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搜索关键字:数据收集    ( 406个结果
OpenCV实践之路——人脸识别之一数据收集和预处理
前段时间对人脸检测和人脸标记进行了一些尝试:人脸检测(C++/Python)和用Dlib库进行人脸检测和人脸标记。但是检测和识别是不同的,检测解决的问题是图片中有没有人脸;而识别解决的问题是,如果一张图片中有人脸,这是谁的脸。人脸检测可以利用opencv自带的分类器,但是人脸识别就需要自己收集数据,自己训练分类器了。opencv给出的有人脸识别的教程:Face Recognition with...
分类:其他好文   时间:2016-05-13 15:00:41    阅读次数:233
PHP扩展--XHProf优化PHP程序
简介 XHProf 是一个轻量级的分层性能测量分析器。 在数据收集阶段,它跟踪调用次数与测量数据,展示程序动态调用的弧线图。 它在报告、后期处理阶段计算了独占的性能度量,例如运行经过的时间、CPU 计算时间和内存开销。 函数性能报告可以由调用者和被调用者终止。 在数据搜集阶段 XHProf 通过调用... ...
分类:Web程序   时间:2016-05-13 09:09:14    阅读次数:246
zabbix监控工具
zabbix与cacti类似,也是基于web界面的开源监控软件。不过它还提供了一个分布式系统监控的企业级解决方案。zabbix由zabbixserver和可选组件zabbixAgent两部分组成。server端可以通过SNMP,zabbixagent,Ping,端口监控等方法提供对远程服务器的状态监控,数据收集等功能。该组..
分类:其他好文   时间:2016-05-09 19:01:45    阅读次数:222
概率论与数理统计学习笔记
第一章 随机事件与概率 第二章 随机变量及其分布 第三章 多维随机变量及其分布 第四章 大数定律与中心极限定理 第五章 统计量及其分布 第六章 参数估计 第七章 假设检验 第八章 方差分析与回归分析 第一章 随机事件与概率 1.1随机事件及其运算 概率论与数理统计研究的对象是随机现象. 概率论是研究随机现象的模型(即概率分布),数理统计是研究随机现象的数据收集与处理...
分类:其他好文   时间:2016-05-07 07:46:55    阅读次数:132
【书签】个人常用网站整理及应用推荐
MSDN 我告诉你 微软资源站 http://www.itellyou.cn/ 应用推荐 ManicTime 官网下载 http://www.manictime.com/ 一款数据收集软件,可以记录电脑上各种软件使用所花费的时间以及电脑闲置的时间,用户还可以定制记录某一时间段内的系统活动。 通过 M ...
分类:Web程序   时间:2016-05-03 10:45:13    阅读次数:224
基于storm的实时数据处理方案
1 文档说明 该文档描述的是以storm为主体的实时处理架构,该架构包括了数据收集部分,实时处理部分,及数据落地部分。 关于不同部分的技术选型与业务需求及个人对相关技术的熟悉度有关,会一一进行分析。 该架构是本人所掌握的一种架构,可能会与其他架构有相似的部分,个人会一一解释对其的理解。 这个文章写的很详细,相信对大家在实时处理整体理解上会有帮助的。   2 实时...
分类:其他好文   时间:2016-04-16 19:12:57    阅读次数:310
吴超老师课程--Flume的安装和介绍
常用的分布式日志收集系统 一:flume概述参考官方网址:http://flume.apache.org/documentation.htmlflume是一个分布式的数据收集系统,具有高可靠、高可用、事务管理、失败重启等功能。数据处理速度快,完全可以用于生产环境。flume的核心是agent。age ...
分类:Web程序   时间:2016-04-08 14:49:00    阅读次数:169
基于数据分析的评分系统改进
现代互联网组织愈发依赖数据,收集反馈,以正确有效的决策。本文以软件工程师的绩效考核为例,展现了如何通过数据分析,调整和改进量化的评分系统。业务问题:基于360度绩效考核方法,现代组织会设计问卷调查表,请被考核员工的同事客户针对多个问题进行打分,以得到该员工量化..
分类:其他好文   时间:2016-04-04 21:09:40    阅读次数:234
简单聊聊大数据
抛开市场上热火朝天的大数据不谈,只从解决实际业务问题方面来看,对数据的收集、分析、辅助决策已经得到越来越多的人重视,这里简单谈一些。一、数据处理篇1、数据收集简单来讲,可以把采集的每一条数据分为:事件、时间、来源、参数等几个基本元素。为了有一个直观的理解,可以参考下Sensors data,SLS(阿里云简单日志系统)这两个产品的设计。2、数据清洗这个主要是处理异常数据,不用多说。3、数据仓库ETL...
分类:其他好文   时间:2016-03-22 10:40:50    阅读次数:179
从“埋点技术已死?”开始说起
       大数据时代的到来意味着数据量的爆炸,也意味着收集数据的难度将大幅增加。为了将海量的数据收集起来,埋点技术应运而生。然而随着大数据的发展和深入,用户的要求越来越高,埋点技术开始变得力不从心。        近期,一些公司开始以“无埋点技术”为卖点,开始到处宣传无埋点比埋点好,那么到底事实
分类:其他好文   时间:2016-03-15 19:07:15    阅读次数:165
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