在人工智能和机器学习领域，“黑箱”问题指的是模型的决策过程和内部逻辑难以被人类理解、解释和追溯的现象。通俗来说，就是模型像一个不透明的箱子——我们可以观察到输入数据和输出结果，但无法直观知晓它如何从输入“推导”出输出，也难以解释为何会产生特定结果。一、黑箱问题的核心表现不可解释性模型内部的计算过程（如神经网络中数百万参数的权重变化）无法用人类语言或逻辑规则清晰描述。例：医疗AI通过CT影像判断肿瘤
# 数据分析解决黑箱的实施步骤
在现代数据驱动的世界中，数据分析已成为企业成功的关键因素之一。然而，很多新手在面对复杂的数据分析任务时，常常不知道该如何着手。今天，我将指导你如何实现“数据分析解决黑箱”这个目标。我们将通过一个具体的流程来实现，以下是我们的实施步骤：
## 数据分析流程
| 步骤 | 描述 |
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1、大数据计算模式：根据大数据的不同特征和计算特征，从多样性的大数据计算问题和需求中提炼并建立的各种高层抽象或模型，传统的并行计算方法主要从体系结构和编程语言层面定义了一些较为底层的并行计算抽象和模型，但由于大数据处理问题具有很多高层的数据特征和计算特征，大数据处理需要更多地结合这些高层特征考虑更高层次的计算模式。2、数据计算的分类： ①离线批处理：Hadoop平台主要是面向离线批处理应用的，是一
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2023-11-27 00:00:17
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人工神经网络人工神经网络的概念人工神经网络（Artificial Neural Networks，ANN）是对一组输入信号和一组输出信号之间的关系进行建模，使用的模型来源于人类大脑对来自感觉输入的刺激是如何反应的理解。通过调整内部大量节点（神经元）之间相互连接的权重，从而达到处理信息的目的。 从广义上讲，人工神经网络是可以应用于几乎所有的学习任务的多功能学习方法：分类、数值预测甚至无监督的模式识别
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2023-11-14 09:27:35
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大数据挖掘模型是数据科学中的重要组成部分，通过处理和分析海量数据，提取潜在的模式和信息。本博文将详细记录解决“大数据挖掘模型”问题的整个过程，涵盖环境准备、集成步骤、配置详解、实战应用、性能优化和生态扩展。
## 环境准备
为了顺利进行大数据挖掘模型的开发，我们需要设置环境。以下是依赖项的安装指南：
1. **Java Development Kit (JDK)**
- 版本：JDK
第8章 大数据领域建模综述1.为什么需要数据建模为了更好的将数据进行有序、有结构地分类组织和存储。数据模型就是数据组织和存储方法，它强调从业务、数据存取和使用角度合理存储数据。 数据建模的好处：性能：良好的数据模型能帮助我们快速查询所需要的数据，减少数据的 110 吞吐。 成本：良好的数据模型能极大地减少不必要的数据冗余，也能实现计算结果复用，极大地降低大数据系统中的存储和计算成本。 效率：良好的
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2024-04-19 11:51:34
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对于的处理任务，通常采用抽样策略。抽样的过程中应当分析抽样的规模，以及如何抽样才能实现类似于原数据的分布。常用的数据处理方法如下： 1)聚类分析：按照数据对象的相似度，把数据对象划分聚集簇，簇内对象尽量相似，簇间对象尽量相异。发现任意形状的簇、处理高维数据、具有处理噪声的能力以及聚类结果可解释、易使用是聚类分析的目标。 2)分类和预测：分类和数值预测是问题预测的两种主要类型。分类是一种有监
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2023-10-26 12:19:33
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MapReduce简介MapReduce是hadoop四大组件之一（HDFS，MapReduce，YARN和Comment），是一种分布式计算编程模型，用于解决海量数据的计算问题。MapReduce思想原理MapReduce采用分而治之的思想，将大文件切割成片，然后由多个map task并行处理，处理完成后交由reduce再做合并，最后输出结果MapReduce执行过程这里我们以经典例子WordC
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2024-01-11 09:10:09
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可视化展示平台采用简单的软件操作界面，内容简洁易懂，无需技术基础，使得小白或者普通人便可以直接使用系统的内置的模板创建自己的可视化数据展示看板。看板后期可以直接在线进行查看或者通过电脑投屏将可看板直接投到电视或者拼接大屏，实现非常炫酷的大数据效果。 可视化展示看板可以应用诸多场景，适用于政企的对外展示宣传、领导调研的宏观展示、业务汇报、指挥研判、数据概览等实际应用场景。 &nb
# 黑箱子数据分析
在当今的数据驱动时代，数据分析已成为了众多行业中不可或缺的一部分。特别是在机器学习和深度学习领域，黑箱子模型（例如神经网络）的使用愈发广泛。然而，这些模型的复杂性使得它们的决策过程不易理解，这就是所谓的“黑箱子”问题。本文将带您了解黑箱子模型的基本概念和其数据分析流程，并通过Python代码示例帮助您更好地理解。
## 什么是黑箱子模型？
黑箱子模型是指那些内部机制及决策
1.什么是大数据 ？维基百科对于大数据给出了一个定性的描述：大数据是指无法使用传统和常用的软件技术和工具在一定时间内完成获取、管理和处理的数据集。 从技术特点来看，大数据满足5V模型： 大体量（Volume）、多样性（Variety）、时效性（Velocity）、准确性（Veracity）、大价值（Value）。2.大数据的类型以及计算特征。1.从数据结构特征角度：大数据可分为结构化数据（表格）、
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2023-10-28 13:38:24
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一、什么是大数据四个特性（4个V）数据量大(Volume)大数据摩尔定律：IDC估测数据一直以50%的速度增长，到2020年，全球将拥有35ZB的数据量。（GB>TB>PB>EB>ZB）快速化（Velocity）处理速度快，1秒级决策多样化（Varity） 数据类型繁多，大部分为非结构化数据。（文本，图像，视频等等等等）10%结构化数据，储存在数据库中90%非结构化数据，
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2024-06-12 12:08:11
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在本文中，我将把几个常用的监控部分给梳理一下。前面我们提到过，在性能监控图谱中，有操作系统、应用服务器、中间件、队列、缓存、数据库、网络、前端、负载均衡、Web 服务器、存储、代码等很多需要监控的点。显然这些监控点不能在一个专栏中全部覆盖并一一细化，我只能找最常用的几个，做些逻辑思路的说明，同时也把具体的实现描述出来。如果你遇到了其他的组件，也需要一一实现这些监控。在本篇中，主要想说明
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2024-06-27 22:11:20
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数据模型是数据平台的基石，是平台搭建过程中最最基础、也是最最重要的环节，为后续数据清洗(ETL)、开发数据报表等工作保驾护航。数据建模做的好，后面工作也会更容易，模型做的不到位，一些报表做起来耗时耗力又吃资源，甚至无法实现。数据建模一般要经历主题和主题域分析、概念模型、维度设计、指标整理、逻辑模型、物理模型。好奇心是内容型产品，有NEWS、LABS两个频道，有不同新闻分类和独立的栏目，商业模式以在
博客内容是根据北邮牛博老师的PPT整理所得一、认识分类 分类的目的是获得一个 分类函数或分类模型 （也常常称作
分类器
），该模型能把数据库中的数据项映射到某一个给定类别。 分类可用于提取描述重要数据类的模型或预测未来的数据趋势
原标题：联通叫停蜗牛放号 或因业务违规遭用户投诉 昨日，虚拟运营商蜗牛移动的170号段“999免卡”正式全国放号，这意味着虚拟运营商业务的正式落地。不过值得注意的是，在蜗牛移动满怀激动迎接首批用户时，当天下午即被中国联通叫停放号。 170是虚拟运营商目前业务运营的号码。蜗牛移动先后与中国联通、中国电信、中国移动三家签署了业务转售协议。其中，1709开头表示中国联通转售业务，1700和1705分别为
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2023-10-16 19:11:49
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大数据分析模型有哪些?营销花了这么多钱，营销效果到底达到没有?什么样的功能才能真触达到用户?下面介绍几个实用的大数据分析模型，帮助你在实际开发中高效地完成数据分析!1. 事件分析干啥的：研究某行为事件的发生对企业组织价值的影响以及影响程度。怎么用：追踪或记录的用户行为或业务过程，如用户注册、浏览产品详情页、成功投资、提现等，通过研究与事件发生关联的所有因素来挖掘用户行为事件背后的原因、交互影响等。
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2023-11-07 00:38:22
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一、什么是Lambda架构Lambda架构由Storm 的作者 [Nathan Marz] 提出， 根据维基百科的定义，Lambda 架构的设计是为了在处理大规模数据时，同时发挥流处理和批处理的优势。通过批处理提供全面、准确的数据，通过流处理提供低延迟的数据，从而达到平衡延迟、吞吐量和容错性的目的。为了满足下游的即席查询，批处理和流处理的结果会进行合并。二、Lambda架构组成Lambda 架构包
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2023-06-07 11:06:05
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2018-02-04 23:03:28一、关系数据模型关系型数据模型的基本的数据结构只有一种：表（relation）。在关系数据模型中将现实世界中的实体以及实体的联系都用表来表达，而层次数据模型中是用记录来表示实体，PCR表示关系，网状数据类型中是用记录来表示实体，系来表示关系，关系型数据模型将两者统一采用表来表达，这是一个很大的区别。关系模型的特性：基于集合论的知识，有更高的抽象级别屏蔽掉底层的
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2024-08-26 15:09:26
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一、什么是大数据大数据一般指在数据量在10TB以上的数据集, 通常有以下5个特点：1. 容量（Volume）：数据量大，数据量的大小决定所考虑的数据的价值和潜在的信息；2. 种类（Variety）：数据类型多，包括但不仅限于文本，音频，视频以及图片；3. 速度（Velocity）：指数据产生和获取的速度快；4. 低价值密度（Value）：数据中的有价值数据量级较小；5. 真实性（Veracity）
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2023-10-28 11:11:33
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