首先总结下平时数据分析的一般步骤。...第一步：数据准备：（70%时间） 获取数据（爬虫，数据仓库） 验证数据 数据清理（缺失值、孤立点、垃圾信息、规范化、重复记录、特殊值、合并数据集） 使用python进行文件读取csv或者txt便于操作数据文件...） 第四步：数据挖掘 选择合适的机器学习算法（蒙特卡洛模拟，相似度计算，主成分分析） 大数据考虑用Map/Reduce 得出结论，绘制最后图表 循环到第二步到第四步，进行数据分析，根据图表得出结论完成文章...结合实际业务来做数据分析 “无尺度网络模型”的作者艾伯特-拉斯洛·巴拉巴西认为——人类93%的行为是可以预测的。数据作为人类活动的痕迹，就像金矿等待发掘。...但是首先你得明确自己的业务需求，数据才可能为你所用。 1. 数据为王，业务是核心 了解整个产业链的结构 制定好业务的发展规划 衡量的核心指标有哪些 有了数据必须和业务结合才有效果。
Python的6种数据类型操作总结 本文对Python中常见6种数据类型的操作进行了汇总： Numbers（数字） String（字符串） List（列表） Tuple（元组） Dictionary（字典...= 1.3常用函数 取绝对值：abs 四舍五入：round 取整：int 转浮点数：float 二、字符串String 字符串是Python中常见的数据类型之一，能够使用str函数将其他类型的数据强制转成字符类型...2.1键盘输入 终端中通过input函数输入的任何内容都是字符串数据 2.2三种方法生成 通过3种方法生成字符串数据： 单引号：`python` 双引号：“python” 三引号：一般字符串内容较长时使用...列表元素重复：* 返回列表中的最值（比较ASCII码）：max、min 3.3常见操作 索引和切片操作（类比字符串） append：将整体追加到列表的末尾 extend：列表中的每个元素进行合并，组成一个大的列表...，字典是无序的数据类型，主要是用来存放具有一定映射关系的数据。
作者：蒋步星 来源：数据蒋堂 本文共1200字，建议阅读9分钟。 在数据查询时，有时会碰到数据量很大的清单报表。 在数据查询时，有时会碰到数据量很大的清单报表。...---- 那么，一般的报表工具或BI系统都是怎么实现这一机制的呢？ 绝大多数产品都是使用数据库分页的方法来做的。 具体来讲，就是利用数据库提供的返回指定行号范围内记录的语法。...可能出现数据不一致 一般来说，每次按页取数时发出的SQL是独立的。这样，如果在两页取数之间数据库又有了插入删除动作，这时取出来的数据将是最新的，很可能和原来的页号匹配不上了。...这样，只要已经取过的数据就能快速呈现，不会有等待感，还没取到的数据需要等待一下也是正常可理解的；而取数线程只涉及一句SQL，在数据库中是同一个事务，也不会有不一致的问题。这样，两个问题都能得到解决。...在当前数据库系统不直接支持这种机制时，只能是报表工具或BI系统受累自己写这些程序了，对于有大清单报表呈现需求的用户，就要认真考察这些功能点了。
这已经不是数据安全的问题第一次出现在公众面前，作为数据从业者，我们也应该意识到数据安全的重要性。...大数据信息泄露风险 大数据平台的信息泄露风险在对大数据进行数据采集和信息挖掘的时候，要注重用户隐私数据的安全问题，在不泄露用户隐私数据的前提下进行数据挖掘。...加密是一个大的概念，对于敏感信息的处理，加密是一种手段，但不仅仅是加密那么简单。如何加密、解密，并保持高的处理性能，这是我们需要解决的问题。...透明加密安全好用，但是对集群压力大，很多不需要加密的数据做加密处理，其实是一种资源浪费。 所以在部分公司也采用了方案就是针对Hive表的字段加密的方式。...String md2 = encode("123456"); System.out.println(md2); } } 说了半天还没有一个结论，由于散列的不可逆，导致如果需要还原明文，它的代价就非常大，
Flink入门案例 前置说明 API API Flink提供了多个层次的API供开发者使用，越往上抽象程度越高，使用起来越方便；越往下越底层，使用起来难度越大 注意：在Flink1.12时支持流批一体...，DataSetAPI已经不推荐使用了，后续其他案例都会优先使用DataStream流式API，既支持无界数据处理/流处理，也支持有界数据处理/批处理！...-source 3.处理数据-transformation 4.输出结果-sink 5.触发执行-execute 其中创建环境可以使用如下3种方式: getExecutionEnvironment() ...-source * 3.处理数据-transformation * 4.输出结果-sink * 5.触发执行-execute */ public class WordCount3_Lambda...-source * 3.处理数据-transformation * 4.输出结果-sink * 5.触发执行-execute//批处理不需要调用!
，以及如何在 macOS 上运行大模型。...确定教材 :: 大模型顾名思义就是大，需要的数据量特别多，几千亿序列（Token）的输入基本是标配 找老师 :: 即用什么样的算法讲述“书本”中的内容，让大模型能够更好理解 Token 之间的关系 就业指导...Token 是原始文本数据与 LLM 可以使用的数字表示之间的桥梁。...使用内存占用更小的数据类型是一种直接的方式，比如 16 位的浮点数就可以直接将内存使用减倍。...open-source alternative to GitHub Copilot server 总结 说来可笑，ChatGPT 的开发者 OpenAI 并不像其名字那样开放，ChatGPT 的源码与模型数据是不对外开放的
二、redis的数据类型 redis有5种数据类型，分别如下 String：字符串 List：列表 Set：集合 Hash：散列 Sorted Set：有序集合 HyperLogLog：基数 三、数据类型使用...org.springframework.core.serializer.support.DeserializingConverter.convert(DeserializingConverter.java:73) ... 29 more 在使用大的...hash结构时，要考虑返回数据的大小，以避免返回太多数据，引发JVM内存溢出或者redis的性能问题。...注意下面几点 对于大量数据操作的时候，要考虑插入和删除内容的大小，因为这将时十分消耗性能的命令，会导致redis服务器的卡顿。对于不允许出现卡顿的服务器，可以进行分批次操作。...基数的作用是评估大约需要准备多少个存储单元去存储数据。基数不能存储元素。 ?
Istio 从 v1alpha3 开始，用 Ingress Gateway 组件替代了符合 Kubernetes 规范的 Ingress Controller，...
优化shema、sql语句+索引； 第二加缓存，memcached, redis； 主从复制，读写分离； 垂直拆分，根据你模块的耦合度，将一个大的系统分为多个小的系统，也就是分布式系统； 水平切分...，针对数据量大的表，这一步最麻烦，最能考验技术水平，要选择一个合理的sharding key, 为了有好的查询效率，表结构也要改动，做一定的冗余，应用也要改，sql中尽量带sharding key，将数据定位到限定的表上去查
想入门机器学习、数据挖掘，我该怎么做？我自己是本科数学出身，本科毕业的时候，我并不知道什么是机器学习，也没有写过大型程序，更不要说去搞一个机器学习的算法和实践了。。。。...Neural network：这个是我见过最傻的模型，你要知道怎么做优化，乃至怎么做随机优化，结果看天吃饭。...以上这些东西，算是入门性质的。本科毕业后大概一年左右，这些东西我就基本熟悉了。...我主要讲讲学完这些，应该怎么学更高级的内容，当然还是结合我自己的经历。授人以鱼不如授人以渔，要学习前沿的内容就要掌握基础的工具。...这也是一个非常大的分支，我觉得现在比较流行的两个大类是随机梯度优化和ADMM。前者用来解决大规模非约束优化问题，现实情景用的很多，但我们对它知道的很少；后者用来解决带约束问题，有很多变体。
官网地址： space.bilibili.com/8846 2）编程能力：Python 这部门内容在之前的文章中有聊过如何学习： 做数据分析不得不看的书有哪些？...www.zhihu.com image.png 第2步：入门机器学习 下面的内容可以选择一个来学习 image.png 吴恩达开设的《机器学习》免费入门课，授课地址是： study.163.com.../course/in 推荐理由：这门课的目的是让机器学习初学者能够快速对整个机器学习知识点有比较整体的认识，便于快速入门。...第3步：进阶提高 可以通过参加kaggle竞赛来提高：如何入门kaggle？...下面用一张图来总结机器学习如何入门 image.png
机器学习该怎么入门？ 本人大学本科，对机器学习很感兴趣，想从事这方面的研究。...在网上看到机器学习有一些经典书如Bishop的PRML， Tom Mitchell的machine learning，还有pattern classification，不知该如何入门？...熟悉分布计算，机器学习当今必须是多台机器跑大数据，要不然没啥意义。请熟悉Hadoop，这对找工作有很大很大的意义。百度等公司都需要hadoop基础。 5....所以怎么也要熟悉Unix操作系统的这些指令吧。我记得有个百度的面试题就是问文件复制的事情。 6....机器学习终究和大数据息息相关，所以Hadoop的子项目要关注，比如HBase Zookeeper Hive等等 7.
来源：数据分析不是个事 一个优秀的数据分析师，除了要掌握基本的统计学、数据库、数据分析方法、思维、数据分析工具技能之外，还需要掌握一些数据挖掘的思想，帮助我们挖掘出有价值的数据，这也是数据分析专家和一般数据分析师的差距之一...市面上很多关于数据挖掘算法的介绍深奥难懂，今天就给大家用简单的大白话来介绍数据挖掘十大经典算法原理，帮助大家快速理解。 一、PageRank 当一篇论文被引用的次数越多，证明这篇论文的影响力越大。...分类树：处理离散数据，也就是数据种类有限的数据，输出的是样本的类别 回归树：可以对连续型的数值进行预测，输出的是一个数值，数值在某个区间内都有取值的可能 回归问题和分类问题的本质一样，都是针对一个输入做出一个输出预测...有监督学习：即在已有类别标签的情况下，将样本数据进行分类。 无监督学习：即在无类别标签的情况下，样本数据根据一定的方法进行分类，即聚类，分类好的类别需要进一步分析后，从而得知每个类别的特点。...硬间隔：数据是线性分布的情况，直接给出分类。 软间隔：允许一定量的样本分类错误。 核函数：非线性分布的数据映射为线性分布的数据。
除了看得见的数据、数据透视表、外部链接公式导致的以外，大量带格式的空白也是文件特别大的常见原因， 可以通过看横竖滚动条是否很小辨别， 用 Ctrl + Shift + 方向 选中， 用 Ctrl...Excel文件特别大怎么减小
之前的 Service Entry 一文中讲到了 ServiceEntry 对象，让网格内部的应用在访问外部应用时，可以使用 VirtualService 进行...
1.第一范式（1NF）:在关系（表）中，列（属性/字段）不可再分 1.每一列属性都是不可再分的属性值，确保每一列的原子性 2.两列的属性相近或相似或一样，尽量合并属性一样的列，确保不产生冗余数据 2....第二范式（2NF）要求数据库表中的每个实例或行必须可以被惟一地区分。为实现区分通常需要为表加上一个列，以存储各个实例的惟一标识。
经常有同学私信问，Python爬虫该怎么入门，不知道从何学起，网上的文章写了一大堆要掌握的知识，让人更加迷惑。...我也浏览了下网上关于怎么Python爬虫入门的文章，发现有的还在教人用urllib来发送http请求，这真是有点误人子弟了。...先来说说爬虫是怎么一会事。...Python爬虫入门：爬虫流程 爬虫程序的完整流程是： 1.通过网络编程把网站上的网页请求下来； 2.对这些网页做数据抽取； 3.把抽取出来的数据存进数据库(或文件)里。...你先学习下怎么写正则表达式来抽取网页里的数据。 步骤3：这很简单，你是练习的话，你就先把抽取的数据写进文件就好了。
Macbook风扇声音大怎么办？好多使用 MacBook 笔记本的朋友，都会遇到风扇声音大的时候。有的可能是硬件问题，有的可能是软件问题，也有的是属于正常情况。...小编简单介绍一些导致 MacBook 风扇声音大的因素，以及一些注意事项。 1、我们所用的 MacBook 笔记本电脑，内部的芯片在运行时会产生大量的热量。...所以，当你听到 MacBook 笔记本风扇声音大的时候，此时肯定是在运行一些对 CPU 和显卡负载很高的软件。
7月11日，2017帆软百城巡展上海站的活动顺利召开， 本次大会旨在分享企业数据应用、数据决策的经验，来自零售、化工、金融、地产等企业大佬分别登台演讲，向人们全方位展现了BI在中国市场上蓬勃发展的现状...BI大爆发的背后：数据分析能省钱还能赚钱 当然了，所谓市场竞争力和紧随时代步伐其实是个冠冕堂皇的修辞，如果没有给客户带来真正的利好，未来市场再大跟你也没有关系。...而BI做商务智能分析，非常依赖于数据。既然依赖于数据，就要在信息化建设方面，应该有比较好的建设性和可扩展性。...只有大量的数据能够无限的像云一样无边无际的蔓延，IT能力才能够承载这些越来越厚重的大规模数据量， 所以长期来看，这是一个很明显的趋势。...而且上云后还有一个隐忧，如果企业把财务数据也放到云上，等于把自己的数据交给另外一个人，这对企业来说是一个很大的顾虑。
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