数据科学入门，第二版，介绍数据科学基本知识的重量级读本，Google数据科学家作品。
数据科学是一个蓬勃发展、前途无限的行业，有人将数据科学家称为“21世纪头号性感职业”。
本书从零开始讲解数据科学工作，教授数据科学工作所必需的黑客技能，并带领读者熟悉数据科学的核心知识——数学和统计学。
作者选择了功能强大、简单易学的Python语言环境，亲手搭建工具和实现算法，并精心挑选了注释良好、简洁易读的实现范例。
书中涵盖的所有代码和数据都可以在GitHub上下载。
通过阅读本书，你可以： 学到一堂Python速成课；
学习线性代数、统计和概率论的基本方法，了解它们是怎样应用在数据科学中的；
掌握如何收集、探索、清理、转换和操作数据；
深入理解机器学习的基础；
运用k-近邻、朴素贝叶斯、线性回归和逻辑回归、决策树、神经网络和聚类等各种数据模型；
探索推荐系统、自然语言处理、网络分析、MapReduce和数据库。
数据科学是一个蓬勃发展、前途无限的行业，有人将数据科学家称为“21世纪头号性感职业”。
本书从零开始讲解数据科学工作，教授数据科学工作所必需的黑客技能，并带领读者熟悉数据科学的核心知识——数学和统计学。
作者选择了功能强大、简单易学的Python语言环境，亲手搭建工具和实现算法，并精心挑选了注释良好、简洁易读的实现范例。
书中涵盖的所有代码和数据都可以在GitHub上下载。
通过阅读本书，你可以： 学到一堂Python速成课；
学习线性代数、统计和概率论的基本方法，了解它们是怎样应用在数据科学中的；
掌握如何收集、探索、清理、转换和操作数据；
深入理解机器学习的基础；
运用k-近邻、朴素贝叶斯、线性回归和逻辑回归、决策树、神经网络和聚类等各种数据模型；
探索推荐系统、自然语言处理、网络分析、MapReduce和数据库。
2024/3/25 19:37:40
4.65MB
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Ambari是一个基于web的工具，用于配置、管理和监视Hadoop集群，支持HDFS、MapReduce、Hive、HCatalog,、HBase、ZooKeeper、Kafka、Oozie、Pig、Sqoop和Spark等服务。
Ambari同样还提供了集群状况仪表盘，以友好的用户界面对它们的性能特性进行诊断。
Ambari同样还提供了集群状况仪表盘，以友好的用户界面对它们的性能特性进行诊断。
2024/3/24 4:11:14
2.21MB
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谷歌DFS+Mapreduce+Bigtable三大论文中英文版本已经整理完成
2024/2/21 18:26:02
2.91MB
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本人亲手操作搭建Hadoop集群成功，并通过Eclipse进行MapReduce程序的开发，步骤详细完整，在相关过程中配有完整代码和解释，全程无误，只需复制粘贴即可，小白新手按步骤一步一步来也能搭建Hadoop集群成功并进行MapReduce程序开发！！！喜欢请关注本人空间动态，并会一直更新相关大数据资源和文章，谢谢！
2024/2/20 2:43:47
12.37MB
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参考网络资源使用IKAnalyzer分词组件，实现了纯Java语言、MapReduce模式及Spark框架三种方式对唐诗宋词等国学经典进行中文分词统计排序的功能，你可以轻松发现唐诗宋词中最常用的词是那几个。
2024/2/20 1:54:30
379KB
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Hadoop是一个主要由Java语言开发的项目，基于Hadoop的MapReduce程序也主要是使用Java语言来编写。
但是有一些时候，我们需要在MapReduce程序中使用C语言、C++以及其他的语言，比如项目的开发人员更熟悉Java之外的语言，或者项目已经有部分功能用其他语言实现等。
针对这些情况，我们需要研究如何在基于Java的MapReduce程序中引入其他语言。
经过调研，在MapReduce任务中使用C++程序的方法主要有三种：HadoopStreaming、HadoopPipes以及HadoopJNI。
但是有一些时候，我们需要在MapReduce程序中使用C语言、C++以及其他的语言，比如项目的开发人员更熟悉Java之外的语言，或者项目已经有部分功能用其他语言实现等。
针对这些情况，我们需要研究如何在基于Java的MapReduce程序中引入其他语言。
经过调研，在MapReduce任务中使用C++程序的方法主要有三种：HadoopStreaming、HadoopPipes以及HadoopJNI。
2024/1/28 11:23:27
418KB
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mapreduce实现apriori算法，亲测可行！需要自行下载数据集。
数据集链接如下http://fimi.ua.ac.be/data/
数据集链接如下http://fimi.ua.ac.be/data/
2024/1/14 0:06:30
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在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。
每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。
另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。
为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03
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