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nigel

Linux安装Hadoop的伪分布模式

一、电脑信息电脑版本：MacBook Pro 14 2023处理器： M2 pro内存：16GBmacos：13.4Linux ：almalinux 9.1Shell ：termius关于Linux的安装和ssh 可参照这篇文章https://www.cda.cn/discuss/post/details/649fba2a34a19c3cbf04a7c5Hadoop的集群搭建可以参照bilibi

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nigel

Power BI 制作动态 RFM模型

1.计算R值新建度量值业务最新日期 = CALCULATE(MAX(‘ResellerSales’[ShipDate]),ALLSELECTED(ResellerSales[ResellerKey]))这里使用 allselected 清楚了行列上的筛选,保留了其他筛选器里的筛选，也就是切片器上的筛选依旧生效，算切片器筛选后的ResellerKey的“R间隔天数”的平均值。具体介绍可以查看微软DA

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使用AI聊天工具 ——bingchat

1.bingchat介绍bingchat是微软公司基于openAI的chatGPT技术，开发的聊天机器人。它只能在微软自家浏览器edge上使用。（在2023年8月份，微软使其可以在safari、Chrome等浏览器上运行）bingchat和chatGPT有什么区别可以访问https://zhuanlan.zhihu.com/p/624688312来查看。 2.境内使用bingchat2.1 安装无

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液冷服务器

探索大模型世界的多元算力：CPU、GPU与算存互连的复杂比较与重要性分析

LLM | AMD | Intel | NVIDIAGLM | ARM | AIGC | Chiplet随着深度学习、高性能计算、NLP、AIGC、GLM、AGI的快速发展，大模型得到快速发展。2023年科创圈的顶尖技术无疑是大模型，据科技部新一代人工智能发展研究中心发布的《中国人工智能大模型地图研究报告》显示，我国已发布79个参数规模超过10亿的大模型，几乎形成了百模大战的局面。在大模型研发方面

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CDA持证人阿涛哥

MySQL80安装需要的系统依赖库 Visual c++ 2015

visual c++2015.zip

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CDA持证人阿涛哥

CDA数据分析学习笔记之流量相关指标(访客数-浏览量-访问次数-平均深度-跳失率)

如图所示, 访客数:指访问网站或应用程序的独立用户数量。每个用户只计算一次，无论他们访问了多少次或在多个时间段内访问.因此UV=1. 浏览量:指网站或应用程序中所有页面被访问的总次数。每次用户加载或刷新页面都会增加浏览量。因此PV=5. 访问次数:指用户在一段时间内与网站或应用程序的一系列互动。访问次数通常在用户打开网站或应用程序

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Mac 在虚拟机上安装linux系统，并用终端进行ssh

一、电脑信息电脑版本：MacBook Pro 14 2023 处理器： M2 pro 内存：16GB macos：13.4二、安装虚拟器没有安装虚拟器的小伙伴，可以自行搜索虚拟器的安装，我这里使用的是Parallels Desktop for Mac 18。下面简称pd或pd18三、下载并安装Linux3.1 下载alma

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Mac 使用ssh 连接win计算机上的虚拟器系统

1～设备及软件信息 Mac（型号：MacBook Pro 14 ,处理器：M2 pro，系统：macos13.4） win计算机(型号 surface go ，处理器：intel 奔腾系统：win10专业版）虚拟器软件（应用： VMware ，linux系统：centos7） shell软件：Termius 2~ 设置网络，使wi

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CDA数据分析学习之统计学正态分布经验法则

对于正态分布Y而言1个标准差, 数值分布在（μ-σ，μ+σ)中的概率为0.6826。2个标准差,数值分布在（μ-2σ，μ+2σ)中的概率为0.9545。3个标准差,数值分布在（μ-3σ，μ+3σ)中的概率为0.9973。可以认为，Y的数据取值几乎全部集中在（μ-3σ，μ+3σ)区间内，超出这个范围的可能性仅占不到0.3%。

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液冷服务器

揭秘A100、A800、H800、V100在高性能计算与大模型训练中的地位

AGI | NLP | A100 | H100 | Nvidia | AuroraGPT| LLM | A800 | H800 | Intel | ChatGPT日前，随着深度学习、高性能计算、大模型训练等技术的保驾护航，通用人工智能时代即将到来。各个厂商也都在紧锣密鼓的布局，如英伟达前段时间发布GH 200包含 36 个 NVLink 开关，将 256 个 GH200 Grace Hopper

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转义符是什么?都有哪些?

在计算机编程中，转义符是一种特殊字符，用于表示其他字符或字符序列的特殊含义。在许多编程语言和计算机系统中，转义符通常以反斜杠（\）开头，后面跟着一个或多个字符。以下是一些常见的转义符：1. `\n`：表示换行符（newline）2. `\t`：表示制表符（tab）3. `\"`：表示双引号（double quote）4. `\'`：表示单引号（single quote）5. `\\`：表示反斜杠（

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爬虫程序中常见的反爬虫机制和对应的解决办法有哪些？

爬虫程序中常见的反爬虫机制和对应的解决办法如下：1. User-Agent检测：有些网站会检查请求头中的User-Agent信息，如果发现是爬虫程序，则会拒绝请求。解决办法是在请求头中设置一个浏览器的User-Agent信息，让服务器认为这是一个正常的浏览器请求。2. IP封禁：有些网站会根据IP地址封禁爬虫程序，导致无法访问。解决办法是使用代理IP，每次请求时随机选择一个代理IP，避免被封禁。3

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液冷服务器

突破边界：高性能计算引领LLM驶向通用人工智能AGI的创新纪元

AGI | AIGC | 大模型训练 | GH200LLM | LLMs | 大语言模型 | MI300ChatGPT的成功带动整个AIGC产业的发展，尤其是LLM（大型语言模型，大语言模型）、NLP、高性能计算和深度学习等领域。LLM的发展将为全球和中国AI芯片、AI服务器市场的增长提供强劲动力，据估算，LLM将为全球和中国AI服务器带来约891.2亿美元和338.2亿美元的市场空间。国外厂商在

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CDA数据分析学习之统计学描述性统计分析

描述性统计分析分为3个方面：1,集中趋势 2，离散程度 3，分布形态1，集中趋势用数据的集中值来度量数据的集中趋势1.1 均值1.2 中位数1.3 众数1.4 分位数例如四分位数2,离散程度集中趋势是由一个集中值作为数据的代表，这个集中值在数据本身中是有可能出现的。而离散趋势是度量数据偏离其集中值的程度，是一种偏离程度，这个偏离程度在数据本身中是不会出现的。2.1 异众比率

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CDA数据分析学习之MySQL中的正则表达式 06 定位符

06 定位符为了匹配特定位置的文本，需要使用定位符。定位符：元字符说明^文本的开始$文本的结尾[[::]]词的结尾^的双重用途在上述7.2中的第2个例子中，我们使用了正则表达式[^123]用来匹配除1、2、3外的其他字符，如果我们把正则表达式改为^[123]则表示匹配开始字符为数字1或2或3的文本。总结：^符号用在[]外边，用来指串的开始处；用在[]里边，用来否定该集合。使

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CDA数据分析学习之MySQL中的正则表达式 05 多实例匹配

05. 多实例匹配正如上述匹配任意3位数的代码，其中就用到了匹配字符的3次出现，除了上述的[0-9]{3}用法之外还有另一些匹配多实例的元字符。重复元字符：元字符说明*匹配0个或多个+匹配1个或多个（同{1,}）？匹配0个或1个（同{0,1}）{n}匹配n个{n,}匹配[n,+∞]个{n,m}匹配[n,m]个注意：使用上述重复元字符时一定要注意其涵盖的范围，如123?和(123)?表示不同的匹配含

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CDA数据分析学习之MySQL中的正则表达式 04 匹配特殊字符

04. 匹配字符类为了更方便的工作，可以使用预定义的字符集，称为字符类。Posix字符类：类说明[:alpha:]任意字符（同[a-z][A-Z]）[:lower:]任意小写字母（同[a-z]）[:upper:]任意大写字母（同[A-Z]）[:digit:]任意数字（同[0-9]）[:alnum:]任意字母和数字（同[a-zA-Z0-9]）[:cntrl:]ASCII控制字符（ASCII 0到31

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CDA数据分析学习之MySQL中的正则表达式 02. OR匹配

2. OR匹配1, 使用|符号|为正则表达式中的OR操作符，它表示匹配其中之一。如下代码将匹配1或2或3：REGEXP '1|2|3'2, 使用[]符号[]是另一种形式的OR语句。上述代码可改写成：REGEXP '[123]'3, 使用^符号可以对字符集合进行否定，如下代码表示匹配除1、2、3外的其它任何东西：REGEXP '[^123]'4, 使用-定义范围集合可用来定义要匹配的一个或多个字符，

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crontab命令管理调度的方式总结来看存在哪些弊端？

crontab命令管理调度的方式总结来看存在以下几个方面的弊端：1）在多任务调度执行的情况下，难以厘清任务间的依赖关系； 2）不便于查看当前执行到哪一个任务； 3）不便于查看调度流下每个任务执行的起止消耗时间，而这对于优化task作业是非常重要的； 4）不便于记录历史调度任务的执行情况，而这对于优化作业和排查错误是非常重要的； 5）执行任务失败时不便于查看执行日志，不方便定位报错的任务和接收错

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做中间层设计前需要明确几个重要的点?

在用户画像迭代开发的过程中，初期开发完标签后，通过对标签加工作业的血缘图整理，可以找到使用相同数据源的标签，对这部分标签，可以通过加工中间表缩减每日画像调度作业时间。做中间层设计前需要明确几个重要的点： 1）这个中间层对应的业务场景、业务目标是什么？ 2）业务方有了这份中间层数据以后可以进行哪些维度的分析， ETL时有了这份中间层数据可以减少对哪些数据的重复开发计算？ 3）这个业务场景分析中包含

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