# Java 魔鬼数学：深入了解 Java 中的数值计算
Java 是一种广泛使用的编程语言，尤其在处理复杂计算时更显得其威力。然而，由于 Java 在数值计算上有一些独特的特性，我们需要深入理解这些特性，以确保我们在编写高效和准确的代码时不会陷入“魔鬼数学”的困境。
## Java 中的数值类型
Java 提供了多种数值类型，包括 `int`、`float`、`double` 等。它们各自
原创
2024-08-03 05:55:29
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大数据时代的到来，推动着科技又一次的飞速的发展，一时间数据分析，数据挖掘，人工智能等词汇层出不穷，各行各业都在尝试着搭建自己的大数据平台与人工智能实验室，同时国家也从政策上鼓励大数据与人工智能的发展以及人才的培养，也有越来越多的人涉足人工智能，大数据，云计算，物联网等领域。那么到底什么才是这个大数据时代的核心思维呢？我们从以下几个方面进行阐述 1.大数据与人工智能的本质 这里并不过多阐述大数据与
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2023-10-25 12:37:29
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# 数学建模大数据挖掘
在当今信息爆炸的时代，数据量呈指数级增长，如何从海量数据中提取出有用信息成为了一个重要的问题。数学建模和大数据挖掘便成为了解决这个问题的重要工具之一。数学建模是将现实世界的问题抽象成数学形式，通过建立数学模型找到解决问题的方法；而大数据挖掘则是利用大量数据进行模式识别，发现隐藏在数据背后的规律和信息。
## 数学建模
数学建模是一种研究方法，通过建立数学模型来解决现实
原创
2024-05-04 04:24:34
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笔记内容： 一、集合及其运算在之列表中我们可以存储数据，并且对数据进行各种各样的操作。但是如果我们想要对数据进行去重时是十分麻烦的，需要使用循环，要建立新的列表，还要进行对比，十分的麻烦，还消耗内存，所以我们在编程过程中就要使用集合。Python中的集合和数学中的集合是一样的，也存在交并补的运算。集合的所有数据用花括号括起来，每个数据用逗号分隔。我们可以来建立一个集合或者建立
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2023-05-28 18:05:32
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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
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2023-08-11 20:58:45
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python大数据numpy期末复习目录python大数据numpy期末复习一、需要安装使用的包二、numpy初使用 1.数组的创建：np.array() 2. 数组元素获取:1.数组名[行数-1，列数-1]2.提取数组元素3.数组信息提取4.多数组操作5.常用数学和统计函数常用数学函数：常用统计函数：6.排序输出7.排序输出  
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2023-09-15 22:12:44
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信息科技需要解决：信息存储、信息传输、信息处理大数据4个”V”:数据量大（Volume），数据种类繁多（Variety），处理速度快（Velocity），价值密度低（Value）“大数据摩尔定律”：数据以每年50%的速度增加数据类型分为：结构化书数据（10%）、非结构化数据（90%） 其表现形式是二维表大数据对思维方式的影响： 1.全样而非抽样2.效率而非精确3.相关而非因
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2024-01-11 19:09:12
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一起聊有趣的数字~~ 数字好玩mp.weixin.qq.com 最近跟很多朋友在聊对专业术语和流行话题的认知。的确随着应用场景的变化很快，大数据处理环节的边界也在不断演变，不断在挑战认知的宽度。 本着不断学习，不断尝试的心态去探索新的好玩的方法，会其乐无穷~~· 正 · 文 · 来 · 啦 ·
数学建模：是数学的一个分支，理论上是根据实际问题来建立数学模型，对数学模型来进
校赛培训的时候，解了一道交警警力分配问题，代码不多，但是数据超级变态，134*582的数据....不过经历了5个小时的战斗，还是跑出来了 可以看到我们的结果足足有23万行.....（5个小时不是没有道理的）那么要想将我们有用的信息提取出来，我们要先将所有内容复制到Excel中（直接在程序中导入Excel也可以）。 可以看到我们导入后的数据是杂
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2023-06-07 14:37:03
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# 数学建模大数据分析例题实现流程
## 1. 确定问题和目标
首先，我们需要明确问题的背景和目标，然后根据问题的需求进行数学建模分析。在本例中，我们假设有一组大数据，需要对其进行分析，找出其中的模式和规律。
## 2. 数据准备
在进行数据分析之前，需要准备好可供分析的数据集。可以使用Python中的pandas库来进行数据的处理和分析。首先，我们需要导入pandas库：
```pytho
原创
2023-07-27 04:41:28
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# 数学建模与大数据分析入门指南
欢迎加入大数据分析的世界！作为刚入行的小白，学习“数学建模与大数据分析”可能听起来很复杂，但只要按照步骤进行，就能逐渐掌握这门技术。下面是一个基本的流程，以及每一步需要使用的代码和相关解释。
## 流程概览
| 阶段 | 步骤 | 描述
原创
2024-10-14 03:51:35
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数学相关的知识：集合函数极限，导数，微分，偏导数向量正弦余弦定理最小二乘法矩阵，正交矩阵集合：是指具有某种特定性质的事物的总体，组成集合的事物称为元素。 通常使用大写表示集合，小写表示元素；列举法，描述法 列举法：A={a1,a2,a3,...,an},a1∈A 描述法：B={x|x^2-1=0}，{x|x具有的性质}，方程的解即是组成B集合元素集合性质： A,B若A的元素都是B集合的元素，则称A
原创
2019-01-27 22:38:08
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· 正 · 文 ·
数学建模：是数学的一个分支，理论上是根据实际问题来建立数学模型，对数学模型来进行求解，然后根据结果去解决实际问题。用数学符号，数学式子，程序，图形等对实际课题本质属性的抽象而又简洁的刻画，它或能解释某些客观现象，或能预测未来的发展规律，或能为控制某一现象的发展提供某种意义下的最优策略或较好策略。数学模型一般并非现实问题的直
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2024-08-21 19:56:56
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最近开始学习python，这几天学习了python基础数据类型的相关知识，下面是我对这节内容学习的知识点总结。数字类型及操作round(x,d):对x四舍五入，d是小数截取位数 abs(x): 求x的绝对值 divmod(x,y):商余，同时输出商(整数除)和余数（x//y，x%y） a** b: a的b次方 x//y：整除数，x与y的整数商 x%y：余数 pow(x,y[,z]):幂余，(x**
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2023-11-24 10:55:10
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一、什么是大数据大数据一般指在数据量在10TB以上的数据集, 通常有以下5个特点：1. 容量（Volume）：数据量大，数据量的大小决定所考虑的数据的价值和潜在的信息；2. 种类（Variety）：数据类型多，包括但不仅限于文本，音频，视频以及图片；3. 速度（Velocity）：指数据产生和获取的速度快；4. 低价值密度（Value）：数据中的有价值数据量级较小；5. 真实性（Veracity）
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2023-10-28 11:11:33
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magic
原创
2022-05-29 00:13:36
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文章目录前言维度建模关键概念度量和环境事实和维度事实表维度表星形架构和雪花架构维度建模一般过程1. 选取业务过程2. 定义粒度3. 确定维度4. 确定事实 前言我们不管是基于 Hadoop 的数据仓库（如 Hive ），还是基于传统 MPP 架构的数据仓库（如Teradata ），抑或是基于传统 Oracle 、MySQL 、MS SQL Server 关系型数据库的数据仓库，其实都面临如下问题
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2023-11-12 08:12:58
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大数据是指海量数据或巨量数据,其规模巨大到无法通过目前主流的计算机系统在合理时间内获取、存储、管理、处理并提炼以帮助使用者决策。下面详细介绍几个会频繁使用的分析模型。 一、消费者行为分析：AIDA模型 AIDA是4个英文单词的首字母，分别指Attention注意、Interest兴趣、Desire欲望、Action行为。模型的意思是，当你希望用户购买你的产品或服务时
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2023-11-07 09:25:54
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# 大数据分析中的数学公式与应用
在当今数字化的时代，大数据分析已成为各行各业不可或缺的一部分。从金融、医疗到社交媒体，数据的海洋为我们提供了丰富的洞见。本文将探讨一些大数据分析的基础数学公式，并通过代码示例来进行具体演示。
## 1. 大数据分析的基本数学公式
### 1.1 均值与方差
均值是数据集的平均值，而方差则用于衡量数据的离散程度。均值数学公式如下：
\[
\text{Mea
原创
2024-09-04 04:14:19
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很多人刚开始接触大数据，多多少少都听过这样的说法，大数据要求一定的数学基础，这就导致了很多人在正式开始学习之前就产生了畏难心理，担心自己学不会。那么今天的大数据数学基础课程培训分享，我们就来对大数据数学基础知识做一个简单的汇总。 大数据本身确实是涉及到数学方面的理论和概念的，但是也并非是说，没有数学基础就不能学大数据了。只能说，有一定的数学基础，学起来入门会更快。并且，大数据学习也只需要针对性地掌
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2024-01-14 20:20:24
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