聚类分析关键问题研究
聚类分析作为数据挖掘领域的重要方法,其核心目标是从数据集中识别出潜在的簇结构。在回顾现有研究成果的基础上,对聚类分析中的若干基本问题进行了梳理和总结,并探讨了相应的解决思路,为相关研究提供参考。
数据挖掘
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2024-06-25
Python数据集成关键问题处理
黑色简洁风格的 Python 数据集成挺适合你要做大规模数据挖掘的时候用,响应快,逻辑也清晰。嗯,里面专门讲了数据合并、去重、缺失值填充这些比较常遇到的坑。像用Pandas上百万行数据,配合merge和concat,还能写个小工具脚本自动跑批,挺省心。
SeaTunnel 的框架也还不错,多人用它做实时同步,想玩一把大数据流水线可以研究下。哦,对了,如果想找案例,数据集成案例解析蛮清晰,建议先看下再动手。
如果你打算搭配 Oracle GoldenGate,记得注意数据一致性,尤其是时间戳字段,别掉了精度,排查起来挺烦的。
数据挖掘
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2025-07-01
关键问题与解决策略概述
我们通常使用缓存+过期时间的策略来帮助我们加速接口的访问速度,减少了后端负载,同时保证功能的更新。一旦出现两个问题,可能会对系统造成致命的危害:
Redis
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2024-11-04
CentOS 7下MongoDB 4.0.6分片集群升级详解及用户认证关键问题解析
在公司从单节点升级到分片集群的过程中,探索了多种MongoDB部署方案,大多集中于分片加副本集的搭建。详细记录了从单节点升级到分片加复制集的完整步骤,包括实验过程、参考资料及解决方案。内容涵盖了复制集和分片的构建、用户访问控制、Windows转Linux环境下单节点加入复制集,以及分片操作的详细配置说明。
MongoDB
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2024-08-16
Oracle学习手册整理及问题解析
Oracle技术大牛详细整理了千页文档,涵盖最新的2012版TianleSoftware Oracle学习手册。在多年学习中,通过实验解决了许多问题,并将这些经验整理更新到自己的blog上。根据对Oracle的理解,对这些文档进行了分类整理,方便查阅。文中引用了eygle、君三思、谭怀远、陈吉平等前辈及Google的信息。
Oracle
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2024-08-17
Hadoop从初级到资深的35个关键问题
Hadoop 的入门到精通,其实没你想得那么玄。HDFS 的主从架构,还有MapReduce 的并行计算机制,都算是 Hadoop 的“基本功”。你得先搞清楚这些,后面部署集群、挑版本啥的,才不会踩坑。像HDFS,主节点是Namenode,它就像管家,负责记账;数据都扔在Datanode上,自动备份,掉一块盘也不慌。读写也快,PB 级数据压根不怕。MapReduce就更像调度大脑了。JobTracker接活儿,TaskTracker干活儿,分工明确,大数据就靠这套组合拳。版本选型别盲选。Cloudera比较火,毕竟有商用支持。Apache 原版也行,纯开源,灵活。Yahoo 版?别找了,早整合
Hadoop
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2025-06-25
解决远程连接MySQL的关键问题及方法详解
使用YUM安装MySQL后,进行了一系列配置以解决远程连接问题,适用于非YUM安装用户。
MySQL
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2024-07-23
Linux下安装MySQL详细步骤及解决关键问题
Linux系统中安装MySQL的具体步骤和解决重要问题的方法详细介绍,简单易懂。
MySQL
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2024-08-01
分层遗传算法关键问题与SPSS-Clementine应用指南
分层遗传算法中,各个子种群的确定方式与传统遗传算法相同。遗传操作设计包括初步遗传操作和遗传异算法初始层的生成,每一层的处理对象都可能成为下一层的遗传操作对象。
数据挖掘
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2024-07-13