Simscape™电机仿真的MATLAB开发

Simscape™语言用于定义简单直流电机的机电示例，展示MATLAB在电机仿真中的应用。

Matlab 0 2024-09-18

优化大数据分析技术练习题

大数据分析技术是指利用各种手段对大量数据进行收集、存储、处理和分析，从中提取有价值的信息和知识，以支持业务决策和优化。该技术涉及数据分析基础、爬虫、数据可视化、分类器、监督学习和非监督学习等多个方面。在数据分析基础中，包括数据获取、解析、清洗、变换和可视化。爬虫是通过编程从互联网上获取结构化和非结构化数据的过程。数据可视化通过图表和报表展示数据，帮助业务决策者更好地理解数据和发现关联。Python语言及其相关库如NumPy、Pandas和Matplotlib在大数据分析中得到广泛应用。

算法与数据结构 0 2024-09-18

Lepus数据库监控系统详解

Lepus（天兔）是专为互联网企业开发的高效数据库监控系统，支持MySQL、Oracle、MongoDB、Redis等多种数据库全面监控。它实时检测数据库健康状况和各项性能指标，帮助企业管理者及时发现和解决性能问题，避免经济损失。Lepus通过定制化报警系统，能够快速响应数据库异常，提升运维效率和决策者的资源规划能力。此外，Lepus还提供详尽的性能数据分析和报表，为企业提供全面的数据库管理解决方案。

统计分析 0 2024-09-18

求过零点 MATLAB 数值计算

在 MATLAB 中，可以使用函数 x=fzero(h_fun,x0) 或 x=fzero('fun',[x1,x2]) 来计算函数在指定点附近或区间内的过零点或满足某个常数的自变量值。

Matlab 0 2024-09-18

数据记录读入技术在Hadoop大数据开发中的应用与性能优化

数据记录读入技术在Hadoop大数据开发中非常关键。RecordReader负责定义数据分块的读取过程，并将数据转化为(key,value)对交给Mapper处理。TextInputFormat提供了LineRecordReader来读取文本行数据记录。

Hadoop 0 2024-09-18

企业经营大数据分析案例——并列式平衡表应用

并列式平衡表在企业财务管理中具有重要作用，其基本平衡关系是收方合计数等于支方合计数，为保持财务平衡，通常需设立平衡项。以原材料名称、期初库存量、本期购入量、本期消费量、本期拨出量、盘盈盘亏、期初库存量、期末待验收入库量、甲乙丙等维度进行详细记录。

算法与数据结构 0 2024-09-18

重新编译好的Container-executor文件路径指向/etc/hadoop/container-executor.cfg

当前使用的是hadoop版本3.2.1，自带的Container-executor在配置yarn-kerberos时存在问题，并且在配置cgroup时，需要将container-executor.cfg的上级目录所有者改为root，这给使用带来了一些不便。因此，我们提供了重新编译好的Container-executor文件，使用默认加载配置文件路径/etc/hadoop/container-executor.cfg。具体使用方法包括：1. 替换/$HADOOP_HOME/bin/下的container-executor文件；2. 创建/etc/hadoop目录，并将container-executor.cfg放置在该目录下。

Hadoop 0 2024-09-18

基于Clementine的电脑状态监测研究 (2015年)

在数据挖掘领域，神经网络和C5.0算法被广泛应用于构建监测和预测模型。本研究利用基于Clementine环境的神经网络和C5.0规则模型，分析并预测电脑状态信息及相关故障状态。通过实测数据验证，神经网络模型预测准确率达99.64%，C5.0模型更高达99.68%，且两者预测结果一致性高达99.81%。研究结果显示，C5.0模型在预测精度上优于神经网络模型。

数据挖掘 0 2024-09-18

使用Matlab生成正弦函数代码功能共享与差异分析

这个存储库包含差异分析项目中共享的文件，避免重复。文件已根据需求进行了改编，需将此文件夹及其子文件夹添加到Matlab路径中。此文件夹包括用于Beattie等人使用的Hodgkin-Huxley模型和Wang模型的Mex代码，以及用于计算参数敏感度的额外Mex文件。如果修改Mex文件，需要使用以下命令重新编译：mex -I/path_to_CVODE/include -L/path_to_CVODE/l

Matlab 0 2024-09-18

深入了解数据挖掘的基础知识

数据挖掘（Data Mining）是从真实且大量的应用数据中提取未知但潜在有用的信息和知识的过程。数据源涵盖多种形式，如数据融合、数据分析和决策支持等。这一过程不仅关注知识的发现，还要确保其可理解和可应用性。

数据挖掘 0 2024-09-18