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关键词

大数据的4V+1O)

第一个是数据量大,包括采集、存储和计算的量都非常大。大数据的起始计量单位至少是P(1000个T)、E(100万个T)或Z(10亿个T)。类型繁多(Variety)。第二个是种类和来源多样化。 第三个是数据价值密度相对较低,或者说是浪里淘沙却又弥足珍贵。 第四个数据增长速度快,处理速度也快,时效性要求高。比如搜索引擎要求几分钟前的新闻能够被用户查询到,个性化推荐算法尽可能要求实时完成推荐。这是大数据区别于传统数据挖掘的显著。 数据是永远在线的,是随时能调用和计算的,这是大数据区别于传统数据最大的。现在我们所谈到的大数据不仅仅是大,更重要的是数据变的在线了,这是互联网高速发展背景下的点。

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大数据基本概念

但是数据量大,只是大数据概念的之一,大数据有4个简称4V: ? 在莱尼的理论基础上,IBM提出大数据的4V,得到了业界的广泛认可。 大数据4V:Volume 大量,既然叫大数据,那么数据量肯定得大Variety多样性,数据可以多种结构,可以是结构性数据、半结构性数据以及非结构性数据Value价值,这些大量的数据需要能够被挖掘出有价值的数据 ,因为无价值的数据只是一堆占用存储空间的垃圾Velocity高速,数据的处理速度要快,时效性强,因为很多场景下要实时更新、检测数据想要详细了解大数据的4V可以参考以下文章: http:www.mahaixiang.cnsjfx803 但是基本上也不能处理TB级以上的数据分析的,所以现阶段无法使用结构化的查询及处理去解决这些问题2.传统数据库技术并没有考虑数据的多类别:关系型数据库的结构都是库 >> 表 >> 字段的关系结构,而大数据具有数据多样化的

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    大数据测试学习笔记之01

    大数据? 即通常所讲的大数据4V:Variety:数据类型分为结构化数据、半结构化数据(例如电子邮件、办公处理文档)、非结构化数据(文本、音频、视频等等)Velocity:大数据具有时效性,要求在正常业务处理时必须及时的处理大数据才能最大化的挖掘和利用大数据的潜在商业价值 当前对大数据的定义会有些不一样,但有一个基本的共识就是:数据量将急剧增长Value:即数据价值,大数据处理的目的是从海量的低价值密度的数据中挖掘出具有高价值的数据,尤其是商业价值,即如何有效利用好这些数据一些思考从大数据的4V 来看,我们如何保证大数据及大数据处理过程的质量将会面临如下一些挑战,尤其对当下的软件测试工程师:面对更为庞大和复杂的场景下,思维转变的挑战大数据处理相关技术,成为了目前软件测试工程师的拦门虎随着与人工智能 构建新的测试方法结合工作的思考结合这些年所从事的行业和岗位,关于大数据测试方面有些简单的思考:大数据基础理论和技术是需要长期坚持学习和提升的结合所在行业和工作,从解决一点、一件事情做起,逐步的引入一些理念,有利于培养整个团队的意识深入分析所在行业的用户数据

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    【浅观】天文中的那些大数据

    目前,业界对大数据的看法不尽相同,但大数据应具备的4V已达成共识,即:Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多样)、Veracity(精确)或Value(价值)。 天文数据具备4V,因此天文数据是大数据。在难以获取其他大数据时,不妨考虑根据天文学领域的需求,结合计算机科学、模式识别、系统科学等相关学科领域的理论与方法,研究与发展天文大数据的处理技术。

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    大数据人工智能词汇索引TUVWXYZ大数据人工智能词汇索引

    价值(Value) :(译者注:大数据4V点之一) 所有可用的数据,能为组织机构、社会、消费者创造出巨大的价值。这意味着各大企业及整个产业都将从大数据中获益。 多样(Variety):(译者注:大数据4V点之一) 数据总是以各种不同的形式呈现,如结构化数据,半结构化数据,非结构化数据,甚至还有复杂结构化数据高速(Velocity):(译者注:大数据4V点之一 大量(Volume):(译者注:大数据4V点之一) 指数据量,范围从Megabytes至BrontobytesW----天气数据(Weather data):是一种重要的开放公共数据来源,如果与其他数据来源合成在一起

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    工程之缩放&编码

    (上)工程之数据预处理(下)本篇文章会继续介绍工程的内容,这次会介绍缩放和编码,前者主要是归一化和正则化,用于消除量纲关系的影响,后者包括了序号编码、独热编码等,主要是处理类别型、文本型以及连续型 ----3.2 缩放缩放主要分为两种方法,归一化和正则化。 本质是因为独热编码之后的的表达能力较差。该的预测能力被人为的拆分成多份,每一份与其他竞争最优划分点都失败。最终该得到的重要性会比实际值低。 那么什么时候需要采用离散化呢?这背后就是需要采用“海量离散+简单模型”,还是“少量连续+复杂模型”的做法了。对于线性模型,通常使用“海量离散+简单模型”。 假设有连续j ,离散化为 N个 01 ;连续 k,离散化为 M 个 01 ,则分别进行离散化之后引入了 N+M 个

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    图像点|SUSAN

    今天我们将介绍一个检测算子---SUSAN。 由此,我们可以得出SUSAN提取边缘和角点算法的基本原理:在边缘或角点处的USAN值最小,可以根据USAN区域的大小来检测边缘、角点等的位置和方向信息。

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    工程 处理

    前言:本文介绍了处理中的缩放、选择和降维,并用代码演示缩放中的标准化法和区间缩放法。 缩放值缩放: ?值的缩放‐‐标准化法:? 值的缩放‐‐区间缩放法:?值的归一化:?归一化即将一行的坐标转换成一个不含量纲(单位)的“单位向量”。 缺失值的弥补计算:?创建多项式:? 选择方法1‐‐方差选择法:?选择方法2‐‐皮尔森相关系数法:?选择方法3‐‐基于森林的选择: ?选择方法4‐‐递归消除法:?降维 线性判别分析法(LDA): ? 主成成分分析将鸢尾花数据集中的四个转换为两个重要的,并可以将转换成二维的数据在平面上进行展示。

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    多图技术贴:深入浅出解析大数据平台架构

    大数据的4V-来源?公司的“大数据”随着公司业务的增长,大量和流程、规则相关的非结构化数据也爆发式增长。

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    传统:HOG原理

    这样,一个block内所有cell的向量串联起来便得到该block的HOG。这些区间是互有重叠的,这就意味着:每一个单元格的会以不同的结果多次出现在最后的向量中。 则一块的数为:3*3*9;(5)收集HOG最后一步就是将检测窗口中所有重叠的块进行HOG的收集,并将它们结合成最终的向量供分类使用。(6)那么一个图像的HOG维数是多少呢? ,每相邻的4个单元构成一个块(block),把一个块内的向量联起来得到36维的向量,用块对样本图像进行扫描,扫描步长为一个单元。 最后将所有块的串联起来,就得到了人体的。 也就是说,64*128的图片,总共有36*7*15=3780个。??

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    OpenCV点检测——ORB

    这个描述子是由EPFL的Calonder在ECCV2010上提出的。 主要思路就是在点附近随机选取若干点对,将这些点对的灰度值的大小,组合成一个二进制串,并将这个二进制串作为该点的描述子。 ORB就是试图解决上述缺点中的1和2.如何解决旋转不变性:在ORB的方案中,是采用了FAST作为点检测算子。FAST应用的很多了,是出名的快,以防有人不知道,请看这里:? 在Sift的方案中,点的主方向是由梯度直方图的最大值和次大值所在的bin对应的方向决定的。略嫌耗时。在ORB的方案中,点的主方向是通过矩(moment)计算而来,公式如下:? OpenCV2.3.1里面ORB提取算法也在里面了,套用给的SURF例子程序改为ORB一直提示错误,类型不匹配神马的,由于没有找到示例程序,只能自己找答案。

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    工程之选择

    后面还有两篇会关注于表达和预处理。1. 的来源    在做数据分析的时候,的来源一般有两块,一块是业务已经整理好各种数据,我们需要去找出适合我们问题需要的;另一块是我们从业务中自己去寻找高级数据。 选择合适的    我们首先看当业务已经整理好各种数据时,我们如何去找出适合我们问题需要的,此时数可能成百上千,哪些才是我们需要的呢?     寻找高级    在我们拿到已有的后,我们还可以根据需要寻找到更多的高级。比如有车的路程和时间间隔,我们就可以得到车的平均速度这个二级。 根据车的速度,我们就可以得到车的加速度这个三级,根据车的加速度,我们就可以得到车的加加速度这个四级。。。也就是说,高级可以一直寻找下去。

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    工程之表达

    工程之选择中,我们讲到了选择的一些要点。本篇我们继续讨论工程,不过会重点关注于表达部分,即如果对某一个的具体表现形式做处理。 主要包括缺失值处理,殊的处理比如时间和地理位置处理,离散的连续化和离散化处理,连续的离散化处理几个方面。1. 对地理,比如“广州市天河区XX街道XX号”,这样的我们应该如何使用呢?处理成离散值和连续值都是可以的。如果是处理成离散值,则需要转化为多个离散,比如城市名,区县,街道等。 处理方法其实比较简单,比如某的取值是高,中和低,那么我们就可以创建三个取值为0或者1的,将高编码为1,0,0这样三个,中编码为0,1,0这样三个,低编码为0,0,1这样三个。 比如对于用户的ID这个,如果要使用独热编码,则维度会爆炸,如果使用嵌入就维度低很多了。对于每个要嵌入的,我们会有一个嵌入矩阵,这个矩阵的行很大,对应我们该的数目。

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    值,向量排序

    sorted_indices = np.argsort(evals)# 取相反数 变为按降序排列sorted_indices = np.argsort(-evals)print sorted_indicesk=3# 切片取向量列向量

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    工程之关联

    工程之关联 0.说在前面1.皮尔逊2.pointbiserialr系数3.Spearmans 系数4.总结5.作者的话0.说在前面 昨天学习了seaborn绘制图形,以及单变量与多变量之间的绘图 ,那么今天从统计学角度实战分析在处理工程过程中所涉及的三个相关系数(具体的三个系数数学推导,在后续更新)。 在这里吧,我们可以注意到以下几种都是连续变量:lat long sqft_above sqft_basementsqft_living sqft_lot yr_built yr_renovated针对连续变量 ,我们在做工程时,需要做的便是皮尔逊系数分析! 由于运行的结果众多,这里拿一个说明,如上图所示,pearsonr系数为0.7,说明与price的关联程度很强,那么在提取时,就得着重关注!

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    图像点|ORB

    ORB包括点和描述子。点用于筛选比较“殊”的点,而描述子用来描述某个点周围的。接下来将分别介绍这两部分。 点的检测 图像的点可以简单的理解为图像中比较显著显著的点,如轮廓点,较暗区域中的亮点,较亮区域中的暗点等。? ORB点采用FAST(features from accelerated segment test)算法来检测点。 通过上诉过程,我们的图片像多了很多点,我们用红色标出。?计算描述得到点后我们需要以某种方式F描述这些点的属性。这些属性的输出我们称之为该点的描述子。 理想的描述子应该具备这些性质。即,在大小、方向、明暗不同的图像中,同一点应具有足够相似的描述子,称之为描述子的可复现性。?当以某种理想的方式分别计算上图中红色点的描述子时,应该得出同样的结果。

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    图像点|Harris

    小白在之前的为小伙伴在前面的推送中带来了moravec算子,忘记了的小伙伴可以回过去看一下《图像点|moravec点》,但是moravec算子也具有很多不足之处。 ,因此该形式下M的值一个会比较大,另一个较小;C和D对应于角度和离散点,在两个方向都会有很大的曲率,因此,M的值都将会很大。 假设r1和r2是M的两个值,通过上面的分析,可以将一个平面表示为以下三个可区分的区域:?Harris&Stephen提出下面的角点性测度: k一般取值04~0.6。 但是,Harris算子计算量大,对尺度很敏感,不具有尺度不变形;另外Harris对点的定位也不是很精确,而且Harris也是各向异性的,对噪声敏感。 本文参考Belial_2010的博客,如有侵权请联系删除https:blog.csdn.netkezunhaiarticledetails11265167相关阅读图像点|moravec点入门学习

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    图像点|Moravec

    本次为小伙伴们带来的是图像专题,Moravec点的原理与提取。 当我们描述对于一幅图像数据,我们拥有的数据量少则几十万,多则有可能达到上千万,而大量的数据带来的问题就是信息冗余,所以就希望能否找到一些相对较少,但是又具有代表价值的数据来表一幅图像呢? 于是便引入了图像点的概念,用一些点来描述一幅图片,显然可以极大的缩减数据量,因此了解图像点的原理与方法对于学习机器视觉具有重要意义。今天小白为大家带来的是Moravec点。 点是Moravec于1977年提出了兴趣点(Points of Interests)的概念,并应用于解决Stanford Cart的导航问题。 具体过程如下:1、滑动窗口计算灰度变化滑动窗口在现有的技术中已经有了很多应用,如模板匹配、目标检测(hog的行人检测)等。

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    选择与抽取

    .也就是说,抽取后的新是原来的一个映射。 也就是说,选择后的是原来的一个子集。2. 相同点和不同点 选择和抽取有着些许的相似点,这两者达到的效果是一样的,就是试图去减少数据集中的属性(或者称为)的数目;但是两者所采用的方式方法却不同:抽取的方法主要是通过属性间的关系 ,如组合不同的属性得新的属性,这样就改变了原来的空间;而选择的方法是从原始数据集中选择出子集,是一种包含的关系,没有更改原始的空间。? 总结选择不同于提取,和模型是分不开,选择不同的训练出的模型是不同的。在机器学习=模型+策略+算法的框架下,选择就是模型选择的一部分,是分不开的。

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    工程(上)- 选择

    机器学习问题,始于构建质量的好坏,直接影响到最终的模型结果。构建是一个很大的工程,总体来讲包括“选择”、“表达”和“评估”3个部分。 我们也按这3个部分,并结合自己的具体实践,用3篇文章来和大家聊一下工程的相关问题。本篇文章,我们讨论一下选择。选择指的是,在全部的中,挑选出对最终的机器学习任务有用的。 在进行选择时,可以丢弃那些方差别小的。 当然,如果把这种方法看做是基于模型的选择,也完全没有问题。基于模型的选择基于模型的选择,可以直接根据模型参数来选择,也可用子集选择的思路选出的最优组合。 如果我们先从N个中选出一个最好的,然后让其余的N-1个分别与第一次选出的进行组合,从N-1个二元组合中选出最优组合。之后,再次在上次的基础上,添加一个新的,考虑3个的组合。

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