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数据使用的5种主要数据挖掘技术

数据挖掘涉及“处理数据和识别信息中的模式和趋势”,根据IBM所说,“数据挖掘原理已经存在了许多年,但是随着大数据的出现,它更为流行了。” 数据挖掘技术帮助专业人员了解可用数据集。这些技术可以为企业和其他组织提供描述性和预测性的能力。 1 关联规则 关联规则使两个或多个项之间的关联以确定它们之间的模式。 每个答案将会引出进一步的问题,该问题又可被用于分类或识别可被进一步分类的数据,或者可以基于每个答案进行预测。 将数据分成多个叶结点,所有叶结点的数据记录数的加和等于输入数据的记录总数。 这种数据挖掘技术经常被用来助于理解用户购买行为。许多零售商通过数据和序列模式来决定他们用于展示的产品。 成都加米谷教育,专注于大数据人才培养,9月下旬数据分析与挖掘培训班新课正在火热咨询报名中,活动好礼可叠加使用!

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浅谈大数据建模的主要技术:维度建模

关系型数据库的数据仓库,其实都面临如下问题: 怎么组织数据仓库中的数据? 维度建模理论和技术也是目前在数据仓库领域中使用最为广泛的、也最得到认可和接纳的一项技术。 今天我们就来深入探讨 Ralph Kimball 维度建模的各项技术,涵盖其基本理论、一般过程、维度表设计和事实表设计等各个方面,也为我们后面讲Hadoop 数据仓库实战打下基础。 事实表通常和一个 企业的业务过程 紧密相关,由于一个企业的业务过程数据构成了其所有数据的绝大部分,因此事实表也通常占用了数据仓库存储的绝大部分。 即使是没有任何技术背景或者维度建模背景知识的业务人员,也很容易理解,更何况目前的存储成本极低,多出的这份存储开销相比后续每次的关联计算、用户使用和学习成本来说,是非常划算的。

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    容器技术主要机制

    容器技术主要机制 定义:包含相应应用程序组件的服务实例即为容器(Container)。 在容器技术支持下,能够从现有硬件资源中获取更丰厚的性能回报。用户可以在一个内核上运行基于不同库和环境的应用,对计算的衡量也可以采用不同单位,包括从一个物理或虚拟机到更细粒度更灵活的容器实例等。 容器技术不是虚拟化的替代方案,它还不能取代全系统的服务器虚拟化技术,全虚拟化技术的多数应用场景是面向高度复杂服务的云基础设施,为其提供计算、存储、迁移等服务。 容器技术优缺点: 优点: (1)轻量级、易扩展:虚拟机自身是一个完备系统,拥有虚拟化的硬件和特定资源,如果每个VM有2GB容量,则10个虚拟机就需要20GB;若采用容器,因为共享其操作系统内核,

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    dubbo SPI 主要配置技术解读

    dubbo 的SPI 不但实现了实现类的动态加载,还实现了类似spring 的IOC,AOP的功能

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    主要看气质,十令人叹为观止的数据中心

    提到数据中心,可能你会想到的是冰冷的设备。然而,并不是所有的数据中心都是冷冰冰的,今天我们来看下全球十美的令你惊叹的数据中心。 微软芝加哥数据中心 微软最大的数据中心,芝加哥数据中心占地面积70万平方英尺,一层就像一个停车场,停放着几辆拖车,上面放着集装箱。 ? 谷歌数据中心 谷歌允许任何人通过网页浏览来观看数据中心,但谷歌对实地建筑中心实施了严防保卫,对其数据中心的电脑等都是保密的,只是提到谷歌有很多的服务器。 ? 下面我们先看一下这个数据中心的图赏。 ? 超级数据中心SuperNAP 它是一个数据中心生态城,也是近几年全球最成功的数据中心商业案例之一,值得全球数据中心业界的瞩目和学习。 ? Facebook俄勒冈州数据中心 该数据中心位于俄勒冈州普林维尔(Prineville),耗资上千万美元打造,属于未来派的节能数据中心。

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    k8s主要概念梳理!

    k8s已经成为了绝对热门的技术,一个上点规模的公司,如果不搞k8s,都不好意思出去见人。安装k8s要突破种种网络阻碍,但更大的阻碍还在后面... xjjdog之前写过两篇Docker原理的文章,指出其中两个使用到的底层技术,就是namespace和cgroup,k8s在使用多个容器的时候,用到的就是共享namespace,这样Pod里的容器就可以通过 同理的,Pod 可以挂载多个共享的存储卷(Volume),这时内部的各个容器就可以访问共享的 Volume 进行数据的读写。 ? apiVersion: v1 #本版号 kind: Service #创建的资源类型 metadata: #元数据必选 namespace 这是默认的行为,就是一个coredns的插件 NodePort 提供一个静态端口(NodePort)来暴露服务,主要使用的技术是NAT LoadBalancer LoadBalancer主要用于做外部的服务发现

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    学习技术先要理解主要的概念

    笔者很喜欢技术,从移动端、后台、再到算法都有学过。学过了各种技术之后,觉得技术很多技术其实相通的,有时候觉得这是对世界的一个朴素的理解。 学技术首先要要去理解技术中涉及的一些英文的名字,以及一些主要的概念。如果把这些概念都理解了,有了主要的脉络,再看细节就很容易了。 Android移动端技术主要有哪些呢 ? 应用层来说:Activity是如何启动的,view如何绘制,如何把数据刷新与界面刷新分开;网络数据请求怎么刷新;本地数据存储是用provider,文件,还是sqlite;数据是否需要加密;远程配置如何实现 对于算法来说,这里说的算法主要指的是机器学习算法和深度学习算法。 对于大数据来说,常用的大数据套件,hdfs,haase,spark,flink,hbase,clickhouse,kettle,数据湖等技术原理与实现。

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    机器人主要技术参数

    由于机器人的结构、用途和用户要求的不同,机器人的技术参数也不同。一般来说,机器人的技术参数主要包括自由度、工作范围、工作速度、承载能力、精度、驱动方式、控制方式等。 产品说明书中一般提供了主要运动自由度的最大稳定速度,但是在实际应用中仅考虑最大稳定速度是不够的。这是因为运动循环包括加速启动、等速运行和减速制动三个过程。 一般低速运行时,承载能力,为安全考虑,规定在高速运行时所能抓起的工件质量作为承载能力指标。 ?                驱动方式 是指机器人的动力源形式,主要有液压驱动、气压驱动和电力驱动等方式。 控制方式 指机器人用于控制轴的方式,目前主要分为伺服控制和非伺服控制。

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    HDR关键技术主要标准介绍

    HDR相关技术组织 本节对主要HDR技术规范进行总结。由于HDR技术本身基于UHDTV,因此在HDR技术中,除了对显示设备的亮度范围进行了提升之外,对显示设备的颜色范围也作了提升。 SMPTE SMPTE在HDR方面的标准主要集中在两方面:EOTF(电光转换函数)曲线的标准以及元数据的标准。 SMPTE Standard ST 2094:2016 [3]:该标准中对HDR技术中使用的动态元数据进行了定义。 ITU ITU主要对HDR技术中的颜色范围进行了规定。 动态元数据 SMPTE ST 2094标准中对HDR技术的动态元数据进行了标准定义。 对于高动态范围的显示设备以及低场景亮度,通常会使用的指数值,例如1.6.而对于低动态范围的显示设备与高场景亮度,通常会选择1.3左右的指数值。

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    关于大数据技术主要具有以下四个方面的特点

    关于大数据技术主要具有以下四个方面的特点 大数据可以实时地为企业撷取、管理、处理、整理数据,生成企业所需要的数据资料,因此大数据也蕴含着很高的商业价值,被称为“数字生产力”。 所以越来越多的企业开始重视大数据建设 一.大数据技术可存储巨量数据数据技术一般使用艾萨华公司(LSI)开发的芯片存储技术(以下简称LSI 技术),可存储数据超过宇宙天体数的三倍以上,互联网一天所产生的数据内容可以刻满 艾萨华公司的芯片存储技术可存储的数据能够达到千万亿(PB)、百亿亿(EB)乃至十万亿亿(ZB)的级别 二.大数据技术可以抓取、收集类型繁杂的数据 包括各种各样的语音、非结构化数据、图像、文本信息、地理位置信息 ,货物周转速度快,应在哪个位置的港口部署海运业务,大数据已经成为智慧物流的引擎 四.计算速度快 采用非关系型数据技术(NoSQL)和数据库集群技术(MPP NewSQL)快速处理非结构化以及半结构化的数据 ,以获取高价值信息,这与传统数据处理技术有着本质的区别

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    数据技术分享:十开源的大数据技术

    数据已然成为当今热门的技术之一,开源让越来越多的项目可以直接采用大数据技术,下面就来盘点受欢迎的十开源的大数据技术。 ? 1.Hadoop——高效、可靠、可伸缩,能够为你的数据存储项目提供所需的YARN、HDFS和基础架构,并且运行主要的大数据服务和应用程序。 两个最重要的特性是其强大的用户界面和良好的数据回溯工具。堪称大数据工具箱里的瑞士军刀。 ? 4.Apache Hive 2.1——Hive是建立在 Hadoop 上的数据仓库基础构架。 它提供了一系列的工具,可以用来进行数据提取转化加载(ETL),这是一种可以存储、查询和分析存储在Hadoop 中的大规模数据的机制。 5.Kafka——Kafka是一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统,它可以处理消费者规模网站中的所有动作流数据。它已成为大数据系统在异步和分布式消息之间的最佳选择。

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    数据已然成为当今热门的技术之一,开源让越来越多的项目可以直接采用大数据技术,下面就来盘点受欢迎的十开源的大数据技术。 ? 1.Hadoop——高效、可靠、可伸缩,能够为你的数据存储项目提供所需的YARN、HDFS和基础架构,并且运行主要的大数据服务和应用程序。 两个最重要的特性是其强大的用户界面和良好的数据回溯工具。堪称大数据工具箱里的瑞士军刀。 ? 4.Apache Hive 2.1——Hive是建立在 Hadoop 上的数据仓库基础构架。 它提供了一系列的工具,可以用来进行数据提取转化加载(ETL),这是一种可以存储、查询和分析存储在Hadoop 中的大规模数据的机制。 5.Kafka——Kafka是一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统,它可以处理消费者规模网站中的所有动作流数据。它已成为大数据系统在异步和分布式消息之间的最佳选择。

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    关于大数据技术主要具有以下四个方面的特点

    关于大数据技术主要具有以下四个方面的特点 大数据可以实时地为企业撷取、管理、处理、整理数据,生成企业所需要的数据资料,因此大数据也蕴含着很高的商业价值,被称为“数字生产力”。 一.大数据技术可存储巨量数据数据技术一般使用艾萨华公司(LSI)开发的芯片存储技术(以下简称LSI 技术),可存储数据超过宇宙天体数的三倍以上,互联网一天所产生的数据内容可以刻满1.68亿张DVD, 艾萨华公司的芯片存储技术可存储的数据能够达到千万亿(PB)、百亿亿(EB)乃至十万亿亿(ZB)的级别 二.大数据技术可以抓取、收集类型繁杂的数据 包括各种各样的语音、非结构化数据、图像、文本信息、地理位置信息 ,货物周转速度快,应在哪个位置的港口部署海运业务,大数据已经成为智慧物流的引擎 四.计算速度快 采用非关系型数据技术(NoSQL)和数据库集群技术(MPP NewSQL)快速处理非结构化以及半结构化的数据 ,以获取高价值信息,这与传统数据处理技术有着本质的区别

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    HDR关键技术主要标准介绍(续)

    摘要: 前文我们已经对HEVC的HDR编码优化技术和HDR/WCG相关的整体编码方案做了介绍,本文总结几种具有代表性的技术方案,对业内常用的几个HDR分发标准做简要梳理。 HDR的开放平台版本HDR10仅仅是一些技术和规范的集合,还不是一个完整的端到端系统,如图4所示,首先,来自相机的线性光图像数据要进行某种形式的实时或离线分级,如通过HDR兼容的母片显示器上的视觉结果判断 杜比HDR技术-Dolby Vision 杜比视界(DV)[1]是杜比实验室的HDR系统,符合4K UHD Blu-ray规格,是一个端到端、可扩展的系统,使用PQ曲线映射线性光图像数据,可以按需兼容HDR10 使用HLG技术不需要付版权费,也不需要经过广播公司和显示设备生产厂家的许可。 SL-HDR1分发系统的主要特征: 包含元数据的单层配置:该HDR系统是带有附加元数据的单层编码过程,这些附加元数据(相当于每一帧或者每个场景包含几个字节)可以用于后处理阶段,用来重建HDR信号。

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    盘点:SQL on Hadoop中用到的主要技术

    MR 最主要的优势,中间结果不写磁盘(除非内存不够),一气呵成。 在关系数据库中早有另一种优化方式,也就是基于代价的优化CBO。CBO通过收集表的数据信息(比如字段的基数,数据分布直方图等等)来对一些问题作出解答,其中最主要的问题就是确定多表join的顺序。 目前hadoop生态中有两列存储格式,一个是由Hortonworks和Microsoft开发的ORCFile,另一个是由Cloudera和Twitter开发的Parquet。 比如其他一些具有技术复杂度的功能有: 多数据源查询:Presto支持从mysql,cassandra,甚至kafka中去读取数据,这就大大减少了数据整合时间,不需要放到HDFS里才能查询。 毕竟相比已经比较成熟的关系数据库,分布式环境下需要解决的问题更多,未来一定还会出现很多精彩的技术实践,让我们在海量数据中更快更方便的查到想要的数据。 ——END——

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    Hybrid app(二)----开发主要应用技术

    在上一篇 Hybird App(一)—-第一次接触 文章中,详细的介绍了现阶段手机APP的三类,而Hybrid app结合Web app和Native app的优点,脱颖而出,变得越来越流行。 下面就说说在开发过程中我们主要应用到的技术主要应用技术 ---- Node.Js Node.js 是一个基于 Chrome V8 引擎的 JavaScript 运行环境。 [1]框架 采用并扩展了传统HTML,通过双向的数据绑定来适应动态内容,双向的数据绑定允许模型和视图之间的自动同步。因此,AngularJS使得对DOM的操 作不再重要并提升了可测试性。 Angular 遵循软件工程的MVC模式,并鼓励展现,数据,和逻辑组件之间的松耦合。

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    数据5关键处理技术

    因此要对数据过滤、去噪,从而提取出有效的数据数据清理主要包含遗漏值处理(缺少感兴趣的属性)、噪音数据处理(数据中存在着错误、或偏离期望值的数据)、不一致数据处理。 数据集成中最后一个重要问题便是数据值冲突问题,主要表现为来源不同的统一实体具有不同的数据值。 为了更好地对数据源中的数据进行挖掘,数据变换是必然结果。 其主要过程有平滑、聚集、数据泛化(使用高层的概念来替换低层或原始数据)、规范化(对数据)以及属性构造等。 三)、数据规约 数据规约主要包括:数据方聚集、维规约、数据压缩、数值规约和概念分层等。 一)大数据面临的存储管理问题 ●存储规模数据的一个显著特征就是数据量大,起始计算量单位至少是PB,甚至会采用更大的单位EB或ZB,导致存储规模相当。 最后,是展现,主要是可视化,现在有很多工具,可以直接展现出各种静态和动态效果,非常酷炫。在此不做描述。 了解跟多相关 大数据培训 技术知识,欢迎关注小编。

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    目前主要的加密技术有哪些?

    下面让我们先来看一下目前主要的加密技术有哪些。 1、 透明加密   透明加密技术是近年来针对企业文件保密需求应运而生的一种文件加密技术。所谓透明,是指对使用者来说是未知的。 3、 磁盘加密技术   磁盘加密技术相对于文档加密技术,是在磁盘扇区级采用的加密技术,一般来说,该技术与上层应用无关,只针对特点的磁盘区域进行数据加密或者解密。 这种加密技术主要应用于大黄蜂视频加密领域,多用于教育培训机构,个人视频创作者。   选择加密软件首先要考虑哪种加密技术更适合自己。 目前受关注度比较高的是透明加密技术主要针对文档信息安全,这也是因为办公自动化的普及,企业内部的信息往来及重要机密都是以文档的方式来存储,因此透明加密方式更适合这种以文件安全防护为主的用户,加密方式也更安全可靠 加密技术是信息安全的核心技术,已经渗透到大部分安全产品之中。目前,加密软件主要有文件夹加密软件,U盘防拷贝软件,大黄蜂视频加密软件等加密软件,涵盖各个领域行业,满足不同客户需求。

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    内存数据网格主要特性简介

    如果数据不在缓存中,则会从数据库中读取数据。 使用容量内存和垃圾回收机制(GC, Gabage Collection) 上面介绍的大多数产品都使用Java作为实现语言。由于应该使用数十GB的堆(heap),可能需要相当长的时间来完成完整的GC。 因此,使用容量内存空间时,可以通过减少完整GC的时间来获得一定的处理时间。 图三: 堆,直接缓冲区和硬盘(资源)的比较 但是,它需要专业知识才能通过使用直接缓冲区来存储和检索对象。 如果有提供完整性约束 目前IMDG主要用作缓存系统。但是,IMDG是一个可能发展成为主要存储区域的平台。在很多情况下,分布式映射可以可靠地替换RDBMS表。 我认为,考虑到这种可能性,有必要认真研究将IMDG作为NHN互联网服务的主要存储空间的价值。

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    数据湖与数据仓库:主要差异

    Pentaho的创始人兼首席技术官James Dixon被认为是提出这个术语。 它还突出了数据仓库和数据湖之间的一些主要差异。这绝不是一个详尽的清单,但它确实使我们超越了这个“在那里,做到了”的心态: ? 我们来简单的看看每一个: 数据。 像Hadoop这样的大数据技术主要特点之一是与数据仓库相比,存储数据的成本相对较低。这主要有两个原因:首先,Hadoop是开源软件,所以许可和社区支持是免费的。 根据定义,数据仓库是一个高度结构化的仓库。改变结构在技术上并不困难,但考虑到与之相关的所有业务流程,这可能非常耗时。 另一方面,数据湖缺乏数据仓库的结构 - 这使开发人员和数据科学家能够轻松地配置和重新配置他们的模型,查询和应用程序。 安全。数据仓库技术已经存在了数十年,而大数据技术数据湖的基础)则相对较新。

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