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搜索关键字:数据支持    ( 282个结果
Pandas
是一种构建于Numpy的高级数据结构和精巧工具,快速简单的处理数据。 支持自动或明确的数据对齐的带有标签轴的数据结构 整合的时间序列功能 以相同的数据结构来处理时间序列和非时间序列 支持传递元数据(坐标轴标签)的算术运算 ...
分类:其他好文   时间:2019-10-12 01:47:08    阅读次数:134
tensorflow2.0新特性
Tensorflow2.0相比于以往版本,有着极大的区别;最明显的区别可以用三字词来概括:更简单,更易用,更强大。 接下来让我们一起见证下不一样的地方吧! 一、使用tf.data加载数据 使用tf.data创建的输入管道读取训练数据;支持从内存(Numpy)方便地输入数据; 二、使用tf.keras ...
分类:其他好文   时间:2019-10-10 16:10:54    阅读次数:103
javascript权威指南第20章 JSON
//20.1 语法 //JAVASCRIPT 是对JSON数据支持的。 //JSON 可以申明三种类型的值 简单值("hello world") 对象({"name":"maosi"}) 数组(["a","b","c"]) //20.1.2 json对象 var person = { "name":... ...
分类:编程语言   时间:2019-09-14 13:53:30    阅读次数:102
【转】md01 与md02的区别
https://blog.csdn.net/chbvb4302/article/details/91791476MD01和MD02对同一个物料运行结果不一致原因执行MD01 需要表mdvm(MRP文件中的条目)的数据支持,mdvm中没有的条目的物料将不能执行总计划。具体是无法执行FORM SELEC... ...
分类:其他好文   时间:2019-09-02 11:17:33    阅读次数:126
keggle项目 之 TMDb电影最赚钱电影有那特征
一, 提出问题 本案例来源于kaggle上的TMDB 5000 Movie Dataset数据集,为了探讨电影数据可视化,为电影的制作提供数据支持,主要研究以下几个问题: 电影类型如何随着时间的推移发生变化的? 电影类型与利润的关系? Universal和Paramount两家影视公司的对比情况如何 ...
分类:数据库   时间:2019-09-02 00:03:14    阅读次数:496
4399社招数据岗
Web开发-数据研发工程师 岗位描述 1、从事互联网海量数据挖掘分析系统的开发 2、完成海量数据挖掘分析工作,并能快速获取有效数据进行异常数据排查3、进行数据分析平台的构建、对业务部门提供数据支持服务 岗位描述 1、从事互联网海量数据挖掘分析系统的开发 2、完成海量数据挖掘分析工作,并能快速获取有效 ...
分类:其他好文   时间:2019-08-31 01:15:57    阅读次数:132
Python开始学习的总结
1.第一个程序Hello world ...
分类:编程语言   时间:2019-08-27 17:32:48    阅读次数:81
MySql中的锁
mysql 数据支持表级锁,也支持行级锁,但是myIsam 存储引擎只支持表级锁,innodb存储引擎支持行级锁。 表级锁的使用语法为: 加 表级读锁 lock table t_user(表名) read; 加表级写锁:lock table t_user write; 释放锁:UNLOCK tabl ...
分类:数据库   时间:2019-08-22 09:13:51    阅读次数:80
NetworkX是一个图论与复杂网络建模工具
NetworkX是一个图论与复杂网络建模工具,采用Python语言开发, 内置了常用的图与复杂网络分析算法,可以方便的进行复杂网络数据分析、仿真建模等工作。 (1)NetworkX支持创建简单无向图、有向图和多重图; (2)内置许多标准的图论算法,节点可为任意数据; (3)支持任意的边值维度... ...
分类:Web程序   时间:2019-08-16 18:27:09    阅读次数:122
小记---------maxwell 一个可以实时读取mysql二进制日志binlog,并生成JSON格式的消息,作为生产者发送给kafka,Redis,文件或其他平台的应用程序
maxwell主要提供了下列功能 支持 SELECT * FROM table 的方式进行全量数据初始化 支持在主库发生failover后,自动回复binlog位置(GTID) 可以对数据进行分区,解决数据倾斜问题,发送到kafka的数据支持database,table,column等级别的数据分区 ...
分类:数据库   时间:2019-08-06 20:01:54    阅读次数:438
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