下载：https://pan.baidu.com/s/12-s95JrHek82tLRk3UQO_w
更多资料分享：http://blog.51cto.com/3215120
《深度学习与计算机视觉 算法原理、框架应用》PDF，带书签，347页。《大数据架构详解：从数据获取到深度学习》PDF，带书签，373页。配套源代码。
《深度学习与计算机视觉 算法原理、框架应用》全书共13章，分为2篇，第1篇基础知识，第2篇实例精讲。用通俗易懂的文字表达公式背后的原理，实例部分提供了一些工具，很实用。《...
本文以填报报表为例，通过分页的方式，来解决大数据集展示的问题。 实现的思想就是通过在SQL里筛选部分数据库数据，以达到浏览器可以合理的展示报表页面。（数据分段，语句我这采用的是MYSQL，如果要用其他数据库，请查看FineReport帮助文档） 步骤一：打开fenye.cpt文件。 模板界面如下 两个ds，和一部分数据，及隐藏的一行。 隐藏一行内容如下 这里数据的功能会在下面说起。 ds1 里的内容如下 ...
mysql管理数据python大数据 使用python处理数据的时候生成的大批量的List数据集怎样保存比较方便呢？就是退出python后下次再进入python时不用再从外部文件重新读取数据集……因为我的数据量实在是太大，每次打开就再读一遍实在是太耗时间……所以我想用msqldb模块管理数据，不知道在数据存取、查询方面方不方便呢？有没有好的相关教程推荐的？谢谢啦
R语言Apriori算法
**项目要求：**Project Start**规则生成和可视化** 我们需要安装arules and arulesViz包。项目要求：
生成频繁项目集满足下面条件： – The minimum support threshold as 0.02 – The minimum length of the itemsets as 1 – The maximum length of the itemsets as 10
生成的关联规则满足下面条件： – The minimum support threshold as 0.001 – The minimum confidence threshold as 0.6
Project Start
# 下...
我试图通过利用System.Numerics对float []数组执行SIMD操作来提高.NET Core库的性能. System.Numerics现在有点时髦,而且我很难知道它有什么好处.我了解到,为了看到SIMD的性能提升,必须将其分摊到大量计算中,但是鉴于当前是如何实现的,我不知道该如何实现.
向量< float>需要8个浮点值-不多也不少.如果我想对一组小于8的值执行SIMD操作,则必须将这些值复制到新数组中,并用零填充余数.如果一组值大于8,则需要复制这些值,用零填充以确保...
尽管如此,其他人也曾提出过类似的问题. here,但他们略有不同,并没有真正解决我的问题,所以我再来一次.
我有N个列表(N> 20,000),每个列表包含M个列表(M> 20,000),方式如下(数据为虚拟)：Key1: [ [4,3,1], [5,1,0] ...... [43,21,0 ] ] # List 1 with collection of M smaller lists
:
:
KeyN: [ [5,4,1], [55,1,1] ...... [ 221, 0, 0] ] # Nth list数据未分类.逐个迭代一个阈值列表,比如阈值= [2,3,5,7,8],其中阈值应用于中间元素...
我正在尝试加载超过2 ^ 32个元素的数据集,并将这些元素放在ArrayList anArrayList中.此数据按时间顺序排列,因此我使用ArrayList存储数据以保持顺序.同时,我想快速访问String elementID中的元素.现在我使用HashMap将elementID映射到anArrayList中的元素Object.我使用整数currentAddingAt来跟踪anArrayList上的索引以添加元素.这是相关的代码：ArrayList<ElementX> anArrayList;
int currentAddingAt;
HashMap<String, ElementX> ele...
我一直想学习python并做一些NLP,所以终于开始了.下载英文维基百科镜像,开始使用一个很好的大块数据集,并且已经玩了一段时间,在这个阶段只是将其中的一部分放入一个sqlite数据库(过去没有使用过dbs).
但我猜测sqlite不是一个完整的nlp项目(/实验:)的方式 – 我应该看看哪种东西？ HBase(..和hadoop)看起来很有趣,我想我可以运行im java,python中的原型并且可能将真正的慢位迁移到java …或者只是运行Mysql ..但数据集是12gb??,我想知...
我有一个非计算机相关的数据记录器,它从现场收集数据.这些数据存储为文本文件,我手动将文件放在一起并组织它们.当前格式是每个记录器每年通过一个csv文件.每个文件大约4,000,000行x 7个记录器x 5年=大量数据.一些数据被组织为bin,item_type,item_class,item_dimension_class,其他数据更加独特,例如item_weight,item_color,date_collected等等……
目前,我使用我编写的python / numpy / matplotlib程序对数据进行统计分析.它工作正常...
我的任务是协调两个大数据集(两个大的交易列表).基本上我将两个数据源中的相关字段提取为两个相同格式的文件,然后比较文件以查找A中但不在B中的任何记录,反之亦然,并报告它们.我在my best efforts achieving this (click if interested).写了一篇博客文章
它的要点是将两个数据集加载到一个大的哈希表中,其中键是行,每次它出现在文件A中时值为1,每次它出现在文件B中时为-1.然后在结束,我寻找值！= 0的任何键/值对.
我的算法似乎足够...
我有220万个数据样本分类到超过7500个类别.我正在使用pandas和sckit-learn of python这样做.
以下是我的数据集示例itemid description category
11802974 SPRO VUH3C1 DIFFUSER VUH1 TRIPLE Space heaters Architectural Diffusers
10688548 ANTIQUE BRONZE FINISH PUSHBUTTON switch Door Bell Pushbuttons
9836436 Descente pour Cable tray fittin...
一、目的与要求
本实验主要是熟悉ORACLE的基于大数据集（记录达到千万级）的相关数据库操作包括生成海量测试数据的更新操作、基于海量数据的索引维护、表空间、分区、视图、序列及相关的统计分析。
二、操作环境
同实验一
三、实验内容
1.以常用“名字大全”与“百家姓”数据集为基础，生成不小于1千万条stud记录，要求，姓名的重复率不超过10%，学号以ABCD17EFGH为格式模板，即其中17是固定的，AB为从01到80，CD为从01到90，EF为0...
我需要解析一个大型数据集,例如：mysql_query("SELECT * FROM largeTable")
while($r = fetch()) {//> Do something
}我只需要在内存中有一行,因为我每次都需要在单行上操作.
事实是,在最后的窗口,我看到memory_get_peak_usage()= 500M而在debian上它是4M
我的窗户有问题吗？
如果这个问题不属于这里,请转到stackoverflow谢谢！解决方法:取决于您的客户端库,您的应用处理内存的方式,以及您在获取内部所做的事情.
一次拉回一行对于数...
基本上我需要对大数据集进行操作,所以我开始认为我可以使用mysql_unbuffered_query来不将所有结果加载到RAM中.
但我读到,当我获取行时,我无法在同一个表上运行任何其他查询.如果桌子是innodb,我想知道这仍然是真的吗？
Innodb在执行mysql_unbuffered_query时是否使用行级锁定？
伪代码是：$q = mysql_unbuffered_query("SELECT * FROM largeTable");
while($r = fetch($q)) {if (some condition)mysql_query("UPDATE largeTable SE...
我们有一个类似于这样的MySQL表(删除了无关紧要的列)：CREATE TABLE `my_data` (`auto_id` bigint(20) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT,`created_ts` timestamp NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP,`updated_ts` timestamp NOT NULL DEFAULT '0000-00-00 00:00:00',`data_txt` varchar(256) CHARACTER SET utf8 NOT NULL,`issued_ts` timestamp NULL DEFAULT NULL,`account_id` int(11) NOT NULL,PRIMARY KEY (`auto_id`),KEY `...
