炎炎夏日，热浪滚滚，动都不想动的时候不妨来一道C语言的题冷静冷静 题目描述 已有一个已排好的9个元素的数组，今输入一个数要求按原来排序的规律将它插入数组中。 ...
背景介绍 大家好：今天我们来学习大熊猫，什么？大熊猫有啥可学的。。。。。。像下边这个吗： ? 答案当然不是！！！！...今天我们学习的是一个python中用来用于数据分析，操作和可视化的全功能数据分析库pandas~~~先来学习如何读取表格数据文件使用pandas，接下来开始吧： ? 入门示例 ? ? ?...代码实现如下： # # 如何使用pandas读取表格数据文件？...import pandas as pd # ## 读取TSV文件用tab分割的数据，这里指定分隔符sep为\t orders = pd.read_csv('data.tsv',sep='\t') orders...# ## 获取表格开头的几行数据 orders.head() # ## 读取任意后缀的文件，文件内容使用竖线分割的 movies = pd.read_csv('movie.user') movies.head
上一篇博客我们了解了Java内存模型，下面我们来了解一下重排序和数据依赖性的相关知识。...文章目录 为什么需要重排序 重排序分类 重排序过程 重排序对多线程的影响 数据依赖性 为什么需要重排序 现在的CPU一般采用流水线来执行指令。...那么什么情况下，不能进行重排序了？下面就来说说数据依赖性。...写后读，或者三种操作都是存在数据依赖性的，如果重排序会对最终执行结果产生影响，编译器和处理器在重排序时，会遵守数据依赖性，编译器和处理器不会改变存在数据依赖性关系的两个操作的执行顺序 重排序对多线程的影响...编译器和处理器在重排序时，会遵守数据依赖性，编译器和处理器不会改变存在数据依赖关系的两个操作的执行顺序。
达观数据在搜索引擎和推荐系统两个方面都有较深的功底，并且广受客户青睐！本文主要先简单介绍下推荐系统的流程框架，然后主要介绍下重排序。...1 推荐系统流程框架 从框架上看，推荐系统流程可以分为数据清洗、数据存储、候选集生成、候选集融合规则过滤、重排序。...首先将客户上报过来的数据进行数据清洗，检查数据的一致性，处理无效值和缺失值等，去除脏数据，处理成格式化数据存储到不同类型的存储系统中。...候选集融合规则过滤主要有两个功能，一是对生成的候选集进行融合，提高推荐策略的覆盖度和精度；另外还需根据产品、运营的角度确定一些人为的规则，过滤掉不符合条件的item，重排序主要是利用机器学习的模型对融合后的候选集进行重排序...LR虽然简单，且训练预测效率高，但特征工程非常重要，现有的特征工程实验，主要集中在寻找到有区分度的特征、特征组合，折腾一圈未必会带来效果提升。
一、实验目的 通过本实验，掌握在Sql Server（2012 或 2008 R2以上版本）中通过 Analysis Services 建立数据仓库的方法。...针对某一系统需求，从无到有设计一 个数据仓库基本架构，要求能够按不同维度进行多维数据查询分析。 三、实验内容 某电商的业务销售涵盖全国范围，销售商品有家用电器和通信设备等。...四、实验步骤 为了简化起见，数据仓库采用星型模型。 1、维表设计 在 SSMS 中，设计如下 4 个维度表。...： 多维数据集浏览时，以下是参照界面： 五、实验结果分析 （1）数据源定义：通过定义数据源，实现了与实际数据源的连接，确保了数据仓库能够获取到所需的源数据进行分析处理。...六、实验总结体会 数据仓库的设计过程需要充分理解业务需求和数据特点，结合具体业务场景进行建模。
二、实验内容和要求 针对实际需求，构建格式规范的数据集，并能够借助于 SQL Server、Weka、SPSS 等工具平台，利用 K-means 等聚类分析算法进行聚类分析，正确分析实验结果，发现知识...实验总结体会 通过数据挖掘聚类分析实验，积累了许多宝贵的经验。...首先，我认识到对数据进行深入理解是取得成功的关键。在开始实验之前，我仔细分析了数据的结构、特征和可能存在的异常或缺失值等情况。这样的数据理解使我能够更好地选择合适的分析方法，并取得更好的结果。...数据仓库与数据挖掘是一个不断发展和变化的领域，需要不断学习新的方法和算法。通过不断尝试新的技术和流程，我能够不断优化实验流程，并取得更好的结果。 ...总的来说，进行数据仓库与数据挖掘的聚类分析实验是一个充满挑战但又充满乐趣的过程。
虽然前人通过比较染色体涂色法建立了食肉目内许多物种的染色体比较图谱，但这些研究的分辨率比较低，尚没有深入到精细的核苷酸水平，也不能在核苷酸水平研究不同食肉目物种间的共线性区块，染色体重排以及染色体断裂区分布等染色体进化规律...通过基因组共线性比对，在大熊猫、狗和猫的基因组中分别发现59, 37和55个染色体断裂区。...功能富集分析(GO、GSEA富集分析一网打进)发现，三个物种染色体断裂区上的部分蛋白编码基因都显著富集在与嗅觉相关的通路上（Olfactory transduction），推测染色体重排事件影响了食肉目物种的嗅觉进化...另外，大熊猫染色体断裂区上正常编码的甜味受体基因TAS1R2的同源基因在猫的基因组中发生了假基因化，提示猫的TAS1R2假基因化可能与染色体重排事件有关。...图1 大熊猫（AME）和猫（FCA）染色体级别基因组的共线性比对 ?
一、实验目的 通过本实验，进一步理解决策树算法、朴素贝叶斯算法进行分类的原理，并掌握利用Sql Server等工具平台进行分类规则挖掘的方法，掌握挖掘结构、挖掘模型的基本概念，能够使用数据挖掘向导创建数据挖掘结构和模型...)算法进行分类和预测，正确分析实验结果，完成实验报告。...三、实验步骤 以下以SQL Server作为工具，完成数据集的构建和分类规则的挖掘（利用决策树分类、朴素贝叶斯分类算法）。——以下内容，仅供参考！...五、实验总结体会 在挖掘数据仓库中的分类规则实验前，需要对数据进行预处理和清洗，确保数据的质量和完整性，数据的完整性和准确性直接影响了挖掘结果的可信度。...对于噪声数据有一定的鲁棒性。 在实验结束后，需要对分类模型进行评估。常用的评估指标包括准确率、召回率、F1值等。同时，可以使用混淆矩阵来分析分类结果的详细情况。对于实验结果，需要进行解释和分析。
二、实验内容和要求 针对实际需求，构建格式规范的数据集，并能够借助于 SQL Server、Weka、SPSS 等工具平台，利用 Apriori/FP-growth 算法，进行关联规则挖掘，正确分析实验结果...三、实验步骤 以下以 Sql Server 作为工具，完成数据集的构建和关联规则的挖掘。...最强链接有如下三个： 五、实验总结体会 通过挖掘数据仓库中的关联规则，我们可以发现数据之间的潜在关联性，从而为业务决策提供重要的参考依据。 ...在进行实验时，首先需要准备好数据集，确保数据的完整性和准确性。然后，选择合适的挖掘算法和工具进行实验。...最后，及时总结实验过程中的经验和教训，不断优化挖掘过程，提高挖掘效率和准确性。通过不断地实践和探索，可以更好地理解数据仓库中的数据，挖掘出更多有价值的信息，为企业的发展提供有力支持。
上一篇我们讲到了处理器在执行时，会对指令进行重排序，而这会导致数据一致性问题。对指令重排的理解非常重要，这也是并发问题出现的最大原因。...示例代码（针对变量b）： a=b; b=1; 编译器和处理器对操作（指令）重排序，会遵守数据依赖性，而不会改变存在数据依赖关系的两个操作的执行顺序。这点至关重要。...这个语义也就是上一章所说到的，编译器和处理器不会对存在数据依赖关系的操作做重排序，因为这种重排序会改变结果。...这是因为，操作1 和 2没有数据依赖，编译器和处理器可以对这两个操作重排；同样，3 和 4 没有数据依赖（尽管存在着控制依赖），所以也可以对这两个操作重排。...这样的执行实质上对3 和 4 做了重排，破坏了语义。 五 总结 本章详细描述了指令重排序的场景，条件，以及数据依赖、控制依赖对指令重排序的影响。
二、实验要求 完成Hive的内嵌模式部署； 能够将Hive数据存储在HDFS上； 待Hive环境搭建好后，能够启动并执行一般命令。...三、实验原理 Hive是Hadoop 大数据生态圈中的数据仓库，其提供以表格的方式来组织与管理HDFS上的数据、以类SQL的方式来操作表格里的数据，Hive的设计目的是能够以类SQL的方式查询存放在HDFS...Hive架构与基本组成如图所示： 四、实验环境 云创大数据实验平台： Java 版本：jdk1.7.0_79 Hadoop 版本：hadoop-2.7.1 Hive 版本：hive-1.2.1 五、...显示Hive内置函数： show functions; 退出Hive环境： exit; 七、实验心得 通过本次Hive部署实验，我深刻理解了Hive在Hadoop大数据生态圈中的重要地位和作用。...在实验过程中，我学习了Hive的内嵌模式部署方法，掌握了如何将Hive数据存储在HDFS上，并成功启动了Hive环境。
三、实验原理 Storm简介：Storm是一个分布式的、高容错的基于数据流的实时处理系统，可以简单、可靠的处理大量的数据流。...数据模型：Storm实现了一种数据流模型，其中数据持续地流经一个转换实体网络。一个数据流的抽象称为一个流（stream），这是一个无限的元组序列。...四、实验环境 云创大数据实验平台： Java 版本：jdk1.7.0_79 Hadoop 版本：hadoop-2.7.1 ZooKeeper 版本：zookeeper-3.4.6 Storm 版本：...storm-0.10.0 五、实验内容和步骤 （一）配置SSH免密登录 首先配置master，slave1和slave2之间的免密登录和各虚拟机的/etc/hosts文件，具体步骤参考：【大数据技术基础...| 实验一】配置SSH免密登录 （二）安装ZooKeeper集群 配置完免密登录之后我们还需要安装Zookeeper集群，具体步骤参考：【大数据技术基础 | 实验五】ZooKeeper实验：部署ZooKeeper
三、实验原理 ZooKeeper分布式服务框架是Apache Hadoop的一个子项目，它主要是用来解决分布式应用中经常遇到的一些数据管理问题，如：统一命名服务、状态同步服务、集群管理、分布式应用配置项的管理等...四、实验环境 云创大数据实验平台： Java 版本：jdk1.7.0_79 Hadoop 版本：hadoop-2.7.1 ZooKeeper 版本：zookeeper-3.4.6 五、实验步骤 本实验主要介绍...学校的云创大数据实验服务器内已经安装JDK了所以不需要配置，而且一般的云服务器都会自带Java和Python环境，如果是自己本地的虚拟机的话就需要配置环境。...七、实验心得 在本次ZooKeeper部署实验中，通过搭建包含三个节点的ZooKeeper集群，进一步理解了ZooKeeper在分布式系统中的角色和功能。 ...利用ZooKeeper客户端执行了目录创建、数据写入和读取、以及目录删除的基本操作，熟悉了ZooKeeper的基本命令。
二、实验要求 创建一个Hive分区表；根据数据年份创建year=2014和year=2015两个分区；将2015年的数据导入到year=2015的分区；在Hive界面用条件year=2015查询2015...三、实验原理 分区(Partition)对应于数据库中的 分区(Partition)列的密集索引，但是Hive中分区(Partition)的组织方式和数据库中的很不相同。...四、实验环境 云创大数据实验平台： Java 版本：jdk1.7.0_79 Hadoop 版本：hadoop-2.7.1 Hive 版本：hive-1.2.1 五、实验步骤 这里可以点击一键搭建，部署好实验环境...，具体详细步骤可参考： 【大数据技术基础 | 实验三】HDFS实验：部署HDFS， 【大数据技术基础 | 实验十】Hive实验：部署Hive。...我坚信，在未来的大数据学习和实践中，Hive分区将成为我处理和分析大数据的重要工具之一。通过这次实验，我更加坚定了自己学习大数据技术的决心和信心。
二、实验要求 巩固学习下【大数据技术基础 | 实验一】配置SSH免密登录、【大数据技术基础 | 实验三】HDFS实验：部署HDFS、【大数据技术基础 | 实验五】ZooKeeper实验：部署ZooKeeper...首先，配置SSH无密钥登录（参考【大数据技术基础 | 实验一】配置SSH免密登录）。 其次，安装Hadoop集群（参考【大数据技术基础 | 实验三】HDFS实验：部署HDFS）。...然后，安装Zookeeper集群（参考【大数据技术基础 | 实验五】ZooKeeper实验：部署ZooKeeper）。...HBase的设计理念强调高吞吐量和低延迟，这使得它非常适合处理大规模数据存储和实时数据访问。 首先，我在实验中学习了HBase的基本架构。...这种灵活性使得我们可以更方便地进行数据建模，尤其是在处理多样化和不断变化的数据时。此外，实验中我还实践了HBase的CRUD操作，通过Java API进行数据的插入、查询、更新和删除。
四、实验环境 云创大数据实验平台： Java 版本：jdk1.7.0_79 Hadoop 版本：hadoop-2.7.1 五、实验内容和步骤 部署HDFS主要步骤如下： 配置Hadoop...详细配置步骤参考：【大数据技术基础 | 实验一】配置SSH免密登录 （三）修改HDFS配置文件 1....七、实验心得 在进行HDFS部署实验后，我收获了许多宝贵的经验。通过实验，首先加深了对HDFS体系结构和分布式文件系统的理解。...整个实验过程让我深刻体会到HDFS高吞吐量、可扩展性和容错性等特点如何支持大数据存储和处理。此外，我也注意到HDFS在处理小文件和低延迟访问方面的局限性，这为未来在实际应用中的优化提供了方向。 ...总之，这次实验不仅让我加深了对HDFS原理的理解，还让我掌握了如何部署和操作HDFS系统，为将来处理大规模数据奠定了基础。
所供应的全部零件的工程号Jno select distinct JNO from SPJ where SNO IN(select SNO from SPJ where SNO='S1') --如果S1存在就会把表里所有的数据都查出来
三、实验原理 Flume是Cloudera提供的一个高可用的，高可靠的，分布式的海量日志采集、聚合和传输的系统，Flume支持在日志系统中定制各类数据发送方，用于收集数据；同时，Flume提供对数据进行简单处理...四、实验环境 云创大数据实验平台： Java 版本：jdk1.7.0_79 Hadoop 版本：hadoop-2.7.1 Flume 版本：flume-1.5.2 五、实验内容和步骤 本实验主要演示...具体详细步骤可参考：【大数据技术基础 | 实验三】HDFS实验：部署HDFS 使用jps查看Java进程： （二）安装并配置Flume 其次，（剩下的所有步骤只需要在master上操作就可以了）安装并配置...七、实验心得 在本次Flume实验中，我深入了解了Apache Flume的工作原理和应用场景，加深了对分布式数据采集系统的理解。...总的来说，这次Flume实验让我更加全面地理解了分布式数据采集的流程及其在大数据生态系统中的重要性。我期待在今后的学习和实践中，将这些知识应用于实际项目中，以提升我的数据处理能力。
为了节约时间，将更多的精力用于实现读写HDFS文件，在大数据实验一体机的相关下载页面中已经提供了2.7.1版本的hadoop插件和相关的hadoop包下载，实验人员可以直接下载这些插件，快速在Eclipse...四、实验环境 云创大数据实验平台： Java 版本：jdk1.7.0_79 Hadoop 版本：hadoop-2.7.1 Eclipse 版本：eclipse-jee-luna-SR2-win32-...x86_64 五、实验内容和步骤 该实验的前提是部署HDFS，具体步骤可参考：【大数据技术基础 | 实验三】HDFS实验：部署HDFS 这里采用一键搭建的方式，将HDFS部署完成并启动Hadoop集群（...dfs); outputStream.writeUTF("nj 20161009 23\n"); outputStream.close(); } } 注意：因为本实验平台大数据集群是使用的...总体而言，实验帮助我加深了对HDFS分布式文件系统的理解，特别是在大数据环境中文件的存储和读取操作，这为后续的Hadoop开发奠定了良好的基础。
一、实验目的 掌握Kafka的安装部署 掌握Kafka的topic创建及如何生成消息和消费消息 掌握Kafka和Zookeeper之间的关系 了解Kafka如何保存数据及加深对Kafka相关概念的理解...三、实验原理 （一）Kafka简介 Kafka是一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统，它可以处理消费者规模的网站中的所有动作流数据。...四、实验环境 云创大数据实验平台： Java 版本：jdk1.7.0_79 Hadoop 版本：hadoop-2.7.1 ZooKeeper 版本：zookeeper-3.4.6 Kafka 版本：...：【大数据技术基础 | 实验一】配置SSH免密登录 （二）安装ZooKeeper集群 配置完免密登录之后我们还需要安装Zookeeper集群，具体步骤参考：【大数据技术基础 | 实验五】ZooKeeper...端接收到的数据： This is Kafka producer Hello, Kafka 在slave1上输入信息： 然后slave2上也收到了信息： 七、实验心得 通过本次Kafka实验，我深入理解了分布式消息队列的核心概念及其实现方式
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