经过科技水平的不断提高，以及数字化转型的长期发展发现，从数据中提取洞见的能力也在显著提高。由于越来越多的人、设备和传感器通过数字网络连接起来，产生、传送、分享和访问数据的能力也得到彻底变革，科技正渐渐融为企业发展和运行的主要方式。对海量的数据进行分析不仅可以为企业发展创造更加丰厚的经济效益，为企业和个人发展提供充足的信息资源;云计算与海量数据分析相结合，还可以保障数据运行的合理化和规则化，促使信息
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2023-08-12 23:46:27
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前记：这是我老婆随手写的一篇文章，结合了她当前的分析工作和云计算，介绍了云计算对大数据分析的助力。 在互联网后时代，数据分析已经成为企业保持竞争力的必要方法。企业在成长和发展的过程中积累了海量的数据，这些历史数据不管是通过纸质媒介，还是通过硬盘记录下来，都是企业宝贵的数据资产。对数据进行数字化处理，
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2018-11-26 10:30:00
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一、Bloom filter适用范围：可以用来实现数据字典，进行数据的判重，或者集合求交集基本原理及要点：对于原理来说很简单，位数组+k个独立hash函数。将 hash函数对应的值的位数组置1，查找时如果发现所有hash函数对应位都是1说明存在，很明显这个过程并不保证查找的结果是100%正确的。同时也不 支持删除一个已经插入的关键字，因为该关键字对应的位会牵动到其他的关键字。所以一个简单的改进就是
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2024-01-25 20:18:30
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数字时代云计算与边缘计算的区别 云计算和边缘计算经常被讨论，但它们在功能上可能有所不同。 云计算，即按需提供数据存储和计算能力的计算机系统，已经存在了几十年。20世纪60年代，计算机科学家约翰·麦卡锡(JohnMcCarthy)提出分时共享的概念，并使组织能够同时使用昂贵的主机时，这被描述为互联网发展和云计算基础的重大贡献。从那时起，它经历了许多阶段，为企业提供大型、集中的大数据存储服务器
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2024-07-20 21:37:43
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首先我们了解数字化，数字化主要包含大数据、云计算、人工智能以及区块链技术。通常称为ABCD，即A——Aritificial Intelligence（人工智能）、B——Block Chain（区块链）、C——Cloud（云计算）、D——Big Data（大数据）。关于这四者的关系，普遍认为是融合发展，分不清孰重孰轻，孰先孰后，而是你中有我、我中有你。当下的基于区块链技术的工业互联网就是最好的例子，
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2023-06-08 17:13:16
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# 云服务与大数据分析入门指南
随着数据量的飞速增长，云服务和大数据分析已成为各行各业的重要组成部分。本指南将帮助你了解如何实现云服务与大数据分析的流程，并提供每个步骤的代码示例和详细说明。
## 1. 整体流程概述
为了便于理解，我们将整个过程分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|-----------------
阿里云有两个消息产品，消息队列(ONS)与消息服务(MNS)，ONS上有个很好用的功能消息轨迹，消息的生命周期都可以通过控制台查询，那么消息服务上，想看见消息从生产到消费的轨迹数据有什么好办法呢？我们以这个小小的需求为原型，介绍一下怎么利用阿里云现有的产品，搭建出一个简单的数据分析平台。先画个数据流程架构图。step 1: MNS->SLS先把MNS的日志数据写到SLS里面去，不用写代码，在
背景: 云计算+大数据时代政策: 突破大数据挖掘技术一.什么是大数据大数据： 人机交互的互联式计算系统（人生产资源，消耗资源，成为资源)1.政界定义推动信息计算能力实现:按需供给信息技术和数据资源充分利用2.学界定义基于互联网的相关的服务增加 使用和交互的模式虚拟化的资源服务3.大数据具体特征稠密与稀疏共存: 局部稠密与全局稀疏冗余与缺失并存: 大量冗余与局部缺失显式与隐式均有: 大量显式与丰富隐
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2023-11-27 00:31:35
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我在一次社区活动中做过一次分享，演讲题目为《大数据平台架构技术选型与场景运用》。在演讲中，我主要分析了大数据平台架构的生态环境，并主要以数据源、数据采集、数据存储与数据处理四个方面展开分析与讲解，并结合具体的技术选型与需求场景，给出了我个人对大数据平台的理解。本文讲解数据存储部分。数据作为一种资产，若少了存储，就成了无根之木，失去了后续挖掘的价值。在小数据时代，受存储容量与CPU处理能力限制，在现
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2024-01-16 04:15:34
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互联网为我们的生活增添了不少色彩，提高了我们的生活质量，越来越多的互联网技术融入我们的生活中，还把人类带进了大数据时代，比如大数据可视化、AI智能等等。这些可以提升我们的生产、交易、融资和流通等各个环节的效率，其中在信息安全领域，也由于很多企业希望将大数据转化为信息可视化呈现的各种形式，以便获得更深的洞察力、更好的决策力以及更强的自动化处理能力，数据可视化已经成为网络安全技术的一个重要趋势。
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2023-08-10 10:56:02
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2023-11-15 10:11:44
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大数据分析是指对海量的数据进行分析。大数据有4个显著的特点，海量数据、急速、种类繁多、数据真实。大数据被称为当今最有潜质的IT词汇，接踵而来的的数据挖掘、数据安全、数据分析、数据存储等等围绕大数据的商业价值的利用逐渐成为行业人士争相追捧的利润焦点。 那什么是大数据分析呢? 1、数据分析可以让人们对数据产生更加优质的诠释，而具有预知意义的分析可以让分析员根据可视化分析和数据分析后的结果做出一些预
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2023-07-18 16:52:51
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我将会对机器学习算法的不同的实现范式进行讲解，既有来自文献中的，也有来自开源社区里的。首先，这里列出了目前可用的三代机器学习工具。 传统的机器学习和数据分析的工具，包括SAS，IBM的SPSS，Weka以及R语言。它们可以在小数据集上进行深度分析——工具所运行的节点的内存可以容纳得下的数据集。 第二代机器学习工具，包括Mahout，Pentaho，以及RapidMiner。它们可以对大数据进行我
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2024-06-11 21:54:59
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大数据分析可以为生产者提供更加良好的解决方案 现代供应链随着技术的发展而不断演变，变得越来越复杂。大数据分析解决方案可以提供供应链的可视性，即时了解关键供应链的各种信息，找到优质供应商，直观评估其产品制造类型、周期、质量等情况，以及其订单准时交付能力的强弱。 在大数据技术的支持下，制造企业生产的每一件产品都可以拥有一个专属的RFID编码，通过这个RFID编码可以识别产品在整个生产过程中的所有数据。
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2023-10-14 07:26:54
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信息化时代的高速发展为企业带来了丰厚的效益，在数据发展的背后，造就了一批从事于数据分析的专业人员，挖掘数据背后的价值，为企业发展带来强有力的数据支持。很多人都在说大数据，什么是大数据呢，大数据分析又是什么，大数据分析有哪些方面，下面我将一一展开说明。大数据大数据是无形的，无法使用常规的工具进行获取、管理和处理的数据集合。其具有数据量大、速度快、类型多、价值、真实性等特点。正是因为它的海量性，造就了
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2023-08-08 14:57:38
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随着数据量越来越大，维度越来越多，交互难度越来越大，技术难度越来越大，以人为主，逐步向机器为主，用户专业程度逐步提升，门槛越来越高。企业对数据、效率要求的逐步提高，也给大数据提供了展现能力的平台。大数据技术在各个领域都有不同程度的应用，而今天我们就一起来了解和学习一下，大数据分析过程都包含了哪些内容。 大数据分析过程都包含了哪些内容 1、采集
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2023-08-21 17:05:11
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大数据技术和数据分析有什么关系大数据经过多年发展形成了一个完整的产业链和技术链，大数据的产业链是围绕技术链来打造的，而大数据的技术链则围绕数据价值化这个中心来展开，涉及到数据的采集、存储、安全、分析、呈现和应用，那么大数据技术和数据分析有什么关系呢?1、从大数据的技术链来看：数据分析是其中的重要一环，也是目前大数据价值化的核心环节，所以很多人也把大数据就理解为数据分析了。虽然数据分析比较重要，但是
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2024-01-13 20:01:43
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1.大数据对思维方式的影响是使得分析全样而非抽样、效率而非精准、相关而非因果。 2.区别：大数据侧重于对海量数据的存储、处理与分析，从海量数据中发现价值，服务于生产和生活；云计算本质上旨在整合和优化各种IT资源，并通过网络以服务的方式廉价地提供给用户；物联网的发展目标是 实现物物相连，应用创新是物联网发展的核心。 联系：从整体上看
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2024-01-16 00:39:18
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# 大数据分析计算的优势：从零开始的实战指南
大数据分析计算能力，能够帮助企业识别趋势、优化运营、提升客户体验等。但对于刚入行的小白来说，如何将这一理论落到实处呢？本文将为你详细讲述大数据分析的流程、每一步如何实现，以及所需要的代码示例。
## 一、流程概述
在进行大数据分析之前，我们需要了解整个分析的步骤。下面是一个简介表格，列出了大数据分析的主要步骤：
| 步骤 | 描述
原创
2024-09-17 07:08:28
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# 网络计算与大数据分析的新手指南
进入“网络计算与大数据分析”世界并不容易，但通过系统的学习与实践，你一定能够掌握这个领域。下面我将为你详细阐述实现这一目标的步骤、每一步的代码示例以及相关的注释。
## 整体流程
以下是实现网络计算与大数据分析的简要流程：
| 步骤 | 描述 |
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原创
2024-09-06 05:15:51
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