足球大数据:致足球怀疑论者-The Counter(s)-Reformation反教条改革 注:本序列文章都是本人对<The Numbers Game>书(豆瓣链接http://book.douban.com/subject/12274063/)的章节的翻译, 水平有限,如发现有错.敬请指导. 不论什么转载须说明转自http://blog.csdn.net/lingerlanlan. 本文链接:http://blog.csdn.net/lingerlanlan/article/details/…

1.大数据的开放式创新——吴甘沙 相关阅读:[PPT]吴甘沙:让不同领域的数据真正流动.融合起来,才能释放大数据的价值 下载:大数据的开放式创新——吴甘沙.pdf 2.微软严治庆——让大数据为每个人服务 导读:数据文化带来1.6万亿美元数据红利,IDC调查显示,采用完整的大数据解决方案,将在未来4年内,给全球企业带来1.6万亿. 下载:微软严治庆—让大数据为每个人服务.pdf 3.大规模主题模型建模及其在腾讯业务中的应用 相关阅读:广点通背后的大数据技术秘密——大规模主题模型建模及其在腾讯业务中…

Web Scraping在大数据时代,一切都要用数据来说话,大数据处理的过程一般需要经过以下的几个步骤    数据的采集和获取    数据的清洗,抽取,变形和装载    数据的分析,探索和预测    数据的展现其中首先要做的就是获取数据,并提炼出有效地数据,为下一步的分析做好准备.数据的来源多种多样,以为我本身是足球爱好者,而世界杯就要来了,所以我就想提取欧洲联赛的数据来做一个分析.许多的网站都提供了详细的足球数据,例如:    网易 http://goal.sports.163.com/   …

人工智能大数据,公开的海量数据集下载,ImageNet数据集下载,数据挖掘机器学习数据集下载 ImageNet挑战赛中超越人类的计算机视觉系统微软亚洲研究院视觉计算组基于深度卷积神经网络(CNN)的计算机视觉系统,在ImageNet 1000挑战中首次超越了人类进行对象识别分类的能力.他们的系统在ImageNet 2012分类数据集中的错误率已降低至4.94%.这个数据集包含约120万张训练图像.5万张验证图像和10万张测试图像,分为1000个不同的类别.该研究团队由微软亚洲研究院研究员孙剑.何…

大数据,why python ps, 2015-12-4 20:47:46 python" title="大数据,why python">http://www.open-open.com/news/view/fbffc4 <机器学习编程语言之争,Python夺魁>,又是一只黑天鹅 -------- 在<zwPython 3.0 初步规划>blog中,我们极大地强化了大数据功能,并作为首个All-in-one大数据分析平台.参见:http://bl…

零起点PYTHON足彩大数据与机器学习实盘分析 第1章 足彩与数据分析 1 1.1 “阿尔法狗”与足彩 1 1.2 案例1-1:可怕的英国足球 3 1.3 关于足彩的几个误区 7 1.4 足彩·大事件 8 1.5 大数据图灵(足彩)原则 10 1.6 主要在线彩票资源 11 1.7 主要在线足彩数据源 15 1.8 足彩基础知识 17 1.9 学习路线图 18 第2章 开发环境 19 2.1 数据分析首选Python 19 ================================== =…

大数据篇:Hive hive.apache.org Hive是什么? Hive是Facebook开源的用于解决海量结构化日志的数据统计,是基于Hadoop的一个数据仓库工具,可以将结构化的数据文件映射为一张表,并且提供类SQL查询功能,本质是将HQL转化成MapReduce程序. 数据存储在HDFS,分析数据底层实现默认是MapReduce,执行程序运行在Yarn上. 如果没有Hive 想象一下数据统计的时候写大量的MapReduce程序,那会是多么痛苦.如果是写SQL就开心多了,尤其是离线数据…

1:MSSQL SQL语法篇: BULK INSERT [ database_name . [ schema_name ] . | schema_name . ] [ table_name | view_name ] FROM 'data_file' [ WITH ( [ [ , ] BATCHSIZE = batch_size ] [ [ , ] CHECK_CONSTRAINTS ] [ [ , ] CODEPAGE = { 'ACP' | 'OEM' | 'RAW' | 'code_pag…

简单的c# TCP通讯(TcpListener) C# 的TCP Socket (同步方式) C# 的TCP Socket (异步方式) C# 的tcp Socket设置自定义超时时间 C# TCP socket发送大数据包时,接收端和发送端数据不一致 服务端接收Receive不完全 在发送端,一次发送200k个字节,在接收端,一次接收200k个字节, 但是在接收端,经常会出现 socket.receive 接收不全的情况 , 偶尔接收的包也是正常的,用Wireshark抓包发现,每次发送都分成…

在从客户端向WCF服务端传送较大数据(>65535B)的时候,发现程序直接从Reference的BeginInvoke跳到EndInvoke,没有进入服务端的Service实际逻辑中,怀疑是由于数据过大超出限定导致的. 问题是我实际发送的数据是刚刚从WCF服务端接收过来的,一来一去,数据量差别并不大. 然后发现,在客户端和服务端实际使用的是不同的配置,对于客户端,在添加ServiceReference时自动生成的ServiceReferences.ClientConfig文件中system.se…

第六章 网络通信 Laxcus大数据管理系统网络建立在TCP/IP网络之上,从2.0版本开始,同时支持IPv4和IPv6两种网络地址.网络通信是Laxcus体系里最基础和重要的一环,为了能够利用有限的网络资源,获得最大化的使用效率,我们根据大数据网络环境的特点,设计了一套专属网络通信协议,以及在此协议基础上实现的多套网络通信方案,它们共同组成了Laxcus集群的网络通信基础.本章将以TCP/IP协议为起点,介绍与网络通信有关的各个组成部分. 6.1 FIXP协议 Laxcus采用FIXP协议通信…

大数据计算:如何仅用1.5KB内存为十亿对象计数  Big Data Counting: How To Count A Billion Distinct Objects Using Only 1.5K This is a guest post by Matt Abrams (@abramsm), from Clearspring, discussing how they are able to accurately estimate the cardinality of sets with bi…

阅读此文请先阅读上文:[大数据]-Elasticsearch5.3.1 IK分词,同义词/联想搜索设置,前面介绍了ES,Kibana5.3.1的安装配置,以及IK分词的安装和同义词设置,这里主要记录Logstash导入mysql数据到Elasticsearch5.3.1并设置IK分词和同义词.由于logstash配置好JDBC,ES连接之后运行脚本一站式创建index,mapping,导入数据.但是如果我们要配置IK分词器就需要修改创建index,mapping的配置,下面详细介绍. 一.Log…

在从客户端向WCF服务端传送较大数据(>65535B)的时候,发现程序直接从Reference的BeginInvoke跳到EndInvoke,没有进入服务端的Service实际逻辑中,怀疑是由于数据过大超出限定导致的. 问题是我实际发送的数据是刚刚从WCF服务端接收过来的,一来一去,数据量差别并不大. 然后发现,在客户端和服务端实际使用的是不同的配置,对于客户端,在添加ServiceReference时自动生成的ServiceReferences.ClientConfig文件中system.se…

目前大数据已经成为了各家互联网公司的核心资产和竞争力了,其实不仅是互联网公司,包括传统企业也拥有大量的数据,也想把这些数据发挥出作用.在这种环境下,大数据技术的重要性和火爆程度相信没有人去怀疑. 而AI人工智能又是基于大数据技术基础上发展起来的,大数据技术已经很清晰了,但是AI目前还未成熟啊,所以本文就天马行空一下,从大数据的技术变迁历史中来找出一些端倪,猜一猜AI人工智能未来的发展. 最近断断续续的在看<极客时间>中「 从0开始学大数据 」专栏的文章,受益匪浅,学到了很多.尤其是非常喜欢作者…

1.海量日志数据,提取出某日访问百度次数最多的那个IP. 解决方案:首先是将这一天,并且是访问百度的日志中的IP取出来,逐个写入到一个大文件中.注意到IP是32位的,最多有个2^32个IP.同样可以采用映射的方法,比如模1000,把整个大文件映射为1000个小文件,再找出每个小文中出现频率最大的IP(可以采用hash_map进行频率统计,然后再找出频率最大的几个)及相应的频率.然后再在这1000个最大的IP中,找出那个频率最大的IP,即为所求. 2.搜索引擎会通过日志文件把用户每次检索使用的所有…

AI,大数据,复杂系统 最精 40本大书单 原创 2017-10-30 Peter 混沌巡洋舰 如果这篇文的题目变成最全书单,那么这篇文会变得又臭又长,这个年代,关于人工智能和大数据的书,没有一万本也有一千本,而这里列出的40本,则是精选过的,不敢说每一本都字字珠玑,但这个书单保证没有一本水书.废话不说,赶快上车,先放思维导图,再一本本的简单说说. 书单分成8部分,其中的数字代表我对这一系列的书的推荐程度. 先说经典书的部分 终极算法:机器学习和人工智能如何重塑世界  这本书的名字,显示着作者试…

本文转自知乎 作者:苏格兰折耳喵 ----------------------------------------------------- 当我们想要创业却对市场行情不甚了解,该如何迅速了解市场行情,以便我们能更好的切入市场?本文作者介绍了一种零成本用大数据获悉市场行情的方法,对你想要了解市场行情非常有帮助. 最近一个朋友想创业,做母婴方面的项目,之前没做过该类项目,有了几个备选项目,分别是产后恢复.婴儿游泳.月子餐和月子会所,这些他都觉得不错,所以就有点选择恐惧症,想知道做哪个case有搞头…

切入正题前,先做个自我介绍. 本人是从业三年的大数据小码农一枚,在帝都一家有点名气的广告公司工作,同时兼着大数据管理员的职责. 平时主要的工作是配合业务部门,做各种广告大数据计算分析工作,然后制成各种图表,提供给领导和客户,做为他们业务决策的辅助依据. 因为敏感性和安全的原因,我们的广告数据都是保存在公司自己的服务器里,而不是云上,并且做了各种隔离,防止有人盗取.大数据平台用的是目前流行的OpenStack + Hadoop谱系组合. 这套软件组合虽然时不时给我出点难题,但是好在部门里还有两位技…

前段时间,跟候选人聊天的时候,一个有多年工作经验的资深 iOS 工程师告诉我,他最近正在学习 Machine Learning 相关的知识.他觉得,对于程序员来说,技术进步大大超过世人的想象,如果你不跟随时代进步,就会落后于时代. 我其实已经听过很多人跟我说过类似的话.只不过不同人嘴里提到的词汇各有不同——大数据.数据挖掘.机器学习.人工智能…… 这些当前火热的概念各有不同,又有交叉,总之都是推动我们掌控好海量数据,并从中提取到有价值信息的技术. 程序员对这些技术跃跃欲试,知乎上「深度学习如何入…

大数据风控目前应该是前沿技术在金融领域的最成熟应用,相对于智能投顾.区块链等还在初期的金融科技应用,大数据风控目前已经在业界逐步普及,从BATJ这样的大企业,到交易规模比较大的网贷平台,再到做现金贷.消费金融的创业公司,都在通过大数据风控技术来控制贷款规模扩张中的风险. 现在提到互联网金融.Fintech,首先想到的就是大数据风控.随着网易北斗大数据风控平台的上线,业内包括BAT.网易在内的主要国内互联网巨头都开始在大数据和金融衍生应用领域进入了金融科技化阶段,和互联网金融第一阶段相比,目前产生…

原文链接 数据分析 数据分析是一个大的概念,理论上任何对数据进行计算.处理从而得出一些有意义的结论的过程,都叫数据分析. 从数据本身的复杂程度.以及对数据进行处理的复杂度和深度来看,可以把数据分析分为以下4个层次:数据统计,OLAP,数据挖掘,大数据. 数据统计 数据统计是最基本.最传统的数据分析,自古有之.是指通过统计学方法对数据进行排序.筛选.运算.统计等处理,从而得出一些有意义的结论. 举例,对全年级学生按照平均成绩从高到低排序,前10%的学生可以获得申请研究生免试资格. OLAP 联机分…

摘要: 本地大数据服务是否进入消失倒计时?云平台大数据服务最终到底会趋向多云.混合云还是单一公有云?集群规模增大,上云成本将难以承受是误区还是事实?InfoQ 将就上述问题对阿里云智能通用计算平台负责人关涛进行了专访. 一家企业什么时候会决定上云?过去,这个问题的答案可能是当企业发现需要购买新的硬件进行新一轮资本投入时,往往倾向于考虑另一种替代方案,比如云,这可能更多还是从成本方面考虑:或者,当企业出现某种弹性计算需求时,云平台是非常好的实现 IT 资源“削峰”的方案. 不同于现有技术边界的“替…

ElasticSearch ElasticSearch是什么 ElasticSearch是一个基于Lucene的搜索服务器.它提供了一个分布式多用户能力的全文搜索引擎,基于RESTful web接口.Elasticsearch是用Java语言开发的,并作为Apache许可条款下的开放源码发布,是一种流行的企业级搜索引擎.ElasticSearch用于云计算中,能够达到实时搜索,稳定,可靠,快速,安装使用方便.官方客户端在Java..NET(C#).PHP.Python.Apache Groovy…

Google File System 但凡是要开始讲大数据的,都绕不开最初的Google三驾马车:Google File System(GFS), MapReduce,BigTable. 为这一切的基础的Google File System,不但没有任何倒台的迹象,还在不断的演化,事实上支撑着Google这个庞大的互联网公司的一切计算. 以下是原文内容,内容较长,建议详细阅读. 摘要 ​ 我们设计并实现了 Google GFS 文件系统,一个面向大规模数据密集型应用的.可伸缩的分布式文件系统.…

系统要求 Java1.8或以上 内存要足够大 硬盘足够大 Agent对源和目的要有读写权限 Flume部署 我这8G内存的电脑之前搭建Hadoop.Hive和HBase已经苟延残喘了,怀疑会卡死,硬着头皮上吧.先解压缩,大数据的这些产品都是一个部署套路. 我准备在server01上部署flume,单节点就可以了.在公司生产环境部署要考虑高可用. [root@server01 home]# tar -xvf apache-flume-1.9.0-bin.tar.gz -C /usr [root@s…

经 10000+ 开发者公开票选,20+专家评审. 10+ 主编团打分,历经数月打磨,11 月 19 日,由InfoQ 发起并组织的[2020中国技术力量年度榜单评选]结果正式揭晓. 2020 年度十大开源新锐项目囊括了最近三年内,开源领域活跃度最高.最具创新性和发展潜质的项目,Apache DolphinScheduler(incubator) 经过层层环节的选拔,成功获得[十大开源新锐项目] InfoQ 海报 除了DolphinScheduler获奖外,还有 9 个优秀项目也同时获奖,值此机…

JAVA开发搞了一年多大数据的总结 ​ 2021年7月份加入了当前项目组,以一个原汁原味的Java开发工程师的身份进来的,来了没多久,项目组唯一一名大数据开发工程师要离职了,一时间一大堆的数据需求急需人来接手,此刻又招不来新的数据开发.没辙,我和同组的另一位Java开发同事算是临危受命,接下了大数据方面的工作,开启了Java工程师从0到1搞大数据的漫长旅途,开始的磕磕碰碰叫苦不堪到如今的还算得心应手,已经整整16个月了,16个月期间双向支持着数据分析和后端开发的工作,两者时而穿插时而并行处理,大…

TPCx-BB是大数据基准测试工具,它通过模拟零售商的30个应用场景,执行30个查询来衡量基于Hadoop的大数据系统的包括硬件和软件的性能.其中一些场景还用到了机器学习算法(聚类.线性回归等).为了更好地了解被测试的系统的性能,需要对TPCx-BB整个测试流程深入了解.本文详细分析了整个TPCx-BB测试工具的源码,希望能够对大家理解TPCx-BB有所帮助. 代码结构 主目录($BENCH_MARK_HOME)下有: bin conf data-generator engines tools…

本系列目录 CRL快速开发框架系列教程一(Code First数据表不需再关心) CRL快速开发框架系列教程二(基于Lambda表达式查询) CRL快速开发框架系列教程三(更新数据) CRL快速开发框架系列教程四(删除数据) CRL快速开发框架系列教程五(使用缓存) CRL快速开发框架系列教程六(分布式缓存解决方案) CRL快速开发框架系列教程七(使用事务) CRL快速开发框架系列教程八(使用CRL.Package) CRL快速开发框架系列教程九(导入/导出数据) CRL快速开发框架系列教程十(…