全部 常見(jiàn)問(wèn)題 新聞動(dòng)態(tài) 技術(shù)文章 技術(shù)問(wèn)答

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    Standalone是什么？Standalone集群的三類(lèi)進(jìn)程

    Standalone模式是Spark自帶的一種集群模式，不同于前面本地模式啟動(dòng)多個(gè)進(jìn)程來(lái)模擬集群的環(huán)境，Standalone模式是真實(shí)地在多個(gè)機(jī)器之間搭建Spark集群的環(huán)境，完全可以利用該模式搭建多機(jī)器集群，用于實(shí)際的大數(shù)據(jù)處理。查看全文>>

    技術(shù)文章2022-12-06 |黑馬程序員 |Standalone是什么,Standalone有幾種類(lèi)型的進(jìn)程
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    數(shù)據(jù)可視化知識(shí)：jointplot()函數(shù)的用法是什么？

    兩個(gè)變量的二元分布可視化也很有用。在Seanborn中最簡(jiǎn)單的方法是使用jointplot函數(shù)，該函數(shù)可以創(chuàng)建一個(gè)多面板圖形，比如散點(diǎn)圖、二維直方圖、核密度估計(jì)等，以顯示兩個(gè)變量之間的雙變量關(guān)系及每個(gè)變量在單獨(dú)坐標(biāo)軸上的單變量分布。查看全文>>

    常見(jiàn)問(wèn)題2022-12-02 |黑馬程序員 |jointplot()函數(shù)的用法
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    基本數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析：FA與PCA的主要區(qū)別是什么？

    在搞清楚“FA與PCA的主要區(qū)別是什么？”之前，我們先來(lái)了解一下因子分析（Factor Analysis，F(xiàn)A）的定義是什么？它是研究從變量群中提取共性因子的統(tǒng)計(jì)方法，這里的共性因子是不同變量之間內(nèi)在的隱藏因子。查看全文>>

    常見(jiàn)問(wèn)題2022-12-01 |黑馬程序員 |FA與PCA的主要區(qū)別是什么
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    Python培訓(xùn)：關(guān)系模型的完整性約束

    為了保證數(shù)據(jù)庫(kù)中數(shù)據(jù)的正確性和相容性，需要對(duì)關(guān)系模型進(jìn)行完整性約束。完整性通常包括實(shí)體完整性、參照完整性和用戶(hù)自定義完整性，具體解釋如下。查看全文>>

    技術(shù)文章2022-11-30 |黑馬程序員 |關(guān)系模型的完整性約束
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    數(shù)據(jù)聚合與分組運(yùn)算：通過(guò)列名進(jìn)行分組

    在Pandas對(duì)象中，如果它的某一列數(shù)據(jù)滿足不同的劃分標(biāo)準(zhǔn)，則可以將該列當(dāng)做分組鍵來(lái)拆分?jǐn)?shù)據(jù)集。例如，創(chuàng)建一個(gè)DataFrame對(duì)象，具體代碼如下。查看全文>>

    常見(jiàn)問(wèn)題2022-11-30 |黑馬程序員 |通過(guò)列名進(jìn)行分組
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    高級(jí)語(yǔ)言怎樣翻譯成可執(zhí)行的機(jī)器語(yǔ)言代碼？

    高級(jí)語(yǔ)言被廣泛應(yīng)用于眾多領(lǐng)域，但使用高級(jí)語(yǔ)言編寫(xiě)的程序無(wú)法被計(jì)算機(jī)識(shí)別與執(zhí)行。在執(zhí)行之前需要先將高級(jí)語(yǔ)言代碼翻譯成機(jī)器語(yǔ)言代碼。根據(jù)不同的翻譯方式，執(zhí)行分為編譯執(zhí)行和解釋執(zhí)行兩種。下面來(lái)看具體翻譯流程：查看全文>>

    技術(shù)文章2022-11-30 |黑馬程序員 |編譯執(zhí)行和解釋執(zhí)行,翻譯執(zhí)行,高級(jí)語(yǔ)言分類(lèi)
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