各位朋友好,apop感觉这里的朋友有许多是以广告收入为主,所以apop来分享另外一块(收费版APP)的个人三年来的总结分享,希望对各位有帮助.首 先,其实在AppStore(或GooglePlay)上面,很多问题其实谁都没有正确答案(这点相信大家都清楚,我们谁也猜不透苹果或谷歌的玩法)加上 付费应用本质上比较「硬」如何获得初期用户是一个考验,由于每个应用的特性都不同,所以下列心得是我从个人经验中的猜测或是理解,仅供参考(个人经验) 1．找到核心用户的需要,有明确的目标用户群(先在纸上构思找到痛处

matplotlib是python中常用的数据图形化工具,用法跟matlab有点相似.调用简单,功能强大.在Windows下可以通过命令行 pip install matplotlib 来进行安装. 以下为一些基础使用的例子: 1.绘制直线 先通过numpy生成在直线 y = 5 * x + 5 上的一组数据,然后将其绘制在图表上 1 import numpy as np 2 import matplotlib.pyplot as plot 3 4 x = np.linspace(1, 10,

1.JVM内存模型 2.JVM类加载机制 3.HDFS架构图 4.HDFS读写数据 5.Secondary NameNode 的意义所在 6.MapReduce架构 7.MapReduce过程 7.ZooKeeper架构 8.HBase架构 8.Hive架构 9.Yarn架构

节选自<大数据日知录:架构与算法>十四章,书籍目录在此 对于海量待挖掘数据,在分布式计算环境下,首先面临的问题就是如何将数据比较均匀地分配到不同的服务器上.对于非图数据来说,这个问题解决起来往往比较直观,因为记录之间独立无关联,所以对数据切分算法没有特别约束,只要机器负载尽可能均衡即可.由于图数据记录之间的强耦合性,如果数据分片不合理,不仅会造成机器之间负载不均衡,还会大量增加机器之间的网络通信(见图14-5),再考虑到图挖掘算法往往具有多轮迭代运行的特性,这样会明显放大数据切片不合理的影响,

节选自<大数据日知录:架构与算法>十四章 14.1.2  TAO图数据库 Facebook是目前世界上最著名的社交网站,如果从数据抽象的角度来看,Facebook的社交图不仅包括好友之间的关系,还包括人与实体以及实体与实体之间的关系,每个用户.每个页面.每张图片.每个应用.每个地点以及每个评论都可以作为独立的实体,用户喜欢某个页面则建立了用户和页面之间的关系,用户在某个地点签到则建立了用户和地点之间的关系--如果将每个实体看作是图中的节点,实体之间的关系看作是图中的有向边,则Facebook的

/* 版权声明:可以任意转载,转载时请务必标明文章原始出处和作者信息 .*/                 CopyMiddle: 张俊林 节选自<大数据日知录:架构与算法>十四章,书籍目录在此 1.使用Mapreduce进行图计算 使用MapReduce框架来针对大规模图数据进行计算的研究工作相对较少,这主要归结于两方面原因:一方面,将传统的图计算映射为MapReduce任务相对其他类型的很多任务而言不太直观:另一方面,从某种角度讲,使用该分布计算框架解决图计算任务也并非最适宜的解决方案.

/* 版权声明:可以任意转载,转载时请务必标明文章原始出处和作者信息 .*/            author: 张俊林 节选自<大数据日知录:架构与算法>十四章,书籍目录在此 对于离线挖掘类图计算而言,目前已经涌现出众多各方面表现优秀而各具特点的实际系统,典型的比如Pregel.Giraph.Hama.PowerGraph.GraphLab.GraphChi等.通过对这些系统的分析,我们可以归纳出离线挖掘类图计算中一些常见的计算模型. 本节将常见的计算模型分为两类,一类是图编程模型,另一类

#! /usr/bin/env python # coding=utf-8 # Andy_f import time, os,datetime import urllib import urllib2 import cookielib import MySQLdb import smtplib from email.mime.multipart import MIMEMultipart  # 导入MIMEMultipart类 from email.mime.text import MIMETex

对庞大数据的筛选 庞大的数据容易让人发狂,如果手上的数据庞杂,而且对于如何处理这些数据没有把握,这是只要记住分析目标就行:记住目标,目光停留在和目标有关的数据上,无视其他. 数据图像化的根本在于正确比较 为了形成优秀的图形,首先要明确能够实现客户目标的基本比较对象 使用散点图探索原因 散点图是探索性数据分析的奇妙工具,统计学家用这个术语描述在一组数据中寻找一些假设条件进行测试的活动.分析师喜欢用散点图发现因果关系,即一个变量影响另一个变量的关系.通常用散点图的X轴代表自变量(假想为原因的变量),