最新实例
大数据平台构建方案的可行性研究
云计算数据中心利用单独服务器上的云操作系统进行资源虚拟化管理,提供可定制的虚拟机。在这些虚拟机上安装Hadoop、hbase等Nosql分布式数据库集群,进行现有数据的ETL采集、清洗、转换和汇总。同时应用海量数据分布存储技术,利用spark、storm等大数据处理软件分析和处理hbase中的数据,挖掘其价值。此外,还支持业务应用系统在虚拟机上的运行,提供负载均衡和冗余备份,以确保系统的高稳定性、可用性和扩展性。
计算机数据表示方法的实验(HUST)
本实训加强学生对计算机数据表示方法的理解,要求设计汉字国标码与区位码之间的转换电路,以及批量获取汉字机内码并用点阵显示。通过16位数据的海明编解码电路和CRC并行编解码电路设计,帮助学生掌握校验码传输过程。此外,还通过校验码流水传输实验,帮助学生建立流水线的基本概念。
基于大数据的非结构化医学图像查询癫痫病例研究
探讨了大数据技术在医学领域特别是对非结构化医学图像查询的应用,以癫痫病例研究为例。文章首先强调了大数据技术在医疗领域的关键性,并指出需要新的框架来利用这些技术。主题包括医疗大数据、Hadoop技术、数据驱动的医学、非结构化医疗数据和基于内容的医学图像查询。文章提出了如何构建一个能够高效查询海量非结构化医学数据的框架,并在癫痫领域进行了实际应用验证。框架通过结构化数据过滤临床数据仓库,并通过Hadoop分布式执行特征提取模块,完成对非结构化数据的查询。文章还讨论了Hadoop在医疗领域的性能优势及其在处理大数据方面的重要性。对于医学图像处理中的非结构化数据,文章建立了特定的模块进行特征提取,展示了其在癫痫研究中的有效性。
MATLAB中的SVM神经网络数据分类预测
支持向量机(SVM)是一种被广泛应用于机器学习的监督学习模型,在分类和回归任务中表现优异。其核心思想是通过一个最优的超平面来分隔不同类别的样本,并保持最大的间隔。MATLAB作为强大的数学计算软件,提供了包括SVM在内的多种工具箱,用于构建和优化支持向量机模型。在MATLAB中,使用svmtrain函数可以基于不同的核函数(如线性、多项式、径向基函数)实现SVM模型的构建。通过预处理数据集、划分训练集和测试集,并优化模型参数,可以实现对葡萄酒数据集的准确分类预测。
知识图谱技术发展综述(2018)
《知识图谱技术发展综述》是语言与知识计算专委会邀请图谱技术领域专家,对该领域的最新进展和前沿技术进行梳理,并将定期更新最新成果。深入介绍知识图谱的基本概念、研究趋势及其在政府、企业和媒体等领域中的广泛应用。针对高校、科研机构和技术企业的专业人士,提供了深度的科普内容。
数据结构实验四 栈操作与括号匹配
在计算机科学中,数据结构是高效算法设计的核心,实验四的主题是栈实验。栈是一种LIFO原则的特殊数据结构,本实验使用C语言实现栈的基本操作:初始化、入栈和出栈。栈通过指针链式存储元素,每个节点包含数据和指向下一节点的指针。初始化操作创建空栈,入栈在栈顶添加元素,出栈移除栈顶元素。实验的第二部分利用栈判断括号序列的合法性,通过栈操作处理开闭括号,检查匹配情况。实验需要在集成开发环境如DEV C++或Visual C++中编译和调试C语言代码,测试并记录问题和解决方案。通过本实验,提升栈数据结构的理解和C语言编程能力。
线性表顺序存储的API实现及测试方法
学习数据结构时,首要接触的是线性表。虽然简单,但它是理解更高级数据结构的基础。介绍线性表的顺序存储结构及相关API实现与测试方法。
数字信号处理中概念性波形技术的探索
数字信号处理中概念性波形技术的应用####引言与背景介绍,《Conceptual Wavelets in Digital Signal Processing》由D. Lee Fugal编写,探讨波形(Wavelets)在数字信号处理中的概念和应用。作者以“六盲人摸象”的寓言为开篇,比喻学者对波形理论的多元视角。这个比喻生动地揭示了波形理论的复杂性与多样性。 ####波形理论概述波形理论是信号处理领域的关键技术之一,为分析时间序列数据提供了灵活的方法。与传统的傅里叶变换相比,波形分析更适用于非平稳信号和局部事件的研究,因其能够同时提供信号的时频信息。 ####六盲人摸象的寓言及其象征性作者引用John Godfrey Saxe的诗歌中的“六盲人摸象”,描述六个盲人试图通过触摸大象的不同部位来理解整体形象。每位盲人根据触觉体验得出不同结论,比如像墙、矛、蛇、树、扇子或绳索。这寓言象征着研究者对波形理论多元而不同的解读。 ####波形理论关键概念与方法本书介绍了多种理解和应用波形理论的方法,包括: 1. 向量空间:描述信号的空间属性,提供了波形分析的几何框架。 2. 函数空间:将信号视为函数,利用函数分析技术研究信号特性。 3. 帧理论:提供信号表示的方式,能够在过完备情况下重构信号。 4. 集合论:定义信号集与操作的基本规则。 5. 矩阵与转置:在波形变换中起关键作用,特别是在离散情况下。 6. 有限元法:一种数值计算方法,用于解决偏微分方程,适用于某些波形变换场景。 7. 连续时间表示:通过无限积分表达信号的连续时间模型,理解波形变换的数学基础。 8. 快速傅里叶变换(FFT)与短时傅里叶变换(STFT)的扩展:理解波形变换与传统频域分析的关系。 ####结论D. Lee Fugal的这本书不仅深入讨论了波形理论的核心概念和技术,还通过“六盲人摸象”的比喻,引导读者探索其复杂性与多样性。
CEC2017优化函数C++源码和应用实例详解
CEC2017优化函数集是优化领域中常用的标准测试平台,特别适用于进化计算和启发式算法评估。这些函数设计复杂多样,包含30个不同的测试函数,涵盖多模态、非线性、不连续性等复杂特性。C++源码提供了这些函数的基础实现,用于开发者集成到自己的优化算法中。MATLAB示例展示了如何在实际应用中调用和运行这些函数。
Python中的优先级队列实现与应用
优先级队列是一种特殊的数据结构,Python中通过heapq模块进行实现。本章详细探讨了优先级队列的概念及其在编程中的应用。在普通队列中,元素按照先进先出的原则处理,而在优先级队列中,根据元素的优先级确定处理顺序。heapq基于堆实现,提供了诸如heappush、heappop等操作函数,用于维护和操作堆。这种数据结构在任务调度、事件驱动编程以及图形算法中广泛应用。