[Hive] Tableau：数据可视化之极速BI

说明： 数据分析相关的可视化教程，使用Tableau分析数据并以图形化展示
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[Hadoop] hadoop高可用集群搭建及参数优化

说明： hadoop高可用集群搭建及参数优化hadoop高可用集群搭建及参数优化hadoop高可用集群搭建及参数优化
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[算法与数据结构] 基于大数据的图像检索关键技术

说明： 随着当前社会信息时代的发展,图像检索的相关技术也得到了逐步的完善。传统的图像检索方法在操作过程中不仅需要耗费大量的实践也无法充分适应用户的需求,因此,而通过大数据挖掘的方式来对图像数据实时分布式存储并进行后续的处理,不仅会进一步缩短图像检索的时间,也会进一步挖掘图像与语义上的关联,促进检索效率的提升。因此,本文将会对大数据挖掘做简要的阐述,并分析海量图像检索的处理技术,期望为大数据的应用提供新的方向与思路。
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[算法与数据结构] 数据挖掘在计算机网络病毒防御中的实践

说明： 计算机网络病毒种类繁多并且变化迅速,传播扩散速度非常快且传播范围非常广,病毒的针对性和破坏性都极强,严重影响计算机网络安全。为了达到安全上网目的,有必要积极构建计算机网络病毒防御体系,而数据挖掘技术应用在计算机网络病毒防御中是一种有效措施,为提高网络安全提供了创新思路。本文通过介绍数据挖掘技术的基础组成,研究计算机网络病毒防御中数据挖掘技术的实践应用。
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[算法与数据结构] 数据挖掘方法在生物实验数据上的应用

说明： 桑黄是一种具有很大的药用价值的真菌,其产物黄酮具有抗癌作用。现阶段对桑黄黄酮的研究主要集中在多糖的药用机理、组成等。鉴于桑黄很少存在于野生环境,桑黄黄酮类化合物大多是从实验室培养提取。桑黄的实验室培养成为一个非常有前景的研究方向。为了解决生物实验试验周期长,实验数据难以利用的问题。本文利用桑黄生物实验所得到的数据,包括接种量、PH值、初始液量、温度、种龄、发酵时间和转速等参数。利用数据挖掘的方法,建立高产、低产的分类模型对数据进行分类。随后建立了基于高产数据集的BP神经网络预测模型计算机模型。
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[算法与数据结构] 基于数据挖掘对影响学习成绩因素的研究

说明： 孩子作为家庭、社会的希望和未来,成长备受关注,针对于学习成绩的探讨,甚至经常成为了全社会热议的话题。得益于数据挖掘技术的快速发展,本文利用IBM SPSS Modeler,Excel等软件使用决策树、聚类经典算法,对影响学习成绩的一些因素进行了分析。面对复杂多重的相关因素,采取分类探究,加权合并的策略逐步将复杂的因素直观化,简单化。初步对学习成绩的相关属性的影响进行了分析。
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[算法与数据结构] 数据挖掘在医学大数据研究中的应用

说明： 医院信息化的发展及云计算、大数据、物联网、人工智能等在医疗领域的应用,为医学数据的获取、存储及处理提供了极*利。数据挖掘也随着计算机技术得到了广泛应用,从而提高了数据利用效率,拓展了知识发现的广度与深度。目前,医院已积累了大量医疗相关数据。
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[算法与数据结构] 计算机数据挖掘技术的开发及其应用

说明： 随着我国的计算机技术和信息技术的不断改革创新,计算机的使用功能也随之变得越来越丰富。当系统的统计理论在计算机领域得到重用,计算机数据挖掘技术也在不断的探索,并且计算机和储存数据等技术也在完善更新,计算机数据挖掘技术的发展前景拥有很大的空间,这也将其技术在各大领域当中得到了广泛的采用,本文以下针对计算机技术挖掘技术的开发及其应用进行详细分析。
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[Hadoop] hadoop2.7.2源码包

说明： hadoop 2.7.2 的底层源码包。Welcome to Apache™ Hadoop®!
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[spark] spark2.1.1的源码包

说明： spark的底层源码，版本2.1.1,可以解压后直接使用idea打开，特别注意：里面包含大量的maven依赖，初始加载时，时间较长。
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[算法与数据结构] 基于特征选择和SVM参数同步优化的网络入侵检测

说明： 特征选择( Feature Selection )也称特征子集选择( Feature Subset Selection , FSS )，或属性选择( Attribute Selection )。是指从已有的M个特征(Feature)中选择N个特征使得系统的特定指标最优化，是从原始特征中选择出一些最有效特征以降低数据集维度的过程,是提高学习算法性能的一个重要手段,也是模式识别中关键的数据预处理步骤。对于一个学习算法来说,好的学习样本是训练模型的关键。
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[spark] Big Data Processing Using Spark in Cloud 2018

说明： The book describes the emergence of big data technologies and the role of Spark in the entire big data stack. It compares Spark and Hadoop and identifies the shortcomings of Hadoop that have been overcome by Spark. The book mainly focuses on the in-
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