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从小白视角理解数据挖掘十算法』

因为可以直接访问你,所以引入阻尼因子的概念; 海洋除了有河流流经,还有雨水,但是下雨是随机的; 提出阻尼系数,还是为了解决某些网站明明存在大量出链(入链),但是影响力却非常的情形。 FP-growth算法,通过构建 FP 树的数据结构,将数据存储在 FP 树中,只需要在构建 FP 树时扫描数据库两次,后续处理就不需要再访问数据库了。 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。 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。 到这里,10算法都已经说完了,其实一般来说,常用算法都已经被封装到库中了,只要导入相应的模型即可。 -END-

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理解的“前端”或“无线”

其实我今天本来想讲的事情,并不只是“前端”,而是这次团队组织架构调整后的“无线”,为什么要从“前端”到“无线”,也是基于最大化价值输出的考虑,这是后话。 ,在整个“无线”的范围内解决相关的问题。 后来,算是跟上了“无线”整合的契机,也是公司业务飞速发展的契机。 当我们统一规划一下公司内所有的前端和无线端之后,发现数量竟然和所有服务端(包含架构和数据等)的数量基本相当,这很不正常,当公司开始快速扩张之后,这种比例是非常吓人的,而核心问题就是我们公司无线端所有的开发工作量基本都是 Native承担的,这主要受制于公司业务类型限制,公司基本所有业务都是偏商家服务类型,重交互重操作重数据,在客户端上开发,对H5来说的确难以满足需求,不管是性能还是体验还是开发成熟度上来说。

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    数据库逻辑设计之三范式通俗理解

    可能会存在问题: 数据冗余:有重复值; 更新异常:有重复的冗余信息,修改时需要同时修改多条记录,否则会出现数据不一致的情况 。 四、反范式化 一般说来,数据库只需满足第三范式(3NF)就行了。 没有冗余的数据库设计可以做到。但是,没有冗余的数据库未必是最好的数据库,有时为了提高运行效率,就必须降低范式标准,适当保留冗余数据。 在Rose 2002中,规定列有两种类型:数据列和计算列。“金额”这样的列被称为“计算列”,而“单价”和“数量”这样的列被称为“数据列”。 五、范式化设计和反范式化设计的优缺点 5.1 范式化 优点: 缺点: 5.2 反范式化 优点: 缺点: 参考资料如下: 1、通俗地理解数据库三个范式 2、数据库模型设计,第一范式、第二范式、第三范式简单例子理解 3、数据库三范式最简单的解释

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    理解Java的三特性之封装

    封装从字面上来理解就是包装的意思,专业点就是信息隐藏,是指利用抽象数据类型将数据和基于数据的操作封装在一起,使其构成一个不可分割的独立实体,数据被保护在抽象数据类型的内部,尽可能地隐藏内部的细节,只保留一些对外接口使之与外部发生联系 系统的其他对象只能通过包裹在数据外面的已经授权的操作来与这个封装的对象进行交流和交互。也就是说用户是无需知道对象内部的细节(当然也无从知道),但可以通过该对象对外的提供的接口来访问该对象。 使用封装有四好处: 良好的封装能够减少耦合。 类内部的结构可以自由修改。 可以对成员进行更精确的控制。 隐藏信息,实现细节。 ,但是有时你迷糊了,写成了这样: Husband husband = new Husband(); husband.age = 300; 也许你是因为粗心写成了,你发现了还好,如果没有发现那就麻烦了 例如性别我们在数据库中一般都是已1、0方式来存储的,但是在前台我们又不能展示1、0,这里我们只需要在getter()方法里面做一些转换即可。

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    Java总论及三特性理解

    2、类型(type)     类描述具有相同特性(数据元素)和行为(功能)的对象集合。是面向对象设计除了基本数据类型外的,一种通用的数据类型。 4、封装(信息隐藏)     指利用抽象数据类型将数据和基于数据的操作封装在一起,使其构成一个不可分割的独立实体,数据被保护在抽象数据类型的内部,尽可能地隐藏内部的细节,只保留一些对外接口使之与外部发生联系 系统的其他部分只有通过包裹在数据外面的被授权的操作来与这个抽象数据类型交流与交互。用户无需知道对象内部方法的实现细节,但可以根据对象提供的外部接口(对象名和参数)访问该对象。 一句话总结: 所谓封装,就是把数据和方法保护在类的内部,只允许可信的类或对象操作,对不可信的进行信息隐藏。     好处: (1)实现了专业的分工。 一句话总结, 所谓继承,就是可以使用现有类的所有数据和方法(包括私有的),并且不需要重复编写现有类,实现功能扩展,达到代码复用。

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    理解Java的三特性之多态

    面向对象编程有三特性:封装、继承、多态。 封装隐藏了类的内部实现机制,可以在不影响使用的情况下改变类的内部结构,同时也保护了数据。 诚然,要理解多态我们就必须要明白什么是“向上转型”。在继承中我们简单介绍了向上转型,这里就在啰嗦下:在上面的喝酒例子中,酒(Win)是父类,剑南春(JNC)、五粮液(WLY)、酒鬼酒(JGJ)是子类。 我们定义如下代码: JNC a = new JNC(); 对于这个代码我们非常容易理解无非就是实例化了一个剑南春的对象嘛!但是这样呢? Wine a = new JNC(); 在这里我们这样理解,这里定义了一个Wine 类型的a,它指向JNC对象实例。 这样做存在一个非常的好处,在继承中我们知道子类是父类的扩展,它可以提供比父类更加强大的功能,如果我们定义了一个指向子类的父类引用类型,那么它除了能够引用父类的共性外,还可以使用子类强大的功能。

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    2019数据库面试题:三范式理解(实例超全解析)

    一、数据库第一范式: 数据库表的每一列都是不可分割的基本数据项,同一列中不能有多个值,即实体中的某个属性不能有多个值或者不能有重复的属性。 (保持数据的原子性) 数据原子性很好理解,就是表中的字段不可再分。 ? 这是一张简单的员工信息表,其中有工号、姓名、电话三个字段。 二、数据库第二范式: 在满足第一范式的基础上,实体的每个非主键属性完全函数依赖于主键属性(消除部分依赖) 主键:凡是接触过数据库的人,肯定都会知道主键,主键明确标识了每条记录,一般是一个字段,也可以由两个或两个字段组成 ** 反3NF 没有冗余的数据库未必是最好的数据库,有时为了提高运行效率,就必须降低范式标准,适当保留冗余数据。 具体做法是: 在概念数据模型设计时遵守第三范式,降低范式标准的工作放到物理数据模型设计时考虑。降低范式就是增加字段,允许冗余。 订单和订单项、相册浏览次数和照片的浏览次数。

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    数据机遇还是忽悠?

    持反方观点,为技术时代的到来欢呼的,一位是北京大学光华管理学院新媒体营销研究中心副主任苏萌,另一位是日本政治家、内阁成员山本一太。 他请大家原谅,“为了更流畅地表达观点,我还是用中文”,引来听众理解的笑声。他说,大数据刚刚露出冰山一角,在金融、零售等领域的运用上,还远未释放它的潜能。 这有三个原因:一是因为不同机构间的数据还未真正流动起来,目前还只是数据“孤岛”;二是完整的生态产业链还未形成,尽管通过行为数据分析已能够分辨出一个消费者的喜好,但从供应到购买的链条还没建成;三是因为数据分析人才仍然极度匮乏 一位听众挑战正方,说,你们认为大数据过于庞杂纷繁,反而解决不了问题,那是不是说,当处理数据的计算工具变得足够好时,大数据就会变得有用? 正如Howard在发表“失败感言”时所说,“我们并非反对数据,只是反对大而无当的数据数据本身当然非常重要”。人类已经并将继续产生日益庞大的数据,或许不论我们接受与否,大数据时代都已到来。

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    深入理解Vue组件3核心概念

    作者:浪里行舟 原文:详解vue组件三核心概念 Fundebug经授权转载,版权归原作者所有。 前言 本文主要介绍属性、事件和插槽这三个vue基础概念、使用方法及其容易被忽略的一些重要细节。 ,对于接收的数据,可以是各种数据类型,同样也可以传递一个函数。 props 被称之为静态数据,在各自实例中,一旦在初始化被定义好类型时,基于 Vue 是单向数据流,在数据传递时始终不能改变它的数据类型,而且不允许在子组件中直接操作 传递过来的props数据,而是需要通过别的手段 props的数据都是通过父组件或者更高层级的组件数据或者字面量的方式进行传递的,不允许直接操作改变各自实例中的props数据,而是需要通过别的手段,改变传递源中的数据。 ,通过绑定关系直接更新页面对应位置的数据 可以简单地理解数据驱动不是操作节点的,而是通过虚拟的抽象数据层来直接更新页面。

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    *Java面向对象的三特性及理解*

    *Java面向对象的三特性及理解* 三特性概括:封装、继承、多态 一、封装 1.含义: 把描述一个对象的属性和行为封装成一个类,将具体的业务逻辑功能封装成一个方法,同时也将对象的属性私有化,通过开放的方法 封装的思想保证了类内部数据的完整性,使得用户无法直接操作类的内部数据,这样降低了对内部数据的影响,提高了程序的安全性和可维护性。 2.特性 (1)只能通过规定的方法访问数据; (2)隐藏类内部的实现细节,提高可维护性; (3)便于控制和修改实现。 (2)方法重载:在同一个类中处理不同数据的多个相同方法名的多态手段,前提是方法名相同,参数列表必须不同(类型/个数),返回类型不做要求,调用时根据传入的参数列表来决定具体是哪个方法,这就是多态性。

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    数据库事务理解

    用于提交数据库的改变,通过commit提交结束事务,事务中的数据将被确定下来,保存到文件。 •Rollback 用于回滚数据改变,就是放弃事务中的所有数据改变,整个数据回到事务最开始的地方。 五、数据库的事务(三) COMMIT和 ROLLBACK的优点: 保证数据一致性 在数据永久性生效前重新查看修改的数据 相关逻辑操作单元 六、数据库的事务(四) 事务的自动处理 当下列情况发生时事务自动提交 SQL> 八、提交或回滚前数据的状态 •以前的数据可恢复 •当前的用户可以看到DML操作的结果 •其他用户不能看到DML操作的结果 •被操作的数据被锁住,其他用户不能修改这些数据 九、提交后数据的状态 •数据的修改被永久写在数据库中。

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    如何理解 DAX 数据沿袭

    数据沿袭,这个词汇,相当生僻,很多小伙伴都问这个什么意思,以及如何去使用他。那本文就来帮大家理解这个事物。 数据沿袭 数据沿袭(data lineage),表示数据的一种本质联系。 神奇的效果出现了: 也就是说,如果某行的计算并非获取原始元素,而进行了计算;而其他元素直接获取原始元素,在这种情况下,是否可以部分保持数据沿袭? 请在留言区写下你的看法和你的理解吧。 在四次转换后所得到的 vItems,即使你理解了上述的数据沿袭的概念,但此时你可以意识到以下两个重要的知识吗? 结论 数据沿袭,表面是一个晦涩的概念,但其实它是数据模型在计算中的自然演化,保持对数据模型的联系。 注意:这里用了 “联系” 二字,而没有用 “关系” 二字。请你理解我们想强调的以及避免的混淆。 另外,在理解数据沿袭的知识后,我们通过上述的【重要启发】构建很多复杂的计算而逻辑清晰,这篇文章就是为了后续的内容做的引子。有了数据沿袭,我们就可以设计出一些通用的模式,在随后的文章中会和大家分享。

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    数据运营」理解DataOps运营

    数据ops的好处 DataOps的目标是促进数据科学家、IT人员和技术人员之间的协作,让每个团队同步工作,更快、更智能地利用数据数据管理越好,数据就越好,可用性也越好。 增强的数据分析:DataOps促进了多面分析技术的使用。旨在引导数据通过所有分析阶段的新机器学习算法正越来越受欢迎。这些算法帮助数据专家在将数据交付给客户之前收集、处理和分类数据。 提供长期指导:DataOps促进战略数据管理的持续实践。它使用多租户合作来帮助协商不同客户机的需求。数据专家可以组织数据、评估数据源和研究来自客户的反馈。 在这种情况下,数据科学家使用与普通程序员相同的代码库来编写代码。数据科学家将他们的代码保存在Git中,编写连接到数据源的api的程序员也是如此。 业务利益相关者、首席执行官、数据科学家、IT和通用管理人员都应该能够访问组织的数据。自助服务数据访问程序和支持它的基础设施是必不可少的。深度学习和机器学习应用程序需要不断的新数据流来学习和改进。

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    :UBER数据迁徙

    数据迁移的日期定为万圣节(10月31日),而这恰是交通量会非常高的一天。 上面图中的大问题是:我们仍然依赖于单一的PostgreSQL (数据库管理系统)来存储大部分的数据。下面的饼图显示了数据是如何在数据库中分配的: ? 我们评估了各种NoSQL(不同于传统的关系数据库的数据库管理系统的统称)的具有上述特点风格的数据库。 追加(无更新)数据模型:它仅支持一个只追加数据模型中,一旦它被写入后,就不能进行修改。这对于存储交易数据,并希望防止数据损坏的系统是非常有用的。由于是只追加模型,修改会自然幂等和交换。 在真正可以开始迁移之前,第一个任务是从用户身份到用户唯一识别码的迁移,因为原代码依赖于自动递增的PostgreSQL 数据库标识符。几百条SQL查询需要被重写。

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    我所理解的activity四启动模式

    作为一名应届毕业生,每逢面试总要被问到activity的四启动模式,搜到的这类文章也不少,打算用自己的话来说一说,若有不对的地方欢迎指出 activity四启动模式: 1,standard: 标准启动模式

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    数据价值机遇大变革

    数据价值机遇大变革 2017-3-26 张子阳 推荐: 1 难度: 1 ? 这本书就像一个印刷出来的PPT,字体比较大,留白比较多,大量图片,全彩印刷。 概括起来有下面这些要点: 数据量正指数级别增长。大数据时代已经来临。 大数据特点:存储量大、计算量大、增长速度快、类型多样化。 制造业应用:给挖掘机安装GPS和数据上传系统,统计挖掘机每月的工作时长。然后根据大量用户的实际使用数据,来判断市场是否有过剩的风险。 银行业应用:反诈骗系统。 数据仓库(Data Warehouse)是一个面向主题的、集成的、相对稳定的、反映历史变化的数据集合,用于支持管理决策。 相对稳定:数据一旦进入数据仓库以后,一般很少进行修改,更多地是对信息进行查询操作。 反映历史变化:不只是反映企业当前的状态,而是记录了过去某一点到当前各个阶段的信息。

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