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图解 | 实操案例-MapReduce

Hadoop使用Map-Reduce进行的方法,关于Hadoop与map-reduce的基础知识,家可以回顾ShowMeAI的基础知识讲解篇分布式平台Hadoop与Map-reduce详解。 尽管部分人使用Hadoop都是用java完成,但是Hadoop程序可以用python、C++、ruby等完成。本示例教家用python完成MapReduce实例输入文件的单词的词频。 Map脚本不会算单词的总,而是直接输出 1(Reduce阶段会完成工作)。 4.Hadoop集群运行python代码 4.1 准备 我们对以下三个文件进行词频,先根下述路径下载: Plain Text UTF-8 http://www.gutenberg.org/ebooks 4.2 执行程序 把本地的文件拷贝到分布式文件系HDFS中。

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足球和分析之间岂止一步之遥

不过这不是一蹴而就的,因为现在公司在足球领域中做的收集工作仅仅是一百年前棒球领域就做完了的。 现在,足球终于有了量的,下一步就是怎么样更好的利用这些 让我们回到开头那个问题,如果没有技术,棒球是否会发展的更好?这个问题对于足球来说至关重要。 调和与分析 你可能注意到的一个问题是目前量的分析工作都与射门有关,但是这并不完全对。比如Caley 提出的ExG 模型中就将导致射门的传球类型考虑在内。 而且,即便你想做量的分析,目前的可能只有五到十年,不像棒球那样有近百年的,这使得你无法得出更有效的结论。 ? 专注行业人才的培养。每日一课,(EXCEL、SAS、SPSS、Hadoop、CDA)视频课程。资讯,每日分享!咖—PPV课爱好者俱乐部!

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    误区】是万能的?=

    “新处理模式”是一个很关键的词汇,这也是我所理解的“”区别于传分析等最关键的特征之一。 除了上面的“新处理模式”上的区别,个人认为还有一个最主要的区别是:分析是基于已有的纵向归类,而是基于对已有海量的处理,对还未产生的作出预测和推荐。 但如果根历史交通,再经过学模型,算出一个全北京最佳的交通信号灯管理系,这就属于的范畴了。 ? 图2、出租车每天的分布图 这也是我眼中主要与普通的分析最的不同:可以帮助你发现疾病,但可以不但帮助你发现,且帮助你治疗疾病。 如今,行业内不少人打着“和分析”的旗号来做,让很多外行人陷入了误区:并非等于。无论也好,也罢,其实都是为了使我们的工作变得更为有效,让决策更为理性而准确。

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    【观点】新思维

    如果说,传研究的是有意收集的结构化的样本,那么现在我们面对的则是一切可以记录和存储、源源不断扩充、超容量的各种类型的。样本的这种区别,具有什么样的学意义? 又怎么去完善和发展开展分析研究的方法论呢? 二、思维的变化 改变思维,是时代的必然要求。 ———因为无疑增加了分析的难度,而这又首先取决于我们思维能否适应时代的变化。 但更多的是非结构型、半结构型或异构,包括了一切可记录、可存储的信号,多样化、无标准、难以用传指标或图表加以表现。 可见,技术与云算技术的融合是一种优势互补,只有这样技术才能在时代一展身手、有所作为,才能真正把思想在分析中得到体现,实现分析研究的目的。 创造,流量创新分析。

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    Python——词频

    今天来讲一个词频的方法,说高上一点,就是分析;看完以后,也不过行代码而已。 用途倒是很广泛,比如我们某篇文章中的用词频率,网络热点词汇,再比如起名排行榜呀、热门旅游景点排行榜呀什么的,其实也都可以套用。 1 coding #! 2 补充一个Counter函用法 python内置模块collections中有个Counter函,功能也极为强,做实验设可能会到,不过跟上面的单词不太一样。 Counter函是以文本中的单个字母、或单个文字作为处理对象,而代码就更简烈了。 #! , 2), ('清', 1), ('明', 1), ('时', 1)] 最后再节选部分Counter使用手册中的语法,供家参详: ''' Help on class Counter in module

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    【PPT】国家局发布

    来源:国家

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    日活跃千万,10亿级APP分析平台的架构演进

    本文将介绍业务与技术的碰撞产物之一:美图分析平台的架构演进,希望通过这次分享能给家带来一些解决业务与架构方面的思考。 如果有做过相关开发的同学应该知道是一个比较尴尬的事情,第一个它可能不是一个非常有技术含量的事情,对于技术人员的成长来说不是非常好。 图5 右边这一块主要是对于元任务的描述,主要包含这几个块,比如说的来源,的算子是什么以及存储的介质或者特殊场景的过滤器、维度聚合以及任务与任务之间的依赖关系描述。 有了这样基础的框架以后,可以满足一部分的基础的场景,但如果是要支持更多的的业务场景的话,需要做更多的功能的拓展(图8)。 ? 图8 这里面有四个方向的功能拓展。 作者:卢荣斌 简介:毕业于厦门学,2014 年加入美图,主导美图平台架构设与开发工作,负责美图基础建设、服务架构以及分析等工作,经历过美图平台从无到有的搭建与架构演进,

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    日活跃千万,10亿级APP分析平台的架构演进

    本文将介绍业务与技术的碰撞产物之一:美图分析平台的架构演进,希望通过这次分享能给家带来一些解决业务与架构方面的思考。 如果有做过相关开发的同学应该知道是一个比较尴尬的事情,第一个它可能不是一个非常有技术含量的事情,对于技术人员的成长来说不是非常好。 图5 右边这一块主要是对于元任务的描述,主要包含这几个块,比如说的来源,的算子是什么以及存储的介质或者特殊场景的过滤器、维度聚合以及任务与任务之间的依赖关系描述。 有了这样基础的框架以后,可以满足一部分的基础的场景,但如果是要支持更多的的业务场景的话,需要做更多的功能的拓展(图8)。 ? 图8 这里面有四个方向的功能拓展。 作者:卢荣斌 简介:毕业于厦门学,2014 年加入美图,主导美图平台架构设与开发工作,负责美图基础建设、服务架构以及分析等工作,经历过美图平台从无到有的搭建与架构演进,

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    日活跃千万,10亿级APP分析平台的架构演进

    本文将介绍业务与技术的碰撞产物之一:美图分析平台的架构演进,希望通过这次分享能给家带来一些解决业务与架构方面的思考。 如果有做过相关开发的同学应该知道是一个比较尴尬的事情,第一个它可能不是一个非常有技术含量的事情,对于技术人员的成长来说不是非常好。 图5 右边这一块主要是对于元任务的描述,主要包含这几个块,比如说的来源,的算子是什么以及存储的介质或者特殊场景的过滤器、维度聚合以及任务与任务之间的依赖关系描述。 有了这样基础的框架以后,可以满足一部分的基础的场景,但如果是要支持更多的的业务场景的话,需要做更多的功能的拓展(图8)。 ? 图8 这里面有四个方向的功能拓展。 多存储 当前部分的是存储在 MongoDB,介于传关系型库以及 NoSQL 之间,既能部分满足业务的查询场景,又能保证分布式的存储。

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    网络和分析利用

    一、分析的内涵 近年来,包括互联网、物联网、云算等信息技术在内的IT通信业迅速发展,的快速增长成了许多行业共同面对的严峻挑战和宝贵机遇,因此现代信息社会已经进入了时代。 所谓的分析,就是运用学的方法对进行处理。在以往的市场调研工作中,分析能够帮助我们挖掘出中隐藏的信息,但是这种的分析是“向后分析”,分析的是已经发生过的事情。 而在中,分析是“向前分析”,它具有预见性。 二、的分析 1.可视化分析。 尽管当前的发展趋势良好,但网络对于存储系、传输系算系都提出了很多苛刻的要求,现有的中心技术很难满足网络的需求。 网络平台(包括算平台、传输平台、存储平台等)是网络技术链条中的瓶颈,特别是网络的高速传输,需要革命性的新技术。

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    【生物方法在生物信息学“精细定位”(fine-mapping)中的应用

    原文请戳这里:☞【说·圈】机器学习在生物应用的一个例子 到这里,其实并没有结束,最终找出来的若干基因易感位点(我们不妨称为易感SNP集合,每一个位点,简单理解为一个SNP吧),是一个集合, 它们都是在意义上的显著,是有一定犯错概率的,也没有经过生物学的证实。 本文要说的精细定位,就是要进一步缩减候选的基因易感位点,排除掉一些“假”的位点。 本文的重点是statistical fine-mapping,简单介绍一下方法在fine-mapping中的应用。 在此步骤中,我们对GWAS中选出来的易感SNP集合进行分析,比较、排序其中SNP的重要次序,甚至删除掉一些不重要的SNP,缩小易感SNP集合的范围。 PAINTOR方法也是只利用summary的量和成对的相关系矩阵来完成。

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    的应用之殇

    文摘翻译 翻译:Lindabi 校对:孙强 如需转载,请后台联系我们,未经授权,禁止转载 今年,是非常重要的这一观念充斥着众媒体。 失败的主要原因是对分析的假设缺少了灵敏度分析,而这是任何训练有素的应用学家都会做的事。 迄今为止,在主要的公共领域中,思维也表现的非常缺乏。 下面是一些例子: · 白宫合作伙伴研讨会- 0/19是学家 · 国家科学院研讨会-2/13发言者是学家 · 摩尔基金会科学平台- 0/3董事有背景,1/25在OSTP(科技政策局 )关于这个平台的发言者是学家 · 提议成立NIHBD2K的组织- 0/18参与者是学家 · 白宫部署- 0/4思想领袖是学家,0/n参与者是学家。 鉴于思考的重要性,为什么学家在这些重举措中没有发挥主动性? 2. 当思考时代时,哪些理念是我们已经弄明白的?

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    时代:GDP过时了吗?

    宏观的“不靠谱”还不仅仅出现在一国之内,随着全球化的深入推进,一些贸易的参考价值也打折扣。 此举目的在于共同推进在政府中的应用,不断增强政府的科学性和及时性。马建堂指出,过去传方式,是由专业人员设表格,从名录库里找到企业去调查生产部门要利用已经存在的,这类每天都可以获取,是的宝藏。 “当前,一个规模生产、分享和利用的时代正在来临。 然而,并不是那么简单就能实现的。赵彦云指出,在目前各部门信息共享平台上,行政记录、业务、活动、财务信息等,都没有完成可以适应分析的转化。 但在时代,这将会直接限制我国经济社会的发展与产业升级。 “需要指出的是,之于传经济,是补充,而非替代。”

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    时代:GDP过时了吗?

    宏观的“不靠谱”还不仅仅出现在一国之内,随着全球化的深入推进,一些贸易的参考价值也打折扣。 此举目的在于共同推进在政府中的应用,不断增强政府的科学性和及时性。马建堂指出,过去传方式,是由专业人员设表格,从名录库里找到企业去调查生产部门要利用已经存在的,这类每天都可以获取,是的宝藏。 “当前,一个规模生产、分享和利用的时代正在来临。 然而,并不是那么简单就能实现的。赵彦云指出,在目前各部门信息共享平台上,行政记录、业务、活动、财务信息等,都没有完成可以适应分析的转化。 但在时代,这将会直接限制我国经济社会的发展与产业升级。 “需要指出的是,之于传经济,是补充,而非替代。”

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    时代学发展的若干问题

    二、学与 包含了宽泛的理论及应用领域,学作为提取价值的核心学科该如何发展? 在以信息为核心的时代,人类社会各个领域的发展都需要从中汲取动力,这无疑对分析产生了量的需求。而所具有的特征使得部分传方法不再适用。 三、学与算机 自上个世纪以来算机经历了飞跃式发展,算机技术催生了,并支撑了它的处理与分析。算机技术可以说是发展的基础。时代对学发展的探讨自然离不开对算机科学的关注。 五、待解决的问题 学带来了新的发展机遇,也给传学带来了一定的挑战,最直接的挑战就是部分传经典的方法在环境下失效了。那么,时代,学科的发展何去何从呢? 六、总结 高维海量的,同时具有多样性,高速性等特点,实际应用和驱动着学向前发展。在时代,算机和的结合成为分析和研究的基础。

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    字典树进行

    提起字典我们首先想到的就是小时候使用的新华字典,字典的好处就是把量的汉字,组织到了一本书中,安装一定的顺序方便了我们进行快速的查找。 1、给出n个单词和m个询问,每次询问一个单词,回答这个单词是否在单词表中出现过,以及出现的次。 如果内存可以存储下,可以直接使用hashmap进行处理,key存储当前的单词,value存储出现的次。 //孩子节点变为node节点 node = node.son[pos]; } node.isEnd = true; } 算单词前缀的量 前缀的量就是当前节点前一个节点上所记录的的量 public int countPrefix(String prefix) { if(prefix==null||

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    -经典案例求和

    流量 需求一: 求和 每个手机号的上行流量总和,下行流量总和,上行总流量之和,下行总流量之和 分析:以手机号码作为key值,上行流量,下行流量,上行总流量,下行总流量四个字段作 为value downCountFlow); //将K3和V3写入上下文中 context.write(key, flowBean); } } Step 4: 程序main函入口 job.setOutputKeyClass(Text.class); job.setOutputValueClass(FlowBean.class); //设置Reduce的个

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    关于SSL证书10

    十年前,只有公司和购物网站会使用SSL证书进行加密传输,而如今,所有网站都必须进行加密,无论网站类型和小。随着越来越多的用户在网上分享敏感,因此,保护这些不被窃取变得至关重要。 为了更好地查看 HTTPS 的普及情况,我们可以通过SSL 证书的10 项来了解。 stats-about-SSL-certificates.jpg 1. SSL 证书颁发机构(包括亚马逊)的市场份额不到 0.1%。资料来源:W3Techs。 3. 5. 59.4%的网站未遵循最佳安全实践 根SSL Pulse,一个用于监控Alexa排名前15万的最受欢迎网站的SSL/TLS质量的控制面板显示,其中有59.4%的网站未遵循SSL部署最佳安全实践 考虑到这项调查已过去了7年,现今的达到了90%。 9. 人类很难在短时间内破解SSL加密 电商、公司及政府网站都依赖SSL 256位加密,其密钥是由1和0组成的256位字符串。

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    小白的笔记——3(学1)

    1 前言 分析少不了学的知识,最近在看可汗的学视频,重新温习书本知识。 其内容包括指标、调查、整理、图表、集中趋势测度、离散程度测度、、时间列常规分析等理论和方法。 归纳学:又称推断学主要阐述如何根部分(样本量)去推论总体的量特征及规律性的一系列理论和方法,其主要内容包括概率与概率分布、参、假设检验、抽样调查、方差分析、相关与回归分析、预测 归纳是借助抽样调查,从局部推断总体,以对不肯定的事物做出决策的一种。有总体参与假设检验两种。 2.2 均值 学平均:及最为熟知的平均。 中位:集合排序后位于中间位置的。 众:集合中出现次最多的。 极差:集合最 - 集合最小。 中程:集合中最和最小的平均

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