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【数道云大数据】Hadoop大数据技术有什么市场价值?2019年Hadoop大数据技术7大应用领域

由于国家对大数据、AI等等技术的关注,在多次发展规划中都提高了大数据技术,因此大数据技术对于这个时代的发展来说至关重要,大数据也正处于发展期、巩固期,基于已有的技术去完善和不断的发展大数据技术产品,满足互联网不符按发在的需求,使国家的技术产业得到进步和发展。

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BR-MLP基于spark+Hadoop分布式数据挖掘解决方案功能剖析

BR-MLP是基于大数据BR-ODP的分布式数据挖掘平台,基于Hadoop和Spark技术,支持海量数据挖掘。提供数据源、数据预处理、特征工程、统计分析、机器学习……组件。

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2019国内外大数据挖掘工具有哪些?有什么特点?

数据挖掘工具是使用大数据挖掘技术从互联网的海量数据中发现、采集并挖掘出有有价值数据一种软件。利用特定的技术,例如:Hadoop、Spark……实现对互联网非机构化的大数据进行挖掘并获得正确、有价值数据的一种快速、便捷的方法。

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智慧零售转型路上举棋不定?不如看看他们是怎么做的 | CCF-GAIR 2019

过去两年里迎来高光时刻的那些零售企业究竟是如何进行技术创新和落地的呢?学术的高山之巅又有哪些“玄铁”可以锻造成零售企业手中的重剑呢?

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Python为什么流行?Python代码能实现哪些有趣的功能

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3、web爬虫,scrapy模块介绍与使用

Scrapy是一个为了爬取网站数据,提取结构性数据而编写的应用框架。

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机器学习工具、平台汇总

1. 平台和系统 TensorFlow — TensorFlow 是谷歌的第二代机器学习系统,内建深度学习的扩展支持,任何能够用计算流图形来表达的计算,都可以使用 TensorFlow PaddlePaddle — 百度研发的深度学习平台,具有易用,高效,灵活和可伸缩等特点,为百度内部多项产品提供深度学习算法支持 Apache SINGA — SINGA 是基于大型数据集训练,大型深度学习模块的常规分布式学习平台。

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