大数据的定义大数据(bigdata)，指无法在定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。大数据是个笼统的概念暂未发现和准确的定义。大数据的核心是利用数据的价值，机器学习是利用数据价值的关键技术，对于大数据而言，机器学习是不可或缺的。相反，对于机器学习而言，越多的数据会越可能提升模型的精确性，同时，复杂的机器学习算法的计算时间也迫切需要分布式计算与内存计算这样的关键技术。因此，机器学习的兴盛也离不开大数据的帮助。大数据与机器学习两者是互相促进，相依相存的关系。机器学习与大数据紧密联系。但是，必须清醒的认识到，大数据并不等同于机器学习，同理，机器学习也不等同于大数据。大数据中包含有分布式计算，内存数据库，多维分析等等多种技术。单从分析方法来看，大数据也包含以下四种分析方法：1.大数据，小分析：即数据仓库领域的OLAP分析思路，也就是多维分析思想。2.大数据，大分析：这个代表的就是数据挖掘与机器学习分析法。3.流式分析：这个主要指的是事件驱动架构。4.查询分析：经典代表是NoSQ...

thinPHP5模型添加数据的方法有两个一个是create，一个是save方法，下面看实际案例代码。<?phpnamespaceappindexcontroller;usethinkController;useappindexmodelUser;publicfunctionindex(){//create方法添加数据$res=User::create(['name'=>'lei','email'=>'leixiaotian@163.com','password'=>'123'],true);//true排除掉表中不存在的字段dump($res->id);dump($res);//save方法添加$userModel=newUser;$userModel->name='lei';$userModel->email='leixiaotian@163.com';$userModel->save();dump($userModel->id);//sava数组方法$res=$userModel->save(['name'=>'le...

字典定义了键值对的1对1管理。1、定义字典请看下面的栗子，我们先创建了一个具有两个元素的字典，每对都是key：value的形式。我们能通过key得到value，但是不能通过value得到key。还可以通过get方法得到对应key的value。d={'server':'mpilgrim','database':'master'}d{'database':'master','server':'mpilgrim'}d['server']'mpilgrim'd['database']'master'd.get('server')'mpilgrim'2、修改字典字典中的key是不能重复的，当添加一个新的value到对应的key时，将会抹除之前的value。我们可以直接给字典指定一个key-value，直接赋值就好了，一个新的key可以添加到字典中。随时可以给字典添加内容。d['database']='pubs'd{'database':'pubs','server':'mpilgrim'}d['uid']='sa'd{'database':'pubs','server':'mpilgrim','...

createundotablespaceundotbs2datafile'/u02/oradata/orcl/undotbs2.dbf'size1000mautoextendonmaxsize1000M;altersystemsetundo_tablespace=undotbs2  scope=both;  createpfile='/home/oracle/p.undo.ora'fromspfile;droptablespaceundotbs1includingcontentsanddatafiles;createundotablespaceundotbs1datafile'/u02/oradata/orcl/undotbs1.dbf'size1000mautoextendonmaxsize1000M;altersystemsetundo_tablespace=undotbs1  scope=both;  createpfile='/home/ora...

增、删、改、查的方法有很多很多种，这里只展示出常用的几种。>>>importnumpyasnp>>>a=np.array([[1,2],[3,4],[5,6]])#创建3行2列二维数组。>>>aarray([[1,2],[3,4],[5,6]])>>>a=np.zeros(6)#创建长度为6的，元素都是0一维数组>>>a=np.zeros((2,3))#创建2行3列，元素都是0的二维数组>>>a=np.ones((2,3))#创建2行3列，元素都是1的二维数组>>>a=np.empty((2,3))#创建2行3列,未初始化的二维数组>>>a=np.arange(6)#创建长度为6的，元素都是0一维数组array([0,1,2,3,4,5])>>>a=np.arange(1,7,1)#结果与np.arange(6)一样。第一，二个参数意思是数值从1〜6,不包括7.第三个参数表步长为1.a=np.linspace(0,10,7)#...

importtensorflowastfnet=tf.GraphDef()net.ParseFromString(open("/home/mingyang/google_pb/retrained_graph_mb.pb...:").read())open("/home/mingyang/google_pb/retrained_graph_mb.pbtxt","w").write(str...:(net)) ...

栈是一种特殊的线性表，栈中的数据元素以及数据元素间的逻辑关系和线性表相同，两者之间的差别在于：线性表的插入和删除操作可以在表的任意进行，而栈的插入和删除操作只允许在表的尾端进行。其中，栈中只允许进行插入和删除操作的一端称为栈顶，另一端称为栈底。通常，将栈的插入操作称为入栈（push），而将删除操作称为出栈（pop）。从栈的概念可知，每次最先入栈的数据元素总是被放在栈的底部，成为栈底元素；而每次最先出栈的总是那个放在栈顶位置的数据元素，即栈顶元素。因此，栈是一种后进先出（LastInFirstOut，LIFO）或先进后出（FirstInLastOut，FILO）的线性表。 栈也是由n（n≥0）个数据元素所构成的有限序列，其数据元素的类型可以任意，但只要是同一中类型即可。根据栈的特性，定义在栈的抽象数据类型中的基本操作如下：置栈空操作clear()：将一个已经存在的栈置成空栈。判栈空操作isEmpty()：判断一个栈是否为空，若栈为空，则返回true；否则，返回false。求栈中数据元素个数操作length()：返回栈中数据元素的个数。取栈顶元素操作peek()：读取栈顶元...

对于同一个线性表，其每一个数据元素的值虽然不同，但必须具有相同的数据类型；数据元素之间具有一种线性的或“一对一”的逻辑关系。第一个数据元素没有前驱，这个数据元素被称为开始节点；最后一个数据元素没有后继，这个数据元素被称为终端节点；除了第一个和最后一个数据元素外，其他数据元素有且仅有一个前驱和一个后继。 基本操作如下：线性表的置空操作clear()：将一个已经存在的线性表置为空表。线性表判空操作isEmpty()：判断线性表是否为空，若为空，则返回true；否则，返回为false。求线性表的长度操作length()：求线性表中的数据元素的个数并返回其值。取元素操作get(i)：读取并返回线性表中的第i个数据元素的值。其中i的取值范围为0≤i≤length()-1。插入操作insert(i,x)：在线性表的第i个数据元素之前插入一个值为x的数据元素。其中i的取值范围为0≤i≤length()。当i=0时，在表头插入x；当i=length()时，在表尾插入x。删除操作remove(i)：删除并返回线性表中第i个数据元素。其中i的取值范...