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。...3 聚类 聚类是将数据记录组合在一起的方法，通常这样做是为了让最终用户对数据库中发生的事情有一个高层次的认识。 查看对象分组情况可以帮助市场细分领域的企业。...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。例如，父结点中的数据记录总数等于其两个子结点中包含的记录总和。...如果你需要针对可能流失的客户提供一份市场营销方案，则该模型非常易于使用。 5 序列模式 序列模式识别相似事件的趋势或通常情况发生的可能。这种数据挖掘技术经常被用来助于理解用户购买行为。
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。
容器技术的主要机制 定义：包含相应应用程序组件的服务实例即为容器(Container)。...在一个容器中运行的程序无法看到容器外的程序进程，包括那些直接运行在宿主机(host)上的应用和其它容器中的应用。 容器虚拟化是虚拟化操作系统。...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，
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。
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大美的令你惊叹的数据中心。...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。 ?...西班牙赫罗纳教堂的巴塞罗那超级计算中心 数据中心建在各种各样的地方，但是建在教堂里面的数据中心还是第一次看到。...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。 ?...谷歌格鲁吉亚数据中心 做为谷歌的数据大本营，公司创始人拉里·配奇和谢尔盖·布林曾经与其他工程师一起以连接低成本计算机服务器的方式，帮助实现提供世界信息的数字线路的抱负。 ?
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。...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生态中有两大列存储格式，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——
容器消除了线上线下的环境差异，保证了应用生命周期的环境一致性标准化。...容器带来的最大好处之一就是其适配性，越来越多的云平台都支持容器，用户再也无需担心受到云平台的捆绑，同时也让应用多平台混合部署成为可能。...容器在原有 Linux容器的基础上进行大胆革新，为容器设定了一整套标准化的配置方法，将应用及其依赖的运行环境打包成镜像，真正实现了“构建次，到处运行”的理念，大大提高了容器的跨平台性。...Docker的英文原意是处理集装箱的码头工人，标志是鲸鱼运送一大堆集装箱，集装箱就是容器，生动好记，易于理解。一个开发者可以在15分钟之内人门Docker并进行安装和部署，这是容器使用史上的一次飞跃。...因为它的易用性，有更多的人开始关注容器技术，加速了容器标准化的步伐。 应用镜像仓库。 Docker官方构建了一个镜像仓库，组织和管理形式类似于 Github，其上已累积了成千上万的镜像。
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。
大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大开源的大数据技术。 ?...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。...基于其工作流式的编程理念，NiFi非常易于使用、强大、可靠、高可配置。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。 ?...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。
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 本文就上述功能讲下具体使用方法 基本SPI 配置 dubbo 源码包的有些模块的 META-INF/dubbo.../目录下 有以接口名命名的文件，里面有是 name=类全面形式的内容 比如 META-INF/dubbo/org.apache.dubbo.rpc.Protocol 文件的内容有 dubbo=org.apache.dubbo.rpc.protocol.dubbo.DubboProtocol...DubboProtocol的实现类是dubbo默认的调用协议实现 这样就可以在我们使用dubbo的配置文件中，通过 name 指定我们用的Protocol具体哪个实现 <dubbo:protocol...新的一行 xxx=x.y.z.XXXProtocol 然后就可以在配置中使用了，这就是最基本的SPI功能。...url中的参数指定具体哪个实现类。
工业机器人的主要技术参数及控制技术
CDA数据分析师 出品 作者：CDA教研组 编辑：JYD 随着通信技术、计算能力、数据采集等领域的发展成熟，企业积累了大量的数据，这里的“大量”体现在数据的条数多，海量的数据，同时也体现在维度、字段上的多...；另外一种降维技术是通过转换的方式，不是纯粹的挑选，是通过转换的技术得到新的特征，理解起来往往没那么容易，降维的技术也有很多，如LDA、PCA，本文会介绍PCA，即主成分分析。...，比如我们是生活在三维空间，但是看我们的自拍照（二维），我们还是可以知道那是我们自己（主要信息），那这个信息怎么去量化呢？...若是紧凑那有些点可能是重合的，那无疑有些点损失了，这些信息没有体现在一维上，而这条直线就是图1所画的红色直线，想象一下，这里的点所组成的椭圆形图像是不是可以抓住主要特征将其看成一条斜上的直线，而这条红色直线能够解释的数据变动...，这里设置让数据的均值等于0，这里有读者会纠结样本点自由度应该是N-1的问题，其实样本大的时候，是可以直接使用1/N的； 也就是说，现在的问题转换成求在满足最大方差的情况下的u是多少，根据拉格朗日乘子法
甲烷排放是当前全球变暖的一个重要因素，而这个数据集提供了有关新墨西哥州南部和得克萨斯州西部二叠纪特拉华分盆地以及犹他州乌因塔盆地的高排放甲烷点源的探测数据。...该数据集是通过使用MethaneAIR测量技术在2021年8月8日（研究飞行RF06）在二叠纪地区和2021年8月11日（RF08）在乌因塔地区获得的。...通过分析这些数据，可以确定主要的甲烷排放源，并制定相关的控制和减排策略。例如，在石油和天然气开采过程中，可以采取技术措施来减少甲烷泄漏。在农业和废物管理领域，可以采用更可持续的实践来减少甲烷排放。...总而言之，这个数据集为研究人员和政策制定者提供了重要的数据资源，以深入了解新墨西哥州、得克萨斯州和犹他州这些地区的高排放甲烷点源。...添加图片注释，不超过 140 字（可选）更多遥感云计算内容请前往：此星光明_GEE数据集专栏,GEE教程训练,Google Earth Engine-CSDN博客我正在参与2024腾讯技术创作特训营第五期有奖征文
五大最核心的大数据技术 大数据技术有5个核心部分，分别是数据采集、数据存储、数据清洗、数据挖掘、数据可视化。关于这5个核心部分都有哪些核心技术？ 一起来了解一下吧 ?...预测分析 预测分析是一种数据挖掘方案，可在结构化和非结构化数据中使用算法和技术,进行预测、预报和模拟。许多公司利用大数据技术来收集海量数据、训练模型并发布预测模型来提高业务水平或者避免风险。...随着web2.0的兴起，传统的关系数据库在应付超大规模和高并发的SNS类型的web2.0纯动态网站遇到很多问题，而NoSQL数据库解决了大规模数据集合多重数据种类带来的挑战，对于解决大数据应用难题很有帮助...数据可视化 数据可视化是成为研究数据展示、数据处理、决策分析等一系列问题的综合技术。目前正在飞速发展的虚拟现实技术也是以图形图像的可视化技术为依托的数据可视化技术。...它包含信息分析，自然语言处理和机器学习领域的大量技术创新，认知系统专门获取海量的不同类型的数据，根据信息进行推论，从自身与数据、与人们的交互中学习。
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，承载能力大，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。 ? ...定位精度、重复精度和分辨率并不一定相关，它们是根据机器人使用要求设计确定的，取决于机器人的机械精度与电气精度。 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。
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。...HDR元数据规范 HDR的元数据分为静态元数据与动态元数据两类。 静态元数据 SMPTE ST 2086标准中，对HDR技术中的静态元数据所应遵循的标准进行了定义。...对于高动态范围的显示设备以及低场景亮度，通常会使用大的指数值，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。
1. pandas入门篇 pandas是数据分析领域的常用库，它被专门设计来处理表格和混杂数据，这样的设计让它在数据清洗和分析工作上更有优势。...1. pandas数据结构 pandas的数据结构主要为: Series和DataFrame 1.1 Series Series类似一维数组，它由一组数据和一组与之相关的数据标签组成。...Series的表现形式为索引在左值在右。没有制定索引时，自动创建一个0到N-1（N：数据长度）的整数型索引。...pandas的isnull和notnull可用于检测缺失数据。...DataFrame既有行索引也有列索引，它可以被看做由Series组成的字典（共用同一个索引）。DataFrame中的数据是以一个或多 个二维块存放的（而不是列表、字典或别的一维数据结构）。
KVP键值对模型 是一组两个关联的数据项，非常简单，有很高的灵活性和可扩展性 随着数据量的增加，KVP的计算也自然增加，所以使用KVP模型的数据库是指数型的 典型代表：redis, riak Document...文档模型 有两种文档数据库， （1）全文档类型，可以称为存储库，例如word文档和完整的网页 （2）存储文档组件，存储文档的部分内容 文档模型使用JSON或BSON结构进行存储，存储和获取数据都非常便捷...典型代表：MongoDB, CouchDB Column列模型 以列的结构存储数据，而不是行，当有大量的多样的数据时，非常适合列式存储，只需要简单的加上列就可以了 典型代表：HBase 图模型 用图的结构来存储和使用数据...，将结构化数据存储在图结构网中而不是表中，非常适合有大量互相联系数据的场景 典型代表：Neo4j
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。 ?...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...层次越高，功能越抽象，依赖的配置也越多。下面将挑主要的进行介绍。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
即时通信 IM
ICP备案
对象存储
实时音视频
