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行业领军大数据与AI实战.zip

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简介:
本书聚焦于大数据和人工智能领域的前沿技术及应用案例,结合实际操作指导读者掌握相关技能,旨在培养具备实战能力的数据科学家和技术专家。 本段落深入探讨了九大行业领军企业在云上大数据及AI领域的实践应用,并详细分析了大数据在直播、多媒体、新零售、物联网、金融科技、家居服务、互联网以及泛娱乐等行业的具体应用场景,通过顶级企业的实际案例进行讲解,帮助读者快速理解企业的大数据实施策略。

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客服
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  • AI.zip
    优质
    本书聚焦于大数据和人工智能领域的前沿技术及应用案例,结合实际操作指导读者掌握相关技能,旨在培养具备实战能力的数据科学家和技术专家。 本段落深入探讨了九大行业领军企业在云上大数据及AI领域的实践应用,并详细分析了大数据在直播、多媒体、新零售、物联网、金融科技、家居服务、互联网以及泛娱乐等行业的具体应用场景,通过顶级企业的实际案例进行讲解,帮助读者快速理解企业的大数据实施策略。
  • 字水务——者描绘转型蓝图
    优质
    数字水务作为行业先锋,致力于通过智能化技术革新传统水务管理模式,引领行业向高效、可持续方向发展,绘制未来转型宏伟蓝图。 数字化水务:行业领袖勾勒转型之路
  • 基于Python的金融分析
    优质
    本书深入浅出地讲解了如何利用Python进行金融行业的数据分析与应用,涵盖数据处理、建模及可视化等实战技能。适合初学者和专业人士阅读。 金融行业大数据挖掘分析实战教程涵盖了文档、代码以及所需软件的集合。
  • 自助建站系统 1.2.130907 多用户版
    优质
    行业领军自助建站系统 1.2.130907 多用户版是一款专为中小企业量身打造的高效网站建设工具,支持多用户协同工作与管理,让网站搭建更加灵活便捷。 行业之星网站建设系统是一款面向企业的免费开源自助建站工具,它改变了传统的企业网站构建方式。使用该系统的企业无需编写程序或网页、学习相关语言或者寻找第三方代为管理网站。只需具备基本的打字技能,即可在线完成整个建站过程。 更新内容如下: 1. 后台编辑器更换为KindEditor。 2. 修改了后台文章系统的图片上传机制。 3. 优化了后台管理系统结构。 4. 解决了一些已知的问题和错误。 主要功能特色包括: - 简单易用的内容管理(CMS)系统 - 完整的在线销售平台 - 内部费用管理和销售申报解决方案 - 支持为子站分配不同的顶级域名 行业之星网站服务系统的具体特点有: 1. 用户可以申请独立域名进行自助建站。 2. 灵活自定义日常维护栏目及导航条设置。 3. 提供可编辑修改的模板选项。 4. 伪静态支持(需Apache环境)。 5. 支持TAG关联文章与产品,以及调查功能集成于文章中。 6. 包含产品销售、经销商历史报价记录等功能模块。 7. 允许建立独立的经销商网站,并展示品牌列表和代理商推广建站服务。 8. 提供常规CMS所需的功能如留言评论系统、顶踩机制及转发分享等工具。 9. 会员管理与购物汇款管理系统。 安装步骤: 1. 将文件上传至目标服务器目录下。 2. 对于Linux用户,需要将config.inc.php以及images, templates, themes和data这几个目录设置为777权限(若使用虚拟主机,则可能需联系服务提供商进行相应更改)。 3. 访问 http://******/install 执行简易安装程序。 4. 安装完成后,请重新调整 data/config.inc.php 文件的读写权限至 644 或者根据实际需求设置为其他安全级别。 为了启用伪静态功能,还需在Apache配置文件中开启 mod_rewrite 模块,并确保.htaccess 文件正确设置了相应的规则。
  • Spark应用三部曲源码资料.zip
    优质
    本资源为《Spark大数据商业应用实战三部曲》配套源码及学习资料合集,包含代码示例、实验数据和教程文档等,助力开发者深入掌握Spark在实际项目中的运用。 《Spark大数据商业实战三部曲》源码及资料包括书中各章节使用的文件、资料和代码。
  • 项目代码.zip
    优质
    该资源包含多个基于Python和Java的大数据实战项目源代码,涵盖数据分析、机器学习及数据挖掘等领域,适用于初学者实践与进阶学习。 在大数据实战项目中,代码和web文件的编写是至关重要的环节。通过这些项目的实施,可以更好地理解和掌握大数据技术的实际应用技巧,并且能够解决实际问题。每个步骤都需要精心设计以确保数据处理的有效性和准确性。同时,在开发过程中需要不断测试和完善相关功能模块,以便于最终实现高效可靠的大数据解决方案。
  • Sqoop导入用户为分析案例
    优质
    本课程聚焦于利用Apache Sqoop工具进行高效的数据迁移,并结合实际案例深入探讨大数据环境下用户行为分析的方法和技术。 实战Sqoop数据导入及大数据用户行为案例分析(全套视频+代码+工具+课件讲义)内容包括: 1. CDH版本框架的介绍 2. CDH版本框架的环境部署 3. Sqoop的介绍及其实现原理 4. Sqoop的安装部署及连接测试 5. 使用Sqoop将MySQL数据导入到HDFS(一) 6. 使用Sqoop将MySQL数据导入到HDFS(二) 7. Sqoop中的增量导入与Sqoop job 8. 将MySQL数据通过Sqoop导入至Hive表中 9. Sqoop的导出及脚本使用方式介绍 10. 动态分区实现案例分析 11. 源表分区加载创建案例分析 12. 使用Sqoop进行指标数据分析与导出
  • Spark完整版
    优质
    本书全面解析了如何在企业环境中利用Apache Spark进行高效的大数据处理与分析,涵盖从基础到高级的各种应用案例和技术细节。 在学习了基础知识之后,感觉还需要一些练习来巩固所学内容。这是一个值得考虑的方向。
  • 基于Hadoop的例.zip
    优质
    本资源为《基于Hadoop的大数据实战实例》压缩包,内含大数据处理与分析案例教程,涵盖Hadoop框架应用、数据清洗及分布式计算等内容。 《基于Hadoop的大数据实战详解》 在当今信息爆炸的时代,大数据已经成为企业决策、科学研究和社会治理的重要工具。而Hadoop作为开源的分布式计算框架,无疑是处理海量数据的理想选择之一。本段落将深入探讨Hadoop在大数据实战中的应用,并阐述如何通过Hadoop实现人工智能的实际落地。 一、Hadoop基础与原理 Hadoop是Apache基金会的一个开源项目,其核心包括HDFS(Hadoop Distributed File System)和MapReduce。HDFS是一种分布式文件系统,它能够把大量数据分散存储于多台廉价服务器上,提供高容错性和高可用性保障。而MapReduce则是一种并行处理模型,适用于大规模数据集的计算任务,将大任务分解为多个小任务进行并行处理。 二、Hadoop与大数据实战 1. 数据采集:在大数据的实际应用中,首先需要收集各种类型的数据来源,如Web日志、传感器信息及社交媒体等。通过使用Hadoop提供的Flume或Nifi工具可以高效地从不同源头汇聚这些数据。 2. 数据存储:Hadoop的HDFS提供了高容错性的数据存储机制,非常适合大规模非结构化数据的存放需求。借助于这种分布式文件系统,可以在集群内实现冗余备份以确保数据的安全性与可靠性。 3. 数据处理:MapReduce是Hadoop用来处理大量原始数据的核心技术,在这个过程中首先会将这些资料拆分成键值对的形式,并分配到各个节点上进行初步的计算工作;随后在Reduce阶段则会对上述结果进一步汇总,生成最终输出。此外,还有Pig、Hive等工具提供更高层次的数据处理和分析能力。 4. 数据分析:Hadoop支持众多数据分析工具如Mahout(用于机器学习),Spark(用于实时分析)以及NoSQL数据库系统如HBase或Cassandra以实现高效的查询操作。 三、Hadoop与人工智能 对于AI的发展而言,大数据的支持至关重要。作为大数据处理平台的代表之一,Hadoop为推动人工智能的应用提供了坚实的基础架构支持: 1. 训练模型:在机器学习领域内需要大量数据来训练算法模型;而利用Hadoop可以轻松应对PB级的数据量挑战。 2. 特征工程:借助于Hadoop还可以帮助完成特征提取及预处理工作,从而为机器学习提供有效的输入信息。 3. 模型优化:通过MapReduce的并行计算能力能够迅速评估和调整模型参数设置,加快训练过程的速度。 4. 预测服务:结合YARN资源管理和调度功能,可以实现大数据驱动下的智能应用支持,在线预测服务得以有效运行。 综上所述,Hadoop是大数据处理的关键技术,并为AI提供了强有力的支持。从数据采集、存储到处理和分析的每一个环节中都发挥着重要作用。掌握好Hadoop的相关知识与技巧对于推进人工智能项目的实施具有重要意义;同时还可以结合Spark、HBase等其他组件构建出更加高效灵活的大数据解决方案,满足各种复杂场景下的需求。
  • Spark分析指南.zip
    优质
    《Spark大数据分析实战指南》是一本深入介绍Apache Spark技术及其应用的书籍。书中不仅详细讲解了Spark的核心概念和架构原理,还提供了丰富的实践案例,帮助读者掌握如何利用Spark进行高效的大数据分析与处理。适合数据科学家、工程师及相关领域的专业人士阅读学习。 《Spark大数据分析与实战》是一本针对大数据处理领域中的Spark框架的综合教程,旨在帮助读者深入理解和掌握Spark的核心概念、架构及其在实际项目中的应用。 作为一款快速、通用且可扩展的大数据处理引擎,近年来由于其高效的数据处理能力和丰富的生态系统,在业界得到了广泛的应用。Spark的一个核心特性是内存计算模型,这使得它在大规模数据处理中比传统的Hadoop MapReduce具有显著的速度优势。Spark的主要组件包括:Spark Core、Spark SQL、Spark Streaming、MLlib(机器学习库)和GraphX(图计算)。这些组件共同构建了一个强大的大数据分析平台,支持批处理、交互式查询、实时流处理及复杂的机器学习任务。 1. **Spark Core** 是基础部分,提供了分布式任务调度与内存管理机制。RDD(弹性分布式数据集)是其核心抽象概念,是一种不可变的数据集合,在集群中进行并行操作。RDD的操作包括转换和行动:前者创建新的RDD;后者触发计算,并返回结果。 2. **Spark SQL** 是 Spark 的SQL接口,它允许用户使用SQL或DataFrame/Dataset API处理数据,无缝集成结构化及半结构化的数据。DataFrame是基于Spark SQL的抽象概念,提供了类似SQL查询的能力;而Dataset则是DataFrame的类型安全版本,提供更强的编译时检查。 3. **Spark Streaming** 提供了微批处理模型来处理实时数据流。它将连续的数据流分解成小批次,并利用 Spark Core 的批量处理机制进行处理。这种方式既保留了 Spark 高速处理的能力,又实现了对实时数据的响应。 4. **MLlib** 是一个机器学习库,包含多种算法(如分类、回归、聚类和协同过滤等),以及模型选择与评估工具。支持管道及 Pipeline API 简化了机器学习流程构建和管理。 5. **GraphX** 是 Spark 的图计算框架,用于处理图数据结构并执行图算法。提供了创建、操作和分析图数据的API。 教程实战部分可能涵盖以下内容: 1. 安装与配置Spark环境(包括单机模式、本地多节点及Hadoop集群部署)。 2. 使用Scala、Python或Java编写Spark程序,通过实例展示如何读取、转换以及写入数据。 3. Spark SQL的应用:如创建DataFrame执行SQL查询,并连接到Hive仓库进行大数据分析。 4. 利用Kafka或Flume等来源的实时数据分析使用Spark Streaming处理流式数据。 5. 使用MLlib训练模型,调整参数并评估性能。 6. 图计算案例(例如社交网络分析、推荐系统)应用GraphX。 通过本教程的学习,读者不仅能理解 Spark 的基本原理,还能掌握如何在实际项目中运用它进行大数据分析,并提升数据分析和决策支持的能力。