disco开源的map-reduece

最新推荐文章于 2024-08-30 09:28:57 发布
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本文介绍了一个名为Disco的Map-Reduce实现框架，并提供了源代码下载链接。Disco为大规模数据处理提供了一种分布式解决方案，它借鉴了Google MapReduce论文的概念。用户可以访问官方网站获取更多信息，并从GitHub上下载源代码。
Disco-开源
04-28
Disco（CO信息的分布）是用于估计有机分子溶液构象的软件包。 它是NAMFIS方法的重写形式，可以与Janocchio生成的输入文件一起使用。
AI本地作画-Disco-Diffusion-v5.2-jupyterNote
06-27
AI本地作画-Disco-Diffusion,本地配置好环境以减运行
Web Service小结
weixin_34409357的博客
07-25 90
WebService的出现带来了很多系统工程直接相互的调用。无疑让代码的隐藏得到了好的封装。 WebService它的主要的组成要素： SOAP：（SimpleObjectAccessProtocol）简单对象访问协议，对于整个web服务来说这是必须要遵循的一个协议。只有通过了这个协议才可以跨平台，或者跨防火墙直接进行通信。 WSDL：（WebServiceDescr...
ASP.NET中的特殊文件夹
weixin_30399155的博客
11-26 158
学习笔记 ASP.NET网站中的特殊文件夹, 用VS开发ASP.NET网站程序的时候,会将类或Web Services放在特殊的文件夹中,凡是放在这些特殊的文件夹中(App_Themes除外)的程序或内容只允许应用程序访问,对于网页的Request则不予响应(无法读取). 文件夹说明 App_Browsers包含浏览器定义...
VS2008非托管c++访问webservice服务
深之JohnChen的专栏
11-19 7524
Visual Studio 2008以及以后版本中，微软停止了非托管C++的直接WebService引用。不过ATL Server代码已经托管到开源网站上，我们可以找到ATL Server的源代码，编译出Sproxy.exe，这个工具可以根据wsdl文件来生成非托管的代理类。这个代理类还需要配合一些头文件才能一起使用，这个相关的头文件都包含在ATL Server 的源代码内。1. 第一步需要使用s
WebService 应用(2) - .Net 平台WebService的创建、部署和使用介绍
05-29 208
　　 .NET平台内建了对Web Service的支持，包括Web Service的构建和使用。与其它开发平台不同，使用.NET平台，你不需要其他的工具或者SDK就可以完成Web Service的开发了。.NET Framework本身就全面支持Web Service，包括服务器端的请求处理器和对客户端发送和接受SOAP消息的支持。下来我们就使用 一个非常简单的示例来介绍Web Se...
Disco 开源项目教程
gitblog_00640的博客
08-27 950
Disco 开源项目教程 项目介绍 Disco 是一个基于 Ruby 的开源项目，旨在提供一个简单而强大的分布式计算框架。它支持多种分布式任务，包括数据处理、机器学习等。Disco 的设计理念是易用性和高性能，使得开发者能够快速构建和部署分布式应用。 项目快速启动 安装 Disco 首先，确保你已经安装了 Ruby 和 Bundler。然后，通过以下命令安装 Disco： gem install ...
Potential Disco 开源项目教程
gitblog_00840的博客
08-30 475
Potential Disco 开源项目教程 项目介绍 Potential Disco 是一个基于现代Web技术的开源项目，旨在提供一个易于扩展和定制的Web应用程序框架。该项目由社区驱动，支持多种前端和后端技术栈，适用于构建各种规模的Web应用。 项目快速启动 环境准备 确保你已经安装了以下工具： Node.js (版本 >= 14.x) npm (版本 >= 6.x) 克隆项目...
大规模分布式共聚类：NOKIA的DisCO与Map-Reduce应用
"这篇文档是关于使用分布式计算框架DisCo(分布式共聚类)与Map-Reduce技术在处理大规模数据挖掘任务，特别是Nokia DDFS(可能是Nokia的数据分布存储系统)上的应用案例。文中深入探讨了云计算环境下的大数据处理，并以...
map-reduce-disco:大学项目
07-21
迪斯科地图减少项目 概述 安装 sudo pip install -r requirements.txt 跑步 fab run 产生 要求 节点.js 跑步 cd generate ...node dist/app.js --file FILENAME ... 0,5,10,15,20,25,30,35,40,45,50,55 * * * * /usr/...
net中调用webservice方法
sunhongruihuifeideyu的专栏
03-16 611
右键项目---添加web引用。把webservice的路径添加进去。自动会增加.wsdl文件和.discomap文件。 打开cs文件，开始引用。 webservice类名 别名=new webservice(); 别名.方法名调用即可。
mapreduece和Hadoop啥关系
u013176681的专栏
05-08 956
hadoop是google的云计算系统的开源实现，谷歌集群系统主要包括三个部分：分布式文件系统GFS，分布式并行计算模型map/reduce，以及分布式数据库Bigtable，hadoop也实现了这三个，GFS对应HDFS，hadoop的map/reduce对应谷歌的map/reduce模型，Hbase对应Bigtable。也就是map/reduce是谷歌提出的一种云计算模型，hadoop用jav
【变换域数字水印技术：一种信息隐藏的方法】使用多幅图像作为水印的数字水印技术，该技术基于变换域函数，包括离散小波变换（DWT）、离散余弦变换（DCT）和奇异值分解（SVD）（Matlab代码实现）
12-24
【变换域数字水印技术：一种信息隐藏的方法】使用多幅图像作为水印的数字水印技术，该技术基于变换域函数，包括离散小波变换（DWT）、离散余弦变换（DCT）和奇异值分解（SVD）（Matlab代码实现）内容概要：本文介绍了一种基于变换域函数的多幅图像数字水印技术，主要采用离散小波变换（DWT）、离散余弦变换（DCT）和奇异值分解（SVD）相结合的方法，在Matlab环境中实现水印的嵌入与提取。该技术通过在变换域中处理宿主图像和水印图像，增强了水印的鲁棒性和不可见性，适用于版权保护、数据认证等场景。文中详细阐述了算法流程、关键技术环节及其实现代码，展示了该方法在抵抗常见图像攻击方面的有效性。; 适合人群：具备数字图像处理基础，熟悉Matlab编程，从事信息安全、多媒体技术或相关领域研究的研究生及科研人员。; 使用场景及目标：①实现多幅图像作为水印的信息隐藏；②提升水印在复杂攻击下的鲁棒性与透明性；③为学术研究和工程应用提供可复现的Matlab代码参考； 阅读建议：建议读者结合Matlab代码逐步调试算法流程，深入理解DWT、DCT与SVD在水印技术中的协同作用，并可通过添加不同攻击测试来验证算法性能。
（52页PPT）课时27第二单元汉语拼音8zhchshr课件.pptx
12-24
（52页PPT）课时27第二单元汉语拼音8zhchshr课件.pptx
SCI级别多策略改进鲸鱼优化算法(HHWOA)和鲸鱼优化算法(WOA)在CEC2017测试集函数F1-F30寻优对比
12-24
【SCI级别】多策略改进鲸鱼优化算法(HHWOA)和鲸鱼优化算法(WOA)在CEC2017测试集函数F1-F30寻优对比内容概要：本文主要介绍了多策略改进鲸鱼优化算法（HHWOA）与传统鲸鱼优化算法（WOA）在CEC2017测试集的30个基准函数（F1-F30）上的寻优性能对比研究。通过引入多种优化策略对原始WOA进行改进，提升了算法的收敛速度、全局搜索能力和避免陷入局部最优的能力。实验结果表明，HHWOA在多数测试函数上表现优于标准WOA，验证了所提改进策略的有效性。该研究为智能优化算法的性能提升提供了可行的技术路径，并适用于复杂工程优化问题的求解。; 适合人群：具备一定算法基础的研究生、科研人员及从事智能优化、人工智能、自动化等领域工作的工程技术人员，熟悉MATLAB编程者更佳。; 使用场景及目标：①用于解决复杂的数值优化问题，如工程参数优化、机器学习超参数调优等；②作为智能优化算法教学与研究的案例，帮助理解鲸鱼优化算法的原理及其改进方法；③为相关领域提供高性能优化工具的开发参考。; 阅读建议：建议结合提供的Matlab代码实现进行实验复现，深入理解算法细节与改进策略的作用机制，同时可通过更换测试函数或应用场景进一步拓展研究深度。
（51页PPT）天津欢乐谷万圣音乐节电音节潮流文娱活动方案.pptx
12-24
（51页PPT）天津欢乐谷万圣音乐节电音节潮流文娱活动方案.pptx
负荷预测基于VMD-CNN-LSTM的负荷预测研究（Python代码实现）
最新发布
12-24
【负荷预测】基于VMD-CNN-LSTM的负荷预测研究（Python代码实现）内容概要：本文介绍了基于变分模态分解（VMD）、卷积神经网络（CNN）和长短期记忆网络（LSTM）相结合的VMD-CNN-LSTM模型在负荷预测中的研究与应用，采用Python代码实现。该方法首先利用VMD对原始负荷数据进行分解，降低序列复杂性并提取不同频率的模态分量；随后通过CNN提取各模态的局部特征；最后由LSTM捕捉时间序列的长期依赖关系，实现高精度的负荷预测。该模型有效提升了预测精度，尤其适用于非平稳、非线性的电力负荷数据，具有较强的鲁棒性和泛化能力。; 适合人群：具备一定Python编程基础和深度学习背景，从事电力系统、能源管理或时间序列预测相关研究的科研人员及工程技术人员，尤其适合研究生、高校教师及电力行业从业者。; 使用场景及目标：①应用于日前、日内及实时负荷预测场景，支持智慧电网调度与能源优化管理；②为研究复合型深度学习模型在非线性时间序列预测中的设计与实现提供参考；③可用于学术复现、课题研究或实际项目开发中提升预测性能。; 阅读建议：建议读者结合提供的Python代码，深入理解VMD信号分解机制、CNN特征提取原理及LSTM时序建模过程，通过实验调试参数（如VMD的分解层数K、惩罚因子α等）优化模型性能，并可进一步拓展至风电、光伏等其他能源预测领域。
差动驱动约束下多机器人平滑无碰撞导航.zip
12-24
1.版本：matlab2014a/2019b/2024b 2.附赠案例数据可直接运行。 3.代码特点：参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。 4.适用对象：计算机，电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。
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