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  • 来自专栏AI机器学习与深度学习算法

    机器学习入门 7-5 高维数据映射为低维数据

    前几个小节介绍了如何求一个数据集的前n个主成分。虽然我们求出了这些主成分代表的坐标轴的方向,但是这些数据集本身依然是n维数据,并没有进行降维的操作。 在这一小节,我们主要来介绍如何利用pca方法将原有的高维数据向低维数据进行映射。 一 高维数据向低维数据映射 ? 我们此时有一个m行n列的样本矩阵X,此时的X样本矩阵代表有m个样本n个特征。 二 低维数据映射回高维数据 ? 在第一个部分介绍了如何将高维的样本数据映射到低维的样本数据。选定了k个主成分,最终得到的低维样本矩阵Xk是k行n列。 而对于Wk来说,我们依然可以反过来将低维数据Xk恢复成原来的n维数据,恢复的过程其实也很简单。 此时降维后的数据矩阵Xk中每一行有k个元素,将这k个元素与Wk的每一列去做乘法。 首先通过主成分分析法得到Wk矩阵,然后通过样本矩阵X与Wk矩阵的转置的乘法操作,就可以从高维数据向低维数据的映射Xk; 当然得到的Xk与Wk相乘得到的就是从低维数据映射到高维数据Xm,当然虽然Xm和X的形状相同

    4.1K31发布于 2019-11-13
  • 来自专栏刷题笔记

    7-5 字符串循环左移

    点这里 7-5 字符串循环左移 输入一个字符串和一个非负整数N,要求将字符串循环左移N次。 输入格式: 输入在第1行中给出一个不超过100个字符长度的、以回车结束的非空字符串;第2行给出非负整数N。

    1.1K20发布于 2019-11-08
  • 来自专栏freesan44

    PTA 7-5 买地攻略 (25 分)

    数码城市有土地出售。待售的土地被划分成若干块,每一块标有一个价格。这里假设每块土地只有两块相邻的土地,除了开头和结尾的两块是只有一块邻居的。每位客户可以购买多块连续相邻的土地。

    23200发布于 2021-09-11
  • 来自专栏刷题笔记

    7-5 小字辈 (25 分)

    点这里 7-5 小字辈 (25 分) 本题给定一个庞大家族的家谱,要请你给出最小一辈的名单。

    91210发布于 2019-11-08
  • 来自专栏Kirin博客

    Pandas 数据对比

    语法 语法如下: pd.compare(other, align_axis=1, keep_shape=False, keep_equal=False) 其中: other:被对比数据 align_axis a 1.0 1.0 1 a 2.0 2.0 2 b 3.0 3.0 3 b NaN 4.0 4 a 5.0 5.0 ''' # 对数据进行修改以便进行对比 a 1.0 1.0 1 a 2.0 2.0 2 b 3.0 3.0 3 b NaN 4.0 4 a 5.0 5.0 ''' 修改数据 b 3.0 3.0 3.0 4.0 3 b b NaN NaN 4.0 4.0 4 a a 5.0 5.0 5.0 5.0 ''' 数据相同 此外,还可以使用df1.equals(df2)来对比两个数据是否一致,测试两个对象是否包含相同的元素。

    5.6K60发布于 2021-04-19
  • 来自专栏freesan44

    PTA 7-5 买地攻略 (25 分)

    数码城市有土地出售。待售的土地被划分成若干块,每一块标有一个价格。这里假设每块土地只有两块相邻的土地,除了开头和结尾的两块是只有一块邻居的。每位客户可以购买多块连续相邻的土地。

    33820编辑于 2021-12-06
  • 来自专栏以终为始

    7-5 堆中的路径 (25 分)

    7-5 堆中的路径 (25 分) 将一系列给定数字插入一个初始为空的小顶堆H[]。随后对任意给定的下标i,打印从H[i]到根结点的路径。 输出格式: 对输入中给出的每个下标i,在一行中输出从H[i]到根结点的路径上的数据。数字间以1个空格分隔,行末不得有多余空格。

    24520编辑于 2023-03-09
  • 来自专栏freesan44

    PTA 7-5 实验室使用排期 (25 分)

    受新冠疫情影响,当前大家的活动都必须注意保持充分的社交距离,国家实验室的使用也同样受到了严格的限制。假设规定任何一个时间点上,实验室内最多只能有 1 个人,且每个人都必须提前申请实验室的使用,只有申请被批准后才能进入。现给定一批第二天的实验室使用申请,你需要写个程序自动审批,使得能够被批准的申请数量最大化。

    66500发布于 2021-09-10
  • 数据展现工具对比

    开源数据展现工具主要分为两类:一类是给业务人员用的BI平台(拖拽式报表),另一类是给开发者用的可视化库(代码嵌入)。结合你所在的上海技术环境,我为你梳理了目前主流工具的选型对比。 一、核心选型速览工具名称类型核心标签上手难度适用场景ApacheSuperset​BI平台企业级、功能最强、支持大数据中高(需SQL)数据团队、替代Tableau、复杂分析Metabase​BI平台极简 、配置丰富中(前端基础)数据大屏、定制化报表、Web嵌入D3.js​代码库底层、自由度极高​高(需JS深度)学术研究、极度定制化图形二、BI平台对比(给业务用)如果你需要让产品、运营等非技术人员自己看数据 BI平台选型建议:要快和简单​→选Metabase要强和全​→选Superset主要给分析师用→选Redash三、可视化库对比(给开发用)如果你需要在自己的网页或系统中嵌入图表,或者做指挥大屏,选这类。 看数据规模:TB级数据建议Superset+大数据引擎(如ClickHouse);GB级数据Metabase足够。

    19510编辑于 2026-04-30
  • 来自专栏freesan44

    PTA 7-5 实验室使用排期 (25 分)

    受新冠疫情影响,当前大家的活动都必须注意保持充分的社交距离,国家实验室的使用也同样受到了严格的限制。假设规定任何一个时间点上,实验室内最多只能有 1 个人,且每个人都必须提前申请实验室的使用,只有申请被批准后才能进入。现给定一批第二天的实验室使用申请,你需要写个程序自动审批,使得能够被批准的申请数量最大化。

    51510编辑于 2021-12-06
  • 来自专栏刷题笔记

    【未完成】7-5 文件传输 (25 分)

    本文链接:https://blog.csdn.net/shiliang97/article/details/102727502 7-5 文件传输 (25 分) 当两台计算机双向连通的时候,文件是可以在两台机器间传输的

    45220发布于 2019-11-07
  • 来自专栏freesan44

    PTA 7-5 子串与子列 (25 分)

    子串是一个字符串中连续的一部分,而子列是字符串中保持字符顺序的一个子集,可以连续也可以不连续。例如给定字符串 atpaaabpabtt,pabt是一个子串,而 pat 就是一个子列。

    49940发布于 2021-09-10
  • 来自专栏freesan44

    PTA 7-5 子串与子列 (25 分)

    子串是一个字符串中连续的一部分,而子列是字符串中保持字符顺序的一个子集,可以连续也可以不连续。例如给定字符串 atpaaabpabtt,pabt是一个子串,而 pat 就是一个子列。

    42610编辑于 2021-12-06
  • 来自专栏大数据技术栈

    数据OLAP框架对比

    以上是在大数据处理方面常用的四种技术原理, 上面这些处理数据的方式极大程度的提高了单位时间内数据处理的能力, 但是其还是没有摆脱数据量和查询时间的线性关系。 Presto 本身并不存储数据,但是可以接入多种数据源, 并且支持跨数据源的级联查询。 Druid 支持低延时的数据摄取,灵活的数据探索分析, 高性能的数据聚合,简便的水平扩展。 适用于数据量大,可扩展能力要求高的分析型查询系统。 Druid解决的问题包括:数据的快速摄入和数据的快速查询。 Druid保证数据实时写入,但查询上对SQL支持的不够完善 MPP 和 预计算的 方式差异: MPP非常灵活, 其数据是基于数据表的分析, 支持数据实时导入实时分析, 并且可以查询任意想要查询的数据

    4.4K72发布于 2020-03-20
  • 来自专栏VBA 学习

    对比2个表数据

    假设有2列数据,现在需要对比列C与列A的数据,找出列C中不在列A中出现的数据,并输出到E列: ? rowC, 1).Value '声明存储结果的数组 Dim result() As Variant '数组使用一定要明确定义大小 '结果数组肯定不会超过C列的数据数量 Dim resultCount As Long resultCount = 1 '标题占用1个 '用循环找出列C中不在列A中出现的数据 Dim i As Long , j As Long '数据是从第2行开始的 For i = 2 To rowC '判断C列的每一个数据在A列中是否出现了 For j = 2 To rowA Next '如果A列不是Exit For结束的,这时候j的值会等于rowA+1 If j = rowA + 1 Then '说明是在A列没有出现的数据

    78740发布于 2020-07-28
  • 来自专栏刷题笔记

    【未完成】7-5 对称排序 (25 分)20分

    本文链接:https://blog.csdn.net/shiliang97/article/details/101473181 7-5 对称排序 (25 分) 你供职于由一群丑星作为台柱子的信天翁马戏团

    64920发布于 2019-11-08
  • 来自专栏Java工程师成长之路

    powerdesigner两数据对比

    1. powerdesigner两数据对比 1.1. 问题 position属性不一致,但这并不影响两数据库的结构,我们不需要把它当警告显示出来 ? 1.2. 解决办法 ?

    1.4K20发布于 2020-02-14
  • 来自专栏域名资讯

    .COM企业域名数据对比

    如今,能供企业选择的域名后缀类型实在太多,然而.COM域名还是受很多企业青睐,近日外媒披露的一个数据就证明了这一点。    [图片]   Techstars投资的这些公司,有的已经成为了规模较大的成功企业,而在近日公布的一组数据中,我们倒是可以发现Techstars所投资的541家创业公司都喜欢什么类型的域名:   一 :据了解,这份来自于Crunchbase上市的541家公司的数据,它们的平均创业年限在5年左右,比较年轻的公司是Stackery。 二:数据显示,其中有14家公司选择使用“Get +关键字”.COM域名,如GetDrizzle.com。

    6.8K00发布于 2017-12-01
  • 来自专栏大数据成神之路

    数据同步工具之FlinkCDCCanalDebezium对比

    本文把市面上常见的几种开源产品,Canal、Debezium、Flink CDC 从原理和适用做了对比,供大家参考。 对比常见的开源 CDC 方案,我们可以发现: 对比增量同步能力: - 基于日志的方式,可以很好的做到增量同步; - 而基于查询的方式是很难做到增量同步的。 对比全量同步能力,基于查询或者日志的 CDC 方案基本都支持,除了 Canal。 而对比全量 + 增量同步的能力,只有 Flink CDC、Debezium、Oracle Goldengate 支持较好。 在数据转换 / 数据清洗能力上,当数据进入到 CDC 工具的时候是否能较方便的对数据做一些过滤或者清洗,甚至聚合?

    16.6K87发布于 2021-10-27
  • 来自专栏大数据开发

    数据开发-HBase关系对比

    今天给大家带来的是大数据开发-HBase关系对比,相信大家也都发现了,有很多框架的用处都差不多,为什么只用这个而不用那个呢? 这就是两者之间的一些不同之处的对比,然后选择一个最适用的,本期就是关系对比,为什么它最适用! HBase 中支持的数据类型:byte[](底层所有数据的存储都是字节数组) 5.主要用来存储结构化和半结构化的松散数据。 5.使用表状存储,支持MapReduce,依赖HDFS 6.优化了多次读,以及多次写 hb67add29012eac247e6e00be3444eb88.png 三、RDBMS与HBase的对比 7.一般都是分布式的 8.HBase不支持事务 9.不支持Join HB7add29012eac247e6e00be3444eb88.png 好了以上就是本期的所有内容了,大数据开发的关系对比了解的清楚才能更好的选择适合自己的

    93630发布于 2021-04-29
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