长津湖

长津湖好评词云图直观展示了该电影的口碑数据，从观众的评论中提取出高频词汇，形成词云，直观反映了观众对这部电影的印象和评价，如“战争”、“史诗”、“感人”、“震撼”、“英雄”等，生动展现了这部电影的口碑

本研究通过测定长荡湖不同湖区表层沉积物中的营养盐含量和含水率，并结合统计分析方法，探讨了它们的空间分布及污染特征。研究结果显示，长荡湖表层沉积物中总氮（TN）和总磷（TP）的质量比范围分别为3.47至10.80 g/kg和0.57至1.83 g/kg，有机碳（TOC）含量和含水率分别在0.66%至4.21%和41.71%至75.78%之间变化。平均值分别为6.86 g/kg（TN）、1.19 g/kg（TP）、1.73%（TOC）和60.48%（含水率），表现出湖周高、湖心低的空间分布特征。此外，TN、TP和含水率之间呈现显著的线性相关性，而TOC与TN、TP及含水率之间则无显著相关性。

在Apache Hudi数据湖中使用Spark进行数据摄取、处理和查询。

特性：- 数据获取、准备和发现- 元数据管理、数据治理- 高级安全特性 定位：企业级数据湖管理平台基于 Spark 和 NiFi 的开源框架

大数据湖是指一种存储所有数据的仓库，包括结构化、半结构化和非结构化数据，提供统一的数据访问和共享机制，确保数据的一致性和实时性。以下是大数据湖规划与搭建策略的要点：1.大数据湖的背景与理念大数据湖的兴起源于对传统数据仓库和数据集市局限性的需求，解决数据孤岛、数据冗余和数据不一致等问题。搭建大数据湖需遵循数据一致性、实时性和安全性等原则。2.数据架构与承载体系的演进大数据湖经历了数据库时代、数据仓库时代和大数据平台时代三个阶段，现今在大数据平台时代，广泛应用分布式架构、云计算和虚拟化技术处理海量数据。3.大数据湖的定义与特性大数据湖是一种统一存储结构化、半结构化和非结构化数据的仓库，具备全面采集、随时探索、灵活访问和集中存储的特性。4.大数据湖的优势相比传统数据仓库和数据集市，大数据湖支持更多数据类型、提供实时数据访问和共享机制、确保数据一致性和安全性、提高数据分析和应用效率。5.大数据湖的架构设计考虑数据采集与存储、数据处理与分析、数据共享与访问、数据安全与管理等方面。6.大数据湖的广泛应用包括数据分析、机器学习、人工智能和数据服务等领域，为这些领域提供统一的数据访问和共享机制，保障数据一致性和实时性。7.大数据湖的挑战与解决方案挑战包括数据孤岛、数据冗余、数据不一致等问题，解决需遵循数据一致性、实时性和安全性等原则。8.大数据湖的发展趋势基于大数据分析和人工智能需求，致力于提供实时数据访问和共享机制，保障数据一致性和安全性。大数据湖规划与搭建策略需遵循数据一致性、实时性和安全性原则，同时考虑架构设计、应用场景和挑战等方面。

介绍了在有限域GF(2)上进行多项式长除法的算法，并提供了MATLAB实现。该算法基于K. Vasudevan著作《数字通信和信号处理》附录C中的方法。

使用Matlab进行仿真，探讨长周期光纤光栅的传输谱特性。

Hudi：赋能数据湖的利器 Hudi (Hadoop Upserts Deletes and Incrementals) 为构建高效可靠的数据湖提供了强大的支持。它能够管理大型数据集，并确保数据的一致性和完整性。 核心特性: Upserts： Hudi 支持高效的更新和插入操作，确保数据始终保持最新状态。 Deletes： 可以精确删除数据，满足合规性和数据清理的需求。 Incrementals： 支持增量数据处理，仅处理自上次操作以来发生变化的数据，显著提升数据处理效率。 数据版本控制： 提供数据版本管理功能，允许用户回溯到历史版本的数据。 多种存储格式： 支持多种数据存储格式，如Parquet、Avro等，满足不同场景的需求。 Hudi 应用场景: 实时数据湖： 构建实时数据湖，为实时分析和机器学习提供支持。 数据仓库增强： 增强数据仓库的实时性，实现近实时的数据分析。 增量ETL： 高效处理增量数据，降低ETL过程的资源消耗。 拥抱Hudi，构建高效可靠的数据湖，释放数据价值！

湖仓一体项目lakehousedb.sql文件

彬长矿区4号煤层主要以低硫、低中灰、中高挥发分、特高热值不黏煤为主，局部含有弱黏煤。依据煤炭资源潜力评价提出的6级划分方案，将其原煤洁净等级初步划分为Ⅲ级，属较好洁净煤；浮煤洁净等级为Ⅱ级，属好洁净煤。整个矿区4号煤层原煤洁净等级以Ⅲ级较好洁净煤为主，分布面积占比达73.03%，仅在西部和中东部出现小范围Ⅳ级中等洁净煤分布区，占比26.97%。