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《MySQL必知必会学习笔记》:数据处理函数
所属栏目:[大数据] 日期:2021-05-26 热度:171
数据处理函数 大多数SQL实现支持以下类型的函数 1、用于处理文本(如将字符转换为大写或小写)的文本处理函数 2、用于在数值数据上进行算术操作(如返回绝对值、进行代数运算)的数值函数。 3、用于处理日期和时间值并从这些值中提取特定成分(例如:返回两[详细]
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数据分析中缺失值的处理方法
所属栏目:[大数据] 日期:2021-05-26 热度:158
1、 缺失值的分类 按照数据缺失机制可分为: (1) ??? 完全随机缺失 (missing completely at random,MCAR) 所缺失的数据发生的概率既与已观察到的数据无关 , 也与未观察到的数据无关 . (2) ??? 随机缺失 (missing at random,MAR) ? ? ?? 假设缺失数据发生的概[详细]
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HDU 1002 A + B Problem II(大数加法,C,Java两个版本)
所属栏目:[大数据] 日期:2021-05-26 热度:148
?? A + B Problem II Time Limit: 2000/1000 MS (Java/Others)????Memory Limit: 65536/32768 K (Java/Others) Total Submission(s): 300365????Accepted Submission(s): 57917 Problem Description I have a very simple problem for you. Given two intege[详细]
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[BZOJ2456]mode(数据处理+卡内存)
所属栏目:[大数据] 日期:2021-05-26 热度:71
题目描述 传送门 题解 卡内存,谁知道连iostream和ctring都不能开= =,涨姿势= = 注意这里众数的概念:大于 n div 2 那么每次把不同的两个数相抵消,最后剩下的那个一定是“众数”。 代码 #includecstdio using namespace std ; int n,num,ans,x; int main()[详细]
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挖掘DBLP作者合作关系,FP-Growth算法实践(2):从DBLP数据集中
所属栏目:[大数据] 日期:2021-05-26 热度:142
上篇文章:http://www.voidcn.com/article/p-nsbrwwsu-zv.html?(挖掘DBLP作者合作关系,FP-Growth算法实践(1):从DBLP数据集中提取目标信息(会议、作者等)) 大家反映代码不能用,主要是太慢了,好吧,我也承认慢,在内存构造树,肯定的! 这次给出另外[详细]
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挖掘DBLP作者合作关系,FP-Growth算法实践(3):挖掘任务简介、
所属栏目:[大数据] 日期:2021-05-26 热度:83
首先是挖掘任务: 思路明天写。。。。。[详细]
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如何做数据分析挖掘—以电信行业为例
所属栏目:[大数据] 日期:2021-05-26 热度:180
摘要:本文以电信行业为例讲述如何做数据分析挖掘。 ? ?? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?? ? ? ? ? ? ? ? ?? ? ? ? 来源:豪研呓语 版权声明: 本公众号的内容部分来自互联网,转载请注明原文链接和作者,如有侵权或出处有误请联系我们。 官方网站: 数据分析网[详细]
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商业智能BI推动制造业智能化转型
所属栏目:[大数据] 日期:2021-05-26 热度:86
制造业是我国国民经济的支柱产业,是我国经济增长的主导部门和经济转型的基础,如今我国制造业面临技术工艺不精、缺乏市场意识、商贸流通环节多、物流成本大、仓储效率低下的问题,正处在转型的特殊时期。 内忧: 从企业信息化管理角度来看,我国制造企业由[详细]
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空间统计说历史:罗马七丘的空间分析(一)
所属栏目:[大数据] 日期:2021-05-26 热度:83
话说,公元前N年,一个妹纸引发了一场号称“西方封神榜”的战役……强大的希腊联军在史上最强半神阿喀琉斯以及灰机+木马病毒的帮助下,一举攻陷了号称“永不陷落”的特洛伊城: 灰机: 木马: (题外话:Half a god 半神这个词,用武汉大学赵林教授的话来说[详细]
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大数 a+b 和 a-b
所属栏目:[大数据] 日期:2021-05-25 热度:137
a+b和a-b 时间限制:? 1 Sec?? 内存限制:? 128 MB 提交:? 27?? 解决:? 10 [ 提交][ 状态][ 讨论版] 题目描述 给你两个数a和b,让你计算a和b的和或者差。 输入 有t组数据,每组数据输入一个正数a,接着输入一个符号('+'或者'-'),再输入一个正数b。注意:a和[详细]
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电信行业的BI应用
所属栏目:[大数据] 日期:2021-05-25 热度:150
截至2015年年底,我国三大运营商的移动用户数达到13.1亿户,4G /3G用户累计达到8.09亿户,再次创下新高。从三大运营商的年度财报来看,在具体业务方面,三大运营商的数据流量业务带来的收入均已超过语音业务,成为拉动收入增长的主要动力。此外,移动互联网[详细]
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大数乘法,并对结果取模
所属栏目:[大数据] 日期:2021-05-25 热度:136
long long mul_mod(long long a,long long b,long long m) //a个b相加,结果对m取模{ long long t=0; while(b) { if(b1) { t+= a%m; t%=m; } a=1; b=1; a%=m; } return t;} 如果a与b十分大时,就必须采用这个方法了,背下。[详细]
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几个个用于大数据分析的最好工具
所属栏目:[大数据] 日期:2021-05-25 热度:141
大数据是一个含义广泛的术语,是指数据集,如此庞大而复杂的,他们需要专门设计的硬件和软件工具进行处理。该数据集通常是万亿或EB的大[详细]
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企业如何确保数据湖太平
所属栏目:[大数据] 日期:2021-05-25 热度:194
数据湖是一种专用平台,可存储来自各种来源的大量结构化和非结构化数据。调研机构的分析师可以使用各种工具直接访问数据湖中的信息,也可以将其作为准备要加载到[详细]
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什么是边缘计算?它将如何改善5G?
所属栏目:[大数据] 日期:2021-05-25 热度:149
在集中式系统中,数据必须从生成位置(设备)传播到中央节点进行处理,然后再返回其原始位置。此过程涉及大量信息,并且消耗大量带宽,有时,当数据往返传输时,[详细]
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智能车辆识别技术为智慧城市铺满了路灯
所属栏目:[大数据] 日期:2021-05-25 热度:172
车辆识别技术的发展以及向道路智能的转变 车辆识别通常与票务和通行费相关,但是该技术可以充当许多智慧城市服务的中央枢纽。通过使用现有的摄像头,城市可以利[详细]
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人工智能如何完善智能家居?
所属栏目:[大数据] 日期:2021-05-25 热度:107
智能音箱 我们很少在家里用遥控器。如今,当我们需要帮助时,要么是Alexa,要么是Siri,要么是其他语音助手。无论是换频道,关灯,还是在线下单。这些智能扬声器[详细]
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智慧城市如何实现数据的真正意义?
所属栏目:[大数据] 日期:2021-05-25 热度:79
悉尼是新南威尔士州的州首府,也是澳大利亚人口最多的城市,目前在数字首都指数中排名全球第14位。在管理发展研究所(IMD)的2020年智慧城市指数中,该城市与新[详细]
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AI人脸识别太简单?
所属栏目:[大数据] 日期:2021-05-25 热度:138
现代计算机视觉技术完全有能力给我们展示只有在电影中才能看到的那种技术超能力。我们可以将视频加载到人工智能系统中,并告诉它放大低分辨率的帧,通过一点训练[详细]
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全面分析Apache Spark窗口功能
所属栏目:[大数据] 日期:2021-05-25 热度:104
在此博客文章中,我们将深入探讨Apache Spark窗口函数。 您可能也对我之前有关Apache Spark的帖子感兴趣。 使用Apache Spark开始您的旅程-第1部分 使用Apache Sp[详细]
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以大数据处理5G科技网络安全的新方向
所属栏目:[大数据] 日期:2021-05-25 热度:69
伴随5G技术的应用与发展,从智慧城市的水力、电力、政务等公共事业,到个人生活领域的智能医疗设备、自动驾驶汽车等,5G使得城市的生产方式与运转模式面临一次颠[详细]
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数据管理告捷的最重要举措
所属栏目:[大数据] 日期:2021-05-25 热度:137
组织最基本的挑战是收集数据,因为它可以以多种形式存在,甚至包括手写文档和个人生成的演示文稿。数据和文档所在的不同来源可能会进一步混淆此过程,这些来源包[详细]
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2020年大数据给企业带来的5大优势
所属栏目:[大数据] 日期:2021-05-25 热度:81
为什么小型企业会忽略大数据 当企业管理人员听到大数据这一术语时,他们通常起初对其有些回避,因为他们认为这种技术只适用于谷歌和亚马逊这样的大型企业。并且[详细]
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数据科学家请转行!软件工程师是更好的方向
所属栏目:[大数据] 日期:2021-05-24 热度:163
如果一个应届毕业生或跳槽者问我该如何进入数据科学领域,我会告诉你,转行成为一名软件工程师,而不是数据科学家。 可能你会感到奇怪,许多人都渴望成为一名数[详细]
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互联制造,数据分析如何改变制造业
所属栏目:[大数据] 日期:2021-05-24 热度:194
互联制造的兴起 目前,制造业已开始采用实时数据流来改善运营模式。实时捕获的数据可对设备维护、需求波动以及供应链中断做出响应,从而提高生产效率并降低维护[详细]