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关于关键词的检测结果，共 820 条

【大数据】 Spark入门必学：预测泰坦尼克号上的生还情况

libo666 | 2017-01-13 17:52:57 | 阅读(2070) | 评论(0)

第一次听闻Spark是2013年年末，当时笔者对Scala(Spark的编程语言)感兴趣。一段时间之后做了一个有趣的数据科学项目，试图预测泰坦尼克号上的生还情况（Kaggle竞赛项目，通过使用机器学习预测泰坦尼克号上哪些乘客具备更高的生还可能性）。【阅读全文】

【大数据】没有买卖就没有杀害!大数据可视化技术解密全球象牙贸易黑幕

libo666 | 2017-01-12 19:26:29 | 阅读(1650) | 评论(0)

“没有买卖就没有杀害”，保护野生动物已经成为社会共识。本文借助数据可视化工具DataV，扒一扒全球象牙犯罪黑幕，看看谁在杀害大象，谁在消费象牙，还有那眼花缭乱的跨国象牙走私网络。【阅读全文】

【大数据】【大数据处理第一步】导入数据到计算平台的N种方法

libo666 | 2017-01-06 16:41:13 | 阅读(2800) | 评论(0)

想用阿里云大数据技术服务MaxCompute对于大多数人首先碰到的问题就是数据如何迁移到MaxCompute中。按照数据迁移场景大致可以分为批量数据、实时数据、本地文件、日志文件等的迁移下面我们针对每种场景分别介绍几种常用方案。【阅读全文】

【大数据】 2016年双11零点高峰秒级创建17.5万笔背后的技术解密

libo666 | 2017-01-03 14:23:11 | 阅读(1320) | 评论(0)

2016年双11零点高峰的秒级创建达到17.5万，在这具有历史意义的数据背后，系统稳定性至关重要，稳定意味着决定一切。在稳定性保障过程中，有一个“模拟考”的重要角色，他的职责和内容就是确保狂欢节前的每一场‘考试’都能更高效地接近当天的场景，这个神秘的“模拟考”角色就是全链...【阅读全文】

【大数据】用关系图谱来挖掘IMDB高评分电影背后的演员关系

libo666 | 2016-12-30 14:24:32 | 阅读(1950) | 评论(0)

我最近换了个工作，在入职之前，我看了很多电影来打发闲暇时光。然而，演员之间的联系引起了我的注意。我经常回想，为什么我总能看到他们在一起工作呢？然后，我就使用 IMDB 电影数据库来分析演员之间的关联。【阅读全文】

【大数据】 caffe——LRN层的实现

emptyll | 2016-12-04 08:39:10 | 阅读(0) | 评论(0)

LRN全称为Local Response Normalization，即局部响应归一化层，具体实现在CAFFE_ROOT/src/caffe/layers/lrn_layer.cpp和同一目录下lrn_layer.cu中。该层需要参数有：norm_region：选择对相邻通道间归一化还是通道内空间区域归一化，默认为ACROSS_CHANNELS，即通道间归一化；local_size：两种表示（...【阅读全文】

【大数据】 caffe——softmax层的实现

emptyll | 2016-12-04 08:31:22 | 阅读(0) | 评论(0)

转自：http://blog.csdn.net/l691899397/article/details/52291909softmax简介Softmax回归模型是logistic回归模型在多分类问题上的推广，在多分类问题中，待分类的类别数量大于2，且类别之间互斥。比如我们的网络要完成的功能是识别0-9这10个手写数字，若最后一层的输出为[0,1,0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0]，...【阅读全文】

【大数据】 caffe中的Accuracy

emptyll | 2016-12-03 11:55:53 | 阅读(0) | 评论(0)

出处：http://blog.csdn.net/tina_ttl今天才偶然发现，caffe在计算Accuravy时，利用的是最后一个全链接层的输出（不带有acitvation function），比如：alexnet的train_val.prototxt、caffenet的train_val.prototxt 下图是这两个网络训练配置文件（prototxt文件）计算Accuray的配置文件截图的截图（对于该部分，alex...【阅读全文】

【大数据】为什么在神经网络中要使用交叉熵而不是均方差作为损失函数

jiangwen127 | 2016-12-02 17:01:32 | 阅读(3360) | 评论(0)

https://jamesmccaffrey.wordpress.com/2013/11/05/why-you-should-use-cross-entropy-error-instead-of-classification-error-or-mean-squared-error-for-neural-network-classifier-training/James D. McCaffrey Software Research, Development, Testing, and Education ...【阅读全文】

【大数据】怎样提升机器学习：特征工程的奇淫巧技

jiangwen127 | 2016-10-20 15:56:32 | 阅读(1470) | 评论(0)

https://www.52ml.net/19563.html目录 [显示]1 1. 数值变量标准化2 2. 离散化3 3. 减少分类变量取值范围4 4. 非正态分布转正太分布5 5. Missing Data6 6. 哑变量7 7. 交叉特征8 8. 降维9 9. 直觉和额外的特征...【阅读全文】

【大数据】幻方的新品种作者:刘国增

manshukwan | 2016-09-26 21:39:56 | 阅读(1360) | 评论(0)

幻方的新品种 ----奇偶幻方作者:刘国增mn(m>1，n>1)阶奇偶幻方(1) 由1到...【阅读全文】

【大数据】三一大数据，被改变的不仅仅是服务

wyt0408 | 2016-09-19 16:46:20 | 阅读(350) | 评论(0)

在传统行业的阵营中，三一重工似乎总是透露着一种“活在未来”的气质。海外建厂、打造电商平台、跨界保险业，创新对于这个企业来讲已然成为了一种常态。2014年，三一开始启动大数据平台建设，借以实现低成本海量设备数据接入与分析。基于此，三一不仅为自己的服务插上了智能化的翅膀，而且让设计端拥有了一条了解设备性能...【阅读全文】

【大数据】 Hadoop、MapReduce、YARN和Spark的区别与联系

呆若 | 2016-09-08 18:31:21 | 阅读(2100) | 评论(0)

Hadoop、MapReduce、YARN和Spark的区别与联系转载:http://www.aichengxu.com/view/11030362015-03-17 16:37 本站整理浏览(454) （1） Hadoop 1.0第一代Hadoop，由分布式存储系统HDFS和分布式计算框架MapReduce组成，其中，HDFS由一个NameNode和多个DataNode组成，MapReduce由一个JobTracker和多...【阅读全文】

【大数据】 kettle文件入库的例子

hxl | 2016-08-17 13:52:18 | 阅读(0) | 评论(0)

kettle文件入库例子.docx【阅读全文】

【大数据】使用kettle发送报表邮件

hxl | 2016-08-10 17:35:41 | 阅读(0) | 评论(0)

kettle推送报表的例子.docx【阅读全文】

【大数据】大数据在银行业的应用与实践

FineReport爱好者 | 2016-08-09 14:41:12 | 阅读(1130) | 评论(0)

随着银行业务的扩展，可以对数据进行架构规划。【阅读全文】

【大数据】 CNN QA（Question and Answer）问答的theano和tensorflow代码

jiangwen127 | 2016-06-03 08:52:35 | 阅读(3370) | 评论(0)

https://github.com/white127/insuranceQA-cnn================result==================theano and tensorflow cnn code for insuranceQAtheano code, test1 top-1 precision : 61.5% (see ./insuranceQA/acc) tensorflow code, test1 top-1 precision : 62.6%the best precision in the paper is 62.8%...【阅读全文】

【大数据】机器学习实践中应避免的七种常见错误

jiangwen127 | 2016-06-01 14:41:51 | 阅读(1300) | 评论(0)

http://www.52cs.org/?p=879统计建模和工程开发很相似。在工程开发中，人们有多种方法搭建一套键-值存储系统，每种设计针对使用模式有一套不同的假设。在统计建模中，也有很多算法来构造一个分类器，每种算法对数据也有各自的假设集合。当处理少量数据时，因为实验成本很低，我们尽可能多的尝试各种算法，从而...【阅读全文】

【大数据】一文看懂大数据的技术生态圈，Hadoop，hive，spark都有了

libydwei2007 | 2016-05-26 11:57:44 | 阅读(1730) | 评论(0)

大数据本身是个很宽泛的概念，Hadoop生态圈（或者泛生态圈）基本上都是为了处理超过单机尺度的数据处理而诞生的。你可以把它比作一个厨房所以需要的各种工具。锅碗瓢盆，各有各的用处，互相之间又有重合。你可以用汤锅直接当碗吃饭喝汤，你可以用小刀或者刨子去皮。但是每个工具有自己的特性，虽然奇怪的组合也能工作，但...【阅读全文】

【大数据】 Spark Streaming技术内幕 : Receiver在Driver的精妙实现全生命周期彻底研究和思考

tingfengjushi | 2016-05-23 17:21:15 | 阅读(1440) | 评论(0)

9. Spark Streaming技术内幕 : Receiver在Driver的精妙实现全生命周期彻底研究和思考原创文章，转载请注明:转载自 http://blog.chinaunix.net/uid/26400547.html Spark streaming 程序需要不断接收新数据，然后进行业务逻辑处理，而用于接受数据的就是Re...【阅读全文】

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