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算法与数据结构
大数据下载,算法与数据结构下载列表 第90页
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算法与数据结构
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豆瓣电影评分,共12W+,精准无重复,截止2020年2月底
说明:花了20块钱,用两种办法采集,1 豆瓣电影ID采集,2 CMS影视名字搜索采集,并结合站内其他侠士以往评分,共12W条。时间截止2020年2月20日.
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key0527
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算法与数据结构
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EnhancedEditor.zip
说明:SAS增强编辑器背景解决方案 只需要三步 第一步,下载并解压文件 第二步,在SAS安装路径里面找到相同文件名称 第三步,替换文件即可 替换好后打开SAS 全网资源第一份,喜欢关注【小猪课堂】公众号或者 在CSDN中找坐着【小猪课堂】,里面有详细的图文讲解
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qq_39885465
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算法与数据结构
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基于ai及大数据的智能化运维重大攻关项目
说明:随着5G时代的到来,网络规模不断扩大、业务种类不断增多,运维方式正面临前所未有的挑战。为了节约人力,降本增效,需要借助自动化、智能化的手段对传统运维方式进行辅助、升级。
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u013727313
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算法与数据结构
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熵权法用户欺诈骚扰得分模型
说明:根据正常用户与骚扰用户各项指标的统计与对比情况,考虑基站使用情况,选取差异明显的指标引入模型,进而进行数据预处理、欺诈骚扰用户指标权重计算、综合评价值等。
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u013727313
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算法与数据结构
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数据挖掘在语音诈骗防控领域的创新应用
说明:电话诈骗频发,诈骗手段多样化,对国民经济造成极大损失。而运营商的伪号及虚假诈骗呼叫的监控管理存在监控手段落后、不能精准识别异常号码属性、预警体系不健全等问题,致使客户投诉问题突出、 企业运营压力大。在深入研究通信诈骗渠道关键环节的基础上,使用用户行为分析和大数据挖掘技术,建 立语音诈骗防控体系,很好地适用于甄别、跟踪和定位虚假呼叫,有效实现网络净化、提质增效、促企业增收。
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u013727313
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算法与数据结构
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工业大数据分析指南.pdf
说明:工业大数据是智能制造的核心,以“大数据+工业互联网”为基础,用云计算、大数据、物联网、人工智能等技术引领工业生产方式的变革,拉动工业经济的创新发展。工业大数据分析技术作为工业大数据的核心技术之一,可使工业大数据产品具备海量数据的挖掘能力、多源数据的集成能力、多类型知识的建模能力、多业务场景的分析能力、多领域知识的发掘能力等,对驱动企业业务创新和转型升级具有重大的作用。 《工业大数据分析指南》是在新形势下对工业大数据分析关键共性问题进行的辨识、抽象和提升,适应当前工业大数据的应用需求和技术变革,
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github_35201947
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算法与数据结构
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全国地图-矢量图.pptx
说明:需要做全国或者省市的热力地图的,可以下载,里面有最全的全国省市地图。
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one_Fly1990
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算法与数据结构
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pandas 中文手册
说明:pandas 中文手册,便于初学者大致了解pandas大致功能。官方教程是官方文档的教程页面上的教程。包括:十分钟搞定 pandas、Pandas 秘籍、学习 Pandas
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lisha1002
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算法与数据结构
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gdal223.zip
说明:组合数学顶点着色插件库;抽象数据模型GDAL2.2.3;GDAL使用抽象数据模型(abstract data model)来解析它所支持的数据格式,抽象数据模型包括数据集(dataset),坐标系统,仿射地理坐标转换(Affine Geo Transform), 大地控制点(GCPs), 元数据(Metadata),栅格波段(Raster Band),颜色表(Color Table),子数据集域(Subdatasets Domain),图像结构域(Image_Structure Domain),
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yudst
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算法与数据结构
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大数据白皮书(2019年).zip
说明:本白皮书是继《大数据白皮书( 2014 年)》、《大数据白皮书 ( 2016 年)》 、《大数据白皮书( 2018 年)》 之后中国信通院第四 次发布大数据白皮书。本白皮书在前三版的基础上, 聚焦一年多来大 数据各领域的进展和趋势, 梳理主要问题并进行展望。在技术方面, 重点探讨了近两年最新的大数据技术及其融合发展趋势; 在产业方面, 重点讨论了我国大数据产品的发展情况; 在数据资产管理方面, 介绍 了行业数据资产管理、数据资产管理工具的最新发展情况, 并着重探 讨了数据资产化的关
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zzk171
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算法与数据结构
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Bigint_2.cpp
说明:一个高精度模板而已,这个文件是利用vector写成的高精度,可实现高精加法,乘法,比较。
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jzh666666
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算法与数据结构
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数据挖掘apriori算法-java语言源码AR.zip
说明:Apriori算法是关联规则挖掘的代表性算法,十大数据挖掘算法之一,可见其重要性。它的主要作用是发现事物之间的内在联系。 Apriori算法的基本思想是通过对数据的多次扫描来计算项集的支持度,发现所有的频繁项集从而生成关联规则。 apriori算法是关联规则挖掘中很基础也很经典的一个算法,我认为很多教程出现大堆的公式不是很适合一个初学者理解。因此,本文列举一个简单的例子来演示下apriori算法的整个步骤。
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qq_41808693
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