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趣图：论医生和修电脑的相似性
所属栏目：[大数据] 日期：2021-05-28 热度：130
(点击上方公众号，可快速关注) 《转发一张趣图：论医生和修电脑的相似性》 点击“ 阅读原文”，可查看更多趣图/段子 ↓↓↓?（支持微信登录）[详细]
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【数字智能三篇】之一： 一页纸说清楚“什么是大数据”
所属栏目：[大数据] 日期：2021-05-28 热度：76
按：【数字智能三篇】 目前“大数据”、“推荐系统”、“深度学习”是数字智能领域的热点研究方向，相关的书籍也很火热，比如“大数据”仅这两年就出版了很多本，让一般人看的眼花缭乱。 本系列共分三篇，力求仅以一页纸的篇幅来系统完整地介绍以上这三个[详细]
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C语言超大数相加求和、加减乘除算法实现
所属栏目：[大数据] 日期：2021-05-28 热度：196
#include?stdio.h#include?stdbool.h#include?string.h#include?stdlib.h#define?MAXLEN?20int?arr1[MAXLEN];int?arr2[MAXLEN];char?str1[MAXLEN];char?str2[MAXLEN];void?convertBin(int?intNum)?{???static?int?bitSize?=?32;???int?modBin?=?intNum??1;[详细]
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据挖掘中所需的概率论与数理统计知识
所属栏目：[大数据] 日期：2021-05-27 热度：91
据挖掘中所需的概率论与数理统计知识 ??（ 关键词：微积分、概率分布、期望、方差、协方差、数理统计简史、大数定律、中心极限定理、正态分布） 导言：本文从微积分相关概念，梳理到概率论与数理统计中的相关知识，但本文之压轴戏在本文第4节（彻底颠覆以[详细]
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【轰炸】大数据分析2015年中国留学生回国就业蓝皮书
所属栏目：[大数据] 日期：2021-05-27 热度：165
副标题#e# 本文摘自数据观 前几日，教育部公布了《中国留学回国就业蓝皮书2015》。蓝皮书中介绍，1978年至2015年底，我国累计出国留学人数404.21万，年均增长率19.06%，累计回国人数221.86万。留学回国就业人员的基本特征有哪些?就业情况怎么样?一起跟天道[详细]
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找出一个整数数组中的第二大数
所属栏目：[大数据] 日期：2021-05-27 热度：137
可能以故事形式：如从第一层到第十层电梯每层停一次，如何找到第二个大的钻石 ?1?#includestdio.h??2?#includeassert.h??3?#define?MINNUMBER?-32768??4?int?find_sec_max(int?arr[],int?size)??5?{??6?????assert(arr);??7?????int?maxnumber=arr[0];??8?[详细]
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hdoj 1002 A + B Problem II 大数
所属栏目：[大数据] 日期：2021-05-27 热度：149
A + B Problem II Time Limit: 2000/1000 MS (Java/Others)????Memory Limit: 65536/32768 K (Java/Others) Total Submission(s): 302658????Accepted Submission(s): 58410 Problem Description I have a very simple problem for you. Given two integer[详细]
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数据量太大？用Python处理数据密度过大障碍
所属栏目：[大数据] 日期：2021-05-27 热度：55
副标题#e# 当我们需要观察比较2个变量间的关系时，散点图是我们首选图表。 可当数据量非常大，数据点又比较集中在某个区间中，图表没法看，密密麻麻的怎么看? 怎么办?这时候就得看密度图了 什么是密度图? 所谓的密度图 (Density Plot) 就是数据的分布稠密情[详细]
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让你在10分钟内掌握如何用Python将数据批量的插入到数据库
所属栏目：[大数据] 日期：2021-05-27 热度：90
副标题#e# 本文基于python, 使用pandas, pymysql等三方库实现了向数据库中高效批量插入数据，一方面提供被网上很多瞎转载的答案给坑蒙了的人(因为我也是)，一方面自己也做个笔记，以后方便查阅 需求原因 最近在处理一个需求，有关批量往数据库插入数据的，[详细]
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Spark日臻完善之小文件是否需要合并?
所属栏目：[大数据] 日期：2021-05-27 热度：136
我们知道，大部分Spark计算都是在内存中完成的，所以Spark的瓶颈一般来自于集群(standalone, yarn, mesos, k8s)的资源紧张，CPU，网络带宽，内存。Spark的性能，想要它快，就得充分利用好系统资源，尤其是内存和CPU。有时候我们也需要做一些优化调整来减少[详细]
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5个可以帮助Pandas进行数据预解决的可视化图表
所属栏目：[大数据] 日期：2021-05-27 热度：104
数据科学和机器学习项目的结构化方法从项目目标开始。同一组数据点可以推断出一些有意义的信息。基于我们所寻找的，我们需要关注数据的另一个方面。一旦我们明确了目标，我们就应该开始考虑我们需要的数据点。这将使我们能够专注于最相关的信息集，而忽略[详细]
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大数据在疫情期间对货运运营商的安全不可估量
所属栏目：[大数据] 日期：2021-05-27 热度：164
大数据对于避免许多危机非常重要。采用大数据应对冠状病毒疫情危机是一个很好的例子。越来越多的国家和组织正在使用大数据来促进社交距离，加强联系追踪并找到新的治疗方法。 在这场危机期间，某些行业比其他行业更依赖大数据来保障安全。这些包括货运运营[详细]
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数据科学家vs数据分析师，到底有啥差异？
所属栏目：[大数据] 日期：2021-05-27 热度：126
副标题#e# 数据科学和机器学习两个领域很容易混淆，从职责描述上还是大家的普遍印象里，这两个职位都差不多。相较之下，数据科学和数据分析这两个职位更容易区分。它们虽有关键差别，但也有相似之处。 有人会说，要成为一名数据科学家，要先从数据分析的工[详细]
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大数据和物联网是如何相辅相成的？
所属栏目：[大数据] 日期：2021-05-27 热度：169
物联网传感器持续接收来自大量连接的异构设备的数据。随着联网设备数量的增加，物联网系统需要具有可伸缩性，以适应数据的流入。分析系统处理这些数据并提供有价值的报告，这将使企业具有竞争优势。由于数据是基于其类型挖掘的，因此必须对数据进行分岔以[详细]
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粉碎二八法则！每个数据科学家都得会一点SparkMagic
所属栏目：[大数据] 日期：2021-05-27 热度：184
著名的帕累托法则，即80/20定律，告诉我们：原因和结果、投入和产出、努力和报酬之间存在着无法解释的不平衡。即使是21世纪最具吸引力的工作，数据科学依然逃不脱这一定律。 商业数据科学家80%的时间都花在查找、清洗和准备数据上，这是数据科学家工作中效[详细]
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社交大数据如何助力社会风险问题？
所属栏目：[大数据] 日期：2021-05-27 热度：85
副标题#e# 在网络空间治理中运用社交大数据 当今社会，社交媒体已经成为用户内容获取与危机风险传播的主要渠道。根据艾瑞咨询发布的《2019年中国移动社交行业研究报告》，我国移动社交媒体用户规模预计2020年将达到8.2亿。社交媒体的传播生态越来越呈现出全[详细]
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智能家居应用高峰论坛圆满结束！
所属栏目：[大数据] 日期：2021-05-27 热度：172
智能家居创新发展与技术标准产业联盟执行理事长陈军、中国移动智慧家庭运营中心智能方案系统部总经理浦贵阳、青岛海信智慧家居系统股份有限公司华南区总经理成斌、美的置业旗下广东睿住智能科技有限公司技术公司总经理杨[详细]
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从智能建筑到自我掌握的智慧建筑
所属栏目：[大数据] 日期：2021-05-27 热度：53
企业组织尤其是他们的设施和房地产经理，一直在寻求改善我们的工作环境以及我们在其中工作的建筑物。与此同时，他们希望提高成本效益、提高生产力，并且-如今创造为员工提供健康，有吸引力的工作场所至关重要。 智能建筑技术和物联网（IoT）为改善我们的工[详细]
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千家智客新年寄语：科技助力智慧生活，未来已来
所属栏目：[大数据] 日期：2021-05-27 热度：190
在当前国际贸易环境风云突变以及新冠疫情双重危机之下，我们所有人都面临着百年未有之大变局，站在新一轮科学技术革命和产业变革的边缘，建筑智能化行业都在思考社会变革和产业发展中的数字化需求与机遇。而新冠疫情的出现，更是将科技赋能智慧生活推向新[详细]
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智慧城市技术的以后：人工智能、大数据和云
所属栏目：[大数据] 日期：2021-05-27 热度：119
世界上超过一半的人口被城市的吸引力所吸引-繁荣、就业、机会、教育和娱乐的增长吸引着人们，令人难以拒绝。城市规划者和企业家通过为公民提供必要的服务和企业来推动这一发展，从而推动了城市地区的快速扩张。 反过来，这导致了诸如可持续发展目标、智能[详细]
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Covid-19如何让智慧城市变得更加优秀？
所属栏目：[大数据] 日期：2021-05-27 热度：141
为了使城市能够应对这些变化，技术是关键。为了保持互联互通并交流问题和解决方案，智慧城市需要大量相互协作的技术。智慧城市的发展，特别是针对出行，围绕三个关键领域：更好的道路数据、现有基础设施的实时控制系统以及未来的车辆和车队技术与基础设施[详细]
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2021年最值得关注的6大新兴数字转型方向
所属栏目：[大数据] 日期：2021-05-27 热度：136
1.零售/电子商务中的增强现实 什么是增强现实？ 增强现实（AR）是现实世界的增强版本，可通过使用数字视觉元素，声音或通过技术传递其他感官刺激来实现。 用例： 虚拟试衣间-客户可以在镜子/屏幕前想象自己穿着所选衣服，并检查颜色、设计和合身度。 商店导[详细]
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COVID-19大流行正推动面部识别技术实践
所属栏目：[大数据] 日期：2021-05-27 热度：100
在全球范围内，人工智能和各种监控技术正逐步成为抗击新冠肺炎的武器。最近的例子是俄罗斯利用面部识别软件来维持封锁限制，而在法国，监控程序显然已经过测试，其最终目标是在指示封锁时利用视频监控摄像头来决定居民是否遵守社会距离规则和戴口罩。 随着[详细]
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应用案例：PayPal如何利用大数据分析提升业绩和打击欺诈？（信息
所属栏目：[大数据] 日期：2021-05-27 热度：199
副标题#e# 编者注：经常海淘或出国的朋友对“PayPal”肯定很熟悉，在北美及欧洲，PayPal的地位相当于中国的支付宝。每天要准确无误的处理来自全球的交易数据，PayPal是如何做到的呢？这篇文章将详细为大家介绍。 PayPal，就是我们通常说的“PayPal贝宝国际[详细]
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白话空间统计番外：再谈P值
所属栏目：[大数据] 日期：2021-05-27 热度：77
P值的计算一直是很多初学者们所纠结的问题。包括虾神我开始学习的时候也是一样……数学是一种科学的语言，追求的就是精确性——连在数轴上纯随机出现的孪生素数都被刷出下限来了，还有什么东西是不能精确识别的？ 但是你翻遍整个搜索引擎，发现问“P值计算[详细]
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