在之前的文章 “安装独立的 Elastic Agents 并采集数据 - Elastic Stack 8.0”，我们详述了如何使用 No Fleet Server 来把数据写入到 Elasticsearch 中。在今天的文章中，我们来详述如下使用 Elastic Agents 在独立（standalone）模式下来采集数据并把数据最终通过 Logstash 来写入到 Elasticsearch 中去。 在今天的练习中，我 继续阅读

为了积累数据集，ChatGPT-3使用了一系列技术来从不同来源的文本中提取数据。其中最常用的技术包括： Web scraping：ChatGPT-3使用Web scraping技术从互联网上的网页中提取文本。它可以自动化抓取网页，并从中提取出需要的信息。 数据库查询：ChatGPT-3使用数据库查询系统来收集从各种来源收集到的数据。这是一种常用的技术，在大型网站和应用程序中广泛使用。 API收集&#xff 继续阅读

本文内容翻译自《数据密集型应用系统设计》，豆瓣评分高达 9.7 分。   什么是「数据密集型应用系统」？ 其实我们平时遇到的大部分系统都是数据密集型的——应用代码访问内存、硬盘、数据库、消息队列中的数据，经过业务逻辑处理，再返回给用户。 这本书并不是针对某个具体的数据库，而是自顶向下展开各项技术的共性和区别，把所有跟「数据」有关的知识点做了剖析、整理、总结。   查询类型 On 继续阅读

文章目录 1. COCO数据集1.1 COCO数据集介绍1.2 COCO数据集格式1.2.1 常见目标检测数据格式1.2.2 COCO数据集文件结构及标注文件说明1.2.3 COCO的evaluation指标 1.3 其他 2. pycocotools2.1 pycocotools简介和安装2.2 基本使用 3. 图像的EXIF使用3.1 图像的EXIF3.1.1 基本介绍3.1.2 JEPG等格式说明3.1.3 EXIF属性和对应code3.1.4 EXIF中的key和value意义&# 继续阅读

1. 简介 pandas虽然是个非常流行的数据分析利器，但很多朋友在使用pandas处理较大规模的数据集的时候经常会反映pandas运算“慢”，且内存开销“大”。 特别是很多学生党在使用自己性能一般的笔记本尝试处理大型数据集时，往往会被捉襟见肘的算力所劝退。但其实只要掌握一定的pandas使用技巧，配置一般的机器也有能力hold住大型数据集的分析。 图1 本文就将以真实数据集和运存16G 继续阅读

UPUPWANK集成环境智控平台的mysql数据库密码修改的文件我暂时还未找到，但是在控制界面看到修改账号和密码的位置： 继续阅读

1.源码下载链接 1.yolov5原模型以及权重文件 链接：https://pan.baidu.com/s/1XlvHIxlzJEqp2wlRx5Fb1w  提取码：xtkj 2.训练自己数据集的完整代码 链接：https://pan.baidu.com/s/1xdnah8ZLoT7E1YDm-RiGzQ  提取码：9261 2.训练过程 1.修改class_path为自己数据集的分类结果 2.修改权重文件的路径 继续阅读

本文将从多个方面详细讲解如何使用Python采集抖音数据，希望本文能对初学者有所帮助。 一、安装必要的包和工具 在采集抖音数据之前，我们需要安装一些必要的包和工具。首先需要安装Python，建议安装最新版本的Python 3。在安装Python之后，我们需要安装一些第三方包，包括requests、pymongo、beautifulsoup4等。 pip install requests pip install pymongo pip install beaut 继续阅读

随着国家数字经济建设进程加快，数据安全立法实现由点到面、由面到体加速构建，目前我国数据安全立法已基本形成以《网络安全法》《数据安全法》《个人信息保护法》《密码法》等法律为核心，行政法规、部门规章为依托，地方性法规、地方规章为抓手，国家标准为指南的数据安全法规保障体系。 顶层政策出台，构建数据安全发展支撑。2023年1月，工信部等十六部门联合印发《关于促进数据安全产业发展的指导意见》&#xff0 继续阅读

目录索引 ==集合特点：====集合用处：==去重操作： ==创建集合：==实例：实例2： ==集合运算：==交集：并集：补集：差集： 集合特点： a = {3,4,5} 继续阅读

导言解码过程Mp3结构MP3 文件一般分为三部分：ID3V2，Frame，ID3V1也属于帧，叫标签帧，Frame 部分叫数据帧，在MP3 文件内不一定有标签帧，但一定有数据帧.ID3V2解析开始处，长度为10字节，结构如下:标签头 public static int discard(int num){int result = 0, mask = 0 继续阅读

一、Loki简介 1、简介 Loki Loki是一个开源、分布式的日志聚合系统，由Grafana Labs推出。Loki的设计目标是为了高效地处理大规模的日志数据，并具有良好的可扩展性。Loki的最大优点是它具有低资源占用和高效的查询速度。这是因为Loki不需要在处理日志数据时进行索引，而是将数据存储在类似于散列表的内存数据结构中，可以快速地定位和检索日志数据。此外，Loki可以与Prometheus集成&#xff0c 继续阅读