指标采集

在数据挖掘中，衡量分类方法优劣的指标多种多样，以下列举几项关键指标： 1. 预测准确率:- 指模型正确预测结果的比例，是评估分类模型最直观的指标。 2. 模型构建时间:- 构建模型所需时间，体现算法效率。 3. 模型使用时间:- 使用模型进行预测所需时间，影响模型实际应用效率。 4. 健壮性:- 模型抵抗噪声数据和缺失值干扰的能力，体现模型稳定性。 5. 可扩展性:- 模型处理大规模数据集的能力，决定模型适用范围。 6. 可操作性:- 模型规则易于理解和应用的程度，影响模型在实际应用中的可解释性和可操作性。 7. 规则优化:- 模型规则的简洁性和优化程度，影响模型的效率和可解释性。 8. 决策

Python 中有几种方法可以实现网络数据采集：1. 使用 requests 库采集网络数据：- 安装 requests 库：pip install requests- 采集网页数据：import requestsresponse = requests.get('网址')data = response.text2. 使用 BeautifulSoup 库采集 HTML 数据：- 安装 BeautifulSoup 库：pip install beautifulsoup4

极速动车组采集器的 2.0 版本，算是我用过的采集工具里比较顺手的一个了。抓数据快、界面清爽，最适合像这种经常跑脚本采网页信息的人。你只要设置好规则，它基本就能自己跑起来，甚至还能定时自动执行，真是省心。 智能解析的能力挺厉害，像是那种结构乱的网页，它都能准确抓到想要的文本、图片，还能自动适配不同的页面。尤其是图片采集这一块，做得还蛮细的，能批量下载，还能按规则命名，整理起来方便多了。 多个任务同时跑也是常规操作了，不用担心卡顿，性能稳定得。再配合定时任务功能，就像多了个贴心小助手，采集一键托管，省时又省力。 像规则自定义这块，也挺灵活。你可以按自己的需求写规则表达式，抓想要的数据精准。导出也

Matrox硬件的Image Acquisition Toolbox支持包允许直接从Matrox帧采集器将图像采集到MATLAB和Simulink中。该支持包适用于R2014a及更高版本。

美团的Flume 应用是海量日志数据的秘密武器。作为一个大数据平台，Flume 在美团的核心任务是高效采集、聚合和传输日志数据。你可以理解它就像是一个超级强大的数据收集器，它能把各种数据源的日志整合到一起，快速且可靠地传输到后端系统。比如，美团每天都会生成大量的用户行为数据、交易记录等，Flume 能轻松搞定这些信息的传输任务。是在面对快速增长的业务量时，Flume 的高可用性和容错特性，就能保证数据不会因为系统故障而丢失。它还可以与实时计算框架（像 Spark Streaming 或 Flink）结合，让数据的和变得更加高效。如果你也在搞大数据应用，Flume 在日志采集和方面，绝对是一个值

使用大数据正态检验能为数据处理提供参考。如果您对数据处理还有疑问，欢迎留言。

该项目提供了一个在 MATLAB 中实现抛物线SAR指标的功能，并将指标可视化，叠加在烛台图上。

这是一个用MATLAB编写的KDJ指标，可以直接下载并放入当前文件夹使用。操作简便，欢迎大家提出改进建议。

该工具能够监控 HDFS 的各项指标，并将数据存储至 MySQL 数据库。使用前，请先在 MySQL 中创建名为 nihao 的数据表，用于存储监控指标数据。 nihao 表结构： | 列名 | 数据类型 | 默认值 | 描述 ||---|---|---|---|| dt | datetime | NULL | 数据时间 || AddBlockNumOps | bigint(20) | NULL | 添加块操作次数 || BlockReceivedAndDeletedNumOps | bigint(20) | NULL | 接收并删除块操作次数 || CompleteNumOps | bigi

FlumeNG数据采集方式 FlumeNG支持多种数据采集方式，包括： 1. RPC (Avro) 利用Avro RPC机制发送文件数据。 示例命令： $ bin/flume-ng avro-client -H localhost -p 41414 -F /usr/logs/log.10 2. 命令执行 通过执行命令获取输出作为数据源。 支持单行输出，包括回车符(r)或换行符( )。 可通过此方式间接实现tail功能。 3. 网络流 支持多种流行的日志流协议： Avro (数据序列化系统) Syslog Netcat (使用TCP或UDP协议读写数据)