你可能会问什么是大数据，它几乎是每一个业务领域的最新趋势？难道仅仅是炒作？ 事实上"大数据"是一个非常简单的术语 - 它只是说 - 一个非常大的数据集。有多大？确切答案是"你能想象的一样大"！ 这个数据集为何能如此大规模？因为数据可能来自无处不在，无时不变的： RFID传感器，流量数据，用于收集气象信息传感器，手机的GPRS包，社交媒体网站的发布，数码照片和视频，在
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2023-12-02 22:41:45
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前言之前写了一篇关于用多线程爬小说的博客，但是发现爬取16M的小说需要十几分钟，所以今天更新了一篇用多进程外加使用单线程异步的协程同样爬取之前用多线程爬取的同一篇小说，并进行两者效率的对比步骤全局数据列表urls = [] #储存各章节的URL
htmls = []#储存各章节页面HTML
titles = []#储存各章节名字
process_num = 0 #进程数，一般范围为CPU内核数到5
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2024-05-30 11:12:04
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PhotoShop的安装方法：PhotoShop简称PS一：官方试用版1、进入Adobe官网，注册一个Adobe ID账号，然后单击【创意和设计——查看所有作品】进入下载页，选择Creative Cloud桌面程序进行下载，安装过程中要登录之前注册过的ID账号，安装完成后即可选择PhotoShop2、PS默认安装位置为C盘，可以通过设置安装路径切换软件的安装位置。点击右上角的“设置”按钮，选择【首
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2024-09-16 19:40:30
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# 大数据图像处理基础架构实现指南
作为一名开发者，创建一个大数据图像处理基础架构是一个复杂但非常有趣的任务。此文将引导你完成这个过程，并提供每一步所需的代码示例以及相应的注释。
## 整体流程
在实现大数据图像处理基础架构之前，我们需要明确整体的步骤。以下表格展现了整个过程的主要步骤：
| 步骤编号 | 步骤描述 | 预计时间 |
|----------|-
prefacePython在大数据行业非常火爆近两年，as a pythonic，所以也得涉足下大数据分析，下面就聊聊它们。Python数据分析与挖掘技术概述所谓数据分析，即对已知的数据进行分析，然后提取出一些有价值的信息，比如统计平均数，标准差等信息，数据分析的数据量可能不会太大，而数据挖掘，是指对大量的数据进行分析与挖倔，得到一些未知的，有价值的信息等，比如从网站的用户和用户行为中挖掘出用户的
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2023-08-22 15:40:28
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数字图像处理几种具体算法1.局部处理 以单一像素为处理单位， 图像的移动平均平滑法和空间域锐化 分类： （1）点处理(图像对比度增强、图像二值化) （2）大局部处理：傅里叶变换（全局处理）2.迭代处理 图像细化处理3.跟踪处理 用于边界线、等高线等线的跟踪（检测）方面如根据搜索法检测边缘曲线4.窗口处理和模板处理 窗口处理：矩形区域 模板处理：任意形状区域5.串行处理和并行处理 串行：依次（顺序）
文章目录一、Pandas 概述二、Series 对象三、DataFrame 对象四、导入外部数据1. 导入 .xls 或 .xlsx 文件2. 导入 .csv 文件3. 导入 .txt 文本文件4. 导入 HTML 网页五、数据抽取六、数据的增加、修改和删除1. 增加数据2. 修改数据3. 删除数据七、数据清洗1. 查看与处理缺失值2. 重复值处理3. 异常值的检测与处理八、索引值的设置1. 索
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2023-09-24 09:24:04
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python在数据科学中非常流行，有大量可供开发人员使用的库和框架，这些库对数据分析和机器学习都特别有用，为处理大数据提供了无数的支持，使python成为大数据最受欢迎的语言。一、Python 环境搭建1.1 安装 Python安装Python最简单的方法是访问 Python 官方网站并下载相应的版本。Python 的官方网站（http://www.python.org/）提供了 Python 的
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2023-07-27 13:42:04
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随着大数据时代的到来，数据分析成为了一个日益重要的技能。Python作为一门广泛应用的编程语言，在数据分析领域表现尤为出色，其中Pandas库是Python数据分析中不可或缺的工具。本文将介绍如何使用Pandas库进行基本的数据分析操作。安装与配置PandasPandas基础知识数据导入与导出数据预处理数据筛选与排序数据聚合与分组结论 安装与配置Pandas在开始使用Pandas之前，首先需要安
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2023-08-21 20:59:37
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在 Python 中，我们可以找到原生的并行化运算指令。本文可以教你仅使用 3 行代码，大大加快数据预处理的速度。Python 是机器学习领域内的首选编程语言，它易于使用，也有很多出色的库来帮助你更快处理数据。但当我们面临大量数据时，一些问题就会显现……目前，大数据（Big Data）这个术语通常用于表示包含数十万数据点的数据集。在这样的尺度上，工作进程中加入任何额外的计算都需要时刻注意保持效率。
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2024-06-04 07:44:10
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Python与大数据随着互联网和物联网的快速发展，数据已经成为了一个非常重要的资源。人们需要对这些数据进行采集、存储、处理和分析，从而获取有价值的信息和洞见。而这些数据往往是非常大的，需要使用一些特殊的技术和工具来处理。这就是大数据技术的应用场景。Python是一种非常适合用于大数据处理的编程语言。它具有简单易学、开发效率高、生态系统完善等优点，同时还有很多专门用于大数据处理的库和框架。在这篇文章
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2023-08-04 11:49:53
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对于Pandas运行速度的提升方法，之前已经介绍过很多回了，里面经常提及Dask，很多朋友没接触过可能不太了解，今天就推荐一下这个神器。1、什么是Dask？Pandas和Numpy大家都不陌生了，代码运行后数据都加载到RAM中，如果数据集特别大，我们就会看到内存飙升。但有时要处理的数据并不适合RAM，这时候Dask来了。Dask是开源免费的。它是与其他社区项目(如Numpy，Pandas和Scik
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2024-01-16 11:07:12
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一、计算机运行基本原理及python基础在了解计算机运行基本原理之上，理解python程序运行基本原理。做好数据分析准备工作。安装好Anaconda做好相应变量配置，下载cmd工具Conemu，利用Anaconda工具安装配置好jupyternotebook。二、jupyternotebook上的代码示例打开conemu，输入命令 conda env list 查看所创建的虚拟环境，选择第二个虚拟
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2023-10-09 17:12:09
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大数据开发需要学什么编程语言？随着大数据的持续升温，越来越多的人投身于大数据的浪潮之中，不少完全没基础的小伙伴，难免会有这样的疑问，从事大数据需要学习什么编程语言呢？其实这个问题没有固定的答案，像Python、R、Java和Scala都是很好的选择，大家可以根据自身的实际情况进行选择1、Python一般的数据科学家都会选择Python作为大数据语言的首选。一直以来，Python流行于学术界，在自然
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2023-08-10 21:44:55
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数据就是资产。大数据工程师是现在十分火热、高薪的职位。做大数据开发和分析不仅要用到Java，Python也是最重要的语言。 那么，今天我们就来分析一下，Python之于大数据的意义和作用。什么是大数据？大数据(big data)，指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信
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2023-09-20 22:51:16
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4. Python大数据编程入门4.1 Python操作MySQL4.2 Spark与PySpark4.2.1 PySpark基础4.2.2 数据输入4.2.2.1 Python数据容器转换为RDD对象4.2.2.2 读取文本文件得到RDD对象4.2.3 数据计算4.2.3.1 map算子4.2.3.2 flatMap算子4.2.3.3 reduceByKey算子4.2.3.4 案例：单词计数4
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2023-09-18 16:20:31
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Python有许多很好的库(libraries)，实现这些功能只需要几行代码。今天介绍一个库：collections. 这个模块提供容器相关的更高性能的数据类型，它们提供比通用容器 dict, list, set 和tuple更强大的功能。今天介绍其中三种数据类型，最后你可能会惊讶它们怎么这么好用。NamedTuple对于数据分析或机器学习领域，用好namedtuples 会写出可读性强、易于维护
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2023-11-12 17:30:47
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笔记内容：一、模块Python越来越被广大程序员使用，越来越火爆的原因是因为Python有非常丰富和强大标准库和第三方库，几乎可以实现你所想要实现的任何功能，并且都有相应的Python库支持，比如用于简单绘图的turtle标准库，网络爬虫的requests请求库、解析库lxml、BeautifulSoup等等的第三方库这些都是Python的模块。这些库也就是我们所说的模块。标准库：不需要下载安装就
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2024-06-03 15:37:40
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Python，这一通用编程语言，已具有广泛的应用领域。其学习曲线非常平滑，可谓编程入门同学的首选！那么，让我们来探索一下 Python 在主要热门应用领域中的表现吧！1. 数据科学和机器学习Python 在数据科学和机器学习领域非常流行，因为它有许多强大的库和框架，如NumPy、Pandas、Scikit-learn和TensorFlow等。以下是一个简单的数据可视化示例，使用Pandas和Mat
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2023-09-21 14:33:45
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大数据领域三个大的技术方向：1、Hadoop大数据开发方向2、数据挖掘、数据分析&机器学习方向3、大数据运维&云计算方向大数据学习什么Python：Python 的排名从去年开始就借助人工智能持续上升，现在它已经成为了语言排行第一名。 语法简捷而清晰，对底层做了很好的封装，是一种很容易上手的高级语言。 大数据和数据科学领域，任何集群架构软件都支持Python，Python也有很丰富
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2023-09-12 21:21:21
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