近400多万条数据，可以做大数据分析的案例和练习，可以作为推荐系统的学习字段（id,userid,age,gender,item_id,behavior_type,item_category,date,province）（序号，用户ID，性别，商品ID，用户行为，商品种类，发生日期，发生省份）//1.浏览、2.收藏、3.加购物车4.购买至于如何去分析，资源里面附着Hadoop分析代码与Python可视化代码案例，当然仅供参考，你也可以自由发挥！
2025/4/25 1:08:25
201.98MB
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主要讲聚类算法的综述。
这篇文章几乎将各个领域的聚类算法给一网打尽，太好了。
从各种方向上来谈论聚类算法(层次,划分,大数据集,图形,文本聚类,模糊聚类等)，以及聚类的相关问题(如何计算距离,如何确定聚类个数,如果对聚类结果进行评价等)
这篇文章几乎将各个领域的聚类算法给一网打尽，太好了。
从各种方向上来谈论聚类算法(层次,划分,大数据集,图形,文本聚类,模糊聚类等)，以及聚类的相关问题(如何计算距离,如何确定聚类个数,如果对聚类结果进行评价等)
2024/10/13 21:11:39
1.49MB
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由于数据在各个科学领域的增值，新兴的数据分析技术正在以难以置信的速度发展。
大数据集目前通常在科学上用于激励发展数学技术和计算方法，用来帮助分析、解释和释疑数据在科学应用环境中的意义。
本书的特定目的是集成标准的科学计算方法和数据分析技术。
通过这种方式，本书还引入了统计学、时频分析和降维处理等方面的重要思想。
全书共分四部分（26章），前三部分详细讲解各类数学运算与分析方法，第四部分重点讲解如何应用数学方法进行动态复杂系统分析与大数据处理。
其中，第一部分讨论数学、矩阵分析和概率论的主要数据计算方法及结果可视化；
第二部分讨论微分方程计算与建模；
第三部分讨论各种数值分析与计算方法并进行比较，引入动态复杂系统概念；
第四部分讲解复杂系统与大数据分析方法和处理模型的建立。
大数据集目前通常在科学上用于激励发展数学技术和计算方法，用来帮助分析、解释和释疑数据在科学应用环境中的意义。
本书的特定目的是集成标准的科学计算方法和数据分析技术。
通过这种方式，本书还引入了统计学、时频分析和降维处理等方面的重要思想。
全书共分四部分（26章），前三部分详细讲解各类数学运算与分析方法，第四部分重点讲解如何应用数学方法进行动态复杂系统分析与大数据处理。
其中，第一部分讨论数学、矩阵分析和概率论的主要数据计算方法及结果可视化；
第二部分讨论微分方程计算与建模；
第三部分讨论各种数值分析与计算方法并进行比较，引入动态复杂系统概念；
第四部分讲解复杂系统与大数据分析方法和处理模型的建立。
2024/5/29 2:40:31
175.06MB
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今年九月在纽约的O’Reilly媒体会议上大数据技术有两大呼声：企业级和敏捷。
我们知道企业级的商务智能产品有OracleHyperion、SAPBusinessObjects和IBMCogonos，而敏捷产品有QlikView、Tableau和TIBCOSpotfire。
如果事实证明大数据必须购买企业级的产品，那么就意味着大数据会花大本钱。
但这并非绝对，通过使用大数据敏捷技术，各种规模的企业都可以控制成本，从大数据中获益。
至关重要的是尽可能降低成本并最大化的了解大数据集，一旦数据被转化为可用便具有对业务的洞察力，然后以各种方式将问题汇总，并发挥企业技术的优势解决问题。
首先让我们来看看BI世界里
我们知道企业级的商务智能产品有OracleHyperion、SAPBusinessObjects和IBMCogonos，而敏捷产品有QlikView、Tableau和TIBCOSpotfire。
如果事实证明大数据必须购买企业级的产品，那么就意味着大数据会花大本钱。
但这并非绝对，通过使用大数据敏捷技术，各种规模的企业都可以控制成本，从大数据中获益。
至关重要的是尽可能降低成本并最大化的了解大数据集，一旦数据被转化为可用便具有对业务的洞察力，然后以各种方式将问题汇总，并发挥企业技术的优势解决问题。
首先让我们来看看BI世界里
2024/1/25 8:10:27
172KB
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智能实时应用为所有行业带来了革命性变化。
机器学习及其分支深度学习正蓬勃发展，因为机器学习让计算机能够在无人指引的情况下挖掘深藏的洞见。
这种能力正是多种领域所需要的，如非结构化数据分析、图像识别、语音识别和智能决策，这完全不同于传统的编程方式（如Java、.NET或Python）。
机器学习并非新生事物，大数据集的出现和处理能力的进步让每一个企业都具备了构建分析模型的能力。
各行各业都在将分析模型应用在企业应用和微服务上，用以增长利润、降低成本，或者改善用户体验。
这篇文章将介绍机器学习在任务关键型实时系统中的应用，将ApacheKafka作为中心化的、可伸缩的任务关键型系统，同时还将介绍使用Kafk
机器学习及其分支深度学习正蓬勃发展，因为机器学习让计算机能够在无人指引的情况下挖掘深藏的洞见。
这种能力正是多种领域所需要的，如非结构化数据分析、图像识别、语音识别和智能决策，这完全不同于传统的编程方式（如Java、.NET或Python）。
机器学习并非新生事物，大数据集的出现和处理能力的进步让每一个企业都具备了构建分析模型的能力。
各行各业都在将分析模型应用在企业应用和微服务上，用以增长利润、降低成本，或者改善用户体验。
这篇文章将介绍机器学习在任务关键型实时系统中的应用，将ApacheKafka作为中心化的、可伸缩的任务关键型系统，同时还将介绍使用Kafk
2023/12/1 2:52:56
678KB
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GRC(Graph-basedRelaxedClustering)是一种具有便捷性和自适应性的谱聚类算法,但对于大数据集,繁重的时间开销限制了其实用性.针对此不足,该文通过对GRC聚类指示向量进行约束并融合中心约束型最小包含球(Center-ConstrainedMinimalEnclosingBall,CCMEB)理论提出了大数据集快速谱聚类算法CCMEB-CGRC.该算法继承GRC的便捷性和自适应性的同时又具有渐近线性时间复杂度的优点,从而较好地解决了大数据集快速有效谱聚类的问题.仿真实验的结果验证了该算法的有效性和快速性.
2023/11/9 9:31:33
487KB
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该资源为正在研究推荐系统的人们提供了FourSquare和Gowalla两大数据集，是经过处理过的，被用于RankGeoFM方法试验对比。
有需要的可以下载
有需要的可以下载
2023/8/24 18:55:50
1.84MB
1
薄盘光滑样条表面拟合法最早由Wahba提出（1979），然后由Bates和Wahba（1982），Elden(1984),Hutchinson(1984)和deHoog（1985）对其进行了改进以适用于大数据集。
Batesetal.（1987）将其扩展为局部样条法，这样就可以把参数线性亚模型（或协变量）添加插值中，而不像以前只能考虑独立样条变量（即自变量）。
这为这些因变量提供由这些自因变量决定的参数form提供了一种极好的方式。
在没有独立样条变量的情况下（当前不允许），将进行简单的多变量线性回归。
Batesetal.（1987）将其扩展为局部样条法，这样就可以把参数线性亚模型（或协变量）添加插值中，而不像以前只能考虑独立样条变量（即自变量）。
这为这些因变量提供由这些自因变量决定的参数form提供了一种极好的方式。
在没有独立样条变量的情况下（当前不允许），将进行简单的多变量线性回归。
2023/8/11 10:30:22
678KB
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Prism8是GraphPad公司专为迷信钻研而方案的首选阐发以及画图处置方案，其入门约莫，成果渺小，具备增强的数据可视化以及图形定制、更直不雅的导航以及更繁杂的统计阐发，且与电子表格或者其余迷信画图法度圭表标准不合，软件有八种不合尺度的数据表，特意针对于需要运行的阐发举行格式化，并能比约莫的条形图更明晰地展现大数据集的漫衍
2023/3/30 9:12:47
33.42MB
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TPC-DS付与星型、雪花型等多维数据方式。
它搜罗7张梦想表，17张纬度表平均每一张表含有18列。
其责任负载搜罗99个SQL盘问，拆穿包围SQL99以及2003的中间部份以及OLAP。
这个测试集搜罗对于大数据集的统计、报表天生、联机盘问、数据开掘等繁杂使用，测试用的数据以及值是有歪斜的，与其实数据不合。
它搜罗7张梦想表，17张纬度表平均每一张表含有18列。
其责任负载搜罗99个SQL盘问，拆穿包围SQL99以及2003的中间部份以及OLAP。
这个测试集搜罗对于大数据集的统计、报表天生、联机盘问、数据开掘等繁杂使用，测试用的数据以及值是有歪斜的，与其实数据不合。
2023/3/24 22:24:41
4.94MB
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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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