对于有形物体，我们可以衡量出它的价值，对于无形的概念，或许我们就难以衡量它的相对价值，在信息技术高速发展的今天，大数据的影响却来越重要，它所带来的价值也越来越大。大数据或许成为了一个新的行业，企业专门针对大数据进行数据分析，寻找数据背后蕴含的价值。大数据的概念，大数据分析的方法又是什么呢？大数据，指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策
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2023-05-30 22:47:52
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1 为什么需要数据建模 数据模型就是数据的组织和存储方法，强调从业务、数据存取和使用角度合理存储数据。建立合适的业务和基础数据存储环境的模型，大数据能获得如下的好处。 性能：好的数据模型提高查询所需要的数据，提高I/O的存储成本：减少 不必要的数据冗余，实现计算结果的复用，降低大数据的存储和计算成本效率：改善用户的使用数据的体验，提高
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2023-08-16 11:00:16
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基本知识点——计算机图像分类的两种主要方法图像分类方法????1.监督分类监督分类包括利用训练区样本建立判别函数的“学习”过程和把待分像元代入判别函数进行判别过程。监督分类中常用的具体分类方法包括： 最小距离分类法，最小距离分类法原理简单，分类精度不高，但计算速度快，它可以在快速浏览分类概况中使用。多级切割分类法，多级分割法分类便于直观理解如何分割特征空间，以及待分类像素如何与分类类别相对应。
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2024-04-12 10:23:05
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大数据分析 今天我们主要为大家讲解在做大数据可视化时，有哪些常见得到数据分析模型。数据模型可以从两个角度来区分：数据和业务。一、数据模型统计数据视角的实体模型通常指的是统计分析或大数据挖掘、深度学习、人工智能技术等种类的实体模型，这些模型是从科学研究视角去往界定的。1、降维对大量的数据和大规模的数据进行数据挖掘时，往往会面临“维度灾害”。 数据集的维度在无限地增加，但由于计算机的处理能力和速度有限
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2023-09-06 23:03:06
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在机器学习中，可以使用多种算法模型解决同一个问题，那么如何从中选择出最佳的算法模型呢？当然，这个问题没有一种固定的答案，需要根据不同的问题，尝试使用多种机器学习方法，比较各种算法模型在该问题上的效果，最终才能决定究竟选择哪一种模型。本文将会介绍六种常见的机器学习分类算法及其scikit-learn实现，当你在处理分类问题时，可以尝试使用这些算法。比较不同算法在具体问题上的效果，然后选择一种最佳算法
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2023-11-05 21:05:14
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大数据培训开发本身是一种现象而不是一种技术。大数据技术是一系列使用非传统的工具来对大量的结构化、半结构化和非结构化数据进行处理，从而获得分析和预测结果的数据处理技术。 大数据价值的完整体现需要多种技术的协同。大数据关键技术涵盖数据存储、处理、应用等多方面的技术，根据大数据的处理过程，可将其分为大数据 ...
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2021-09-16 14:06:00
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如同其他数据中存在噪点数据，遥感影像数据也有，但这两个”噪点“的含义是不同的。一些数据中的”脏数据“可能真的是无用的、甚至是错误的，但遥感影像所展现的地面全部是真实的，本不存在”噪点“一说。假设我们使用基于光谱特征的聚类方法对遥感影像进行聚类，有些像素（数据点）就是如此的突兀——它和周边的就是迥然相异。比如一个工业区的遥感影像，我们从高空俯视，水体是水体、植被是植被、混凝土建筑是混凝土，但为什么混
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2024-01-04 22:56:22
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版权声明：本教程涉及到的数据仅练习使用，禁止用于商业用途。目录1. 概述 2. 基于规则的面向对象信息提取 第一步：准备工作 第二步：发现对象 第三步：根据规则进行特征提取 &
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2023-11-29 23:33:26
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在数据分析中，数据挖掘工作是一个十分重要的工作，可以说，数据挖掘工作占据数据分析工作的时间将近一半，由此可见数据挖掘的重要性，要想做好数据挖掘工作需要掌握一些方法，那么数据挖掘的常用方法都有哪些呢？下面就由小编为大家解答一下这个问题。首先给大家说一下神经网络方法。神经网络是模拟人类的形象直觉思维，在生物神经网络研究的基础上，根据生物神经元和神经网络的特点，通过简化、归纳、提炼总
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2024-06-18 16:23:57
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大数据课程介绍什么是大数据：海量数据的处理大数据用在哪：用在需要对海量数据进行处理的任何场合大数据学什么： （1）学分布式系统的思想 （2）学框架基础课程内容介绍Linux & Shell编程基础 Hadoop Mapreduce数据的处理流程： 收集数据—>web服务器，打日志–flume，sqoop–>hadoop(hdfs)----->数据的清理----->数
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2023-08-10 22:13:29
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# 大数据架构的实现流程
大数据架构是现代数据处理和分析的重要基础，它涉及数据的采集、存储、处理和分析等多个环节。作为一名刚入行的开发者，理解这一架构的组成部分及其实现步骤非常重要。以下是我们将要讨论的内容流程和每一步的具体实现。
## 大数据架构实现流程
在上手实现大数据架构之前，我们可以将整个流程分为五个主要步骤：
| 步骤 | 描述 |
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# NLP主题分类方法详解
自然语言处理（NLP）是人工智能中的一个重要领域，主题分类是其核心任务之一。本文将为刚入行的小白开发者提供一个系统的主题分类方法，包括整个流程、每一步的具体实现以及相关的代码示例。希望通过这篇文章，你能够初步理解如何进行NLP主题分类。
## 一、NLP主题分类的流程
以下是主题分类的基本流程，以表格形式展示：
| 步骤 | 描述
数据挖掘(DataMining)是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中提取隐含在
原创
2023-04-19 10:02:57
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免费大数据平台有哪些？昨天（5月28号）由社科文献出版社初版的《大数据蓝皮书：中国大数据发展报告No.2》正式发布了。以“数化万物智在融合”为主题的中国国际大数据产业博览会也京举行中。基本可以预见，在接下来的一段时期内关于大数据应用开发又将进入到一个新的阶段。现在市面上围绕大数据的应用开发如火如荼，比如，企业级大数据处理平台开发、政务大数据平台的开发、智慧交通大数据平台开发等。这些大数据处理平台的
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2018-10-09 13:58:00
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大数据工程职称与软考：全面解析与探讨
随着信息技术的飞速发展，大数据工程已经成为了当今社会的热门行业之一。在这个领域中，专业技术人员的职称评定显得尤为重要。本文将围绕大数据工程职称展开讨论，并深入探讨与软考的关系。
一、大数据工程职称概述
大数据工程职称是对从事大数据领域工作的专业技术人员进行能力评价的一种制度。根据技术人员的专业能力、工作成果和贡献，可以评定为初级、中级和高级三个等级的职称
原创
2023-11-13 15:17:04
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大数据专业职称与软考：全面解析与探讨
随着信息技术的飞速发展，大数据已经成为当今时代的热门词汇。大数据技术的广泛应用和深入发展，对人才的需求也越来越大，特别是对具备大数据技术专业能力的人才的需求。因此，大数据专业的职称评定和软考成为了越来越多人关注的焦点。本文将详细解析大数据专业的职称体系，并探讨与软考的关系。
一、大数据专业职称体系
大数据专业职称体系主要分为初级、中级和高级三个等级。每个
原创
2023-11-13 15:42:59
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大数据顾名思义，就是对规模巨大的数据进行分析，是研究大量的数据的过程中寻找模式，相关性和其他有用的信息，可以帮助企业更好地适应变化，并做出更明智的决策。如今数字信息化爆炸发展，大数据时代大数据的来源广泛，手机监听、网络直播等都不再是新鲜事，甚至有人说大数据时代没有“隐私”。那么这么厉害的大数据，它的来源都有哪些呢？bigdata 大数据个人发布数据例如个人的电子邮件、word、照片、视频、音频、q
原创
2022-03-21 18:08:57
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大数据系统架构是软考中的一个重要考点，它涉及到大数据技术的核心部分，以及如何应对大数据处理和分析的挑战。本文将深入讨论大数据系统的架构，包括其组成部分、功能和特点，以帮助软考考生更好地理解和应用大数据技术。
一、大数据系统架构的组成部分
大数据系统架构主要由以下几个部分组成：
1. 数据源：大数据系统的数据来源可以是各种类型的数据，包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。这些数据可能来自
原创
2023-11-14 13:04:05
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大数据工程职称与软考：全面了解与应对
随着信息技术的飞速发展，大数据工程已经成为了当今社会的热门行业之一。在这个领域中，专业人员的需求越来越大，因此，大数据工程的职称评定也变得尤为重要。本文将围绕“大数据工程职称”这一主题，结合软考的相关内容，进行深入探讨。
一、大数据工程职称概述
大数据工程职称是对从事大数据领域工作的专业人员进行能力评定的一种称谓。根据能力和经验的不同，大数据工程职称可分
原创
2023-11-13 15:05:35
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大数据专业职称与软考：全面了解与解析
随着信息技术的飞速发展，大数据已经成为当今时代的热门词汇。大数据专业人才的评价与培养，对于推动我国大数据产业的发展具有重要意义。本文将围绕大数据专业职称展开讨论，并深入解析软考在大数据专业职称评定中的作用。
一、大数据专业职称概述
大数据专业职称是评价大数据人才专业技能水平的重要标准，主要包括初级、中级和高级三个等级。这些职称不仅体现了大数据人才在专业知
原创
2023-11-13 15:53:39
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