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Set(也叫集。

该项目前端使用Vue技术栈,后端使用Koa2框架,前后端数据的交互采取WebSocket来保证数据的实时性。项目还支持主题切换, 展示酷炫的图表效果.同时也能够支持大屏和小屏的切换,保证了图表在不同屏幕上呈现的效果.该项目提供了地区销售趋势,商家销量趋势,商品销量趋势,商家销售统计,商家地图分布,地区销售排行,热销商品占比,库存销量分析等丰富强大的图表数据展示功能。本项目适用于具备Vue基础,需要
TiDB是一款定位于联机事务处理/联机分析处理( HTAP: Hybrid Transactional/Analytical Processing)的融合型数据库产品,实现了一键水平伸缩,强一致性的多副本数据安全,分布式事务,实时 OLAP 等重要特性。同时兼容 MySQL 协议和生态,迁移便捷,运维成本极低。学习大数据肯定要了解Tidb数据可的,今天分享的教程就是TiDB数据库从入门到实践,手把
信用卡,花呗,白条等产品,有账单日,还款日申请消费贷 -> 额度授信->客户使用消费贷消费。

大数据的发行版本, 主要有三个发行版本: Apache 官方社区版本, cloudera 推出CDH商业版本, Hortworks推出的HDP商业免费版本, 目前HDP版本已经被cloudera 收购了Apache版本Hadoop生态圈组件的优点和弊端:完全开源,更新速度很快大数据组件在部署过程中可以深刻了解其底层原理可以了解各个组件的依赖关系缺点部署过程极其复杂,超过20个节点的时候,手动部

数仓作为面向分析的数据平台,其主职工作就是对存储在其中的数据开展分析,那么如何读取数据分析呢?理论上来说,任何一款编程语言只要具备读写数据、处理数据的能力,都可以用于数仓的开发。比如大家耳熟能详的C、java、Python等;关键在于编程语言是否易学、好用、功能是否强大。遗憾的是上面所列出的C、Python等编程语言都需要一定的时间进行语法的学习,并且学习语法之后还需要结合分析的业务场景进行编码,

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特征选择是特征工程里的一个重要问题,其目标是寻找最优特征子集。特征选择能剔除不相关(irrelevant)或冗余(redundant )的特征,从而达到减少特征个数,提高模型精确度,减少运行时间的目的。另一方面,选取出真正相关的特征简化模型,协助理解数据产生的过程。并且常能听“数据和特征决定了机器学习的上限,而模型和算法只是逼近这个上限而已”,由此可见其重要性。但是它几乎很少出现于机器学习书本里面
