dataset

工程师和科学家们经常需要分析处理大量的数据。数据分析通常涵盖数据收集和管理，数据挖掘和分析，以及数据建模和仿真等工作。为了减少分析和理解这些数据所需要的时间，他们常常需要快速探究和可视化数据的能力，以及开发面向他们特定应用的定制化程序的灵活性

记得刚开始在写程式时公司是用VB那时LINQ刚出，于是就用了LINQ+ ADO.NET Entity Framework ，一开始也是相当不顺，但用久就习惯了。 后来也有人问我说用VB写LINQ语法不会卡卡的吗，我到觉得用ADO.NET Entity Framework 才会卡卡因为必需规划的很详细，不然很麻烦，所以后来我都用Datatable，可能在自由度会比较高，但是如果自己打错字就完了。 后来常会遇到有些相当麻烦的语法，想起了LINQ相当好用于是找了LINQ来搭配Datatable(当然dataset也可)，解决了许多已经捞出资料后做处理的问题，我觉得只要搭配的好不一定真的要用全新的功能，所以以下源代码给大家参考使用，当然里面只是小部分而且写法也可多变，只是让我自己在忘记时能快速查到使用方式

Spark读取文本文件并转换为DataFrame Spark ML里的核心API已经由基于RDD换成了基于DataFrame，为了使读取到的值成为DataFrame类型，我们可以直接使用读取CSV的方式来读取文本文件，可问题来了，当文本文件中每一行的各个数据被不定数目的空格所隔开时，我们无法将这些不定数目的空格当作CSV文件的分隔符（因为Spark 基于Spark的学生成绩分析系统 本文是本人硕士期间云计算课程的一次大作业，所以可能部分内容有充字数的嫌疑，还望各位看官无视。 Spark RDD的简单使用 RDD(Resilient Distributed Dataset)即弹性分布式数据集。RDD是Spark的核心，在Spark中，对数据的所有操作不外乎创建RDD、转化已有RDD以及调用RDD操作进行求值

从 AI 人工智能的应用面来说，我一向认为，台湾在医疗和教育培训方面的机会很大，因为台湾有很好的医疗人才和先进的医疗科技，在教育方面，也有很多的补教业者和培训机构，在场域的导入应用与 Dataset 方面，都有很好的基础。 在人工智能+教育方面的应用，目前国际上比较常用的词是 AI in Education，一般简称为 “AiED”。以中国大陆的人工智能发展来说，对于教育方面的关注度也是很高的，近期亿欧就出版了一份 “2018 人工智能附能教育产业研究报告”，对于 AiED 在中国大陆的发展现况与趋势，说明的非常清楚，对于 AiED 有兴趣的朋友，可以花点时间读一读….. 人工智能与教育的融合一直是备受关注的一个领域

谈到大数据，相信大家对Hadoop和Apache Spark这两个名字并不陌生。但我们往往对它们的理解只是停留在字面上，并没有对它们进行深入的思考，下面不妨跟我一块看下它们究竟有什么异同。 首先，Hadoop和Apache Spark两者都是大数据框架，但是各自存在的目的不尽相同

人工智能（AI）的发展，对各行各业影响深远，然而，经常见到AI专家的文章，都提到不易请到AI专才。有老板说要在香港请一个数据科学家（Data Scientist），难过登天，就算只是请一个对数据分析有点认识的，薪金也极高。主要原因，在于真正的AI人才，需要非常杰出的技术和沟通能力，才能帮助企业赚钱

在数据量较大的情况下，如何提高DataSet的填充速度？ 情况是这样的，我用C#编写了一个程序，需要使用ADO.Net技术将数据库的某一个表的数据填充到DataSet中，但是由于数据量太大，直接使用Adapter.Fill方法耗时较长，大概20秒左右，请问有什么好的办法，提高一下填充的速度吗？ 1、不要加载这么多数据，想想必要性。分页、按需加载，等等。 2、缓存，这个比从数据库里面加载肯定快多了