大数据平台百度百科查询,有什么靠谱的异性交友平台吗

大数据平台百度百科查询，有什么靠谱的异性交友平台吗？

以前最受欢迎的两个社交平台，一个是陌陌，一个是探探。 陌陌于2011年8月推出的一款基于地理位置的开放式移动视频社交应用，是中国的泛社交泛娱乐平台 。 探探是一个基于大数据智能推荐、全新互动模式的社交App ，上线于2014年。 微信是腾讯公司于2011年1月21日推出的一个为智能终端提供即时通讯服务的免费应用程序。 陌陌 2011年8月18日，陌陌上线两周冲到APP STORE社交类免费榜第11名；第三周冲到APP STORE社交类免费榜第6名。第四周冲到APP STORE社交类免费榜第3名。 不到半年时间，2011年11月1日，陌陌用户突破30万，11月23日突破40万。 2012年8月1日，陌陌上线一周年，用户突破1000万，日活跃用户220多万，周活跃用户接近500万，每天发送的信息量超过4000万条。 三年不到，2014年2月7日，陌陌注册用户突破1亿，月活跃用户4000万，付费会员100万。 探探 2014年6月，探探正式上线。 2015年2月，探探注册用户过百万。 2016年11月，探探日活跃用户超过500万。总共完成了近60亿次配对。 2018年2月23日，陌陌发布公告，与探探及其股东达成最终协议，将通过发行股票和现金的方式收购探探100%的股权。 这意味着探探已经不再是独立的APP，已经是陌陌旗下的一个业务。

怎么学习深度学习？

深度学习，就是深层神经网络，仅此而已罢了，直接给你个基于深度学习的心音信号分类的例子。心音信号(PCG)是人体重要的生理信号，携带大量生理特征，但这些微弱信号的提取极易受到外界的干扰，关于心音信号处理相关的文章，可参考下面几篇博士论文，讲的非常详细，因此，不再赘述。

[1]陈尧. 心音心电信号处理的神经网络方法[D].四川大学,2021.

[2]李婷. 基于循环平稳信号理论的心音信号处理方法研究[D].大连理工大学,2015.

[3]韩威. 小样本心音分类方法研究[D].广东工业大学,2020.

首先进行心音信号2分类，即正常与异常分类，首先看一下本次试验用的GoogLeNet网络结构信息

看一下Layers结构

看下输入层信息

看一下两类PCG样本的时域波形

然后定义连续小波变换的滤波器组

fb = cwtfilterbank('SignalLength',signalLength,'VoicesPerOctave',12)

将生成的时频图像导入数据文件夹中

allImages = imageDatastore(fullfile(tempdir,dataDir),... 'IncludeSubfolders',true,'LabelSource','foldernames');

80%的样本用于训练，20%的样本用于测试

rng default [imgsTrain,imgsValidation] = splitEachLabel(allImages,0.8,'randomized'); disp(['Number of training images: ',num2str(numel(imgsTrain.Files))]); disp(['Number of validation images: ',num2str(numel(imgsValidation.Files))]);

Number of training images: 1673

Number of validation images: 419

看一下PCG信号CWT时频谱图的样子，首先看一下异常样本

再看一下正常常样本

设置GoogleNet网络的训练参数，采用sgdm优化算法，小批量尺寸MiniBatchSize=15，最大迭代次数MaxEpochs=20，初始学习率InitialLearnRate=1e-4。

options = trainingOptions('sgdm',... 'MiniBatchSize',15,... 'MaxEpochs',20,... 'InitialLearnRate',1e-4,... 'ValidationData',imgsValidation,... 'ValidationFrequency',10,... 'Verbose',false,... 'ExecutionEnvironment','gpu',... 'Plots','training-progress');

开始训练网络

trainedGN = trainNetwork(imgsTrain,lgraph_2,options);

进行网络测试

[YPred,probs] = classify(trainedGN,imgsValidation); accuracy = mean(YPred==imgsValidation.Labels); display(['GoogLeNet Accuracy: ',num2str(accuracy)])

GoogLeNet Accuracy: 0.89948，GoogLeNet的准确率达到了90%左右，不是很高，因为样本并不是很多。

看一下混淆矩阵

计算一下各个类别的分类指标

%"异常”类别分类指标 RecallAbnormal = Matrice_confusione.NormalizedValues(1,1)/sum(Matrice_confusione.NormalizedValues(1,:)); PrecisionAbnormal = Matrice_confusione.NormalizedValues(1,1)/sum(Matrice_confusione.NormalizedValues(:,1)); F1Abnormal = harmmean([RecallAbnormal PrecisionAbnormal]); fprintf('RecallAbnormal = %2.3f\nPrecisionAbnormal = %2.3f\nF1Abnormal = %2.3f\n',100*RecallAbnormal,100*PrecisionAbnormal,100*F1Abnormal); %"正常"类别分类指标 RecallNormal = Matrice_confusione.NormalizedValues(2,2)/sum(Matrice_confusione.NormalizedValues(2,:)); PrecisionNormal = Matrice_confusione.NormalizedValues(2,2)/sum(Matrice_confusione.NormalizedValues(:,2)); F1Normal = harmmean([RecallNormal PrecisionNormal]); fprintf('RecallNormal = %2.3f\nPrecisionNormal = %2.3f\nF1Normal = %2.3f\n',100*RecallNormal,100*PrecisionNormal,100*F1Normal);

RecallAbnormal = 82.470 PrecisionAbnormal = 86.250 F1Abnormal = 84.318 RecallNormal = 93.592 PrecisionNormal = 91.635 F1Normal = 92.603

因为本例只是个示范，所用的样本相对于GoogleNet结构并不多，所以分类准确率并不高。

下面进行心音信号5分类，即正常normal,主动脉瓣反流 AR,主动脉瓣狭窄AS,二尖瓣反流MR,二尖瓣狭窄MS五类，同样本例只是个示范，所用的样本较少，所以分类准确率并不高。看一下5类PCG样本的时域波形

然后定义连续小波变换的滤波器组

fb = cwtfilterbank('SignalLength',signalLength,'VoicesPerOctave',12)

看一下生成的CWT时频谱图

将生成的时频图像导入数据文件夹中

allImages = imageDatastore(fullfile(tempdir,dataDir),... 'IncludeSubfolders',true,'LabelSource','foldernames');

70%的样本用于训练，30%的样本用于测试

rng default [imgsTrain,imgsValidation] = splitEachLabel(allImages,0.7,'randomized'); disp(['Number of training images: ',num2str(numel(imgsTrain.Files))]); disp(['Number of validation images: ',num2str(numel(imgsValidation.Files))]);

设置GoogleNet网络的训练参数

options = trainingOptions('sgdm',... 'MiniBatchSize',15,... 'MaxEpochs',20,... 'InitialLearnRate',1e-4,... 'ValidationData',imgsValidation,... 'ValidationFrequency',10,... 'Verbose',false,... 'ExecutionEnvironment','gpu',... 'Plots','training-progress');

开始训练

trainedGN = trainNetwork(imgsTrain,lgraph_2,options);

进行图像样本分类

[YPred,probs] = classify(trainedGN,imgsValidation); accuracy = mean(YPred==imgsValidation.Labels); display(['GoogLeNet Accuracy: ',num2str(accuracy)])

GoogLeNet Accuracy: 0.9

看一下各类别的分类指标

%"normal" 类别分类指标 RecallNormal = Matrice_confusione.NormalizedValues(5,5)/sum(Matrice_confusione.NormalizedValues(5,:)); PrecisionNormal = Matrice_confusione.NormalizedValues(5,5)/sum(Matrice_confusione.NormalizedValues(:,5)); F1Normal = harmmean([RecallNormal PrecisionNormal]); fprintf('RecallNormal = %2.3f\nPrecisionNormal = %2.3f\nF1Normal = %2.3f\n',100*RecallNormal,100*PrecisionNormal,100*F1Normal); %"AR"类别分类指标 RecallAR = Matrice_confusione.NormalizedValues(1,1)/sum(Matrice_confusione.NormalizedValues(1,:)); PrecisionAR = Matrice_confusione.NormalizedValues(1,1)/sum(Matrice_confusione.NormalizedValues(:,1)); F1AR = harmmean([RecallAR PrecisionAR]); fprintf('RecallAR = %2.3f\nPrecisionAR = %2.3f\nF1AR = %2.3f\n',100*RecallAR,100*PrecisionAR,100*F1AR); % "AS"类别分类指标 RecallAS = Matrice_confusione.NormalizedValues(2,2)/sum(Matrice_confusione.NormalizedValues(2,:)); PrecisionAS = Matrice_confusione.NormalizedValues(2,2)/sum(Matrice_confusione.NormalizedValues(:,2)); F1AS = harmmean([RecallAS PrecisionAS]); fprintf('RecallAS = %2.3f\nPrecisionAS = %2.3f\nF1AS = %2.3f\n',100*RecallAS,100*PrecisionAS,100*F1AS); %"MR"类别分类指标 RecallMR = Matrice_confusione.NormalizedValues(3,3)/sum(Matrice_confusione.NormalizedValues(3,:)); PrecisionMR = Matrice_confusione.NormalizedValues(3,3)/sum(Matrice_confusione.NormalizedValues(:,3)); F1MR = harmmean([RecallMR PrecisionMR]); fprintf('RecallMR = %2.3f\nPrecisionMR = %2.3f\nF1MR = %2.3f\n',100*RecallMR,100*PrecisionMR,100*F1MR); %"MS"类别分类指标 RecallMS = Matrice_confusione.NormalizedValues(4,4)/sum(Matrice_confusione.NormalizedValues(4,:)); PrecisionMS = Matrice_confusione.NormalizedValues(4,4)/sum(Matrice_confusione.NormalizedValues(:,4)); F1MS = harmmean([RecallMS PrecisionMS]); fprintf('RecallMS = %2.3f\nPrecisionMS = %2.3f\nF1MS = %2.3f\n',100*RecallMS,100*PrecisionMS,100*F1MS);

RecallNormal = 100.000 PrecisionNormal = 100.000 F1Normal = 100.000 RecallAR = 100.000 PrecisionAR = 75.000 F1AR = 85.714 RecallAS = 83.333 PrecisionAS = 100.000 F1AS = 90.909 RecallMR = 80.000 PrecisionMR = 100.000 F1MR = 88.889 RecallMS = 83.333 PrecisionMS = 83.333 F1MS = 83.333

由于小样本原因，准确率不是很高。重点来了，更重要的是看看如何进行改进

改进方向：信号前处理

1.可以使用合适的信号降噪方法，移不变小波去噪方法对于PCG,ECG等信号来说还是不错的

基于Cycle Spinning的移不变小波去噪 - 哥廷根数学学派的文章 - 知乎 https://zhuanlan.zhihu.com/p/539089086

2.根据PCG信号的波形，可以自适应的构造更合适的小波

利用机器学习模型设计正交小波滤波器 - 哥廷根数学学派的文章 - 知乎 https://zhuanlan.zhihu.com/p/537254014

为连续小波变换CWT构造新小波 - 哥廷根数学学派的文章 - 知乎 https://zhuanlan.zhihu.com/p/534682868

3.使用时频谱图更加集中的同步压缩变换

同步压缩变换初探 - 哥廷根数学学派的文章 - 知乎 https://zhuanlan.zhihu.com/p/543569766

高阶同步压缩变换--占坑 - 哥廷根数学学派的文章 - 知乎 https://zhuanlan.zhihu.com/p/544716722

在网络选取方面

GoogLeNet相对于本文样本来说太大了，同时我并不推荐迁移学习和样本生成方法，不要问我为什么

基于小波时间散射网络的ECG 信号分类 - 哥廷根数学学派的文章 - 知乎 https://zhuanlan.zhihu.com/p/539001673

基于小波散射算法的空气压缩机异常噪声诊断 - 哥廷根数学学派的文章 - 知乎 https://zhuanlan.zhihu.com/p/531077421

码字不易，且行且珍惜

数据科学与大数据专业好就业吗？

“数据科学与大数据技术”，专业名字很拗口。这个专业最早出现在2016年，教育部公布2015年度普通高等学校本科专业备案和审批结果，首次在新增本科专业中出现了“数据科学与大数据技术”。

这个专业刚一亮相，就得到了社会各界的高度回应，纷纷认为这是一个社会积蓄的专业。因为此时，“大数据”三个字简直如日中天，各路IT大佬们、学者教授，言必“大数据”。

数据科学

“数据科学与大数据技术”开设院校

然而在2016年，批准开设这一专业的学校并不多，只有三所。分别是：北京大学、对外经济贸易大学、中南大学。因此，在2016年的高考中，并未在考生和家长中掀起太大的涟漪。

2017年，开设院校增加了十倍，共有32所高校开设了这一专业，其中：

985高校：中国人民大学、复旦大学、华东师范大学、电子科技大学、

211高校：北京邮电大学、贵州大学

普通公办本科大学：北京信息科技大学、中北大学、长春理工大学、上海工程技术大学、浙江财经大学、广西科技大学、云南师范大学、云南财经大学、昆明理工大学、贵州师范大学、重庆理工大学

北京邮电大学

普通公立本科学院：湖北经济学院、晋中学院、贵州理工学院、贵州商学院、宿州学院、福建工程学院、安顺学院、佛山科学技术学院

民办本科院校：黄河科技学院、宁夏理工学院、广东白云学院、北京师范大学-香港浸会大学联合国际学院、成都东软学院、电子科技大学成都学院、上海纽约大学

其中，位于云贵两省的学校多达8所。占比高达25%。没想到发展大数据产业最迫切的省份居然是云南省和贵州省。后来的发展也证明，确实越来越多的企业把数据中心放到了这两个省份，特别是贵州省。

2018年，开设“数据科学与大数据技术”的院校增加了多达250所。

2019年，开设“数据科学与大数据技术”的院校增加了多达196所，

2020年，开设“数据科学与大数据技术”的院校增加了多达138所。

可以说，今天无校不“大数据”，“数据科学与大数据技术”专业稀缺性已经荡然无存。

中国人民大学

“数据科学与大数据技术”学什么？

以首批开设“数据科学与大数据技术”专业的三所大学之一，中南大学为例，其课程体系的核心部分如下：

学科基础课专业核心课专业课专业选修课

经过本专业的培养，毕业生能够适应行业大数据应用的发展需要，融会贯通数学与自然科学基础知识、计算机科学基础知识、大数据科学与工程专业知识，提出复杂大数据工程项目的系统性解决方案。

能够跟踪大数据科学与工程领域的前沿技术，具备一定的大数据工程创新能力、大数据分析与价值挖掘能力，能够从事应用驱动的大数据产品的设计、开发和生产。

“数据科学与大数据技术”做什么？

“大数据”领域主要有三方面的工作：

一，理论工作，主要是对数据科学中模型的理解和运用；

二，实践工作，主要是处理实际数据；

三，应用工作，主要是利用大数据的方法解决具体行业应用问题的能力。

按照专业数据人才的主要工作内容，我们又可以分为四类数据人才：数据科学家、数据工程师、数据分析师、数据产品经理。

数据科学家：主要是运用数据科学的知识对数据进行采集、处理、挖掘、建模等操作，以解决问题为目的。

数据工程师：主要是在数据项目中，负责工程实施的人员。比如说负责搭建架构，实现技术平台，以及数据连接器，数据存储，计算引擎等工作。为数据架构师，数据科学家、数据分析师提供总做的基础。

数据分析师：主要是从数据中提取价值，并且将分析结果用于指导行动。

数据产品经理：是根据客户的特定需求，来为客户开发数据产品的人。

目前，“大数据”的主要发展方向有三个：

一、 数据挖掘、数据分析和机器学习方向；

二、大数据运维和云计算方向；

三、Hadoop大数据开发方向。

总结

不论看好还是看空这个专业，都无法否认的是我们都处于“大数据”时代之中。大到火箭上天，小到基因测序，无不与“大数据”相关。而作为一个为“大数据”事业提供基础人才的专业，“数据科学与大数据技术”不得不引起我们的重视。

例如一个“大数据”的典型应用，互联网广告。全球广告市场份额近万亿，而互联网广告已经占到了近一半，5000亿美元的市场份额，是互联网大厂争夺的热点，数据分析人才在这场竞争力至关重要。

事实上，数据人才需求的领域非常广泛，从国防部、互联网创业公司到金融机构，到处需要大数据项目来做创新驱动。

大数据开发工程师入门月薪已经达到了 8K 以上，工作1年月薪可达到 1.2W 以上，具有2-3年工作经验的hadoop人才年薪可以达到30万—50万。

数据分析或数据处理的岗位报酬也非常丰厚，在硅谷，入门级的数据科学家的收入已经是6位数了(美元)。

数据科学

数据运营的具体工作内容是什么？

数据运营岗位职责(一)

1、负责公司客户、业务、运营类数据的统计、监控、分析，建立运营数据分析模型;

2、能独立完成各项业务数据分析立项，根据数据分析结果撰写相应分析报告;

3、通过数据监控、数据报表、数据分析等方法，帮助管理内容运营链条的各类关键数据，驱动业务优化迭代;

4、基于数据分析用户行为数据，建立用户画像，持续完善用户识别数据体系;

5、基于数据分析成果，为业务部门和策略部门提供分析和业务优化建议，与业务和技术部门协同进行相关系统功能建设;

6、对经验数据做出专业分析，深挖用户需求，关注竞品和行业动态，根据需求协助调整产品体验和运营方向。

数据运营岗位职责(二)

1、 设计数字化运营指标体系，监控数据指标，通过数据及时发现业务异常，并产出数字化运营分析报告，分析业务状况。

2、 数据分析。根据业务主题，独立设计数据分析报告，抓取数据并进行分析，并最终产出数据分析报告，如用户画像分析、运营效果分析、线上活动分析、用户生命周期研究、竞品分析、产品销售分析，等。

3、 制作部门数据报表，对数据可视化方面有经验，能够设计美观的数据报表。并能够使用常用的BI工具进行数据可视化，如tableau、PowerBI，等。

4、 负责部门数据平台、业务数据的准确性测试，对数据敏感，能够从数据逻辑层面发现数据异常，并从逻辑和技术的角度提出数据验证方案，并进行验证。如果数据出现异常，及时与相关部门沟通解决。

5、 具有Python开发经验，能够进行数据自动化报表的开发，其中涉及到数据爬虫、数据清洗、数据入库、指标加工计算、数据图表绘制，等，对前端开发也有了解者优先。

6、 科技产品数据埋点的设计，与研发和外部门沟通协调并推动研发落地。

7、 承担其他数据工作(如数据指标梳理、数据提取、数据文档编写，等)。

8、 完成领导交办的其他工作。

数据运营岗位职责(三)

1、根据餐饮saas业务发展，对服务客户进行数据化分层与分析，针对不同层级商户挖掘差异化的数据服务策略;

2、建立各类商家端业务数据模型，为客户与内部运营团队进行赋能;

3、为KA商户制定差异化的数据运营方案，并推进方案在客户处的落地，沉淀标准的数据运营套路与打法，推进数据方案产品化;

4、整合公司内外部资源，0-1推进建立餐饮KA客户数据产品，并推进产品持续优化与客户增长。

数据运营岗位职责(四)

1、对产品及运营数据进行收集、甄选、整理、汇总及分析，制作相关分析报告;

2、对运营数据进行监控，及时发现运营中存在的问题，对运营环节提出改进建议;

3、负责日常运营相关报表模型的开发、维护及数据波动的跟踪处理;

4、对业务数据进行分析，研究会员行为特征，挖掘需求，监控会员行为状态，对会员活跃度提升提供数据分析与诊断;

5、负责数据挖掘领域的分析应用，定期对会员特征、需求、行为分析、活跃度、营销活动效果等特定业务的数据挖掘模型的需求分析。

数据运营岗位职责(五)

1、根据公司政策和业务发展趋势，定期做销售分析，从产品纬度、行业纬度、 户纬度对整体的业务进行分析，及时发现问题进行预警，并提出解决办法;

2、对部门现有业务数据进行梳理汇总和跟踪监控，建立日常跟踪监控体系，及时敏锐的发现业务数据变化趋势;

3、对运营中存在的问题点、困难点，给出数据支持、分析报告建议、问题解决方案;对重要节点或特殊节点业务消耗的变化进行专门的研究并形成分析报告;

4、构建各种分析和预测模型，通过跟踪和监控重点数据, 发现潜在的缺陷与机会，为业务决策提供数据支撑。

你手机里必备的软件都有什么？

1，疫情之下，众生平等，健康码谁也跑步了。没了它，哪也去不了[泪奔][泪奔]

2，当然是微信啦，手机卡套餐送的通话分钟数，基本不用，小事发文字，大事发视频通话，出门打车公交地铁微信支付，买个煎饼奶茶，少的了微信支付？买完奶茶，不得发个朋友圈…

3，支付宝，虽然手机支付业务被微信抢了不少，但是支付宝依然坚挺[机智][机智]

4，UC浏览器，谁用谁知道，作为多年资深网络小说重度患者，任何一款阅读软件都没UC靠谱，UC的隐藏观影功能，懂得都懂[白眼][白眼]

5，购物软件，京东（电子类产品），虽说二手东名声在外，但是我依然相信他！拼夕夕，穷人的天堂。之前一直淘宝，为什么不用，因为插件太多，用起来太卡，至少我的手机上，两个软件打开的速度差别太大。

6，头条，抖音有的，头条也有，头条有的抖音不一定有，而且我喜欢看看一些文字内容！

7，网易云音乐，云村的音乐也是很不错的，以前一直用天天动听，被收购以后，发现插件太多，功能太杂，不用了！