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搜索资源列表

  1. 数据挖掘中十大经典算法

  2. 数据仓库中的数据挖掘是非常重要的一部分，算法的好坏决定了数据挖掘的程度，本资源介绍数据挖掘中十大经典算法。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2012-11-23
    • 文件大小：1021kb
    • 提供者：liujianli54

  1. 数据挖掘的十大经典算法

  2. 该资源给出了数据挖掘的十大经典算法，是快速掌握数据挖掘理论的不可或缺之作

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2013-03-04
    • 文件大小：134kb
    • 提供者：jin_song_wang

  1. 2016大数据技术大会

  2. 2016大数据技术大会，来自一线互联网（含bat）厂商顶级大学的大数据实践经验， 包含以下主题： ​百度大规模推荐系统实践 京东数据库备份系统进化之路​ ​腾讯大数据能力输出之路 基于图算法的跨设备受众识别 ​360聚效广告大数据平台实践​ ​领域知识驱动的个性化推荐方法 大数据基础组建的安全解决方案 ​大数据视野下的数据安全防护体系探索​大数据安全防护​ ARM嵌入式系统的DNN性能优化 ​Gemini：基于图计算的高性能大数据分析系统 ​下一代实时数据处理引擎——Apache Apex项目

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2017-03-09
    • 文件大小：75mb
    • 提供者：dreamfarwhb

  1. 数据算法:Hadoop+Spark大数据 中文版

  2. 数据算法:Hadoop+Spark大数据 中文版 高清版 良心资源

  3. 所属分类：spark

    • 发布日期：2017-12-06
    • 文件大小：71mb
    • 提供者：i_love_zxy

  1. 大数据挖掘技术与应用

  2. 本书针对数据的海量性、复杂性、高维性、模糊性和不完整性，对数据挖掘技术中的聚类分析和关联规则分析进行了系统的研究。设计与实现了基于密度和自适应密度可达聚类算法、基于簇特征的动态增量聚类算法、并行聚类算法、基于密度加权的模糊聚类算法、高唯复杂数据聚类算法、基于数据场的聚类算法、基于距离的量化关联规则和基于数据场的量化关联规则算法，给出了在矿产资源评价、遥感图像分类、矿业经济分析中的应用例证。全书共分11章，主要内容包括：绪论，基于密度和密度可达聚类分析，基于簇特征的动态增量聚类分析，并行聚类分析

  3. 所属分类：算法与数据结构

    • 发布日期：2018-01-08
    • 文件大小：108mb
    • 提供者：q1457797371

  1. 数据挖掘中十大经典算法

  2. 关于大数据 数据挖掘和数据算法的文章资源 非常不错的文档 推荐大家可以学习一下

  3. 所属分类：算法与数据结构

    • 发布日期：2018-03-14
    • 文件大小：757kb
    • 提供者：it_6688

  1. 大数据工程师篇2017

  2. 大数据工程师篇2017介绍包括：流式计算、日志收集、编程语言、数据分析挖掘、数据搜索/可视化、机器学习、算法、云计算、大数据通用处理平台、分布式协调、分布式存储、存储格式、数据库、资源调度、工作流调度、机器学习工具、数据安全、部署工具、数据分析/数据仓库（SQL类）、消息队列。

  3. 所属分类：算法与数据结构

    • 发布日期：2018-04-27
    • 文件大小：2mb
    • 提供者：w_h_zhang

  1. 大数据云计算环境下的数据安全

  2. 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。

  3. 所属分类：算法与数据结构

    • 发布日期：2018-06-19
    • 文件大小：153kb
    • 提供者：qq_28339273

  1. 二叉搜索树 B树 Skiplist跳表 哈希表 大数据哈希表应用

  2. 二叉搜索树 B树 Skiplist跳表 哈希表 大数据哈希表应用，注意：此资源上传文件错误（选成快捷方式了），请移除，我没有找到删除按钮。

  3. 所属分类：算法与数据结构

    • 发布日期：2018-01-18
    • 文件大小：4mb
    • 提供者：naruto4312

  1. 天池大数据竞赛LSTM预测算法分享

  2. 资源为今年八月份参加天池大数据竞赛a股公司营收预测使用的预处理后的数据和对应的算法文件

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2018-09-28
    • 文件大小：1mb
    • 提供者：infent

  1. 基于大数据平台构建数据仓库的研究与实践.pdf

  2. 数据仓库设计文档，帮助大家理解及如何设计数据仓库，很不错的一篇论文。专题 lTo 学习体系,能从海量数据中提炼高价值信息,构建自主 (1)源系统结构化数据:源系统按大数据平合的 训练与反馈、可不断从最新数据中调整演化的智能业务供数规范要求提供表数据文本和标志文件。 模型体系。 (2)文件交换区FSA:文件的交换中枢,含源系 以 Hadoop^ Spark为代表的大规模数据处理技术为统结构化数据和半结构化、非结构化数据(主要是外部 超越传统数据库的处理局限性提供了先进的并行计算和数据)。 资源调度

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2019-07-16
    • 文件大小：1mb
    • 提供者：bucaixia08

  1. 大数据市场年度综合报告.pdf

  2. 大数据市场年度综合报告.pdf中国大数据市场年度综合报告2016 2016年8月 易观发现 国家大数据发展相关政策密集出台 《促进大数据发展行动纲要》中指出,我国现代信息化进程中产生的和可被利用的海量数据集合, 是当代信息社会的数捱资源总和,是信息吋代的全数拆,既包括互联网数据,也包括政府数据和行业 数据。经过多年发展,传统信息化对经济社会发展的支撑和引领作为无法充分发挥,迫切需要打破部 门割据和行业壁垒,促进互联冮通、数据开放、信息共享和业务协同,切实以数据流引领技术流、物 质流、资金沇、人才

  3. 所属分类：互联网

    • 发布日期：2019-07-03
    • 文件大小：9mb
    • 提供者：qq_34543438

  1. 大数据算法 百度网盘

  2. 大数据算法概述\亚线性算法\外存算法\外存图数据算法 等等 大数据算法概述\亚线性算法\外存算法\外存图数据算法 等等

  3. 所属分类：互联网

    • 发布日期：2020-09-01
    • 文件大小：78byte
    • 提供者：gulo_endy

  1. 基于改进SALS算法的大数据挖掘效率优化探究

  2. 移动互联网时代，各类移动网络终端的使用在为移动用户带来便利的同时，也为运营商提供了海量的可供挖掘数据来源。运用大数据技术对非结构、半结构、结构化数据进行数据挖掘，可以有效提高挖掘效率，帮助运营商找到潜在商机、提升用户体验、进行精确营销。针对大数据挖掘中存在的效率问题，提出了基于改进SALS算法的Hadoop推测调度，从而减少异构环境下的资源浪费，提高大数据挖掘效率。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-10-17
    • 文件大小：225kb
    • 提供者：weixin_38629873

  1. 大数据-源码

  2. 此项目主要是对大数据生态圈组件进行一次系统了解，在每周日进行更新上传，也是针对大数据生态圈所有组件进行一次系统整理，此项目为数据采集及仓库，项目中绝大部分参考尚硅谷b站视频资源。 logcollector模块主要是模拟类别日志数据产生，以作为后续数据来源。生态圈组件简介为介绍大数据生态圈大部分组件，随后会每周更新，同时同步相应组件创建相应模块，模块，文件同时进行。 （由于上周工作上一些原因，导致替换准时提交文件，今天补回来，首先是项目hadoop部署安装部署，相关配置文件会在myhadoop模块

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-26
    • 文件大小：11mb
    • 提供者：weixin_42131628

  1. 大数据平台架构技术选型与场景运用

  2. 大数据在工作中的应用有三种：与业务相关，比如用户画像、风险控制等；与决策相关，数据科学的领域，了解统计学、算法，这是数据科学家的范畴；与工程相关，如何实施、如何实现、解决什么业务问题，这是数据工程师的工作。数据工程师在业务和数据科学家之间搭建起实践的桥梁。本文要分享的大数据平台架构技术选型及场景运用偏向于工程方面。如图所示，大数据平台第一个要素就是数据源，我们要处理的数据源往往是在业务系统上，数据分析的时候可能不会直接对业务的数据源进行处理，而是先经过数据采集、数据存储，之后才是数据分析和数据处

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-25
    • 文件大小：430kb
    • 提供者：weixin_38698311

  1. 基于云计算的大数据挖掘平台

  2. 开发了一个基于云计算的并行分布式大数据挖掘平台——PDMiner。PDMiner实现了各种并行数据挖掘算法,如数据预处理、关联规则分析以及分类、聚类等算法。实验结果表明,并行分布式数据挖掘平台PDMiner中实现的并行算法,能够处理大规模数据集,达到太字节级;具有很好的加速比性能;实现的并行算法可以在商用机器构建的并行平台上稳定运行,整合了已有的计算资源,提高了计算资源的利用效率;可以有效地应用到实际海量数据挖掘中。在PDMiner中还开发了工作流子系统,提供友好统一的接口界面方便用户定义数据挖

  3. 所属分类：其它

  1. TDengine：为物联网（IoT）设计和优化的开源大数据平台-源码

  2. 什么是TDengine？ TDengine是下的开源大数据平台，专为物联网（IoT），互联汽车，工业IoT以及IT基础架构和应用程序监视而设计和优化。 除了速度快10倍的时间序列数据库外，它还提供了缓存，流计算，消息队列和其他功能，以降低开发和运营的复杂性并降低成本。 插入/查询速度提高10倍：通过创新的存储设计，在单核计算机上，可以处理超过2万个请求，可以提取数百万个数据点，并且每秒可以检索超过一千万个数据点。 它比其他数据库快10倍。 1/5的硬件/云服务成本：与典型的大数据解决方案相

  3. 所属分类：其它

  1. MorphL社区版：MorphL社区版使用大数据和机器学习来预测数字产品和服务中的用户行为，最终目的是通过个性化来提高KPI（点击率，转换率等）-源码

  2. MorphL社区版 MorphL Community Edition使用大数据和机器学习来预测数字产品和服务中的用户行为，其目标是通过个性化来提高KPI（点击率，转换率等）。 MorphL AI由和资助。 构建成功的数据驱动产品的过程经历了许多迭代。 数据科学家，产品经理，市场或销售人员以及软件开发人员需要共同分析数据并为下一个产品版本创建功能列表。 这导致了大量的猜测工作，更不用说要获得令人满意的结果所需的大量时间和资源，无论是花费在分析数据上还是开发新的或改进的产品功能。 MorphL通

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-03
    • 文件大小：147kb
    • 提供者：weixin_42099116

  1. 大数据体系

  2. 开发语言 1.Java,大数据框架的编写支持很多开发语言,但是Java在大数据方面有很大的优势,目前流行的大数据Hadoop框架,MapReduce框架,很多部分都是用开源的Java语言编写,因此Java在大数据方面有很大优势 2.Scala,就大数据而言,对典型的迭代机器学习,即席查询,图计算等应用Spark比基于MapReduce,Hive,和Prgel的实现快上十倍到百倍。其中内存计算，数据本地性和传输 优化，调度优化等该居首功也与设计伊始即秉持的轻量理念不无关系,而Spark是采用Sca

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-20
    • 文件大小：91kb
    • 提供者：weixin_38609089
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