数据处理

是十一月末

机器学习之数据清洗及六种缺值处理方式数据清洗（Data Cleaning）是指从数据集中识别并纠正或删除不准确、不完整、格式不统一或与业务规则不符的数据的过程。这个过程是数据预处理的一个重要组成部分，其目的是提高数据的质量，确保数据的一致性和准确性，从而为数据分析、数据挖掘和机器学习等后续数据处理工作提供可靠的基础。数据清洗是一个反复迭代的过程，可能需要多次调整和优化以达到理想的效果。

C# 数组和列表的基本知识及 LINQ 查询数组和列表是 C# 操作计算数据的基础，配合 LINQ 查询可以实现代码的简洁访问。 LINQ 语言集成查询(Language Integrated Query)是.NET框架的扩展，一系列直接将查询功能集成到 C# 语言的技术统称,是一种使用类似 SQL 语句操作多种数据源的功能。List 类是 ArrayList 类的泛型等效类。数组可以是多维数据。

Java 大视界 -- Java 大数据在自动驾驶中的数据处理与决策支持（68）💖亲爱的朋友们，热烈欢迎来到青云交的博客！能与诸位在此相逢，我倍感荣幸。在这飞速更迭的时代，我们都渴望一方心灵净土，而我的博客正是这样温暖的所在。这里为你呈上趣味与实用兼具的知识，也期待你毫无保留地分享独特见解，愿我们于此携手成长，共赴新程！💖

测试者家园

AI在自动化测试中的伦理挑战在软件测试领域，人工智能（AI）已经不再是遥不可及的未来技术，而是正在深刻影响着测试过程的现实力量。尤其是在自动化测试领域，AI通过加速测试脚本生成、自动化缺陷检测、测试数据生成等功能，极大提升了测试效率和质量。然而，随着AI技术的广泛应用，特别是在自动化测试中的应用，伦理问题逐渐成为一个亟待解决的挑战。这些挑战不仅关系到技术的使用方式，还涉及到AI如何影响测试人员的角色、工作流程，甚至可能带来的社会影响。

地球可视化实验室

CIMRTS材质美化--放大采样、缩小采样最新的CIMRTS v1.0.10中在要素管理中的材质美化增加「放大采样」和「缩小采样」参数，对于透明树叶可以达到较好效果。

EXCEL+Python搞定数据处理(第一部分：Python入门-第1章：为什么要用Python为Excel编程)参考资料：Excel+Python飞速搞定数据分析与处理，[瑞士] 费利克斯·朱姆斯坦著，中国工信出版社、人民邮电出版社出版(“Python for Excel, by Felix Zumstein (O’Reilly). Copyright 2021 Zoomer Analytics LLC, 978-1-492-08100-5”)

Flume【部署 01】CentOS Linux release 7.5 安装配置 apache-flume-1.9.0 并验证我使用的安装文件是 apache-flume-1.9.0-bin.tar.gz ，以下内容均以此版本进行说明。也可查看官网的《安装指南》 🐌 Flume 需要依赖 JDK 1.8+

【人工智能数据科学与数据处理】——深入详解人工智能数据科学与数据处理之数据可视化与数据库技术在人工智能（AI）的数据科学与数据处理中，数据可视化与数据库技术是两项至关重要的技能。本文将深入探讨数据可视化中的可视化技巧及其应用，以及关系型数据库（如MySQL、PostgreSQL）在数据处理中的关键作用和SQL语言的掌握方法。

【人工智能中的数据科学与数据处理】——详解人工智能中的数据科学与数据处理之数据可视化技巧在人工智能（AI）和数据科学的领域中，数据可视化是不可或缺的一环。它不仅帮助数据科学家理解和探索数据，还能有效地传达分析结果给非技术人员。本文将深入探讨数据可视化的关键概念、核心原理、常见图表类型（如柱状图、散点图、热力图等）的使用方法，并通过示例和主要应用场景，帮助读者掌握数据可视化的技巧。

【人工智能数据科学与数据处理】——深入详解数据科学与数据处理之数据获取与清洗数据获取与清洗是数据科学与数据处理流程中的关键步骤，它们直接影响后续的数据分析、建模与决策。本文将深入探讨数据获取与清洗的关键概念、核心原理、具体示例及主要应用，重点涵盖从数据库、API、网页抓取等方式获取数据的方法。

Tablesaw封装Plot.ly实现数据可视化上文介绍tablesaw的数据处理功能，本文向你展示其数据可视化功能，并通过几个常用图表示例进行说明。

星环科技TDH社区版

【多模型能力测试记录】ArgoDB分布式分析型数据库与图数据库StellarDB联合查询随着数据量的爆炸性增长和业务需求的日益复杂化，传统的单一模型数据库已经难以满足复杂多变的业务需求。尽管当前针对不同的数据类型，例如关系型数据、文档数据、图数据和时序数据业内提供了多种数据库以应对存储及处理需求，但是在实际应用中，许多场景需要将多种数据模型结合起来，以支持复杂的业务逻辑和决策分析。

如何选择最适合企业的ETL解决方案？在今天的大数据时代，企业的数据管理和处理变得愈发重要。企业也越来越依赖于数据仓库和数据湖来提取、转换和加载（ETL）关键业务信息。一个高效、灵活的ETL解决方案不仅能提升数据处理能力，还能为企业决策提供有力支持。然而，市场上ETL工具和解决方案琳琅满目，如何选择最适合企业需求的解决方案成为了许多IT部门和数据分析师面临的难题。以下是一些关键步骤和考量因素，帮助您在众多选项中作出明智的选择。

PDF版地形图矢量出现的问题项目描述：已建风电场道路测绘项目，收集到的数据为PDF版本的地形图，图上标注了项目竣工时期的现状，之后项目对施工区域进行了复垦恢复地貌，现阶段需要准确的知道实际复垦修复之后的道路及其它临时用地的面积

扛着仪器去爬山

如何利用ArcGIS探究环境和生态因子对水体、土壤和大气污染物的影响？原文：如何利用ArcGIS探究环境和生态因子对水体、土壤和大气污染物的影响？https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzUzNTczMDMxMg==&mid=2247630247&idx=8&sn=2debedc63a42cfd24ed4c8afbb8c575d&chksm=fa8dbc40cdfa3556dc0ec660d00fcd7e8c9a9ca75a8f47c5535766c0af3d572bc74635b884f2&token=1002690963&lang=zh_CN

大数据新视界 -- 大数据大厂之 Impala 存储格式转换：从原理到实践，开启大数据性能优化星际之旅（下）（20/30）💖💖💖亲爱的朋友们，热烈欢迎你们来到青云交的博客！能与你们在此邂逅，我满心欢喜，深感无比荣幸。在这个瞬息万变的时代，我们每个人都在苦苦追寻一处能让心灵安然栖息的港湾。而我的博客，正是这样一个温暖美好的所在。在这里，你们不仅能够收获既富有趣味又极为实用的内容知识，还可以毫无拘束地畅所欲言，尽情分享自己独特的见解。我真诚地期待着你们的到来，愿我们能在这片小小的天地里共同成长，共同进步。💖💖💖

深入理解数据归一化：原理、方法和应用目录引言1. 为什么要进行数据归一化？2. 常用的归一化方法(1) 最小-最大归一化（Min-Max Normalization）

宏集科技工业物联网

宏集Cogent DataHub: 高效实现风电场数据集中管理与自动化一家跨国电力公司使用宏集Cogent DataHub软件，在美国西南地区建立起风电场的集中控制和数据采集系统。该系统整合来自不同风力涡轮机的 OPC 服务器数据，并确保数据安全、实时的上传至中心 SCADA 系统和 Pi 数据库。这一解决方案实现了与现有系统的无缝集成、自动化计费，并大幅提升数据准确性，为风电场的高效管理奠定了基础。

GISBox VS ArcGIS：分别适用于大型和小型项目的两款GIS软件在现代地理信息系统（GIS）领域，有许多大家耳熟能详的GIS软件。它们各自具有独特的优势，适用于不同的行业需求和使用场景。在众多企业和开发者面前，如何选择合适的 GIS 软件成为了一个值得深入思考的问题。今天，我们将从多个维度对比GISBox和ArcGIS这两款软件，帮助您更清晰地了解它们各自的优势以及适用场景。