大数据期末课设~基于spark的气象数据处理与分析 完整版Word 可以拿来直接交作业
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微软的ASG(应用与服务集团)包含Bing,、Office,、Skype。每天产生多达5 PB以上数据,如何构建一个高扩展性的dataaudit服务来保证这样量级的数据完整性和实时性非常具有挑战性。本文将介绍微软ASG大数据团队如何利用Kafka、Spark以及Elasticsearch来解决这个问题。微软的ASG(应用与服务集团)包含Bing,、Office,、Skype。每天产生多达5 PB以上数据,如何构建一个高扩展性的dataaudit服务来保证这样量级的数据
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Curve稳定币白皮 Curve stablecoin design Michael Egorov, Curve Finance The design of the stablecoin has few concepts: lending-liquidating amm algorithm (LLAMMA), PegKeeper, Monetary Policy are the most important ones. But the main idea is in LLAMMA: replacing liquidations with a special-purpose AMM.
2022-12-14 18:20:16 278KB 区块链 web3
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基于Spark的视频观看数据分析系统项目源码.zip基于Spark的视频观看数据分析系统项目源码.zip基于Spark的视频观看数据分析系统项目源码.zip基于Spark的视频观看数据分析系统项目源码.zip基于Spark的视频观看数据分析系统项目源码.zip基于Spark的视频观看数据分析系统项目源码.zip基于Spark的视频观看数据分析系统项目源码.zip基于Spark的视频观看数据分析系统项目源码.zip基于Spark的视频观看数据分析系统项目源码.zip基于Spark的视频观看数据分析系统项目源码.zip基于Spark的视频观看数据分析系统项目源码.zip基于Spark的视频观看数据分析系统项目源码.zip基于Spark的视频观看数据分析系统项目源码.zip基于Spark的视频观看数据分析系统项目源码.zip基于Spark的视频观看数据分析系统项目源码.zip基于Spark的视频观看数据分析系统项目源码.zip基于Spark的视频观看数据分析系统项目源码.zip基于Spark的视频观看数据分析系统项目源码.zip基于Spark的视频观看数据分析系统项目源码.zip基于Spar
2022年中南大学物联网定位实验报告.doc
2022-12-13 16:39:09 2.13MB 2022年中南大学物联网定位实验
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使用三种具有代表性的聚类分析算法对鸢尾花数据集进行聚类分析,分别为层次方法、DBSCAN 方法与K-means 方法。接着使用三个评价指标对聚类的结果进行评价,分别为准确度、运行时间、轮廓系数。本程序包含python程序、实验报告与鸢尾花数据集文件。是本人亲手写的作业且获得高分。层次方法在此数据集上准确度最佳,DBSCAN 方法运行时间最短,层次与 K-means 方法都取得了较高的轮廓系数值。亲手资源,保证一手!
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作业要求:对给出的网络作社区发现,用至少两种算法进行实现,比较他们的结果并做简单 分析。本文分别使用了scan算法、CPM 算法、slpa算法三种。对每一种算法的流程、结果都有详细的分析报告。文件中包含代码、实验报告(实验报告看作业1部分即可)一应俱全。亲手资源,保证一手!
2022-12-13 14:25:30 14KB 社区发现 scan算法 大数据分析 CPM
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2022-12-13 14:24:29 1.02MB 大数据技术课程 Spark大作业 Spark实验
基于机器学习的疫情大数据智能分析和可视化系统源码+项目文档.zip方案实现 数据采集: 本实验数据包含北京, 香港, 上海, 四川, 河北, 甘肃, 陕西, 辽宁, 广东, 台湾, 福建,重 庆, 浙江, 江苏, 天津, 云南, 澳门, 湖北等 34 个省份城市(含港澳台)的疫情数据,其中数据 字段包括: 读取数据 数据预处理 缺失值处理 日期转换 连续数值转换 离散数值转换 特征工程 建立模型 模型训练 模型评估 模型优化 模型实施 中国高校计算机大赛-网络技术挑战赛选拔赛阶段作品设计文档 id:数据编号 confirmedCount:累计确诊 confirmedIncr:新增确诊 curedCount:累计治愈 curedIncr:新增治愈 currentConfirmedCount:现存确诊 currentConfirmedIncr:新增现存确诊 dateid:日期 deadCount:累计死亡 deadIncr:新增死亡 suspectedCount:累计疑似 suspectedCountIncr:新增疑似 数据预处理: 1、统计数据行列数,查看部分数据,如图 1: df.sh
Task 1: Matlab程序实现iris数据集分类 - 工具包:libsvm。 - 4维特征空间,随机取100样本训练,50样本测试。 - 训练数据trainData,测试数据testData,训练样本真实标签 trainLabel,测试样本真实标签testLabel,测试样本预测标 签pred。 - 测试样本集accuracy-acc,混淆矩阵-C。 - 提高要求:分类结果与真实结果的可视化对比,编程实现计 算不同的分类结果评价指标。 实验一 1212 Task 2: Python程序实现iris数据集分类 - 工具包/库:sklearn.svm。 - 2维特征空间(前两维),取所有150个样本为训练 样本,取[x_min,x_max]×[y_min,y_max]所有网格 点为测试样本,查看使用不同svm时样本划分。 - 训练数据X,测试数据xx×yy,训练样本真实标签Y, 测试样本真实标签无,测试样本预测标签Z。
2022-12-13 08:56:49 361KB 机器学习
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