Complete Guide to Open Source Big Data Stack

Complete Guide to Open Source Big Data Stack

Complete Guide to Open Source Big Data Stack

本书描述

请参阅一个基于MEOS的大数据栈创建和使用的组件。您将使用当前可用的ApacheFull和孵化器系统。这些组件是通过示例介绍的,您将了解它们如何一起工作。

Complete Guide to Open Source Big Data Stack,作者从创建私有云开始,然后安装并研究apache brooklyn。然后,他用每一章介绍了大数据堆栈的一段共享--如何获取软件以及如何安装。您可以通过简单的示例、一步一步、一章一章地学习,创建一个真正的大数据堆栈。本书集中讨论基于apache的系统,并分享详细的示例。云存储、发布管理、资源管理、处理、排队、框架、数据可视化等等。

你会学到什么

使用Apache云堆栈将私有云安装到本地集群。

源、安装和配置apache: Brooklyn, Mesos, Kafka, and Zeppelin。

看看 Brookly是如何在集群上安装骡子ESB的,而Cassandra是如何在云中安装的。

安装并使用DCOS进行大数据处理。

使用ApacheSequence进行大数据堆栈数据处理。

这本书是给谁的

开发人员、架构师、it项目经理、数据库管理员和其他负责开发或支持大数据系统的人员。它也适用于对Hadoop或大数据感兴趣的人,以及那些在数据大小方面遇到问题的人。

目录

Chapter 1: The Big Data Stack Overview

Chapter 2: Cloud Storage

Chapter 3: Apache Brooklyn

Chapter 4: Apache Mesos

Chapter 5: Stack Storage Options

Chapter 6: Processing

Chapter 7: Streaming

Chapter 8: Frameworks

Chapter 9: Visualisation

Chapter 10: The Big Data Stack

下载地址:Apress Complete Guide.to Open Source Big Data Stack.pdf

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转载于:https://my.oschina.net/u/3070312/blog/2997702

内容概要:本文介绍了ENVI Deep Learning V1.0的操作教程,重点讲解了如何利用ENVI软件进行深度学习模型的训练与应用,以实现遥感图像中特定目标(如集装箱)的自动提取。教程涵盖了从数据准备、标签图像创建、模型初始化与训练,到执行分类及结果优化的完整流程,并介绍了精度评价与通过ENVI Modeler实现一键化建模的方法。系统基于TensorFlow框架,采用ENVINet5(U-Net变体)架构,支持通过点、线、面ROI或分类图生成标签数据,适用于多/高光谱影像的单一类别特征提取。; 适合人群:具备遥感图像处理基础,熟悉ENVI软件操作,从事地理信息、测绘、环境监测等相关领域的技术人员或研究人员,尤其是希望将深度学习技术应用于遥感目标识别的初学者与实践者。; 使用场景及目标:①在遥感影像中自动识别和提取特定地物目标(如车辆、建筑、道路、集装箱等);②掌握ENVI环境下深度学习模型的训练流程与关键参数设置(如Patch Size、Epochs、Class Weight等);③通过模型调优与结果反馈提升分类精度,实现高效自动化信息提取。; 阅读建议:建议结合实际遥感项目边学边练,重点关注标签数据制作、模型参数配置与结果后处理环节,充分利用ENVI Modeler进行自动化建模与参数优化,同时注意软硬件环境(特别是NVIDIA GPU)的配置要求以保障训练效率。
内容概要:本文系统阐述了企业新闻发稿在生成式引擎优化(GEO)时代下的全渠道策略与效果评估体系,涵盖当前企业传播面临的预算、资源、内容与效果评估四大挑战,并深入分析2025年新闻发稿行业五大趋势,包括AI驱动的智能化转型、精准化传播、首发内容价值提升、内容资产化及数据可视化。文章重点解析央媒、地方官媒、综合门户和自媒体四类媒体资源的特性、传播优势与发稿策略,提出基于内容适配性、时间节奏、话题设计的策略制定方法,并构建涵盖品牌价值、销售转化与GEO优化的多维评估框架。此外,结合“传声港”工具实操指南,提供AI智能投放、效果监测、自媒体管理与舆情应对的全流程解决方案,并针对科技、消费、B2B、区域品牌四大行业推出定制化发稿方案。; 适合人群:企业市场/公关负责人、品牌传播管理者、数字营销从业者及中小企业决策者,具备一定媒体传播经验并希望提升发稿效率与ROI的专业人士。; 使用场景及目标:①制定科学的新闻发稿策略,实现从“流量思维”向“价值思维”转型;②构建央媒定调、门户扩散、自媒体互动的立体化传播矩阵;③利用AI工具实现精准投放与GEO优化,提升品牌在AI搜索中的权威性与可见性;④通过数据驱动评估体系量化品牌影响力与销售转化效果。; 阅读建议:建议结合文中提供的实操清单、案例分析与工具指南进行系统学习,重点关注媒体适配性策略与GEO评估指标,在实际发稿中分阶段试点“AI+全渠道”组合策略,并定期复盘优化,以实现品牌传播的长期复利效应。
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