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摘要:随着信息技术的高速发展和计算机硬件水平的快速上升,大数据技术、智能电厂、工业4.0 等相关概念逐渐被提出。国内许多发电集团都已经逐步开始新一代智能电厂的建设,这其中就包括了发电设备的在线预警部分。我国发电技术经过几十年的发展,电厂数字化、信息化水平大幅提高,积累了大量的运行数据,这为发电设备的大数据 阅读全文
posted @ 2019-10-09 14:02 jingsupo 阅读(248) 评论(2) 推荐(0) 编辑
摘要:使用Python内置函数:bin()、oct()、int()、hex()可实现进制转换。 先看Python官方文档中对这几个内置函数的描述: bin(x)Convert an integer number to a binary string. The result is a valid Pytho 阅读全文
posted @ 2019-10-04 03:04 jingsupo 阅读(6307) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:随着 PyCharm 的持续使用,对应 C:\Users\<username>\.PyCharm<2018.3> 下的文件大小会持续增大,且通常为 system 文件夹下的内容。此时可以通过软件配置将该文件搬迁到其他磁盘中(e.g. D:/.PyCharm2018.3)。 对应的配置文件有两个生成方 阅读全文
posted @ 2019-10-01 21:16 jingsupo 阅读(774) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:数据库中有有一张表专门存储用户的维度数据,由于随着时间的推移,用户的维度数据也可能发生变化,故每一次查看都会保存一次记录。现在需要对数据按用户分析,但当中有大量的重复数据,仅用数据库的等值去重明显不可行。 对数据内容求MD5值 MD5值的特点: 1.压缩性:任意长度的数据,算出的MD5值长度都是固定 阅读全文
posted @ 2019-09-28 02:57 jingsupo 阅读(2607) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:机器学习算法太多了,分类、回归、聚类、推荐、图像识别领域等等,要想找到一个合适算法真的不容易,所以在实际应用中,我们一般都是采用启发式学习方式来实验。通常最开始我们都会选择大家普遍认同的算法,诸如SVM,GBDT,Adaboost,现在深度学习很火热,神经网络也是一个不错的选择。 假如你在乎精度(a 阅读全文
posted @ 2019-09-08 05:10 jingsupo 阅读(1477) 评论(0) 推荐(1) 编辑
摘要:眼前的困难和问题,很可能是过去没有准备的结果;而现在的失败,往往是过去草率行事的结果。同样,工业大数据浪潮来了,却会发现积累了多年的数据没法用。我总结了一下,大体有三种原因: 1、数据对应不上 围绕同一个对象或过程的数据都有记录,但串不起来。比如,一个产品是某设备生产的。产品信息却无法与设备生产的时 阅读全文
posted @ 2019-09-07 08:34 jingsupo 阅读(139) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:Top-k的最小堆解决方法 问题描述:有N(N>>10000)个整数,求出其中的前K个最大的数。(称作Top k或者Top 10) 问题分析:由于(1)输入的大量数据;(2)只要前K个,对整个输入数据的保存和排序是相当的不可取的。 可以利用数据结构的最小堆来处理该问题。 最小堆如图所示,对于每个非叶 阅读全文
posted @ 2019-09-03 15:17 jingsupo 阅读(286) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:minhash simhash SimHash的工作原理 SimHash算法工作流程图: SimHash的工作原理 SimHash算法工作流程图: 1、分词,把需要判断文本分词形成这个文章的特征单词。最后形成去掉噪音词的单词序列并为每个词加上权重,我们假设权重分为5个级别(1~5)。比如:“ 美国“ 阅读全文
posted @ 2019-03-27 15:17 jingsupo 阅读(572) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:git 不再追踪文件改动 git 恢复追踪文件改动 git 删除被管理的文件 git 删除被管理的文件夹 阅读全文
posted @ 2019-01-16 17:20 jingsupo 阅读(216) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:一、局部敏感哈希LSH 在很多应用领域中,我们面对和需要处理的数据往往是海量并且具有很高的维度,怎样快速地从海量的高维数据集合中找到与某个数据最相似(距离最近)的一个数据或多个数据成为了一个难点和问题。如果是低维的小数据集,我们通过线性查找(Linear Search)就可以容易解决,但如果是对一个 阅读全文
posted @ 2019-01-02 18:34 jingsupo 阅读(169) 评论(0) 推荐(0) 编辑
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