目录1、结构化数据和非结构化数据：2、logistic回归：逻辑回归，不同于线性回归。3、损失函数：损失函数又叫做误差函数，用来衡量算法的运行情况，Loss function:?(?^ , ?).4、算法的代价函数：是对?个样本的损失函数求和然后除以?:5、梯度下降法6、python中的dot和*区别 7、前向传播和反向传播1、结构化数据和非结构化数据：结构化数据，可以从名称中看出，是高
数据大爆炸时代，海量非结构化数据管理需要一种全新的智慧。11月2日，爱数举办了一场线上发布会，发布了全新的AnyBackup Family 7海量非结构化数据超可用解决方案。关注爱数的都知道，AnyBackup是爱数的一张王牌产品，它通过先进的CDM、CDP、双活、备份集技术以及BCS服务，联合各类数字化技术，在数据超级多、系统超级复杂、环境超级异构的挑战下，更普适性地助力企业和组织从数据到平台再
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2023-09-05 18:50:52
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页面解析和数据提取一般来讲对我们而言，需要抓取的是某个网站或者某个应用的内容，提取有用的价值。内容一般分为两部分，非结构化的数据 和 结构化的数据。非结构化数据：先有数据，再有结构，结构化数据：先有结构、再有数据不同类型的数据，我们需要采用不同的方式来处理。非结构化的数据处理文本、电话号码、邮箱地址正则表达式HTML 文件正则表达式XPathCSS选择器结构化的数据处理JSON 文件JSON Pa
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2024-01-30 19:06:21
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rlist扩展包设计目标：更方便地在R中操作list对象特性：提供一系列高阶函数，可以方便地对list对象中的元素进行映射（mapping）、筛选（filtering）、分组（grouping）、排序（sorting）、合并（joining）、更新（updating）、搜索（searching）以及其他常用操作。对管道操作（pipeline）友好，方便非结构化数据处理的流程化。整合多种非结构化数据
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2023-07-25 21:43:58
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文章目录大数据时代大数据的关键技术Hadoop：Spark：Hadoop VS Spark：Hadoop的缺点：Spark的优点：Spark和Hadoop数据处理对比图：Spark是否会取代Hadoop呢？Flink:Beam 大数据时代我们现处于一个大数据的时代，信息呈现指数级的暴增，这里的信息主要是非结构化的数据。结构化数据：运营数据、公司的经营数据、销售数据等可以在数据库中存储、管理的数据
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2023-07-21 14:49:37
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1、本文章主要写的是关于HFile里面键值对的剖析先来看看HFile的存储格式 HFile的文件是不定长的，长度固定的只有两块，就是Traifer和File info。Data块的是由Magic和键值对组成，Magic主要是生成一些随机数来防止数据的损坏，其他的就是键值对。上面我们大概的讲了一下，键值对，下面这个张图描述的更清晰 键值对结构图上面这张图里面包含的内容是：Key Length :用4
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2024-10-18 18:07:03
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大数据的生态系统如今已经非常庞大，涌现大量主流数据处理框架如Hadoop、Spark、Flink、Google的Tensorflow以及其他不计其数的Apache开源项目(最受欢迎的十个开源大数据技术)。今天我们要推荐的五个“非主流”开源大数据技术项目，在某些特定的应用场合，往往能助您出奇制胜。一、Luigi Luigi是Spotify开发的数据管线批处理工具，热度正在不断飙升。Luigi的
文章目录1.什么是非结构化数据？2.处理非结构化数据有什么困难？3.相应的解决办法是什么？ 1.什么是非结构化数据？百度百科定义：非结构化数据是数据结构不规则或不完整，没有预定义的数据模型，不方便用数据库二维逻辑表来表现的数据。包括所有格式的办公文档、文本、图片、XML, HTML、各类报表、图像和音频/视频信息等等。2.处理非结构化数据有什么困难？一、扩容难、成本高 随着数据的高速增长，传统存
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2023-08-03 23:38:33
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页面解析和数据提取一般来讲对我们而言，需要抓取的是某个网站或者某个应用的内容，提取有用的价值。内容一般分为两部分，非结构化的数据 和 结构化的数据。 非结构化数据：先有数据，再有结构， 结构化数据：先有结构、再有数据 不同类型的数据，我们需要采用不同的方式来处理。非结构化的数据处理文本、电话号码、邮箱地址：正则表达式 HTML 文件：正则表达式、XPath、CSS选择器结构化的数据处理JSON 文
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2023-11-24 10:15:41
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0. 前言随着MaxCompute（原ODPS）非结构化数据处理框架的推出，在SQL线上打通了MaxCompute与OSS数据之间的计算数据连接生态，我们看到了视频，图像，音频以及基因，气象等各种各种各样数据在MaxCompute平台上实现了与传统结构化数据的无缝融合。之前我们提供了在MaxCompute非结构化框架处理OSS上数据的整体介绍，在基本功能实现后，我们收到用户许多关于优化和怎样最好
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2024-08-09 19:00:48
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什么是全文检索数据的分类结构化数据：指的是格式固定、长度固定、数据类型固定的数据，例如数据库中的数据。非结构化数据：指的是格式不固定、长度不固定、数据类型不固定的数据，例如 word 文档、pdf 文档、邮件、html。数据的查询结构化数据的查询：像数据库中的数据我们可以通过 SQL 语句来进行查询，简单且速度快。非结构化数据的查询：以“从多个文本文件中查询出包含 spring 单词的文件”为例，
非结构化数据与结构化数据提取抓取的是某个网站或者某个应用的内容，提取有用的价值。内容一般分为两部分，非结构化的数据 和 结构化的数据。非结构化数据：先有数据，再有结构，结构化数据：先有结构、再有数据不同类型的数据，我们需要采用不同的方式来处理。1、非结构化的数据处理文本、电话号码、邮箱地址正则表达式HTML 文件正则表达式XPathCSS选择器2、结构化的数据处理JSON 文件JSON Path
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2023-11-30 14:28:13
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上回书说道我们对于常见的结构化数据采用pandas模块可以对其进行处理，那今天我们再来谈谈对于半结构化的数据，对于它，我们应该怎么办？ 首先我们需要了解一下，什么是半结构化的数据？和普通纯文本相比，半结构化数据具有一定的结构性，但和具有严格理论模型的关系数据库的数据相比。OEM(Objectexchange Model)是一种典型的半结构化数据模型。半结构化数据(semi-structu
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2023-08-28 13:08:28
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结构化数据、非结构化数据以及半结构化数据是对存储形式的一种数据类型分析，有助于企业细分行业案例，帮助存储合作伙伴更好地解决应用实施方案。定义 结构化数据，即行数据，存储在数据库里，可以用二维表结构来逻辑表达实现的数据； 非结构化数据，不方便用数据库二维逻辑表来表现的数据。存储格式的区别 关系数据库 — 结构定义不易改变，数据定长。 非结构化数据库 — 是指其字段长度可变，并且每个字段的记录
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2023-09-02 22:07:47
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一.封装与解构 1.封装(装箱) a.将多个值使用逗号分割,组合在一起 b.本质上,返回一个元组,只是省掉了小括号t1 = (1,2)#定义为元组 t2 = 1,2 #将1和2封装成元组 type(t1) type(t2) 2.交换(封装解) a = 4 b = 5 temp = a a = b b = temp 等价于 a,b = b,a 左边封装右边解构 3.解构(拆箱) a.把线性结构的元素
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2024-05-29 07:56:28
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「第十三章」 非结构化数据提取在爬取数据的过程中，需要对页面解析和数据提取。一般来讲对我们而言，需要抓取的是某个网站或者某个应用的内容，提取有用的价值。内容一般分为两部分，非结构化的数据和结构化的数据。非结构化数据：先有数据，再有结构。结构化数据：先有结构、再有数据。不同类型的数据，我们需要采用不同的方式来处理。13.1 正则表达式13.1.1 为什么要学正则表达式实际上爬虫一共就四个主要步骤：1
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2024-01-25 10:06:54
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结构化与非结构化数据的读取方法 文章目录结构化与非结构化数据的读取方法1. 结构化数据的读取1.1 pandas 读取 excel 文件1.2 pandas 读取 csv 文件1.3 pandas 读取 txt 文件1.4 利用 scipy 读取 mat 格式文件数据1.5 利用 numpy 存储和读取 npz 格式文件2. python 读取图像的常用方式2.1 利用 Pillow 库实现图像的
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2024-04-19 13:16:47
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# Python处理半结构化数据的入门指南
在如今的数据驱动世界中，处理半结构化数据的能力是每个开发者必备的技能之一。半结构化数据并不像结构化数据那样易于处理（例如，Tabular Data），也不像非结构化数据那样完全无组织（例如，纯文本）。JSON、XML和HTML等格式都属于半结构化数据。本文将引导新手一步步了解如何使用Python来处理这类数据。
## 处理流程概述
处理半结构化数据
一、概念：1、结构化和非结构化数据结构化数据：固有的键值对非结构数据：没有固定的键值对，没有明确的映射关系所以就可以理解下面这句话：hive是由facebook开源用于解决海量结构化日志的数据统计项目。2、Hive是基于Hadoop文件系统上的数据仓库架构，它为数据仓库的管理提供了许多功能：数据ETL(抽取、转换和加载)、数据存储管理和大型数据集的查询和分析能力。RDBMS(关系型数据库)OLTP
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2023-10-10 00:09:32
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半结构化数据模型与XML基础 在之前的课程学习中，由于课时缩减及任务的繁重，所以并没有机会接触到XML相关部分的内容。而XML这部分在修改《吞食鱼》的时候又会常常被涉及到，因此对其进行了解也是非常重要的。现在大学的最后一个考试周也结束了，是时候静下心来补充一些自己想去了解，而此前又没有机会去了解的内容了半结构化数据 半结构化数据模型是不同于之前所提到的结构化数据模型的。相比于结构化数据而言，半
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2023-11-03 12:47:40
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