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【hadoop】hadoop3.2.0应用环境搭建与使用指南
摘要: 下面列出我搭建hadoop应用环境的文章整理在一起,不定期更新,供大家参考,互相学习!!! 杂谈篇: 【英语学习】 Re-pick up English for learning big data (not updated regularly) 【转】大数据工程师需要学习哪些? 【转】大数据东西辣么
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posted @ 2019-10-02 11:51 CQ_LQJ
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[告知]在评论中发布广告者必删!
摘要: 在评论中发布广告者必删!
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posted @ 2016-05-23 11:54 CQ_LQJ
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2022年2月17日
【fenbi】python爬虫用于做题复习
摘要: #!/usr/bin/env python # coding: utf-8 ###此函数用于解析题目和每道题的答案 def jiexi(liebiao): new = [] timu_last = [] for each in liebiao: new.append(re.sub(r'flag=\\
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posted @ 2022-02-17 10:48 CQ_LQJ
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2022年2月8日
【shikaobang】 python爬虫脚本
摘要: """ 事考帮更新url加密数字后,无法解码。只能用【<div class="title">相关推荐</div>】里面的链接来处理 解决办法:相关推荐是按题目顺序排列,以最后一个为起始网址,不断循环复制加密编码,起到原来的效果 """ import pandas as pd import urlli
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posted @ 2022-02-08 22:51 CQ_LQJ
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2021年2月24日
python2.7 gui tk 做了个小程序,参考网址以及如何打包exe程序
摘要: 以后有机会进入大数据,在另行更新大数据方面的知识,以后只会用py搞点有助于工作或生活相关的脚本! 一些参考网址: https://www.cnblogs.com/shwee/p/9427975.html#D15 https://www.cnblogs.com/aziji/articles/95295
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posted @ 2021-02-24 18:53 CQ_LQJ
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2019年12月30日
关于考题和书籍上知识相似度匹配的想法实现
摘要: 首先短文相似度的关键算法用百度AI里面提供的API 其实考题和书籍上知识是提前做出excel表的,用python的pandas库进行处理 说实话实际效果是有点,但并不好,所以不推荐
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posted @ 2019-12-30 23:42 CQ_LQJ
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2019年12月23日
SuperMemo method
摘要: 原文:https://www.supermemo.com/en/archives1990 2015/english/ol/sm2 别人的研究:http://wdxtub.lofter.com/post/1a7a1d_15282b1
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posted @ 2019-12-23 22:50 CQ_LQJ
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2019年12月15日
最近做爬虫参考的一些网址!
摘要: https://www.cnblogs.com/PythonChan/p/5683169.html Python爬虫常用模块,BeautifulSoup笔记 https://www.cnblogs.com/syw20170419/p/10972471.html python txt文件读写(追加、覆
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posted @ 2019-12-15 21:30 CQ_LQJ
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2019年11月18日
【大数据技术能力提升_3】线性回归学习
摘要: 标记: n:特征数 $x^{(i)}$:第i个样本 $x^{(i)}_{j}$:第i个样本的第j个特征 假设:$h_\theta(x)=\theta^Tx=\theta_0+\theta_1x_1+\theta_2x_2+\cdots+\theta_nx_n$ 参数:$\theta_0,\theta
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posted @ 2019-11-18 21:16 CQ_LQJ
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2019年11月17日
【大数据技术能力提升_4】logistic学习
摘要: logistic学习 标签(空格分隔): logistic sigmod函数 逻辑回归 分类 前言: 整体逻辑回归比线性回归难理解点,其还需要《概率论与数理统计》中“二项分布”知识点的理解。 二项分布的公式:$P(X=k)=\left\lgroup\b
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posted @ 2019-11-17 22:52 CQ_LQJ
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【转】如何使用jupyter编写数学公式(译)
摘要: [1、如何使用jupyter编写数学公式(译)][1] [1]: https://www.jianshu.com/p/93ccc63e5a1b
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posted @ 2019-11-17 21:27 CQ_LQJ
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2019年11月11日
【大数据技术能力提升_2】numpy学习
摘要: numpy学习 标签(空格分隔): numpy python 数据类型 5种类型:布尔值(bool),整数(int),无符号整数(uint)、浮点(float)、复数(complex) 支持的原始类型与 C 中的原始类型紧密相关: | Numpy 的类型 | C 的类型 | 描述 | | : | :
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posted @ 2019-11-11 00:12 CQ_LQJ
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