相关推荐
-
第十二期:常用的几种大数据架构剖析
常用的几种大数据架构剖析 随着大数据技术的发展,数据挖掘、数据探索等专有名词曝光度越来越高,但是在类似于Hadoop系列的大数据分析系统大行其道之前,数据分析工作已经经历了长足的发展,尤其是以BI系统为主的...
-
五种大数据架构简介
虽然处理数据所需的计算能力或存储容量早已超过一台计算机的上限,但这种计算类型的普遍性、规模,以及价值在最近几年才经历了大规模扩展。 本文将介绍大数据系统一个最基本的组件:处理框架。处理...
-
解读主流大数据架构
解读主流大数据架构 前几天读到白发川的一篇文章《对比解读五种主流...参考:常用的几种大数据架构剖析 引用了作者文中的一些图片,版权归作者所有。 从互联网上下载引用的图片,也归原作者所有。 1. ...
-
大数据常用的架构
大数据常用的架构 随着多年的大数据的技术发展和积累,越来越多的人发现各个公司所使用的大数据技术大致可以分为两大类,分别是离线处理技术和实时处理技术,要么个别公司只有离线处理技术,要么个别公司只有实时...
-
大数据架构简介
通过合理设计和搭建大数据架构,可以提高数据处理的效率和质量,使得企业和组织能够更好地利用大数据来支持决策和创新。数据源可以是结构化数据,如关系数据库中的表格数据,也可以是非结构化数据,如日志文件、...
-
大数据架构之--Kappa架构
Kappa 架构是由 LinkedIn 的前首席工程师杰伊·克雷普斯(Jay Kreps)提出的一种架构思想。克雷普斯是几个著名开源项目(包括 Apache Kafka 和 Apache Samza 这样的流处理系统)的作者之一。 Kreps 提出了一个改进 ...
-
大数据架构新解
下图是阿里巴巴大数据系统架构图: 一、数据采集层 数据采集主要分成以下三块数据: 1,Web 端日志 2,App 端日志 3,第三方数据(比如 mysql 增量数据同步) Web 端和 App 端的日志数据都需要制定各个场景下的...
-
深度解密 5 类大数据架构及实现
前几天读到白发川的一篇文章《对比解读五种主流大数据架构的数据分析能力》,文中详细总结了各类数据架构的应用以及原理。作为一名在数据仓库耕耘多年的技术人员,对于其中的一些技术细节还是破解兴趣的,所以随着...
-
毕业设计基于STC12C5A、SIM800C、GPS的汽车防盗报警系统源码.zip
STC12C5A通过GPS模块获取当前定位信息,如果车辆发生异常震动或车主打来电话(主动请求定位),将通过GSM发送一条定位短信到车主手机,车主点击链接默认打开网页版定位,如果有安装高德地图APP将在APP中打开并展示汽车当前位置 GPS模块可以使用多家的GPS模块,需要注意的是,当前程序对应的是GPS北斗双模芯片,故只解析 GNRMC数据,如果你使用GPS芯片则应改为GPRMC数据即可。 系统在初始化的时候会持续短鸣,每初始化成功一部分后将长鸣一声,如果持续短鸣很久(超过20分钟),建议通过串口助手查看系统输出的调试信息,系统串口默认输出从初始化开始的所有运行状态信息。 不过更建议你使用SIM868模块,集成GPS.GSM.GPRS,使用更加方便
-
基于tensorflow2.x卷积神经网络字符型验证码识别.zip
基于tensorflow2.x卷积神经网络字符型验证码识别 卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, CNNs 或 ConvNets)是一类深度神经网络,特别擅长处理图像相关的机器学习和深度学习任务。它们的名称来源于网络中使用了一种叫做卷积的数学运算。以下是卷积神经网络的一些关键组件和特性: 卷积层(Convolutional Layer): 卷积层是CNN的核心组件。它们通过一组可学习的滤波器(或称为卷积核、卷积器)在输入图像(或上一层的输出特征图)上滑动来工作。 滤波器和图像之间的卷积操作生成输出特征图,该特征图反映了滤波器所捕捉的局部图像特性(如边缘、角点等)。 通过使用多个滤波器,卷积层可以提取输入图像中的多种特征。 激活函数(Activation Function): 在卷积操作之后,通常会应用一个激活函数(如ReLU、Sigmoid或tanh)来增加网络的非线性。 池化层(Pooling Layer): 池化层通常位于卷积层之后,用于降低特征图的维度(空间尺寸),减少计算量和参数数量,同时保持特征的空间层次结构。 常见的池化操作包括最大池化(Max Pooling)和平均池化(Average Pooling)。 全连接层(Fully Connected Layer): 在CNN的末端,通常会有几层全连接层(也称为密集层或线性层)。这些层中的每个神经元都与前一层的所有神经元连接。 全连接层通常用于对提取的特征进行分类或回归。 训练过程: CNN的训练过程与其他深度学习模型类似,通过反向传播算法和梯度下降(或其变种)来优化网络参数(如滤波器权重和偏置)。 训练数据通常被分为多个批次(mini-batches),并在每个批次上迭代更新网络参数。 应用: CNN在计算机视觉领域有着广泛的应用,包括图像分类、目标检测、图像分割、人脸识别等。 它们也已被扩展到处理其他类型的数据,如文本(通过卷积一维序列)和音频(通过卷积时间序列)。 随着深度学习技术的发展,卷积神经网络的结构和设计也在不断演变,出现了许多新的变体和改进,如残差网络(ResNet)、深度卷积生成对抗网络(DCGAN)等。
-
【三维装箱】遗传和模拟退火算法求解三维装箱优化问题【含Matlab源码 031期】.zip
【三维装箱】遗传和模拟退火算法求解三维装箱优化问题【含Matlab源码 031期】.zip
-
自己编写的python 程序计算cpk/ppk
cpk&ppk python 小程序,品友点评
-
基于Springboot开发的分布式抽奖系统.zip
基于springboot的java毕业&课程设计
-
课设毕设基于SpringBoot+Vue的影城管理系统 LW+PPT+源码可运行.zip
课设毕设基于SpringBoot+Vue的影城管理系统 LW+PPT+源码可运行.zip
-
MC教育版(免登录版)
MC教育版(免登录版)
-
农作物叶片病害分类和分割数据集【数据集+标签】
包含13993张数据和对应的13993张mask分割模版,数据集用不同目录保存,也可以用作分类数据集 类别包含:桃子、辣椒、覆盆子、大豆、南瓜、草莓
-
基于vue+springboot二手交易网站.zip
基于springboot的java毕业&课程设计
-
【三维装箱】遗传算法求解三维装箱优化问题【含Matlab源码 3408期】.zip
【三维装箱】遗传算法求解三维装箱优化问题【含Matlab源码 3408期】.zip
-
基于javaspring 开发框架的培训教程 TP1.zip
基于javaspring 开发框架的培训教程 TP1.zip