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推荐系统数据列表

作者:daicoolb 编译:ronghuaiyang 导读 今天给大家介绍一个github仓库,收集了非常多的推荐系统的数据集,非常的全面,非常的实用,做推荐系统相关的同学可以收藏一下。 这些数据集在可作为基准的推荐系统中非常流行。 Delicious:http://www.dai-labor.de/en/competence_centers/irml/datasets/ plista新闻推荐数据集,美味可口。 通过分析多种推荐系统算法在不同数据集上的性能,探讨了如何为新的应用选择推荐系统。 Gist:https://gist.github.com/entaroadun/1653794 为机器学习推荐和评级的公共数据集。

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Android数据存储实现的5方式

Android数据存储实现的5方式 数据存储在开发中是使用最频繁的,在这里主要介绍Android平台中实现数据存储的5种方式,更加系统详细的介绍了5种存储的方法和异同。 SharedPreferences对象本身只能获取数据而不支持存储和修改,存储修改是通过Editor对象实现。 所以不论SharedPreferences的数据存储操作是如何简单,它也只能是存储方式的一种补充,而无法完全替代如SQLite数据库这样的其他数据存储方式。 外界根本看不到,也不用看到这个应用暴露的数据在应用当中是如何存储的,或者是用数据存储还是用文件存储,还是通过网上获得,这些一切都不重要,重要的是外界可以通过这一套标准及统一的接口和程序里的数据打交道, 第五种: 网络存储数据 前面介绍的几种存储都是将数据存储在本地设备上,除此之外,还有一种存储(获取)数据的方式,通过网络来实现数据存储和获取。

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    Android数据存储实现的5方式

    SharedPreferences对象本身只能获取数据而不支持存储和修改,存储修改是通过Editor对象实现。 所以不论SharedPreferences的数据存储操作是如何简单,它也只能是存储方式的一种补充,而无法完全替代如SQLite数据库这样的其他数据存储方式。 外界根本看不到,也不用看到这个应用暴露的数据在应用当中是如何存储的,或者是用数据存储还是用文件存储,还是通过网上获得,这些一切都不重要,重要的是外界可以通过这一套标准及统一的接口和程序里的数据打交道, 创建你的数据存储系统。大多数Content Provider使用Android文件系统或SQLite数据库来保持数据,但是你也可以以任何你想要的方式来存储。 4. 第五种: 网络存储数据 前面介绍的几种存储都是将数据存储在本地设备上,除此之外,还有一种存储(获取)数据的方式,通过网络来实现数据存储和获取。

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    趋势 | 大数据存储领域5突破技术

    图1:Dropbox 然后“数据海洋”的发展势如破竹。 从2011年,纽约的startup公司已经成长为开发者服务的第二云部署平台,为包括亚马逊、谷歌和微软在内的很多大型公司提供简单的、可升级的SSD云服务平台。 只能机器人显然非常吸引人,部分是因为它们在人性化和专业设置方面具有非常的应用潜力。 基于以上发展趋势,我们不难想见情绪之于我们的移动装置与冷冰冰的数据是同等重要的。 5 大数据简化 大数据可以提供我们前所未有的洞察力,而利用这些数据的关键在于解读和分析。 根据甲骨文公司分析,简单的大数据挖掘工具将要有长足的发展,因为这样分析师可以直接在企业Hadoop集群上购买数据,重新调整并采用机器学习技术进行分析。

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    黑科技 | 分子存储领域突破,可让大量数据存储于单个分子

    随着越来越多的信息进入云计算,未来我们将越来越依赖大规模的数据存储。 近日,英国曼彻斯特大学的研究团队在分子数据存储领域取得了重要进展,他们实现了将大量数据有效存储在单个分子中。 ? 目前,数据存储介质主要是磁盘,通常,我们使用10至20纳米尺寸的磁性颗粒来编码单位数据,其中磁性颗粒的两极分别表示1和0,而之所以可以利用磁性物质实现存储,是因为磁性颗粒存在磁滞现象。 这打破了此前的温度记录,并且具备了成为一个可负担得起的分子数据存储系统的潜力。 分子数据存储可能会彻底改变数据存储方式,与传统的存储系统相比,目前利用该技术存储数据密度将是现有技术的100倍,且该系统理论上的能源效率更高。 据悉,Google近三年来已经投资了300亿美元建设新的巨型数据中心,随着越来越多的信息进入云计算,未来我们将越来越依赖大规模的数据存储,而该技术的研发将具有重大的现实意义。

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    2021年数据Hive(十):Hive的数据存储格式

    Hive的数据存储格式 Hive支持的存储数的格式主要有:TEXTFILE(行式存储) 、SEQUENCEFILE(行式存储)、ORC(列式存储)、PARQUET(列式存储)。 一、列式存储和行式存储存储的特点: 查询满足条件的一整行数据的时候,列存储则需要去每个聚集的字段找到对应的每个列的值,行存储只需要找到其中一个值,其余的值都在相邻地方,所以此时行存储查询的速度更快 列存储的特点: 因为每个字段的数据聚集存储,在查询只需要少数几个字段的时候,能大大减少读取的数据量;每个字段的数据类型一定是相同的,列式存储可以针对性的设计更好的设计压缩算法。 在行存模式下,数据按行连续存储,所有列的数据存储在一个block中,不参与计算的列在IO时也要全部读出,读取操作被严重放大。 2)同一列中的数据属于同一类型,压缩效果显著。列存储往往有着高达十倍甚至更高的压缩比,节省了大量的存储空间,降低了存储成本。 3)更高的压缩比意味着更小的数据空间,从磁盘中读取相应数据耗时更短。

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    干货|管理大数据存储的十技巧

    每一个Hadoop集群都拥有自身的——虽然是横向扩展型——直连式存储,这有助于Hadoop管理数据本地化,但也放弃了共享存储的规模和效率。 数据本地化是为了确保大数据存储在计算节点附近便于分析。对于Hadoop,这意味着管理数据节点,向MapReduce提供存储以便充分执行分析。它实用有效但也出现了大数据存储集群的独立操作问题。 以下十项是Hadoop环境中管理大数据存储技巧。 1 分布式存储 传统化集中式存储存在已有一段时间。但大数据并非真的适合集中式存储架构。 随着数据集越来越大,将应用迁移到数据不可避免,而因为延迟太长也无法倒置。 理想的数据湖基础架构会实现数据单一副本的存储,而且有应用在单一数据资源上执行,无需迁移数据或制作副本。 9 大数据遇见视频 大数据存储问题已经让人有些焦头烂额了,现在还出现了视频现象。比如,企业为了安全以及操作和工业效率逐渐趋于使用视频监控,简化流量管理,支持法规遵从性和几个其它的使用案例。

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    【趋势】大数据存储领域5突破技术

    从2011年,纽约的startup公司已经成长为开发者服务的第二云部署平台,为包括亚马逊、谷歌和微软在内的很多大型公司提供简单的、可升级的SSD云服务平台。 只能机器人显然非常吸引人,部分是因为它们在人性化和专业设置方面具有非常的应用潜力。 基于以上发展趋势,我们不难想见情绪之于我们的移动装置与冷冰冰的数据是同等重要的。  5、大数据简化   大数据可以提供我们前所未有的洞察力,而利用这些数据的关键在于解读和分析。    根据甲骨文公司分析,简单的大数据挖掘工具将要有长足的发展,因为这样分析师可以直接在企业Hadoop集群上购买数据,重新调整并采用机器学习技术进行分析。 使普通公众对大数据的解读更加全面,这样对于企业来说,能够更好的从用户行为中学习。   结合现在正在发展的人工智能和机器学习,下一步如何利用复杂的大数据是非常重要的。

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    Hadoop环境中管理大数据存储技巧

    分布式存储 传统化集中式存储存在已有一段时间。但大数据并非真的适合集中式存储架构。Hadoop设计用于将计算更接近数据节点,同时采用了HDFS文件系统的大规模横向扩展功能。 某些超融合方案是分布式存储,但通常这个术语意味着你的应用和存储都保存在同一计算节点上。这是在试图解决数据本地化的问题,但它会造成太多资源争用。这个Hadoop应用和存储平台会争用相同的内存和CPU。 Hadoop运行在专有应用层,分布式存储运行在专有存储层这样会更好。 避免控制器瓶颈 实现目标的一个重要方面就是——避免通过单个点例如一个传统控制器来处理数据。 但也仍有很多企业因为性能和数据本地化问题对虚拟化Hadoop避而不谈。 创建弹性数据湖 创建数据湖并不容易,但大数据存储可能会有需求。我们有很多种方法来做这件事,但哪一种是正确的? 理想的数据湖基础架构会实现数据单一副本的存储,而且有应用在单一数据资源上执行,无需迁移数据或制作副本。 ? 整合分析 分析并不是一个新功能,它已经在传统RDBMS环境中存在多年。

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    Hadoop环境中管理大数据存储技巧

    分布式存储 传统化集中式存储存在已有一段时间。但大数据并非真的适合集中式存储架构。Hadoop设计用于将计算更接近数据节点,同时采用了HDFS文件系统的大规模横向扩展功能。 某些超融合方案是分布式存储,但通常这个术语意味着你的应用和存储都保存在同一计算节点上。这是在试图解决数据本地化的问题,但它会造成太多资源争用。这个Hadoop应用和存储平台会争用相同的内存和CPU。 Hadoop运行在专有应用层,分布式存储运行在专有存储层这样会更好。 避免控制器瓶颈 实现目标的一个重要方面就是——避免通过单个点例如一个传统控制器来处理数据。 但也仍有很多企业因为性能和数据本地化问题对虚拟化Hadoop避而不谈。 创建弹性数据湖 创建数据湖并不容易,但大数据存储可能会有需求。我们有很多种方法来做这件事,但哪一种是正确的? 理想的数据湖基础架构会实现数据单一副本的存储,而且有应用在单一数据资源上执行,无需迁移数据或制作副本。 ? 整合分析 分析并不是一个新功能,它已经在传统RDBMS环境中存在多年。

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    Hadoop环境中管理大数据存储技巧

    Hadoop环境中管理大数据存储技巧 随着IT互联网信息技术的飞速发展和进步。 目前大数据行业也越来越火爆, 从而导致国内大数据人才也极度缺乏, 下面加米谷大数据介绍一下 关于Hadoop环境中管理大数据存储技巧 1、 分布式存储 传统化集中式存储存在已有一段时间。 但大数据并非真的适合集中式存储架构。Hadoop设计用于将计算更接近数据节点,同时采用了HDFS文件系统的大规模横向扩展功能。 某些超融合方案是分布式存储,但通常这个术语意味着你的应用和存储都保存在同一计算节点上。这是在试图解决数据本地化的问题,但它会造成太多资源争用。这个Hadoop应用和存储平台会争用相同的内存和CPU。 理想的数据湖基础架构会实现数据单一副本的存储,而且有应用在单一数据资源上执行,无需迁移数据或制作副本。 ” 8、整合分析 分析并不是一个新功能,它已经在传统RDBMS环境中存在多年。

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    Hadoop环境中管理大数据存储技巧

    目前大数据行业也越来越火爆,从而导致国内大数据人才也极度缺乏,下面介绍一下关于Hadoop环境中管理大数据存储技巧。 在现如今,随着IT互联网信息技术的飞速发展和进步。 目前大数据行业也越来越火爆,从而导致国内大数据人才也极度缺乏,下面介绍一下关于Hadoop环境中管理大数据存储技巧。 1、分布式存储 传统化集中式存储存在已有一段时间。 虽然,通常解决Hadoop管理自身数据低效性的方案是将Hadoop数据存储在SAN上。但这也造成了它自身性能与规模的瓶颈。 某些超融合方案是分布式存储,但通常这个术语意味着你的应用和存储都保存在同一计算节点上。这是在试图解决数据本地化的问题,但它会造成太多资源争用。这个Hadoop应用和存储平台会争用相同的内存和CPU。 Hadoop运行在专有应用层,分布式存储运行在专有存储层这样会更好。之后,利用缓存和分层来解决数据本地化并补偿网络性能损失。

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    NewSQL数据对象块存储原理与应用

    最后,分布式数据库方案则使用分布式数据库中的对象机制,将元数据对象统一存放在数据库中,在支持批次管理、版本管理、流程管理等元数据管理特性时不需要借助额外第三方数据库进行支持。 在同类开源分布式数据库中,SequoiaDB是唯一一款原生集成行存储与块存储双引擎的数据库。 SequoiaDB的块存储字段类型叫做LOB(Large OBject,对象),其核心机制是将内容文件打散成多个数据块,每个数据块被分别发送到不同分区独立存放。 图3:LOB元数据数据文件结构映射 在建立集合的过程当中,对象存储必须依附于普通集合存在,一个集合中的对象仅归属于该集合,不能被另外一个集合管理。 当用户上传一个对象时,会经历几次散列操作。 图7:读操作吞吐量对比 七、结论 SequoiaDB的对象机制主要为用户存储海量中小型文件所设计。

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    推荐书单

    这些推荐的书籍涵盖了经济、心理、商业、历史、人文…是不可多得的精神产物。留着吧,有事没事读一读,提升自己的思想境界。 1. 《心理学与生活》 作者:[美]理查德·格里格 本书是心理学的入门经典,是美国斯坦福大学多年来使用的教材,也是在美国许多大学里推广使用的经典教材,被ETS推荐为GRE心理学专项考试的主要参考用书。

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    数据存储之文件存储

    FileOutputStream os = openFileOutput("file.txt", Context.MODE_PRIVATE); String text = "写数据到文件 data/data//files目录下 openFileOutput和openFileInput方法可以获得操作文件的OutputStream以及InputStream对象,而且可以通过流对象处理任何文件的数据 totalBlocks = stat.getBlockCount(); return totalBlocks * blockSize; } /** * 获取手机内置存储剩余存储空间 stat.getAvailableBlocks(); return availableBlocks * blockSize; } /** * 获取手机内置存储总的存储空间 byte[] buffer = new byte[8192]; int count = 0; // 写入数据

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    存储数据

    数据缓存 通过《网络数据采集和解析》一文,我们已经知道了如何从指定的页面中抓取数据,以及如何保存抓取的结果,但是我们没有考虑过这么一种情况,就是我们可能需要从已经抓取过的页面中提取出更多的数据,重新去下载这些页面对于规模不大的网站倒是问题也不大 使用NoSQL Redis简介 Redis是REmote DIctionary Server的缩写,它是一个用ANSI C编写的高性能的key-value存储系统,与其他的key-value存储系统相比 Redis支持数据的持久化(RDB和AOF两种方式),可以将内存中的数据保存在磁盘中,重启的时候可以再次加载进行使用。 Redis不仅仅支持简单的key-value类型的数据,同时还提供hash、list、set,zset、hyperloglog、geo等数据类型。 配置底层有多少个数据库。 配置Redis的持久化机制 - RDB。 配置Redis的持久化机制 - AOF。 配置访问Redis服务器的验证口令。

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    GATK推荐的序列存储格式-uBAM

    二代测序平台产生的数据通常用fastq格式进行存储,fastq 存储了我们最关心的序列和碱基质量的信息。就测序而言,这样的信息当然是足够了。但是对于分析而言,还缺少了一点信息。 这些实验相关的数据,称之为metadata。 uBAM和FASTQ相比,处理存储了序列和碱基质量信息之外,还可以存储metadata信息。 GATK4中,数据预处理部分的示意图如下 ? 可以看到,对于原始数据,有两种格式,一种就是我们常见的FASTQ; 另外一种就是uBAM。官方更加推荐使用uBAM格式。 如何从FASTQ转换得到uBAM格式呢?我们需要借助picatd工具。 fastq.gz PL=illumina SM=sampleA LB=sampleA RG=sampleA O=sampleA.ubam F1和F2指定原始的fastq格式的数据

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    为什么不推荐使用存储过程?

    当时我好似胸有万言,但终究没用一个实在的例子回答同事,只是从结论上侃一通,代码相对于SQL,复用、扩展、通用性都要更强。想必同事并不信服。 翻看了代码发现,系统的用户个人页面的C#代码调用了三个存储过程,去抓取用户的Job,Certification,Disclosure数据。 我的新需求,自然需要复用这三个存储过程,否则: 若每一处都写一次抓取数据的业务逻辑代码,若业务逻辑发生变化,难以追查和维护所有读取Job,Certification,Disclosure的SQL。 我搜遍网络,一位MS MVP的大神的文章几乎总结了所有存储过程之间传递数据的方法: How to Share Data between Stored Procedures。 但对于业务逻辑的通用方法,非常不推荐将其写在存储过程中,代码复用、扩展与客户端语言比,相差甚远。也许终究能实现,但代价与风险比客户端语言要高,得不偿失。

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    2021年数据HBase(十三):HBase读取和存储数据的流程

    HBase读取和存储数据的流程 一、HBase读取数据的流程 1、由客户端发起读取数据的请求, 首先先连接 zookeeper , 从zookeeper获取hbase:meta表被哪个regionServer 所管理meta表中主要记录了 hbase中各个表有那些region,以及每个region被哪个regionServer所管理hbase中非常特殊的元数据存储表, 此表只会有一个region 2、连接 regionServer中获取数据,先从 memStore  --> blockCache ---> storeFile  ---> 的Hfile 4、各个regionserver将读取到数据返回给 client , client根据需要过滤出需要的数据, 最后展示给调用者 二、HBase存储数据的流程 客户端的同步流程:  1、客户端发起写入数据的请求, 首先会先连接zookeeper, 从zookeeper 线程, 将多个文件合并最终合并为一个大文件(Hfile) 7、随着不断的合并, 这个大的Hfile文件也会越来越大, 当这个大的Hfile达到一定的阈值(最终10GB)后, 启动split机制, 将

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    2017全球存储大会:存储设备面临三挑战

    据飞象网,12月25日消息,在近日的“2017全球存储大会”上,中国信息通信研究院副院长王志勤表示,互联网+、大数据等战略规划,给存储行业的发展带来了良好的机遇。 中国信息通信研究院副院长 王志勤 面对新趋势,传统的存储架构已经难以满足整体需求的变化,各行业的新业务和IT信息系统都面临着数据爆发所带来的各种挑战。 作为数据存储和交换的承载实体,存储设备首当其冲。 首先是存储设备弹性扩展能力急需提升。“数据爆发式增长,迫切需要数据中心提高存储容量,同时也需要保证整个业务应用的连续性。 “如何把这些异构存储资源形成统一的资源池供应用调用,是当前数据中心面临的一问题,”王志勤称。 第三个挑战是智能化资源管理的需求不断增长。 数据中心需要满足各类应用以及服务快速开发和部署,这就要求数据中心的存储资源能够快速灵活的分配,根据需求进行自动调整,实现存储资源的智能化管理。

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