【内容概要】 通过完整的气象监测数据处理与分析项目,了解Spark大数据分析的整体流程。代码涵盖数据工程、统计分析、机器学习预测建模等内容。可以学习如何使用Spark PySpark API处理大规模数据。 【适合人群】 具备一定Python编程基础,需要处理分析大规模数据的研发人员。 【能学到什么】 1. Spark数据处理:缺失值处理、降噪、特征工程等数据预处理技术 2. 统计分析:分组聚合、相关性分析、异常检测等统计方法 3. 机器学习:时间序列预测模型设计、集成学习提升效果 4. 微服务:模型API和Docker部署,提供后端服务 【学习建议】 项目代码完整覆盖了大数据分析全流程。在学习过程中,需要结合代码注释和文档,了解设计思路和背后的原理。同时调试并运行示例代码,加深理解。欢迎提出改进意见。
2024-01-14 11:43:06 1.02MB spark 数据分析
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莱维飞行改进麻雀算法(SSA)优化BP神经网络回归预测,LevySSA-BP回归预测,多变量输入单输出模型。 评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等,代码质量极高,方便学习和替换数据。
2024-01-05 09:10:10 16KB 神经网络
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2024-01-04 00:04:45 494B python
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MATLAB/Simulink搭建电动助力转向模型,EPS模型,包括PID控制算法,传递函数回正控制,有完整的模型公式搭建过程,可直接仿真出图像,参数自己数据齐全,建模过程详细! 视频操作,截图说明,简单易懂,一一对应。 电动助力转向系统控制系统 电动助力转向系统被控系统 PID控制算法 控制策略 软件在环仿真测试 详细计算步骤,公式搭建过程,仿真结果 资料齐全,参数具备,完整过程。
2024-01-03 13:36:44 209KB matlab
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微信小程序毕业设计,微信小程序课程设计,基于微信小程序开发的,含有代码注释,新手也可看懂,可作为毕业设计,课程设计。 包含:项目源码、数据库脚本、部署说明等,该项目可以作为课程设计使用,前后端代码都在里面。 该系统功能完善、界面美观、操作简单、功能齐全、管理便捷,具有很高的实际应用价值。 一. 技术组成 前端:微信小程序 开发环境:微信开发者工具 数据库:MySql 后台框架:SpringBoot/SSM (如果有的话) 二. 部署说明 1. 如果含有服务端的话,一定要先部署好服务端,然后再用微信开发者工具导入,否则,小程序可能会报错 2. 微信小程序,用微信开发者工具导入或者 HBuilder x 工具 3. 数据库可视化软件,推荐使用它 Navicat,MySql 建议使用 5.7 版本
2024-01-02 23:21:45 16.94MB 毕业设计 微信小程序 课程资源
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本迷你书是《开源技术选型手册》(互动出版网购买) 的精选版,包括Web框架篇、动态语言篇、Ajax开发篇、版本控制篇、项目管理篇(AOP)、面向方面编程篇和面向服务架构篇(SOA)等,作者均为 InfoQ中文站编辑。《开源技术选型手册》由博文视点出版公司出版,全书共包含20个章节,由各领域的专家撰写而成,为中高级技术人员的技术选型工作提 供必要的参考。
2024-01-01 15:30:12 5.55MB 开源技术选型手册 SPRING STRUTS
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包括yolov5l.pt,yolov5m.pt,yolov5s.pt,yolov5x.pt预训练权重文件
2023-12-29 16:28:20 294.34MB yolov5 预训练权重文件
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图像小波变换的vc++代码,包括小波反变换
2023-12-27 08:05:24 267KB 小波变换
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gollum——一个建立在 Git 之上的 wiki 描述 Gollum 是一个建立在 Git 之上的简单 wiki 系统。 Gollum wiki 只是遵循特定格式的 Git 存储库。 Gollum 页面可以用多种格式编写,并且可以根据您的需要以多种方式进行编辑。 您可以在本地编辑您的 wiki: 使用您最喜欢的文本编辑器或 IDE(提交后可以看到更改)。 使用内置的 Web 界面。 使用 Gollum Ruby API。 Gollum 遵循规则并使用进行内联文档。 系统要求 Python 2.5+(推荐 2.7.3) Ruby 1.9.3+(推荐 1.9.3) 类 Unix 操作系统(OS X、Ubuntu、Debian 等) 不能在 Windows 上工作(因为 ) 安全 不要启用--custom-css 、 --custom-js或--mathjax-config除
2023-12-25 20:15:19 1.56MB JavaScript
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数据集:training_set, test-set,traing_set里面存放的是猫狗分类的数据集,test_set里面存放的是猫狗分类的测试集。 datasets.py:数据集的读取,并且会按照7:3的比例将traing_set划分为测试集和验证集 chuli.py:验证数据集读取的正确性 model.py:里面存放的ResNet34的代码 train.py:训练集,并且会drew出训练集和验证集的损失和acc test.py:最终会输出训练好的模型(resnet.pth)对于测试集的acc 该项目非常适合初学深度学习者,可以学习关于数据集
2023-12-24 21:16:14 293.8MB 数据集 resnet34 深度学习实战 猫狗分类
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