Matlab集成C代码的作者尼古拉·穆勒(Nicola F. Müller)和路易斯·普莱西(Louis du Plessis)介绍了使用贝叶斯方法合并天际线图和出生死亡天际线图推断过去人口动态的方法。天际线图方法允许非参数地从系统发育树中提取过去种群动态的信息,不依赖微分方程组来控制动态推断。本教程探讨了基于合并模型和出生-死亡模型的两种不同推断方法,分析了它们在时间流方向和推断精度上的差异。
Matlab集成C代码——天际线图和出生死亡天际线图推断人口动态
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BOCS的玩法是分两步走:先在每个远程节点算本地天际线,只传变动数据给协调器,再做个合并,得到全局天际线。简单点说,就是不传全量,只传增量,通信压力自然就小了不少。你要在多节点流时跑Skyline,这个方式还蛮靠谱的。
而且理论上讲,BOCS在不共享存储前提下,通信是最优的。实验效果也挺扎实:性能稳定、扩展性好、计算延迟低。如果你正好在研究类似架构或者搞分布式查询优化,这个资源真的值得一
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plot3(x,y,z)
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plot3(X,Y,Z)
X, Y, Z 是维数相同的矩阵,矩阵的每一列对应三维线图中的一条线。
plot3(x,y,z,s)
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plot3(x1,y1,z1,'s1', x2,y2,z2,'s2', …)
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大数据方向的参考路线图还蛮全面的,你可以按图索骥,先抓住主干技术,比如Hadoop、MapReduce、HDFS,再往 Spark、Flink、数仓这些方向拓展。路径清晰,节奏也不快,适合边学边练。
嗯,里面我觉得尚硅谷的内部资料挺值得一看,偏实战,讲得也不枯燥,配套的案例还能直接上手。如果你是喜欢一步步搭环境的那种,推荐先看下那个环境搭建的文
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