Hive学习笔记概述由来只能用java语言开发，如果是c语言或其他语言的程序员用Hadoop，存在语言门槛，需要对Hadoop底层原理，api比较了解才能做开发，开发调试比较麻烦；可以通过类SQL语句快速实现简单的MapReduce统计，不必开发专门的MapReduce应用，十分适合数据仓库的统计分析Hive就是去解决该问题。简介Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具。具有读写以及管理大量数
我们在写SQL代码时，只要有排序，首先想到的肯定是ORDER BY，以至于好多小伙伴觉得排序多简单啊。今天就给大家介绍四个你不怎么常用排序函数，他们就是SQL Server排序中经常用到的ROW_NUMBER()，RANK()，DENSE_RANK()，NTILE()这四个好兄弟。我们先创建一个测试数据表ScoresWITH t AS
(SELECT 1 StuID,70 Score
UNION
【实验名称】动物识别专家系统【实验目的】理解和掌握产生式知识表示方法，能够用选定的编程语言实现产生式系统的规则库。能够设计并编码实现简单的产生式（推理）系统。【实验内容】本实验仿照书中例题，用自己擅长的编程语言实现一个简单的动物识别专家系统——识别虎、金钱豹、斑马、长颈鹿、鸵鸟、企鹅、信天翁等七种动物。在本系统当中，知识库中的知识用产生式规则来表示，共有如下15条规则：r1： IF &
为了让数据之间的对比展示得更加直观，往往我们会使用柱状图的形式。当时间跨度大，年份比较多的时候，静态的柱状图就会显得比较无趣了。现国内外网站上开始流行一种可视化的动态排序图，不仅赏心悦目，还非常吸引眼球。但是动态排序图的制作却较为复杂，让很多人对它望而却步。不过最近小编发现一个数据可视化平台，只需套用数据，就能自动生成你想要的动态排序图，一键生成，十分智能便捷。那是什么平台呢？小编也不私藏了给大家
很大一部分SEO人员在公司上班是做企业网站排名优化，企业网站总体页面不多，也就几百个页面；参与排名的主要是首页和栏目页，内页甚少。由于百度对于企业网站的一刀切，不管是流量还是排名上都比不了资讯、门户平台网站，而且页面级别也是相差好几个档次。
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2021-11-29 15:41:10
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Hive是一个基于Hadoop的数据仓库基础架构，可以对大规模数据集进行存储和分析。在Hive中，表是数据的逻辑分组，类似于关系数据库中的表。当需要更新Hive表时，我们可以采取以下几种方法：
1. 使用INSERT INTO语句
通过INSERT INTO语句可以将新的数据插入到已存在的表中。这种方法适用于需要向表中追加新数据的情况。下面是一个示例：
```sql
INSERT INT
（GBDT是通过梯度下降（作为残差 的近似）更新的决策树集成的boosting模型）首先明确一点，gbdt 无论用于分类还是回归一直都是使用的CART 回归树。不会因为我们所选择的任务是分类任务就选用分类树，这里面的核心是因为gbdt 每轮的训练是在上一轮的训练的残差基础之上进行训练的。这里的残差就是当前模型的负梯度值 。这个要求每轮迭代的时候，弱分类器的输出的结果相减是有意义的。残差相减是有意义
相当于每次都是用2分类，然后不停的训练，最后把所有的弱分类器来进行汇总样本编号花萼长度(cm)花萼宽度(cm)花瓣长度(cm)花瓣宽度花的种类15.13.51.40.2山鸢尾24.93.01.40.2山鸢尾37.03.24.71.4杂色鸢尾46.43.24.51.5杂色鸢尾56.33.36.02.5维吉尼亚鸢尾65.82.75.11.9维吉尼亚鸢尾Iris数据集 这是一个有6个样本的
一、简介GBDT在传统机器学习算法里面是对真实分布拟合的最好的几种算法之一，在前几年深度学习还没有大行其道之前，gbdt在各种竞赛是大放异彩。原因大概有几个一：效果确实挺不错。 二：既可以用于分类也可以用于回归。 三：可以筛选特征。 这三点实在是太吸引人了，导致在面试的时候大家也非常喜欢问这个算法。 GBDT是通过采用加法模型（即基函数的线性组合），以及不断减小训练过程产生的残差来达到将数据分
文章目录5 GBDT二分类算法5.1 概述5.2 算法详解5.2.1 逻辑回归预测函数5.2.2 最大似然估计5.2.3 逻辑回归损失函数5.2.4 算法的具体步骤5.3 sklearn中的GradientBoosting分类算法5.3.1 原型5.3.2 常用参数5.3.3 常用属性5.3.4 常用方法5.4 实例4：GBDT二分类问题的调参与优化5.4.1 数据集的创建与可视化5.4.2 训
# Python如何实现按下下键的功能
按下下键是一种常见的用户交互操作，可以用于实现向下滚动、选择下一个选项等功能。在Python中，可以使用不同的方法来实现按下下键的功能，包括使用标准库中的curses模块、使用第三方库如keyboard库等。本文将介绍使用keyboard库实现按下下键的功能。
## 安装keyboard库
在开始之前，我们需要先安装keyboard库。可以使用pip命
问题：对hashmap按值排序怎么做？ 方法1、 public static void main(String[] args){ Map map=new HashMap(); map.put("d", 761); map.put("g", 7); map.put("a", 7612); map.put("c", 34); int value=0; Stri...
原创
2023-07-08 21:42:15
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最近公司一同事问：cognos data manager里的recursive levels是什么。我翻了下官方文档，咋一看，没看明白。原来自己有一个东西还没理清楚。那就是auto-levels hierachy，翻译过来就是自动层级关系。在维度建模里，如果原始维度数据的层级关系不是很明显，或者根本就是没有层级关系，只是定义了一个parent-child relationship。那么
本文任务：创建关系型数据库，导入表。将多表结合起来，导入到hbase，然后通过hive映射hbase的数据进行查询。 目录一、MySql表关联概念二、建表三、多表结合四、数据迁移—mysql->hbase五、建立hive映射六、查询 一、MySql表关联概念关系型数据库的搭建，需要遵循三大范式，而三大范式反过来逼着我们不可避免的要将多个表关联起来。在表关联这一块，如果稍有差错，可能半个小时就
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2023-07-12 10:37:36
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Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供简单的sql查询功能，可以将sql语句转换为MapReduce任务进行运行。 其优点是学习成本低，可以通过类SQL语句快速实现简单的MapReduce统计，不必开发专门的MapReduce应用，十分适合数据仓库的统计分析。相对于用java代码编写mapreduce来
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2023-08-16 18:06:57
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1. 解释一下GBDT算法的过程GBDT(Gradient Boosting Decision Tree)，全名叫梯度提升决策树，使用的是Boosting的思想。1.1 Boosting思想Boosting方法训练基分类器时采用串行的方式，各个基分类器之间有依赖。它的基本思路是将基分类器层层叠加，每一层在训练的时候，对前一层基分类器分错的样本，给予更高的权重。测试时，根据各层分类器的结果的加权得到
半监督节点分类：标签传播和消息传递半监督节点分类问题的常见解决方法：特征工程图嵌入表示学习标签传播图神经网络基于“物以类聚，人以群分”的Homophily假设，讲解了Label Propagation、Relational Classification（标签传播）、Iterative Classification、Correct & Smooth（C & S）、Loopy Beli
GBDTGBDT(Gradient Boosting Decision Tree)，全名叫梯度提升决策树，使用的是Boosting的思想。Boosting思想Boosting方法训练基分类器时采用串行的方式，各个基分类器之间有依赖。它的基本思路是将基分类器层层叠加，每一层在训练的时候，对前一层基分类器分错的样本，给予更高的权重。测试时，根据各层分类器的结果的加权得到最终结果。Bagging与Boo
# 项目方案：Java 一二级分类实现方案
## 1. 项目背景
在很多电商平台或者博客系统中，都会有一二级分类的功能，用来对内容进行分类展示。本项目将实现一个简单的一二级分类功能，采用Java语言实现。
## 2. 项目技术栈
- Java
- Spring Boot
- MyBatis
## 3. 实现步骤
### 3.1 创建数据库表
在数据库中创建两个表，一个用来存储一级分类，一个
根据学习过程中的不同经验，机器学习算法可以大致分类为无监督 （unsupervised）算法和监督 （supervised）算法。监督学习算法 （supervised learning algorithm）训练含有很多特征的数据集，不过数据集中的样本都有一个标签 （label）或目标 （target）。例如，Iris数据集注明了每个鸢尾花卉样本属于什么品种。监督学习算法通过研究Iris数据集，学习
