[算法与数据结构] 大数据流式计算:关键技术及系统实例

说明： 首先根据处理形式的不同,介绍了不同形式数据的特征和各自的典型应用场景以及相应的代表性处理系统,总结了大数据处理系统的三大发展趋势;随后,对系统支撑下的大数据分析技术和应用(包括深度学习、知识计算、社会计算与可视化等)进行了简要综述,总结了各种技术在大数据分析理解过程中的关键作用;最后梳理了大数据处理和分析面临的数据复杂性、计算复杂性和系统复杂性挑战,并逐一提出了可能的应对之策.
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[算法与数据结构] Consensus Bridging Theory and Practice

说明： 分布式一致性经典论文，教你一行一行写出一个 Raft 实现
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[算法与数据结构] 大数据环境下学习分析技术模型构建应用

说明： 大数据环境下学习分析技术模型构建应用
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[Hadoop] 大数据背景下的集群调度研究

说明： 大数据背景下的集群调度，主要是对调度算法的总结以及当今的发展进行研究
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[算法与数据结构] 大数据云计算环境下的数据安全

说明： 大数据云计算将计算任务分布在集成的计算机资源池中,借助科学的算法,用户可以掌握无限的资源,但其安全性却不容乐观,如果大数据云计算环境下的数据安全无法得到保障,相关技术也得不到充分的发展与使用,这对大数据云计算的发展非常不利。从大数据云计算的定义出发,分析大数据云计算机的特点,找出大数据云计算中数据存在的安全隐患,提出针对性解决办法。
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[算法与数据结构] 基于递归神经网络的跌倒检测系统

说明： 针对现有跌倒检测方法存在适应性差和功能较单一等问题,引入递归神经网络,通过发掘位置传感器数据之间的内在联系提高检测跌倒行为的效果。首先,设计了传感器、训练与检测输入数据的序列化表示方法,为发掘其中与跌倒和接近跌倒行为相关的内在关联提供了基础;接着,给出了用于跌倒检测的RNN训练算法以及基于RNN的跌倒检测算法,将跌倒检测转换为输入序列的分类问题;最后,在前期实现的基于分布式神经元大规模RNN系统的基础上,在Spark平台上实现了基于RNN的跌倒检测系统,使用Fall_adl_data数据集进行
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[算法与数据结构] 基于聚类权重调度的大数据采样技术

说明： 通过大数据优化采样提高对大数据的分析和调度能力。传统方法中对大数据的采样技术采用奈奎斯特采样定律,当大数据的特征信息出现非线性特性时,采样精度不高。提出一种基于聚类权重调度的大数据采样技术,进行大数据的分布式数据结构分析和时间序列模型构建,采用模糊C均值聚类方法进行大数据的聚类权重调度算法设计,以此为基础实现大数据的特征提取和特征采样。仿真实验结果表明,采用该方法进行大数据的信息采样,能有效提高采样精度,在大数据挖掘和特征提取方面具有重要意义。
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[算法与数据结构] 基于粒子群空间重组的大数据优化聚类算法

说明： 大数据聚类在模式识别和故障诊断等领域具有较好的应用价值。提出一种基于粒子群空间重组的大数据优化聚类算法。首先分析了标准粒子群算法,研究粒子群算法实现大数据聚类的原理。采用粒子群空间重组方法实现对大数据信息流特征矢量重构和提取,实现优化聚类。仿真结果表明,采用该算法进行大数据聚类,能有效提高数据分类的准确性,降低误分率,提高了数据挖掘和特征提取性能。
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[算法与数据结构] 大数据时代计算机网络信息安全及防护策略研究

说明： 大数据时代背景下的计算机网络信息安全防护更具有重要意义,文章通过对大数据时代下网络安全概述,分析了大数据时代背景下影响计算机网络安全的因素,并针对性提出了网络信息安全防护策略的几点建议。
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[算法与数据结构] 轨迹大数据:数据、应用与技术现状

说明： 移动互联技术的飞速发展催生了大量的移动对象轨迹数据。这些数据刻画了个体和群体的时空动态性,蕴含着人类、车辆、动物的行为信息,对交通导航、城市规划、车辆监控等应用具有重要的价值。为了实现有效的轨迹数据价值提取,近年来学术界和工业界针对轨迹管理问题开展了大量研究工作,包括轨迹数据预处理,以解决数据冗余高、精度差、不一致等问题;轨迹数据库技术,以支持有效的数据组织和高效的查询处理;轨迹数据仓库,支持大规模轨迹的统计、理解和分析;最后是知识提取,从数据中挖掘有价值的模式与规律。因此,综述轨迹大数据分析
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[算法与数据结构] 大数据环境下的网络信息加密与认证研究

说明： 大数据是当前计算机领域及信息安全领域研究的热点,对人们的工作及生活有着很大的影响.伴随着大数据分析技术及数据挖掘技术的发展,网络信息的安全性受到了极大的威胁.针对该威胁,笔者提出了一种新的具有抗量子计算密码算法,该算法既具有抗量子计算,又能同时满足加密与认证,对大数据环境下的网络信息安全起到了很好的作用,通过对信息加密算法及认证技术的深入研究,构建了大数据环境下的网络信息加密与认证系统框架,希望能为网络信息安全的研究者提供借鉴.
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[算法与数据结构] 基于深度学习的大数据空气污染预报

说明： 为了更好地反映环境污染变化趋势,为环境管理决策提供及时、全面的环境质量信息,预防严重污染事件发生,开展城市空气质量预报研究是十分必要的。本文针对环境大数据时代下的城市空气质量预报,提出了一种基于深度学习的新方法。该方法通过模拟人类大脑的神经连接结构,将数据在原空间的特征表示转换到具有语义特征的新特征空间,自动地学习得到层次化的特征表示,从而提高预报性能。得益于这种方式,新方法与传统方法相比,不仅可以利用空气质量监测、气象监测及预报等环境大数据,充分考虑污染物的时空变化、空间分布,得到语义性的污
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