大数据前进之路_笔记_12_12

最新推荐文章于 2024-08-25 15:33:24 发布
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分类专栏： 心灵天地 文章标签： 2018_12_12
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_41919236/article/details/84964808
本文探讨了个人在面对挑战和压力时如何保持平和心态，借鉴历史人物李鸿章的胸怀，强调通过内心修炼增强个人韧性，提升自我价值感。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

心灵笔记:
我特別欣赏九哥的平易近人,学会平和的和别人对话…
碰到一些人,跟别人讲话的时候总是发泄式的,情绪式的;表面上波澜不惊,但是,从心底里,给你竖中指.鄙视你…
凡是打不到倒我的,必将使我更强大
我想起了李鸿章的一句话 受尽天下百官气,养就胸中一段春
在这里插入图片描述
受尽天下百官气,养就胸中一段春
受尽天下百官气,养就胸中一段春
受尽天下百官气,养就胸中一段春

I don't want to let myself down
I don't want to let myself down
I don't want to let myself down

《大数据时代(BIG DATA)》
前进，前进，前进！
10-12 6503
—-豆瓣链接—- 大数据的时代思维变革 不是随机样本，而是全体数据 小数据时代的随机采样，最少的数据获得最多的信息 采样分析的精确性随着采样随机性的增加而大幅提高，但与样本数量的增加关系不大。简单解释是，当样本数量到达某个值之后，我们从新个体身上得到的信息会越来越少，就如同经济学中的边际效应递减一样。所以可以认为样本选择的随机性比样本数量更重要。 随即采样是在不可收集和分析全
【BoostKit大数据】业界趋势、鲲鹏大数据组件增强特性和典型配置笔记
Jack20的博客
06-30 8409
华为早在2004年开始拥抱并积极建设ARM开源生态。2019年发布鲲鹏计算战略，鲲鹏作为ARM生态的重要组成内容，华为进一步聚焦发展鲲鹏生态。2020年发布鲲鹏BoostKit应用使能套件，全方位使能开源、贡献开源，繁荣鲲鹏的软件生态。目前，鲲鹏BoostKit已经使能超过90%主流开源软件支持鲲鹏平台，覆盖大数据、分布式存储、数据库、虚拟化等主流场景。未来三年内，鲲鹏BoostKit将聚焦使能主流开源软件支持鲲鹏平台发挥高性能提供全栈优化的应用加速能力。
大数据之路读书笔记-01总述
数字人生
07-05 519
2014 年，马云提出，“人类正从 IT 时代走向 DT 时代 ”如果说IT时代是以自我控制、自我管理为主，那么到了 DT (Data Technology) 时代，则是以服务大众、激发生产力为主。以互联网（或者物联网）、云计算、大数据和人工智能为代表的新技术革命正在渗透至各行各业，悄悄地改变着我们的生活。 在DT 时代，人们比以往任何时候更能收集到更丰富的数据。 JDC的报告显示：预计到 2020 年，全球数据总量将超过 40ZB （相当于 40万亿 GB ），这一数据量是 2011 年的 22 倍！正在
跑动大数据的笔记本配置_大数据告诉你，最完美的跑步姿势就是你这样的！
weixin_42336364的博客
12-23 487
姿势跑法的核心：跑步就是由关键姿势 (Pose) 、落下 (Fall) 、与拉起 (Pull) 连续循环的过程。但是其实对于所有的跑者来讲，只有针对每个独立的跑者最高效且比较最理想的状态来调整跑姿。所以，我们只能通过去注意一些细节，来不断地优化自己的跑步姿势。落地前脚掌or脚后跟?就像「世界上是先有鸡还是先有蛋」等无解问题一样，跑步界也存在这样一个问题：到底是前脚掌着地还是脚后跟着地？走路的时候，...
大数据 经济学_不断变化的大数据经济学
danpu0978的博客
05-22 232
大数据 经济学 也许您年纪大了，想起了图书馆是我们去学习的地方。 我们浏览了卡片目录，百科全书和《读者文学指南》，希望当人们决定去哪里时，我们能够理解他们在想什么。 这个过程很耗时，令人沮丧并且常常是徒劳的。 我们收集了比所需更多的数据，因为我们不想再回来查找它。 如果我们的目标是编写报告，那么我们必须事先预测每个细节，因为一旦将结果记录在纸上，就再也回不去了。 想一想搜索如何改变了事...
第一部分：大数据简介
helloworld999999的博客
08-24 139
重新整理下大数据笔记，之前所有板块在一篇文章查看起来太麻烦了，正好复习了！ 第一节：大数据定义 大数据是指无法在一定时间范围内使用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新的处理模式才具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。 第二节：大数据特点 5V： Volume（大量）、 Velocity（高速）：数据的创建、存储、分析都被要求高速处理，比如电商的试试推...
公考面试笔记_社会现象类1
小y的学习笔记
08-25 1515
老夏说面试自学笔记整理，自学用~
删除：大数据取舍之道——读书笔记
weixin_30549175的博客
02-02 490
总结 这本书让我感受最大的就是，原来遗忘也可以那么有用，以前总想着自己的记忆力要是再好一点就好了，最好能把东西全记下来，但这本书却让我知道，没有遗忘的世界是很可怕的，比如发生了一件不愉快的事，如果你永远都记得，那么就很难快乐起来，并且当所有的记忆都在你脑海中时，你将会很难去做出选择。 因为有遗忘，所以每天都是新的自己。但是自从有了文字以来，所有的事将不会被遗忘，看起来像是一件好事，但问题是，几年前...
人工智能与大数据技术导论-13011知识点记录_13011人工智能与大数据技术导论
2401_84182020的博客
05-03 132
6.1.1 概念机器学习算法可以描述为学习一个目标函数f，它能够最好地映射出输入变量x到输出变量y。6.1.2 算法选择要考虑：（1）数据的大小、质量和类型；（2）完成计算所需要的时间（3）任务的紧迫程度（4）你需要对数据做什么处理。
大数据技术之_19_Spark学习_06_Spark 源码解析 + Spark 通信架构、脚本解析、standalone 模式启动、提交流程 + Spark Shuffle 过程、内存管理与分配、部署
黑泽君
05-02 1212
大数据技术之_19_Spark学习_06_Spark 源码解析 + Spark 通信架构、脚本解析、standalone 模式启动、提交流程 + Spark Shuffle 过程 + Spark 内存管理与分配 + Spark 部署模式
《涂抹Oracle_三思笔记之一步一步学Oracle》360页精简版
12-18
以上知识点总结了《涂抹Oracle_三思笔记之一步一步学Oracle》360页精简版中的主要概念和技术细节，旨在帮助读者快速掌握Oracle数据库的基础知识和高级特性，特别强调了数据加载、备份与恢复等实用技能的重要性。
人工智能与大数据技术导论-13011知识点记录_13011人工智能与大数据技术导论(1)
2401_84182020的博客
05-03 907
6.1.1 概念机器学习算法可以描述为学习一个目标函数f，它能够最好地映射出输入变量x到输出变量y。6.1.2 算法选择要考虑：（1）数据的大小、质量和类型；（2）完成计算所需要的时间（3）任务的紧迫程度（4）你需要对数据做什么处理。
假装情侣匿名聊天室：体验即刻式浪漫
08-05
资源下载链接为： https://pan.quark.cn/s/abbae039bf2a 用户端：无需注册，用户进入后随机匹配异性进入聊天室。系统会随机分配房间、情侣头像及聊天话题，用户可发送自定义图片，还能通过输入法键盘输入并发送 emoji。当聊天室倒计时快结束时，用户可选择延长房间时间。聊天内容会经过过滤处理。 后台管理端：登录后台管理地址，账号为 admin，密码为 admin。后台可实时监控聊天情况，上传情侣头像和创建聊天话题，查看各房间的聊天记录。 安装步骤：将 anonymous_chat.sql 文件导入到 mysql 数据库中。修改 Application/chat/config.php 文件。 运行方式： Windows 服务器：只需双击 .bat 文件即可启动。 Linux 服务器：进入项目根目录，在终端输入命令以 debug（调试）方式启动，命令为 php start.php s。 注意事项：服务端可放置在服务器的任意位置，只要能成功运行即可。该系统同时支持 Windows 服务器和 Linux 服务器，但两者的运行方法有所不同。
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08-06
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夏色四叶草安卓版.apk
08-05
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软件工程9大核心开发模型对比与应用指南：全面解析软件工程中各开发模型的特点与选型策略
08-05
内容概要：本文档详细解析了软件开发中的9大核心模型，包括瀑布模型、V模型、迭代模型、增量模型、螺旋模型、敏捷模型、快速原型模型、喷泉模型和演进型原型模型。通过对每个模型的核心特点、优点、缺点及适用场景的分析，结合对比表格、案例详解和决策树，为开发者提供了完整的选型指南。文中还列举了多个典型行业应用案例，如金融核心系统的瀑布+V模型、游戏开发的喷泉+敏捷模型以及智能硬件的演进型原型模型，展示了不同模型在实际项目中的应用效果。最后总结指出，传统模型适用于高可靠领域，而敏捷与原型模型则更适合互联网快速试错的环境，混合模型如“瀑布+敏捷”的应用趋势逐渐显现。 适合人群：具备一定软件工程基础知识的开发人员、项目经理及软件工程师，尤其是有1-3年工作经验的技术人员。 使用场景及目标：①帮助开发者理解不同开发模型的特点与差异；②为项目选型提供参考依据，确保选择最适合项目的开发模型；③通过案例分析提升实际应用能力，提高项目成功率。 其他说明：本文不仅介绍了各个模型的理论知识，还结合实际案例进行详细剖析，建议读者结合自身项目需求进行深入研究，并在实践中不断探索和优化，以找到最适合自己项目的开发模型。
词袋模型算法库，用于识别相似图像
08-05
资源下载链接为： https://pan.quark.cn/s/64d9b3521fcd 词袋模型算法库，用于识别相似图像（最新、最全版本！打开链接下载即可用！）
人脸识别CNN模型 matlab源码
08-05
人脸识别技术是一种通过分析和比较人脸图像特征来识别或验证个体身份的计算机视觉方法，其中基于卷积神经网络（CNN）的实现尤为关键。CNN是一种深度学习模型，适用于处理图像等二维结构数据，由卷积层、池化层、全连接层等组成，能够自动学习图像的局部特征并进行层次化抽象。常见的人脸识别CNN模型包括VGGFace、FaceNet、OpenFace等，通常包含预处理步骤和多层卷积及全连接层，最终通过分类器完成识别。MATLAB提供了深度学习工具箱，支持创建、训练和评估CNN模型，通过`convnet`、`trainNetwork`、`classify`等函数实现模型构建、数据预处理、训练和测试。人脸识别技术已广泛应用于安全系统、社交媒体和监控执法等领域。资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！
中国地级市CO2排放数据（2000至2023年）
08-05
碳排放数据是衡量地方经济发展与环境可持续性的重要指标，通常包括二氧化碳排放量，来源涵盖能源消耗及工业、交通、建筑等领域。中国地域广阔、经济发展不均，各地碳排放水平差异较大。本次分享的数据为根据EDGAR资源提取的中国地级市CO2排放数据，时间范围为2000-2023年。数据名称：中国地级市CO2排放数据；数据年份：2000-2023年；数据范围：300个地级以上城市；样本数量：7200条；数据来源：EDGAR_2024_GHG；数据说明：根据EDGAR提取的城市碳排放数据。数据指标包括：年份、省份、城市、城市代码、所属地域、胡焕庸线、CO2排放总量。资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！
金蝶EAS_BOS开发：全方位学习笔记解析
金蝶EAS_BOS的开发学习笔记通常涉及以下知识点： 1. **金蝶EAS_BOS架构和组件**：理解金蝶EAS_BOS的整体架构，包括各个功能模块和组件的作用和特点，例如财务、供应链、人力资源、生产制造、客户关系管理（CRM）等...
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