计算密集型

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数据密集型应用设计原理
本书深入浅出地阐述了构建可靠、可扩展数据密集型系统的基本原理。通过学习本书,读者可以更好地理解 Hadoop、Hive、HBase、Kafka 等分布式系统的内部机制,从而提升学习效率。本书提供中英双语版本,方便读者对照阅读。
数据密集型应用系统设计
马丁·科莱博曼著作《设计数据密集型应用》于去年面世,中文翻译版可通过以下网址获取: https://github.com/Vonng/ddia
数据密集型科学发现的第四范式
张亚勤推荐的数据挖掘研究方法专著,微软亚洲研究院研究人员必备!
设计数据密集型应用的最佳实践
《设计数据密集型应用》是一本广受欢迎的IT著作,专注于构建大规模、高可用的数据密集型系统。本书详细探讨了在分布式环境下如何有效设计和管理数据,涵盖了从理论基础到实践策略的广泛知识。主要内容包括数据模型与查询语言、分布式一致性、数据复制与分区、大数据处理、存储系统、时间序列数据、搜索与推荐系统、数据安全与隐私、数据治理与运维、微服务架构、负载均衡与缓存、性能优化等方面。无论您是初学者还是专业人士,本书都为您提供了完整的指导,帮助您构建可靠、高效的数据系统。
设计数据密集型应用程序(早期版本)
本书详细阐述了可靠、可扩展和可维护系统背后的重要思想,涵盖了复杂分布式数据系统所需解决的关键问题、方法和设计原理。它是一本教科书级别的深入阅读,适合后端开发者的进阶学习。
如何构建可扩展可靠的数据密集型应用
Designing Data-Intensive Applications影印版 想知道顶尖软件工程师和架构师如何构建他们的应用程序,使其在长期内具备可扩展性、可靠性和可维护性吗?本书深入探讨了数据系统的关键原则、算法及权衡取舍,结合多个流行软件包和框架的内部结构作为示例。虽然工具不断演变,应用需求日益增长,但背后的原则始终不变。你将学会如何判断哪种工具适合特定的目的,以及如何将某些工具组合起来,构建出良好的应用架构。你还会学到如何对你的系统有更深的直觉,从而更好地追踪和解决任何可能出现的问题。
Matlab程序计算坐标点的计算型线
这是一个Matlab程序,用于计算各个坐标点所在的计算型线。
使用Matlab编写皮尔逊三型曲线的计算程序
这是一份使用Matlab编写的皮尔逊三型曲线计算程序源代码,可用于水文频率分析。
双曲线二次型的计算示例 - MATLAB教程
双曲线二次型的计算示例基于矩阵A=[1,-4;-4,-5],利用特征值分解[eigenvalue, eigenvector]=eig(A),或正交化方法R=orth(A),获取特征向量e,并将其排列成正交矩阵。其中lambda表示对角化后的矩阵D,从而得到标准化的二次型方程。
设计数据密集应用的完整指南
《设计数据密集应用》是一部关于数据系统基础、分布式数据和衍生数据的重要著作。第一部分介绍了数据系统的基础,包括可靠性、可扩展性和可维护性等方面。第二部分探讨了分布式数据的复制、分区、事务处理以及分布式系统的挑战。最后一部分讨论了批处理、流处理和数据系统的未来发展方向。