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自学的道路上自己挖掘、可提供自学的网站与大家一起分享
所属栏目：[大数据] 日期：2021-01-09 热度：63
我这边分享的网站也只是部分，要是你有其他好的学习网站，欢迎留言在我的评论里哦，分享是美德~ demo小样的相关网站： http://www.eoeandroid.com/forum-23-1.html? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?eoe安卓开发 http://www.itlanbao.com/codes.aspx#1,0[详细]
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顶点着色器和像素着色器的数据处理流程
所属栏目：[大数据] 日期：2021-01-09 热度：115
顶点着色程序从GPU前端模块（寄存器）中提取图元信息（顶点位置、法向量、纹理坐标等），并完成顶点坐标空间转换、法向量空间转换、光照计算等操作，最后将计算好的数据传送到指定寄存器中；然后片断着色程序从中获取需要的数据，通常为“纹理坐标、光照信息[详细]
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51nod 1028 大数乘法 V2
所属栏目：[大数据] 日期：2021-01-09 热度：131
标准做法是FFT，偷懒用了java。。。 import java.util.*;import java.math.*;public class acm {public static void main(String[] args){BigInteger a,b;Scanner input=new Scanner(System.in); while(input.hasNextBigDecimal()){ a=input.nextBigInteger([详细]
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51nod 1029 大数除法
所属栏目：[大数据] 日期：2021-01-08 热度：154
java大法过的。。。。 import java.util.*;import java.math.*;public class acm {public static void main(String[] args){BigInteger a,b,c,d;Scanner input=new Scanner(System.in); while(input.hasNextBigDecimal()){ a=input.nextBigInteger(); b=inpu[详细]
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大数据处理：关于hadoop
所属栏目：[大数据] 日期：2021-01-08 热度：131
Hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构。 用户可以在不了解分布式底层细节的情况下，开发分布式程序。充分利用集群的威力进行高速运算和存储。 [1] ??Hadoop实现了一个分布式文件系统（Hadoop Distributed File System），简称HDFS。HDFS有[详细]
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AndroidNative层文件解析漏洞挖掘指南
所属栏目：[大数据] 日期：2021-01-08 热度：108
| 导语? 本文以手Q的一次文件解析类漏洞挖掘为例，叙述了Android Native层文件解析类型漏洞挖掘的过程 手Q这个应用从功能来说十分的庞大，如果使用类似MFFA的框架去挖掘文件解析类漏洞，效率低，而且文件入口在哪儿、如何利用脚本进行自动化都是非常大的问题[详细]
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布尔财经想做金融领域的今日头条，并从信息中挖掘交易机会
所属栏目：[大数据] 日期：2021-01-08 热度：133
布尔财经可以提供200多个单一主题的回归测试，平均准确率也在60%左右。在选股方面，布尔财经的模型可以做到在题材股爆发行情中段给出信号，帮助投资者获取爆发行情末段的超额收益。 文 | 老扎 上世纪七十年代美国宇航局NASA裁员缩减开支，一大批火箭科学家失[详细]
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利用UDW构建企业级数据仓库和BI系统
所属栏目：[大数据] 日期：2021-01-08 热度：79
背景 随着大数据应用的发展与普及，越来越多的企业认识到企业运行中所产生数据本身也是一种高价值资产。并且，商业智能在企业的经营与决策中所扮演的角色，既可以是操作层中的数据指导，也可以是战术层与战略层上的决策顾问。 商业智能——即Business Intell[详细]
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Thinking in BigData（六）大数据技术核心之ETL
所属栏目：[大数据] 日期：2021-01-08 热度：81
? 前几篇文章都是根据自己所见所知，在前人的基础上加以整合，对大数据概念有了初步的了解。接下来的四篇文章，抛开大数据的概念与基本知识，进入核心。我们从： 数据采集、数据存储、数据管理、数据分析与挖掘 ，四个方面讨论 大数据在实际应用中涉及的技术[详细]
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Elastic Stack （ELK 5）- 运维数据分析系统
所属栏目：[大数据] 日期：2021-01-08 热度：140
概述 本文将简单介绍运维数据分析系统 Elastic Stack，并描述其基础部署过程。 简介 ELK（Elasticsearch + Logstash + Kibana）用于日志集中分析系统，Elasticsearch 用于存储、搜索、分析数据，Logstash 用于接收并处理数据，Kibana 提供 Web UI 管理数据，[详细]
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生态环境大数据分析应用示范平台总结
所属栏目：[大数据] 日期：2021-01-08 热度：156
生态环境大数据分析应用示范平台总结 1、前言 这个项目从2015年12月开始到2016年11月结束，历时一年，一年的时间有接近八个月的时间我待在呼和浩特。经历了冷暖交替，基本熟悉了当地的饮食生活习惯，结束的时候真有点依依不舍。这是第一个独立负责完成的项目[详细]
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四种BI 开源工具介绍-SpagoBI,openI,JasperSoft,Pentaho
所属栏目：[大数据] 日期：2021-01-08 热度：104
1 BI系统的简述 从技术角度来说 BI 包含了 ETL、DW、OLAP、DM等多环节。简单的说就是把交易系统已经发生过的数据，通过ETL工具抽取到主题明确的数据仓库中，OLAP后生成Cube或报表，透过Portal展现给用户，用户 利用这些经过分类、聚集、描述和可视化的数据，[详细]
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神经网络：请不要开始就让我sigmoid(wTx)，谢谢！
所属栏目：[大数据] 日期：2021-01-08 热度：125
神经网络：请不要开始就让我sigmoid(wTx)，谢谢！ 引子 学习机器学习，翻阅了一些神经网络的文章，上来就是sigmoid ( 1 / ( 1 + e x p ( x ) ) )和W T X，让不少初学者摸不着头脑。一些市面上评价很高的机器学习的书也是直接开始sigmoid和收敛性的讨论，想踏[详细]
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数据处理之one-hot
所属栏目：[大数据] 日期：2021-01-02 热度：124
分类方法，通常需要把数据的各个属性转换为一个向量表示，这样每条数据的特征就是一个向量，向量上的每个维度就表示了一个特征属性。 但是如果要转换的数据包含了3种属性，比如身高，体重，年龄。A是女，168cm，70kg，30岁；B是男，180cm，90kg,20岁，那么直[详细]
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米斯特白帽培训讲义 挖掘篇 厂商寻找
所属栏目：[大数据] 日期：2021-01-02 热度：145
米斯特白帽培训讲义 挖掘篇 厂商寻找 讲师：gh0stkey 整理：飞龙 协议：CC BY-NC-SA 4.0 厂商是什么 厂商可以是一个网站（Web 应用），或者一段程序（PC、移动应用）。从白帽子的角度来说，两个都是厂商，都可以挖掘。 基于漏洞平台的寻找 现在国内有三大漏[详细]
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七牛数据处理再添新兵——图片瘦身
所属栏目：[大数据] 日期：2021-01-02 热度：90
我们现在已经很难想象，图片的出现，竟然只是作为分割文字和缓解疲劳的工具。 随着智能手机的普及，以及像 in、nice 这样以分享图片为主的应用的流行，人们记录生活、分享感悟的方式不再局限于文字，而是逐渐被拍照取代，拍照也不需要那么刻意为之。 无疑，[详细]
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[bigdata-007] Hortonworks HDF搭建流程
所属栏目：[大数据] 日期：2021-01-02 热度：100
1. hdf docker搭建 1.1 hdf的镜像xemuliam/hdf 镜像链接 https://hub.docker.com/r/xemuliam/hdf/ 下载镜像： docker pull xemuliam/hdf 1.2 创建容器 docker run --name dck-hdf-8080 -p 8080:8080 -d xemuliam/hdf 1.3 进入容器bash交互 docker exec -it d[详细]
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BI工具选型指标，如何选择好的BI工具
所属栏目：[大数据] 日期：2021-01-02 热度：98
随着信息化的发展，越来越多的企业将商业智能 BI 的部署列入了企业信息化建设的下期目标， BI 市场需求的日益旺盛，也催生了 BI 厂商激烈的市场竞争，带动了国内 BI 工具技术的发展及成熟。 那么作为一个正在或者即将要进行 BI 工具选型的企业，面对百花齐放[详细]
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如何正确理解商业智能（BI）？
所属栏目：[大数据] 日期：2021-01-02 热度：78
为了让读者更加清晰地把BI与MIS系统区别开来，本文讨论了BI与DSS（决策支持系统）、EIS（经理执行系统）的主要区别。最后，本文分析了制约BI健康发展的若干因素。 引言 ??? 商业智能（BI）是目前在国外企业界和软件开发界受到广泛关注的一个研究方向。可以用[详细]
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BI选型流程建议
所属栏目：[大数据] 日期：2021-01-02 热度：165
一、成立选型小组 ? ? ? ? 成立选型小组是企业确定进行软件选型所需要做的第一步。选型小组将负责整个软件选型过程的执行。选型小组成员至少包括公司副总以上领导一名、 CIO 一名、业务负责人一名。 二、评估需求 ? ? ? ? 评估需求是指企业成立 BI 选型小组[详细]
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BI离不了报表
所属栏目：[大数据] 日期：2021-01-02 热度：190
前不久写了一篇文章：报表 ?VS BI ，指出，报表不等于 BI 。这几天碰到一个客户，让我不得不说出另外的一句话，那就是， BI 离不了报表。 ? ? ??演示中，客户的领导发表意见：你们这个还是报表，我们要的不是报表。比如库存，不同的地方的库存标准是不一样的[详细]
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企业是否真的需要BI？
所属栏目：[大数据] 日期：2021-01-02 热度：174
这是一个发人思考的问题。 BI 对很多人而言或许还是太过高深，换个角度来问比较容易理解：贵公司需要数据分析吗？财务分析、成本分析或者市场分析？贵公司需要好的分析工具来加速分析的速度吗？如果上述的两个答案是肯定的，贵企业是需要 BI 的。 ? 简单地说[详细]
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有了ERP，还缺什么？
所属栏目：[大数据] 日期：2021-01-02 热度：193
一、 报表分析方面需要优化 ERP 是一个事务处理系统，它的重点在于进行业务的过程记录与控制，在报表分析处理方面有着先天的缺陷： （ 1 ）无法实现不同管理角色的分析要求 中虽然有着大量的报表，却无法按不同管理角色来个性化设置分析平台，同时，繁琐的查[详细]
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传统BI为什么注定会失败？
所属栏目：[大数据] 日期：2021-01-02 热度：52
? ? 华联商超数据中心总监付立虎曾经讲过这样一个故事：北京华联作为国内大型商业超市，每天来自全国门店的交易数据有千万条，每年仅用户购买的数据累计就超2TB，对于数据分析应用的需求非常强烈。 ????为此，华联在2008年专门引入SAP的BW系统用于数据分析，[详细]
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深度挖掘基金经理的座驾和基金投资风险之间的关系
所属栏目：[大数据] 日期：2021-01-02 热度：115
本文转自： 量化24小时 已获取官方授权，如需转载，请与原作者联系。 如果一定要贴标签的话。。。。。。 以上是两位基金经理。你的钱会投给谁呢？ 这是一个严肃的学术问题，有不少学者研究了sensation seeking和投资风格之间的关系。今天，我们带来的这篇文[详细]
