海量数据

最新推荐文章于 2021-11-24 16:38:52 发布
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海量数据Vastbase数据库G100 V3.0.8 开发者指南
06-21
内容概要：本文档是《Vastbase G100 V3.0.8 开发者指南》，由北京海量数据技术股份有限公司发布，旨在为用户提供关于Vastbase G100数据库的全面开发指导。文档详细介绍了Vastbase G100的开发规范、JDBC接口开发及其...
基于openlayers和canvas绘制海量数据的实现
01-26
当面对海量数据时，结合OpenLayers和Canvas可以有效地处理和展示这些数据。 1. **OpenLayers介绍** OpenLayers是一个开源的JavaScript库，主要用于构建地图应用。它支持多种地图服务，包括WMS、WMTS、TMS等，兼容...
海量数据处理专题（一）——开篇
技术与人际，两手都要硬
04-23 191
大数据量的问题是很多面试笔试中经常出现的问题，比如baidu google 腾讯 这样的一些涉及到海量数据的公司经常会问到。 下面的方法是我对海量数据的处理方法进行了一个一般性的总结，当然这些方法可能并不能完全覆盖所有的问题，但是这样的一些方法也基本可以处理绝大多数遇到的问题。下面的一些问题基本直接来源于公司的面试笔试题目，方法不一定最优，如果你有更好的处理方法，欢迎与我讨论。...
面试——海量数据处理专题
跌打滚爬中向前的专栏
09-27 1989
<br /><br />        大数据量的问题是很多面试笔试中经常出现的问题，比如baidu google 腾讯 这样的一些涉及到海量数据的公司经常会问到。下面对海量数据的处理方法进行一个一般性的总结，当然这些方法可能并不能完全覆盖所有的问题，但是这样的一些方法也基本可以处理绝大多数遇到的问题。<br />      建议:应对这类面试题，把编程珠玑研究透彻就差不多了。平常用的话，Managing gigabytes这本书值得推荐一下。<br /> <br />===================
海量数据处理
kcuiyun的专栏
10-16 362
有2G的英文文章,现在要统计每个单词出现的次数,请设计出合理的算法.不能用STL.
大数据——海量数据处理的基本方法总结
热门推荐
Fortune favors the dream of attention.
09-03 53万+
声明： 原文引用参考July大神的csdn博客文章 => 海量处理面试题 海量数据处理概述所谓海量数据处理，就是数据量太大，无法在较短时间内迅速解决，无法一次性装入内存。本文在前人的基础上总结一下解决此类问题的办法。那么有什么解决办法呢? 时间复杂度方面，我们可以采用巧妙的算法搭配合适的数据结构，如Bloom filter/Hash/bit-map/堆/数据库或倒排索引/trie树。空间
面试：海量数据总结
W_J_F_的博客
04-05 507
目录 1：给⼀一个超过100G大小的文件,文件中存着IP地址, 设计算法找到出现次数最多的IP地址，如何找到top K的IP？ 2：给定100亿个整数，设计算法找到只出现一次的整数 3：给两个文件，分别有100亿个整数，我们只有1G内存，如何找到两个文件交集 4：1个文件有100亿个int，1G内存，设计算法找到出现次数不超过2次的所有整数 5：给两个文件，分别有100亿个query，...
海量数据去重
hanhan的博客
11-24 3120
海量数据去重 一个文件中有40亿条数据，每条数据是一个32位的数字串，设计算法对其去重，相同的数字串仅保留一个，内存限制1G. 方法一：排序 对所有数字串进行排序，重复的数据传必然相邻，保留第一个，去除后面重复的数字串即可。 缺点是排序时间复杂度太高，并且显然是需要内排序+外排序一起的。优化的方法有扫雪机模型。 方法二：哈希表 + 文件分割 当然还有一种方法，取32位的前n位做一个哈希，然后把哈希值一样的数据串放到一个文件里面。然后每次将一个文件load到内存中，然后对这个文件中的数据做个排序 or 哈希去
文件系统技术内幕：大数据时代海量数据存储之道.docx
09-13
文件系统技术内幕：大数据时代海量数据存储之道 大数据时代的到来带来了海量数据的挑战，如何高效、可靠地存储和管理这些数据成为企业和组织面临的重要问题。文件系统技术作为信息管理的重要组成部分，在海量数据...
小滴课堂-海量数据处理商用短链平台大课-资料xiaoecf
11-18
● 海量数据分库分表+文件存储：Mysql8.0+ShardingSphere多维度分库分表 + 阿里云OSS ● 实时计算+数据处理+存储可视化：Flink1.13 + ClickHouse + HDFS + 数据清洗分层 + Echart可视化数据 ● 分布式链路追踪+监控+...
C++算法之海量数据处理方法的总结分析
12-31
海量数据处理中常用到的技术 1. Bloom Filtering基本的Bloom Filtering支持快速的插入和查找操作，是一种hash表技术。基本的数据结构非常简单，容量为m的位数组，k个hash函数，将输入的n个元素存储在位数组里面。...
海量数据问题总结
胜利者的经验并不复杂,那就是寻找人生的关键点,并在关键时刻竭尽全力
05-01 875
这个是一系列问题，互联网公司，一些基本的功能都已经做的很完善了，海量数据处理成为重点的问题，也是面试笔试中常考的题目。主要参考http://blog.youkuaiyun.com/v_july_v/article/details/6279498 1.分而治之/hash映射 + hash统计 + 堆/快速/归并排序 hash映射很重要，分类后的数据不会分散，某一个类别的数据会全部在一起。用hash_map统
基于Scrapy与MySQL的百度贴吧爬虫系统实现与文档资料
12-07
本项目提供了一套完整的百度贴吧数据采集系统实现方案，包含详细的技术文档与相关资源。该系统采用Scrapy框架进行开发，并以MySQL作为数据存储后端。 该实现方案代码结构清晰，功能经过充分验证，运行稳定可靠。项目内容适用于高等院校计算机科学、人工智能、通信工程、自动化、电子信息及物联网等相关专业的教学与研究活动，可供在校师生及行业技术人员参考使用，亦可用于毕业设计、课程实践、项目原型开发等学术与应用场景。 对于具备一定编程基础的使用者，可根据实际需求对现有代码进行功能扩展与定制化修改。本资源旨在为相关领域的学习与实践提供技术参考，促进知识与经验的交流。 资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！
【四旋翼无人机】具备螺旋桨倾斜机构的全驱动四旋翼无人机：建模与控制研究（Matlab代码、Simulink仿真实现）
12-07
【四旋翼无人机】具备螺旋桨倾斜机构的全驱动四旋翼无人机：建模与控制研究（Matlab代码、Simulink仿真实现）内容概要：本文研究了一种具备螺旋桨倾斜机构的全驱动四旋翼无人机，重点围绕其建模与控制展开。通过引入螺旋桨倾斜机制，该无人机能够实现全姿态可控，突破传统四旋翼飞行器在某些方向上的力矩限制，提升机动性和控制灵活性。研究详细建立了该无人机的动力学模型，并设计了相应的控制系统，利用Matlab代码与Simulink工具进行仿真验证，展示了其在复杂飞行任务中的优越性能。; 适合人群：具备一定控制理论基础和Matlab/Simulink仿真能力的科研人员、自动化与航空航天领域的研究生及工程技术人员。; 使用场景及目标：①用于高机动性无人机的设计与开发；②作为先进飞控算法（如非线性控制、自适应控制）的验证平台；③服务于无人机轨迹跟踪、姿态控制等复杂任务的仿真研究； 阅读建议：建议读者结合提供的Matlab代码与Simulink模型，深入理解动力学建模过程与控制器设计思路，并通过调整参数进行仿真实验，以掌握全驱动无人机的控制特性。
基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化，用于纳米定位系统的预测控制研究（Matlab代码实现）
12-07
基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化，用于纳米定位系统的预测控制研究（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕“基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化，用于纳米定位系统的预测控制研究”展开，提出了一种结合数据驱动方法与Koopman算子理论的递归神经网络（RNN）模型线性化方法，旨在提升纳米定位系统的预测控制精度与动态响应能力。研究通过构建数据驱动的线性化模型，克服了传统非线性系统建模复杂、计算开销大的问题，并在Matlab平台上实现了完整的算法仿真与验证，展示了该方法在高精度定位控制中的有效性与实用性。; 适合人群：具备一定自动化、控制理论或机器学习背景的科研人员与工程技术人员，尤其是从事精密定位、智能控制、非线性系统建模与预测控制相关领域的研究生与研究人员。; 使用场景及目标：①应用于纳米级精密定位系统（如原子力显微镜、半导体制造设备）中的高性能预测控制；②为复杂非线性系统的数据驱动建模与线性化提供新思路；③结合深度学习与经典控制理论，推动智能控制算法的实际落地。; 阅读建议：建议读者结合Matlab代码实现部分，深入理解Koopman算子与RNN结合的建模范式，重点关注数据预处理、模型训练与控制系统集成等关键环节，并可通过替换实际系统数据进行迁移验证，以掌握该方法的核心思想与工程应用技巧。
云数据中心两地三中心建设方案（70页 PPT）.pptx
最新发布
12-07
云数据中心两地三中心建设方案（70页 PPT）.pptx
基于粒子群算法的电动汽车充电动态优化策略研究（Matlab代码实现）
12-07
基于粒子群算法的电动汽车充电动态优化策略研究（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕《基于粒子群算法的电动汽车充电动态优化策略研究（Matlab代码实现）》展开，重点介绍利用粒子群优化算法（PSO）对电动汽车充电过程进行动态优化的策略。研究内容涵盖充电负荷的不确定性建模、目标函数设计（如最小化充电成本、平衡电网负荷、减少峰谷差等）、约束条件设定以及算法实现过程，并通过Matlab进行仿真验证。文中还提及相关应用场景，如有序充电调度、微电网能量管理等，展示了粒子群算法在解决复杂非线性优化问题上的有效性。 适合人群：具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事新能源汽车、智能电网相关领域的工程技术人员。 使用场景及目标：①研究电动汽车大规模接入对电网的影响及应对策略；②学习并实现基于智能优化算法的充电调度模型；③掌握Matlab在电力系统优化仿真中的应用方法。 其他说明：文中提及多个相关案例和代码资源可通过提供的网盘链接获取，建议结合实际代码进行学习与复现，以加深对算法原理和实现细节的理解。
基于粒子群算法优化Kmeans聚类的居民用电行为分析研究（Matlb代码实现）
12-07
基于粒子群算法优化Kmeans聚类的居民用电行为分析研究（Matlb代码实现）内容概要：本文围绕基于粒子群算法（PSO）优化Kmeans聚类的居民用电行为分析展开研究，提出了一种结合智能优化算法与传统聚类方法的技术路径。通过使用粒子群算法优化Kmeans聚类的初始聚类中心，有效克服了传统Kmeans算法易陷入局部最优、对初始值敏感的问题，提升了聚类的稳定性和准确性。研究利用Matlab实现了该算法，并应用于居民用电数据的行为模式识别与分类，有助于精细化电力需求管理、用户画像构建及个性化用电服务设计。文档还提及相关应用场景如负荷预测、电力系统优化等，并提供了配套代码资源。; 适合人群：具备一定Matlab编程基础，从事电力系统、智能优化算法、数据分析等相关领域的研究人员或工程技术人员，尤其适合研究生及科研人员。; 使用场景及目标：①用于居民用电行为的高效聚类分析，挖掘典型用电模式；②提升Kmeans聚类算法的性能，避免局部最优问题；③为电力公司开展需求响应、负荷预测和用户分群管理提供技术支持；④作为智能优化算法与机器学习结合应用的教学与科研案例。; 阅读建议：建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作，深入理解PSO优化Kmeans的核心机制，关注参数设置对聚类效果的影响，并尝试将其应用于其他相似的数据聚类问题中，以加深理解和拓展应用能力。
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