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找出一个整数数组中的第二大数
所属栏目：[大数据] 日期：2021-05-28 热度：160
可能以故事形式：如从第一层到第十层电梯每层停一次，如何找到第二个大的钻石 ?1?#includestdio.h??2?#includeassert.h??3?#define?MINNUMBER?-32768??4?int?find_sec_max(int?arr[],int?size)??5?{??6?????assert(arr);??7?????int?maxnumber=arr[0];??8???[详细]
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hdoj 1002 A + B Problem II 大数
所属栏目：[大数据] 日期：2021-05-27 热度：57
A + B Problem II Time Limit: 2000/1000 MS (Java/Others)????Memory Limit: 65536/32768 K (Java/Others) Total Submission(s): 302658????Accepted Submission(s): 58410 Problem Description I have a very simple problem for you. Given two integers[详细]
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数据量太大？用Python处理数据密度过大障碍
所属栏目：[大数据] 日期：2021-05-27 热度：191
当我们需要观察比较2个变量间的关系时，散点图是我们首选图表。 可当数据量非常大，数据点又比较集中在某个区间中，图表没法看，密密麻麻的怎么看? 怎么办?这时[详细]
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让你在10分钟内掌握如何用Python将数据批量的插入到数据库
所属栏目：[大数据] 日期：2021-05-27 热度：84
本文基于python, 使用pandas, pymysql等三方库实现了向数据库中高效批量插入数据，一方面提供被网上很多瞎转载的答案给坑蒙了的人(因为我也是)，一方面自己也做[详细]
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Spark日臻完善之小文件是否需要合并?
所属栏目：[大数据] 日期：2021-05-27 热度：198
我们知道，大部分Spark计算都是在内存中完成的，所以Spark的瓶颈一般来自于集群(standalone, yarn, mesos, k8s)的资源紧张，CPU，网络带宽，内存。Spark的性能，[详细]
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5个可以帮助Pandas进行数据预解决的可视化图表
所属栏目：[大数据] 日期：2021-05-27 热度：147
数据科学行业中一个最常见的陷阱是花费数小时为他们的项目寻找最佳算法，而没有花足够的时间首先理解数据。 数据科学和机器学习项目的结构化方法从项目目标开始[详细]
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大数据在疫情期间对货运运营商的安全不可估量
所属栏目：[大数据] 日期：2021-05-27 热度：98
大数据对于避免许多危机非常重要。采用大数据应对冠状病毒疫情危机是一个很好的例子。越来越多的国家和组织正在使用大数据来促进社交距离，加强联系追踪并找到新[详细]
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数据科学家vs数据分析师，到底有啥差异？
所属栏目：[大数据] 日期：2021-05-27 热度：134
数据科学和机器学习两个领域很容易混淆，从职责描述上还是大家的普遍印象里，这两个职位都差不多。相较之下，数据科学和数据分析这两个职位更容易区分。它们虽有[详细]
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大数据和物联网是如何相辅相成的？
所属栏目：[大数据] 日期：2021-05-27 热度：54
分析大数据 物联网传感器持续接收来自大量连接的异构设备的数据。随着联网设备数量的增加，物联网系统需要具有可伸缩性，以适应数据的流入。分析系统处理这些数[详细]
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粉碎二八法则！每个数据科学家都得会一点SparkMagic
所属栏目：[大数据] 日期：2021-05-27 热度：85
著名的帕累托法则，即80/20定律，告诉我们：原因和结果、投入和产出、努力和报酬之间存在着无法解释的不平衡。即使是21世纪最具吸引力的工作，数据科学依然逃不[详细]
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社交大数据如何助力社会风险问题？
所属栏目：[大数据] 日期：2021-05-27 热度：188
在网络空间治理中运用社交大数据 当今社会，社交媒体已经成为用户内容获取与危机风险传播的主要渠道。根据艾瑞咨询发布的《2019年中国移动社交行业研究报告》，[详细]
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SGU 299 Triangle（大数）
所属栏目：[大数据] 日期：2021-05-27 热度：134
Triangle Description It is well known that three segments can make a triangle if and only if the sum of lengths of any two of them is strictly greater than the length of the third one. Professor Vasechkin has? N ?segments. He asked you,if[详细]
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【经典】有K张折扣券和m元最多能买多少物品（折前价ai，折后价bi
所属栏目：[大数据] 日期：2021-05-27 热度：57
这真是很玄学的一道题，贪心也要贪好几次。。。 题解：http://www.voidcn.com/article/p-eincjhrs-rv.html 题解：http://www.voidcn.com/article/p-yrbutkck-up.html #includebits/stdc++.h#define ll long longusing namespace std;struct node{int a,b;}x[[详细]
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数据层（数据处理）
所属栏目：[大数据] 日期：2021-05-26 热度：133
package cn.hncu.addr.dao; import java.io.EOFException; import java.io.File; import java.io.FileInputStream; import java.io.FileNotFoundException; import java.io.FileOutputStream; import java.io.IOException; import java.io.ObjectInputStream[详细]
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大脑光遗传植入让小老鼠一秒变基友
所属栏目：[大数据] 日期：2021-05-26 热度：134
在老鼠的头骨中嵌入神经植入物，通过激活植入物，老鼠会立即开始互动并成为朋友；当他们关掉植入物后，它们的「友谊」就停止了。 这就是美国西北大学的工程师和[详细]
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实用小技巧还能提升PyTorch技能
所属栏目：[大数据] 日期：2021-05-26 热度：65
PyTorch 是一种非常灵活的深度学习框架，它允许通过动态神经网络（例如利用动态控流如 if 语句或 while 循环的网络）进行自动微分。它还支持 GPU 加速、分布式训[详细]
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人工智能将给世界带来哪些影响？
所属栏目：[大数据] 日期：2021-05-26 热度：147
GPU和海量的数据增强了计算和处理能力，为现代算法和深度学习带来了显著的变化。在未来几年，我们可以期待看到人工智能技术的重大变化。以下是人工智能正在塑造[详细]
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人工智能的新风口，究竟应该怎么抓？
所属栏目：[大数据] 日期：2021-05-26 热度：182
国家十四五规划，将人工智能置于需要重点突破的科技前沿领域之首，提出培育壮大人工智能产业。 随后，各省纷纷提出自身的人工智能发展战略。如浙江提出，加快国[详细]
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边缘人工智能物联网解决计划如何提高业务绩效？
所属栏目：[大数据] 日期：2021-05-26 热度：140
实现商业价值 人工智能支持的物联网解决方案的出现有助于提高运营效率。它们还可以通过处理恒定的数据流来预测操作条件和识别参数以保持相关结果。物联网解决方[详细]
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7种不同的使用AI聊天机器人的办法
所属栏目：[大数据] 日期：2021-05-26 热度：170
1.客户服务： 大多数业务因糟糕的客户服务而失败。因此，寻找一些可靠的解决方案来处理您与用户的互动很重要。AI聊天机器人更适合希望企业迅速做出反应的年轻一[详细]
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人工智能如何缔造自动驾驶数据中心
所属栏目：[大数据] 日期：2021-05-26 热度：192
人工智能在提升数据中心效率以及扩展业务方面的潜力可分为以下四个主要类别： 电源管理 ：基于人工智能的电源管理有助于优化加热和冷却系统，从而降低电力成本，[详细]
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5G网络技术将改造企业和未来城市
所属栏目：[大数据] 日期：2021-05-26 热度：92
在许多国家和地区，Covid-19大流行加速了广泛的5G服务。例如，中国正在依靠新的技术基础设施来增强其经济抵御能力，并减轻大流行对其供应链和物流的影响。 根据[详细]
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为什么医疗保健提供商要埋头于智能自动化？
所属栏目：[大数据] 日期：2021-05-26 热度：54
智能自动化（IA）是人工智能和自动化的组合体。通过利用这一点，组织可以达到无与伦比的效率、卓越水平，并支持快速的端到端自动化流程。普华永道（PWC）声称，[详细]
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mmTrix大数据分析平台构建实录[转]
所属栏目：[大数据] 日期：2021-05-26 热度：73
http://www.iteye.com/news/31475 mmTrix大数据分析平台构建实录 学习下[详细]
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商业智能BI推动制造业智能化转型
所属栏目：[大数据] 日期：2021-05-26 热度：129
制造业是我国国民经济的支柱产业，是我国经济增长的主导部门和经济转型的基础，如今我国制造业面临技术工艺不精、缺乏市场意识、商贸流通环节多、物流成本大、仓储效率低下的问题，正处在转型的特殊时期。 内忧： 从企业信息化管理角度来看，我国制造企业由[详细]
