内容概要：本文详细介绍了使用Hadoop框架实现数据去重、TopN计算以及倒排索引的具体步骤和技术细节。对于数据去重，描述了创建Map和Reduce任务以及配置Job参数来去除重复记录。在TopN计算部分，通过编写自定义的Map和Reduce函数筛选前五条最高频的数据记录。对于倒排索引，除了Map和Reduce组件外还增加了Combine功能提升性能，最终成功实现了倒排索引的功能并展示了结果存储。 适用人群：对分布式计算有兴趣的学习者和有一定Java编程经验的大数据分析初学者。 使用场景及目标：旨在为希望深入理解Hadoop及其应用程序的读者提供具体操作指南，帮助他们掌握利用Hadoop进行常见文本处理技巧的方法。 其他说明：本实验环境搭建于本地Linux环境下，所有测试用例均为人工构造的小规模数据集以便快速验证各步骤的效果。

使用与2015年和2016年期间s = 13 TeV时pp碰撞的36.1 fb-1相对应的数据样本，来搜索分解为W，Z或希格斯玻色子的不同配对以及直接变成轻子的新重共振。 与CERN大型强子对撞机的ATLAS探测器配合使用。 分析在qqqq，ννqq，ℓνqq，ℓℓqq，ℓνℓν，ℓℓνν，ℓνℓℓ，ℓℓℓℓ，qqbb，ννbb，ℓνbb和ℓℓbb最终状态中选择的玻色衰变模式，以寻找窄宽度共振。 同样，选择轻子的最终状态的分析也被结合起来。 然后将这两组分析进一步合并。 没有观察到与标准模型预测的显着偏差。 测试了三个基准模型：一个模型预测新的重标量单重态的存在；一个简化模型预测一个重矢量玻色子三重态；一个体Randall-Sundrum模型，带有重自旋2的重旋2 Kaluza-Klein激发。 使用渐近近似将横截面限制设置为95％置信水平，并将其与基准模型的预测值进行比较。 这些限制也用重矢量玻色子三重态与夸克，轻子和希格斯玻色子的耦合约束表示。 数据不包括在弱耦合情况下质量低于5.5 TeV，在强耦合情况下质量低于4.5 TeV的重矢量玻色子三重态，以及质量在2.3 TeV以下的K

1、使用Anaconda创建虚拟环境，2、建立VOC格式标准文件夹，3、将xml格式转换成yolo格式，4、修改yaml配置文件，5、权重文件下载，6、参数修改，再点开train.py,找到if __name__ == '__main__':开始修改参数7、使用训练好的权重文件进行识别，8、使用USB摄像头进行识别

高等教育自学考试《数据结构》 重难点笔记资料 课程代码：02331

9.3 软元件内存的读出、写入 以下说明在读出、写入软元件内存时的控制方法。 9.3.1 命令与软元件范围 (1) 读出、写入软元件内存所使用的命令 项 目 命令 / 响应种类 处理内容 1 次通信中 可执行的处理点数 成批读出 位单位 00H 以 1 点为单位读出位软元件 (X、Y、M、S、T、C)。 256 点 字单位 01H 以 16 点为单位读出位软元件 (X、Y、M、S、T、C)。 32 个字 (512 点 ) 以 1 点为单位读出字软元件 (D、R、T、C)。 64 点 成批写入 位单位 02H 以 1 点为单位写入位软元件 (X、Y、M、S、T、C)。 160 点 字单位 03H 以 16 点为单位写入位软元件 (X、Y、M、S、T、C)。 10 个字 (160 点 ) 以 1 点为单位写入字软元件 (D、R、T、C)。 64 点 测试 ( 随机写入 ) 位单位 04H 以 1 点为单位随机指定软元件·软元件号，将位软元件 (X、Y、M、S、T、C) 置位 / 复位。 80 点 字单位 05H 以 16 点为单位随机指定软元件·软元件号，将位软元件 (X、Y、M、S、T、C) 置位 / 复位。 10 个字 (160 点 ) 以 1 点为单位随机指定软元件·软元件号，写入字软元件 (D、R、T、C)。 C200 ～ C255 的 32 位软元件不能适用。 10 点9 - 16 9 - 16

移动开发-基于数据去重对Flashcache的优化策略研究.pdf

词频统计+倒排索引+数据去重+TopN

Freescale KDS GCC 链接文件解析与代码数据存放位置设置解析。

随着COSMO-Sky Med、Terra SAR-X等高分辨率SAR卫星的投入使用,SAR数据处理的计算量呈现几何级数增长趋势,对计算资源的要求越来越高,文中通过实验表明,基于图形处理单元(GPU)的并行计算技术可以大大提高星载SAR影像数据重采样计算的效率。

广东工业大学的数据结构的课程设计，重言判别式。