[其它] Spark交互式分析平台ApacheZeppelin的安装

说明：ApacheZeppelin提供了web版的类似ipython的notebook，用于做数据分析和可视化。背后可以接入不同的数据处理引擎，包括spark,hive,tajo等，原生支持scala,java,shell,markdown等。它的整体展现和使用形式和DatabricksCloud是一样的，就是来自于当时的demo。Zeppelin可实现你所需要的：-数据采集-数据发现-数据分析-数据可视化和协作支持多种语言，默认是scala(背后是sparkshell)，SparkSQL,Markd
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[其它] 基于运动估计和ROI编码的干涉多光谱图像压缩

说明：根据干涉多光谱图像的谱间相关性和光谱分布特点,提出一种基于运动估计和感兴趣区域编码的干涉多光谱图像压缩方法.为了去除多光谱图像的谱间相关性,采用运动估计法,对补偿后的图像(即预测误差)进行小波变换及率失真优化截取内嵌码块编码.同时采用率失真斜率提升的感兴趣区域编码方法,更好地保护光谱信息,使图像在相同的光谱分辨率下具有更好的空间分辨率.实验结果与基于三维小波变换的压缩方法以及比特平面移位的感兴趣区域编码方法相比,本文所提方法能有效改善恢复图像质量,提高编码效率,更好地保护光谱信息.
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[其它] 博客：Vue中的编码-源码

说明：BlogProject网站 Vue编码 构建设置 # install dependencies npm install # serve with hot reload at localhost:8080 npm run dev # build for production with minification npm run build # build for production and view the bundle analyzer report npm run build --report
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[其它] kblocked：仅Linux的块磁盘管理器-源码

说明：我前一段时间写的仅Linux的块磁盘管理器。
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[其它] 基于G.9960协议的高阶QAM调制与解调

说明：G.9960是国际电信联盟(ITU-T)制定的下一代家用网络标准,采用正交频分复用(OFDM)和高阶QAM调制相结合的技术,实现高速可靠的数据传输.将讨论高阶QAM调制和软解调的算法.偶数阶调制使用方形星座图,将格雷码形式排列的二进制序列,映射成复数点;奇数阶调制使用十字型星座,将格雷码形式的二进制序列映射为复数点后,再依据一定的规则加以旋转.基于Bahl等人提出的逐符号最大后验概率译码算法,推导了对数似然比计算公式;由于对数似然比计算涉及对数运算,因此利用取最大值代替指数对数运算来进行简化.仿
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[其它] AI繁荣下的隐忧——GoogleTensorflow安全风险剖析

说明：我们身处一个巨变的时代，各种新技术层出不穷，人工智能作为一个诞生于上世纪50年代的概念，近两年出现井喷式发展，得到各行各业的追捧，这背后来自于各种力量的推动，诸如深度学习算法的突破、硬件计算能力的提升、不断增长的大数据分析需求等。从2017年的迅猛发展，到2018年的持续火爆，国内外各个巨头公司如腾讯、阿里、百度、Google、微软、Facebook等均开始在人工智能领域投下重兵，毫无疑问，这一技术未来将会深度参与我们的生活并让我们的生活产生巨大改变：人工智能时代来了！面对一项新技术/新趋势的发
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[其它] 一种基于推荐网络和蚁群算法的服务发现方法

说明：服务分散存储在互联网上,随着互联网上Web服务数量的迅速增长,自动、准确、快速地搜索Web服务已经成为面向服务计算中的难点和关键问题.文中针对在开放、动态环境下现有的服务发现研究中存在的搜索效率不高、负载不均衡和语义欠缺等问题,提出了一种基于推荐网络和蚁群算法的服务发现方法.首先,该方法构建一个自组织服务推荐网络模型,并给出了相关策略,从而适合大规模开放、动态的网络环境,为服务发现提供了搜索空间和基础.其次,在自组织服务推荐网络模型的基础上,给出了一种基于蚁群算法的服务发现方法,该方法使用推荐有
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[其它] 数据挖掘技术在软件工程中的应用综述

说明：随着软件系统的规模和复杂性日益增长，软件开发已经演变成一项复杂的系统工程。软件工程中的对象、活动和过程更加难以控制和管理，因此该领域原有的经验直觉型的处理模式已经不能适应新的需求，而数据挖掘技术的引入为实现知识智能型软件工程提供了重要契机。本文以软件工程领域中的数据对象为主线，对在程序代码分析、故障检测、软件项目管理、开源软件开发等软件活动中所运用到的数据挖掘技术进行了系统地介绍和归纳，并在每一环节作了方法间的优劣性对比分析。最后还指出了若干值得进一步研究的方向。
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[其它] 数据科学家需要掌握的10项统计技术，快来测一测吧

说明：无论你是不是一名数据科学家，都不能忽视数据的重要性。数据科学家的职责就是分析、组织并利用这些数据。随着机器学习技术的广泛应用，深度学习吸引着大量的研究人员和工程师，数据科学家也将继续站在技术革命的浪潮之巅。虽然编程能力对于数据科学家而言非常重要，但是数据科学家不完全是软件工程师，他应该是编程、统计和批判性思维三者的结合体。而许多软件工程师通过机器学习框架转型为数据科学家时，没有深刻地思考并理解这些框架背后的统计理论，所以统计学习理论成为了机器学习的理论框架。为什么学习统计学习？理解不同技术背后的
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[其它] 一种利用描述逻辑的语义Web服务前提/效果匹配方法

说明：为了解决语义Web服务匹配方法主要针对服务输入/输出匹配而导致功能匹配结果较为片面的问题,提出了一种基于描述逻辑的语义Web服务前提/效果匹配方法.利用描述逻辑知识库一致性检查推理,判断服务请求与广告的前提/效果之间逻辑蕴含关系,建立类匹配度概念,并由此度量和比较前提/效果匹配结果的优劣,从而对匹配结果进行有意义的排序及分类.实验结果表明,所提方法在查准率与现有方法相当的情况下,具有更高的查全率,特别是将输入/输出与前提/效果匹配一并考虑的情况下,能够更好地区分匹配结果.
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[其它] 基于服务质量的Top-k Web服务选择方法

说明：Web服务的质量属性具有动态性,实时性特点,能提供具有服务质量保障的Top-k服务选择,同时有效降低服务选择系统对宿主服务器及网络带采的负载.提出一种使用单调服务质量的效用函数,在规范化QoS属性的基础上,通过计算给定服务效用函数的取值空间,快速筛选出满足要求的Top-k服务的RTKS-QoS算法.实验结果证明,在k <20的情况下,RTKS-QoS算法的响应时间及给网络带来的流量负载,与不使用优化的情况相比,分别平均降低了55%及52%.
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[其它] 数据科学家必须要掌握的5种聚类算法

说明：K-Means可能是最知名的聚类算法，没有之一。在很多介绍性的数据科学和机器学习课程中，都有讲授该算法。并且该算法的代码很容易理解和实现！你可以通过看下面的插图来理解它。K均值聚类1、首先，我们选择一些要使用的类/组，并随机初始化他们各自的中心点（质心）。要计算出簇（类）的使用数量，最好的方法是快速查看一下数据并尝试鉴别有多少不同的分组。中心点是一个矢量，它到每个数据点的矢量长度相同，在上图中用“X”来表示。2、每个数据点通过计算该点与每个簇中心之间的距离来进行分类，根据最小距离，将该点分类到对
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