数据
-
sqlserver之清空表数据
sqlserver之清空表数据方法—xxx为表名truncatetablexxx大家好,我是黑夜の骑士,欢迎大家关注我的博客,笔者将持续输出revit二次开发以及编程干货
-
数据挖掘/机器学习/算法岗2017校招面试总结「建议收藏」
数据挖掘/机器学习/算法岗2017校招面试总结「建议收藏」目前就职于腾讯,想内推朋友可以发我简历(校招/社招都要),邮箱384375530@qq.com,注明岗位和工作城市。这个岗位叫法很多,算法岗,数据挖掘岗,机器学习岗,基础研究等等,总结一下从16年9月校招的面试情况。百度:师姐给我内推的,一面聊了2个半小时,基本在写代码。用MapReduce写好友推荐,在一堆单词里面找出现次数最多的k个;设计一个栈,O(1)时间返回最值;求多叉树深…
-
大数据平台建设经验「建议收藏」
大数据平台建设经验「建议收藏」大数据平台建设技术背景Facebook的DREP原则!!思路建设流程经验教训生产案例饿了么大数据平台建设大数据平台逻辑架构图工具链架构图!!流入三个源数据流的UV计算渠道订单一个大数据平台省了20个IT人力——敦奴数据平台建设案例分享引跑科技副总裁张晓东:引跑DBone数据库助力大数据建设需求挖掘五步曲,快速建设大数据项目整合公司3个网站后台管理子系统的经验总结-实现多系统的单点登录(ASP.N
-
Mysql数据库中的各种锁「建议收藏」
Mysql数据库中的各种锁「建议收藏」在介绍InnoDB与MyIsam的区别时,提到了:InnoDB支持表、行(默认)级锁,而MyISAM支持表级锁本文便着重对Mysql数据库中的锁进行介绍概述相对其他数据库而言,MySQL的锁机制比较简单,其最显著的特点是不同的存储引擎支持不同的锁机制。MySQL大致可归纳为以下3种锁:表级锁:开销小,加锁快;不会出现死锁;锁定粒度大,发生锁冲突的概率最高,并发度最…
-
时间序列大数据平台建设经验谈
时间序列大数据平台建设经验谈版权声明:本文由本人撰写并发表于2018年1月刊的《程序员》杂志,本文版权归《程序员》杂志所有,未经许可不得转载。引言在大数据的生态系统里,时间序列数据(TimeSeriesData,简称TSD)是很常见也是所占比例最大的一类数据,几乎出现在科学和工程的各个领域,一些常见的时间序列数据有:描述服务器运行状况的Metrics数据、各种IoT系统的终端数据、脑电图、汇率、股价、气象和天
-
饿了么大数据平台建设
饿了么大数据平台建设随着接入的需求方越来越多样化,对大数据的数据使用、数据存储与计算的需求也越来越多样化,同时业务飞速发展,集群的规模也急速扩大。如何在这样的场景下通过大数据平台,稳定支撑住业务的发展是一个不小的挑战。本文分享主要平台工具链,技术、选型及架构设计上的一点经验。
-
计算机毕业设计Java校园租赁系统的设计与实现(源码+系统+mysql数据库+Lw文档)[通俗易懂]
计算机毕业设计Java校园租赁系统的设计与实现(源码+系统+mysql数据库+Lw文档)[通俗易懂]计算机毕业设计Java校园租赁系统的设计与实现(源码+系统+mysql数据库+Lw文档)计算机毕业设计Java校园租赁系统的设计与实现(源码+系统+mysql数据库+Lw文档)最新计算机专业原创毕业设计参考选题都有源码+数据库是近期作品可领qu参考你的选题刚好在下面有,有时间看到机会给您发【1】 jspNBA篮球资讯网 【2】 ssm社区便捷管理系统 【3】 ssm阳明湖风景区订票系统 【4】 ssm农家乐信息平台 【5】 ssm+sqlserv
-
Python3对股票数据进行分析
Python3对股票数据进行分析目录一、量化交易概述1、量化交易(投资方法)2、算法交易(自动交易、黑盒交易或机器交易)3、量化策略4、量化选股5、股票回测二、股票数据三、股票数据分析1、导入股票时间序列数据2、绘制股票成交量的时间序列图3、绘制股票收盘价和成交量的时间序列图3、绘制K线图(蜡烛图)(1)K线图理论(2)K线图绘制4、股票指标相关性分析(1)相关关系…
-
大数据建模与数据模型工具[通俗易懂]
大数据建模与数据模型工具[通俗易懂]一、什么是大数据大数据一般指在数据量在10TB以上的数据集,通常有以下5个特点:1.容量(Volume):数据量大,数据量的大小决定所考虑的数据的价值和潜在的信息;2.种类(Variety):数据类型多,包括但不仅限于文本,音频,视频以及图片;3.速度(Velocity):指数据产生和获取的速度快;4.低价值密度(Value):数据中的有价值数据量级较小;5.真…
-
pytorch-DataLoader(数据迭代器)
pytorch-DataLoader(数据迭代器)目录1.1dataset1.1.1Map-styledatasets实现方法一(简单直白法)实现方法二(借助TensorDataset直接将数据包装成dataset类)实现方法三(地址读取法)1.1.1Iterable-styledatasets我们一般使用一个for循环(或多层的)来训练神经网络,每一次迭代,加载一个batch的数据,神经网络前向反向传播各一次并更新一次参数。而这个过程中加载一个batch的数据这一步需要使用一个torch.utils.data.DataLoader对象,并且