Skywalking简单介绍 Skywalking是一个应用性能管理(APM)系统，具有服务器性能监测，应用程序间调用关系及性能监测等功能，Skywalking分为服务端、管理界面、以及嵌入到程序中的探针部分，由程序中的探针采集各类调用数据发送给服务端保存，在管理界面上可以查看各类性能数据。本文介绍 ...
分类：
Web程序 时间：
2020-08-24 16:37:08
阅读次数：
71
在机器学习的流程中数据挖掘是重要的一环。数据挖掘是从大量数据中提取隐藏的或未知，但可能有用信息的过程。今天给大家介绍10个最强的数据挖掘工具，欢迎小伙伴们收藏起来。1.KNIMEKNIME可以完成常规的数据分析，进行数据挖掘，常见的数据挖掘算法，如回归、分类、聚类等等都有。而且它引入很多大数据组件，如Hive，Spark等等。它还通过模块化的数据流水线概念，集成了机器学习和数据挖掘的各种组件，能够
分类：
其他好文 时间：
2020-08-24 16:32:14
阅读次数：
59
随着计算机技术的进步，越来越多的数据可以以较低的成本获得和存储。任何在线信息站点或设备都可以收集新的数据，括电子商务网站、RFID标签、网站、电子邮件、博客等。本文从结构化、非结构化和数据类型、数据库、数据挖掘和云数据等方面介绍了商业智能的应用。结构化、非结构化和数据类型：从广义上讲，数据可以分为结构化数据和非结构化数据。随着现代企业内外部数据的快速积累，结构化和非结构化数据对于商业智能的无缝分析
分类：
其他好文 时间：
2020-08-20 18:38:33
阅读次数：
68
随着信息时代的飞速发展，传统的信息已经不能正确地传输和存储大量的信息，数据挖掘工具的应用可以很好地解决这一问题。在保证信息准确性的同时，完成信息的传输和记录。目前，该技术已广泛应用于各个领域。信息技术的发展带动了软件工程产业的发展，而数据挖掘工具在软件工程中的应用，一方面可以促进软件工程的发展，另一方面可以充分发挥数据挖掘工具的价值。它可以分类和处理不同的信息和数据与传统的信息处理方法相比数据挖掘
分类：
其他好文 时间：
2020-08-07 21:47:22
阅读次数：
57
@ 前言 在最开始讲解JVM内存结构的时候有简单分析过方法的执行原理——每一次方法调用都会生成一个栈帧并压入栈中，方法链的执行就是一个个栈帧弹出栈的过程，本篇就从字节码层面详细分析方法的调用细节。 正文 解析 Java中方法的调用对应字节码有5条指令： invokestatic：用于调用静态方法。 ...
分类：
其他好文 时间：
2020-08-06 00:56:51
阅读次数：
87
文章来自：微信公众号【机器学习炼丹术】 1 什么是非均衡 分类(classification)问题是数据挖掘领域中非常重要的一类问题，目前有琳琅满目的方法来完成分类。然而在真实的应用环境中，分类器(classifier)扮演的角色通常是识别数据中的“少数派”，比如： 银行识别信用卡异常交易记录 垃圾 ...
分类：
其他好文 时间：
2020-08-03 00:52:13
阅读次数：
123
APM工具对比 本文转自：APM工具对比 市面上有很多分布式链路监控的工具，客观对比。 调研 市面上的APM（Application Performance Management）理论模型大多都是借鉴，Google Dapper论文。 我最近也在选取使用哪一个工具，这里的对比是在Spring Clo ...
分类：
编程语言 时间：
2020-07-29 15:24:09
阅读次数：
93
1.数据处理时缺失指怎么处理 2.L1和L2的区别 3.高维数据如何降维 4.特征处理，连续型和非连续性，给了个例子，年龄和user_id两个特征如何处理 5.LR了解吗，如何解决过拟合问题 6.如何评估模型结果，我把分类和回归分别解释，介绍各种评估方式的不足，还问了ROC曲线横纵坐标 7.Rand ...
分类：
其他好文 时间：
2020-07-28 22:38:27
阅读次数：
115
商业智能又称商业智慧或商务智能，简称：BI，指用现代数据仓库技术、线上分析处理技术、数据挖掘和数据展现技术进行数据分析以实现商业价值。一、BI软件可以连接不同各种数据库和文件的数据。无论是制作报表进行数据可视化请添加链接描述还是挖掘数据更深次的内涵，获取数据是企业进行一切数据分析的前提。数据是不断更新的，目前实际大部分企业是将数据存储在数据库中，使用数据库数据来制作报表，并且报表内容会随着数据库的
分类：
其他好文 时间：
2020-07-28 00:07:54
阅读次数：
135
数据分析基本流程 Python基本数据类型 Python各种括号的使用方式 数据分析基本流程 数据采集 数据挖掘 理解业务需求，对挖掘目标进行定义 理解数据：进行数据描述，数据质量验证 数据准备：收集数据（数据导入与导出）、数据清洗、数据集成 建模：选择和应用各种数据挖掘类型 数据可视化 报表工具 ...
分类：
编程语言 时间：
2020-07-26 15:04:48
阅读次数：
64
