MapReduce使用案例

在前一篇文章中，我探讨了大数据的定义及其与数据挖掘的区别。本文将重点介绍如何高效启动大数据应用项目，涵盖关键步骤和最佳实践，帮助读者快速踏上大数据之旅。 ... [详细]

在前一篇文章《Hadoop》系列之“踽踽独行”（二）中，我们详细探讨了云计算的核心概念。本章将重点转向物联网技术，全面解析其基本原理、应用场景及未来发展前景。通过深入分析物联网的架构和技术栈，我们将揭示其在智能城市、工业自动化和智能家居等领域的广泛应用潜力。此外，还将讨论物联网面临的挑战，如数据安全和隐私保护等问题，并展望其在未来技术融合中的重要角色。 ... [详细]

随着最后一台设备的下线，标志着超过10PB的HBase数据迁移项目顺利完成。目前，新的集群已在新机房稳定运行超过两个月，监控数据显示，新集群的查询响应时间显著降低，系统稳定性大幅提升。此外，数据消费的波动也变得更加平滑，整体性能得到了显著优化。 ... [详细]

我在滴滴数据分析岗实习8个月的收获（文末附内推机会）作者：海潮来源：数据管道大家好，我是宝器！今天分享一下交流群里海潮兄弟的「数据分析岗」求职与工作经验，以下是海潮兄弟的自诉，全文 ... [详细]

原文：http:blog.csdn.netdamotianshengarticledetails406284171.Knn算法介绍：百度百科：http:baike.b ... [详细]

非线性门控感知器算法的实现与应用分析 ... [详细]

在机器学习领域，深入探讨了概率论与数理统计的基础知识，特别是这些理论在数据挖掘中的应用。文章重点分析了偏差（Bias）与方差（Variance）之间的平衡问题，强调了方差反映了不同训练模型之间的差异，例如在K折交叉验证中，不同模型之间的性能差异显著。此外，还讨论了如何通过优化模型选择和参数调整来有效控制这一平衡，以提高模型的泛化能力。 ... [详细]

K-均值聚类算法是一种经典的划分方法，广泛应用于数据挖掘和机器学习领域。该算法通过将数据集划分为多个互斥的簇，确保每个对象仅归属于一个簇。然而，这种严格的归属要求忽略了潜在的离群点和数据的复杂性，限制了其在某些场景下的适用性。为了提高算法的鲁棒性和灵活性，研究者们提出了多种改进方法，如引入模糊隶属度和基于密度的聚类技术。这些改进不仅提升了算法的性能，还扩展了其在实际问题中的应用范围。 ... [详细]

在对WordPress Duplicator插件0.4.4版本的安全评估中，发现其存在跨站脚本（XSS）攻击漏洞。此漏洞可能被利用进行恶意操作，建议用户及时更新至最新版本以确保系统安全。测试方法仅限于安全研究和教学目的，使用时需自行承担风险。漏洞编号：HTB23162。 ... [详细]

Java Socket 的 API 虽然被广泛使用，但其关键参数的用途却鲜为人知。本文详细解析了 Java Socket 中的重要参数，如 backlog 参数，它用于控制服务器等待连接请求的队列长度。此外，还探讨了其他参数如 SO_TIMEOUT、SO_REUSEADDR 等的配置方法及其对性能的影响，并提供了优化建议，帮助开发者提升网络通信的稳定性和效率。 ... [详细]

本文深入探讨了监督学习的基本原理及其广泛应用。监督学习作为机器学习的重要分支，通过利用带有标签的训练数据，能够有效构建预测模型。文章详细解析了监督学习的关键概念，如特征选择、模型评估和过拟合问题，并介绍了其在图像识别、自然语言处理等领域的实际应用。 ... [详细]

本文深入探讨了深度学习泛化理论的关键问题，通过分析现有研究和实践经验，揭示了泛化性能背后的核心机制。文章详细解析了泛化能力的影响因素，并提出了改进模型泛化性能的有效策略。此外，还展望了这些理论在实际应用中的广阔前景，为未来的研究和开发提供了宝贵的参考。 ... [详细]

本文深入解析了Presto这一高效的即席查询引擎，详细探讨了其架构设计及其优缺点。Presto通过内存到内存的数据处理方式，显著提升了查询性能，相比传统的MapReduce查询，不仅减少了数据传输的延迟，还提高了查询的准确性和效率。然而，Presto在大规模数据处理和容错机制方面仍存在一定的局限性。本文还介绍了Presto在实际应用中的多种场景，展示了其在大数据分析领域的强大潜力。 ... [详细]

20223rdInternationalSeminaronArtificialIntelligence,NetworkingandInformationTechnology第三届 ... [详细]

R语言，一种自由软件编程语言与操作环境，主要用于统计分析、绘图、数据挖掘。R本来是由来自新西兰奥克兰大学的RossIhaka和RobertGentleman开发（也因此称为R），现在由R开 ... [详细]