--创建数据库 create database test charset utf8; --查看数据库:show databases; -- use 命令选择数据库use test; --查看数据库表 show tables; --创建数据库表 --查看数据库表 show tables; --删除数据 ...            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            计算圆周率
[root@mini1 bin]# ./run-example SparkPi
 
 
 
[root@mini1 bin]# ./run-example SparkPi 10
 
[root@mini1 bin]# ./run-example SparkPi 1000
 
运行spark-shell的两种方式:
1直接运行spark-shell 
  单机通过多线程            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            文章目录1深度学习的介绍1. 深度学习的概念2. 机器学习和深度学习的区别2.1 区别1 :特征提取2.2 区别2:数据量3. 深度学习的应用场景4. 常见的深度学习框架神经网络的介绍1. 人工神经网络的概念2. 神经元的概念3. 单层神经网络4. 感知机5. 多层神经网络6. 激活函数6. 神经网络示例 1深度学习的介绍1. 深度学习的概念深度学习(英语:deep learning)是机器学习            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            架构图
重要类介绍
ActorSystem
在Akka中,ActorSystem是一个重量级的结构,他需要分配多个线程,所以在实际应用中,ActorSystem通常是一个单例对象,我们可以使用这个ActorSystem创建很多Actor。
Actor
在Akka中,Actor负责通信,在Actor中有一些重要的生命周期方法。
 
1.preStart()方法:该方法在Actor对象构造方法执行后            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            #获取IP地址方法1)通过配置文件grep IPADDR /etc/sysconfig/network-scripts/ifcfg-eth12)通过ifconfig过滤ifconfig eth1|awk -F '[ :]+' 'NR==2 {print $4}'备份脚本#!/bin/shIP=$(ifconfig eth1|awk -F '[ :]+' 'NR==2 {print $4}')Pat            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            接触过Ruby On Rails(后面简称Rails)的知道,rails有一个数据库结构变更的rake命令,它就是rake db:migrate,我们来根据Rails guide看看它是怎么使用的。在介绍db:migrate之前,我们先了解一下什么是migration,它的中文意思是“移民”,动词的意思就是“迁移”,很明显是数据库的变迁,在rails项目中,数据库变迁的文件存放在db/migrat            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            ,否则要花费大量时间来清理数据;数据集不应包含太多行或列,否则会难以使用;数据越干净越好,清理大型数据集可能非常耗时;应该预设一个有趣的问题,而这个问题又可以用数据来回答数据集网站AI Studio数据集:开放数据集-百度AI Studio - 人工智能学习与实训社区天池数据集:数据集-阿里系唯一对外开放数据分享平台Papers Wi...            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            SSH免密登陆配置
 
1 SSH工作机制
 
1、相关概念
 
SSH 为 Secure Shell(安全外壳协议) 的缩写。
 
很多ftp、pop和telnet在本质上都是不安全的,因为它们在网络上用明文传送口令和数据,别有用心的人非常容易就可以截获这些口令和数据。而SSH就是专为远程登录会话和其他网络服务提供安全性的协议。
 
 
 
SSH的具体实现是由客户端和服务端的软件组成的
 
服            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                    一直没搞明白数据挖掘和机器学习的关系,就从网上搜索了些这方面的资料,在这里做个记录和总结。南京大学教授周志华写了篇文章数据挖掘与机器学习 对这个问题作了个很好的论述,这里也有很多内容是来自于这篇文章里面的。        数据挖掘就是试图从海量数据中找出有用的知识。大体上看,数据挖掘可以视为机            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            人工智能(AI)是一种计算机科学技术,可以通过模拟人类思维和行为,使机器能够执行像人类一样的任务。在AI技术中,算法是非常重要的组成部分。在这里,我们列出一些重要的AI算法,以及它们的原理和应用领域。1. 机器学习算法机器学习算法是AI中最为重要的算法之一。它是一种通过数据自我学习的技术。机器学习算法可以根据先前的经验来预测结果。机器学习算法的应用范围广泛,例如图像识别、语音识别、自然语言处理、医            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            # 机器学习、数据挖掘与深度学习:科普与代码示例
随着人工智能技术的飞速发展,机器学习、数据挖掘和深度学习逐渐成为人们关注的焦点。本文将对这三个概念进行简要介绍,并提供一些代码示例,帮助读者更好地理解这些技术。
## 机器学习简介
机器学习是人工智能的一个分支,它使计算机能够从数据中学习并做出预测或决策。简单来说,机器学习就是让计算机通过数据来“学习”如何完成任务。
### 代码示例:线性            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            # 学习数据挖掘的学习路线
数据挖掘是从大量数据中提取隐含知识和信息的过程。随着数据时代的来临,数据挖掘在各个领域都有着广泛的应用。本文将带您了解学习数据挖掘的路线,并用代码示例进行演示,同时展示饼状图和状态图,帮助更好地理解这一领域。
## 数据挖掘的学习路线
### 1. 理论基础
在开始学习数据挖掘之前,理解基本的概念和技术是至关重要的。您需要掌握以下内容:
- 数据挖掘的基本概念            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            作为一名经验丰富的开发者,我很高兴能帮助你入门机器学习、深度学习和数据挖掘。以下是你需要了解的整个流程,以及每一步的详细说明。
### 流程概览
以下是实现机器学习、深度学习和数据挖掘的一般步骤:
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 数据收集 |
| 2 | 数据预处理 |
| 3 | 特征工程 |
| 4 | 模型选择 |
| 5 | 模型训练 |
| 6 |            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            机器学习与数据挖掘中的十大经典算法背景:top10算法的前期背景是吴教授在香港做了一个关于数据挖掘top10挑战的一个报告,会后有一名内地的教授提出了一个类似的想法。吴教授觉得非常好,开始着手解决这个事情。找了一系列的大牛(都是数据挖掘的大牛),都觉得想法很好,但是都不愿自己干。原因估计有一下几种:1.确实很忙2.得罪人3.一系列工作很繁琐等等。最后和明尼苏达大学的Vipin Kumar教授一起把            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            一. 数据挖掘与机器学习二. 数据挖掘工具Mahout讲解三. Mahout 在各平台所支持的机器学习算法四. 数据挖掘工具MLlib讲解五. MLlib 所支持的机器学习算法一. 数据挖掘与机器学习数据挖掘是识别出海量数据中有效的、新颖的、潜在有用的、最终可理解的模式的非平凡过程,简单来说就是从海量数据中找出有用的知识。机器学习起初的研究动机是为了让计算机系统具有人的学习能力,以便实现人工智能。            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        转载
                                                                                    
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            如今,大数据技术的发展使得我们的生活变得更加便利,更加智能化,作为一门交叉型的IT技术,在大数据学习的时候需要学习机器学习吗? 机器学习的概念 机器学习是一门涉及概率论、统计学、近似理论、凸分析、算法复杂性理论等多领域交叉学科。机器学习是研究计算机如何模拟或实现人类的学习行为,从而获得新的知识或技能 ...            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        转载
                                                                                    
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            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
                                                                                    
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