-
挖掘DBLP作者合作关系，FP-Growth算法实践（6）：简单的总结报告
所属栏目：[大数据] 日期：2021-05-27 热度：103
基于 FP-Growth 的频繁项集挖掘与基于社交图的关联规则挖掘 一、任务简介 1 二、数据集 1 三、基本思路 2 3.1 、发掘各个会议的“核心”研究者 2 3.2 、挖掘作者之间的合作关系 3 3.3 、挖掘 导师 - 学生关系 5 四、正确性验证 5 五、总结 5 ? ? 一、任务简[详细]
-
大数阶乘（1000级别） 51Nod 1057
所属栏目：[大数据] 日期：2021-05-27 热度：91
题目链接： 51Nod 1057 问题描述 输入N求N的阶乘的准确值。 Input 输入N(1 = N = 10000) Output 输出N的阶乘 Input示例 5 Output示例 120 思路： 一百万亿进制(14个0)，大数相乘，求阶乘 代码： #includeiostream #includestdio.h #includealgorithm #define[详细]
-
hdu1018——Big Number（大数阶乘）
所属栏目：[大数据] 日期：2021-05-27 热度：165
Problem Description In many applications very large integers numbers are required. Some of these applications are using keys for secure transmission of data,encryption,etc. In this problem you are given a number,you have to determine the n[详细]
-
应用案例：PayPal如何利用大数据分析提升业绩和打击欺诈？（信息
所属栏目：[大数据] 日期：2021-05-26 热度：111
编者注：经常海淘或出国的朋友对“PayPal”肯定很熟悉，在北美及欧洲，PayPal的地位相当于中国的支付宝。每天要准确无误的处理来自全球的交易数据，PayPal是如何做到的呢？这篇文章将详细为大家介绍。 PayPal，就是我们通常说的“PayPal贝宝国际”，针对具有[详细]
-
推荐丨大数据处理漫谈：盘点开源软件栈
所属栏目：[大数据] 日期：2021-05-26 热度：135
本篇文章重点梳理了软件栈，主要以开源软件为主，闭源不谈。大数据发展至今，开源软件层出不穷，也去解决了不同的问题，笔者试图去弄清楚这些，分门别类，后面也可以参照下。由于笔者知识面有限，难免会出现一些偏颇，不全，不正确，还请指正。后面也会有很[详细]
-
机器学习的五个成功实践
所属栏目：[大数据] 日期：2021-05-26 热度：180
IT领导者们分享了使用人工智能和机器学习来获得业务洞察的方法。 随着组织越来越多地利用技术来更好地预测客户的偏好并支持业务运营，人工智能和机器学习(ML)越[详细]
-
光学字符识别OCR如何让城市变得更便捷
所属栏目：[大数据] 日期：2021-05-26 热度：188
OCR通常也称为自动车牌识别（ANPR）、自动车牌识别（ALPR）和车牌识别（LNPR），采用人眼可见的字母数字字符，例如车牌、支票和护照，并使它们成为电子护照。正[详细]
-
智能家居应用高峰论坛圆满结束！
所属栏目：[大数据] 日期：2021-05-26 热度：192
智能家居创新发展与技术标准产业联盟执行理事长陈军、中国移动智慧家庭运营中心智能方案系统部总经理浦贵阳、青岛海信智慧家居系统股份有限公司华南区总经理成斌[详细]
-
从智能建筑到自我掌握的智慧建筑
所属栏目：[大数据] 日期：2021-05-26 热度：151
企业组织尤其是他们的设施和房地产经理，一直在寻求改善我们的工作环境以及我们在其中工作的建筑物。与此同时，他们希望提高成本效益、提高生产力，并且-如今创[详细]
-
千家智客新年寄语：科技助力智慧生活，未来已来
所属栏目：[大数据] 日期：2021-05-26 热度：172
在当前国际贸易环境风云突变以及新冠疫情双重危机之下，我们所有人都面临着百年未有之大变局，站在新一轮科学技术革命和产业变革的边缘，建筑智能化行业都在思考[详细]
-
智慧城市技术的以后：人工智能、大数据和云
所属栏目：[大数据] 日期：2021-05-26 热度：84
世界上超过一半的人口被城市的吸引力所吸引-繁荣、就业、机会、教育和娱乐的增长吸引着人们，令人难以拒绝。城市规划者和企业家通过为公民提供必要的服务和企业[详细]
-
Covid-19如何让智慧城市变得更加优秀？
所属栏目：[大数据] 日期：2021-05-26 热度：110
为了使城市能够应对这些变化，技术是关键。为了保持互联互通并交流问题和解决方案，智慧城市需要大量相互协作的技术。智慧城市的发展，特别是针对出行，围绕三个[详细]
-
2021年最值得关注的6大新兴数字转型方向
所属栏目：[大数据] 日期：2021-05-26 热度：120
1.零售/电子商务中的增强现实 什么是增强现实？ 增强现实（AR）是现实世界的增强版本，可通过使用数字视觉元素，声音或通过技术传递其他感官刺激来实现。 用例：[详细]
-
COVID-19大流行正推动面部识别技术实践
所属栏目：[大数据] 日期：2021-05-26 热度：109
在全球范围内，人工智能和各种监控技术正逐步成为抗击新冠肺炎的武器。最近的例子是俄罗斯利用面部识别软件来维持封锁限制，而在法国，监控程序显然已经过测试，[详细]
-
大脑光遗传植入让小老鼠一秒变基友
所属栏目：[大数据] 日期：2021-05-26 热度：144
在老鼠的头骨中嵌入神经植入物，通过激活植入物，老鼠会立即开始互动并成为朋友；当他们关掉植入物后，它们的「友谊」就停止了。 这就是美国西北大学的工程师和[详细]
-
实用小技巧还能提升PyTorch技能
所属栏目：[大数据] 日期：2021-05-26 热度：78
PyTorch 是一种非常灵活的深度学习框架，它允许通过动态神经网络（例如利用动态控流如 if 语句或 while 循环的网络）进行自动微分。它还支持 GPU 加速、分布式训[详细]
-
空间统计说历史：罗马七丘的空间分析（一）
所属栏目：[大数据] 日期：2021-05-25 热度：72
话说，公元前N年，一个妹纸引发了一场号称“西方封神榜”的战役……强大的希腊联军在史上最强半神阿喀琉斯以及灰机+木马病毒的帮助下，一举攻陷了号称“永不陷落”的特洛伊城： 灰机： 木马： （题外话：Half a god 半神这个词，用武汉大学赵林教授的话来说[详细]
-
FFMPEG中重要的数据结构的挖掘
所属栏目：[大数据] 日期：2021-05-25 热度：197
[cpp] ? view plain ?copy ? typedef ? struct ? AVFormatContext ?{?? ???? struct ?AVInputFormat?*iformat;?? ???? void ?*priv_data;?? ?????? ????ByteIOContext?*pb;?? ????unsigned? int ?nb_streams;?? ???? AVStream?*streams[MAX_STREAMS];? ? }?A[详细]
-
poj 1001 Exponentiation 模拟大数（hdu 1063）
所属栏目：[大数据] 日期：2021-05-25 热度：107
poj 1001 Exponentiation ? 模拟 大数 链接： http://poj.org/problem?id=1001 题意： 题意很简单，给你2个数（前面的是小数，后面是不超过25的整数），求得前一个数的幂（后一个数作指数部分）。 思路： 要求小数的幂，用一般的double，float完全满足不了解[详细]
-
数据处理中的“基”情
所属栏目：[大数据] 日期：2021-05-25 热度：148
由于涉及过多公式，文章很多部分以图片排[详细]
-
漫谈：机器学习中距离和相似性度量方法
所属栏目：[大数据] 日期：2021-05-25 热度：147
在机器学习和数据挖掘中，我们经常需要知道个体间差异的大小，进而评价个体的相似性和类别。最常见的是数据分析中的相关分析，数据挖掘中的分类和聚类算法，如 K 最近邻（KNN）和 K 均值（K-Means）等等。根据数据特性的不同，可以采用不同的度量方法。一般[详细]
-
大数据分析过程中经常遇到那13个问题
所属栏目：[大数据] 日期：2021-05-25 热度：200
1、最早的数据分析可能就报表 目前很多数据分析后的结果，展示的形式很多，有各种图形以及报表，最早的应该是简单的几条数据，然后搞个web页面，展示一下数据。早期可能数据量也不大，随便搞个数据库，然后SQL搞一下，数据报表就出来了。但是数据量大起来怎[详细]
-
挖掘DBLP作者合作关系，FP-Growth算法实践（4）：挖掘每个会议的
所属栏目：[大数据] 日期：2021-05-25 热度：180
在只有【论文标题、发布时间、作者、会议名称】这四种信息的情况下， 首先提取出所有这四种信息 ： 代码产生的结果如下，数据结构类似于headerTable，看结果就知道了，不再介绍： authorDict={} #{authorName: total(frequence,startYear,endYear),{eachConf[详细]
-
挖掘DBLP作者合作关系，FP-Growth算法实践（5）：挖掘研究者合作
所属栏目：[大数据] 日期：2021-05-25 热度：79
就是频繁项集挖掘，FP-Growth算法。 先产生headerTable： 数据结构（其实也是调了好几次代码才确定的，因为一开始总有想不到的东西）：entry: entry: {authorName: frequence,firstChildPointer,startYear,endYear} def CreateHeaderTable(tranDB,minSupport[详细]
-
数据处理之数据精简概述
所属栏目：[大数据] 日期：2021-05-25 热度：134
摘自：数据精简DataSimp 转自：数 据观（ID： cbdioreview） 作者：秦陇纪DataSimp 01 数据处理基础知识； data processing 数据是自然和生命的一种表示形式，记录了人类的行为，包括工作、生活和社会发展。数据（Data）是对事实、概念或指令的一种表达形式[详细]
