大数据智能

给大家带来的一篇关于大数据相关的电子书资源，介绍了关于大数据、大数据智能方面的内容，本书是由电子工业出版社出版，格式为PDF，资源大小166.1 MB，刘知远编写，目前豆瓣、亚马逊、当当、京东等电子书综合评分为：7.3。

内容介绍

《大数据智能》是一本介绍大数据智能剖析的科普书籍，致力于让大量的人掌握和学习培训网络时代的深度学习和自然语言理解解决技术性，以求让大数据技术性尽快为大家的生产制造和生活服务类。

本书包含大数据智能基本和大数据智能运用2个一部分，共8章。大数据智能基本一部分有三章：第1章以深度神经网络为例介绍大数据智能的测算架构；第二章以语义网为例介绍大数据智能的知识库系统；第三章介绍大数据身后的测算解决系统软件。大数据智能运用一部分有5章：第四章介绍智能问答，第五章介绍主题模型，第六章介绍智能推荐系统软件，第7章介绍情感分析与建议发掘，第八章介绍面向全国新闻媒体大数据的語言应用剖析及运用。*后在这书的续篇一部分为阅读者跟踪大数据智能的**学术研究原材料出示了提议。这书是一本介绍大数据智能剖析的科普书籍，致力于让大量的人掌握和学习培训网络时代的深度学习和自然语言理解解决技术性，以求让大数据技术性尽快为大家的生产制造和生活服务类。本书包含大数据智能基本和大数据智能运用2个一部分，共8章。大数据智能基本一部分有三章：第1章以深度神经网络为例介绍大数据智能的测算架构；第二章以语义网为例介绍大数据智能的知识库系统；第三章介绍大数据身后的测算解决系统软件。大数据智能运用一部分有5章：第四章介绍智能问答，第五章介绍主题模型，第六章介绍智能推荐系统软件，第7章介绍情感分析与建议发掘，第八章介绍面向全国新闻媒体大数据的語言应用剖析及运用。*后在这书的续篇一部分为阅读者跟踪大数据智能的**学术研究原材料出示了提议。

目录

• 前言
• 第1章 深度学习——机器大脑的结构
• 第2章 知识图谱——机器大脑中的知识库
• 第3章 大数据系统——大数据背后的支撑技术
• 第4章 智能问答——智能助手是如何炼成的
• 第5章 主题模型——机器的智能摘要利器
• 第6章 个性化推荐系统——如何了解电脑背后的TA
• 第7章 情感分析与意见挖掘——计算机如何了解人类情感
• 第8章 面向社会媒体大数据的语言使用分析及应用
• 后记
• 国际学术组织、学术会议与学术论文
• 国内学术组织、学术会议与学术论文
• 如何快速了解某个领域的研究进展

学习笔记

30个mysql千万级大数据SQL查询优化技巧详解

1.对查询进行优化，应尽量避免全表扫描，首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引。 2.应尽量避免在 where 子句中对字段进行 null 值判断，否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描，如：select id from t where num is null可以在num上设置默认值0，确保表中num列没有null值，然后这样查询：select id from t where num=0 3.应尽量避免在 where 子句中使用!=或操作符，否则引擎将放弃使用索引而进行全表扫描。 4.应尽量避免在 where 子句中使用or 来连接条件，否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描，如：select id from t where num=10 or num=20可以这样查询：select id from t where num=10 union all select id from t where num=20 5.in 和……

MySQL 大数据量快速插入方法和语句优化分享

锁定也将降低多连接测试的整体时间，尽管因为它们等候锁定最大等待时间将上升。例如： Connection 1 does 1000 inserts Connections 2, 3, and 4 do 1 insert Connection 5 does 1000 inserts 如果不使用锁定，2、3和4将在1和5前完成。如果使用锁定，2、3和4将可能不在1或5前完成，但是整体时间应该快大约40%。 INSERT、UPDATE和DELETE操作在MySQL中是很快的，通过为在一行中多于大约5次连续不断地插入或更新的操作加锁，可以获得更好的整体性能。如果在一行中进行多次插入，可以执行LOCK TABLES，随后立即执行UNLOCK TABLES(大约每1000行)以允许其它的线程访问表。这也会获得好的性能。 INSERT装载数据比LOAD DATA INFILE要慢得多，即使是使用上……

python pickle存储、读取大数据量列表、字典数据的方法

先给大家介绍下python pickle存储、读取大数据量列表、字典的数据 针对于数据量比较大的列表、字典，可以采用将其加工为数据包来调用，减小文件大小 #列表 #存储 list1 = [123,'xiaopingguo',54,[90,78]] list_file = open('list1.pickle','wb') pickle.dump(list1,list_file) list_file.close() #读取 list_file = open('list1.pickle','rb') list2 = pickle.load(list_file) print(list2) #字典 #存储 list3 = {'12': 123, '23': 'xiaopingguo', '34': 54, '45': [90, 78]} list3_file = open('list3.pickle', 'wb') pickle.dump(list3, list3_file) list3_file.close() # # 读取 list3_file = open('list3.pickle', 'rb') list3 = pickle.load(list3_file) print(list3) print(list3['23'] ps：下面看下python 利用pickle存大数据 最近在处理一份数据，有一……

MySQL中大数据表增加字段的实现思路

前言 增加字段相信大家应该都不陌生，随手就可以写出来，给 MySQL 一张表加字段执行如下 sql 就可以了： ALTER TABLE tbl_tpl ADD title(255) DEFAULT '' COMMENT '标题' AFTER id; 但是线上的一张表如果数据量很大呢，执行加字段操作就会锁表，这个过程可能需要很长时间甚至导致服务崩溃，那么这样操作就很有风险了。 那么，给 MySQL 大表加字段的思路如下： ① 创建一个临时的新表，首先复制旧表的结构（包含索引） create table new_table like old_table; ② 给新表加上新增的字段 ③ 把旧表的数据复制过来 insert into new_table(filed1,filed2…) select filed1,filed2,… from old_table ④ 删除旧表，重命名新表的名字为旧表的名字 不过这里需……

Python中大数据处理详解

分享 知识要点： lubridate包拆解时间 | POSIXlt 利用决策树分类，利用随机森林预测 利用对数进行fit，和exp函数还原 训练集来自Kaggle华盛顿自行车共享计划中的自行车租赁数据，分析共享自行车与天气、时间等关系。数据集共11个变量，10000多行数据。 首先看一下官方给出的数据，一共两个表格，都是2011-2012年的数据，区别是Test文件是每个月的日期都是全的，但是没有注册用户和随意用户。而Train文件是每个月只有1-20天，但有两类用户的数量。 求解：补全Train文件里21-30号的用户数量。评价标准是预测与真实数量的比较。 1.png 首先加载文件和包 library(lubridate)library(randomForest)library(readr)setwd(E:)data-read_csv(t……

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