YouTube数据集（youtubebb数据集）

大思维促大数据战略

大思维促大数据战略你一定知道，所有的数字都是数据。如今的硬件和软件已不能应对以如此高速产生的形式多样的海量数据。大数据变得如此复杂... 大思维促大数据战略你一定知道，所有的数字都是数据。

大数据思维能使我们在决策中超越原有思维的局限，每个人根据自己对事物的认识和判断而不是事物本身作出行动决策的，第一是对事物的理解和判断，第二是作出行动决策(不行动也是一种决策)。行动决策会受到决策者价值取向的影响。

大数据实际上是营销的科学导向的自然演化。大数据思维有三个纬度——定量思维、相关思维、实验思维。第一，定量思维，即提供更多描述性的信息，其原则是一切皆可测。

回顾图1，我们在讲大数据思维时，利用自上而下的次序，从大数据的功用入手，深入到理论内核，再到可供操作的范式。但真正上手实践，需要脚踏实地，自下而上的行动。

Hive实战之Youtube数据集

Hive 构建在基于静态批处理的Hadoop 之上，Hadoop 通常都有较高的延迟并且在作业提交和调度的时候需要大量的开销。

Hive提供了什么Photobucket公司使用Hive的主要目标是为业务功能、系统性能和用户行为提供答案。为了满足这些需求，我们每晚都要通过Flume从数百台服务器上的MySQL数据库中转储来自Web服务器和自定义格式日志TB级别的数据。

本地模式 对于小数据集，为查询触发执行任务消耗的时间实际执行job的时间，因此可以通过本地模式，在单台机器上（或某些时候在单个进程上）处理所有的任务。

HiveServer2和HiveServer1可以在同一个系统上并发运行，共享相同的数据集。这允许您运行HiveServer1以支持使用本机HiveServer1 Thrift绑定的Perl或Python脚本。

为什么使用Hive？ 为什么使用Hive？那么，在哪里使用Hive呢？在载入了60亿行（经度、维度、时间、数据值、高度）数据集到MySQL后，系统崩溃了，并经历过数据丢失。

与姿态、动作相关的数据集介绍

1、D、3D姿态识别 非常强大，很适合入门，通读后再对具体细节进行深究。

2、形态(Configuration)是指机器人主体部分的姿势。有多个满足直角坐标系坐标值(x，y，z，w，p，r)条件的形态。要确定形态，需要指定每个轴的关节配置(JointPlacement)和旋转数(TurnNumber)。

3、随后，Zhao等人[75]提出利用语义图卷积层模块捕捉人体关节点之间的拓扑相关性(比如人体对称性)，进一步提高了三维姿态的重建准确性。但是从二维姿态映射到三维姿态本身是一个歧义问题，原因在于多个三维姿态可以投影出同一个二维姿态[77]。

4、人体姿态估计是指通过计算机算法在图像或视频中定位人体关键点（如肩、肘、腕、髋膝、膝、踝等）。本文主要介绍近几年深度学习兴起后的人体姿态估计方法发展历程。

5、基于大规模人体姿态动作数据识别训练，配合摄像头及视觉分析技术，依据身体18个关键点实时进行身体位估计和渲染，实现多线程的多人关键点实时检测，自动捕捉人体姿态。

美国职棒:MVP的完美身躯?

1、从 课程提供网址 获取 baseball_data.csv 数据集。 该数据集包含1157名棒球球员数据以及6个变量，分别为： 球员姓名（name）、偏手性（handedness）、身高（height）、体重（weight）、打击率（avg）、本垒打次数（HR）。

2、凯文·杜兰特（Kevin Durant），男，1988年9月29日出生于美国华盛顿哥伦比亚特区，美国职业篮球运动员，司职小前锋，效力于俄克拉荷马雷霆队。

3、科比认为最完美的后卫是拥有乔丹的精神意志，韦斯特的精准，魔术师的想像力，皮蓬的腿，托马斯的手。