大数据时代，随着数据可视化越来越受到推崇，特别是大屏展示技术的发展，企业对数据可视化的要求也越来越高。所以说传统的报表工具已经不能满足人们对于数据可视化的期望了，而大数据分析工具却可以为人们提供更好的选择。RDP新推出的可视化报表工具，就是不错的大数据处理

由于参数中的MultipartFile类型影响了requestbody本应所对应的content-type: application/json,可能是MultipartFile的媒体类型优先级高，会覆盖application/json。/*** @para

说到平台开发，企业可能都会遇到过这样的情况，耗时多、人力成本高，进而导致开发效率低。相信通过我今天的分享，将会对你在进行数据平台开发时，提供强有力的帮助。大家也可以搜索腾讯课堂、网易云课堂-《grafana运维监控与数据分析》。接下来我将以一种最简单的方式

数据处理大致可以分成两大类：联机事务处理OLTP、联机分析处理OLAP。OLTP是传统的关系型数据库的主要应用，主要是基本的、日常的事务处理，例如银行交易。OLAP是数据仓库系统的主要应用，支持复杂的分析操作，侧重决策支持，并且提供直观易懂的查询结果。OL

数据分析在现在大数据时代里，已经成为了不可或缺的一部分。以下介绍对《世界计算机科学技术专业排名前五的大学在顶尖期刊论文数》的简单的数据分析。要先获得数据有两种方式：1.是直接从网站上下载下来，保存为一种文件，对文件进行读取分析，2.是使用爬虫在网络上爬取数

数据预处理的主要内容包括数据清洗、数据集成、数据变换、数据规约。数据清洗主要是删除原始数据集中的无关数据、重复数据，平滑噪声数据，筛选掉与挖掘主题无关的数据，处理缺失值和异常值。数据缺失有很多原因，例如数据无法获得，人为原因没有填写，数据采集设备故障等等，

数据科学公司 Sentiance 近日刊文介绍了新机器学习算法平台，该平台能以自监督的方式学习位置数据并从中提取见解。机器之心对该文章进行了编译介绍。我们 Sentiance 开发了一款能接收加速度计、陀螺仪和位置信息等智能手机传感器数据并从中提取出行为见

和普通图像的标注不一样，生物医学图像的标注需要有专业知识和技能的人来做，因此难以获得大型的有标注数据集供卷积神经网络学习。近日，IEEE 一篇论文提出可以将主动学习和迁移学习结合起来降低标注任务的工作量，实验结果也证明了这种方法的有效性。机器之心对该论文进

随着基因测序数据量的快速增长，基因测序领域将越来越需要高效获取积累数据以及进行云端分析的计算模式。人工智能技术可以帮助揭示特定疾病在基因层面的风险，同时协助处理大量增长的遗传学、医疗和科研的数据。此外，利用自然语言处理和深度学习等功能，还能够帮助客户根据需

再次谈起公司发展的下一步时，冯一村难掩兴奋。作为海云数据创始人兼 CEO，不仅是因为其自主研发的唇语识别技术，提高英文识别准确率，更重要的是，冯一村找到了唇语识别的变现之道。正因如此，冯一村说，海云数据未来将不遗余力地投入唇语识别的研究。如今，海云数据团队

如果我说美国人现在开始越来越以自我为中心了，你也许会想这个老家伙肯定又要嘟囔些「过去才是好日子」之类的。但是，如果我说我有着对1500亿个文本词语的分析来支持这个的宣称呢？在几十年前，这样规模的证据简直是天方夜谭。而在今天，1500亿个数据已经过时了。「大

本文根据DBAplus社群第148期线上分享整理而成，文末还有好书送哦~陈凯明，具有多年从事大数据基础架构工作经验。饿了么BDI-大数据平台研发团队目前共有20人左右，主要负责离线&实时Infra和平台工具开发。其中6人的离线团队需要维护大

随着人工智能的逐步发展，衍生出来许许多多科技上的进步，都说第四次工业革命将属于"人工智能"，这么一看似乎也并不是没有道理。无论是在医疗AI领域给人类带来的便利，一定程度保证人类的生命安全，还是家电、手机等日常用品都因为AI的融入，让人类

> db.stats();"numExtents" : 3,"nsSizeMB" : 16,"major" : 4,},> db.posts.stats();"ns"