指标采集

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网络数据采集,Python 3 实现数据采集
Python 中有几种方法可以实现网络数据采集:1. 使用 requests 库采集网络数据:- 安装 requests 库:pip install requests- 采集网页数据:import requestsresponse = requests.get('网址')data = response.text2. 使用 BeautifulSoup 库采集 HTML 数据:- 安装 BeautifulSoup 库:pip install beautifulsoup4
分类方法评价指标
在数据挖掘中,衡量分类方法优劣的指标多种多样,以下列举几项关键指标: 1. 预测准确率:- 指模型正确预测结果的比例,是评估分类模型最直观的指标。 2. 模型构建时间:- 构建模型所需时间,体现算法效率。 3. 模型使用时间:- 使用模型进行预测所需时间,影响模型实际应用效率。 4. 健壮性:- 模型抵抗噪声数据和缺失值干扰的能力,体现模型稳定性。 5. 可扩展性:- 模型处理大规模数据集的能力,决定模型适用范围。 6. 可操作性:- 模型规则易于理解和应用的程度,影响模型在实际应用中的可解释性和可操作性。 7. 规则优化:- 模型规则的简洁性和优化程度,影响模型的效率和可解释性。 8. 决策树大小:- 决策树模型的规模和复杂程度,影响模型的效率和可解释性。 9. 分类规则简洁性:- 分类规则的易懂程度,影响模型的可解释性和可应用性。
Matrox硬件图像采集工具箱支持包Matrox帧采集器视频图像采集
Matrox硬件的Image Acquisition Toolbox支持包允许直接从Matrox帧采集器将图像采集到MATLAB和Simulink中。该支持包适用于R2014a及更高版本。
抛物线SAR指标
该项目提供了一个在 MATLAB 中实现抛物线SAR指标的功能,并将指标可视化,叠加在烛台图上。
HDFS 监控与指标入库
该工具能够监控 HDFS 的各项指标,并将数据存储至 MySQL 数据库。使用前,请先在 MySQL 中创建名为 nihao 的数据表,用于存储监控指标数据。 nihao 表结构: | 列名 | 数据类型 | 默认值 | 描述 ||---|---|---|---|| dt | datetime | NULL | 数据时间 || AddBlockNumOps | bigint(20) | NULL | 添加块操作次数 || BlockReceivedAndDeletedNumOps | bigint(20) | NULL | 接收并删除块操作次数 || CompleteNumOps | bigint(20) | NULL | 完成操作次数 || CreateNumOps | bigint(20) | NULL | 创建操作次数 || DeleteNumOps | bigint(20) | NULL | 删除操作次数 || GetFileInfoNumOps | bigint(20) | NULL | 获取文件信息操作次数 || RenameNumOps | bigint(20) | NULL | 重命名操作次数 || SendHeartbeatNumOps | bigint(20) | NULL | 发送心跳操作次数 || AddBlockAvgTime | double | NULL | 添加块平均时间 || BlockReceivedAndDeletedAvgTime | double | NULL | 接收并删除块平均时间 || CompleteAvgTime | double | NULL | 完成平均时间 || CreateAvgTime | double | NULL | 创建平均时间 || DeleteAvgTime | double | NULL | 删除平均时间 || GetFileInfoAvgTime | double | NULL | 获取文件信息平均时间 || RenameAvgTime | double | NULL | 重命名平均时间 || SendHeartbeatAvgTime | double | NULL | 发送心跳平均时间 |
指标正态检验问题
使用大数据正态检验能为数据处理提供参考。如果您对数据处理还有疑问,欢迎留言。
MATLAB KDJ指标的应用
这是一个用MATLAB编写的KDJ指标,可以直接下载并放入当前文件夹使用。操作简便,欢迎大家提出改进建议。
NiFi 数据采集工具
NiFi 是一款实时离线数据采集工具,架构清晰,具备单点及集群部署能力。其处理器功能丰富,支持多种数据来源和变量表达式。广泛应用于数据集成、ETL 处理等场景。
FlumeNG数据采集方式
FlumeNG数据采集方式 FlumeNG支持多种数据采集方式,包括: 1. RPC (Avro) 利用Avro RPC机制发送文件数据。 示例命令: $ bin/flume-ng avro-client -H localhost -p 41414 -F /usr/logs/log.10 2. 命令执行 通过执行命令获取输出作为数据源。 支持单行输出,包括回车符(r)或换行符( )。 可通过此方式间接实现tail功能。 3. 网络流 支持多种流行的日志流协议: Avro (数据序列化系统) Syslog Netcat (使用TCP或UDP协议读写数据)
大数据采集插件
提供结构化和非结构化数据的完整采集器插件。