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大数据学习之Linux基础[通俗易懂]
大数据学习之Linux基础[通俗易懂]大数据学习之Linux基础自定义Linux虚拟机安装网络配置1.node1网络配置2.通过快照克隆虚拟机3.配置其他三个节点虚拟机Linux简单命令shell命令运行原理图1.关机与重启2.判断命令的命令3.常用功能命令4.文件系统命令文件系统层次化标准(FileSystemHierarchyStandard)5.文本操作命令vi全屏文本编辑器全屏编辑器模式1.打开文件2.关闭文件3.编辑…
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添加数据时,页面的validateRequest属性设置
添加数据时,页面的validateRequest属性设置有的时候,添加数据会出错,时因为validateRequest属性默认为true。这个是进行非法数据验证的。我们可以讲它关闭,例如:
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javaweb登录注册功能实现 javaweb 登陆注册 入门 mysql数据库交互 web前后台交互 用户管理增删改查 实现登录 注册 登陆 JavaWeb 简单登陆注册「建议收藏」
javaweb登录注册功能实现 javaweb 登陆注册 入门 mysql数据库交互 web前后台交互 用户管理增删改查 实现登录 注册 登陆 JavaWeb 简单登陆注册「建议收藏」用户登录注册流程图老版:新版:登陆界面注册界面登陆成功界面LoginServletimportjava.io.IOException;importjavax.servlet.ServletException;importjavax.servlet.annotation.WebServlet;importjavax.servle…
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基于大数据平台的互联网数据采集平台架构介绍
基于大数据平台的互联网数据采集平台架构介绍互联网的飞速发展将社会带入数据高度发达且公开的信息时代,数据对于企业经营、政府决策及社会动态分析等具有极其重要的作用,而如何大规模、快速采集数据成为技术焦点。网络爬虫是按照一定规则自动游走爬取互联网文本网页的程序或者脚本。文本数据大多嵌套于网页程序代码中。数据采集的效率直接决定数据的有效及时性,数据的快速采集成为重中之重。基于大数据平台的的互联网数据采集,可以有效适用于海量数据采集场景,为…
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三天实现独立分析宏基因组数据(有参、无参和分箱等)[通俗易懂]
三天实现独立分析宏基因组数据(有参、无参和分箱等)[通俗易懂]在广大粉丝的期待下,《生信宝典》联合《宏基因组》在2019年11月1-3日,北京鼓楼推出《宏基因组分析》专题培训第六期,为大家提供一条走进生信大门的捷径、为同行提供一个宏基因组分析学习和…
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数据结构与算法经典书籍——大话数据结构(带配套源码)
数据结构与算法经典书籍——大话数据结构(带配套源码)书本下载链接:链接:https://pan.baidu.com/s/1jgVnbBZoLgA8pshpxbapOQ密码:577l配套程序链接:https://pan.baidu.com/s/1HYka42KngWT2el7T0HO7LA密码:i6hw虽说数据结构以美国人MarkAllenWeiss写的《数据结构与算法分析——C语言实现》最好,但是我发现他的书让人很不容易理解,可能我们…
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Java和MySQL数据类型对应一览
Java和MySQL数据类型对应一览Table20.25.MySQLTypestoJavaTypesforResultSet.getObject()MySQLTypeNameReturnvalueofGetColumnClassNameReturnedasJavaClassBIT(1)(newinMySQL-5.0)BITjava.lang.Bool
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风控模型评估方法以及大数据风控模型概念
风控模型评估方法以及大数据风控模型概念更新一下有效性指标中的区分能力指标:KS(Kolmogorov-Smirnov):KS用于模型风险区分能力进行评估,指标衡量的是好坏样本累计分部之间的差值。好坏样本累计差异越大,KS指标越大,那么模型的风险区分能力越强。KS的计算步骤如下:1.计算每个评分区间的好坏账户数。2.计算每个评分区间的累计好账户数占总好账户数比率(good%)和累计坏账户数占总坏账户数比率(bad%
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大数据开发工作累吗?
大数据开发工作累吗?在大数据时代的背景下,出现了另一类程序员—大数据开发工程师,他们因为掌握着前沿的大数据相关技术,深受企业重视,找工作容易收入也非常高,但作为IT行业的又一分类,是否加班牵动了无数转行者的心!对于大数据开发工作是否加班的这个问题,不能一概而论,需根据公司的实际情况而定,有些公司有加班的氛围,即使非IT岗,也会有加班的情况,这样的公司大数据开发肯定会加班无疑的;有些公司不鼓励加班,会根据大数据开发…
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机器学习之文本分类(附带训练集+数据集+所有代码)
机器学习之文本分类(附带训练集+数据集+所有代码)我本次对4类文本进行分类((所有截图代码和数据集最后附带免费下载地址))主要步骤:1.各种读文件,写文件2.使用jieba分词将中文文本切割3.对处理之后的文本开始用TF-IDF算法进行单词权值的计算4.去掉停用词5.贝叶斯预测种类文本预处理:除去噪声,如:格式转换,去掉符号,整体规范化遍历的读取一个文件下的每个文本中文分词…