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[POJ 1811 Prime Test] Miller_Rabin + Pollard_rho 大数质数判
所属栏目：[大数据] 日期：2021-02-07 热度：122
[POJ 1811 Prime Test] Miller_Rabin + Pollard_rho 大数质数判断/质因子分解模板 题目链接：[POJ 1811 Prime Test] 题意描述：判断N是否为质数，如果是，求最小的质因子( 2≤N254 )。 解题思路：Miller_Rabin + Pollard_rho 模板走起。 #include ctime#in[详细]
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干货丨企业级大数据知识图谱产品的构建及应用
所属栏目：[大数据] 日期：2021-02-07 热度：170
副标题#e# 报道大数据企业：大数据产品、大数据方案、 ? 大数据人物 分享大数据干货：大数据书籍、大数据报告、 大数据视频 本文系大数据人精选自网络。欢迎更多优质原创文章投稿给大数据人：289585305@qq.com 导读： 大数据，一个现今人人都在讨论的火爆话[详细]
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FP-growth算法挖掘频繁项集
所属栏目：[大数据] 日期：2021-02-07 热度：72
概述 FP-growth算法基于Apriori构建，但在完成相同任务时采用了一些不同的技术。这里的任务是将数据集存储在一个特定的称作FP树的结构之后发现频繁项集或者频繁项对，即常在一块出现的元素项的集合FP树。这种做法使得算法的执行速度要快于Apriori，通常性[详细]
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麦肯锡报告：让高管了解大数据分析
所属栏目：[大数据] 日期：2021-02-07 热度：89
副标题#e# 原标题：Mobilizing your C-suite for big-data analytics 作者：Brad Brown,David Court,and Paul Willmott 编译：谢润超，工业和信息化部国际经济技术合作中心 来源：中国经济网 导读 现在，数据分析的力量正深刻影响着商业格局。大数据对公司[详细]
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自动机+高斯消元 ifrog1025 Magic boy Bi Luo with his excited
所属栏目：[大数据] 日期：2021-02-06 热度：93
传送门：点击打开链接 题意：告诉你ｎ个串，现在随机写字符，直到之前的字典里某个差un是当前写的串的子串时停止，问期望次数是多少． 思路：玲珑套路杯，求个自动机发现next数组就是接下来的状态,套个高斯消元就做完了.. #include map#include set#includ[详细]
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HHUOJ 1003 数字整除（模拟大数整除）
所属栏目：[大数据] 日期：2021-02-06 热度：70
1003: 数字整除 时间限制: 1 Sec??内存限制: 128 MB 提交: 10??解决: 7 题目描述 定理：把一个至少两位的正整数的个位数字去掉，再从余下的数中减去个位数的5倍。当且仅当差是17的倍数时，原数也是17的倍数 。 例如，34是17的倍数，因为3-20=-17是17的倍数[详细]
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【报名】工业大数据深度挖掘应用与技术实现——清华大数据“技术
所属栏目：[大数据] 日期：2021-02-06 热度：135
大数据与工业数据的结合，使制造过程能进行分析、推理、判断、构思和决策等。通过人与机器的合作共事，去扩大、延伸和部分地取代人类专家在制造过程中的脑力劳动。它把制造自动化的概念更新，扩展到柔性化、智能化和高度集成化。然而，这一切又都必须服从[详细]
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阶乘的精确值（大数）
所属栏目：[大数据] 日期：2021-02-06 热度：80
首先确定阶乘的位数。 我们知道整数n的位数的计算方法为：log10(n)+1 故n!的位数为log10(n!)+1 ? 如果要求出n!的具体值，对很大的n（例如n=1000000）来说，计算会很慢，如果仅仅是求阶乘的位数，可以用斯特林(Stirling)公式求解 ? 斯特林（Stirling）公式[详细]
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LSHForest进行文本相似性计算
所属栏目：[大数据] 日期：2021-02-06 热度：169
LSH Forest: Locality Sensitive Hashing forest,局部敏感哈希森林， 是最近邻搜索方法的代替，排序实现二进制搜索和32位定长数组和散列，使用hash家族的随机投影方法近似余弦距离。 随机投影树，对所有的数据进行划分，将每次搜索与计算的点的数目减小到[详细]
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【R语言数据处理】一步一步来分析数据之不知哪位收集的淘宝推荐
所属栏目：[大数据] 日期：2021-02-06 热度：115
文件名：淘宝最全年货大促特价整理 数据我先传百度云了，分享一下，你们看了就知道是什么样子的了，我改了一下名字，文件名：tbtj.xls 360云盘：https://yunpan.cn/cMTiN2Lyk5MpK 访问密码 d2cc 百度云：http://pan.baidu.com/s/1hsBHuGO 我们先来看下里面[详细]
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DB、ETL、DW、OLAP、DM、BI关系结构图
所属栏目：[大数据] 日期：2021-02-06 热度：166
（1）DB/Database/数据库——这里一般指的就是OLTP数据库，在线事物数据库，用来支持生产的，比如超市的买卖系统。DB保留的是数据信息的最新状态，只有一个状态！比如，每天早上起床洗脸照镜子，看到的就是当时的状态，至于之前的每天的状态，不会出现的你[详细]
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R语言-数据处理
所属栏目：[大数据] 日期：2021-02-06 热度：129
Reading Data 读取表格数据的函数read.table()以及read.csv() readLines()用于逐行读取文本文件 source()读取R代码的重要函数 dget()用来读取R代码文件 load()和unserialize()用于把二进制对象读入R Writing Data write.table() writeLines() dump() dput([详细]
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简单粗暴的“大数据“解决方案
所属栏目：[大数据] 日期：2021-02-06 热度：137
这里说“大数据”确实有点哗众取宠，但确确实实是解决一些大数据量的情况。比如常用的布隆过滤器(BloomFilter)、常用的文本相似比较算法SimHash等，这里介绍的都是看上去是简单粗暴的方法，但当你深入了解后你就会发现什么叫简约而不简单，掌握这些常用的[详细]
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连续属性离散化
所属栏目：[大数据] 日期：2021-02-06 热度：97
副标题#e# 1. 离散化技术分类 连续属性的离散化方法也可以被称为分箱法，即将一组连续的值根据一定的规则分别放到其术语的集合中。 离散化技术可以根据如何对数据进行离散化加以分类，可以根据是否使用类信息或根据进行方向(即自顶向下或自底向上)分类。 如[详细]
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【重！磅！干！货
所属栏目：[大数据] 日期：2021-02-05 热度：57
副标题#e# 查看之前文章请点击右上角 ，关注并且 查看历史消息 ，还可以在文章最后评论留言。谢谢您的支持！ 回复【文本挖掘】或者【点击阅读原文】获取链接与代码附录 一、 功能概述 ? ? ? ?关键词词频网络图是以股票论坛、 个股新闻、研究报告三个网站作[详细]
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51Nod－1116－K进制下的大数
所属栏目：[大数据] 日期：2021-02-05 热度：123
ACM模版 描述 题解 这里我们通过样例可以发现 A1A 的数位和是21，刚好是 K-1 的倍数，所以我们不妨多举几组数据测试一下，发现竟然都符合这个规律(￣┰￣*)，那么AC就不远了。 可是这里需要强调的是，K的最小值，如果K清一色的都是从2开始枚举，那么不用想[详细]
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开源ETL工具kettle系列之常见问题
所属栏目：[大数据] 日期：2021-02-05 热度：137
副标题#e# 摘要 本文主要介绍使用kettle设计一些ETL任务时一些常见问题，这些问题大部分都不在官方FAQ上，你可以在kettle的论坛上找到一些问题的答案 问题 Join 我得到A 数据流（不管是基于文件或数据库），A包含field1,field2,field3 字段，然后我还有一个[详细]
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开源ETL工具kettle系列之在应用程序中集成
所属栏目：[大数据] 日期：2021-02-05 热度：61
副标题#e# 摘要 本文主要讨论如何在你自己的Java应用程序中集成Kettle 集成 如果你需要在自己的Java应用程序中集成Kettle,一般来说有两种应用需求，一种是通过纯设计器来设计ETL转换任务，然后保存成某种格式，比如xml或者在数据库中都可以，然后自己调用程[详细]
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开源ETL工具kettle系列之增量更新设计
所属栏目：[大数据] 日期：2021-02-05 热度：118
副标题#e# 前言 ETL中增量更新是一个比较依赖与工具和设计方法的过程，Kettle中主要提供Insert / Update 步骤，Delete 步骤和Database Lookup 步骤来支持增量更新，增量更新的设计方法也是根据应用场景来选取的，虽然本文讨论的是Kettle的实现方式，但也许[详细]
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开源ETL工具kettle系列之动态转换
所属栏目：[大数据] 日期：2021-02-05 热度：162
副标题#e# 摘要 本文主要讨论使用Kettle来设计一些较为复杂和动态的转换可能使用到的一些技巧，这些技巧可能会让你在使用Kettle的时候更加容易的设计更强大的ETL任务。 动态参数的传递 Kettle 在处理运行时输入参数可以使用JavaScript 来实现，大部分工作只[详细]
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开源ETL工具kettle系列之建立缓慢增长维
所属栏目：[大数据] 日期：2021-02-05 热度：133
副标题#e# 摘要 本文主要介绍使用kettle 来建立一个Type 2的Slowly Changing Dimension 以及其中一些细节问题 Kettle 简介 Kettle 是一个强大的，元数据驱动的ETL工具被设计用来填补商业和IT之前的差距，将你公司的数据变成可增长的利润. 我们先来看看Kettl[详细]
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白帽笔记：我的“一日一洞”高效漏洞挖掘之旅
所属栏目：[大数据] 日期：2021-02-05 热度：80
副标题#e# 作者：Shubham Shah，澳大利亚安全研究人员，专注于程序开发、渗透测试和黑客技术。2016年初被安全媒体评为10大著名“漏洞赏金猎人”之一。本文原名《高效漏洞挖掘：120天120个漏洞》 2016年初，我就给自己设定了一个目标：在这一年中，平均每天[详细]
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HDU 1402及51 nod1028 大数乘法 V2（FFT 快速傅里叶变换）
所属栏目：[大数据] 日期：2021-02-05 热度：152
1028?大数乘法?V2 基准时间限制：2?秒 空间限制：131072?KB 分值:?80? 难度：5级算法题 ?收藏 ?关注 给出2个大整数A,B，计算A*B的结果。 Input 第1行：大数A第2行：大数B(A,B的长度?=?100000，A,B?=?0） Output 输出A?*?B Input示例 123456234567 Output示[详细]
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白帽笔记 | 我的“一日一洞”高效漏洞挖掘之旅
所属栏目：[大数据] 日期：2021-02-05 热度：186
作者：Shubham Shah，澳大利亚安全研究人员，专注于程序开发、渗透测试和黑客技术。2016年初被安全媒体评为10大著名“漏洞赏金猎人”之一。本文原名《高效漏洞挖掘：120天120个漏洞》 2016年初，我就给自己设定了一个目标：在这一年中，平均每天挖掘出一个[详细]
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大数据分析公司Kentik完成230万美元B轮融资
所属栏目：[大数据] 日期：2021-02-04 热度：77
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