Flink 使用之批模式和流模式
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批模式和流模式
Flink从诞生以来，在设计上一套架构同时支持批模式和流模式。在Flink1.12之前，Flink针对批处理作业和流处理作业分别提供了2套不同的API。用户对于批处理作业和流处理作业需要编写不同的应用代码。一定程度上限制了Flink的灵活性。幸运的是Flink1.12版本之后，社区废弃了Flink DataSet
人工智能
数据仓库(06)数仓分层设计
目前主流的数据仓库分层大多为四层,也有五层的架构，这里介绍基本的四层架构。 分别为数据贴源层(ods)、数据仓库明细层(dw)、多维明细层(dws)和数据集市层(dm)。
下面是架构图：
数据仓库分层设计
数据分层的目的是：减少重复计算，避免烟囱式开发，节省计算资源，靠上层次，越对应用友好，也对用户友好，希望大部分（80%以上）的需求，都用DWS，DW的表来支持就行，所以
统计学习方法1.4-2.1 笔记
1.4 模型评估与模型选择
训练误差与测试误差
关于模型的拟合好坏，计算训练集的训练误差进行衡量。
关于模型预测的好坏，通过测试集衡量
计算预测和真实的差异：测试误差：衡量预测效果
训练误差：
所有样本来自训练集，模型对于已知数据的预测能力。
测试误差：
样本来自测试集。模型对于未知数据的预测能力。
误差率和准确率是测试误差的两个特例
误差率里，当
fnOS飞牛云NAS变身AI服务器：Ollama部署DeepSeek-R1模型避坑指南
在fnOS飞牛云NAS上部署Ollama与DeepSeek-R1模型的完整实践将家用NAS设备转变为AI服务器是当前技术爱好者探索的热门方向之一。fnOS飞牛云NAS凭借其稳定的Linux基础和Docker支持，为运行本地AI模型提供了理想的平台。本文将详细介绍如何避开常见陷阱，在fnOS上成功部署Ollama框架并运行DeepSeek-R1模型。1. 环境准备与系统配置在开始部署前，确保您的fn
/ 接收Value值，并存放到String类型的数组中
import java.util.HashMap;
import java.util.Iterator;
import java.util.Map;
public class City { // 创建一个City（城市）类
public static void main(String[] args) {
Map<String, String[]> map = new HashMap&l
模糊的记忆——脑的本质
这部分是以进化论为前提的，如果你不相信进化论，信服力可能会打折扣。但是，为了了解本章的内容，信不信的问题暂且搁置。
因为人脑有很多与维持生命没有直接关系的高级能力，这些能力会掩盖脑的本质，为了研究脑的本质，本章研究了动物脑，动物脑的大部分能力与维持生命有直接关系。这里研究的是狗脑。
狗是一种非常聪明的动物，可以学会很多复杂的指令。通过研究狗脑可以探索脑的本质。下面的实验使用美食来激励狗子。
实验是
大数据数仓经典最值得阅读书籍推荐
从事数仓工作，在工作学习过程也看了很多数据仓库方面的数据，此处整理了数仓中经典的，或者值得阅读的书籍，推荐给大家一下，希望能帮助到大家。建议收藏起来，后续有新的书籍清单会更新到这里。
书籍推荐
《数据仓库工具箱(第3版)——维度建模权威指南》
数据仓库工具箱
本书会介绍基本知识，然后逐个讨论具体实例内容，最后进行综合总体分析，在内容的结构方面很有特色。本书涉及的行业较多，但这些内容
树+神经网络算法强强联手（Python）
结合论文《Revisiting Deep Learning Models for Tabular Data》的观点，集成树模型通常擅长于表格数据这种异构数据集，是实打实的表格数据王者。集成树模型中的LightGBM是增强版的GBDT，支持了分类变量，在工程层面大大提高了训练效率。关于树模型的介绍，可见之前文章：一文讲透树模型
DNN深度神经网络擅长于同构的高维数据，从高维稀疏的表
【腾讯位置服务开发者征文大赛】用 AI 读懂城市情绪 —— 基于腾讯位置服务的反内卷散步助手
文章目录
前言
一、问题背景
1.1 传统地图方案的局限
1.2 AI + 地图的可能性
二、技术方案：四层架构，一张情绪地图
2.1 整体架构
2.2 腾讯位置服务能力使用清单
2.3 AI 接入方案
三、项目实操
3.1 下载 Skill
3.2 创建 CodeBuddy 项目
3.3 项目立项
3.4 获取
Hadoop-MapReduce运行机制
MapRduce是hadoop中的一个分布式计算工具,分为map阶段和reduce阶段其采用了一个分而治之的思想
以下一个例子作为演示,假设有一个涉及300M的文件(1.txt200m 2.txt 100m)
进行计算,求每个单词所占的个数
image.png
mapreduce_流程.png
Map阶段
image.png
1.首先进行逻辑
