百度地图首页源码解析

百度地图API提供的城市编码与区县对照在MYSQL中的导出语句。

提供 SQL SERVER 2005 备份格式的百度地图纠偏数据集，用于校正地图坐标的精度。

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2018年百度高德地图POI数据总量达7500万条，涵盖全国各类商户和小区等多种分类信息。

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KDDCup2019 AutoML Track 挑战与经验 本次比赛的难点主要体现在以下几个方面： 特征挖掘的挑战: 与传统数据挖掘竞赛不同，AutoML 竞赛中数据含义未知，仅提供数据类型，这使得特征工程难度加大，如何挖掘有效的通用特征成为关键。 时序相关数据的处理: 时序相关数据的挖掘本身就具有挑战性，需要专家经验才能从中提取有效信息。即使是专家，也需要不断尝试才能构建有价值的时序特征，并利用多表关联提升模型性能。 多表数据的处理: 赛题数据以多表形式给出，要求参赛者构建能够处理复杂多表连接关系的自动化机器学习系统。这无疑对系统的稳定性提出了更高要求，稍有不慎就可能导致数据过大，造成超时或内存溢出，最终无法得到有效成绩。 严格的时间和内存限制: 比赛代码运行环境资源有限，参赛者需要在有限的资源条件下完成数据处理和模型训练。 总结 KDDCup2019 AutoML Track 比赛对参赛者提出了多方面的挑战，包括特征工程、时序数据处理、多表数据处理以及有限的计算资源。

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百度云PALO是一款PB级别的大规模并行处理（MPP）数据仓库服务产品，专为百度云平台设计。PALO主打高性能分析和报表查询功能，在成本上具有显著优势。与商业数据仓库系统如Greenplum、Vertica、Exadata以及云服务产品如Amazon RedShift、Google BigQuery功能定位相近，PALO分为云端和前端两部分。前端提供与云端交互的工具，如数据上传到百度云对象存储服务（BOS）、集群管理和SQL语句提交等功能。PALO支持从百度BOS导入数据，也可以通过HDFS或本地文件使用bulkload命令导入数据。集群管理界面简便易用，支持集群申请、节点管理和SQL操作，JDBC和ODBC连接URL可在界面查看。核心引擎PaloCore包括LeaderNode和ComputeNode两种角色，分别负责元数据维护和计算任务执行。PALO支持多种数据类型和广泛的SQL语法，适合用户进行复杂数据处理和分析任务。