MATLAB在地震信号处理中的应用实例谭雨文I刘国明2(I.丰满地震台，吉林 丰满132108 : 2长白山天池火山监测站，吉林 安图133613)摘要 实现数抿的可视化是地震监测和硏究工作中最重要的问题之一。本文介绍了 MATLAB在信号处理 工作中的主要特点，结合实例以代码的形式介绍了几个台站工作中最常遇到的数据可视化编程方法，通过 分析指出MATLAB实现地卷数据可视化和其它实现数据可视化方
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2024-01-29 05:16:26
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摘要：随着互联网的愈来愈开放，电子商务平台和社交网络的盛行，导致数据在日益增长，给企业管理大量的数据带来了挑战的同时也带来了一些机遇。
随着互联网的愈来愈开放，电子商务平台和社交网络的盛行，导致数据在日益增长，给企业管理大量的数据带来了挑战的同时也带来了一些机遇。下面是用于信息化管理的 大数据工具列表： 1. Apache Hive: Hive是一个建立在Hadoop上的开源数据仓
Java学习-10-韩顺平老师Java-文件与IO流02目录：01-节点流和处理流02-对象流03-标准输入输出流04-转换流05-propreties类节点流和处理流基本概念：1.节点流可以从一个特定的数据源读写数据,如FileReader、FileWriter。
2.处理流(也叫包装流)是"连接"在已存在的流(节点流或处理流)之上，为程序
提供更强大的读写功能，如BufferedReade
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2023-08-08 14:17:09
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一、数据预处理的重要性在机器学习中，数据的准确性关乎着机器学习任务的成败、直接影响着预测测的结果。而数据的准确性，一方面指数据的完整度，用于机器学习预测的数据是否全面；另一方面则指数据的统一度，数据与数据之间的分布是否统一。二、在Python中进行机器学习数据预处理对数据进行预处理的方式有很多中，比如规范化、标准化、二值化、编码分类等等。我们可以通过sklearn模块的preprocessing子
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2023-06-19 23:16:44
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Python可用于数据分析，但其单纯依赖Python本身自带的库进行数据分析还是具有一定的局限性的，需要安装第三方扩展库来增强分析和挖掘能力。1. PandasPandas是Python强大、灵活的数据分析和探索工具，包含Series、DataFrame等高级数据结构和工具，安装Pandas可使Python中处理数据非常快速和简单。Pandas是Python的一个数据分析包，Pandas最初被用作
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2023-08-02 10:44:00
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如果你对数据分析有所了解，一定听说过一些亲民的工具如Excel、Tableau、PowerBI等，都能成为数据分析的得力助手。但它们的不足也是显而易见的：操作繁琐，复用性差，功能相对局限单一。怎么解决呢？——Python Python有很多优点，如果你能很好的运用到工作中，会发现工作效率大大提升，涨薪也是再正常不过的事情。 Python优点一： “流程可控，工作高效”举个
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2023-12-29 21:56:51
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大数据工具可以帮助大数据工作人员进行日常的大数据工作，以下是大数据工作中常用的工具：1. HivemallHivemall结合了面向Hive的多种机器学习算法。它包括诸多高度扩展性算法，可用于数据分类、递归、推荐、k最近邻、异常检测和特征哈希。支持的操作系统：与操作系统无关。2. MahoutMahout 是 Apache Software Foundation（ASF） 旗下的一个开源项目，提供
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2023-07-20 17:50:11
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对于任何一个进入大数据世界的人来讲，大数据和Hadoop 就成了同义词。随着人们学习了大数据生态系统及其工具和运作原理，他们更能理解大数据的实际意义以及Hadoop 在生态系统中所扮演的角色。百科对大数据这样解释：大数据是一个宽泛的术语，它指传统数据处理应用程序无法处理的巨大而复杂的数据集。简单来讲，随着数据量的增加，采用常规处理方法需要花费大量时间且价格不菲。Doug Cutting受
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2023-08-21 17:40:13
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一：python 简介（1）Python的由来Python（英语发音：/ˈpaɪθən/）, 是一种面向对象、解释型计算机程序设计语言，由Guido van Rossum于1989年底发明，第一个公开发行版发行于1991年。Python语法简洁而清晰，具有丰富和强大的类库。它常被昵称为胶水语言，它能够把用其他语言制作的各种模块（尤其是C/C++）很轻松地联结在一起。常见的一种应用情形是，使用Pyt
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2023-11-15 23:48:45
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大数据处理技术大数据处理是对纷繁复杂的海量数据价值的提炼，而其中最有价值的地方在于预测性分析，即可以通过数据可视化、统计模式识别、数据描述等数据挖掘形式帮助数据科学家更好的理解数据，根据数据挖掘的结果得出预测性决策。主要环节1.大数据采集：数据是指通过RFID射频数据、传感器数据、社交网络交互数据及移动互联网数据等方式获得的各种类型海量数据，是大数据知识服务模型的根本。2.大数据预处理：完成对已接
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2023-06-05 22:52:29
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我们的数据来自各个方面，在面对庞大而复杂的大数据，选择一个合适的处理工具显得很有必要，工欲善其事，必须利其器，一个好的工具不仅可以使我们的工作事半功倍，也可以让我们在竞争日益激烈的云计算时代，挖掘大数据价值，及时调整战略方向。本文转载自中国大数据网。 大数据是一个含义广泛的术语，是指数据集，如此庞大而复杂的，他们需要专门设计的硬件和软件工具进行处理。该数据集通常是万亿或EB的大小。这些数据集收集自
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2023-11-29 10:03:00
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Apache Hadoop:[url]http://hadoop.apache.org/[/url]在近几年已成为大数据行业发展背后的驱动力。各行业对hadoop的广泛应用以及开发出自己的大数据产品.Hadoop带来了廉价的处理大数据（数据容量通常是10-100GB或更多，同时数据种类多种多样，包括结构化、非结构化等）的能力。现今企业数据仓库和关系型数据库
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2023-07-24 10:30:57
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Hadoop 是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构。用户可以在不了解分布式底层细节的情况下，开发分布式程序。充分利用集群的威力进行高速运算和存储。Hadoop实现了一个分布式文件系统（Hadoop Distributed File System），简称HDFS。HDFS有高容错性的特点，并且设计用来部署在低廉的（low-cost）硬件上；而且它提供高吞吐量（high through
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2023-07-20 17:49:42
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简单的叙述了awk工具的用法
原创
2018-09-01 21:06:45
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1 查询引擎 1.1 phoenix 1.2 stinger 1.3 presto 1.4 shark 1.5 pig 1.6 cloudera impala 1.7 apache drill 1.8 apache tajo 1.9 hive 2 流式计算 2.1 facebook puma 2.2
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2018-03-16 21:29:00
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awk 也是一个非常棒的数据处理工具！sed 常常用于一整个行的处理， awk 则比较倾向于一行当中分成数个『栏位』（或者称为一个域，也就是一列）来处理。因此，awk 相当的适合处理小型的数据数据处理呢！awk 通常运行的模式是这样的：[root@www ~]# awk '条件类型1{动作1} 条件...
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2013-06-30 22:41:00
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最近我问了很多Java开发人员关于最近12个月内他们使用的是什么大数据工具。这是一个系列，主题为：语言 web框架 应用服务器 SQL数据访问工具 SQL数据库 大数据 构建工具 云提供商今天我们就要说说大数据。根据维基百科，大数据是数据集的一个广义的术语，并且该数据集是如此庞大和复杂，以致于传统的数据处理应用程序无法胜任。 在许多情况下，使用SQL数据库用于存储/检索数据就足够了。但在
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2023-10-03 16:38:56
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http://vbird.dic.ksu.edu.tw/linux_basic/0330regularex_4.php
awk：好用的数据处理工具
awk 也是一个非常棒的数据处理工具！相较於 sed 常常作用於一整个行的处理， awk 则比较倾向於一行当中分成数个『栏位』来处理。因此，awk 相当的适合处理小型的数据数据处理呢！awk 通常运行的模式是这样的：
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精选
2012-06-04 17:26:00
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首先了解使用python进行数据处理常用的两个包：numpy和pandas。numpy最重要的特点就是n维数组对象ndarray是一个快速而灵活的大数据集容器，它是一个通用的同构数据多维容器，即所有的元素必须是相同的类型，每个数组有一个shape（表示维度大小的元组），一个dtype（说明数组数据类型的对象）。1.创建数组常使用的函数有：array,arange 例如： array函数： aran
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2023-09-16 21:26:25
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1、选择建模数据 我们的数据集有太多的变量，很难处理，我们需要将这些海量的数据减少到我们能理解的程度。 我们肯定要选择变量的一列来进行分析，故我们需要查看数据集中所有列的列表名，这是通过数据框架的Columns属性完成的。 以之前的墨尔本房价为例 import pandas as pd
# 将文件路径保存到变量以便于访问
melbourne_file_path =
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2023-06-26 13:24:05
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