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我有一个我认为非常基本的问题。将机器学习算法与 Firebase 数据结构集成的最佳实践是什么？更具体地说，我有一个在 Firebase 上不断增长的数据结构，它本质上收集调查数据。想想调查猴子。
我还有一个用 python 编写的脚本，它可以从数据结构中提取我需要的相关数据，并将调查响应转换为用户可用的干净数字。
我的做法是简单地从 Firebase 导出 JSON。当然，随着数据结构的增长，在我的本地计算机上执行此操作将变得不合理......我认为。
此工作流程的最佳实践是什么？我看到 Google Cloud 有一些可用的数据库管理程序。我如何在云上进行预处理，或者至少摆脱我目前正在做的这个令人难以置信的简陋手动解决方案，它根本不可扩展。
谢谢!
最佳答案
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关于python - 如何将机器学习与 Firebase 数据结构结合使用？，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/46354507/
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我有一个采用以下格式的 CSV: Module, Topic, Sub-topic 它需要能够导入到具有以下格式的 MySQL 数据库中: CREATE TABLE `modules` ( `id
通常我使用类似的东西 copy((uint8_t*)&POD, (uint8_t*)(&POD + 1 ), back_inserter(rawData)); copy((uint8_t*)&PODV
错误 : 联合只能在具有兼容列类型的表上执行。 结构(层:字符串，skyward_number:字符串，skyward_points:字符串)<> 结构(skyward_number:字符串，层:字符
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我现在正在做一项编程作业，我并没有真正完全掌握链接，因为我们还没有涉及它。但是我觉得我需要它来做我想做的事情，因为数组还不够 我创建了一个结构，如下 struct node { float coef;
给定以下代码片段: #include #include #define MAX_SIZE 15 typedef struct{ int touchdowns; int intercepti
struct contact list[3]; int checknullarray() { for(int x=0;x<10;x++) { if(strlen(con
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我是一名优秀的程序员,十分优秀！