摘要：
TensorFlow1: import tensorflow as tf print(tf.__version__) import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd from sklearn.utils i 阅读全文
posted @ 2025-10-26 12:25
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TensorFlow1: %matplotlib inline import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import tensorflow as tf np.random.seed(5) x_data = np.linspace(-1,1 阅读全文
posted @ 2025-10-26 12:24
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摘要：
TensorFlow2默认采用Eager执行模式即动态图模式，TensorFlow默认采用Graph执行模式即静态图模式，动态图模式相比静态图模式而言，在开发过程中更易于调试，可以像debug python代码一样，去debug TensorFlow计算图的执行步骤并可即时看到执行结果，而在部署过程 阅读全文
posted @ 2025-10-26 12:23
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摘要：
人工智能、机器学习与深度学习基本概念： 人工智能：一系列促使机器模仿或实现人的智能的方法、技术、理论，包括计算智能、感知智能和认知智能等层次，目前人工智能还处于前两者之间，处于弱人工智能阶段，当机器完全具有自主意识时就进入了强人工智能阶段。 机器学习是实现人工智能的一种技术手段，可分为监督学习，无监 阅读全文
posted @ 2025-10-26 12:22
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摘要：
Spark是一个基于MapReduce思想的分布式通用计算框架，相对于MapReduce,它的升华主要体现在处理结果驻留在了内存中(RDD,即分布式内存的概念，也是将数据进行切片，计算的中间结果驻留在内存中，可以设置切片数，也可以采用默认值)，可以直接与客户端交互，而不是像mapReduce那样，将 阅读全文
posted @ 2025-10-26 12:18
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摘要：
MapReduce是一种编程模型，采用主从集群结构，与Hdfs类似，也是由主节点（JobTracker,在hadoop2.0中，由Yarn代替JobTracker的工作）进行任务的调度与分配，从节点（TaskTracker,在hadoop2.0中，由ApplicationMaster代替TaskTr 阅读全文
posted @ 2025-10-26 12:18
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摘要：
Hive是建立在hadoop之上的，本质上是将SQL转换为MapReduce的任务进行运算，底层由Hdfs来提供数据的存储,开发这个工具的目的是降低开发MapReduce程序的难度，让业务统计人员可以直接通过类似sql的语言进行数据的统计和展现。 Hive具有可扩展性，容错性与低约束性的特点，这是因 阅读全文
posted @ 2025-10-26 12:17
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摘要：
Hbase是谷歌对BigTable的开源实现，它是一个分布式数据库，具有容量大，数据结构不固定，列式存储，数据类型单一化，高性能的特点. Hbase能具备以上特点主要基于其表结构设计及底层的hdfs的支持，我们先说一下它的表结构: 行键：每行数据的索引 列族：多个列的组合，比如姓名，年龄，这两个列可 阅读全文
posted @ 2025-10-26 12:16
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摘要：
HDFS文件系统是hadoop生态系统的核心，主要用于分布式文件存储，它具备高可用，流式读取，文件结构简单，跨平台的特点，它的集群采用的是主从结构，分为命名节点和数据节点，命名节点主要用于元数据管理（例如对目录，文件的创建，数据块与数据节点的关系维护管理）及数据节点管理（例如数据节点之间数据的复制， 阅读全文
posted @ 2025-10-26 12:15
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摘要：
大数据一般是指那些产生速度快，而且是海量，类型多样，非结构化，价值密度低的数据 常见的大数据，比如消费大数据，医疗大数据，车流大数据，通过大数据的分析我们可以根据个体情况给出更合适的解决方案，比如通过对车流分析，那么我们可以优化交通灯的在不同时间段的响应时间，这样可以有效的提高通行效率，医疗大数据更 阅读全文
posted @ 2025-10-26 12:14
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