提取数据-baiduapollo无人车传感器安装指南 5.1提取数据5.1.1提取历史时间序列数据【例1】提取银行间交易债券09付息国债（090007.IB）的净价序列数据，时间从2012-1-1到最新。 创建windmatlab对象； w= windmatlab； 设置起始时间和截止时间，通过wsd接口提取序列数据begintime='20101'; endtime=today; wdata= w.wsd('090007.IB','close',begintime,endtime,'Priceadj','CP','tradingcalendar','NIB')。 其中，'Priceadj'，'CP'表示债券净价，'U'表示不对股票除权，'tradingcalendar','NIB'为银行间市场交易日历。 提取000001.SZ的开高低收数据，起始时间前推100天（日期宏），截止时间最新，前复权数据。 创建windmatlab对象； w= windmatlab； 设置起始时间和截止时间，通过wsd接口提取序列数据begintime='20101'; endtime=today; wdata= w.wsd('000001.SZ','open,high,low,close','ED-100d',endtime,'Priceadj','F')。 其中，ED-100d是日期宏函数，表示前推100天，ED表示End Day，如果是交易日可以将ED-100D改成ED-100TD。

随着移动互联网、物联网及社交网络技术的迅速发展，全球数据量急剧增加，进入大数据时代。IBM将大数据定义为具有规模性、多样性和高速性三大核心特征的技术。Hadoop作为开源大数据处理平台，已成为行业标准之一，并被广泛应用于军事、教育、政府和金融等领域。本研究集中于对比分析Hadoop 1.0与2.0版本的基准性能，涵盖了HDFS读写性能、YARN资源调度性能和Hive复杂SQL查询性能。

操作Paimon数据湖时，需要使用Flink 0.5版本的特定jar包。这些jar包提供了必要的功能和支持，确保数据处理的高效性和可靠性。

基于神经网络方法的数据挖掘过程涉及三个主要阶段：数据的选择与预处理，网络模型的选择与训练，以及规则的提取与评估。

这里提供了两段关于MATLAB中三维重建的代码，使用了MRF模型。如果您需要这些资源，请随意下载，并与我们分享您的见解。

winutils.exe是专为在Windows操作系统上连接Hadoop集群而设计的关键工具。它填补了Hadoop在Windows环境下的功能缺失，允许开发者在Windows平台上进行Hadoop开发、测试和管理。Hadoop是一个开源的分布式计算框架，由Apache软件基金会开发，用于处理和存储大数据。winutils.exe提供了在Windows上模拟Hadoop在Linux环境下功能的能力，包括设置Hadoop环境变量、管理HDFS以及执行Hive、HBase等服务的命令行操作。使用时需注意选择与Hadoop集群版本相匹配的winutils.exe版本，以确保兼容性。安装后，需配置环境变量PATH和HADOOP_HOME，以及指定HADOOP_CONF_DIR配置文件夹路径。

与MATLAB内置的det(A)函数相比，这个特定内部函数能够高效评估任意符号方阵的行列式，显著降低了计算成本并提升了计算速度。该函数利用莱布尼茨公式进行递归计算，将方阵的行列式转化为2x2子阵的行列式逐步累加。经过对10x10符号矩阵的全面测试，该方法表现优异，避免了由于内存不足而导致的计算中断。

本研究探讨了多尺度信息在中医文本关系抽取中的应用，提升抽取准确性和效率。

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在算法和数据结构设计中，哈希函数扮演着至关重要的角色。它们能够将任意大小的输入映射到固定大小的输出，从而实现快速的数据查找和存储。本课件详细探讨了通用哈希和完美哈希的概念。通用哈希是指一族具备一定随机性和独立性特征的哈希函数，能够有效减少哈希碰撞的发生；而完美哈希则更进一步，通过特定算法确保每个键值对都能唯一映射，从而提高哈希表的效率和性能。强k-普遍性概念进一步强化了哈希函数的选择，确保即使在复杂数据结构中，映射的准确性和效率仍能得到保证。