写在学习笔记之前的话：寒假已经开始好几天了，似乎按现在的时间算，明天就要过年了。在家的这几天，该忙的也都差不多了，其实也都是瞎忙。接下来的几点，哪里也不去了，静静的呆在家里学点东西。所以学习一下Hadoop的相关知识，跟自己的研究方向毛关系没有啊，就当自己的兴趣爱好吧。学习目标：（1）掌握Hadoop基本知识，进行Hadoop的HDFS和MapReduce应用开发，搭建Hadoop集群。（2）掌握
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2023-08-30 19:24:27
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一、参考资料1. 数据基础2. 博客3. Python实战Mac下的Pycharm教程 - 简书最新 PyCharm 2021.2.3 教程_pycharm注册码（亲测有效） - ilanyu's Blog4. 推荐系统尚硅谷机器学习和推荐系统项目实战教程(初学者零基础快速入门)_哔哩哔哩_bilibili
原创
2022-12-16 21:47:39
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1. 下载并解压Hadoop2.x1) 在本地下载压缩包，用rz上传。 2) 解压：sudo tar xfvz Hadoop-2.10.1.tar.gz 2. &nb
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2023-07-13 14:36:37
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可视化窗口、容错机制import docker
import sys
import tkinter
import tkinter.messagebox
import random
import paramiko
import tkinter.font as tkFont
from PIL import Image, ImageTk
from tkinter import ttk
import os
原创
2022-08-02 18:56:08
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数据挖掘和机器学习的区别和联系(参看周志华：数据挖掘与机器学习)统计学往往醉心于理论的优美而忽视实际的效用统计学界提供的很多技术通常都要在机器学习界进一步研究，变成有效的机器学习算法之后才能再进入数据挖掘领域从数据分析的角度来看，绝大多数数据挖掘技术都来自机器学习领域，但机器学习研究往往并不把海量数据作为处理对象，因此，数据挖掘要对算法进行改造，使得算法性能和空间占用达到实用的地步。同
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2024-04-28 15:22:52
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# 机器视觉与机器学习
## 引言
随着智能技术的迅猛发展，机器视觉和机器学习已成为当今科技领域中备受关注的两个热点。机器视觉指的是计算机系统通过摄像头和图像处理技术来获取和理解图像信息，而机器学习是让计算机通过算法自主学习并进行决策的一种技术。这两者的结合，使得机器能够“看懂”世界，并做出智能化的反应。
## 机器视觉的基本概念
机器视觉的核心是通过图像传感器获取图像，利用算法处理图像，
原创
2024-09-07 05:36:59
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一、参考资料1. 课程简介2. 推荐系统算法简介3. 推荐系统评测4. 数学基础5. 机器学习概述6. 监督学习7. python
原创
2022-09-14 10:33:58
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背景分布式的集群通常包含非常多的机器，由于受到机架槽位和交换机网口的限制，通常大型的分布式集群都会跨好几个机架，由多个机架上的机器共同组成一个分布式集群。机架内的机器之间的网络速度通常都会高于跨机架机器之间的网络速度，并且机架之间机器的网络通信通常受到上层交换机间网络带宽的限制。具体到Hadoop集群，由于hadoop的HDFS对数据文件的分布式存放是按照分块block存储，每个block会有多个
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2024-02-26 20:51:15
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（我不是Hadoop专家，也只是一个初学者，这里我也只是就自己的学习体会，站在初学者的角度谈一下如何入门。）
首先我觉得应该思考这样一个问题：Hadoop对于我们来讲，是一种工具，那么Hadoop帮助我们解决了什么问题？或者换个角度想，没有Hadoop，我们做同样一项工作会增加什么任务？（想清楚了这问题，心里就会形成Hadoop到底是什么，能做什么的概念。初学者在最初时候很容易
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2024-01-23 22:54:28
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Hadoop与机器学习在大数据驱动的智能决策中扮演着至关重要的角色。以下是对Hadoop、机器学习以及它们如何共同推动智能决策形成的详细分析：Hadoop概述Hadoop是一个开源的分布式计算框架，由Java编写，能够在多个机器上同时进行并行处理。它使用集群架构，一个集群是一组通过局域网连接的系统。Hadoop包含以下几个关键部分：Hadoop存储层HDFS（Hadoop Distributed
我的理解是这样的:1.人工智能:给机器赋予人类的智能,让机器能够像人类那样独立思考.当然,目前的人工智能没有发展到很高级的程度,这种智能与人类的大脑相比。。
数据挖掘重在发现数据间的相关关系,数据分析,发现价值!机器学习好像重在决策学习,自适应方面吧!个人拙见查看原帖>>。
数据挖掘,机器学习,自然语言处理三者的关系:1、数据挖掘、机器学习、自然语言处理三者之间既有交集也有不同,彼此之间既有联
原创
2021-07-22 10:41:25
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这三个领域或学科交叉和重叠部分很多，数据挖掘，机器学习和统计学习的概念一直有或多或少的混淆，希望同样有我这样的困惑的朋友读完下面的文字能够清晰一些。 数据库提供数据管理技术，机器学习和统计学提供数据分析技术。由于统计学界往往醉心于理论的优美而忽视实际的效用，因此，统计学界提供的很多技术通常都要在机器学习界进一步研究，变成有效的机器学习算法之后才能再进入数据挖掘领域。从这个意义上说，统计学主要
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2024-06-04 23:37:10
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一、什么是机器学习什么是机器学习？机器学习其实就是想让计算机像人一样思考而研发出的计算机理论，目前常用的机器学习有以下几种算法：监督学习 supervised learning;非监督学习 unsupervised learning;半监督学习 semi-supervised learning;强化学习 reinforcement learning;监督学习是不断向计算机提供数据(特征)，并告诉计
随着工业4.0时代的到来，机器视觉在智能制造业领域的作用越来越重要，为了能让更多用户获取机器视觉的相关基础知识，包括机器视觉技术是如何工作的、它为什么是实现流程自动化和质量改进的正确选择等。小编为你准备了这篇机器视觉入门学习资料。机器视觉是一门学科技术，广泛应用于生产制造检测等工业领域，用来保证产品质量，控制生产流程，感知环境等。机器视觉系统是将被摄取目标转换成图像信号，传送给专用的图
Python机器学习
学习意味着通过学习或经验获得知识或技能。基于此，我们可以定义机器学习（ML）如下 -它可以被定义为计算机科学领域，更具体地说是人工智能的应用，其为计算机系统提供了学习数据和从经验改进而无需明确编程的能力。基本上，机器学习的主要焦点是允许计算机自动学习而无需人为干预。现在问题是如何开始和完成这种学习？它可以从数据的观察开始。数据可以是一些示例，指令或一些直接经验。然后在
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2023-07-29 16:10:49
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1.机器学习与数据挖掘的区别：数据挖掘 (data mining): 有目的地从现有大数据中提取数据的模式(pattern)和模型(model)数据挖掘是从现有的信息(existing information)中提取数据的模式(pattern)和模型(model)，即精选出最重要的信息，以用于未来机器学习和AI的数据使用。其核心目的是找到数据变量之间的关系。其发展出来的主要原因是大数据的发展，用传
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2023-11-09 22:31:37
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# Spring与机器学习的结合
在当今数据驱动的时代，机器学习已经成为各种应用中不可或缺的一部分。而Spring作为一个强大的Java框架，也可以与机器学习技术相结合，构建出高效和可扩展的系统。本文将探讨如何使用Spring框架实现机器学习模型的简单部署，同时提供代码示例，类图，和序列图以帮助更好地理解这个过程。
## 1. 机器学习基础
机器学习使计算机能够从数据中学习并自我改进。最常见
原创
2024-10-24 06:06:45
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# SDN与机器学习的融合探索
## 引言
软件定义网络（SDN，Software Defined Networking）是一种网络架构，通过将网络的控制层与数据层分离，使得网络管理和配置变得更加灵活和高效。而机器学习（Machine Learning）作为一个快速发展的技术领域，能够从数据中学习和发现模式，帮助我们实现更智能的网络管理。本文将探讨SDN与机器学习的结合，对两者的概念进行介绍，
引言在大多数非计算机专业人士以及部分计算机专业背景人士眼中，机器学习(Data Mining)以及数据挖掘(Machine Learning)是两个高深的领域。在笔者看来，这是一种过高”瞻仰“的习惯性错误理解（在这里我加了好多定语）。事实上，这两个领域与计算机其他领域一样都是在融汇理论和实践的过程中不断熟练和深入，不同之处仅在于了更多的数学知识（主要是统计学），在后面的文章中我会努力将这些数学
