一些地方运用大数据,建设“数据铁笼”,积极探索把“权力关进制度的笼子”里,成效显著,值得推广。一、大数据技术有利于解决当前监督问责的“盲点”。“灯下黑”已成为一些重要职权部门的老大难问题。如,一些领导机关以抓下级代替抓自身,监督别人不监督自己;一些执法人员存在违法乱纪现象。大数据技术则具有在海量数据中发现高概率现象,可以通过大数据手段收集、对比、分析与监督执纪相关的人、事和物,发现数据异常,挖掘问
建设内容1、全域搜索:通过搜索框,可实现平台已采集并标准化的基础和业务数据的全量快速检索,确保纪检监察人员不遗漏任何疑点支撑数据。2、系统管理功能:系统可以实现组织管理、用户及角色管理、权限管理功能。支持对纪委监委部门包括部门名称、单位类别等基本信息进行新增、编辑和删除等管理操作;支持基于角色的分组操作,包括新增、编辑删除和授权、授权回收、人员变动调整等功能;系统功能权限配置管理,基于功能节点提供
从上图我们看出,对于复杂的数据,低阶多项式往往是欠拟合的状态,而高阶多项式则过分捕捉噪声数据的分布规律,而噪声数据
1 什么是大数据1、Big data is an all-encompassing term for any collection of data sets so large and complex that it becomes difficult to process using traditional data processing apllications. -http://en.wik
目标构建大批量数据的存储集群实现大批量数据的分布式快速查询提供基于大数据的模型离线或者在线分析抽取实现方案基于hadoop的大数据平台搭建地址hadoop的安装目前已经极为简易化,以上地址的安装过程比较古老。由于hadoop本身的计算机制决定了实时分析不是擅长的长项,对于数据仓库的应用,基于hive基础的Impala 从速度和数据质量方面还是能够比较让人满意的。而Greenplum也可以尝试下。如
转载 2023-12-28 13:53:25
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目录1 大数据体系架构图2 数据采集层3 数据计算层4 数据服务层5 数据应用层 1 大数据体系架构图2 数据采集层阿里的的日志采集包括两大体系: Aplus.JS是Web端的日志采集技术方案,UserTrack是APP端的日志采集技术方案;在采集技术基础上,阿里用面向各个场景的埋点规范,来满足通用浏览、点击、特殊交互、APP事件、H5及APP里的H5和Native日志数据打通等多种业务场景;同
一、大数据的发展史2004年Google前后发表三篇论文,也就是传说中的“三驾马车”分页式文件系统GFS大数据分布式计算框架MapReduceNoSQL数据系统BigTable2006年Doug Cutting启动了一个赫赫有名的项目Hadoop,主要包括Hadoop分布式文件系统HDFS和大数据计算引擎MapReduce,分别实现了GFS和MapReduce其中两篇论文2007年HBase诞生
# 无监督学习质量预警大数据分析 无监督学习在大数据分析中扮演着越来越重要的角色,尤其是在质量预警方面。通过发现数据中的潜在模式和结构,我们能够及早识别临界质量问题,从而做好应对准备。本文将介绍无监督学习在质量预警分析中的应用,并提供相关代码示例,帮助读者理解这一过程。 ## 什么是无监督学习? 无监督学习是一种机器学习方法,它使用未标记的数据进行训练,旨在从中提取信息和规律。不同于监督学习
原创 2024-09-11 06:16:27
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什么是大数据大数据(Big Data)姑且定义为无法被符合服务等级协议(service level agreement,SLA)的单台计算机处理或存储的任何数据集。理论上讲,单台计算机可以处理任意规模的数据,对于超过单台计算机存储量的海量数据,可以存放到类似网络附属存储(network attached storage,NAS)这样的共享存储设备中,然后输入到单台计算机去计算处理。但是这样处理数据
大数据应用的领域我们给大家介绍了很多,我们在上一篇文章中给大家介绍了改善医疗保健和公共卫生、提高体育运动技能、提升科学研究。我们在这篇文章中给大家介绍更多的大数据应用领域。大数据可以提升机械设备性能。大数据使机械设备更加智能化、自动化。现在很多的配备了摄像头、全球定位系统以及强大的计算机和传感器,在无人干预的条件下实现自动驾驶。而且在用户家中安装智能电表,然后登录网站就可实时查看用电情况。智能电
什么是大数据大数据是指无法在一定时间内用常规软件工具对其内容进行抓取、管理和处理的数据集合。大数据技术,是指从各种各样类型的数据中,快速获得有价值信息的能力。适用于大数据的技术,包括大规模并行处理(MPP)数据库,数据挖掘电网,分布式文件系统,分布式数据库,云计算平台,互联网,和可扩展的存储系统。  大数据的特点 具体来说,大数据具有4个基本特征:一是数据体量巨大。百度资料表明,其新
        感觉站在大数据的风口浪尖,感受一丝丝的凉风,也很自豪啊,哈哈哈,猪被风吹飞了,我看着漫天猪飞很好奇呀。接触大数据方向的工作我们经常提的关键词无非也就是以下这些,其中的每一块都很值的挖掘,技术大牛都在其中的一个或几个领域炉火纯青。我只能说说我听过的关键词,具体每一块的精髓,还需岁月操魔。首先,大数据平台一般由以下几部分构成:1.数据源 也就是数
转载 2024-01-11 20:45:12
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监督学习(Unsupervised Learning)是和监督学习相对的另一种主流机器学习的方法,无监督学习是没有任何的数据标注只有数据本身。无监督学习算法有几种类型,以下是其中最重要的12种:1、聚类算法根据相似性将数据点分组成簇k-means聚类是一种流行的聚类算法,它将数据划分为k组。2、降维算法降低了数据的维数,使其更容易可视化和处理主成分分析(PCA)是一种降维算法,将数据投影到低维空
今天学了接口,感觉挺好,还用了Junit测试框架来测试,写完这些代码,你的能力会提升的很大。1.用接口做了个用户登录和注册模块:内容详解都在代码块中有注释再补充一个小知识点:静态方法用类名直接就可以调用。在java代码块中,先执行静态代码块再执行普通代码块,最后执行构造方法(1)定义一个UserService接口;里面包含(登录和注册两个功能)package interface1; public
转载 2023-07-10 16:06:48
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文章目录0 前言餐厅销量预测一、建模流程二、模型简介2.ARIMA模型介绍2.1自回归模型AR2.2移动平均模型MA2.3自回归移动平均模型ARMA三、模型识别四、模型检验4.1半稳性检验(1)用途(1)什么是平稳序列?(2)检验平稳性◆白噪声检验(纯随机性检验)(1)用途(1)什么是纯随机序列?(2)检验纯随机性五、Python实战(一)导入工具及数据(二)原始序列的检验(三)一阶差分序列的检
我们在前面的文章中给大家介绍了数据查询分析计算系统数据查询分析计算系统是一个比较常见的系统,其实除了这一个数据查询分析计算系统还有很多系。我们在这篇文章中给大家介绍一下批处理系统和迭代计算系统,希望这篇文章能够给大家带来帮助。我们首先说说批处理系统。批处理系统中的MapReduce是被广泛使用的批处理计算模式。MapReduce对具有简单数据关系、易于划分的大数据采用“分而治
转载 2023-09-22 19:32:26
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大数据技术体系来一起认识下大数据的技术框架有哪些,它们分别用于解决哪些问题?它们的内在逻辑和适用场景有哪些?OK,一起去探索下。生态架构首先,看一下大数据技术体系的整体架构图。根据数据流转的方向,从下而上进行介绍。在前面,我们了解到,大数据数据存储是分布式的,而且能够接受任务调度,与传统的数据存储存在差异。所以离线方式处理的数据,需要通过ETL模块,导入到大数据数据存储系统进行存储;其中Sqo
SQLCipher是一个在SQLite基础之上进行扩展的开源数据库,它主要是在SQLite的基础之上增加了数据加密功能,如果我们在项目中使用它来存储数据的话,就可以大大提高程序的安全性。SQLCipher支持很多种不同的平台,这里我们要学习的自然是Android中SQLCipher的用法了。下面我们就开始吧,首先要把Android项目所依赖的SQLCipher工具包下载下来,下载地址是:https
大数据的应用开发过于偏向底层,具有学习难度大,涉及技术面广的问题,这制约了大数据的普及。现在需要一种技术,把大数据开发中一些通用的,重复使用的基础代码、算法封装为类库,降低大数据的学习门槛,降低开发难度,提高大数据项目的开发效率。大数据在工作中的应用有三种:与业务相关,比如用户画像、风险控制等;与决策相关,数据科学的领域,了解统计学、算法,这是数据科学家的范畴;与工程相关,如何实施、如何实现、解决
Hadoop 起源于Google Lab开发的Google File System (GFS)存储系统和MapReduce数据处理框架。2008年,Hadoop成了Apache上的顶级项目,发展到今天,Hadoop已经成了主流的大数据处理平台,与Spark、HBase、Hive、Zookeeper等项目一同构成了大数据分析和处理的生态系统。Hadoop是一个由超过60个子系统构成的系统集合。实际使
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