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pathon爬虫,制作云图
转载请标明出处 http blog csdn net forezp article details 70198541 本文出自方志朋的博客 今天一时兴起 想用Python爬爬自己的博客 通过数据聚合 制作高逼格的云图 对词汇出现频率视觉上的
PRD
pathon
爬虫
prim算法解决最小生成树问题
刚好这次又遇到了prim算法 就做了下整理 可以参考 数据结构与算法分析c 描述 这本书 个人而言 很经典 并把以前写的代码也整理了一下 做下分享 同时也加深下自己的理解 prim算法是解决最小生成树问题的一个很好的算法 此算法是是将点集合
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Prim
算法
最小生成树
图像识别-YOLO V8安装部署-window-CPU-Pycharm
前言 安装过程中发现 YOLO V8一直在更新 现在是2023 9 20的版本 已经和1月份刚发布的不一样了 eg 目录已经变了 旧版预测 在ultralytics yolo v8 下detect 新版 ultralytics models
机器学习
PRD
python
YOLO
cv
PRD 使用Pentaho Metadata Editor(PME)生成的metadata做数据源(5)
使用Pentaho Metadata Editor PME 生成的metadata做数据源 Pentaho Report Designer PRD 可以支持多种数据源输入方式 Pentaho Metadata Editor作为自家平台中的一
PRD
斯坦福 机器学习-第二章 生成学习算法
CS229 Lecture notes 原作者 Andrew Ng 吴恩达 翻译 CycleUser Part IV 生成学习算法 Generative Learning algorithms 目前为止 我们讲过的学习算法的模型都是p y
机器学习
PRD
斯坦福
人工智能
大数据
BI数据系统的设计流程
BI大数据产品 数据管理平台可以通过报表或者BI模块来搭建 在专栏 帆软数据应用研究院 里有关于企业数据管理和BI报表平台建设的案例 站在项目实施的角度 可以从技术和业务两个层面来考虑 前期进行需求调研 罗列了一张建设思路图 技术上需要考虑
PRD
bi
如何做好一个BI项目的规划和需求定义?
正所谓磨刀不误砍柴工 一个项目的启动 先得从金字塔顶端做好规划 摸清楚需求 背景 客观条件 可投入资源等 本文 BI项目详解的第一篇 先来谈谈BI项目的规划和需求定义 全文共3000字 读完需要 8分钟 一 如何启动一个BI项目 Q 一个项
帆软
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其他
big data
需求分析
BI大数据名词术语
大数据的出现带来了许多新的术语 但这些术语往往比较难以理解 因此 我们通过本文给出一个常用的大数据术语表 抛砖引玉 供大家深入了解 部分定义参考了相应的博客文章 A 聚合 Aggregation 搜索 合并 显示数据的过程 算法 Algor
PRD
大数据
bi
术语
商业智能
ClickHouse替换MySQL作为数仓APP层
一 ClickHouse 是什么 二 业务问题 三 ClickHouse实践 四 遇到的坑 五 总结 一 ClickHouse 是什么 ClickHouse 是一个用于联机分析 OLAP 的列式数据库管理系统 DBMS 我们首先理清一些基础
mysql
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数据库
clickhouse
数据倾斜2
数据倾斜的原因和解决方案 MapReduce简介 MapReduce是面向大数据并行处理的计算模型 框架和平台 它隐含了以下三层含义 1 MapReduce是一个基于集群的高性能并行计算平台 Cluster Infrastructure 它
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Hadoop
hive
数据倾斜
MapReduce
缓慢渐变维
实例说明1 缓慢变化的维 如你注册csdn账号是所填写的地址 电话等资料 你的地址会变化的 但是很久才会变一次 这就是一个缓慢变化维 请参见Type1 Type2 Type3 Type1 全覆盖 保持最新数据 keep most recen
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大数据
bi
缓慢变化维
商业智能
AI修复人像
一 前言 最近闲来无事 翻了翻以前的老照片 看着多年前的老照片 感慨万千 仿佛又回到了以前的青春岁月 只可惜青春易逝 无法重来 意气风发 头角峥嵘的画面只能永远地留存在相片之中了 只叹当时没有多拍几张照片留作纪念 可惜当时设备也不好 照片效
机器学习
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python
深度学习
人工智能
kettle中判断输入的数据是不是 偶然错误
参照表一个常见的用途就是做数据的查询和检验 提供一个输入字段 如果输入字段里的值没有匹配上 就给对应的数据行做一个错误标志 下面使用城市和邮政编码查询做个例子 演示如何使用计算器步骤和查询步骤来判断地址和邮政编码是否匹配 完整的转换如下图
PRD
Kettle
bi
商业智能
大数据
数据可视化需求评估内容
一 参与沟通人员 1 业务需求提出方 2 IT或设计的业务系统运维部门 eg ERP部门 3 报表开发部门人员 二 会议确定内容 1 确定报表使用对象 2 各指标的数据来源是否都有 数据质量 3 数据缺失是否需要补录 补录方式 是否需要帆软
帆软
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可视化
数据分析
报表
指标体系、原子指标和衍生指标
指标 是一个可以量化目标事物多少的数值 有时候也称为度量 如 DNU 留存率等都是指标 原子指标和衍生指标 按照个人的理解 不加任何修饰词的指标就是原子指标 也叫度量 一般存在于olap表中 例如订单量 用户量的等等 而在原子指标上进行加减
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数据库
其他
指标
指标体系
BI大数据的星形模型和雪花模型
23333架构模式的选择 数据仓库的架构主要有星型和雪花型两种方式 下面从多个角度来比较一下这两种模式的利弊 从查询性能角度来看 在OLTP DW环节 由于雪花型要做多个表联接 性能会低于星型架构 但从DW OLAP环节 由于雪花型架构更有
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数据库
SQL SErver
数据仓库
bi
PRD概述
一 Pentaho 整体架构 cc 二 Client tools 1 Report Designer 报表创建工具 如果想创建复杂数据驱动的报表 这是合适工具 2 Design Studio 这是基于eclipse的工具 你可以使用它来创建
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报表
bi
PRD 发布报表(2)
发布报表 发布到bi Server 1 首先启动bi Server 这个在我其他的博文中已经有记述 可以参考 Pentaho学习笔记 bi Server配置 2 然后在PRD中如下图所示 选择发布 注意填写bi Server的账号和密码 选
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ETL工具
这些年 几乎都与ETL打交道 接触过多种ETL工具 现将这些工具做个整理 与大家分享 一 ETL工具 国外 1 datastage 点评 最专业的ETL工具 价格不菲 使用难度一般 下载地址 ftp ftp seu edu cn Pub D
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ETL工具
数据仓库工具
BI开发工具
Cloudera 简介、安装和升级、管理、操作文档
http cwiki apachecn org pages viewpage action pageId 1540344 Cloudera 简介 Cloudera 提供一个可扩展 灵活 集成的平台 可用来方便地管理您的企业中快速增长的多种多
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Hadoop
CDH
Cloudera
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