Top1方案解读
背景注塑成型作为做常见的一种塑料制品加工工艺，它所加工的产品在生活中随处可见，例如电子产品、汽车配件、玩具以及其他众多消费品。由于成型系统较为复杂并且对环境较为敏感，注塑成型加工过程中的不稳定因素很容易导致产品不良的发生，造成经济损失。所以我们建立注塑成型大数据，来感知这些不可见的干扰因素，然后通过分析建模解决甚至避免现场痛点问题。比如成型过程的异常检测预警及不良品的识别，有助于
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2024-07-11 22:40:35
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在大数据竞赛的背景下，解决 MySQL 相关问题的能力显得尤为关键。特别是如何高效地处理数据存储、查询和优化，能够显著提升在竞赛中获得高分的机会。下面将详细介绍解决“大数据竞赛 MySQL 题目”的过程，包括环境准备、分步指南、配置详解、验证测试、优化技巧和排错指南。
## 环境准备
在开始任何项目之前，确保环境的准备工作是至关重要的。包括了软硬件要求以及搭建时间的规划。
### 软硬件要求
台——Kaggle 入门篇 这篇文章适合那些刚接触Kaggle、想尽快熟悉Kaggle并且...
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2023-01-02 16:34:09
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在学习了一些数据挖掘和机器学习的算法之后，需要积累实际开发经验。在实践的过程中不仅需要自己摸索，还需要向牛人学习和请教。Kaggle就提供这样的数据平台.
原创
2022-09-16 14:24:03
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背景这次的数据挖掘竞赛入门学习选取了阿里天池的二手车价格预测作为赛题，从数据竞赛的流程入手，为竞赛新人提供指导。那么，第二章主要是对数据探索性分析的介绍。小插曲翻开Datawhale提供的入门手册，打开Jupyter准备开敲，不料出现了报错，具体看：我如何发现打不开Jupyter的原因数据探索性分析数据探索性分析（Exploratory Data Analysis）目的在于熟悉与了解数据集，来满足
Java计算阶乘（n!）需要使用实现使用BigDecimal类,因为用int最多正确算到12!,用long最多=300)的阶乘。
原创
2022-11-29 18:05:12
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大家好呀，本次全国大学生数据分析大赛开赛后我一直在做，然后昨天是已经完成了A题的成品，至此，A、B两题全部求解结束，都有了完整成品，大家可以看本文章最下面的卡片。里面还有AB题的讲解视频哈，然后本文章是A题的一个图文版讲解，保姆级别的教程哈，我会手把手教大家怎么去做这道题。先定下主基调，没想到做了快两天才做完A，这道题比我预想的要麻烦很多，模型不难，本质上就是分类汇总＋绘图＋预测，难点在于这道题数
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2023-11-06 19:05:05
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本系列共分五篇，内容分别为：第一部分 赛题内容第二部分 任务剖析第三部分 赛题模拟实现-离线数据抽取第四部分 赛题模拟实现-离线数据统计第五部分 赛题模拟实现-数据采集与实时计算第六部分 赛题模拟实现-数据可视化第一部分 竞赛内容赛项以大数据技术与应用为核心内容和工作基础，重点考查参赛选手基于Spark、Flink平台环境下，充分利用Spark Core、Spark SQL、Flume、Kafka
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2024-01-07 18:26:46
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在Kaggle竞赛中获胜需要数据科学、工程优化与策略思维的深度融合。以下是基于50+场竞赛总结的实战框架，涵盖从数据预处理到模型融合的全流程技术要点：1. 数据理解与增强（决定胜负的起点）1.1 探索性分析（EDA）结构化数据：使用pandas-profiling生成自动报告，重点观察：数值变量峰度（Kurtosis）检测异常类别变量基数（Cardinality）判断是否需要编码压缩示例：2021
在数学建模竞赛中，经常会遇到大数据分析的题目。这类问题通常需要运用数学模型、编程技能和数据分析工具，把复杂的数据进行处理和分析，以帮助我们得出合理的结论。本篇博文将详细记录如何有效地解决数学建模竞赛中的大数据分析题，具体结构包括环境准备、分步指南、配置详解、验证测试、优化技巧和扩展应用。
### 环境准备
在开始之前，我们需要配置适当的软硬件环境，以便高效地进行大数据分析。
#### 软硬件
在当前大数据时代，大学生竞赛中经常需要解决复杂的数据分析问题。这些竞赛通常涉及数据挖掘、机器学习、数据可视化等多个方面。在这篇博文中，我将详细记录从竞赛主题确定到最终作品交付的全过程，并且逐步展示如何通过版本对比、迁移指南、兼容性处理、实战案例、性能优化和生态扩展来全面解决“大数据分析大学生竞赛作品”相关的挑战。
## 版本对比
在我们的项目中，平台和工具的版本更新会影响代码的稳定性及兼容性。
大数据 - 哈希 教你如何迅速秒杀掉：99%的海量数据处理面试题 http://blog.csdn.net/v_july_v/article/details/7382693 1: import operator
2: import heapq
3:
4: def hashfiles():
5:
原创
2015-02-17 13:52:01
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研究在Schapire的大作中提到了一个Toy Game的例子，这里给出了一个类似的Matlab代码。 先上一段代码：首先是程序需要产生一些随机的样本数据，然后分别调用其他的matlab函数实现分类结果输出。代码如下：clear all
clc
tr_n=200; %the population of the train set
te_n=200; %the pop
"优易数据杯"竞赛进入复赛15强揭晓
原创
2021-07-28 15:49:08
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任务书3赛题说明竞赛内容分布竞赛时长任务一：Spark 组件部署管理（Standalone 模式）15%任务二：数据采集20%任务三：数据清洗与分析30%任务四：数据可视化20%任务五：综合分析10%团队分工明确合理、操作规范、文明竞赛5%竞赛时长为4个小时。竞赛注意事项1．竞赛所需的硬件、软件和辅助工具由组委会统一布置，选手不得私自携带任何软件、移动存储、辅助工具、移动通信等进入赛场；2．请根据
三天前，芯君给大家推送了一篇重量级的文章——《什么？这个大数据比赛既有奖金还能提供工作？！》，相信不少人还没忘记吧~~今天，芯君再给大家带来一个消息，这个大数据领域最重要的比赛，开始招募校园大使啦！没错，要找的就是敢于挑战的你~~在大型活动中锻炼和展示自己能力，认识全国各大高校的优秀人才，结识知名企业高管，和更多的美女帅哥学霸打交道……再说具体点，就是奖金+实习和工作机会+宇宙中心游学营+名企实习
原创
2020-12-24 13:55:48
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引言：上篇Kagging金大叔的数据科学之路（一）提到我加入Kaggle3个月又27天，拿下两枚银牌成为Expert，全球排名Top2.5%。今天来撸一撸如何Kaggle比赛。（为什么要参加Kaggle比赛，再作探讨#TODO#）
万物皆数据，数据科学正在改变世界。说到数据科学就绕不开Kaggle-Google旗下全球最大的数据科学平台（Kaggle-Your
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2024-01-08 15:26:58
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比赛的主题是通过数据挖掘来分析”小额微贷“申请借款用户的信用状况。提供的特征以x1,x2…表示
原创
2022-09-16 13:48:16
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前言本文根据在cncc会议中演讲的PPT内容，给出了完整的技术方案，主要从赛题难点、候选集自动生成、自动特征抽取与选择、文本匹配模型构建、模型融合等方面去进行阐述。本次比赛的难点在于给定描述段落匹配的一篇论文（正样本），在没有负样本的情况下要求参赛者给出一个段落最匹配的三篇论文。参赛者需要从大规模论文库中匹配最相关的论文，涉及到语义表示、语义检索等技术难点。赛题背景科学研究已经成为现代社会创新的主
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2023-11-14 09:54:15
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