎和个性化推荐等文本智能处理技术服务，也是国内首家将自动语义分析技术应用于企业数据化运营的人工智能公司。
大数据对监控数据处理的价值 大数据在对安防数据处理价值上主要体现在以下几个方面： 一、数据应用效率不断提升。...大数据智能监控的六大应用 大数据对安防监控数据处理能力的要求在六个应用中有具体体现，无论图像升级还是识别方式升级，其最终是在高清的基础上进一步突出了智能监控的作用。...这三大挑战在一定程度上反映出当前视频大数据处理领域存在的主要问题，同时也对视频大数据处理技术提出了更高的要求。 1、“存不下”主要体现在视频压缩编解码性能的限制。...在智能监控领域，传统的智能分析方法较多的是在CIF格式下进行算法处理，这样处理速度更易达到实时。当传统视频向高清视频转换过渡时需要多重处理策略相结合进行算法分析，这需要持续的研发革新。...见赛迪网：智能监控面临更大挑战 大数据处理需改善
2014年年底，NVIDIA 再为加速运算平台增添最新旗舰级产品，宣布推出全新 Tesla K80 双 GPU 加速器，专为机器学习、资料分析、科学和高效能运算 (HPC) 等广泛应用而设，提供多 2...效能方面， Tesla K80 双 GPU 加速器可透过一卡双 GPU 提供双倍传输量，内置 24GB GDDR5 存储器，每颗 GPU 有 12GB 存储器，比上代 Tesla K40 GPU 提供多两倍存储器处理更大的资料集分析...目前针对用户容易在选购中忽视的几个细节，特意整理如下： 1. 目前销售的Tesla K80为被动散热，适合装在机架式服务器上，不适合安装在工作站上。...如果您是使用工作站，就只能考虑选购Tesla K40C或者Tesla K20C。 2. Tesla K80是双GPU核的，因此您在编程的过程中要当作2颗GPU来使用。...两个GPU之间会透过一个PCIe桥接芯片（PLX），从开发的角度上，是两块Global memory，用P2P交换数据。 3.
随着新型望远镜的问世，将来一定会发现越来越多引力透镜的例子，对所有数据进行筛选就需要像这样的更快方法。重要的是，在笔记本电脑或手机上就可以进行神经网络分析。
通过数据预处理使得数据适应模型的需求。...sklearn中进行数据预处理的模块包括如下两种： (1) preprocessing：几乎包含数据预处理的所需要的所有函数； (2) Impute：专用的缺失值填充工具。...最常用的无量纲化处理方法包括数据归一化处理与标准化处理两种： 1. preprocessing.MinMaxScaler:数据归一化处理 数据归一化处理(Normalization，又称为Min-Max...:", scaler.var_) 输出如下所示： 三、sklearn中的数据缺失值处理方法 在实际的数据处理中，缺失值处理是最为重要的内容之一。...四、sklearn中的数据编码方法 对于大多数机器学习算法，比如逻辑回归、SVM、KNN登算法，它们只能处理数值型数据，而不能处理文字。
在前不久InfoQ主办的Qcon全球软件开发大会上，达观数据创始人陈运文博士受邀出席发表了《文本智能处理的深度学习技术》的演讲。...深度学习在人工智能领域已经成为热门的技术，特别是在图像和声音领域相比传统的算法大大提升了识别率。在文本智能处理中深度学习有怎样的具体实践方法？以下内容根据陈运文博士现场分享整理所得。...人工智能目前的三个主要细分领域为图像、语音和文本，老师分享的是达观数据所专注的文本智能处理领域。...文本智能处理，亦即自然语言处理，试图让机器来理解人类的语言，而语言是人类认知发展过程中产生的高层次抽象实体，不像图像、语音可以直接转化为计算机可理解的对象，它的主要应用主要是在智能问答，机器翻译，文本分类...文本数据经过清洗、分词等预处理之后，传统方法通过提取诸如词频、TF-IDF、互信息、信息增益等特征形成高维稀疏的特征集合，而现在则基本对词进行embedding形成低维稠密的词向量，作为深度学习模型的输入
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