重新出发，关注数据处理

数据处理、Web开发与MySQL项目预告
最新推荐文章于 2025-12-11 11:44:25 发布
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#python #django #java #eclipse #tomcat #struts #servlet

开启栏目：数据处理，例如数据挖掘、python爬虫项目、数据清洗；
开启栏目：web开发，例如JDBC开发Java EE项目、python web开发；
开启栏目：mysql数据库处理。

敬请期待新年佳作！

业务数据治理：标准化、数字化与系统化的实践探讨
曾经“等你生日那天”都遥远得像未来，如今却可欢愉的挥手说“下个十年见”
12-03 10万+
数据治理的实施流程是一个基于业务数据治理标准框架的标准化操作流程，用于解决具体数据问题： 步骤 1：发现问题和制定目标 步骤 2：针对问题进行拆解，设计可衡量的指标 步骤 3：制定解决SOP和检查研发标准规范 步骤 4：推广运营，以拿结果为核心目标 步骤 5：总结沉淀方法论，迭代认知
数仓建模—数据模型
04-18 7万+
在详细探讨数据模型之前，我们需要明确什么是数据。从本质上讲，数据由收集、存储、分析和用于制定未来决策的事实、数字和统计数据组成。在当今的数字世界中，我们不断生成大量此类数据 - 如果它要具有任何功能，就需要以有效的方式进行处理。这就是数据模型的用武之地。数据模型是指用于组织和管理数据库或信息系统中的数据的数据结构的抽象表示。它定义了数据元素（代表现实世界的对象）之间的关系以及它们的组织、存储和检索方式。想象一下数据模型下的构建计划会很有帮助，整个系统将在此基础上构建。
十万字数据结构笔记
少说，多做。
03-26 5万+
上次发操作系统笔记，很快浏览上万，这次数据结构比上次硬核的多哦，同样的会发超硬核代码，关注吧。
数据处理的方法有哪些？一文搞懂数据处理四种基本方法
Leo的博客
08-17 2528
数据处理是通过采集、存储、加工和分析将原始数据转化为有用信息的过程，对企业决策、运营效率、业务创新和产品质量提升具有关键作用。其四种核心方法包括：数据清洗（去错去重补缺失）、数据转换（统一格式与结构）、数据分析（挖掘规律与模式）和可视化呈现（直观展示结果）。实施时需注意数据质量把控、安全防护及技术更新。选择工具应基于业务需求，而非盲目追求技术复杂度。有效的处理能让数据从"杂乱数字"转变为支撑决策的"价值资产"，是数字化转型的基础能力。
数据结构(全)
s6664的博客
06-21 10万+
线性结构, 树形结构, 图结构, 排序, 查找, 数据结构, 算法
数据湖：流计算处理框架Flink概述
渡江客涂鸦板
08-01 5324
Apache Flink是一个开源的流处理框架，应用于分布式、高性能、高可用的数据流应用程序。可以处理有限数据流和无限数据，即能够处理有边界和无边界的数据流。无边界的数据流就是真正意义上的流数据，所以Flink是支持流计算的。有边界的数据流就是批数据，所以也支持批处理的。不过Flink在流处理上的应用比在批处理上的应用更加广泛，统一批处理和流处理也是Flink目标之一。Flink可以部署在各种集群环境，可以对各种大小规模的数据进行快速计算。............
UCI数据集详解及其数据处理（附148个数据集及处理代码）
热门推荐
思绪无限的博客
02-24 11万+
摘要：本文对机器学习中的UCI数据集进行介绍，带你从UCI数据集官网出发一步步深入认识数据集，并就下载的原始数据详细讲解了不同类型的数据集整理如何通过程序进行整理。为了方便使用，博文中附上了包括数据集整理及数据预处理在内的所有代码及处理好的数据集，同时对代码进行了解释，其要点如下：UCI数据集介绍、不同数据集的整理程序、148个整理好的数据集与对应程序。
云计算环境下的大规模图数据处理技术
eecrazy的专栏
02-18 5430
1 引 言 图是计算机科学中最常用的一类抽象数据结构， 在结构和语义方面比线性表和树更为复杂， 更具有一般性表示能力。 现实世界中的许多应用场景都需要用图结构表示， 与图相关的处理和应用几乎无所不在。 传统应用如最优运输路线的确定、疾病爆发路径的预测、科技文献的引用关系等; 新兴应用如社交网络分析、语义Web 分析、生物信息网络分析等。 虽然图的应用和处理技术已经发展了很长时间， 理论也日趋完
Redis面对数据量庞大处理方法
Chujun123528的博客
09-09 1927
综上所述，当Redis面对数据量庞大时，需要从多个维度出发制定相应的应对策略。通过数据分片、内存优化、持久化策略、使用集群、硬件升级、合理设计数据结构以及监控系统性能等多方面的优化措施，可以显著提高Redis的处理能力和稳定性。同时，还需要结合实际应用场景和数据特性进行权衡和选择，以找到最适合的解决方案。在实际操作中，还需要不断关注Redis的性能指标和变化趋势，及时调整优化策略以适应不断变化的业务需求和数据规模。
eviews如何处理缺失数据填补_数据分析——缺失值处理详解（理论篇）
weixin_33929779的博客
12-29 7409
缺失值处理，是每个数据分析人都避不开的沉重话题。正如那句经典的：“数据分析中的大部分时间，花在了数据预处理上。”数据预处理做得好，往往让我们的数据分析工作事半功倍。其中，正确处理缺失值，更是重中之重。本文建立在分析了多个kaggle项目关于缺失值处理的基础上，同时参考了网上关于缺失值的相关文档，针对缺失值的分类、成因及解决方法进行剖析。主要内容如下：下面，正文开始~一、理论及部分概念介绍1、完全变...
舰船RCS岸基测试与数据处理方法.pdf
08-15
【舰船RCS岸基测试与数据处理方法】主要探讨了雷达散射截面(RCS)在舰船目标特性测试中的重要性和具体实施步骤。RCS是衡量目标在雷达探测中反射信号强度的一个关键参数，对于武器装备的发展和评估至关重要。 文章...
基于云计算的大数据处理技术研究.pdf
07-16
在研究云计算与大数据处理技术的过程中，研究者需要关注如何通过云计算平台进一步优化大数据的采集、存储、处理和可视化等技术，如何提高云计算资源的利用效率，以及如何在保障数据安全和隐私的前提下，更好地挖掘和...
电力自动化的系统数据处理分析.pdf
08-15
本文从电力自动化的角度出发，深入探讨了系统数据处理的各个方面，包括数据的类型、采集、共享、整合以及备份和保存。在大数据、云计算和物联网技术不断发展的今天，对电力自动化系统数据处理的分析显得尤为重要。 ...
气象测报地面信息化数据处理技术探讨.pdf
08-15
本文从气象测报、地面信息化和数据处理三个核心概念出发，详细探讨了相关技术的应用和存在问题。 首先，气象测报指的是通过科学手段对气象情况进行观测、分析，并预测天气变化，以便于社会生产和人民生活能够做出...
灰色误差理论在岩矿测试数据处理中的应用研究.pdf
08-15
与传统的数据处理方法不同，灰色误差理论不依赖于统计学的大量数据假设，而是从系统的不确定性出发，通过分析系统中的信息缺失和不完整性来揭示数据内在的规律。该理论强调的是在数据信息不完全的情况下，如何有效地...
javascript 性能优化实战：异步和延迟加载
小伙伴们全都Lucky！
12-11 602
本文探讨JavaScript性能优化中的异步加载与延迟加载技术。异步加载通过async/defer属性或动态创建script元素避免阻塞渲染；延迟加载则利用IntersectionObserver API按需加载非关键资源。二者结合可显著提升性能：异步加载核心脚本确保交互流畅，延迟加载减少初始请求量。实践表明，该方案能降低DOMContentLoaded时间30%以上，减少初始加载量90%，但需注意async脚本的执行顺序问题和延迟加载的回退处理。文中提供了完整的代码实现示例。
深度学习下载包时可能会遇到的问题及解决方案
m0_50481455的博客
12-09 486
若确实下载安装了CUDA ，但是此时输出的CUDA是否可用为否，应该是torch的版本为cpu版本导致，刚刚的下载包的语句如果总是下载的是cpu版本，我们考虑直接去网站下指定包，再进行安装。CUDA Version表示的是驱动支持的最高 CUDA 版本，去官网下载 CUDA ，我这里是12.2，表示下载的版本最大只能是12.2。然后下载包时，比如本地环境是Python3.9，找包下载时候，3.9要下对应cp39的包。下载好后，执行语句安装。
Python 海象运算符
这是一个c++热爱者的博客哟
12-08 661
Python 3.8引入的海象运算符(:=)允许在表达式中进行变量赋值，能有效减少重复代码。它特别适用于循环条件、列表推导式等场景，如while (line := file.readline()):可简化文件读取操作。使用时需注意：必须加括号，避免在复杂表达式中过度使用以免降低可读性。虽然该特性能精简代码，但应遵循团队约定，在保持代码清晰的前提下合理使用。
Python 语言编码规范
最新发布
托塔天王的博客
12-11 772
通常， 不应该描述”怎么做”， 除非是一些复杂的算法，文档字符串应该提供足够的信息， 当别人编写代码调用该函数时，他不需要看一行代码，只要看文档字符串就可以了，对于复杂的代码，在代码旁边加注释会比使用文档字符串更有意义。但是，不要使用一个以上的空格，并且在二元运算符的两边使用相同数量的空格。当捕获异常时， 使用as而不要用逗号。3、 关于函数的几个方面应该在特定的小节中进行描述记录， 这几个方面如下文所述，每节应该以一个标题行开始，标题行以冒号结尾，除标题行外， 节的其他内容应被缩进2个空格。
yunio物联网设备接入与数据处理方案
从“数据处理”这一关键词出发，该资源包不仅关注设备如何联网，更强调对采集数据的清洗、聚合、压缩与转发能力。例如，在传感器数据上传过程中，可能内置了滑动平均滤波算法、异常值检测机制、时间戳同步策略以及...
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