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架构设计:数据服务系统0到1落地实现方案

本文源码:GitHub·点这里 || GitEE·点这里 一、基于业务 数据服务通常有很多种业务模式,也就导致系统的架构与业务都会很复杂,不同的业务都具有自身的能力和复杂度,数据管理本身就是一件不容易的事情,所以在系统架构初期都会考虑服务能力的业务场景: API服务:基于Http模式的数据服务,通过请求获取数据,例如风控模型,评分,反欺诈等各种业务; 平台服务:综合性的服务能力集成系统,客户的自定义服务需求很低,具有完整流程的数据服务能力,例如自动化数字营销平台,提供营销的全流程管理能力; 采集服务:通常客户以埋点的方式提交相关点击事件,采集系统基于全渠道进行汇总分析并向客户反馈; 可视化分析:这里分为两大块,数据分析与可视化,数据可以加载多方数据源联合分析,基于前端组件做高度自动化分析,例如常见的数据洞察系统; 工具私有化:基于积累的技术能力,把数据管理的系统直接销售给客户,部署在客户自己本地的服务上; 数据服务的场景,不同的业务需要各自场景下的数据支撑,但是不同的业务都需要相同的运营,结算,订单等基础功能,理解不同的业务场景,需要找出共同点与不同点,很简单的思路:相同点在公共服务中...

KNN 算法-实战篇-如何识别手写数字

上篇文章介绍了KNN 算法的原理,今天来介绍如何使用KNN 算法识别手写数字? 1,手写数字数据集 手写数字数据集是一个用于图像处理的数据集,这些数据描绘了 [0, 9] 的数字,我们可以用KNN 算法来识别这些数字。 MNIST 是完整的手写数字数据集,其中包含了60000 个训练样本和10000 个测试样本。 sklearn 中也有一个自带的手写数字数据集: 共包含 1797 个数据样本,每个样本描绘了一个 8*8 像素的 [0, 9] 的数字。 每个样本由 65 个数字组成: 前 64 个数字是特征数据,特征数据的范围是 [0, 16] 最后一个数字是目标数据,目标数据的范围是 [0, 9] 我们抽出 5 个样本来看下: 0,0,5,13,9,1,0,0,0,0,13,15,10,15,5,0,0,3,15,2,0,11,8,0,0,4,12,0,0,8,8,0,0,5,8,0,0,9,8,0,0,4,11,0,1,12,7,0,0,2,14,5,10,12,0,0,0,0,6,13,10,0,0,0,0 0,0,0,12,13,5,0,0,0,0,0,11,16,9,0,0,0...

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