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数据挖掘基础:分词入门

点击标题下「大数据文摘」可快捷关注 摘自:lanceyan.com 谷歌4亿英镑收购人工智能公司DeepMind,百度目前正推进“百度大脑”项目,腾讯、阿里等各大巨头布局深度学习。...随着社会化数据大量产生,硬件速度上升、成本降低,大数据技术的落地实现,让冷冰冰的数据具有智慧逐渐成为新的热点。...要从数据中发现有用的信息就要用到数据挖掘技术,不过买来的数据挖掘书籍一打开全是大量的数学公式,而课本知识早已还给老师了,难以下手、非常头大!...我们可以跳过数学公式,先看看我们了解数据挖掘的目的:发现数据中价值。这个才是关键,如何发现数据中的价值。那什么是数据呢?...输出结果为: 我 爱 这 个 中华人民共和国 家 庭 按照这样我们一个基本的分词程序开发完成。 对于文章一开始提到的问题还没解决,如何让程序识别文本中的感情色彩。

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    数据学习:Mybatis基础入门

    对于大数据技术开发者而言,Mybatis作为一个优秀的持久层框架,是需要具备的一项重要基础。涉及到数据存储、数据查询,Mybatis内部封装好JDBC,可以大大提升开发效率。...今天的大数据学习分享,我们就来讲讲Mybatis基础入门。 Mybatis的前身是Apache的开源项目iBatis,在经过多次的迭代更新,才最终以Mybatis的名称定了下来。...②SQL语句依赖于数据库,导致数据库移植性差,不能更换数据库。...③框架还是比较简陋,功能尚有缺失,虽然简化了数据绑定代码,但是整个底层数据库查询实际还是要自己写的,工作量也比较大,而且不太容易适应快速数据库修改。 ④二级缓存机制不佳。...关于大数据学习,Mybatis基础入门解析,以上就为大家做了简单的介绍了。对于大数据开发者而言,掌握好Mybatis,对于底层基础架构搭建,还是很有应用意义和参考价值的。

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    数据入门:Storm基础讲解

    今天的大数据入门分享,我们来对Storm做个简单的入门讲解。 无标题113.jpg 诚如我们前面所说,Storm在大数据技术生态的地位,是处在不上不下的一个位置上。...拓扑涵盖了数据源获取、数据生产、数据处理的所有代码逻辑。...Spout:Spout是storm拓扑的主要数据入口点,Spout像适配器一样连接到一个源的数据,将数据转换为元组,发然后发射出一连串的元组。...Tuple:Storm的核心数据结构,是一个简单的键值对数据,每条数据都会被封装在tuple中,在多个spout和bolt之间传递。...关于大数据学习,Storm入门,以上就为大家做了一个简单的介绍了。Storm这个框架,在大数据学习当中,需要学,但是重要程度可以略微排在Hadoop、Spark之后,合理安排学习时间。

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    MySQL数据基础快速入门

    MySQL数据库或者说数据库,我们需要学习知识很多很多,而此博客,带大家进入MySQL的入门学习。目的是让大家快速学会使用。实际上你在今后学习中遇到的困难,你应该学会使用网络,去查看更多文档。...select database(); (8)新建一个数据库 create database 数据库名; 例如,新建一个db_test数据库,代码如下 reate database db_test; (...9)在某个数据库里新建一张表 create table 表名(字段名 数据类型,...)...drop table 表名; 继5,删除我们创建的user表; drop table user; 四、MySQL数据库的备份与恢复 实际上,MySQL给我们提供了备份数据和恢复数据的功能。...作为开发者,我们需要不断学习与巩固,入门学习时间短,但是忘的也快。只有不断重复使用旧知识与学习新知识,我们才能到达熟练。学习本来就是这样的,不是一两天的事,可以说是几个月,或者几年,甚至一辈子。

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    C# Xamarin 数据绑定入门基础

    C# Xamarin 数据绑定入门基础 目录 关于数据绑定 视图-视图绑定 绑定模式 绑定枚举 一对多-目标绑定源数据 一对多-源对象绑定目标 文本框双向绑定 官方示例 简单的集合绑定 关于数据绑定 Xamarin...单向、双向绑定 Xaml绑定 C#代码绑定 在此之前,几段 伪代码 帮助像我一样菜的同学入门。。。...而且实际场景,1对1并且数据双向影响、1对多并且多个数据数据汇集到一个控件等。 单个控件的不同属性都可以绑定数据。...如果使用第二种方法,则可以绑定多个数据源。 一对多-目标绑定源数据 根据之前的示例,假如 Label 的多个属性,同时要绑定不同的数据,可以这样写。...从绑定的代码和定义来说,label 是数据源,滑动条是目标,但是数据是反向流通的。

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    Java大数据:MongoDB数据入门基础

    提起大数据存储,NoSQL数据库一定是不能忽视的重要部分,而在不同场景下,NoSQL数据库也有着不同的选择。比如说MongoDB,就是NoSQL数据库当中的经典产品,也是大数据学习当中必须掌握的。...今天我们就来讲讲MongoDB数据入门基础。...AdobeStock_194849644-1024x550.jpg MongoDB 入门 MongoDB 使用C++语言实现,主要满足分布式文件存储的需求。...MongoDB 其实是最像关系型数据库的NoSQL数据库,因为数据结构松散,所以可以存储比较复杂的数据类型。...关于Java大数据,MongoDB数据入门基础,以上就为大家做了简单的介绍了。MongoDB作为NoSQL数据库当中的重要代表,市场主流运用颇多,自然也是大数据工程师们的必备技能之一。

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    爬虫入门基础Firefox数据抓包

    在本文中,我们将介绍使用Firefox浏览器进行数据抓包的方法,帮助您深入了解网络数据的传输过程。让我们一起揭秘网络数据的奥秘吧!  一、为什么选择Firefox浏览器?  ...Firefox浏览器内置了开发者工具,包括网络监控和抓包功能,能够方便地进行数据抓取和分析。...这里可以分析数据结构、提取所需信息。  5.进行过滤和搜索:在"网络监控"中,可以使用过滤器和搜索框对请求进行筛选和搜索,方便定位所需的数据请求。  ...四、抓包实践应用  1.网络数据采集:通过分析网络请求,可以获取网页中的数据和资源文件,用于数据采集和分析。  ...Firefox浏览器的抓包功能可以帮助您深入了解网络数据的传输过程,进行网络数据采集和接口调试等实践应用。希望这些知识能够助您在网络爬虫开发和数据分析的道路上取得更大的成功!

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    数据入门之Hadoop基础学习

    目前人工智能和大数据火热,使用的场景也越来越广,日常开发中前端同学也逐渐接触了更多与大数据相关的开发需求。因此对大数据知识也有必要进行一些学习理解。...基础概念 大数据的本质 一、数据的存储:分布式文件系统(分布式存储) 二、数据的计算:分部署计算 基础知识 学习大数据需要具备Java知识基础及Linux知识基础 学习路线 (1)Java基础和Linux...基础 (2)Hadoop的学习:体系结构、原理、编程 第一阶段:HDFS、MapReduce、HBase(NoSQL数据库) 第二阶段:数据分析引擎 -> Hive、Pig 数据采集引擎 -> Sqoop...HDFS 分布式文件系统 解决以下问题: • 硬盘不够大:多几块硬盘,理论上可以无限数据不够安全:冗余度,hdfs默认冗余为3 ,用水平复制提高效率,传输按照数据库为单位:Hadoop1.x...64M,Hadoop2.x 128M MapReduce 基础编程模型:把一个大任务拆分成小任务,再进行汇总 • MR任务:Job = Map + Reduce Map的输出是Reduce的输入

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    Mongodb数据基础入门(一)

    Mongodb介绍 Mongodb是一个基于分布式文件存储的数据库,由C++语言编写,为WEB应用提供可扩展的高性能数据存储解决方案 ?...Mongodb是一款介于关系型数据库与非关系型数据库之间的产品, Mongodb是不同于以往的如redis、memcached,它是一种叫文档数据库,存储的是文档(bson-->json的二进制化) 特点...: 最大的特点是支持查询语言非常强大,内部执行的引擎是JS解释器,把文档存储成bson结构,查询时将文档转换成JS对象文件,并通过熟悉JS语法来操作 同传统数据库比较: 1、传统数据库是结构化数据...,有表结构,每一行内容是符合表结构,且列的类型也一样 2、mongodb数据库是以文档形式存储数据,每一个文档都是有自己独特的结构(js对象)与属性、值,因此它没有特定的规范与格式 ?...意思是:未对数据库启用访问控制,对数据和配置的读写访问不受限制 解决方法:开启数据库的认证就可以解决 在配置文件mongod.conf中开启,如下: security: authorization:

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    数据入门:Impala框架基础简介

    在大数据处理当中,核心的数据分析处理环节,衍生出了非常多的框架组件工具,基于不同场景下的需求,给出了更多可选的技术方案。比如说在交互式查询场景下,Impala就是一个不可忽视的重要选择。...今天的大数据入门分享,我们就来讲讲Impala框架入门的一些基础知识。...hive-vs-impala.png Impala与Hive的关系 Impala基于Hive进行大数据分析查询,直接使用Hive的元数据库metadata,意味着Impala元数据都存储在Hive的metastore...,对Hive的原有数据数据分析; 4、支持ODBC,JDBC远程访问。...关于大数据入门,Impala框架基础,以上就为大家做了一个简单的介绍了。Impala这个框架,现如今也同样是Hadoop生态当中的得力干将,学习当中应该予以相应的重视。

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    数据入门:Spark RDD基础概念

    在Spark框架的核心部分,SparkCore作为平台基础通用执行引擎,重要性自是不必多说。而在SparkCore当中,RDD作为SparkCore的核心抽象,是需要重点搞懂的概念。...今天的大数据入门分享,我们就来讲讲Spark RDD入门基础。 Spark框架的核心是SparkCore,而在更深一个层面上,SparkCore的核心就是RDD。...对于迭代式算法而言,比如PageRank、K-means聚类、逻辑回归等,常常需要重用中间结果;而交互式数据挖掘,常常需要在同一份数据集上运行多个即席查询。...RDD可以有效地支持多数应用中的数据重用,它是一种容错的、并行的数据结构,可以让用户显性地将中间结果持久化到内存中,并且可以通过分区来优化数据的存放,另外,RDD支持丰富的算子操作,用户可以很容易地使用这些算子对...③强类型 RDD中的数据是强类型的,当创建RDD的时候,所有的元素都是相同的类型,该类型依赖于数据集的数据类型。

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    机器学习入门先搞懂这八基础概念

    如果你想构建一个机器学习系统,你要么可以从公众资源中得到数据,要么需要自己收集数据。所有的用于构建和测试机器学习模型的数据集合成为数据库。...基本上,数据科学家会将数据划分为三个部分:   训练数据:训练数据是用于训练模型。这意味着机器学习模型需要认识并通过学习得到数据的模式以及确定预测过程中最重要的数据特征。   ...验证数据:验证数据是用于微调模型参数和比较不同模型来确定最优的模型。验证数据应该不同于训练数据,且不能用于训练阶段。否则,模型将出现过拟合现象,且对新的数据泛化不佳。   ...测试数据:这看起来似乎有些单调,但这通常是第三个也是最后的测试集(经常也被称为对抗数据)。...一旦最终的模型确定,它就用于测试模型在从未见过的数据集上的表现,如这些数据从未在构建模型或确定模型时使用过。

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    基础公共数据库介绍

    本期推文将介绍三综合类公共数据库NCBI、EMBL和IMG。...NR其实是一个以核酸序列为基础的交叉索引,将核酸数据和蛋白数据联系起来。NR中的记录都给出了相应的氨基酸序列(通过已知或可能的读码框推断而来),对于很多序列还给出了在专门蛋白数据库中的序列号。...数据库,帮助用户管理这些测序数据,同时有助于科研界共享数据。...三数据库的数据而成,目前包含UniProtKB(有Swiss-Prot和TrEMBL两个库)UniRef、UniParc等几个部分。...三核酸数据库(EMBL-Bank/GenBank/DDBJ)中注释的编码序列都被自动翻译并加入该数据库中,同时收录来自PDB数据库以及Ensembl、Refeq和CCDS基因预测的序列。

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    C++基础入门丨2. 数据类型基础

    Windows 10 IDE:Visual Studio 2019 文章目录 一、整型 二、sizeof关键字 三、实型(浮点型) 四、字符型 五、转义字符 六、字符串型 七、布尔类型bool 八、数据的输入...C++规定在创建一个变量或者常量时,必须要指定出相应的数据类型,否则无法给变量分配内存 一、整型 作用:整型变量表示的是整数类型的数据 C++中能够表示整型的类型有以下几种方式,区别在于所占内存空间不同...: 图片 二、sizeof关键字 作用:利用sizeof关键字可以统计数据类型所占内存大小。...语法:sizeof(数据类型/变量) #include using namespace std; int main(){ short a = 10; int b = 10...bool类型只有两个值: true -真(本质是1) false— 假(本质是0) bool类型占1个字节大小 八、数据的输入 作用:用于从键盘获取数据 关键字:cin 语法:cin >> 变量 #include

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    2021年数据基础(一):大数据概念

    数据概念 最早提出“大数据”时代到来的是全球知名咨询公司麦肯锡,大数据是当前很热的一个词。这几年来,云计算、继而大数据,成了整个社会的热点,大数据究竟是什么东西?有哪些相关技术?...在讲什么是大数据之前,我们首先需要厘清数据的基本概念。 数据 数据是可以获取和存储的信息,直观而言,表达某种客观事实的数值是最容易被人们识别的数据(因为那是“数”)。...数据分析的前提是有数据数据存储的目的是支撑数据分析。究竟怎么去存储庞大的数据量,是开展数据分析的企业在当下面临的一个问题。...传统的数据存储模式存储容量是有大小限制或者空间局限限制的,怎么去设计出一个可以支撑大量数据的存储方案是开展数据分析的首要前提。...这个时候就需要有新的技术去解决这些问题,这个技术就是大数据。 大数据主要解决的问题: 海量数据的存储和海量数据的计算问题

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