-
挖掘DBLP作者合作关系，FP-Growth算法实践（4）：挖掘每个会议的
所属栏目：[大数据] 日期：2021-05-25 热度：112
在只有【论文标题、发布时间、作者、会议名称】这四种信息的情况下，首先提取出所有这四种信息： 代码产生的结果如下，数据结构类似于headerTable，看结果就知道了，不再介绍： authorDict={} #{authorName: total(frequence,startYear,endYear),{eachConf[详细]
-
挖掘DBLP作者合作关系，FP-Growth算法实践（5）：挖掘研究者合作
所属栏目：[大数据] 日期：2021-05-25 热度：79
副标题#e# 就是频繁项集挖掘，FP-Growth算法。 先产生headerTable： 数据结构（其实也是调了好几次代码才确定的，因为一开始总有想不到的东西）：entry: entry: {authorName: frequence,firstChildPointer,startYear,endYear} def CreateHeaderTable(tranDB[详细]
-
数据处理之数据精简概述
所属栏目：[大数据] 日期：2021-05-25 热度：195
副标题#e# 摘自：数据精简DataSimp 转自：数据观（ID：cbdioreview） 作者：秦陇纪DataSimp 01 数据处理基础知识； data processing 数据是自然和生命的一种表示形式，记录了人类的行为，包括工作、生活和社会发展。数据（Data）是对事实、概念或指令的一种[详细]
-
大数据分析，Hadoop够用吗？Facebook数据专家说No
所属栏目：[大数据] 日期：2021-05-25 热度：168
副标题#e# 随着大数据的发展和应用，Hadoop框架受到越来越多的关注和应用。Facebook分析主管Ken Rudin表示，不要小看关系型数据库技术的价值。他认为，Hadoop可能是“大数据”运动的代名词，但它并不是企业从大规模存储的非结构化信息中得到价值的唯一工具[详细]
-
漫谈：机器学习中距离和相似性度量方法
所属栏目：[大数据] 日期：2021-05-25 热度：138
在机器学习和数据挖掘中，我们经常需要知道个体间差异的大小，进而评价个体的相似性和类别。最常见的是数据分析中的相关分析，数据挖掘中的分类和聚类算法，如 K 最近邻（KNN）和 K 均值（K-Means）等等。根据数据特性的不同，可以采用不同的度量方法。一[详细]
-
poj 1001 Exponentiation 模拟大数（hdu 1063）
所属栏目：[大数据] 日期：2021-05-25 热度：132
poj 1001 Exponentiation ?模拟大数 链接： http://poj.org/problem?id=1001 题意： 题意很简单，给你2个数（前面的是小数，后面是不超过25的整数），求得前一个数的幂（后一个数作指数部分）。 思路： 要求小数的幂，用一般的double，float完全满足不了解[详细]
-
数据处理中的“基”情
所属栏目：[大数据] 日期：2021-05-25 热度：60
副标题#e# 由于涉及过多公式，文章很多部分以图片排[详细]
-
FFMPEG中重要的数据结构的挖掘
所属栏目：[大数据] 日期：2021-05-25 热度：86
[cpp]? view plain ?copy ? typedef?struct?AVFormatContext?{?? ????struct?AVInputFormat?*iformat;?? ????void?*priv_data;?? ?????? ????ByteIOContext?*pb;?? ????unsigned?int?nb_streams;?? ????AVStream?*streams[MAX_STREAMS];?? }?AVFormatConte[详细]
-
空间统计说历史：罗马七丘的空间分析（一）
所属栏目：[大数据] 日期：2021-05-25 热度：145
话说，公元前N年，一个妹纸引发了一场号称“西方封神榜”的战役……强大的希腊联军在史上最强半神阿喀琉斯以及灰机+木马病毒的帮助下，一举攻陷了号称“永不陷落”的特洛伊城： 灰机： 木马： （题外话：Half a god 半神这个词，用武汉大学赵林教授的话来[详细]
-
[BZOJ2456]mode（数据处理+卡内存）
所属栏目：[大数据] 日期：2021-05-25 热度：145
题目描述 传送门 题解 卡内存，谁知道连iostream和ctring都不能开= =，涨姿势= = 注意这里众数的概念：大于 n div 2 那么每次把不同的两个数相抵消，最后剩下的那个一定是“众数”。 代码 #includecstdiousing namespace std;int n,num,ans,x;int main(){[详细]
-
挖掘DBLP作者合作关系，FP-Growth算法实践（2）：从DBLP数据集中
所属栏目：[大数据] 日期：2021-05-25 热度：157
副标题#e# 上篇文章：http://www.voidcn.com/article/p-nsbrwwsu-zv.html?（挖掘DBLP作者合作关系，FP-Growth算法实践（1）：从DBLP数据集中提取目标信息（会议、作者等）） 大家反映代码不能用，主要是太慢了，好吧，我也承认慢，在内存构造树，肯定的！[详细]
-
数据分析中缺失值的处理方法
所属栏目：[大数据] 日期：2021-05-25 热度：160
1、缺失值的分类 按照数据缺失机制可分为： (1)???完全随机缺失(missing completely at random,MCAR) 所缺失的数据发生的概率既与已观察到的数据无关,也与未观察到的数据无关. (2)???随机缺失(missing at random,MAR) ? ? ??假设缺失数据发生的概率与所观[详细]
-
HDU 1002 A + B Problem II(大数加法,C,Java两个版本)
所属栏目：[大数据] 日期：2021-05-25 热度：116
?? A + B Problem II Time Limit: 2000/1000 MS (Java/Others)????Memory Limit: 65536/32768 K (Java/Others) Total Submission(s): 300365????Accepted Submission(s): 57917 Problem Description I have a very simple problem for you. Given two inte[详细]
-
《MySQL必知必会学习笔记》：数据处理函数
所属栏目：[大数据] 日期：2021-05-25 热度：108
数据处理函数 大多数SQL实现支持以下类型的函数 1、用于处理文本（如将字符转换为大写或小写）的文本处理函数 2、用于在数值数据上进行算术操作（如返回绝对值、进行代数运算）的数值函数。 3、用于处理日期和时间值并从这些值中提取特定成分（例如：返回[详细]
-
大数乘法，并对结果取模
所属栏目：[大数据] 日期：2021-05-25 热度：153
long long mul_mod(long long a,long long b,long long m) //a个b相加，结果对m取模{ long long t=0; while(b) { if(b1) { t+= a%m; t%=m; } a=1; b=1; a%=m; } return t;} 如果a与b十分大时，就必须采用这个方法了，背下。[详细]
-
大数相乘算法 List实现
所属栏目：[大数据] 日期：2021-05-25 热度：196
写在前面 周五腾讯模拟笔试（2016.03.25），出了个题，关于大数相乘的问题。这样的题以前也有，网上也有很多实现代码（笔者写完算法后搜索了一下，确有很多，并未细看，并不知道是否有和笔者相同的解决方案）。笔者将算法用java实现，写出来给各位参考一下[详细]
-
大数 a+b 和 a-b
所属栏目：[大数据] 日期：2021-05-25 热度：93
a+b和a-b 时间限制:?1 Sec?? 内存限制:?128 MB 提交:?27?? 解决:?10 [ 提交][ 状态][ 讨论版] 题目描述 给你两个数a和b，让你计算a和b的和或者差。 输入 有t组数据，每组数据输入一个正数a，接着输入一个符号（'+'或者'-'），再输入一个正数b。注意：a和b[详细]
-
电信行业的BI应用
所属栏目：[大数据] 日期：2021-05-25 热度：166
截至2015年年底，我国三大运营商的移动用户数达到13.1亿户，4G /3G用户累计达到8.09亿户，再次创下新高。从三大运营商的年度财报来看，在具体业务方面，三大运营商的数据流量业务带来的收入均已超过语音业务，成为拉动收入增长的主要动力。此外，移动互联[详细]
-
几个个用于大数据分析的最好工具
所属栏目：[大数据] 日期：2021-05-25 热度：189
大数据是一个含义广泛的术语，是指数据集，如此庞大而复杂的，他们需要专门设计的硬件和软件工具进行处理。该数据集通常是万亿或EB的大[详细]
-
以大数据处理5G科技网络安全的新方向
所属栏目：[大数据] 日期：2021-05-25 热度：142
伴随5G技术的应用与发展，从智慧城市的水力、电力、政务等公共事业，到个人生活领域的智能医疗设备、自动驾驶汽车等，5G使得城市的生产方式与运转模式面临一次颠覆性的变革，不仅带来便利，也带来了新的网络安全挑战。 众所周知，5G技术的典型特征是高带宽[详细]
-
数据管理告捷的最重要举措
所属栏目：[大数据] 日期：2021-05-25 热度：115
组织最基本的挑战是收集数据，因为它可以以多种形式存在，甚至包括手写文档和个人生成的演示文稿。数据和文档所在的不同来源可能会进一步混淆此过程，这些来源包括专有和非协作数据库，定制系统以及从其他来源导出的手动文档。 如果没有组织，组织可能会被[详细]
-
2020年大数据给企业带来的5大优势
所属栏目：[大数据] 日期：2021-05-25 热度：138
为什么小型企业会忽略大数据 当企业管理人员听到大数据这一术语时，他们通常起初对其有些回避，因为他们认为这种技术只适用于谷歌和亚马逊这样的大型企业。并且他们认为，只有那些不惜一切代价在竞争中取得领先优势的跨国公司，才会采用大数据技术。 但由[详细]
-
全面分析Apache Spark窗口功能
所属栏目：[大数据] 日期：2021-05-25 热度：162
在此博客文章中，我们将深入探讨Apache Spark窗口函数。 您可能也对我之前有关Apache Spark的帖子感兴趣。 使用Apache Spark开始您的旅程-第1部分 使用Apache Spark开始您的旅程-第2部分 Apache Spark开始您的旅程-第3部分 深入研究Apache Spark DateTime[详细]
-
AI人脸识别太简单？
所属栏目：[大数据] 日期：2021-05-25 热度：159
现代计算机视觉技术完全有能力给我们展示只有在电影中才能看到的那种技术超能力。我们可以将视频加载到人工智能系统中，并告诉它放大低分辨率的帧，通过一点训练和一些巧妙的算法，我们可以使它增强图像进行识别。 这听起来可能没什么大不了。但想想特斯拉[详细]
-
智慧城市如何实现数据的真正意义？
所属栏目：[大数据] 日期：2021-05-25 热度：160
悉尼是新南威尔士州的州首府，也是澳大利亚人口最多的城市，目前在数字首都指数中排名全球第14位。在管理发展研究所（IMD）的2020年智慧城市指数中，该城市与新加坡科技设计大学合作，在109个城市中排名第18位。该排名基于公民对技术对其生活质量以及经济[详细]
