作为计算机专业的人，如果出去跟别人说自己不懂数据结构，那就是天大的笑话了，数据结构+算法=程序设计，这是计算机届公认的理论了，无论我们在做项目时，还是参加各种比赛，乃至于我们参加工作招聘，数据结构都是至关重要的，有时你甚至可以不懂计算机语言，但是不能不懂数据结构，通过上次的华为面试，我发现自己在数据结构方面知识很是欠缺，于是决定全面复习一下数据结构，为了给自己的复习留下足迹，所以决定在博客上面做些
【送书福利-第五期】北大出版社-《网络结构数据分析与应用》
原创
2023-07-24 15:33:20
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1、按照网络的作用范围分类广域网（WAN，Wide Area Network）城域网（MAN，Mertopolitan Area Network）局域网（LAN，Local Area Network）（无线）个人区域网（PAN，Personal Area Network）2、计算机网络的主要性能指标带宽、时延、利用率3、OSI七层模型和TCP/IP四层模型OSI七层网路模型TCP/IP四层概念模型
大数据项目实战第一章 项目概述 文章目录大数据项目实战第一章 项目概述学习目标一、项目需求和目标二、预备知识三、项目架构设计及技术选取四、开发环境和开发工具介绍五、项目开发流程总结 学习目标掌握项目需求和目标 了解项目架构设计和技术选型 了解项目环境和相关开发工具 理解项目开发流程在人力资源管理领域，网络招聘近年来早已凭借其范围广、信息量大、时效性强、流程简单而效果显著等优势，成为企业招聘的核心方
作者：江上_酒 相关内容根据昨天考生考完后的回忆所得，由于具体题目描述不清，可能会与真题有所出入，故此处只做简要的分析。一、简答题（本大题共6小题，每题10分，共计60分。）考察数据结构的逻辑结构和物理结构含义和关系，这个属于绪论部分的基本概念。（简单）给定一个广义表取出指定元素，这个真题考过几次，主要是对tail()和head()函数的灵活使用。（简单）写出满足条件的树（前序中序一致、中序后序一
随着汽车工业的不断发展，汽车电子控制单元逐渐增多，各电控单元之间的信号交换更为复杂。而CAN总线可将汽车内部各电控单元之间连接成一个局域网络，实现了信息的共享，大大优化了整车的布线。接下来，我们将继续为大家分享CAN相关技术知识。CAN的分层架构它由三层组成，即应用层、数据链路层和物理层。• 应用层：该层与操作系统或CAN设备的应用程序交互。• 数据链路层：它在发送、接收和验证
一、对网络的理解1、网络加深之后，性能不升反降，作者在论文中对比了两种网络一种是plain net 一种即是本文提出的和plain net配置层数（34层） 参数一样的ResNet，作者猜想plain net 训练错误率更高的原因可能是因为这种深网络具有指数级低的收敛速度，且作者排除了是前向和后向传播时梯度消失或爆炸的原因，因为网络中加入了BN层；所以深网络难以训练，学起来很困难，现有的训练方法难
# Python 网络结构分析入门
网络结构分析是指对网络中节点和边的关系进行研究，以了解网络的性质和行为。Python 提供了多种库和工具，帮助我们有效地进行网络分析。本文将介绍 Python 中的一些基础网络分析方法，并附带代码示例及可视化工具的使用。
## 1. 网络分析的基本概念
在计算机科学中，网络通常由节点（vertices）和边（edges）组成。节点可以是用户、计算机等，而边
大数据行业能细分为大数据开发、大数据分析、大数据架构师等等领域，每个领域都有自己不同的工作目的，今天小千就来给大家介绍一下大数据开发和大数据分析岗位的相同不同点，介绍完之后你再考虑哪一个适合你就去培训哪个方向就可以啦。大数据行业顾名思义大数据是一个以数据为核心的产业。大数据产业生成流程从数据的生命周期的传导和演变上可分为这几个部分：数据收集、数据储存、数据建模、数据分析、数据变现。数据通过各种软件
利用Python进行数据分析 内容简介：还在苦苦寻觅用Python控制、处理、整理、分析结构化数据的完整课程？《利用Python进行数据分析》含有大量的实践案例，你将学会如何利用各种Python库（包括NumPy、pandas、matplotlib以及IPython等）高效地解决各式各样的数据分析问题。由于作者Wes McKinney是pandas库的主要作者，所以本书也可以作为利用Python实
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2023-09-17 11:27:18
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背景知识 数据分析主要运用于市场营销和风险管理
数据分析建模需要先明确业务需求，然后选择是 描述型分析 还是 预测型分析。如果分析的目的是描述目标行为模式，就采用描述型数据分析，描述型分析就考虑 关联规则、 序列规则 、 聚类如果是预测型数据分析，就是量化未来一段时间内，某个事件的发生概率。有两大预测分析模型， 分类预测 和 回归预测。 分类与回归用处：用卡申请人
大数据产业 顾名思义大数据是一个以数据为核心的产业。大数据产业生成流程从数据的生命周期的传导和演变上可分为这几个部分：数据收集、数据储存、数据建模、数据分析、数据变现。数据通过各种软件收集，通过云数据中心储存，通过数据科学家或行业专家建模和加工，最后数据分析找到大量看似不相关数据背后的因果关系，这些因果关系的意义会让人们在各个方面可以推测未来，减少试错成本，降低风险，解放生产力。&nbs
用Python进行数据分析的好处是，它的数据分析库目前已经很全面了，有NumPy、pandas、SciPy、scikit-learn、StatsModels，还有深度学习、神经网络的各类包。基本上能满足大部分的企业应用。而且Python是数据抽取、数据收集整理、数据分析挖掘、数据展示，都可以在同一种Python里实现，避免了开发程序的切换。这里就和大家分享我做的一个应用实例。解决问题：自动
最近在做一个数据图表化实时展示的系统，从构思到基本完成，虽遇到了无数的坑，但通过该项目的研发，让我对数据分析与建模有了更进一步的认识，更重要的是让我对之前自己的构思像接口聚合，僵尸应用的数据重组，核心价值信息的获取，数据模型分类的实现有了完整的实现方案。为什么要进行数据分析 正规的项目开发，一般我们会先有需求，然后根绝用户需求进行需求评估，接着编写需求文档，最后根据已经规范化的需求文档，抽象分析，
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2023-06-06 21:43:40
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概观Oracle应用结构概观Oracle全局数据服务概观Oracle网络结构概观Oracle程序接口 概观Oracle应用结构概观C/S结构概观多层结构概观网格结构 概观C/S结构 Oracle数据库将应用和数据库分成客户服务端结构。客户端运行数据库应用，诸如SQLPLUS或者VB程序，使用户交互式的获取的数据信息。服务端并行的运行数据软件和处理函数请求，共享访问数据
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2015-07-27 09:10:45
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主成分分析、因子分析和聚类分析一、基本理解主成分分析 将多项指标转化为少数几项综合指标,用综合指标来解释多变量的方差- 协方差结构。综合指标即为主成分。所得出的少数几个主成分，要尽可能多地保留原始变量的信息，且彼此不相关。 因子分析 研究如何以最少的信息丢失，将众多原始变量浓缩成少数几个因子变量，以及如何使因子变量具有较强的可解释性的一种多元统计分析方法。
聚类分析 依据实验数据本身所具有
这是rpn网络train阶段的网络结构图 rpn_conv1之前的网络是特征提取层，也是和fast rcnn共享的层。rpn_conv1是一层1*1的卷积，这一层是单独为rpn网络多提取一层特征，这一层之后就接两个输出channel层不同的1*1的卷积（即分别进行score的预测和坐标补偿值的预测）
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2018-01-21 23:16:00
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function showImg(url) {
var frameid = 'frameimg' + Math.random();
window.img = '
document.write('');
}我们平时用浏览器访问网站的时候，一个个站点形形色色，页面也各不相同，但有没有想过它是为何才能呈现出这个样子的？那么本节我们就来了解一下网页的基本组成、结构、节点等内容。1. 网页的组成网页可以分为
前言马云曾说“中国正迎来从IT时代到DT时代的变革”，DT就是大数据时代。随着移动互联网的发展，人们越来越感受到技术所带来的便捷，同时企业也将搜集到越来越多与用户相关的数据，包括用户的基本信息、交易记录、个人喜好、行为特征等。这些数据就相当于隐藏在地球深处的宝贵资源，企业都想从数据红利中分得一杯羹，进而推进企业重视并善加利用数据分析与挖掘相关的技术。 本章将以概述的形式介绍数据分析和挖掘相关的内容
数据分析方法汇总(1)很长时间没有写过关于数据分析师的文章了，做数据分析师也好多年了，近期好多数据小白们在问，数据分析师的数据分析方法都有哪些，下面是对数据分析方法的总结。 一、描述统计描述性统计是指运用制表和分类，图形以及计筠概括性数据来描述数据的集中趋势、离散趋势、偏度、峰度。1、缺失值填充：常用方法：剔除法、均值法、最小邻居法、比率\回归法、决策树法。2、正态性检验：很多统计方法都要求数值
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2023-08-25 16:46:01
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