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python實現獲取序列中最小的幾個元素: 2017-11-19; python實現獲取序列中最小的幾個元素本文實例講述了python實現獲取序列中最小的幾個元素。分享給大家供大家參考。具體方法如下： import heapq import random def issorted(data): ...

Python生成隨機數的方法: 2017-10-19; Python生成隨機數的方法如果你對在Python生成隨機數與random模塊中最常用的幾個函數的關系與不懂之處，下面的文章就是對Python生成隨機數與random模塊中最常用的幾個函數的關系，希望你會有所收獲，以下就是這 ...

做大數據必須了解的多種處理框架: 2017-10-01; 做大數據必須了解的多種處理框架本文將介紹大數據系統一個最基本的組件：處理框架。處理框架負責對系統中的數據進行計算，例如處理從非易失存儲中讀取的數據，或處理剛剛攝入到系統中的數據。數據的計算則是指 ...

python進階_淺談面向對象進階: 2017-09-12; python進階_淺談面向對象進階學了面向對象三大特性繼承，多態，封裝。今天我們看看面向對象的一些進階內容，反射和一些類的內置函數。一、isinstance和issubclass class Foo: pass cl ...

機器學習項目中的數據預處理與數據整理之比較: 2017-05-10; 機器學習項目中的數據預處理與數據整理之比較要點在常見的機器學習/深度學習項目里，數據準備占去整個分析管道的60％到80％。市場上有各種用于數據清洗和特征工程的編程語言、框架和工具。它們之間的 ...

Python數學與隨機數 (math包，random包): 2017-04-16; Python數學與隨機數 (math包，random包) 我們已經在Python運算中看到Python最基本的數學運算功能。此外，math包補充了更多的函數。當然，如果想要更加高級的數學功能，可以考慮選擇標準庫之外的numpy和scipy項 ...

2016年終盤點大數據篇：跨越巔峰，邁向成熟: 2017-02-19; 2016年終盤點大數據篇：跨越巔峰，邁向成熟大數據技術在2016年繼續取得高速的發展，并且在大數據相關的每個細分的環節，都有不同的創新的點。讓我們來看看這一年，大數據技術的一些重要進展和趨勢。大數據 ...

谷歌的海量數據排序實驗史: 2016-04-12; 谷歌的海量數據排序實驗史自從相關工具創建以來，我們一直通過對海量的隨機數據執行排序來測試MapReduce。這種方式很受歡迎，因為生成任意數量的數據非常簡單，想要驗證輸出結果是否正確也很簡單。盡管最 ...

大數據盤點之Spark篇: 2016-01-13; 文 | 譚政來源 | 煉數成金作者簡介譚政，Hulu 網大數據基礎平臺研發。曾在新浪微博平臺工作過。專注于大數據存儲和處理，對 Hadoop、HBase 以及 Spark 等 ...

Hadoop無法解決的難題: 2015-12-20; Hadoop無法解決的難題因為項目的需要，學習使用了Hadoop，和所有過熱的技術一樣，“大數據”、“海量”這類詞語在互聯網上滿天亂飛。Hadoop是一個非常優秀的分布式編程框架，設計精巧而且目前沒有同級別同 ...

關于用戶行為幾類大數據計算_數據分析師: 2015-01-04; 關于用戶行為幾類大數據計算_數據分析師用戶行為類數據是最常見的大數據形式，比如電信的通話記錄、網站的訪問日志、應用商店的app下載記錄、銀行的賬戶信息、機頂盒的觀看記錄、股票的交易記錄、保險業的 ...

1/10計算資源，1/3耗時，Spark顛覆MapReduce保持的排序記錄_數據分析師: 2014-11-25; 1/10計算資源，1/3耗時，Spark顛覆MapReduce保持的排序記錄_數據分析師在過去幾年，Apache Spark的采用以驚人的速度增加著，通常被作為MapReduce后繼，可以支撐數千節點規模的集群部署。在內存 ...

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