【金融大数据分析】个股收益率与大盘回归分析.ipynb

已经编译好的三个文件 kaban-db，azkaban-web-serverm，azkaban-exec-server

flink本身DDL的方式目前还不支持clickhouse，本jar添加对clickhouse的支持，导入到flink/lib下即可使用

人工智能与大数据中的聚类算法，聚类分析是一种重要的人类活动。早在孩提时代，人就通过不断改进下意识中的聚类模式来学会如何区分猫和狗，动物和植物。

目前正在思考区块链技术在政务大数据的应用和落地场景，联系到区块链的主要特性，也就是： 去中心化（Decentralized）：由于使用分布式核算和存储，不存在中心化的硬件或管理机构，任意节点的权利和义务都是均等的，系统中的数据块由整个系统中具有维护功能的节点来共同维护。 去信任（Trustless）：系统中所有节点之间无需信任也可以进行交易，因为数据库和整个系统的运作是公开透明的，在系统的规则和时间范围内，节点之间无法欺骗彼此。 集体维护（Collectively Maintain）：系统是由其中所有具有维护功能的节点共同维护的，系统中所有人共同参与维护工作。 可靠数据库（Reliable D

分而治之方法与软件设计的模块化方法非常相似,为了解决一个大的问题,可以： 1) 把它分成两个或多个更小的问题； 2) 分别

Android 基于共享内存实现 Camera 跨进程大数据的高效传输。该工程包含两个App：MultiCameraService、MultiCameraClient。安装这两个 Apk，手动给 MultiCameraService App 授予 Camera 访问权限，然后打开 MultiCameraClient App，点击预览开关按钮，正常情况下即可实现 Camera 预览。 目前有很多智能设备采用了Android系统，对Camera，图形渲染都有很多不同于手机App的需求，在没有很好的跨进程传输方案的情况，有些项目只能把很多业务功能杂糅在一个App进程中，使模块承载的业务功能不是很清晰，有了这种方案，可以更加优化项目模型架构的设计。

该资源为个人观看青岛大学王卓老师数据结构课程课堂笔记

Apache Flink是一个分布式流处理引擎，提供了直观而富有表现力的api，以此来实现有状态的流处理应用程序。它以一种容错的方式有效地在大规模集群上运行这样的应用程序。2014年4月，Flink加入了Apache软件基金会作为孵化项目，2015年1月，成为顶级项目。从一开始，Flink就拥有一个非常活跃且不断增长的用户和贡献者社区。到今天为止，已经有超过350人对Flink做出了贡献，并且它已经发展成为最成熟的开源流处理引擎之一，为跨不同行业和全球的许多公司和企业提供大规模的关键业务应用程序。 流处理技术正在被任何规模的公司和企业迅速采用，因为它为许多已建立的用例提供了优越的解决方案，同时也促进了新的应用程序、软件架构和商业机会。在本文件中详细介绍flink知识点。

1、黑龙江省统计用区划代码和城乡划分代码更新维护的标准时点为2021年10月31日 2、此次发布内容为2021年黑龙江省统计用区划代码（12位）和城乡分类代码（3位）