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搜索关键字:数据处理    ( 4746个结果
页面弹出新图层,新图层处理完后,怎么实现原页面刷新
问题:从主页面通过标签 url连接,加载一个弹出层,在弹出层中进行数据处理,数据处理完后,显示成功同时跳转到另一个页面 怎么实现在关闭层页面后,原页面数据刷新?子窗口提交后跳转到一个空白页面,在此空白页面里加载父窗口重新加载echo '';
分类:其他好文   时间:2014-10-10 19:10:24    阅读次数:159
说说到底什么是数据分析?
数据分析是基于商业目的,有目的的进行收集、整理、加工和分析数据,提炼有价信息的一个过程。其过程概括起来主要包括:明确分析目的与框架、数据收集、数据处理、数据分析、数据展现和撰写报告等6个阶段。
分类:其他好文   时间:2014-10-10 12:33:04    阅读次数:163
python解决一些错误换行问题
有时候会碰到一些错误换行的数据,比如正确数据应该是: 20141010,aaa,bbb,ccc,ddd,eee 但是实际给过来的数据是: 20141010,aaa,bbb, ccc,ddd, eee 这样出现错误换行,在进行一些数据处理时就不能通过 解决办法: import re dfile=open('tt.txt','r') lists=[] for line in df...
分类:编程语言   时间:2014-10-10 11:07:14    阅读次数:191
Hadoop YARN的发展史与详细解析
带有 MapReduce 的 Apache Hadoop 是分布式数据处理的骨干力量。借助其独特的横向扩展物理集群架构和由 Google 最初开发的精细处理框架,Hadoop 在大数据处理的全新领域迎来了爆炸式增长。Hadoop 还开发了一个丰富...
分类:其他好文   时间:2014-10-09 17:05:07    阅读次数:264
Android SQLite基本用法
SQLite简介Google为Andriod的较大的数据处理提供了SQLite,他在数据存储、管理、维护等各方面都相当出色,功能也非常的强大。SQLite具备下列特点:1.轻量级使用 SQLite 只需要带一个动态库,就可以享受它的全部功能,而且那个动态库的尺寸想当小。2.独立性SQLite 数据库...
分类:移动开发   时间:2014-10-09 15:09:54    阅读次数:314
大数据时代带给我们的思考
1)大数据通过全局的数据让人类了解事物背后的真相。 2)大数据提供了同事物的连接,客观了解人类行为。 3)大数据有助于了解事物发展的客观规律,利于科学决策。 4)大数据计算提高数据处理效率,增加人类认知盈余。 5)大数据改变过去的经验思维,帮助人们建立数据思维。
分类:其他好文   时间:2014-10-09 14:37:23    阅读次数:367
【大数据论文笔记】大数据系统和分析技术综述
1、大数据处理与系统简介特征典型应用代表性的处理系统适用场景批量数据处理系统首要任务:1.利用批量数据挖掘合适的模式2.得出具体的含义3.制定明智的决策4.做出有效的应对措施5.实现业务目标1.数据体量巨大2.数据精确度高3.数据价值密度低1.互联网领域: a.社交网络 b.电子商务 c.搜索引擎2...
分类:其他好文   时间:2014-10-09 02:40:37    阅读次数:338
iOS开发入门教程_iOS开发视频教程
iOS开发入门教程 (Object-C、网络编程、多线程、蓝牙、二维码、Cocos2D、OpenGL)适合人群:初级课时数量:34课时用到技术:IOS,Object-C,OpenGL,XCode,Cocos 2D涉及项目:Cocos+2D、Game Kit蓝牙数据处理等咨询QQ:1840215592...
分类:移动开发   时间:2014-10-09 01:47:47    阅读次数:222
《SAS编程与数据挖掘商业案例》学习笔记之十九
继续《SAS编程与数据挖掘商业案例》学习笔记,本文侧重数据处理实践,包括:HASH对象、自定义format、以及功能强大的正则表达式 一:HASH对象 Hash对象又称散列表,是根据关键码值而直接进行访问的数据结构,是根据关键码值而直接进行访问的数据结构, sas提供了两个类来处理哈希表,用于存储数据的hash和用于遍历的hiter,hash类提供了查找、添加、修改、删除等方法,...
分类:其他好文   时间:2014-10-08 18:09:45    阅读次数:295
基于hadoop (map/reduce)的大规模分布式并行计算生产排程系统的设计
基于hadoop (map/reduce)的大规模分布式并行计算生产排程系统的设计        map/reduce是大数据处理的技术,它的思路是把大规模数据分成一个个小数据块,每个数据块由一个map任务来处理,处理的中间结果汇总到reduce,最后生成最终的处理结果,这个处理和汇总的过程是可以反复多次的,也就是map-reduce-map-reduce     基于map/redu...
分类:其他好文   时间:2014-10-06 13:19:00    阅读次数:127
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