回答:如何快速成为数据分析师?不建议急于求成,所谓快速仅仅是入门而已,想要真正成为数据分析师恐怕需要到实际工作中去历练。下面给出一些建议。数据分析师需要的技能大致有这些:Excel、SQL、统计学及SPSS、Python/R等。建议从Excel开始,因为Excel是使用最多,也是最强大的数据分析工具,入门简单,因为大部分人都接触过Excel。ExcelExcel分为四块:公式+技巧+数据透视表+图表。先...
回答:以oracle为例:SELECT * FROM(SELECT A.*, ROWNUM RNFROM (SELECT rs.student_id,count(1) FROM relationship rs group by rs.student_id order by count(1) desc) AWHERE ROWNUM = 0
回答:既然两个表的结构一模一样,如果想统计人名出现的总数,可以将两个表先用union all合并到一起,然后再对其进行统计。例如,有下面两个表:成绩表A、成绩表B,这两个表的结构是完全一样的,分别都有20条记录,但两个表有部分记录是重复的:如果将两个表合并到一起,可以使用union all。注意,这里必须加上all,否则,那些重复的记录就会被排除掉了,从而导致出现的总数不准确。例如,下面的语句没有加al...
...每次得到的图像大小都降为前一张大小的一半,最后得到一组降采样的图像。降采样的目的是为了综合所有不同清晰度的图像进行关键点提取,这种关键点携带了不同清晰度的信息,对缩放具有不变性。 高斯差分算子(Difference of...
...来自不同的浏览器版本)。 请留意这个问题。 窥探数字第一组要关注的结果是每一种框架需要多长的时间在一个大型表格上进行各种操作,例如创建行,删除行等等。重要的一点是,这些是有键框架的数据结果。以下是来自 Stefa...
我们在上一篇介绍了 NumPy,本篇介绍 pandas。 pandas入门 Pandas 是基于Numpy构建的,让以NumPy为中心的应用变的更加简单。 pandas的数据结构介绍 Series 由一组数据(各种 NumPy 数据类型)和一组索引组成: Values 和 index 属性: ...
本篇内容为整理《利用Python进行数据分析》,博主使用代码为 Python3,部分内容和书本有出入。 在前几篇中我们介绍了 NumPy、pandas、matplotlib 三个库的基本操作,本篇介绍对数据的一些操作。 数据规整化:清理、转换、合并...
...协同过滤、聚类和分类的可扩展算法。 Apache Spark:开源数据分析集群计算框架。 h2o:用作大数据统计的分析引擎。 Weka:用作数据挖掘的算法集合,包括从预处理到可视化的各个层次。 消息 在客户端之间进行消息传递,确...
...子,新方案甚至可能会毁掉你的产品。这里的方案可能是一组算法、一组文案、一组运营活动、一组UI样式,同时实验的并不一定是AB两种方案,很可能是ABCDE...实验。 AB实验会遇到的问题AB实验的实现当然不会像上面的例子一样...
简介:试着,做了一个拉勾网数据分析师职位的数据分析。其实,虽然很想做数据分析师,但是是跨行,心里相当忐忑,做这个分析就相当于加深自己对数据分析这个行业的了解了。 思路 大致思路 起始 数据来源 ...
...统计数据就说明了其应用的广泛性。当然,这些统计只是一组数字。但是,如果试图在企业中实施与公共云相关的案例,或者在当今商业世界中强调云计算(如公共云、私有云和混合云)扮演的变革角色,这些统计数据就会派上...
...数统计功能Redis HyperLogLog 实现了基数统计功能,方便统计一组不同元素且数量很大的数据集,且只耗费很小的空间。如统计网站每天访问的独立IP数量;使用PFADD和PFCOUNT,可以轻松实现。import redis.clients.jedis.Jedis; import java.util.Rand...
ChatGPT和Sora等AI大模型应用,将AI大模型和算力需求的热度不断带上新的台阶。哪里可以获得...
大模型的训练用4090是不合适的,但推理(inference/serving)用4090不能说合适,...
图示为GPU性能排行榜,我们可以看到所有GPU的原始相关性能图表。同时根据训练、推理能力由高到低做了...