数据签名的意义
客户端与服务端通信时，把消息加密之后，然后还要对消息进行一个签名, 这个签名网上的资料都是说防止消息被修改，可是我在想一个问题，如果消息被破解之后修改了，而且还可以重新加密，那签名也可以重新签啊，这个签名有什么意义呢？回答：非对称加密的意义在于：即便一条密文被破解，攻...
2024-01-10
数据挖掘的社会意义是什么？
数据挖掘是使用模式识别技术（包括统计和数学技术）传输存储在存储库中的大量数据，从而找到有用的新关联、模式和趋势的过程。它是对事实数据集的分析，以发现意想不到的关系并以对数据所有者既合乎逻辑又对数据所有者有帮助的新方法总结记录。数据挖掘系统旨在促进将个人识别和分类为不...
2024-01-10可以挖掘哪些类型的数据？
数据挖掘定义了从大量数据中提取或挖掘知识。数据挖掘一般用于保存和处理大量数据的地方。例如，银行系统使用数据挖掘来保存不断处理的大量数据。在数据挖掘中，数据的隐藏模式是根据多个类别考虑成一块有用的数据。这些数据被组装在一个包括数据仓库的区域中以进行分析，并执行数据挖掘...
2024-01-10数据挖掘和网络挖掘的区别？
数据挖掘数据挖掘是使用模式识别技术以及统计和数学技术通过转移存储在存储库中的大量数据来发现有意义的新关联、模式和趋势的过程。它是对观测数据集的分析，以发现未预料到的关系并以对数据所有者既易于理解又有益的新颖方式总结数据。它是对大量数据进行选择、探索和建模的过程，以发...
2024-01-10数据挖掘的组成部分有哪些？
数据挖掘是对大量信息进行选择、探索和建模的过程，以找到最初未知的规律或关系，从而为数据库所有者获得清晰和有益的结果。数据挖掘是一个跨学科领域，是一组学科的集合，例如数据库系统、统计学、机器学习、可视化和数据科学。它基于所使用的数据挖掘方法，可以使用其他学科的方法，包...
2024-01-10数据挖掘中的聚类有哪些类型？
聚类分析用于根据对这些记录进行的各种测量来形成相同记录的组或聚类。它可以以有利于分析目标的方式定义集群。这些数据已被用于多个领域，例如天文学、考古学、医学、化学、教育、心理学、语言学和社会学。有各种类型的集群如下 -Well-Separated - 集群是一组对象，其中每个元素都更接近集群...
2024-01-10数据挖掘和数据仓库之间的区别
在这篇文章中，我们将了解数据挖掘和数据仓库之间的区别。数据挖掘它是用于确定数据模式的过程。可以理解为从一组数据中提取有用数据的通用方法。在这个过程中反复分析数据。它由商业企业家和工程师完成，以提取有意义的数据。它使用包括模式识别在内的许多技术来识别数据中的模式。它有...
2024-01-10
动态数据源有什么意义？
在 Spring 的基础上搞个动态数据源，加一个 @Dynamic 之类的 annotation 切换数据源有什么意义？比起直接使用 @Transactional 注解又有什么不同呢？下面是 Spring 利用 @Transactional 实现的伪代码，与动态数据源有什么区别吗？或者动态数据源还做了哪些额外的事情？@Beanpublic TransactionManager tx1() { ...
2024-02-22描述性和预测性数据挖掘之间的区别
在这篇文章中，我们将了解描述性数据挖掘和预测性数据挖掘之间的区别。描述性数据挖掘它试图通过分析存储的数据来了解过去发生了什么。它提供的数据是准确的。它提供标准报告。它还提供临时报告。它使用反应式方法。它使用数据聚合和数据挖掘。它讲述了目标数据集中数据的特征。问题如 -...
2024-01-10数据挖掘中文本挖掘的领域有哪些？
文本挖掘也称为文本分析。它是将非结构化文本转换为结构化数据以进行简单分析的过程。文本挖掘应用自然语言处理 (NLP)，使机器能够了解人类语言并自动处理它。它被定义为从标准语言文本中提取重要信息的过程。它可以通过短信、记录、电子邮件、文件生成的一些数据是用通用语言文本编写的。...
2024-01-10
实验1：基于Weka的典型数据挖掘应用
一、实验目标理解数据挖掘的基本概念，掌握基于Weka工具的基本数据挖掘（分类、回归、聚类、关联规则分析）过程。二、实验内容下载并安装Java环境（JDK 7.0 64位）。下载并安装Weka 3.7版。基于Weka的数据分类。基于Weka的数据回归。基于Weka的数据聚类。基于Weka的关联规则分析。三、实验步骤...
2024-01-10
数据挖掘者紧急澄清《命运2》包月订阅服务为假消息
此前有国外的数据挖掘者称，《命运2》将推出包月订阅服务，现在数据挖掘者Elliott和Bruders出面澄清这只是玩笑，并向玩家道歉。 Elliott说道：“我们本打算让这种情况继续下去，但由于它发展地越来越大，而且人们实际上在服务器之外感到担心，我们只想正式道歉，并承认我们骚扰了所有人，这可能...
2024-01-10数据挖掘有哪些应用？
数据挖掘是通过筛选存储在存储库中的大量数据、使用模式识别技术以及统计和数学技术来发现有意义的新关联、模式和趋势的过程。它是对观测数据集的分析，以发现意想不到的关系，并以对数据所有者既易于理解又有益的新技术总结记录。数据挖掘有多种应用，如下所示 -数据仓库和数据预处理- ...
2024-01-10
一个数据挖掘问题
这是一个数据挖掘比赛，现在遇到些问题，想与各位探讨：题目这样的：根据 'uid', 'mid', 'time', 'content' 来预测 'forward_count','comment_count', 'like_count'三个指标目前数据已经整理好，在特征工程处遇到了以下问题：1、uid 是categoriy 类型需要one-hot 编码，但是种类有uid有一万多种，one-hot编码会有memoryError 错误2...
2024-01-10
数据挖掘篇——特征工程之特征降维
在业界广泛流传着一句话：数据和特征决定了机器学习的上限，而模型和算法只是逼近这个上限而已。由此可见，数据和特征是多么的重要，而在数据大多数场景下，数据已经就绪，不同人对于同样的数据处理得到的特征却千差万别，最终得到的建模效果...
2024-01-10数据挖掘有哪些功能？
数据挖掘功能用于表示必须在数据挖掘任务中发现的模式类型。一般来说，数据挖掘任务可以分为描述性和预测性两种类型。描述性挖掘任务定义数据库中数据的共同特征，预测性挖掘任务对当前信息进行推理以进行预测。有各种数据挖掘功能如下 -数据特征- 它是对数据对象类的一般特征的总结。用...
2024-01-10数据挖掘如何改善市场细分？
EAI 解决方案正在从中间件消息传递系统转变为业务流程集成。EAI 市场通常集中在 EAI 的 OSI 模型层，即集成中间件和接口语法。这两层目标的主要原因是EAI行业不成熟，而且这两层更容易产生利润。平台集成- 这支持异构硬件、操作框架和应用程序平台之间的连接。有几种支持平台集成的技术是 -消息...
2024-01-10数据仓库和数据挖掘
数据仓库数据仓库是工具和技术的集合，利用这些工具和技术可以从大量数据中清除更多的知识。这有助于决策过程并改善信息资源。 数据仓库基本上是具有唯一数据结构的数据库，该数据库可以相对快速，轻松地对大量数据执行复杂的查询。它是从多个异构源创建的。数据仓库的特点集成时变 非...
2024-01-10什么是数据挖掘？
数据挖掘是使用模式识别技术（包括统计和数学技术）传输存储在存储库中的大量数据，从而找到有用的新关联、模式和趋势的过程。它是对事实数据集的分析，以发现意想不到的关系并以对数据所有者既合乎逻辑又对数据所有者有帮助的新方法总结记录。它是对大量信息进行选择、探索和建模的过程...
2024-01-10EAI在数据挖掘中有哪些实现？
EAI 代表企业应用集成。它支持集成的方法来连接 IT 框架的多个组件——人员、软件、平台和数据库，以实现安全的企业内部和企业间协作。EAI 解决方案允许组织与业务合作伙伴在内部和外部集成业务流程，以创建提供当前和不断变化的业务需求的动态环境，从而形成一个全球性组织。EAI 有助于在企...
2024-01-10
数据组装问题（算法）
const res1 = [ { first_scene: '支付', second_scene: '代发预扣', third_scene: '企业代发', forth_scene: '代发预扣' }, ...
2024-03-10数据匹配算法
我目前正在从事一个需要实施数据匹配算法的项目。外部系统传入它了解的有关客户的所有数据，而我设计的系统必须返回匹配的客户。这样，外部系统便会知道客户的正确ID，并获得其他数据，或者可以更新特定客户自己的数据。传入以下字段：名称 名称2街市邮政编码 银行帐号银行名称银行...
2024-01-10
数据的转换方法
let data = [{type:'A',list: [{id: 1,price: 20,num: 23},{id: 3,price: 10,num: 21},{id: 5,price: 88,num: 9}]},{type:'B',list: [{id: 3,price: 20,num: 23},{id: 4,price: 10,num: 21}]},{type:'C',list: [{id: 2,price: 20,num: 23},{id: 5,price: 10,num: 21}]}]let ar...
2024-01-10
算法问题：根据和值得到组成的数组
题目描述根据输入的值，得到相加等于这个值的固定长度数组。比如用户输入10，需要得到固定长度为3且每一位不超过5的组合数组，比如得到：[1,4,5]，[2,3,5]等等。当用户输入的数值比较大 和要求返回的数组长度比较大时，如何优化效率。//输入一个正整数N，获取全部可组成N的数组，数组的长度为M，并且数组中的元素不允许重复，数组中元素的值大于0小于P回答：你这题在leetcode中有类似的：组合...
2024-03-05空间数据挖掘的聚类方法有哪些？
聚类分析是统计的一个分支，已被广泛研究了数年。使用这种技术的好处是可以直接从数据中发现有趣的结构或集群，而无需利用任何背景知识，例如概念层次结构。据报道，统计中使用的聚类算法（如 PAM 或 CLARA）从计算复杂性的角度来看效率低下。根据效率问题，开发了一种称为 CLARANS（基于随机...
2024-01-10数据挖掘中的度量是如何计算的？
度量可以被组织成三个元素，包括分布的、代数的和整体的。这取决于所使用的聚合函数的类型。Distributive - 如果聚合函数可以按如下交付方式计算，则它是分布式的。考虑数据独立成 n 个集合。它可以对每个分区使用该服务，从而产生 n 个聚合值。如果使用该函数对n个聚合值的改变结果与使用该函...
2024-01-10
分组批量插入数据算法
MySqlConnection conn = new MySqlConnection(connectStr);conn.Open();MySqlCommand cmd = conn.CreateCommand();const string insertHeader="INSERT INTO `local_data`(`point_id`,`path_name`,`point_value`,`store_time`) VALUES";for (int i = 0; i < points.Count; i++)...
2024-01-10
