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数据分析可视化08 案例 2:历史数据变化趋势图设计

历史数据变化趋势图,可以用来呈现任何需要的、具有时间序列特征的指标。具体的指标可以基于业务需求选择。影片租赁业务共涉及 3 个主要的业务活动,具体需要考虑的指标为:订单量、交易额、库存量。本案例中,我们选择订单量作为我们分析的指标。指标名称业务逻辑计算逻辑订单量当日出租影片的数量和SELECT * FROM dm_rental_day ORDER BY 日期 ASC交易额当日出租影片的收入和库存量

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#数据分析#echarts#数据挖掘
数据挖掘思维和实战16 DBScan 聚类:打破形状的限制,使用密度聚类

完成了动手环节,这节课的主要内容就介绍完了。这节课我们学习了聚类算法的第二个方法“DBSCAN”算法。它是基于密度的聚类方法,与前面讲的 K-means 不同的是,它可以很好地解决数据形状不规则的情况。在算法原理环节,有几个概念需要你仔细去理解,只要明白了那几个概念,DBSCAN 算法的核心也就可以掌握了。

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#聚类#数据挖掘#算法 +1
AI深度学习入门与实战11 集成、共享、敏捷:Jupyter Notebook 的使用

到这里,你就完成了 Jupyter 的学习。通过一些简单的练习,你就可以上手进行一些开发或者实验了。我在这一讲介绍了一些常用的方法,还有很多其他的命令以及功能需要你自己去摸索。正所谓“熟能生巧”,Jupyter 本身没有任何难度,只要你多加使用,很快就可以掌握它,希望它能够在今后的学习与工作中帮到你。那么,在 Jupyter Lab 的使用上你遇到过什么困难,又是如何解决的呢?欢迎在留言区留言。下

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#人工智能#深度学习#jupyter
云原生微服务架构实战精讲第十二节 服务的持续集成CICD和发布

第39讲:使用 Jenkins 进行持续集成从本课时开始,我们将开始进入持续集成(Continuous Integration) 和持续部署(Continuous Deployment) 相关的内容,持续集成和部署是目前软件开发中的标准实践。在微服务架构的应用中,持续集成和部署的重要性和复杂度都提高了,因为每个服务都需要独立的集成和部署。本课时将介绍如何使用 Jenkins 进行持续集成。我们首先

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#微服务#docker#jenkins
数据分析可视化01 掌握数字化转型时代的必备技能

本课时,我为你详细介绍了数据分析、数据挖掘、数据可视化和数据可视化分析的概念和体系结构,旨在让你对于数据可视化分析有一个明确的认知。明确了它们的概念,再回到我在本课时一开始提到的业务案例,你是否已经有了明确的答案呢?不妨结合我讲述的知识体系,尝试着寻找答案。欢迎你将你的思考写在留言区,与我和其他同学进行讨论。

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#数据分析#数据挖掘
AI深度学习入门与实战17 图像分类:实现你的第一个图像分类实战项目

这一讲中我们通过训练一个缩减版的 AlexNet 完成了图像分类的项目的训练环节。虽然 AlexNet 网络结构简单,但整体流程大致是相同的。如果你在实际中遇到了较为复杂的问题,只需要将网络结构更换成 VGG、ResNet 等经典网络结构即可。你可以将我们在顺序模型中的网络结构改为函数式 API 的网络结构吗?下一讲,我将带你进入到图像分割算法的学习。图像分割是深度学习中另一个重要的应用场景,算法

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#深度学习#人工智能
数据挖掘思维和实战14 实践 1:使用 XGB 实现酒店信息消歧

关于酒店信息消歧的实践,本课时就介绍到这里,这节课我重点讲解了在做数据挖掘的时候,对业务的深入理解过程,用一个实例来演示如何随着我们理解的深入,进而一步步处理我们的数据以及解决问题的。受到篇幅的限制,这节课程中我并没有放入全部的代码,这部分的详细代码后面会放在代码库,有兴趣的同学可以在代码库中查看。在我们的工作中,算法部分往往成了最简单的环节,如何去处理需求、如何去构建特征、如何调整我们的思路才是

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#数据挖掘#人工智能#大数据
微服务架构实战第二节 服务治理、注册和发现

03案例驱动:如何通过实战案例来学习 Spring Cloud 框架?今天我们为大家讲解一些实战案例,从而学习 Spring Cloud 框架。在物联网和智能穿戴式设备日益发达的当下,试想一下这样的日常场景,患者通过智能手环、便携式脉诊仪等一些智能穿戴式设备检测自身的各项健康信息,然后把这些健康信息实时上报到云平台,云平台检测到用户健康信息中的异常情况时会通过人工或自动的方式进行一定的健康干预,从

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#微服务#架构#eureka +1
微服务架构实战第九节 微服务可视化监控和链路追踪

29监控原理:如何理解服务监控和 Spring Cloud Sleuth 的基本原理?从本课时开始,我们将讨论一个在微服务架构中非常重要的话题,即服务监控。今天我们将简要分析服务监控的基本原理,这是理解服务监控相关工具和框架的基础。同时,作为 Spring Cloud 中用于实现服务监控的专用工具,Spring Cloud Sleuth 为实现这些基本原理提供了完整而强大的解决方案。服务监控基本原

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#微服务#架构#spring cloud
Python黑马头条推荐系统第四天 TensorFlow框架介绍和深度学习

深度学习与推荐系统6.1 推荐系统与深度学习关联学习目标目标无应用无6.1.1 深度学习到推荐系统深度学习发展成功与局限最近几年深度学习的流行,大家一般认为是从2012年 AlexNet 在图像识别领域的成功作为一个里程碑。AlexNet 提升了整个业界对机器学习的接受程度:以前很多机器学习算法都处在“差不多能做 demo ”的程度,但是 AlexNet 的效果跨过了很多应用的门槛,造成了应用领域

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#python#深度学习#机器学习 +2
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