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Design Data-Intensive系统架构指南
数据密集型应用的底层架构你要是真搞过,就知道不是啥小事儿。Design Data-Intensive这本资源挺有意思,讲的是各种工具的适用场景,像什么时候该用消息队列、什么时候上数据库分片,讲得还蛮有条理的。嗯,关键是它不是教你怎么用某个框架,而是教你怎么去选工具,怎么去理解系统背后的逻辑。这种思路啊,用起来特舒服,尤其是做过几次系统重构的你,肯定有共鸣。
算法与数据结构
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2025-07-05
Flume构建高可用可扩展的人日志采集方案
Flume 的灵活架构和可扩展能力真的挺香的,尤其适合做大规模日志采集。你只要简单配置下源、通道、接收器这三块,就能搭出一整套数据管道,接 Web 日志、写入 HDFS、对接 Kafka 都不在话下。Flume 的配置方式比较直观,用的是.properties格式,改起来也方便。你可以用Taildir Source监听日志文件、用File Channel保证数据可靠不丢,用HDFS Sink把数据写进分布式文件系统,组合玩法挺多。高可用这一块,Flume 也没掉链子。通过Replicating Channel实现数据复制,哪怕某个节点挂了,其他代理还能继续干活,不怕丢日志。而且多代理还能做负载
算法与数据结构
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2025-07-05
亿信BI 4.1支持集群部署与SSO操作指南
支持集群部署的亿信 BI 操作,真的蛮贴心的。内置的单点登录接口,基本不用动代码就能搞定 SSO,省事不少。用户和组织库支持从关系型数据库、LDAP甚至自定义接口读取,配合自带的 WEB 配置界面,基本不用你操太多心。
嗯,说到集群部署,它也搞得比较灵活。你只要把.war包部署到多个服务器上,系统自动撑起吞吐量,性能这块还是挺能打的。适合那种访问量上来了之后不想被卡脖子的场景。
想集成 SSO?不一定得上 CAS,亿信自己这套也还不错,直接改配置文件就能用,密码都不通过浏览器传,安全性这点做得挺稳的。
如果你做的是企业内网项目,尤其是那种要和别的系统打通用户信息、还能跑大数据的 BI 系统,那
算法与数据结构
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2025-07-05
ICP点云配准算法
简洁明了的点云配准代码,挺适合新手练手的。ICP 的点云配准思路就是每次找最近点,慢慢对齐,直到误差够小为止。源码是用 Matlab 写的,结构清爽,变量命名也还行,不至于看得一头雾水。
代码运行也蛮顺畅的,配套数据一导入就能跑,不用手动改一堆路径。适合那种你突然想搞点云对齐实验,但又不想啃论文的场景。想换数据?只要格式对,改两行就能跑。
如果你对 ICP 感兴趣,想了解下对比算法,我也顺手找了些相关的资源,像是Super-4PCS、SIFT点云配准,还有带图形界面的ImageRegistrationApp,都挺有意思的,可以根据自己方向试试。
哦对,RANSAC那套也值得一看,结合特征点用还
算法与数据结构
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2025-07-05
数学公式编辑LaTeX渲染工具
数学公式的输入老是磕磕碰碰?其实找个趁手的工具就能省不少麻烦。数学公式编辑软件就是这么一个还挺实用的帮手,尤其是你要写点带积分符号、矩阵、上标下标之类的复杂结构,用它会顺手多。支持多种格式输出,比如 LaTeX、MathML 这些主流的表达方式,粘贴到代码或文档里都比较方便。写 K-Means 聚类的时候,公式转成Matlab代码一键搞定,效率直接起飞。不只是科研类项目,你在做一些在线编辑系统时也能用得上,像这个公式文本编辑器构建方案,思路就挺清晰的,前端加后台逻辑分明,适合参考。如果你也经常跟 Notepad、SPSS、Matlab 这些打交道,不妨看看这些配套资源:比如Notepad 自由
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2025-07-05
The Complete Guide to Landing a Career in Data数据职业入门指南
Udacity 的这份《The complete guide to landing a career in Data》资料挺值得一看,尤其是你刚入门数据或者打算转行的阶段。内容不枯燥,讲得比较接地气,像是老司机带你一步步摸清楚数据这行到底怎么回事。职业方向讲得挺清楚,不只是师,还有工程师、科学家,技能要求、薪资差距这些也都列得明明白白。
Udacity 的这套职业指南,专门讲怎么入门数据行业,结构清晰,内容也比较系统。比如你纠结到底是做师还是科学家,它就直接帮你两者的区别,像是:做师多用 Excel、SQL,科学家更偏 Python、模型调参。
还有一个我觉得还挺实用的部分——薪资和地区对比。
算法与数据结构
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2025-07-05
SPSS数据练习包
SPSS 的原生格式.sav配合.xlsx版本,一起打包在SPSS 数据.zip里,挺适合跨平台的数据练手的。sav 文件的好处是能保存完整变量信息,像变量标签、数值这些,SPSS 里打开后清清楚楚,变量之间的逻辑也一目了然。Excel 版本也放进去了,兼容性比较好。你用 Python 的pandas或 R 的readxl都能直接读,适合那些不熟 SPSS 但常用脚本语言数据的同学。像你要做性统计、回归或聚类这种,数据预是第一步——缺失值、异常值都得先搞定。SPSS 界面直观,适合小白上手;用 Python 或 R,灵活性更强,适合自动化批。文件不大,结构清晰,不管是要在教学上做案例,还是要拿
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2025-07-05
C语言表达式求值顺序栈实现(支持小数运算)
表达式求值的栈操作写法,还真是老生常谈的经典。但这个 C 语言版的实现思路,蛮实用的,适合想搞清楚运算符优先级和中缀转后缀表达式逻辑的你。
双栈结构的思路挺直观:一个栈放操作数(叫opnd),另一个栈放操作符(叫optr)。左右括号的也都考虑到了,优先级判断也靠compare()函数搞定了,整体逻辑清晰。
顺序栈的定义方式也比较经典,结构体里配了stacksize、top、base这仨成员,栈的初始化、判空、入栈、出栈全都有现成函数。代码结构清爽,学起来压力不大。
像3.5 + 4.2 * (1 - 2)这种含小数点的表达式也完全没问题,用的是double做数据类型,不用担心精度的问题。Ope
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2025-07-05
基于数据敏感性的大数据访问控制模型研究
数据敏感性的访问控制逻辑,MySQL 的大小写细节,Hadoop 下的权限适配,论文里这些都讲得挺细。看完基本就知道怎么围绕数据敏感性做权限设计了,像 RBAC 模型、角色子系统什么的也有涉及。
MySQL 语句大小写的控制,SQL查询中的敏感字段,甚至是Python和Matlab做全局敏感性的方法,这篇毕业论文配的资源还蛮全的。适合那种想实际搞点权限控制原型的朋友。
还有一个我觉得比较实用的,就是它提到的Hadoop平台下的自适应访问控制方案——如果你做的是大数据分布式那一套,用得上的点还挺多。
不过要注意哦,.caj格式的文件阅读起来不太方便,建议你用 CAJViewer 打开,体验会好点
算法与数据结构
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2025-07-05
数学建模算法全收录799页.pdf
线性规划是数学规划的一个重要分支,其核心思想在于运用数学方法对资源进行最优配置,以实现目标最大化或最小化。本章内容主要介绍了线性规划的概念、实例、定义、Matlab标准形式以及解的概念,并且通过图解法深入探讨了线性规划问题的求解原理。线性规划在现实生活中非常实用,特别是在现代管理中,如何使用有限的资源来达到最大的效益是一个常见问题。线性规划在1947年由G.B.Dantzig提出的单纯形方法之后,在理论和实践上都得到了迅速发展。随着计算机技术的进步,线性规划能够处理的约束条件和决策变量数量大大增加,其应用范围也在不断扩大。线性规划问题可以表述为在一组线性约束条件的限制下,求解线性目标函数的最大
算法与数据结构
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2025-07-04