BigData：大数据开发的简介、核心知识(linux基础+Java/Python编程语言+Hadoop{HDFS、HBase、Hive}+Docker)、经典场景应用之详细攻略
导读：最近几天，有很多很多的网友留言都在咨询——如何学习大数据开发，以及如何跟上大数据时代而不被抛弃。今天周末，博主花了一段时间，统一采用本文章，以Hadoop生态系统布局进行回答，欢迎网友留言提建议。首先，大数定理告诉我们，在试验不变的条件下，重复试验多次，随机事件的频率近似于它概率。“有规律的随机事件”在大量重复出现的条件下，往往呈现几乎必然的统计特性。其次，大数据的主要价值——辅助决策。利....
Redis 简介 + Python 操作发布订阅
初识 Redis众所周知，Redis 是一个高性能的内存 key-value 数据库。它主要有三个有点：Redis 支持数据的持久化，可以将内存中的数据保存在磁盘中，重启的时候可以再次加载进行使用。Redis 不仅仅支持简单的 key-value 类型的数据，同时还提供 list，set，zset，hash 等数据结构的存储。Redis 支持数据的备份，即 master-slave 模式的数据备....
Py之seaborn：数据可视化seaborn库(二)的组合图可视化之密度图/核密度图分布可视化、箱型图/散点图、小提琴图/散点图组合可视化的简介、使用方法之最强攻略(建议收藏)
1、密度图、核密度图分布可视化：distplot函数+kdeplot函数distplot()函数：集合了matplotlib的hist()与核函数估计kdeplot的功能，增加了rugplot分布观测条显示与利用scipy库fit拟合参数分布的新颖用途。其中，直方图表示通过沿数据范围形成分箱，然后绘制条以显示落入每个分箱的观测次数的数据分布图。 fig, axes = ....
Py之seaborn：数据可视化seaborn库(一)的柱状图、箱线图(置信区间图)、散点图/折线图、核密度图/等高线图、盒形图/小提琴图/LV多框图的简介、使用方法之最强攻略(建议收藏)（三）
7、regplot函数：散点线性回归分析图/置信区间图可视化seaborn.regplot(*, x=None, y=None, data=None, x_estimator=None, x_bins=None, x_ci='ci', scatter=True, fit_reg=True, ci=95, n_boot=1000, units=None, seed=None, order=1, l....
Py之seaborn：数据可视化seaborn库(一)的柱状图、箱线图(置信区间图)、散点图/折线图、核密度图/等高线图、盒形图/小提琴图/LV多框图的简介、使用方法之最强攻略(建议收藏)（二）
3、barplot函数：条形图可视化seaborn.barplot(*, x=None, y=None, hue=None, data=None, order=None, hue_order=None, estimator=<function mean at 0x7fecadf1cee0>, ci=95, n_boot=1000, units=None, seed=None, ori....
Py之seaborn：数据可视化seaborn库(一)的柱状图、箱线图(置信区间图)、散点图/折线图、核密度图/等高线图、盒形图/小提琴图/LV多框图的简介、使用方法之最强攻略(建议收藏)（一）
一、如何选择图表类型？二、seaborn库中单独绘图的11种函数讲解：数据可视化Seaborn库的柱状图、箱线图(置信区间图)、散点图/折线图、核密度图/等高线图、盒形图/小提琴图/LV多框图的简介、使用方法之最强攻略(建议收藏)1、countplot函数：柱状图(类别特征计算重复个数)seaborn.countplot(*, x=None, y=None, hue=None, data=Non....
BigData：大数据开发的简介、核心知识(linux基础+Java/Python编程语言+Hadoop{HDFS、HBase、Hive}+Docker)、经典场景应用之详细攻略
大数据简介 大数据（big data），IT行业术语，是指无法在一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。Gartner定义的大数据：“大数据”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来适应海....
Py之seaborn：seaborn库的简介、安装、使用方法之详细攻略
seaborn库的简介 Seabn是一个在Python中制作有吸引力和丰富信息的统计图形的库。它构建在MatPultLB的顶部，与PyDATA栈紧密集成，包括对SIMPY和BANDA数据结构的支持以及SISPY和STATSMODEL的统计例程。 Seaborn 其实是在matplotlib的基础上进行了更高级的 API 封装，从而使得作图更加容....
DL框架之Keras：深度学习框架Keras框架的简介、安装(Python库)、相关概念、Keras模型使用、使用方法之详细攻略（三）
其他概念1、shape(1)、指定输入数据的shape 模型需要知道输入数据的shape，因此，Sequential的第一层需要接受一个关于输入数据shape的参数，后面的各个层则可以自动的推导出中间数据的shape，因此不需要为每个层都指定这个参数。(2)、关于张量shape 更多详细内容参考这个博客https://blog.csdn.net/u013378306/ar....
DL框架之Keras：深度学习框架Keras框架的简介、安装(Python库)、相关概念、Keras模型使用、使用方法之详细攻略（二）
Keras的安装pip install Keraspython -m pip install keras哈哈，大功告成！继续学习去啦！pip install --upgrade Kera190827更新到2.2.5190827再次还原到2.2.4相关文章Py之keras-resnet：keras-resnet的简介、安装、使用方法之详细攻略Keras的使用方法0、三种API方式：The Sequ....
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