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gracejpw1117

AI人工智能之自動(dòng)駕駛中的大數(shù)據(jù)

實(shí)現(xiàn)雄心勃勃的自動(dòng)駕駛目標(biāo)的關(guān)鍵所在，是利用分析學(xué)和人工智能（AI）的力量，建立自動(dòng)駕駛系統(tǒng)在實(shí)際道路上的反應(yīng)模式，并利用現(xiàn)實(shí)模擬技術(shù)來加速開發(fā)進(jìn)程。這意味著數(shù)據(jù)工程、管理、存儲(chǔ)和分析變得比以往任何時(shí)候更加重要，要做好以下幾點(diǎn)：1、做好準(zhǔn)備迎接海量數(shù)據(jù)的“洗禮”。自動(dòng)駕駛汽車在進(jìn)行測(cè)試時(shí)會(huì)產(chǎn)生大量數(shù)據(jù)，每輛汽車每秒就會(huì)產(chǎn)生6～ 8GB的數(shù)據(jù)。僅僅在2017年，該領(lǐng)域就創(chuàng)造了大約250EB的大數(shù)據(jù)（

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clbe2x2

收藏 Kmeans迭代的核心思想是

1.保持質(zhì)心點(diǎn)不變更新類別2.保持類別不變更新質(zhì)心點(diǎn)

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張敏玉

Power BI 電商案例可視化看板

電商案例：活用客戶價(jià)值模型公式：流量*轉(zhuǎn)化率*客單價(jià)背景：刺激客戶需求，提升貢獻(xiàn)價(jià)值，根據(jù)用戶行為分析。問題：短時(shí)間獲得最大收益，如何選擇客戶群進(jìn)行廣告營(yíng)銷最可能實(shí)現(xiàn)？用戶群規(guī)模大，金額大越往左上，貢獻(xiàn)度越高分析每一個(gè)用戶的購買習(xí)慣和購買傾向【可視化看板】注意:1、檢查數(shù)據(jù)類型2、小時(shí)信息提?。骸咎砑恿小俊?【時(shí)間】3、為orderinfo表補(bǔ)充區(qū)域名稱信息4、orderdetail表求產(chǎn)

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張敏玉

PowerQuery中的M函數(shù)

在PQ中用的函數(shù)稱之為M函數(shù)01 | 為什么要學(xué)習(xí)M函數(shù)有些復(fù)雜的操作必須借助M函數(shù)M函數(shù)更加靈活，簡(jiǎn)潔高效02 | M函數(shù)基本規(guī)范M函數(shù)對(duì)大小寫敏感，每一個(gè)字母必須按函數(shù)規(guī)范書寫，第一個(gè)字母都是大寫表被稱為Table，每行的內(nèi)容是一個(gè)Record，每列的內(nèi)容是一個(gè)List行標(biāo)用大括號(hào){ }，比如取第一行的內(nèi)容：=表{0} //PQ的第一行從0開始列標(biāo)用中括號(hào)[ ]，比如取自定義列的內(nèi)容：=表[自

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我是大魔王哈哈

Error Launching job : Input path does not exist: hdfs ://192.168.198.128 : 8020/ data/word. txt

出現(xiàn)如下圖所示的錯(cuò)誤原因是因?yàn)?我們?cè)?/data/目錄下找不到word.txt 解決方法：我們只要把word.txt文件上傳到hdfs上的/data目錄下就可以了hdfs dfs -put word.txt /data/

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你應(yīng)該是一陣風(fēng)丫

Excel中常用的“值顯示方式”簡(jiǎn)要介紹

12種值顯示方式：列總計(jì)百分比：分母為每列下的匯總值；行總計(jì)百分比：分母為每行后的匯總值；總計(jì)百分比：分母為右下角的匯總值；百分比：非某行、列、右下角匯總值；父行匯總百分比：行窗口下存在父級(jí)關(guān)系，行維度下匯總百分比，如：1-1.1-1.1.1，父列匯總百分比：行窗口下存在父級(jí)關(guān)系，1-1.1-1.1.1，列維度下匯總百分比；父級(jí)匯總百分比：自由選擇將某項(xiàng)作為計(jì)算依據(jù)；差異百分比：減法后再除法；差異

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機(jī)器學(xué)習(xí)方法分類

機(jī)器學(xué)習(xí)的方法是基于數(shù)據(jù)產(chǎn)生的 "模型"（model）的算法，也稱 "學(xué)習(xí)算法"（learning algorithm）。1.有監(jiān)督學(xué)習(xí)（supervised learning）2.無監(jiān)督學(xué)習(xí)（unsupervised learning）3.半監(jiān)督學(xué)習(xí)（semi-supervised learning）4.強(qiáng)化學(xué)習(xí)（reinforcement learning）

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這..網(wǎng)站是被黑了嗎

這..網(wǎng)站是被黑了嗎?

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永洪科技

干貨分享！零售行業(yè)數(shù)據(jù)分析在商超中的應(yīng)用！

商超為什么會(huì)存在？因?yàn)樗芙o我們提供生活所必須的商品——柴米油鹽醬醋茶。當(dāng)然，這是最原始的商店的樣子，后來隨著社會(huì)的發(fā)展，人們的需求越來越豐富，商店里所提供的商品涵蓋了衣食住行等各種場(chǎng)景下的必需品。你是否想創(chuàng)業(yè)開個(gè)超市，不知道如何選址？你是否經(jīng)營(yíng)著一家商業(yè)超市，卻不知道如何挑選商品？不知道貨架如何陳列商品？不清楚什么商品多進(jìn)什么商品少進(jìn)？不清楚倉庫里每種商品最好放多少存貨才既不會(huì)影響銷售又不積壓現(xiàn)

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你應(yīng)該是一陣風(fēng)丫

數(shù)據(jù)分析完整流程

1、業(yè)務(wù)理解：抓住問題核心、轉(zhuǎn)為數(shù)據(jù)需求2、數(shù)據(jù)收集：系統(tǒng)數(shù)據(jù)收集、人工維護(hù)數(shù)據(jù)、外部數(shù)據(jù)支持3、數(shù)據(jù)處理：字段標(biāo)準(zhǔn)統(tǒng)一、多表數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)、異常數(shù)據(jù)整理4、數(shù)據(jù)分析：數(shù)據(jù)探索（ETL）、運(yùn)用分析方法論、結(jié)合高效工具5、圖表制作：選擇合適圖表、準(zhǔn)備圖表數(shù)據(jù)、調(diào)整圖表細(xì)節(jié)、撰寫圖表結(jié)論6、報(bào)表繪制：定位決策者角色、設(shè)定報(bào)表故事線、撰寫報(bào)表結(jié)論

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我是大魔王哈哈

如何格式化HDFS？

在終端中輸入 hdfs namenode -format 即可

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指點(diǎn)迷金

劉銘誠：7.13國際價(jià)格黃金頂峰徘徊，美原油期貨分析|今日操作建議

境界決定世界的大小，利益是執(zhí)行的源動(dòng)力；面對(duì)行情趨勢(shì)，重要的不是你有多少好點(diǎn)子，而是你的好點(diǎn)子執(zhí)行了多少，不謀全局者不足謀一域。長(zhǎng)期的利潤(rùn)不是運(yùn)氣，而是策略之后的執(zhí)行力；獲利不止是假設(shè)，最重要是去做，盈虧不是名詞，而是動(dòng)詞，行情不是放棄，而是明白主次，懂取舍，舍次而求主。每一次的單邊，你曾猶豫、徘徊，你害怕虧損，往往會(huì)越虧損。不是愛拼才會(huì)贏，而是知贏你才會(huì)拼。不要抱怨、當(dāng)你開始學(xué)會(huì)成長(zhǎng)的時(shí)候，利潤(rùn)

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Spark使用parquet文件存儲(chǔ)格式的好處

1) 如果說HDFS 是大數(shù)據(jù)時(shí)代分布式文件系統(tǒng)首選標(biāo)準(zhǔn)，那么parquet則是整個(gè)大數(shù)據(jù)時(shí)代文件存儲(chǔ)格式實(shí)時(shí)首選標(biāo)準(zhǔn)；2) 速度更快：從使用spark sql操作普通文件CSV和parquet文件速度對(duì)比上看，絕大多數(shù)情況會(huì)比使用csv等普通文件速度提升10倍左右，在一些普通文件系統(tǒng)無法在spark上成功運(yùn)行的情況下，使用parquet很多時(shí)候可以成功運(yùn)行；3) parquet的壓縮技術(shù)非常穩(wěn)定

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深度學(xué)習(xí)簡(jiǎn)介

深度學(xué)習(xí)（deep learning，以下簡(jiǎn)稱DL），可以說是基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的機(jī)器學(xué)習(xí)。區(qū)別于傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)，DL需要更多樣本，換來更少的人工標(biāo)注和更高的準(zhǔn)確率。DL利用深度來取代廣度，進(jìn)一步降低參數(shù)，提高擬合能力，很多情況下都比傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)表現(xiàn)好。但DL和傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)一樣，DL學(xué)習(xí)的是一個(gè)映射f(x)=y，比如x是輸入的手寫數(shù)字圖片，那么y就是0~9中的一個(gè)。傳統(tǒng)的BP（(back propa

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CNN、RNN和DNN的區(qū)別和應(yīng)用場(chǎng)景

CNN(卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò))、RNN(循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò))、DNN(深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò))的內(nèi)部網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)有什么區(qū)別？以及他們的主要用途是什么？CNN 專門解決圖像問題的，可用把它看作特征提取層，放在輸入層上，最后用MLP (多層感知器)做分類。傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)如下圖所示CNN網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)如圖所示，CNN網(wǎng)絡(luò)工作時(shí)，會(huì)伴隨著卷積并且不斷轉(zhuǎn)換著這些卷積。RNN 專門解決時(shí)間序列問題的，用來提取時(shí)間序列信息，放在特征提取層（如CN

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指點(diǎn)迷金

劉銘誠：7.13黃金原油平穩(wěn)開局，日內(nèi)行情走勢(shì)分析操作建議

　　原油行情走勢(shì)分析———　　　　周五(7月10日)美市早盤油價(jià)出現(xiàn)大幅回彈，此前由于美國和許多新興市場(chǎng)出現(xiàn)新冠病毒蔓延給全球經(jīng)濟(jì)復(fù)蘇“投下陰影”的警告：截至加西時(shí)間上午9:50(北京時(shí)間周六凌晨00：50)，WTI原油8月期貨上漲0.93%，至39.99美元/桶，稍早曾觸及38.54美元/桶的盤中低點(diǎn)；布倫特原油8月期貨上漲0.99%，至42.77美元/桶。　　　　周五（7月10日），報(bào)告稱，本

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長(zhǎng)短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)(Long Short Term Memory Network, LSTM)

長(zhǎng)短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)(Long Short Term Memory Network, LSTM)，是一種改進(jìn)之后的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，可以解決RNN無法處理長(zhǎng)距離的依賴的問題，目前比較流行。長(zhǎng)短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)的思路：原始 RNN 的隱藏層只有一個(gè)狀態(tài)，即h，它對(duì)于短期的輸入非常敏感。再增加一個(gè)狀態(tài)，即c，讓它來保存長(zhǎng)期的狀態(tài)，稱為單元狀態(tài)(cell state)。把上圖按照時(shí)間維度展開：在 t 時(shí)刻，LSTM

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CNN、RNN和DNN的區(qū)別

CNN(卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò))、RNN(循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò))、DNN(深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò))的內(nèi)部網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)有什么區(qū)別？以及他們的主要用途是什么？ CNN 專門解決圖像問題的，可用把它看作特征提取層，放在輸入層上，最后用MLP (多層感知器)做分類。傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)如下圖所示CNN網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)如圖所示，CNN網(wǎng)絡(luò)工作時(shí)，會(huì)伴隨著卷積并且不斷轉(zhuǎn)換著這些卷積。RNN 專門解決時(shí)間序列問題的，用來提取時(shí)間序列信息，放在特征提取層（如C

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深度學(xué)習(xí)算法簡(jiǎn)介

深度學(xué)習(xí)（deep learning，以下簡(jiǎn)稱DL），可以說是基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的機(jī)器學(xué)習(xí)。區(qū)別于傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)，DL需要更多樣本，換來更少的人工標(biāo)注和更高的準(zhǔn)確率。DL利用深度來取代廣度，進(jìn)一步降低參數(shù)，提高擬合能力，很多情況下都比傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)表現(xiàn)好。但DL和傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)一樣，DL學(xué)習(xí)的是一個(gè)映射f(x)=y，比如x是輸入的手寫數(shù)字圖片，那么y就是0~9中的一個(gè)。傳統(tǒng)的BP（(back propa

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指點(diǎn)迷金

劉銘誠：7.13黃金買盤強(qiáng)勁支撐金價(jià)！原油趨勢(shì)前瞻附最新操作建議！

　　黃金行情走勢(shì)分析———　　　　周五（7月10日）黃金反彈至1810附近后再度回落最低跌至1794一線，黃金連續(xù)第二個(gè)交易日收陰；本周黃金自1770一線連續(xù)三個(gè)交易日直接漲破1800關(guān)口，最高觸及1818一線；那么黃金還會(huì)不會(huì)創(chuàng)新高，我覺得還是有可能的，畢竟黃金自從去年開啟了大漲的走勢(shì)之后到目前也漲了500美金了，雖然中途也伴隨這大幅回落，但是最終還是屢破新高。　　　　黃金受到全球疫情惡化的支撐

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