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 0 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 0 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 0 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 0 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

算法与数据结构 0 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 0 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

算法与数据结构 0 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

算法与数据结构 0 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 0 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 0 2025-07-04