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核心算法代码分享如下： /*Navicat MySQL Data Transfer Source Server : localhost_3306Source Server Version : 50728Source Host : localhost:3306Source Database : hive_earthquake Target Server Type : MYSQLTarget S...
大数据Scala教程从入门到精通第四篇：Scala语言特点
一：Scala语言特点 Scala是一门头Java虚拟机(JVM)为运行环境并将面向对象和函数式编程的最佳特性结合在一起的静态类型编程语言(静态语言需要提前编译的如:Java、c、c+等，动态语言如:js) 1)：Scala是一门多范式的编程语言，Scala支持面向对象和函数式编程。(多范式，就是多种编程方法或者叫思想的意思。有面向过程、面向对象、泛型、函数式四种程序设计方法。) ...
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博主介绍：全网粉丝100W+,前互联网大厂软件研发、集结硕博英豪成立工作室。专注于计算机相关专业毕业设计项目实战6年之久，选择我们就是选择放心、选择安心毕业感兴趣的可以先收藏起来，点赞、关注不迷路 西安工程大学本科毕业设计（论文）开题报告 学院：计算机科学学院 专业: 填表时间：2023年3月28日 核心算法代码分享如下： import subprocessim...
大数据Spark教程从入门到精通第三篇：Spark核心模块
一：Spark核心模块 1：概述 Spark最底层的模块是Apache Spark Core，其他的功能都是基于此实现的。 Spark SQL操作结构化数据的模块 Spark Streaming 对流式数据处理的模块。 Spark MLlib对机器学习支持的一个功能模块。学习难度很高 Spark GraphX对图形挖掘支持的...
【大模型应用极简开发入门（2）】GPT模型简史：从GPT-1到GPT-4：从小数据量的微调到大数据量的强化学习不断优化模型
文章目录 一. GPT-1：无监督与微调1. 在GPT-1之前的`监督学习`的问题2. GPT-1中新的学习过程-无监督的预训练3. 复杂任务下的微调4. GPT-1为更强大的模型铺平了道路 二. GPT-2：context learning1. 核心思想：context learning2. GPT-2的数据集 三. GPT-3：sparse attention与强化学习1. 数据集2. 模型结构 ...
高速公路交通运输大数据平台解决方案
标与行业平均水平进行对比 报表生成 自动生成报表，统计各项指标 三、建设主题 以高速公路数字化建设为例，建设业务主题，并对交通运输指标体系建设。 四、建设意义 信息集成优势和组合效率：大数据有助于建立综合性立体的交通信息体系，通过将不同范围、不同区域、不同领域的“数据仓库”加以综合，构建公共交通信息集成利用模式，发挥整体性交通功能。例如，将气象、交通、保险部门的数据结合起来，可以高效率地...
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毕业论文（设计）开题报告 核心算法代码分享如下： 在yarn-site.xml中加入如下配置：<property> <name>yarn.nodemanager.resource.memory-mb</name> <value>20480</value> </property> <property> <name>yarn.scheduler.minimum-allocation-mb</name> <...
大数据机器学习：常见模型评估指标
大数据机器学习：常见模型评估指标 一.模型评估综述 1.1 什么是模型评估 模型评估是指在机器学习中，对于一个具体方法输出的最终模型，使用一些指标和方法来评估它的泛化能力。这一步通常在模型训练和模型选择之后，正式部署模型之前进行。模型评估不针对模型本身，而是针对问题和数据，因此可以用来评价不同方法的模型的泛化能力，以此决定最终模型的选择。 1.2 评估类型 机器学习的基本任务大致分为三类，分别是分类(...
软考 系统架构设计师系列知识点之大数据设计理论与实践（13）
接前一篇文章：软考 系统架构设计师系列知识点之大数据设计理论与实践（12） 所属章节： 第19章. 大数据架构设计理论与实践 第4节 Kappa架构 19.4.2 Kappa架构介绍 Kappa架构由Jay Kreps提出（Lambda由Storm之父Nayhan Marz提出），不同于Lambda同时计算流计算和批计算合并视图，Kappa只会通过流计算一条数据链路来计算并产生视图。...
大数据概述：大数据时代的发展与挑战
随着互联网、物联网、云计算等技术的飞速发展，大数据作为一种新兴产业，已经渗透到了各个领域。大数据时代，带来了前所未有的发展机遇，也带来了诸多挑战。本文将从大数据的概念、大数据的影响、大数据的应用、大数据关键技术、大数据计算模式、大数据产业以及大数据与云计算、物联网的关系等方面进行详细阐述。 一、大数据时代：历史与现状 1. 大数据时代的起源 大数据时代的起源可以追溯到20世纪90年代，当时，互联网的快速...