基于突发事件热度的站点地图构建算法研究

通过词频、词增长率和TF-PDF算法提取突发词集合，利用突发词表示文本，结合微博突发事件描述特征进行文本过滤，并提出“绝对聚类”算法对突发事件文本进行聚类。根据微博回复和转发数加权计算热度，检测各事件中热度最大的突发事件，有效检测微博突发事件。

随着移动互联网和手机定位技术的进步，越来越多基于地理位置的服务（LBS）应运而生。其中，地图数据和公共交通数据对于这些应用和服务至关重要。研究了一种基于线路轨迹的公交站点聚类算法。

兖州矿业(集团)公司济宁二号煤矿针对转动设备的故障案例进行深入分析，探索了突发性故障背后的根本原因。研究人员重点关注运动障碍性故障，通过细致观察故障发生和发展过程中的各种痕迹，并结合力学原理分析受损零件的受力情况，从而快速准确地定位故障根源，为制定有效的预防和修复措施提供科学依据。

7.1 在监控事务中，选择事件，计算等待时间为0的数量作为“Prev”，计算等待时间为0的数量作为“Curr”，统计总数“Totol”，并按事件对结果进行排序。7.2 查看一些非SQL和非ipc等待事件：检查sid和事件，排除常见的等待事件如buffer busy waits和free buffer waits。

探讨如何利用Python构建量化投资策略模型。首先介绍构建模型所需的Python基础知识，包括数据爬取、数据库交互、机器学习、深度学习以及自然语言处理等技术。针对每个模块，文章将详细阐述其安装过程、环境搭建步骤以及核心代码解析。 模型构建 为帮助读者更好地理解各个模块之间的联系，将以机器学习选股策略为例，阐述如何将数据爬取、数据库交互、机器学习等模块整合到一起构建完整的量化投资策略模型。 代码实现 文章将在关键代码段落提供详尽的注释，以帮助读者理解代码逻辑和实现细节。读者可以根据自身需求修改代码，构建个性化的量化投资策略模型。

本书深入探讨了如何利用 Hadoop 技术构建高效、稳定的企业级大数据平台。内容涵盖 Hadoop 生态系统的核心组件，包括分布式文件系统 HDFS、分布式计算框架 MapReduce、资源调度框架 Yarn 等。此外，本书还详细 Hadoop 平台的搭建步骤、性能优化方法以及实际应用案例，为读者提供构建和应用大数据平台的实用指南。

主要研究基于Matlab平台的指纹识别算法，涵盖了指纹识别系统的三个主要步骤： 指纹图像预处理: 针对采集到的指纹图像，进行去噪、增强等预处理操作，提高图像质量，为后续特征提取奠定基础。 指纹特征提取: 从预处理后的指纹图像中提取独特的指纹特征，例如细节点、纹线方向等，用于表征指纹的唯一性。 指纹匹配: 将提取到的待识别指纹特征与数据库中的已知指纹特征进行比对，计算相似度得分，判断指纹身份。 通过Matlab强大的图像处理和数值计算功能，可以有效地实现指纹识别算法，并对算法性能进行评估和优化。

数据挖掘是从海量数据中提取有价值知识的过程，其中决策树作为一种广泛应用的机器学习算法，被广泛应用于实际问题中。本研究详细探讨了基于决策树的数据挖掘算法的技术原理、实现方法及其在不同领域的应用。决策树通过一系列规则划分数据集，构建分类模型，适用于信用评估、医疗诊断等多个领域。研究还探讨了决策树算法的优势和局限性，以及相关的改进策略如CART和随机森林等。

Kmeans算法是无监督学习中的经典聚类方法，用于将已知数据集分组和划分，广泛应用于图像处理、数据挖掘及生物学领域。随着数据规模的增大，对Kmeans算法性能提出了更高要求。本研究在考虑不同硬件平台架构差异的基础上，系统研究了Kmeans算法在GPU和APU平台上的优化关键技术，包括片上全局同步高效实现、减少冗余计算、线程任务重映射和局部内存重用等，以实现在不同硬件平台上的高性能和性能移植。实验结果显示，优化后的算法在大规模数据处理方面表现出卓越的性能。