信息理论

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想学习理论的人必须先掌握理论，因为理论是实践的基础。

如果您使用此SOM IT-vis代码，请引用以下文章[1] LE Brito da Silva和DC Wunsch II，“神经网络和学习系统的IEEE交易”，“自组织地图的信息理论集群可视化”。29号6，pp.2595-2613，2018年6月。并将此应用计算情报实验室（ACIL）Github存储库称为[2] LE Brito da Silva和DC Wunsch II，“SOM IT-vis”，2018年。[在线]。可用的：此处提供的用于生成SOM IT-vis的代码利用了用于MATLAB的SOMToolbox:copyright:： [3] J. Vesanto，J。Himberg，E。Alhoniemi和J. Parhankangas，“Matlab中的自组织图：SOM工具箱”，在Matlab DSP会议论文集，1999年，第35至40页。可在以下位置获得：如果使用SOMToolbox:copyright:，请遵守其版权规则并适当引用。SOM IT-vis文章的“实验”部分中使用的数据集可在以下

保守值法matlab代码InformMe.jl，一款用于分析DNA甲基化测序数据的信息理论工具，现已推出其Julia版本。文献资料建置状态notifyME软件包的julia端口。原始的notifyME使用MATLAB、bash、C++和R编写。通过将代码移植到Julia，我们希望简化软件，并消除用户需要MATLAB软件许可证的要求。

VIC 模型是由多所大学研究人员共同开发的大尺度分布式水文模型。它也称为“可变下渗容量模型”。

涵盖数据挖掘入门所需的理论知识，适合从事商业智能行业的人士学习。

Spark 理论与 PySpark 应用 Spark 生态系统 Spark Core：Spark 的核心组件，提供分布式任务调度、内存管理和容错机制。 Spark SQL：用于处理结构化数据的模块，支持 SQL 查询和 DataFrame API。 Spark Streaming：实时流数据处理框架，支持高吞吐量、容错的流处理。 Hadoop 与流数据处理 Hadoop 为 Spark 提供分布式存储和计算基础架构，使其能够高效处理大规模数据集，包括流数据。流数据处理的特点： 实时性：数据持续生成，需要实时处理和分析。 持续性：数据流永不停止，需要系统持续运行。 高吞吐量：需要处理大量高速传入的数据。 PySpark PySpark 是 Spark 的 Python API，允许开发者使用 Python 编写 Spark 应用程序。PySpark 提供简洁的接口，方便数据科学家和工程师进行数据分析和机器学习任务。

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