-
【经典】有K张折扣券和m元最多能买多少物品（折前价ai，折后价bi
所属栏目：[大数据] 日期：2021-05-26 热度：59
这真是很玄学的一道题，贪心也要贪好几次。。。 题解：http://www.voidcn.com/article/p-eincjhrs-rv.html 题解：http://www.voidcn.com/article/p-yrbutkck-up.html #includebits/stdc++.h#define ll long longusing namespace std;struct node{int a,b;}x[[详细]
-
【未发】大数据分析，Hadoop够用吗？Facebook数据专家说No
所属栏目：[大数据] 日期：2021-05-26 热度：97
来自：?InfoQ 链接：http://www.infoq.com/cn/news/2013/12/facebook-hadoop 随着大数据的发展和应用，Hadoop框架受到越来越多的关注和应用。Facebook分析主管Ken Rudin表示，不要小看关系型数据库技术的价值。他认为，Hadoop可能是“大数据”运动的代名词，[详细]
-
POJ 3982 序列（大数）
所属栏目：[大数据] 日期：2021-05-26 热度：182
序列 题目链接： http://poj.org/problem?id=3982 解题思路： 大数。 AC代码： import java.math.BigInteger;import java.util.Arrays;import java.util.Scanner;public class Main{ public static void main(String args[]){ Scanner sca = new Scanner(Sys[详细]
-
IBM在华正式上线 大数据分析业务
所属栏目：[大数据] 日期：2021-05-26 热度：107
点击上方蓝色字体关注。 您还可以搜索公众号“ D1net ”选择关注D1net旗下的各领域（云计算，数据中心，大数据，CIO，企业协作，网络数通，信息安全，企业移动应用，系统集成，服务器，存储，呼叫中心，视频会议，视频监控等）的子公众号。 ======= IBM(国际[详细]
-
bigdata——HBase+zookeeper+Hadoop集群构筑 之 Hadoop YARN集群
所属栏目：[大数据] 日期：2021-05-26 热度：71
最近项目调查闲下来了，有时间让大脑来整体之前做过的调查，为了便于基于存档，遂将其记录下来，希望对后来者有所帮助。 背景 为了了解Hbase集群下数据的查询以及安全性方面的性能数据，需要搭建HBase集群，简单测试。 角色分类 +--------------+-----------[详细]
-
bigdata——HBase+zookeeper+Hadoop集群构筑 之 zookeeper集群构
所属栏目：[大数据] 日期：2021-05-26 热度：100
整体流程 zookeeper物件下载 物件解压 zoo.cfg文件作成 zoo.cfg文件设定 dataDir的 ID作成 zookeeper物件 zookeeper官网下载，此处使用的是zookeeper-3.5.1-alpha。 物件解压 直接使用如下命令 tar -zxvf zookeeper-****-***.gz zoo.cfg文件作成 命令如下：[详细]
-
bigdata——HBase+zookeeper+Hadoop集群构筑 之 Hbase集群构筑
所属栏目：[大数据] 日期：2021-05-26 热度：171
整体流程 物件下载 解压 conf文件配置 启动停止 状态确认 物件下载 ???? 参考hbase官网 解压 ?? tar -zxvf hbase-***.gz conf文件配置 1.hbase-env.sh export JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.7.0_67export HBASE_MANAGES_ZK=false 注意：JDK根据自己的环境配置 ??[详细]
-
大数据处理的关键层次架构
所属栏目：[大数据] 日期：2021-05-26 热度：199
图1、大数据处理的关键层次架构 以下是对上图中各层次架构的说明 一、数据存储层 宽泛地讲，据对一致性（consistency）要求的强弱不同，分布式数据存储策略，可分为ACID和BASE两大阵营。 ACID 是指数据库事务具有的四个特性：原子性（Atomicity）、一致性（C[详细]
-
COVID-19大流行正推动面部识别技术实践
所属栏目：[大数据] 日期：2021-05-26 热度：83
在全球范围内，人工智能和各种监控技术正逐步成为抗击新冠肺炎的武器。最近的例子是俄罗斯利用面部识别软件来维持封锁限制，而在法国，监控程序显然已经过测试，[详细]
-
2021年最值得关注的6大新兴数字转型方向
所属栏目：[大数据] 日期：2021-05-26 热度：106
1.零售/电子商务中的增强现实 什么是增强现实？ 增强现实（AR）是现实世界的增强版本，可通过使用数字视觉元素，声音或通过技术传递其他感官刺激来实现。 用例：[详细]
-
Covid-19如何让智慧城市变得更加优秀？
所属栏目：[大数据] 日期：2021-05-26 热度：80
为了使城市能够应对这些变化，技术是关键。为了保持互联互通并交流问题和解决方案，智慧城市需要大量相互协作的技术。智慧城市的发展，特别是针对出行，围绕三个[详细]
-
智慧城市技术的以后：人工智能、大数据和云
所属栏目：[大数据] 日期：2021-05-26 热度：118
世界上超过一半的人口被城市的吸引力所吸引-繁荣、就业、机会、教育和娱乐的增长吸引着人们，令人难以拒绝。城市规划者和企业家通过为公民提供必要的服务和企业[详细]
-
千家智客新年寄语：科技助力智慧生活，未来已来
所属栏目：[大数据] 日期：2021-05-26 热度：181
在当前国际贸易环境风云突变以及新冠疫情双重危机之下，我们所有人都面临着百年未有之大变局，站在新一轮科学技术革命和产业变革的边缘，建筑智能化行业都在思考[详细]
-
从智能建筑到自我掌握的智慧建筑
所属栏目：[大数据] 日期：2021-05-26 热度：64
企业组织尤其是他们的设施和房地产经理，一直在寻求改善我们的工作环境以及我们在其中工作的建筑物。与此同时，他们希望提高成本效益、提高生产力，并且-如今创[详细]
-
光学字符识别OCR如何让城市变得更便捷
所属栏目：[大数据] 日期：2021-05-26 热度：70
OCR通常也称为自动车牌识别（ANPR）、自动车牌识别（ALPR）和车牌识别（LNPR），采用人眼可见的字母数字字符，例如车牌、支票和护照，并使它们成为电子护照。正[详细]
-
智能家居应用高峰论坛圆满结束！
所属栏目：[大数据] 日期：2021-05-26 热度：79
智能家居创新发展与技术标准产业联盟执行理事长陈军、中国移动智慧家庭运营中心智能方案系统部总经理浦贵阳、青岛海信智慧家居系统股份有限公司华南区总经理成斌[详细]
-
机器学习的五个成功实践
所属栏目：[大数据] 日期：2021-05-26 热度：69
IT领导者们分享了使用人工智能和机器学习来获得业务洞察的方法。 随着组织越来越多地利用技术来更好地预测客户的偏好并支持业务运营，人工智能和机器学习(ML)越[详细]
-
推荐丨大数据处理漫谈：盘点开源软件栈
所属栏目：[大数据] 日期：2021-05-26 热度：118
本篇文章重点梳理了软件栈，主要以开源软件为主，闭源不谈。大数据发展至今，开源软件层出不穷，也去解决了不同的问题，笔者试图去弄清楚这些，分门别类，后面也可以参照下。由于笔者知识面有限，难免会出现一些偏颇，不全，不正确，还请指正。后面也会有很[详细]
-
挖掘DBLP作者合作关系，FP-Growth算法实践（3）：挖掘任务简介、
所属栏目：[大数据] 日期：2021-05-26 热度：167
首先是挖掘任务： 思路明天写。。。。。[详细]
-
如何做数据分析挖掘—以电信行业为例
所属栏目：[大数据] 日期：2021-05-26 热度：81
摘要：本文以电信行业为例讲述如何做数据分析挖掘。 ? ?? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?? ? ? ? ? ? ? ? ?? ? ? ? 来源：豪研呓语 版权声明： 本公众号的内容部分来自互联网，转载请注明原文链接和作者，如有侵权或出处有误请联系我们。 官方网站： 数据分析网[详细]
-
数据处理之数据精简概述
所属栏目：[大数据] 日期：2021-05-26 热度：72
摘自：数据精简DataSimp 转自：数 据观（ID： cbdioreview） 作者：秦陇纪DataSimp 01 数据处理基础知识； data processing 数据是自然和生命的一种表示形式，记录了人类的行为，包括工作、生活和社会发展。数据（Data）是对事实、概念或指令的一种表达形式[详细]
-
挖掘DBLP作者合作关系，FP-Growth算法实践（5）：挖掘研究者合作
所属栏目：[大数据] 日期：2021-05-26 热度：68
就是频繁项集挖掘，FP-Growth算法。 先产生headerTable： 数据结构（其实也是调了好几次代码才确定的，因为一开始总有想不到的东西）：entry: entry: {authorName: frequence,firstChildPointer,startYear,endYear} def CreateHeaderTable(tranDB,minSupport[详细]
-
挖掘DBLP作者合作关系，FP-Growth算法实践（4）：挖掘每个会议的
所属栏目：[大数据] 日期：2021-05-26 热度：183
在只有【论文标题、发布时间、作者、会议名称】这四种信息的情况下， 首先提取出所有这四种信息 ： 代码产生的结果如下，数据结构类似于headerTable，看结果就知道了，不再介绍： authorDict={} #{authorName: total(frequence,startYear,endYear),{eachConf[详细]
-
大数据分析过程中经常遇到那13个问题
所属栏目：[大数据] 日期：2021-05-26 热度：178
1、最早的数据分析可能就报表 目前很多数据分析后的结果，展示的形式很多，有各种图形以及报表，最早的应该是简单的几条数据，然后搞个web页面，展示一下数据。早期可能数据量也不大，随便搞个数据库，然后SQL搞一下，数据报表就出来了。但是数据量大起来怎[详细]
-
漫谈：机器学习中距离和相似性度量方法
所属栏目：[大数据] 日期：2021-05-26 热度：188
在机器学习和数据挖掘中，我们经常需要知道个体间差异的大小，进而评价个体的相似性和类别。最常见的是数据分析中的相关分析，数据挖掘中的分类和聚类算法，如 K 最近邻（KNN）和 K 均值（K-Means）等等。根据数据特性的不同，可以采用不同的度量方法。一般[详细]
