数据专题
大模型研发全揭秘：客服工单数据标注的完整攻略
在人工智能（AI）领域，数据标注是模型训练过程中至关重要的一步。无论你是新手还是有经验的从业者，掌握数据标注的技术细节和常见问题的解决方案都能为你的AI项目增添不少价值。在电信运营商的客服系统中，工单数据是客户问题和解决方案的重要记录。通过对这些工单数据进行有效标注，不仅能够帮助提升客服自动化系统的智能化水平，还能优化客户服务流程，提高客户满意度。本文将详细介绍如何在电信运营商客服工单的背景下进行
基于MySQL Binlog的Elasticsearch数据同步实践
一、为什么要做 随着马蜂窝的逐渐发展，我们的业务数据越来越多，单纯使用 MySQL 已经不能满足我们的数据查询需求，例如对于商品、订单等数据的多维度检索。 使用 Elasticsearch 存储业务数据可以很好的解决我们业务中的搜索需求。而数据进行异构存储后，随之而来的就是数据同步的问题。 二、现有方法及问题 对于数据同步，我们目前的解决方案是建立数据中间表。把需要检索的业务数据，统一放到一张M
关于数据埋点，你需要了解这些基本知识
产品汪每天都在和数据打交道，你知道数据来自哪里吗？ 移动app端内的用户行为数据大多来自埋点，了解一些埋点知识，能和数据分析师、技术侃大山，参与到前期的数据采集，更重要是让最终的埋点数据能为我所用，否则可怜巴巴等上几个月是常有的事。 埋点类型 根据埋点方式，可以区分为： 手动埋点半自动埋点全自动埋点 秉承“任何事物都有两面性”的道理：自动程度高的，能解决通用统计，便于统一化管理，但个性化定
使用SecondaryNameNode恢复NameNode的数据
1）需求： NameNode进程挂了并且存储的数据也丢失了，如何恢复NameNode 此种方式恢复的数据可能存在小部分数据的丢失。 2）故障模拟 （1）kill -9 NameNode进程 [lytfly@hadoop102 current]$ kill -9 19886 （2）删除NameNode存储的数据（/opt/module/hadoop-3.1.4/data/tmp/dfs/na
异构存储（冷热数据分离）
异构存储主要解决不同的数据，存储在不同类型的硬盘中，达到最佳性能的问题。 异构存储Shell操作 （1）查看当前有哪些存储策略可以用 [lytfly@hadoop102 hadoop-3.1.4]$ hdfs storagepolicies -listPolicies （2）为指定路径（数据存储目录）设置指定的存储策略 hdfs storagepolicies -setStoragePo
Hadoop集群数据均衡之磁盘间数据均衡
生产环境，由于硬盘空间不足，往往需要增加一块硬盘。刚加载的硬盘没有数据时，可以执行磁盘数据均衡命令。（Hadoop3.x新特性） plan后面带的节点的名字必须是已经存在的，并且是需要均衡的节点。 如果节点不存在，会报如下错误： 如果节点只有一个硬盘的话，不会创建均衡计划： （1）生成均衡计划 hdfs diskbalancer -plan hadoop102 （2）执行均衡计划 hd
【Prometheus】PromQL向量匹配实现不同标签的向量数据进行运算
✨✨ 欢迎大家来到景天科技苑✨✨ 🎈🎈 养成好习惯，先赞后看哦~🎈🎈 🏆 作者简介：景天科技苑 🏆《头衔》：大厂架构师，华为云开发者社区专家博主，阿里云开发者社区专家博主，CSDN全栈领域优质创作者，掘金优秀博主，51CTO博客专家等。 🏆《博客》：Python全栈，前后端开发，小程序开发，人工智能，js逆向，App逆向，网络系统安全，数据分析，Django，fastapi
烟火目标检测数据集 7800张 烟火检测 带标注 voc yolo
一个包含7800张带标注图像的数据集，专门用于烟火目标检测，是一个非常有价值的资源，尤其对于那些致力于公共安全、事件管理和烟花表演监控等领域的人士而言。下面是对此数据集的一个详细介绍： 数据集名称：烟火目标检测数据集 数据集规模： 图片数量：7800张类别：主要包含烟火类目标，可能还包括其他相关类别，如烟火发射装置、背景等。格式：图像文件通常为JPEG或PNG格式；标注文件可能为X
pandas数据过滤
Pandas 数据过滤方法 Pandas 提供了多种方法来过滤数据，可以根据不同的条件进行筛选。以下是一些常见的 Pandas 数据过滤方法，结合实例进行讲解，希望能帮你快速理解。 1. 基于条件筛选行 可以使用布尔索引来根据条件过滤行。 import pandas as pd# 创建示例数据data = {'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'Dav
SWAP作物生长模型安装教程、数据制备、敏感性分析、气候变化影响、R模型敏感性分析与贝叶斯优化、Fortran源代码分析、气候数据降尺度与变化影响分析
查看原文>>>全流程SWAP农业模型数据制备、敏感性分析及气候变化影响实践技术应用 SWAP模型是由荷兰瓦赫宁根大学开发的先进农作物模型，它综合考虑了土壤-水分-大气以及植被间的相互作用；是一种描述作物生长过程的一种机理性作物生长模型。它不但运用Richard方程，使其能够精确的模拟土壤中水分的运动，而且耦合了WOFOST作物模型使作物的生长描述更为科学。 本文让更多的科研人员和农业工作者
数据治理框架-ISO数据治理标准
引言 "数据治理"并不是一个新的概念，国内外有很多组织专注于数据治理理论和实践的研究。目前国际上，主要的数据治理框架有ISO数据治理标准、GDI数据治理框架、DAMA数据治理管理框架等。 ISO数据治理标准 改标准阐述了数据治理的标准、基本原则和数据治理模型，是一套完整的数据治理方法论。 ISO/IEC 38505标准的数据治理方法论的核心内容如下： 数据治理的目标：促进组织高效、合理地
数据视图(AngularJS)
<!DOCTYPE html><html ng-app="home.controller"><head><meta charset="utf-8"><title>数据视图</title><link href="page/common/css/bootstrap.min.css" rel="stylesheet"><script src="page/common/js/angular.js"></
深入理解数据库的 4NF：多值依赖与消除数据异常
在数据库设计中， "范式" 是一个常常被提到的重要概念。许多初学者在学习数据库设计时，经常听到第一范式（1NF）、第二范式（2NF）、第三范式（3NF）以及 BCNF（Boyce-Codd范式）。这些范式都旨在通过消除数据冗余和异常来优化数据库结构。然而，当我们谈到 4NF（第四范式）时，事情变得更加复杂。本文将带你深入了解 多值依赖 和 4NF，帮助你在数据库设计中消除更高级别的异常。 什么是
动手学深度学习【数据操作+数据预处理】
import osos.makedirs(os.path.join('.', 'data'), exist_ok=True)data_file = os.path.join('.', 'data', 'house_tiny.csv')with open(data_file, 'w') as f:f.write('NumRooms,Alley,Price\n') # 列名f.write('NA
Python：豆瓣电影商业数据分析-爬取全数据【附带爬虫豆瓣，数据处理过程，数据分析，可视化，以及完整PPT报告】
**爬取豆瓣电影信息，分析近年电影行业的发展情况** 本文是完整的数据分析展现，代码有完整版，包含豆瓣电影爬取的具体方式【附带爬虫豆瓣，数据处理过程，数据分析，可视化，以及完整PPT报告】 最近MBA在学习《商业数据分析》，大实训作业给了数据要进行数据分析，所以先拿豆瓣电影练练手，网络上爬取豆瓣电影TOP250较多，但对于豆瓣电影全数据的爬取教程很少，所以我自己做一版。 目
Linux Centos 迁移Mysql 数据位置
转自：http://www.tuicool.com/articles/zmqIn2 由于业务量增加导致安装在系统盘(20G)磁盘空间被占满了, 现在进行数据库的迁移. Mysql 是通过 yum 安装的. Centos6.5Mysql5.1 yum 安装的 mysql 服务 查看 mysql 的安装路径 执行查询 SQL show variables like
![[数据集][目标检测]血细胞检测数据集VOC+YOLO格式2757张4类别](https://i-blog.csdnimg.cn/direct/22c867ab717d44c78b985ed667169b42.png)
[数据集][目标检测]血细胞检测数据集VOC+YOLO格式2757张4类别
数据集格式：Pascal VOC格式+YOLO格式(不包含分割路径的txt文件，仅仅包含jpg图片以及对应的VOC格式xml文件和yolo格式txt文件) 图片数量(jpg文件个数)：2757 标注数量(xml文件个数)：2757 标注数量(txt文件个数)：2757 标注类别数：4 标注类别名称:["Platelets","RBC","WBC","sickle cell"] 每个类别标注的框数：
MySQL使用mysqldump导出数据
mysql mysqldump只导出表结构或只导出数据的实现方法 备份数据库： #mysqldump 数据库名 >数据库备份名 #mysqldump -A -u用户名 -p密码 数据库名>数据库备份名 #mysqldump -d -A --add-drop-table -uroot -p >xxx.sql 1.导出结构不导出数据 mysqldump --opt -d 数据库名 -u
Detectorn2预训练模型复现：数据准备、训练命令、日志分析与输出目录
Detectorn2预训练模型复现：数据准备、训练命令、日志分析与输出目录 在深度学习项目中，目标检测是一项重要的任务。本文将详细介绍如何使用Detectron2进行目标检测模型的复现训练，涵盖训练数据准备、训练命令、训练日志分析、训练指标以及训练输出目录的各个文件及其作用。特别地，我们将演示在训练过程中出现中断后，如何使用 resume 功能继续训练，并将我们复现的模型与Model Zoo中的
MySQL 数据优化
MySQL 数据优化的指南 MySQL 数据库优化是一个复杂且重要的过程，它直接影响到系统的性能、可靠性和可扩展性。在处理大量数据或高并发请求时，数据库的优化尤为关键。通过合理的数据库设计、索引使用、查询优化和硬件调优，可以大幅提高 MySQL 的运行效率。本文将从几个主要方面详细介绍 MySQL 的优化技巧，帮助你在实际应用中提升数据库性能。 一、数据库设计优化 1. 数据库的规范化与反规
股票数据接口-陈科肇
陈科肇 新浪财经 sz-深圳sh-上海历史分价表：http://market.finance.sina.com.cn/pricehis.php?symbol=sz000506&startdate=2016-12-27&enddate=2016-12-27历史成交明细（当日成交明细）：http://vip.stock.finance.sina.com.cn/quotes_service/v
mysql中导入txt文件数据的操作指令
1 表tt的格式： CREATE TABLE `tt` ( `ind` int NOT NULL auto_increment, `name` char(100) default NULL, PRIMARY KEY (`ind`) ) 2 文件d.txt的内容示例: 1,a 2,b 3,c
【Python从入门到进阶】64、Pandas如何实现数据的Concat合并
接上篇《63.Pandas如何实现数据的Merge》 上一篇我们学习了Pandas如何实现数据的Merge，本篇我们来继续学习Pandas如何实现数据的Concat合并。 一、引言 在数据处理过程中，经常需要将多个数据集合并为一个统一的数据集，以便进行进一步的分析或建模。这种需求在多种场景下都非常常见，比如合并不同来源的数据集以获取更全面的信息、将时间序列数据按时间顺序拼接起来以观察长期趋势等
MFC中Spin Control控件使用，同时数据在Edit Control中显示
实现mfc spin control 上下滚动，只需捕捉spin control 的 UDN_DELTAPOD 消息，如下： OnDeltaposSpin1(NMHDR *pNMHDR, LRESULT *pResult) { LPNMUPDOWN pNMUpDown = reinterpret_cast(pNMHDR); // TODO: 在此添加控件通知处理程序代码 if
关于使用cspreadsheet读写EXCEL表格数据的问题
前几天项目有读写EXCEL表格的需求，我就找了大概有几种，大致分为：COM方法、ODBC方法、OLE方法、纯底层格式分析方法。由于COM方法要求必须安装有OFFICE的EXCEL组件，纯底层格式分析方法又很多功能需要自行去完善，所有最终选择了数据库的方法，用数据库的方法去存取xls格式的数据。网上有一个高手写的CSpreedSheet，看了一下提供的接口，感觉挺好用的。在使用的过程中发现几个