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BI工具和报表工具选择哪个

但许多人不理解这两者的概念和区别,认为报表工具就是BI工具,BI工具就是报表工具,这种认识当然是不正确的。 造成这种错误观念的主要原因是这两种分析工具在大数据时代都是相辅相成的,两者的功能有些重叠,要想弄清楚两者的区别,就要从报表工具和BI工具的应用场景来分析。 顾名思义,报表工具就是做各种数据报表,图形报表的工具,甚至可以做电子发票联,流程图,收据等。 BI工具,实际上是一种解决方案。 B工具和报表工具最明显的不同之处在于,报表工具主要是由IT开发人员制作并服务于业务流程,如销售报告,供应链生产报告。 BI工具和报表工具还是各有各的优势,报表工具不仅具有展示和查询功能,还具有数据填报功能,即可以将数据录入数据库。BI工具主要侧重数据分析,可以进行钻取、联动、切片、旋转等多维的数据处理。

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web前端和java语言学习哪个

现在我们的生活中时刻需要网络技术,购物需要某宝,工作需要电脑,就连坐车都可以手机支付了,尤其现在互联网行业已经是公认的高薪职业了,所以很多应届生,以及在职转行的都想学习计算机IT技术并从事这个行业,学习哪个技术好呢 ,小编就web前端和Java给大家介绍下,web前端和java语言学习哪个好呢 web前端开发前景,现在都是全栈前端,简称HTML5大前端,其中的HTML5技术更是日趋成熟,HTML5是移动互联网前端的主流开发语言 不管学习哪个,适合自己最重要,小编建议可以先自学基础看喜欢学习哪个在重点学习,欢迎大家在评论区评论留言,千锋哈尔滨小编会及时给大家解答疑惑的

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    最常用的前端开发工具(js开发工具哪个)

    大家,又见面了,我是你们的朋友全栈君。 随着时间的前进,科学的进步,html也从最开始的网页设计发展到了现在的前端开发。 现在给大家介绍几款目前市面上最好用的前端开发工具,希望能对大家的工作学习有帮助。 适合学习了一段时间,升级使用。 3、hbuilder 下载地址:http://www.dcloud.io/ 功能介绍:一个轻巧极速的编辑器,适用于 Windows、macOS 。

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    如何写出一个机器学习工具

    作者:微调 图片:pexels 编辑:统计学家 但使用工具只能让人入门,我们有没有可能自己写一个优秀的机器学习工具库,为开源做贡献,同时积累经验呢? 答案是肯定的,我试过了,是真的。 本着授人以鱼不如授人以渔,本文会从「开发者角度的来看如何做出一个机器学习工具库」。 1. 一个的底层设计是一个工具成败的关键点,它不仅可以降低维护成本,还可以避免不同模型见的不一致。 从机器学习,特别是Python工具库开发的角度来看有几个简单的技巧: 向量化(vectorization) numba加速(A High Performance Python Compiler:http :https://www.zhihu.com/question/67310504」 另一个值得注意的是,大部分机器学习工具库一般不把GPU支持作为首要任务(深度学习库除外),因此可以把这个需求推后实现。

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    运维工具那么多,选择哪个? 跟着我3秒搞定

    之前一朋友给我搞了个运维工具,可以免费进行主机服务器远程运维和安全监控实时告警,顺带还可以赚点面包钱,我装了不到一个礼拜就换了张100的E卡。

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    机器学习工具总览

    丰富的机器学习工具 当谈到训练计算机在没有明确编程的情况下采取行动时,存在大量来自机器学习领域的工具。学术界和行业专业人士使用这些工具在MRI扫描中构建从语音识别到癌症检测的多种应用。 机器学习工具总览 我已经将两个机器学习子领域Deep和Shallow Learning区分开来,这已成为过去几年中的一个重要分支。 浅层学习方法仍然广泛应用于自然语言处理,脑计算机接口和信息检索等领域。 机器学习包和库的详细比较 此表还包含有关使用GPU的特定工具支持的信息。 GPU接口已经成为机器学习工具的一个重要特性,因为它可以加速大规模矩阵运算。这对深度学习方法的重要性是显而易见的。 最后,附上一些关于学术界和工业界对这些工具的不同使用的补充说明。通过搜索机器学习出版物,演示文稿和分布式代码收集了哪些信息。

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    机器学习工具代码

    \[ 1 1 0 3\\ 1 0 3 3\\ 0 1 3 3\\ 0 0 0 0\\ \] \[ \Downarrow \] \[ 0 0 0 1\\ 0 ...

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    机器学习工具综述

    为什么要使用工具 机器学习工具使得应用机器学习更快,更简单,更有趣。 更快:工具可以自动化应用机器学习过程中的每一步。这意味着,从提出创意到得到结果的时间大大缩短。 如果不使用这些工具,你将会花费大部分时间来构建你自己的工具,而没将时间集中在获取结果上。 有目的地选择工具 你不希望为学习、使用机器学习工具学习、使用机器学习工具。必须有目的地使用工具机器学习工具可以让你在机器学习项目中交付结果。当你试图决定是否要学习工具或是新功能的时候,问自己这么一个问题: 这些工具如何帮助我在机器学习项目中交付结果? 机器学习工具不仅仅是机器学习算法的实现。它们可能是,但在你解决机器学习问题的过程中,它们也可以为每一个过程提供帮助。 工具 VS 强大工具 你想在你正在解决的问题上使用最好的工具。 参考文章: 25个Java机器学习工具&库 最好的Python机器学习库 本地机器学习工具 VS 远程机器学习工具 比较机器学习工具最后一个方法是这个工具是本地工具还是远程工具

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    机器学习,也要看什么场合!

    这不需要建立模型,也不需要什么高深的机器学习理论。 1 什么时候要用机器学习? 那在什么情况下我们需要使用机器学习呢? ? 当然是输入训练集中没有的数据啦! 机器学习是不是能帮我们搞定这种情况? 没错儿! 但是话说回来,如果这个输入和输出之间压根儿没什么联系的话,机器学习也爱莫能助。 记住,机器学习是用来学习数据中隐藏的数据模式的。 重复已有的答案算什么本事?机器学习能对没见过的新情况进行解决! 程序猿可能会问,事儿都让你干了,那我的任务是啥? 机器学习不是鹦鹉学舌,死记硬背已有数据集是没用的。机器学习的魅力和强大之处在于,它能够从已有数据中概括和抽象出数据背后的规则,从而普适地应用于新的场景。 (期待呀,因为我还没有编出来呢) 我知道肯定有不少人会使用传统的统计分析学方法来给出的答案,但是你开心就好~黑猫白猫,抓到老鼠的就是猫~ 想要了解统计分析方法和机器学习的区别请戳这里:http://

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    机器学习:算法及工具

    算法及工具 说明 编程语言:Python 机器环境:Windows 参考书籍:《Python机器学习实践指南》《机器学习实战》 为什么使用Python 1.Python具有清晰的语法结构,简单易上手。 决策树构造方法其实就是每次选择一个的特征以及分裂点作为当前节点的分类条件。 ),即通过程序积累经验,但机器学习是另一门学科,并不从属于数据挖掘,二者相辅相成; 深度学习(Deep Learning)是机器学习的一个子集,就是用复杂、庞大的神经网络进行机器学习机器学习是一种实现人工智能的方法,深度学习是一种实现机器学习的技术。 3.把复杂的概念通俗化,不要架空算法 下期 机器学习(一):机器学习基础 机器学习系列: 家明将与大家一起学习机器学习,借助于网上的教程与书籍指导,家明总结,与大家一起进步,共同应对AI时代。

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    Google机器学习教程心得(三) 的feature

    什么造就好的Feature 这里举了一个对两种狗狗做分类的问题介绍的Feature应有的特性 简化问题 的feature能有力地说明两个类别的不同 单个feature往往不完美,所以需要多个 如果不同的label中,这个feature的值分布越均匀,则这个feature的分类作用越弱 在同一种眼睛颜色中,不同狗的数量差不多,说明眼的颜色的分类作用弱,这样的feature会降低分类器的准确性 的 应该是相互独立的,能够提供更多有效信息, 每个feature在分类器中都占一定的重要性,而如果feature间不独立,重要性的比重也会与原本的计划有偏差 feature应当预处理地尽可能与结果直接相关 有的 feature还不够,还要有的feature之间的的组合 总结 的feature应该是这样的: Informative Independent Simple 代码 Good-Feature:构造数据集与绘制柱状图

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    打破“维度的诅咒”,机器学习降维大法

    水木番 编译整理 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 使用机器学习时,你是不是经常因为有太多无关特征而导致模型效果不佳而烦恼? ? 而其实,降维就是机器学习中能够解决这种问题的一种方法。 云计算的突破可以帮助使用者运行大型的机器学习模型,而不用管后台的计算能力。 但是,每增加一个新特征都会增加复杂性,增大使用机器学习算法的困难。 机器学习模型可以将特征映射到结果。 机器学习工具箱中的降维 简单总结一下。 过多的特征会降低机器学习模型的效率,但删除过多的特征也不太好。 数据科学家可以用降维作为一个工具箱,生成机器学习模型,但和其他工具一样,使用降维的时候也有许多问题,有许多地方都需要小心。 作者简介 ?

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    Python机器学习工具

    Python机器学习库非常多,而且大多数开源,主要有: 1. scikit-learn scikit-learn 是一个基于SciPy和Numpy的开源机器学习模块,包括分类、回归、聚类系列算法,主要算法有 Shogun Shogun是一个开源的大规模机器学习工具箱。 ,它的目标是为机器学习任务提供灵活、易应、强大的机器学习算法。 PyML PyML是一个Python机器学习工具包, 为各分类和回归方法提供灵活的架构。它主要提供特征选择、模型选择、组合分类器、分类评估等功能。 Milk Milk是Python的一个机器学习工具箱,其重点是提供监督分类法与几种有效的分类分析:SVMs(基于libsvm),K-NN,随机森林经济和决策树。它还可以进行特征选择。

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    机器学习的数学,拿你如何是

    热烈欢迎各位新朋友,前面写了这么多机器学习的概念解说,原来大家只喜欢我推书呀,真·五味杂陈。今天聊机器学习在数学基础方面的经典推荐。 应该说,学机器学习,数学是无论如何也绕不过去的一道坎。 不过呢,学机器学习里面的数学有一点。 虽然口头上我们称之为机器学习的数学基础,听起来像是网络里的协议栈,数学是底层,机器学习是应用层,机器学习的数学要更高级更难一点。 所以,学机器学习的数学,要远比你想象中要学的少很多。 好了,那机器学习的数学到底该怎么学呢?无非两个字,概念。 不少观点认为机器学习就是个换了个皮的统计学,所以有人干脆激进一点,就把机器学习叫作统计学习。这里且不争论,但机器学习大量使用了统计学的概念和方法是的的确确的事实。 那对于机器学习,我们怎样才能快速了解机器学习是做什么的,又涉及哪些数学分支呢?

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    未来 3~5 年内,哪个方向的机器学习人才最紧缺?

    一个领域的发展有特定的周期,机器学习的门槛比web开发高而且正属于朝阳期,所以大家致力于成为“专精特定领域”的机器学习专家不会过时。 什么是特定领域的机器学习专家? 所以调侃一句,哪个方向的机器学习人才最紧缺? 只要理解自己在做什么,知道选择什么模型,直接调用API和现成的工具包就好了。 回归模型(Regression)。学校的课程中其实讲得更多的都是分类,但事实上回归才是工业届最常见的模型。 学习可视化可以使用现成的工具,如Qlik Sense和Tableau,也可以使用Python的Sklearn和Matplotlib。 而且上面介绍的很多工具都有几十年的历史,依然历久弥新。所以以3-5年的跨度来看,这些工具依然会非常有用,甚至像CNN和LSTM之类的深度学习算法还在继续发展迭代当中。

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