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大数据与大数据计算

理想数据应该是整整齐齐,但是实际上数据很多都会有错误,大概有10%左右错误数据。人工记录数据就可能由于脑子进水记错了。数据错误会造成很大经济损失。 既然数据有,那么能不能修正呢?...修复复杂度是n^3数量级,很难修复。因此,修复后数据也不会100%正确。这个叫弱可用性数据,如何在弱可用性数据上进行计算,使结果误差满足要求,是另一个重要研究方向。...比如给 1 万个求和,先分 10 份,每份 1 千个求和,再给 10 个和求和。 3、直接处理压缩数据 将 100T 数据压缩为1G,在1G数据上直接设计算法就会容易很多。...大数据系统 这部分回到我们经常听到 Hadoop,MapReduce,Spark了。这些是大数据计算框架,但是只有这个是不够,在面对一个问题时主要需要解决还是算法问题。...大数据计算问题处理是大数据。计算受限和数据受限是大数据计算普遍存在客观现象。

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生态学建模:增强回归树(BRT)预测短鳍鳗生存分布和影响因素|附代码数据

引言本教程目的是帮助你学习如何在R开发一个BRT模型。 示例数据有两套短鳍鳗记录数据。一个用于模型训练(建立),一个用于模型测试(评估)。在下面的例子,我们加载是训练数据。...> head(train)拟合模型拟合gbm模型,你需要决定使用什么设置,本文为你提供经验法则使用信息。这些数据有1000个地点,包括202条短鳍鳗存在记录。你可以假设:1....我们在每个交叉验证中计算每个统计量(在确定最佳树下,根据所有交叉验证预测偏差平均变化进行计算),然后在此呈现这些基于交叉验证统计量平均值和标准误差。...对于我们运行,估计要剔除最佳变量是1;可以使用红色垂直线指示数字。现在,建立一个剔除1个预测变量模型,使用[[1]]表示我们要剔除一个变量。...)现在这已经形成了一个新模型,但是考虑到我们并不特别想要一个更简单模型(因为在这种规模数据集中,包含变量贡献很小是可以接受),我们不会继续使用它。

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    数据分析师基本素养——论如何成为一名数据科学家(一)

    当我被大量涌现数据包围时,我开始思考如何在其他地方应用这些数据。我开始寻找各种课程和方法,想要使用数据做些与众不同事情。最开始时候,我感到无从下手,不知道该从哪里学起,也不知道该学些什么。...我从SQL开始学起,接着我学了Python和R,然后我学了许多Python和R工具库。之后我学了Html、使用VB脚本GUI编程以及C#编程。后来我还学了Scikit learn。...我曾见到我朋友学习了Coursera上一些课程,但是到了最后,他们没有实现任何东西,他们无法得出正确结论,他们实际上并没有"应用"任何他们学到知识。除此之外,他们甚至没有使用他们获得技能。...学习如何使用这些编程语言高效地处理数据。我学会了清洗数据,按照我预期方式加工数据,并使用每一种可能方法可视化数据。仅仅绘制数据就会花费我好多小时时间,查看不同图表之间数据展示效果不同。...最后,但也同样重要是——仅仅使用SQL、C、Python、R和VB.Net,你就可以在数据挖掘出自己感兴趣信息。

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    在Windows上隐藏自己渗透测试工具

    对于渗透测试人员来说,上传使用自己工具是大多数都会进行一步,那如何隐藏自己工具不被管理员发现,甚至能够持续使用也是一个大问题。下面来介绍两种隐藏自己渗透测试工具方法。...而dir /r 命令是可以看到隐藏文件包括文件流文件 ?...比如我们创建一个文件流文件(echo 111 > test:test.test),发现生成了test文件,但是test文件是为空,且利用dir是看不到文件流文件 ?...利用dir /r命令可以看到,且可以直接打开文件流文件看到我们之前输入内容 ? ?...我们目的是让dir /s也看不到我文件且我们文件能够执行,那我们继续在文件流上做一些操作,使用保留名com或...作为文件名 可以看到dir /r看不到我创建文件了 ?

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    别扯数据化转型了,先夯实数据底座吧

    数据使用方主要诉求是能不能快速找到、找到怎么用、有哪些数据,在使用数据时,主要存在三大类问题找不到,不知道数据有没有、在哪里。...使用E-R建模。DWS:面向业务,维度建模。数据按业务过程组织,数据结构按事实表和维度表重构,数据粒业务度按需汇总。ADS:面向应用场景使用适合工具提升数据存储与处理效率,从而提供数据服务。...主要是时间粒度、日、月、年、周等,使用词根定义好简称,仓开发字段命名也可以使用词根进行组合;划分为普通词根与专有词根普通词根:描述事物最小单元体,:交易-trade。...专有词根:具备约定成俗或行业专属描述体,:美元-USD。词根示例如下:?05. 数据血缘数据处理过程,从数据源头到最终数据生成,每个环节都可能会导致我们出现数据质量问题。...比如我们数据源本身数据质量不高,在后续处理环节如果没有进行数据质量检测和处理,那么这个数据信息最终流转到我目标表,它数据质量也是不高

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    给未来写信——时间胶囊技术(一)

    何在数字世界实现时间胶囊,即给未来写信呢?物理时间胶囊,在打开之前,我们是看不到里面的情况。数字世界时间胶囊也应该实现“打开”之前看不到其中信息!...假设,有消息m,我们选一个随机r,然后对r做T次hash迭代,得到k: 然后以k作为加密密钥,对消息m进行加密,即: 得到密文c,这里加密算法可以是任何安全对称密码算法(注:当然,用非对称密码算法也是可以...,国密算法SM4、SM7等。然后把k销毁,并把(c,r,T)发送给接收方。则接收方由r和T通过(公式1)计算出k,然后以k为密钥解密密文c,即: 从而得到明文m。...则任何人不能以低于y时间解密出明文,从而达到预定目的。 四、分析 上述方法看起来没有什么问题,然而,加密与解密信息所需计算是相当。解密需要多少计算量,加密也需要几乎同等计算量。...图2 加密和解密计算量相当 这在某些延迟时间不需要太长应用是可以接受投标,通常只需要等待几小时或者几天开标。

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    Vue一个案例引发递归组件使用

    今天我们继续使用 Vue 撸我们实战项目,只有在实战我们才会领悟更多,光纸上谈兵然并卵,继上篇我们《Vue一个案例引发动态组件与全局事件绑定总结》 之后,今天来聊一聊我们如何在项目中使用递归组件...信息分类展示列表 这次我们主要是实现一个信息分类展示列表存在二级/三级分类,如下所示: ? 看到这个很多人会想到这个实现起来很简单啊,来个嵌套循环不就完事了。...这里就要用到我们说 递归组件 了,无论你数据怎么增加我们都不用改动我们代码。 递归组件 什么是递归组件?...简单来说就是在组件使用组件本身,下面我们就来看看如何在项目中使用递归组件去解决我们上面问题。...List 组件本身,完成这些之后,我们在外部父级组件中使用 List 组件时,不管我们据有多少层嵌套关系,都可以完美的自适应加载,我们再也不用通过嵌套嵌套在嵌套了。

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    Vue一个案例引发递归组件使用

    今天我们继续使用 Vue 撸我们实战项目,只有在实战我们才会领悟更多,光纸上谈兵然并卵,继上篇我们《Vue一个案例引发动态组件与全局事件绑定总结》 之后,今天来聊一聊我们如何在项目中使用递归组件...信息分类展示列表 这次我们主要是实现一个信息分类展示列表存在二级/三级分类,如下所示: [catory-list-1.png] 看到这个很多人会想到这个实现起来很简单啊,来个嵌套循环不就完事了。...这里就要用到我们说 **递归组件** 了,无论你数据怎么增加我们都不用改动我们代码。 递归组件 什么是递归组件?...**简单来说就是在组件使用组件本身**,下面我们就来看看如何在项目中使用递归组件去解决我们上面问题。...List 组件本身,完成这些之后,我们在外部父级组件中使用 List 组件时,不管我们据有多少层嵌套关系,都可以完美的自适应加载,我们再也不用通过嵌套嵌套在嵌套了。

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    【AI测试】也许这有你想知道的人工智能 (AI) 测试--第二篇

    测试用例思考点 项目落地实际使用场景,根据场景思考真实数据情况,倒推进行测试数据收集 模型训练数据有多少,训练数据分布情况,训练数据标注是否准确 算法实现方式 选择模型评价指标 评价指标的上线要求...曾经我公司和某公司使用,提供了http接口给对方调用算法,对方调用来测试算法。后来把测试结果发给我们看时,发现对方测试人员,简单把 正确 除以 总数,得到准确率。并没有关注数据结果。...3,有的结果返回两类,假设一类为正样本,另一类为负样本,测试结果负样本一个都未被计入到正确,即对都是正样本 ,此时负样本缺失情况,最终准确率结果已经不具备参考价值。...如果有的话,数据允许情况下,可以再找些这样数据单独来进行验证,是否带有此特征数据都会识别错误。 测试问题 测试过程会遇到什么问题 实际项目中不仅是有算法相关代码还会有工程代码。...深度学习预测过程就有大量数值计算。可能就会碰到一些边界数值情况,导致计算出错。 ? 我看不懂公式,贴过来提升下层次。也方便别人理解下真是大量复杂数值计算。

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    生态学建模:增强回归树(BRT)预测短鳍鳗生存分布和影响因素|附代码数据

    p=22482 最近我们被客户要求撰写关于增强回归树研究报告,包括一些图形和统计输出。 在本文中,在R拟合BRT(提升回归树)模型。...我们目标是使BRT(提升回归树)模型应用于生态学数据,并解释结果。 引言 本教程目的是帮助你学习如何在R开发一个BRT模型。  示例数据 有两套短鳍鳗记录数据。...> head(train) 拟合模型 拟合gbm模型,你需要决定使用什么设置,本文为你提供经验法则使用信息。这些数据有1000个地点,包括202条短鳍鳗存在记录。你可以假设:1....对于我们运行,估计要剔除最佳变量是1;可以使用红色垂直线指示数字。现在,建立一个剔除1个预测变量模型,使用[[1]]表示我们要剔除一个变量。...[[1]], ) 现在这已经形成了一个新模型,但是考虑到我们并不特别想要一个更简单模型(因为在这种规模数据集中,包含变量贡献很小是可以接受),我们不会继续使用它。

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    生态学建模:增强回归树(BRT)预测短鳍鳗生存分布和影响因素|附代码数据

    我们目标是使BRT(提升回归树)模型应用于生态学数据,并解释结果。 引言 本教程目的是帮助你学习如何在R开发一个BRT模型。  示例数据 有两套短鳍鳗记录数据。...> head(train) 拟合模型 拟合gbm模型,你需要决定使用什么设置,本文为你提供经验法则使用信息。这些数据有1000个地点,包括202条短鳍鳗存在记录。你可以假设:1....我们在每个交叉验证中计算每个统计量(在确定最佳树下,根据所有交叉验证预测偏差平均变化进行计算),然后在此呈现这些基于交叉验证统计量平均值和标准误差。...对于我们运行,估计要剔除最佳变量是1;可以使用红色垂直线指示数字。现在,建立一个剔除1个预测变量模型,使用[[1]]表示我们要剔除一个变量。...,但是考虑到我们并不特别想要一个更简单模型(因为在这种规模数据集中,包含变量贡献很小是可以接受),我们不会继续使用它。

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    Google 推荐在 MVVM 架构中使用 Kotlin Flow

    Kotlin Flow 解决了什么问题? Kotlin Flow 如何在 MVVM 中使用? Kotlin Flow 如何与 Retrofit2 + Room 混合使用?...,这几篇文章大概内容是说如何在 MVVM 中使用 Flow 以及如何与 LiveData 一起使用,当我看完并通过实践之后大概明白了,LiveData 是一个生命周期感知组件,它并不属于 Repositories...解决回调地狱问题 而相对于以上不足,Flow 有以下优点: Flow 支持线程切换、背压 Flow 入门门槛很低,没有那么多傻傻分不清楚操作符 简单数据转换与操作符, map 等等 Flow...Repositories 是如何使用。...,在 ViewModel 接受 Flow 发送据有三种方法,根据实际情况去调用。

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    生态学建模:增强回归树(BRT)预测短鳍鳗生存分布和影响因素|附代码数据

    p=22482 在本文中,在R拟合BRT(提升回归树)模型。我们目标是使BRT(提升回归树)模型应用于生态学数据,并解释结果。 引言 本教程目的是帮助你学习如何在R开发一个BRT模型。  ...> head(train) 拟合模型 拟合gbm模型,你需要决定使用什么设置,本文为你提供经验法则使用信息。这些数据有1000个地点,包括202条短鳍鳗存在记录。你可以假设:1....我们在每个交叉验证中计算每个统计量(在确定最佳树下,根据所有交叉验证预测偏差平均变化进行计算),然后在此呈现这些基于交叉验证统计量平均值和标准误差。...对于我们运行,估计要剔除最佳变量是1;可以使用红色垂直线指示数字。现在,建立一个剔除1个预测变量模型,使用[[1]]表示我们要剔除一个变量。...[[1]], ) 现在这已经形成了一个新模型,但是考虑到我们并不特别想要一个更简单模型(因为在这种规模数据集中,包含变量贡献很小是可以接受),我们不会继续使用它。

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    生态学建模:增强回归树(BRT)预测短鳍鳗生存分布和影响因素|附代码数据

    p=22482 最近我们被客户要求撰写关于增强回归树研究报告,包括一些图形和统计输出。 在本文中,在R拟合BRT(提升回归树)模型。...我们目标是使BRT(提升回归树)模型应用于生态学数据,并解释结果。 引言 本教程目的是帮助你学习如何在R开发一个BRT模型。  示例数据 有两套短鳍鳗记录数据。...> head(train) 拟合模型 拟合gbm模型,你需要决定使用什么设置,本文为你提供经验法则使用信息。这些数据有1000个地点,包括202条短鳍鳗存在记录。你可以假设:1....我们在每个交叉验证中计算每个统计量(在确定最佳树下,根据所有交叉验证预测偏差平均变化进行计算),然后在此呈现这些基于交叉验证统计量平均值和标准误差。...对于我们运行,估计要剔除最佳变量是1;可以使用红色垂直线指示数字。现在,建立一个剔除1个预测变量模型,使用[[1]]表示我们要剔除一个变量。

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    生态学建模:增强回归树(BRT)预测短鳍鳗生存分布和影响因素

    p=22482 引言 本文是一个简短教程,在R拟合BRT(提升回归树)模型。我们目标是使BRT(提升回归树)模型应用于生态学数据,并解释结果。...本教程目的是帮助你学习如何在R开发一个BRT模型。 示例数据 有两套短鳍鳗记录数据。一个用于模型训练(建立),一个用于模型测试(评估)。在下面的例子,我们加载是训练数据。...> head(train) 拟合模型 拟合gbm模型,你需要决定使用什么设置,本文为你提供经验法则使用信息。这些数据有1000个地点,包括202条短鳍鳗存在记录。你可以假设:1....我们在每个交叉验证中计算每个统计量(在确定最佳树下,根据所有交叉验证预测偏差平均变化进行计算),然后在此呈现这些基于交叉验证统计量平均值和标准误差。...对于我们运行,估计要剔除最佳变量是1;可以使用红色垂直线指示数字。现在,建立一个剔除1个预测变量模型,使用[[1]]表示我们要剔除一个变量。

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    生态学建模:增强回归树(BRT)预测短鳍鳗生存分布和影响因素|附代码数据

    我们目标是使BRT(提升回归树)模型应用于生态学数据,并解释结果。 引言 本教程目的是帮助你学习如何在R开发一个BRT模型。  示例数据 有两套短鳍鳗记录数据。...> head(train) 拟合模型 拟合gbm模型,你需要决定使用什么设置,本文为你提供经验法则使用信息。这些数据有1000个地点,包括202条短鳍鳗存在记录。你可以假设:1....我们在每个交叉验证中计算每个统计量(在确定最佳树下,根据所有交叉验证预测偏差平均变化进行计算),然后在此呈现这些基于交叉验证统计量平均值和标准误差。...对于我们运行,估计要剔除最佳变量是1;可以使用红色垂直线指示数字。现在,建立一个剔除1个预测变量模型,使用[[1]]表示我们要剔除一个变量。...]], ) 现在这已经形成了一个新模型,但是考虑到我们并不特别想要一个更简单模型(因为在这种规模数据集中,包含变量贡献很小是可以接受),我们不会继续使用它。

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    如何通过区块链+隐私计算实现数据跨机构合规安全共享 | QCon

    何在依法合规情况下使用数据、共享数据,从而实现最大获利成为业界首要攻克难题。...它能解决什么问题呢?很多人一起把数据拿出来联合去计算,但又不把数据本身共享出去,也就是说我们看不到别人数据,但是又能用他数据做计算,拿到一个联合计算后结果,这是隐私计算所要做事情。...现在,我们看看当前数据传输,最底层这一层互联网传输数据有一个缺点就是太自由了,想怎么传就怎么传,中间没有任何控制。...再往上就是应用层,即数据目录,就是用户在使用这个平台时候,可以把哪些数据通过可视化方式放到链上供别人查看,也可以看到我曾经给谁授权访问或谁实际访问过访问记录。 那链通是如何运作?...其实政府有很多数据是可以共享出来给外部机构使用银行、保险、征信。可是这些数据本身是企业,我们要通过一种机制把这些数据拿出来给外部机构使用,本身对企业是有好处

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    【经验】2018年努力成为一名数据科学家

    2 一个数据科学家是研究和解决有价值数据问题,他(她)遨游于数据海洋,从数据中学习,实现数据到商业价值转换。...有识,则只学问无尽,不敢以一得自足;河伯之观海,井蛙之窥天,皆无见识也。 有恒,则断无不成之事。 此三者缺一不可。 简单地说,就是“三要”。 一要立志向,立什么志向,成为什么样的人。...步骤二:学习编程 1 玩数据工具? 2 开源软件和商业软件? 这个步骤用来熟练掌握和综合使用R语言和Python语言,或者SAS/SPSS/Matlab等商业化软件。...2 数据是分散,如何集成? 3 数据有异常值,如何发现和处理? 这个步骤用来掌握和熟练原始数据精加工能力,经过数据处理后,生成可以用于分析和建模数据,并输出中间数据。...这个步骤用来熟悉统计学和机器学习知识,并且服务于具体数据问题。 思维训练 1 统计学用来解决什么问题? 2 机器学习适合解决什么问题

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    R语言稀疏主成分分析SPARSEPCA、因子分析、KMO检验和Bartlett球度检验分析上市公司财务指标数据

    p=31080 原文出处:拓端数据部落公众号 R主成分分析(PCA)和因子分析是统计分析技术,也称为多元分析技术。...当可用据有太多变量无法进行分析时,主成分分析(PCA)和因子分析在R中最有用,它们在不损害他们所传达信息情况下减少了需要分析变量数量。...我们和一位客户讨论过如何在R软件实现稀疏主成分分析。...plot(load ) # set up plot text(load,labels=names(mydata),ce 因子分析 library(psych) parallel 并行分析表明,因子=...fit <- fa(r=cor 因子载荷 绘制前两个因子载荷 绘制因子载荷矩阵 因子分析或主成分分析结果用每个因子上主要载荷来初步解释。

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    工作STAR法则应用

    应用最多地方是在面试。面试官通过候选人过去行为来预测将来行为。 但今天想和大家聊不是在面试中使用,而是如何在日常工作应用。小伙伴们在工作中一定会经常遇到向他人介绍某个事情情况。...STAR原则核心要素分为三部分:背景&任务(S&T)、行动(A)、结果(R)。 背景:一般指我们要描述事情当时情况或者现状或者存在什么问题,有时是做这件事情原因。...任务:我们做这件事目的是什么,或者要解决什么问题,或者这件事情目标是什么。 大部分情况背景和任务之间是相辅相成,或者只有一个。所以在三角形只占据一个角。 行动:这个就很好理解了。...结果:当我们采取了行动后达到了哪些结果,或者是我们做这件事情预期结果是什么。 工作应用 通过上面的介绍,相信大家应该对STAR法则有了初步认识。下面我们就用工作具体事例来给大家示范下。...当面汇报工作计划时,可以先只说背景和结果,领导想了解具体方案时再进行行动方案汇报。 2. 书面汇报时,尽量按照表格形式进行表述,不使用大段文字进行表述。

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