- 相关博文
- 最新资讯
-
本文介绍了使用Spark MLlib进行机器学习建模的三个案例。第一个案例展示了文本分类的基本流程，包括数据准备、Tokenizer分词、HashingTF特征提取、LogisticRegression建模及预测。第二个案例实现了垃圾邮件检测，通过StringIndexer转换标签，Word2Vec进行文本向量化，并使用RandomForestClassifier构建分类模型。第三个案例演示了红酒分类预测，直接从CSV读取数据转换为特征向量，同样采用随机森林算法进行建模。三个案例均采用Pipeline方式组
-
- 陆风流
- 23小时前
-
-
头歌 HBase 开发：批量操作 HBase批量操作开发摘要 本文介绍了HBase开发的三个批量操作关卡： 批量获取数据：通过Get操作批量查询step1_student表中数据，解析并返回结果值集合 批量删除数据：使用Delete操作批量删除step2_table表中row1-row5和row7-row10的数据记录 批量导入数据：创建stu表并批量插入基本信息(basic_info)和信息(school_info)两个数据，每个操作都需要先启动Hadoop和HBase服务，并等待20秒初始化完成。
-
- 敲代码的苦13
- 前天
-
-
头歌HBase开发：表的扫描与扫描的缓存和批量文介绍了HBase开发中表的扫描操作及相关优化技术，包含三个关键开发环节：1批量处理操作，通过batch方法实现删除和获取数据的批量执行；2全表扫描实现，使用Scan对象遍历表数据并输出结果；3扫描优化技术，通过设置缓存参数(Caching=200)和扫描范围(StartRow/StopRow)提高查询效率。每个环节均提供了完整的Java实现代码，涵盖HBase基本API的使用方法，包括Configuration、Connection、Table等核心类的操作。
-
- 敲代码的苦13
- 前天
-
-
本文系统介绍了大数据的相关知识体系。首先阐明数据的概念与类型，指出90%以上数据为非结构化。其次解析大数据的定义与特征（体量大、速度快、多样性强、价值密度低），并探讨其对思维模式的改变。接着分析大数据处理流程（采集、管理、分析、可视化）及面临的技术挑战，强调近似处理等计算特性。同时说明硬件性价比提升和分布式处理技术进步推动大数据发展。最后介绍2015年《关于促进大数据发展的行动纲要》将大数据上升为国家战略。全文通过12个思考题系统梳理了大数据从概念到应用的关键知识点。
-
- Sunnyrain_X
- 昨天
-
-
在当代数字化浪潮中，日志数据的高效处理对于企业运维监控和数据分析至关重要。本博文聚焦于ELK（Elasticsearch、Logstash、Kibana）技术栈与Kafka集群的深度对接，旨在探讨如何通过这一架构优化，实现高效、可靠且可扩展的日志处理解决方案，以应对日益增长的数据量和复杂多变的业务需求，同时减轻Logstash压力并降低其与Filebeat的耦合性，提升整个系统的性能与稳定性，为企业的数据驱动决策提供坚实的技术支撑。Kafka集群特性适配 ：Kafka具备高吞吐量（如单机每秒可处理10w
-
- Nova_CaoFc
- 23小时前
-
-
摘要：Elastic AI Assistant结合生成式AI工具，能快速构建自助服务应用实现客户案例分流。通过Kibana界面管理知识库，上传常见问题解答并生成语义搜索索引，在Playground中测试系统提示配置后，可部署至Streamlit应用。该方案让用户自助解决问题，降低客服工单量，同时支持随时更新知识库内容。系统还提供个性化定制选项，为构建可维护的智能客服代理提供了高效解决方案。
数据错误
-
ES|QL的LOOKUPJOIN技术预览版发布，为可观测性分析带来革新。该功能允许在查询时动态关联日志、指标和追踪数据，无需在数据摄取阶段进行反规范化处理，有效降低存储成本并提升分析效率。通过创建特殊查找索引，用户可以灵活关联部署信息、基础设施映射等上下文数据，实现快速根因定位。典型应用场景包括：通过部署上下文分析错误日志、利用JOIN优化存储空间等。该功能与传统的ingest时数据丰富方法形成互补，特别适合动态数据环境。目前已在Elasticsearch 8.18和Serverless中提供技术预览，支持
-
在C#应用程序开发中，用户控件（User Control）是一种强大的工具，它允许开发者将多个标准控件组合成一个可复用的自定义组件。无论是Windows Forms还是WPF，用户控件都能显著提高UI开发的效率，减少重复代码，并增强代码的可维护性。
-
- vvilkin的学习备忘
- 前天
-
-
摘要：为解决多平台代码管理问题，可通过配置SSH实现自动切换密钥。具体步骤：1)准备各平台公私钥；2)在.ssh文件夹创建config文件；3)为每个平台配置Host条目，指定平台域名和对应私钥路径（如云效codeup.aliyun.com使用~/.ssh/codeup/id_ed25519，Gitee使用~/.ssh/gitee/id_rsa）。通过此配置，系统会根据访问的平台自动选择相应密钥，无需手动切换。支持扩展更多平台配置，提升跨平台代码管理效率。（150字）
-
- 未来龙皇小蓝
- 20小时前
数据错误 -
-
在复杂的企业应用服务群中,记录日志方式多种多样，并且不易归档以及提供日志监控的机制。无论是开发人员还是运维人员都无法准确的定位服务、服务器上面出现的种种问题，也没有高效搜索日志内容从而快速定位问题的方式。因此需要一个集中式、独立的、搜集管理各个服务和服务器上的日志信息，集中管理，并提供良好的UI界面进行数据展示，处理分析。得此：ELK提供一套开源的解决方案，能高效、简便的满足以上场景。ELK分别是Elasticsearch、Logstash、Kibana三个开源框架缩写。
-
- 容易摔倒的猪
- 昨天
-
-
摘要：本研究旨在设计并实现一个基于大数据的病例分析系统，通过整合全球权威医疗数据，运用数据挖掘和机器学习技术提升病例分析的效率和准确性。系统采用Django框架构建，结合MySQL/Hive数据库，实现数据收集、清洗、分析和可视化功能。研究重点包括医疗数据深层价值挖掘、资源优化配置及数据隐私保护。开发过程涵盖需求分析、系统架构设计、算法应用及测试优化等阶段，预计2025年6月完成。该系统将为医疗决策提供智能化支持，推动精准医疗发展。（149字）
-
- V:Rosee6439
- 昨天
-
-
秒杀/高并发解决方案+落地实现 (技术栈: SpringBoot+Mysql + Redis +RabbitMQ +MyBatis-Plus +Maven + Linux + Jmeter ) -55
本文探讨了在高并发秒杀场景下使用Redis分布式锁的解决方案。项目采用了SpringBoot+Mysql+Redis+RabbitMQ+MyBatis-Plus等技术栈，针对秒杀业务的核心问题进行了优化。文章指出，虽然Redis的单操作（如decrement）具有原子性，能有效控制抢购，但对于需要多个Redis操作的复杂业务场景，仍需考虑使用分布式锁来保证操作的原子性。作者通过代码示例展示了如何实现Redis分布式锁，包括获取锁（setnx）、执行业务逻辑（库存预减）以及使用Lua脚本释放锁的过程。该方法可 -
我们的目的是深入探讨AI人工智能领域分类过程中所涉及的伦理问题。这里的范围涵盖了各种AI应用场景下的领域分类，比如医疗、金融、教育等领域。我们会去分析在这些不同场景中，AI领域分类可能引发的伦理方面的困扰和挑战。接下来，我们会先解释核心概念，让大家明白什么是AI领域分类和伦理问题。然后会讲讲它们之间的关系。再深入探讨核心算法原理、数学模型等。通过项目实战案例来具体分析伦理问题。接着看看实际应用场景、推荐一些工具资源，最后展望未来发展趋势和挑战，还会有总结和思考题。AI人工智能领域分类。
-
- AI智能探索者
- 前天
-
加载中...
-
金九银十招聘季，社畜跳槽，学生出笼，也是非常热闹。不过今年继续互联网寒冬，能苟着还是苟着吧，猥琐发育别浪。 苟着除了写Bug，还要干啥呢？必然是学习啊，吴小胖也没啥能帮你们的，就送你们一道面试题看看吧。 下面我们开始吧！
-
-
互联网进入移动互联网时代，最具代表性的产品就是各种信息流，像是朋友圈、微博、头条等。这些移动化联网时代的新产品在过去几年间借着智能手机的风高速成长。这些产品都是Feed流类型产品，由于Feed流一般是按照时间“从上往下流动”，非常适合在移动设备端浏览，最终这一类应用就脱颖而出，迅速抢占了上一代产品的市场空间。
数据错误
活动
-
2021-11-10
-
2021-03-09
-
2020-12-16
独家定制
-
-
3500人的专业安全团队与你同在
-
-
CSDN云计算在线公开课
-
-
IaaS市场高速增长，历久弥新
精品推荐
关于我们
关注「云计算」
转载 & 投稿：songhui@csdn.net
商务合作：zhangjing@csdn.net