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视音频数据处理入门：AAC音频码流解析
所属栏目：[大数据] 日期：2020-12-14 热度：92
===================================================== 视音频数据处理入门系列文章： 视音频数据处理入门：RGB、YUV像素数据处理 视音频数据处理入门：PCM音频采样数据处理 视音频数据处理入门：H.264视频码流解析 视音频数据处理入门：AAC音频码流解析[详细]
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视音频数据处理入门：RGB、YUV像素数据处理
所属栏目：[大数据] 日期：2020-12-14 热度：138
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DB、ETL、DW、OLAP、DM、BI关系结构图
所属栏目：[大数据] 日期：2020-12-14 热度：104
（1）DB/Database/数据库——这里一般指的就是OLTP数据库，在线事物数据库，用来支持生产的，比如超市的买卖系统。DB保留的是数据信息的最新状态，只有一个状态！比如，每天早上起床洗脸照镜子，看到的就是当时的状态，至于之前的每天的状态，不会出现的你的[详细]
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视音频数据处理入门：RGB、YUV像素数据处理
所属栏目：[大数据] 日期：2020-12-14 热度：92
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视音频数据处理入门：H.264视频码流解析
所属栏目：[大数据] 日期：2020-12-14 热度：97
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PCM音频采样数据处理
所属栏目：[大数据] 日期：2020-12-14 热度：142
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R语言-数据处理
所属栏目：[大数据] 日期：2020-12-14 热度：165
Reading Data 读取表格数据的函数read.table()以及read.csv() readLines()用于逐行读取文本文件 source()读取R代码的重要函数 dget()用来读取R代码文件 load()和unserialize()用于把二进制对象读入R Writing Data write.table() writeLines() dump() dput()[详细]
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简单粗暴的“大数据“解决方案
所属栏目：[大数据] 日期：2020-12-14 热度：170
这里说“大数据”确实有点哗众取宠，但确确实实是解决一些大数据量的情况。比如常用的布隆过滤器(BloomFilter)、常用的文本相似比较算法SimHash等，这里介绍的都是看上去是简单粗暴的方法，但当你深入了解后你就会发现什么叫简约而不简单，掌握这些常用的手[详细]
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连续属性离散化
所属栏目：[大数据] 日期：2020-12-14 热度：67
1. 离散化技术分类 连续属性的离散化方法也可以被称为分箱法，即将一组连续的值根据一定的规则分别放到其术语的集合中。 离散化技术可以根据如何对数据进行离散化加以分类，可以根据是否使用类信息或根据进行方向(即自顶向下或自底向上)分类。 如果离散化过[详细]
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51Nod－1116－K进制下的大数
所属栏目：[大数据] 日期：2020-12-14 热度：70
ACM模版 描述 题解 这里我们通过样例可以发现 A1A 的数位和是21，刚好是 K-1 的倍数，所以我们不妨多举几组数据测试一下，发现竟然都符合这个规律(￣┰￣*)，那么AC就不远了。 可是这里需要强调的是，K的最小值，如果K清一色的都是从2开始枚举，那么不用想了[详细]
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开源ETL工具kettle系列之常见问题
所属栏目：[大数据] 日期：2020-12-14 热度：95
摘要 本文主要介绍使用kettle设计一些ETL任务时一些常见问题，这些问题大部分都不在官方FAQ上，你可以在kettle的论坛上找到一些问题的答案 问题 Join 我得到A 数据流（不管是基于文件或数据库），A包含field1,field2,field3 字段，然后我还有一个B数据流，B[详细]
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开源ETL工具kettle系列之在应用程序中集成
所属栏目：[大数据] 日期：2020-12-14 热度：119
摘要 本文主要讨论如何在你自己的Java应用程序中集成Kettle 集成 如果你需要在自己的Java应用程序中集成Kettle,一般来说有两种应用需求，一种是通过纯设计器来设计ETL转换任务，然后保存成某种格式，比如xml或者在数据库中都可以，然后自己调用程序解析这个[详细]
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开源ETL工具kettle系列之增量更新设计
所属栏目：[大数据] 日期：2020-12-14 热度：127
前言 ETL中增量更新是一个比较依赖与工具和设计方法的过程，Kettle中主要提供Insert / Update 步骤，Delete 步骤和Database Lookup 步骤来支持增量更新，增量更新的设计方法也是根据应用场景来选取的，虽然本文讨论的是Kettle的实现方式，但也许对其他工具也[详细]
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开源ETL工具kettle系列之动态转换
所属栏目：[大数据] 日期：2020-12-14 热度：89
摘要 本文主要讨论使用Kettle来设计一些较为复杂和动态的转换可能使用到的一些技巧，这些技巧可能会让你在使用Kettle的时候更加容易的设计更强大的ETL任务。 动态参数的传递 Kettle 在处理运行时输入参数可以使用JavaScript 来实现，大部分工作只是按照一个[详细]
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开源ETL工具kettle系列之建立缓慢增长维
所属栏目：[大数据] 日期：2020-12-14 热度：117
摘要 本文主要介绍使用kettle 来建立一个Type 2的Slowly Changing Dimension 以及其中一些细节问题 Kettle 简介 Kettle 是一个强大的，元数据驱动的ETL工具被设计用来填补商业和IT之前的差距，将你公司的数据变成可增长的利润. 我们先来看看Kettle能做什么：[详细]
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大数据分析公司Kentik完成230万美元B轮融资
所属栏目：[大数据] 日期：2020-12-14 热度：112
点击上方蓝色字体关注。 您还可以搜索公众号“ D1net ”选择关注D1net旗下的各领域（云计算，数据中心，大数据，CIO，企业协作，网络数通，信息安全，企业移动应用，系统集成，服务器，存储，呼叫中心，视频会议，视频监控等）的子公众号。 ======= 数据的可[详细]
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互联网金融之量化投资深度文本挖掘——附源码文档
所属栏目：[大数据] 日期：2020-12-14 热度：176
?? 【重！磅！干！货[详细]
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大数乘法
所属栏目：[大数据] 日期：2020-12-14 热度：73
1027?大数乘法 基准时间限制：1?秒 空间限制：131072?KB 分值:?0? 难度：基础题 ?收藏 ?关注 给出2个大整数A,B，计算A*B的结果。 Input 第1行：大数A第2行：大数B(A,B的长度?=?1000，A,B?=?0） Output 输出A?*?B Input示例 123456234567 Output示例 28958703[详细]
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hdu1042 N!(大数)
所属栏目：[大数据] 日期：2020-12-14 热度：102
N! Time Limit: 10000/5000 MS (Java/Others)????Memory Limit: 262144/262144 K (Java/Others) Total Submission(s): 75069????Accepted Submission(s): 21870 Problem Description Given an integer N(0 ≤ N ≤ 10000),your task is to calculate N! ? In[详细]
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桑文锋:深入浅出大数据分析(PPT)
所属栏目：[大数据] 日期：2020-12-14 热度：113
导读 在DTCC 2016中国数据库技术大会“大数据创业”专场，Sensors Data CEO 桑文锋分享了主题为《深入浅出大数据分析》的演讲， 作为一名资深大数据牛人， 从大数据思维讲起，深入浅出剖析数据驱动的理念，常用的数据分析方法，推荐的思路，多维数据分析技术[详细]
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文本相识度算法（余弦相似性、简单共有词、编辑距离、SimHash、
所属栏目：[大数据] 日期：2020-12-14 热度：150
文本相似度计算在信息检索、数据挖掘、机器翻译、文档复制检测等领域有着广泛的应用。 比如舆论控制，我们假设你开发了一个微博网站，并且已经把世界上骂人的句子都已经收录进了数据库，那么当一个用户发微博时会先跟骂人句子的数据库进行比较，如果符合里面[详细]
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余弦计算相似度度量
所属栏目：[大数据] 日期：2020-12-14 热度：130
余弦计算相似度度量 相似度度量（Similarity），即计算个体间的相似程度，相似度度量的值越小，说明个体间相似度越小，相似度的值越大说明个体差异越大。 对于多个不同的文本或者短文本对话消息要来计算他们之间的相似度如何，一个好的做法就是将这些文本中[详细]
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大数运算和大数类
所属栏目：[大数据] 日期：2020-12-14 热度：52
1、首先看一个小问题： 整型数组、字符型数组、vector在未初始化的情况下： int main(){int data[5];char c[5];vectorint v(5);vectorchar v1(5);vectorint v2;cout "int[]:";for (int i = 0; i 5; i++){cout data[i] " ";}cout endl endl;cout "char[]:";fo[详细]
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日均请求量百亿级数据处理平台的容器云实践
所属栏目：[大数据] 日期：2020-12-14 热度：75
本文将从平台的业务特点、为什么容器化、如何实现容器化以及容器实践的具体效果等角度出发， 分享七牛云自定义数据处理平台业务的容器化实践 。 数据处理业务简介 数据主要有三种处理方式： 官方数据处理：提供基础的数据处理服务，包括但不限于图片的转码、[详细]
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数据处理之——plyr
所属栏目：[大数据] 日期：2020-12-14 热度：143
本文主要介绍如何利用R中的plyr包对数据进行处理。 plyr是R中做数据处理和加工的包，它可以用来做类似EXCEL数据透视表的操作。 split-apply-combine split-apply-combine是plyr包的基本思想,首先把大的数据集按照一定的规则对数据进行拆分(split)，然后对每[详细]
