PyCharm使用 一.PyCharm设置(版本:PyCharm 2016.1.2)  1.python环境设置        1.1.pycharm新建程序自动补全编码和环境: pycharm设置在[File]-->[Settings]打开 设置:可以在[File]-->[Settings]-->[Editor]-->[Code Style]的选项里进行设置       2.2.pyCharm风格(配色方案)和字体的调整. 风格: 可以在[File]-->[Settings

http://blog.csdn.net/jacktan/article/details/9200979 大数据的热度在持续的升温,继云计算之后大数据成为又一大众所追捧的新星.我们暂不去讨论大数据到底是否适用于您的组织,至少在互联网上已经被吹嘘成无所不能的超级战舰.好像一夜之间我们就从互联网时代跳跃进了大数据时代!关于到底什么是大数据,说真的,到目前为止就和云计算一样,让我总觉得像是在看电影<云图>——云里雾里的感觉.或许那些正在向你推销大数据产品的公司会对您描绘一幅乌托邦似的美丽画面,但是您

大数据的热度在持续的升温,继云计算之后大数据成为又一大众所追捧的新星.我们暂不去讨论大数据到底是否适用于您的组织,至少在互联网上已经被吹嘘成无所不能的超级战舰.好像一夜之间我们就从互联网时代跳跃进了大数据时代!关于到底什么是大数据,说真的,到目前为止就和云计算一样,让我总觉得像是在看电影<云图>——云里雾里的感觉.或许那些正在向你推销大数据产品的公司会对您描绘一幅乌托邦似的美丽画面,但是您至少要保持清醒的头脑,认真仔细的慎问一下自己,我们公司真的需要大数据吗? 做为一家第三方支付公司,数据的确

港真,自己一直非常希望做算法工程师,所以自己现在开始对现在常用的大数据算法进行不断地学习,今天了解到的算法,就是我们生活中无处不在的推荐系统算法. 其实,向别人推荐商品是一个很常见的现象,比如我用了一个好的商品,向朋友安利之类的.在以前广告系统不发达的时候,我们也是靠口口相传来进行商品的推广.那么为什么,现在推荐系统变的非常重要了呢?,在以前,我们的商品不像现在的物品一样琳琅满目,我们有时间,可以把商品都浏览一遍在进行选择,因为我们都想选择所有商品中最好的,而现在,由于资源的众多,我们不会用大把

CDH大数据平台实施经验总结2016(转载) 2016年负责实施了一个生产环境的大数据平台,用的CDH平台+docker容器的方式,过了快半年了,现在把总结发出来. 1. 平台规划注意事项 1.1 业务数据全部存储在datanode上面,所以datanode的存储空间必须足够大,且每个datanode的存储空间尽量保持一致. 1.2 管理节点/namenode对存储空间要求不高,主要存储各计算节点datanode的元数据信息,以3个datanode为例,每个datanode存储2T的数据,nam

继「数据中台技术汇」栏目推出以来,获得了不少技术极客的喜爱.作为AI驱动的数据中台创导者,深度关注核心算法技术的自研创新.融合探索,故推出全新AI算法栏目「StartDT_AI_Lab」,主要介绍算法团队所承担的角色与工作.本文先回顾这些年大数据之路,帮大家理解在奇点云发展过程中,人工智能技术是如何由业务需求孵化并成长为产品一部分的,同时为今后的分享内容做一个宏观概述. 2013年,一本<大数据>成了不少技术人案头必备的读物.它像是一盏照灯,将数字世界的完整尺度突然照亮,这时大家才意识到原来数

1.  概述 本手册主要介绍了,一个将传统数据接入到Hadoop集群的数据接入方案和实施方法.供数据接入和集群运维人员参考. 1.1.   整体方案 Flume作为日志收集工具,监控一个文件目录或者一个文件,当有新数据加入时,收集新数据发送给Kafka.Kafka用来做数据缓存和消息订阅.Kafka里面的消息可以定时落地到HDFS上,也可以用Spark Streaming来做实时处理,然后将处理后的数据落地到HDFS上. 1.2.   数据接入流程 本数据接入方案,分为以下几个步骤: l 安装部

topN算法,spark实现 package com.kangaroo.studio.algorithms.topn; import org.apache.spark.api.java.JavaPairRDD; import org.apache.spark.api.java.JavaRDD; import org.apache.spark.api.java.JavaSparkContext; import org.apache.spark.api.java.function.FlatMapFu

Oracle 大数据实施架构 Oracle为广大客户提供了一个预装的用于测试和学习目的的免费大数据环境.你可以在这个环境中对Oracle大数据一体机(Big Data Appliance)上的可选软件产品,包括Oracle NoSQL数据库企业版,Oracle Big Data Discovery,Oracle Big Data Spatial and Graph and Oracle Big Data Connectors等进行了解和测试. 环境介绍: Oracle Big Data Lite

\一.kNN算法概述 kNN是k-Nearest Neighbour的缩写,这是一种非常简单且易于理解的分类算法.回想我们从小到大在认知事物的过程当中,我们是如何判断一种事物是属于哪种类别的?通常的一种思路就是,分析当前这个事物与我们之前所知道的类别特征进行比对,找出最接近的一类,然后就可以把这个东西归属于这一个类别.kNN算法大致就是这么一个思路,直接通过测量不同特征值之间的距离来达到分类的目的. kNN中的k是指在分类过程中,我们选择样本数据中前k个最相似的数据,以出现次数最多的分类,作为新

https://www.jianshu.com/p/4140be00d4e3 题目描述 建模方法 特征工程 我的几次提升方法 从其他队伍那里学习到的提升方法 总结和感想 神经网络方法的一点思考 大数据量与分布式计算的一点思考 参加比赛和学习知识的对比 最后的感受 趣事 写在前面 我是一个之前PhD做分布式计算.虚拟机调度,毕业之后年初才转ML的家伙,自恃有点学习开发能力和混迹ICPC竞赛的底子,对数据还有些敏感度,有那么几个可以跟着学习的人,斗胆在5月底开始利用业余时间玩一玩. 最后的成绩是预赛

九.基于内容的电影推荐 在基于内容的推荐系统中,我们得到的关于内容的信息越多,算法就会越复杂(设计的变量更多),不过推荐也会更准确,更合理. 本次基于评分,提供一个3阶段的MR解决方案来实现电影推荐. 1.找出各个电影的评分人总数 2.对于每个电影对A和B,找出所有同时对A和B评分的人. 3.找出每两个相关电影之间的关联.在这个阶段,我使用3个不同的关联度算法(pearson,cosine,jaccard)一般要根据具体的数据需求来选择关联度算法. 数据的输入格式: 第一阶段转化完之后: 经过M

五.移动平均 多个连续周期的时间序列数据平均值(按相同时间间隔得到的观察值,如每小时一次或每天一次)称为移动平均.之所以称之为移动,是因为随着新的时间序列数据的到来,要不断重新计算这个平均值,由于会删除最早的值同时增加最新的值,这个平均值会相应地“移动”. 例子: java代码: MR方案: 方案1:对于各个规约器键,在RAM种对时间序列数据排序,这个方法存在一个问题:如果没有足够的RAm来完成规约器的排序操作,这种方法就不可行. 方案2:让MRF完成时间序列数据的排序(MR框架的主要特性之一就

一.二次排序问题. MR/hadoop两种方案: 1.让reducer读取和缓存给个定键的所有值(例如,缓存到一个数组数据结构中,)然后对这些值完成一个reducer中排序.这种方法不具有可伸缩性,因为reducer要接受一个给定键的所有值,这种方法可能导致reducer的内存耗尽(OOM).另一方面,如果值数量很少,就不会导致内存溢出,那么这种方法可行. 2.使用MR框架对reducer的值排序(这样一来,就不再需要对传入reducer的值完成排序.)这种方法“会为自然键增加部分或整个值来创建

目前的数据是从新浪接口获取的, http://biz.finance.sina.com.cn/stock/flash_hq/kline_data.php?symbol=sh600000&end_date=20141120&begin_date=20120101 返回数据为XML格式: <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <control> <content d="201

Google Maps与Google Earth中的每个级别的每一副图片都有一个URL,例如下面这幅我们学校的图的地址是http://kh.google.com/kh?v=3&t=trstrqqrsstttqtss (这个就是图的URL)       URL中的变量v=3代表,卫星图的投影算法采用Mercator projection算法,v=2代表另外一种算法(已不再支持) 变量t=trstrqqrsstttqtss,这个就是这张图片的编码了,trstrqqrsstttqtss是由一种类似“Q

BloomFilter是一种高效的去重算法,算法的要义是散列对比. 1.原理 当一个元素加入集合时,判断这个元素是否 2.举例 例如我要对URL去重(这个在爬虫上可以用): URL1 -> 3.实现

十三.朴素贝叶斯 朴素贝叶斯是一个线性分类器.处理数值数据时,最好使用聚类技术(eg:K均值)和k-近邻方法,不过对于名字.符号.电子邮件和文本的分类,则最好使用概率方法,朴素贝叶斯就可以.在某些情况下,NBC也可以用来对数值数据分类. 对于数值数据的分类,比如(连续属性,身高,体重,脚长),建议采用采用高斯分布,令x是一个连续属性.首先,按类对数据分段,然后计算各个类中的x的均值(u)和方差(). 本次主要以文本数据进行. 首先先进行Map函数,将数据进行处理. 得到的数据如下: 之后再进行r

打开maintain business role这个应用: 创建一个新的business role,然后添加下列这几个catalogs: SAP_CEC_BC_MKT_ADM_PC Marketing - Business Administrator SAP_CEC_BC_MKT_DMB1_PC Marketing - Contacts and Profiles Base SAP_CEC_BC_MKT_CFS1_PC Marketing - Contact Profile SAP_CEC_BC_

二叉树在java中我们使用数组的形式保存原数据,这个数组作为二叉树的数据来源,后续对数组中的数据进行节点化操作. 步骤就是原数据:数组 节点化数据:定义 Node节点对象 存储节点对象:通过LinkedList保存Node节点对象 在操作过程中我们需要将当前结点和前一节点.后一节点进行关系绑定 package tree; import java.util.LinkedList; import java.util.List; /** * 功能:把一个数组的值存入二叉树中,然后进行3种方式的遍历 *

十七.小文件问题 十八.MR的大容量缓存 在MR中使用和读取大容量缓存,(也就是说,可能包括数十亿键值对,而无法放在一个商用服务器的内存中).本次提出的算法通用,可以在任何MR范式中使用.(eg:MR,Spark)