简单介绍数据的分布形态描述中的离散型概率分布利用python中的matplotlib来模拟几种分布的图形在上一篇中提到数据分析的对象主要是结构化化数据，而所有的结构化数据可以从三个维度进行描述，即数据的集中趋势描述，数据的离散程度描述和数据的分布形态描述，并对前两个维度进行了介绍。本篇主要是对数据的分布形态描述中的离散型概率分布进行介绍。

“像鸭子走路，像鸭子叫（长得像鸭子），那么就是鸭子”描述事物的外部行为而非内部结构严格说go属于结构化类型系统，类似docktyping先看一个其他语言中的ducktyping：python中的ducktypingdefdownload(retriever):returnretriever

AutoML即通过自动化的机器学习实现人工智能模型的快速构建，它可以简化机器学习流程，方便更多人利用人工智能技术。近日，软件行业巨头Salesforce开源了其AutoML库TransmogrifAI。SalesforceEinstein数据科学高级总监ShubhaNabar在Medium上撰文介绍了该AutoML库，包括工

Springboot整合elasticsearch以及接口开发搭建elasticsearch集群搭建过程略（我这里用的是elasticsearch5.5.2版本）写入测试数据新建索引book（非结构化索引）PUThttp://192.168.100.102:9200/book

随着大数据和AI业务的不断融合，大数据分析和处理过程中，通过深度学习技术对非结构化数据（如图片、音频、文本）进行大数据处理的业务场景越来越多。本文会介绍Spark如何与深度学习框架进行协同工作，在大数据的处理过程利用深度学习框架对非结构化数据进行处理。Spark介绍Spark是大规模数据处理的事实标准，包括机器学习的操

30年前，LEAD由MoeDaher和RichLittle创建，其愿景是通过易于使用的软件开发工具包提供创新技术，从而帮助开发人员构建更好的应用程序。跨越这个重要的里程碑，LEAD继续通过发布LEADTOOLS版本21来实现这一愿景。该版本以新的前沿库和功能（包括可自动搜索，查找并采取行动的智能文档分析器）突出显示。基于任何结构化或非结构化形式的感兴趣数

redis基本信息!(https://img2018.cnblogs.com/blog/1309611/201911/130961120191101193139501861498195.png)redis属于非关系型数据库,可存储大量的非结构化数据,操作方式为nosql,数据存储结构为keyvalue,可

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背景近年来，公司业务发展迅猛，为数众多的业务场景产生了大量的图片，文档，音频，视频等非结构化数据，尤其是随着移动互联网、AI、IoT技术的成熟和应用市场的全面爆发，大量智能硬件设备将会生成更大规模的非结构化多媒体数据。如此大量的小文件如何存储，问题应运而生。传统存储厂商出售的存储服务价格昂贵，公有云厂商对具体业务场景的定制化改造略有欠缺，因此，我们