逻辑回归是使用回归的方式，来解决分类问题。之前说过，逻辑回归只能解决二分类问题，为了解决多分类问题，可以使用OVR和OVO方法 OVR(One Vs Rest) 某个分类算法有N类，将某一类和剩余的类比较作为二分类问题，N个类别进行N次分类，得到N个二分类模型，给定一个新的样本点，求出每种二分类对应 ...
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2019-09-11 22:14:54
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编程模型 ●编程模型概述 一个流的数据源从逻辑上来说就是一个不断增长的动态表格，随着时间的推移，新数据被持续不断地添加到表格的末尾。 用户可以使用 Dataset/DataFrame 函数式API或者 SQL 来对这个动态数据源进行实时查询。每次查询在逻辑上就是对当前的表格内容执行一次 SQL 查询 ...
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2019-09-11 10:16:14
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1.1. 计算操作 获得到Source之后的基本数据处理方式和之前学习的DataFrame、DataSet一致，不再赘述 ●官网示例代码： caseclassDeviceData(device:String, deviceType:String, signal:Double, time:DateTi ...
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2019-09-11 09:50:46
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这几天关于accuracy和loss的计算有一些疑惑，原来是自己还没有弄清楚。 给出实例 首先这样一次训练称为一个epoch，样本总数/batchsize是走完一个epoch所需的“步数”，相对应的，len(train_loader.dataset)也就是样本总数，len(train_loader) ...
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2019-09-10 15:04:53
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Flink的编程模型
1、获取Flink上下文；
ExecutionEnvironment env = ExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
2、加载、创建数据；
DataSet
3、数据转换；
Transformation
4、数据结果存放；
5、触发执行。...
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2019-09-10 00:30:27
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spark建立在抽象的RDD上，把不同处理的数据的需求转化为RDD，然后对RDD进行一系列的算子运算，从而得到结果。RDD是一个容错的，并行的数据结构，可以将数据存储到磁盘和内存中，并能控制数据分区，并提供了丰富的API来操作数据。1：RDD的定义及五大特性剖析RDD是分布式内存的一个抽象概念，是一种高度受限的共享内存模型，即RDD时只读的记录分区的集合，能跨集群所有节点并行计算，是一种基于工作集
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2019-09-06 14:32:16
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引用类库：using NPOI.SS.UserModel; string strSql = string.Empty; DataTable dt = new DataTable(); DataSet ds = null; string Msg = string.Empty; string fileP ...
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2019-09-05 18:52:59
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上传客户端的CLIENTDATASET.delta到服务器的clientdataset.data，服务端解析clientdataset的数据生成相应的SQL语句。 相对于直接调用datasetprovider.applyupdates()方法提交数据而言，前者的可控性更强，对于某些要求灵活性很强的场 ...
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2019-09-05 18:45:19
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from collections import Counter import jieba import jieba.posseg from jieba import analyse import sys #jieba.suggest_freq('乡村小规模学校', True) import re i ...
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2019-09-04 09:36:11
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#region XML转dataset //str 是xml字符串 public static DataTable GetResultXMLToDataTable (string str,string Dt_Name) { DataSet xmlDs = new DataSet("ds"); Str... ...
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2019-09-02 12:14:56
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