• 2024-07-01名词解释(计网课后复习重点)
    协议栈:由于计算机网络的体系结构采用了分层结构,这些一层一层的协议画起来很像堆栈的结构,因此成为协议栈实体:任何可发送或接受信息的硬件或软件进程。对等层:在网络体系结构中,通信双方实现同样功能的层协议数据单元:PDU,是对等实体之间进行信息交换的数据单元服务访问点:SPA,在同
  • 2024-07-01[淘宝/天猫/1688/京东]API接口数据采集分享
    在当今时代,从数据中挖掘价值的重要性愈发凸显,远超以往任何时期。随着新冠疫情的席卷,所有B2B公司都迎来了前所未有的挑战,它们不得不迅速将业务转移到线上的电子商务平台,以加速数字化转型的步伐。而随着疫情的逐渐缓解,这种线上线下的融合趋势非但没有减弱,反而得到了进一步的强化。
  • 2024-07-01SSE使用详解
    一、SSE简介SSE是一种在网页开发中使用的、基于HTTP长连接技术,允许服务器向客户端浏览器实时推送更新。客户端通过创建一个EventSource对象并指向服务器上的一个URL来发起请求,这个请求保持打开状态,服务器可以在这个单一的TCP连接上不断发送新的数据块。这些数据块被称为“
  • 2024-07-01美发管理系统论文
    摘 要传统办法管理信息首先需要花费的时间比较多,其次数据出错率比较高,而且对错误的数据进行更改也比较困难,最后,检索数据费事费力。因此,在计算机上安装美发管理系统软件来发挥其高效地信息处理的作用,可以规范信息管理流程,让管理工作可以系统化和程序化,同时,美发管理系统的有效
  • 2024-06-30《昇思25天学习打卡营第3天 | 数据集 Dataset》
    《昇思25天学习打卡营第3天|数据集Dataset》《昇思25天学习打卡营第3天|数据集Dataset》《昇思25天学习打卡营第3天|数据集Dataset》什么是数据集MindSpore的数据集数据集加载数据集迭代数据集常用操作mapbatch自定义数据集可随机访问数据集可迭代数据集生成
  • 2024-06-30独家原创 | Matlab实现CNN-Transformer多变量回归预测
    独家原创|Matlab实现CNN-Transformer多变量回归预测目录独家原创|Matlab实现CNN-Transformer多变量回归预测效果一览基本介绍程序设计参考资料效果一览基本介绍1.Matlab实现CNN-Transformer多变量回归预测;2.运行环境为Matlab2023b及以上;3.data为数
  • 2024-06-30Python21 k-近邻算法
    k-近邻算法(k-NearestNeighbors,k-NN)是一种基本且广泛使用的分类与回归算法。它的工作原理非常直观:通过测量不同特征点之间的距离,来进行分类或回归分析。1.K-NN算法基本概念1.基于实例的学习:k-NN是一种基于实例的学习,意味着它直接记忆训练数据集,并通过这些数据进行预测,而
  • 2024-06-30基于java web模拟数据生成器的设计与实现
    选题的背景: 随着网络和计算机技术的飞速发展,软件开发,软件测试等IT行业在蓬勃发展,而往往开发这些软件等需要涉及到特别庞大的工作量,为了方便开发与测试人员进行系统的功能等测试,因此,我们的数据生成器系统由此诞生。软件开发与测试从之前的由程序员一个代码一个代码的敲,一个一
  • 2024-06-30python中数据的作用域
    一、命名空间        在Python中,命名空间是一个系统,它用于确保名字的唯一性,并防止命名冲突。命名空间是一个存储变量名称(或者更广泛地说,标识符)与对象之间映射的抽象概念。每个变量名你在程序中创建(或者导入)都存储在一个命名空间内。1.1类型的命名空间     
  • 2024-06-30【深度学习】图形模型基础(1):使用潜在变量模型进行数据分析的box循环
    1.绪论探索数据背后的隐藏规律,这不仅是数据分析的艺术,更是概率模型展现其威力的舞台。在这一过程中,潜在变量模型尤为关键,它成为了数据驱动问题解决的核心引擎。潜在变量模型的基本理念在于,那些看似复杂、杂乱无章的数据表象之下,往往隐藏着一种更为简洁、有序的结构和规律,只
  • 2024-06-30构建高效业财一体化管理体系
    构建高效业财一体化管理体系业财一体化战略意义提升决策质量强化数据支撑:通过整合业务与财务数据,为决策提供准确、实时的信息基础,确保分析的深度与广度。促进业务与财务协同:打破信息孤岛,实现业务流程与财务管理的无缝对接,优化资源配置,提升整体运营效率。增强风险控制能力:
  • 2024-06-30农业新质生产力数据(2012-2022年)原始+dofile+测算数据集
    数据简介:农业新质生产力是指在现代农业发展中,通过融合尖端科技、信息技术与创新管理模式,实现农业生产效率飞跃、产品质量显著提升及生产可持续性增强的一种革新性生产能力,农业新质生产力代表了从依赖传统资源转向依靠科技创新与高效资源配置的农业现代化路径,是推动农业绿色转型
  • 2024-06-30【Flink metric(3)】chunjun是如何实现脏数据管理的
    文章目录一.基础逻辑二.DirtyManager1.初始化2.收集脏数据并check3.关闭资源三.DirtyDataCollector1.初始化2.收集脏数据并check3.run:消费脏数据4.释放资源四.LogDirtyDataCollector一.基础逻辑脏数据管理模块的基本逻辑是:当数据消费失败时,将脏数据
  • 2024-06-30Memcached数据洞察:解锁交互式数据可视化的大门
  • 2024-06-30数据清洗的艺术:批处理在数据预处理中的妙用
  • 2024-06-30AI数据分析013:根据时间序列数据生成动态条形图
    文章目录一、介绍二、输入内容三、输出内容一、介绍动态条形竞赛图(BarChartRace)是一种通过动画展示分类数据随时间变化的可视化工具。它通过动态条形图的形式,展示不同类别在不同时间点的数据排名和变化情况。这种图表非常适合用来展示时间序列数据的变化,能够直
  • 2024-06-30Hadoop:全面深入解析
       Hadoop是一个用于大规模数据处理的开源框架,其设计旨在通过集群的方式进行分布式存储和计算。本篇博文将从Hadoop的定义、架构、原理、应用场景以及常见命令等多个方面进行详细探讨,帮助读者全面深入地了解Hadoop。1.Hadoop的定义1.1什么是Hadoop   Hadoop是
  • 2024-06-30AI数据分析011:Excel表格智能判断数据起点来计算增长率
    文章目录一、介绍二、输入内容三、输出内容一、介绍计算Excel表格中2023年1月到2024年4月的总增长率和复合增长率。如果数据都有的情况下,公式很简单:总增长率=(O2-B2)/B2复合增长率=POWER((O2/B2),1/13)-1但是,2023年1月、2月、3月的数据,有些有,有些没有,是0
  • 2024-06-30【Python】 模型训练数据归一化的原理
    那年夏天我和你躲在这一大片宁静的海直到后来我们都还在对这个世界充满期待今年冬天你已经不在我的心空出了一块很高兴遇见你让我终究明白回忆比真实精彩                     
  • 2024-06-30网易云音乐数据爬取与可视化分析系统
    摘要本系统采用Python语言,基于网易云音乐,通过数据挖掘技术对该平台的音乐数据进行了深入的研究和分析,旨在挖掘出音乐市场的规律,为音乐人、唱片公司、音乐爱好者等提供数据支持。系统的开发意义在于:一方面为音乐从业人员提供有力的决策参考,指导其策划和评估音乐项目;另一方面
  • 2024-06-30大模型实战1年半,总结一下在企业落地的三个策略
    节前,我们组织了一场算法岗技术&面试讨论会,邀请了一些互联网大厂朋友、今年参加社招和校招面试的同学。针对大模型技术趋势、算法项目落地经验分享、新手如何入门算法岗、该如何准备面试攻略、面试常考点等热门话题进行了深入的讨论。总结链接如下:《大模型面试宝典》(2024
  • 2024-06-30这个大纲涵盖了从基础到高级的 Log Parser 使用技巧和实践,帮助用户全面掌握这一强大的日志分析工具,应对复杂的数据分析挑战。这个大纲覆盖了 Log Parser 的广泛功能和高级技术,旨在帮助
    LogParser是一个功能强大的工具,用于处理和分析各种日志文件和数据源。以下是一个初级使用教程的大纲,帮助你快速入门和理解其基本功能和用法:1. 介绍和安装什么是LogParser?LogParser是一种强大的命令行工具,用于从多种日志文件、事件日志、CSV文件以及其他结构化数据
  • 2024-06-30【机器学习】在【Pycharm】中的应用:【线性回归模型】进行【房价预测】
     专栏:机器学习笔记pycharm专业版免费激活教程见资源,私信我给你发python相关库的安装:pandas,numpy,matplotlib,statsmodels1.引言线性回归(LinearRegression)是一种常见的统计方法和机器学习算法,用于根据一个或多个特征变量(自变量)来预测目标变量(因变量)的值。在许多实际
  • 2024-06-30《昇思25天学习打卡营第3天 | 数据集 Dataset》
    学习内容:MindSpores数据集相关处理方法MindSpores提供基于Pipeline的数据引擎,通过数据集(Dataset)和数据变换(Transforms)实现高效的数据预处理。其中Dataset是Pipeline的起始,用于加载原始数据。mindspore.dataset提供了内置的文本、图像、音频等数据集加载接口,并提供了自定义
  • 2024-06-30《昇思25天学习打卡营第4天 | 数据变换 Transforms》
    学习内容:MindSpore提供不同种类的数据变换通常情况下,直接加载的原始数据并不能直接送入神经网络进行训练,此时我们需要对其进行数据预处理。MindSpore提供不同种类的数据变换(Transforms),配合数据处理Pipeline来实现数据预处理。所有的Transforms均可通过map方法传入,实现对指