【图算法】综述

本文结构 1 大数据处理与系统 1.1 批量数据处理系统 1.1.1 批量数据的特征与典型应用 1.1.2 代表性的处理系统 1.2 流式数据处理系统 1.2.1 流式数据的特征及典型应用 1.2.2 代表性的处理系统 1.3 交互式数据处理 1.3.1 交互式数据处理的特征与典型应用 1.3.2 代表性的处理系统 1.4 图数据处理系统 1.4.1 图数据的特征及典型应用 1.4.2 代表性图数据处理系统 1.5 小 结 2 大数据分析 2.1 深度学习 2.2 知识计算 2.3 社会计算 2

前言 本综述文章旨在帮助读者深入理解下Node.js的本质,不去关注应用的细节,我认为真正的技术问题只有在动手写代码的时候才会遇到,那个阶段解决问题才是真正有意义的. 发展史 Node.js是Ryan Dahl 2009年对外发布的开源醒目,后来该项目被Joyent公司注意到并于2010年成为Joyent公司的一个子项目.2016年微软与Joyent公司合作,Node.js在windows上得到支持. 目前Node.js的版本为V6.11,周围已经形成了一个庞大的生态系统. 特性分析 Node.

摘要: HashMap和LinkedList合二为一即是LinkedHashMap.所谓LinkedHashMap,其落脚点在HashMap,因此更准确地说,它是一个将所有Entry节点链入一个双向链表LinkedList的HashMap.由于LinkedHashMap是HashMap的子类,所以LinkedHashMap自然会拥有HashMap的所有特性.比如,LinkedHashMap的元素存取过程基本与HashMap基本类似,只是在细节实现上稍有不同.当然,这是由LinkedHashMap

快照(Snapshot)技术发展综述 刘爱贵 摘要:传统数据备份技术存在备份窗口.恢复时间目标RTO和恢复时间点RPO过长的问题,无法满足企业关键性业务的数据保护需求,因此产生了数据快照技术.本文对快照技术的概念.特点.实现技术和发展现状进行了概括性阐述,并对其未来的发展进行了展望. 关键词:快照,备份,复制,镜像,写时复制,指针重映射 作者简介:刘爱贵,研究方向为网络存储.数据挖掘和分布式计算:毕业于中科院,目前就职于赛门铁克@Symantec,从事存储软件研发.Email: [email p

本文详细介绍JAVA技术专题综述之线程篇 编写具有多线程能力的程序经常会用到的方法有: run(),start(),wait(),notify(),notifyAll(),sleep(),yield(),join() 还有一个重要的关键字:synchronized 本文将对以上内容进行讲解. 一:run()和start() 示例1: public cla ThreadTest extends Thread{public void run(){for(int i=0;i<10;i++){Syste

点击上面的链接文字,可以快速关注"东方云洞察"公众号 笔者写本文纯粹是兴趣所在,因为长期跟踪和关注整个云计算市场,对这个市场整体上很了解,到了年底就习惯性的要做个总结.因为都是个人观点,所以对各个企业的情况和判断有偏颇的地方,还请大家海涵. 2014年底的时候,本人写了一篇"中国10大公有云企业综述"的文章,回顾了10几家比较有影响力的公有云企业在整个2014年的表现.一年过去了,又到了需要总结的时候,在2015年里,公有云市场发生了很多变化,值得跟踪一下. 根据国

特征选择的一般过程: 1.生成子集:搜索特征子集,为评价函数提供特征子集 2.评价函数:评价特征子集的好坏 3.停止准则:与评价函数相关,一般是阈值,评价函数达到一定标准后就可停止搜索 4.验证过程:在验证数据集上验证选出来的特征子集的有效性 1.生成子集 搜索算法有 完全搜索.启发式搜索.随机搜索 三大类. (1)完全搜索 <1>宽搜(Breadth First Search):时间复杂度高,不实用 <2>分支界限搜索(Branch and Bound):其实就是宽搜加上深度的限

本来是发表到科技论在线的,谁知道被退稿了,那就发到这里来吧. 0      引言 随着互联网的发展,web2.0时期[1]的到来,人类正式进入了信息爆炸时期的.海量的信息在很多应用都会出现,比如一些社交网络应用中记录用户行为日志通常都是以GB甚至是TB为单位的.常规的单机计算模式已经不能支撑如此巨大的数据量.所以,计算必须以分布式的把巨大的计算任务分成小的单机可以承受的计算任务,在这种情况下分布式计算框架与云计算[2]出现. 1      分布式计算框架背景介绍 我们的互联网从Web 1.0迈入

1.LOSF问题概述 在互联网(尤其是移动互联网).物联网.云计算.大数据等高速发展的大背景下,数据呈现爆炸式地增长.根据IDC的预测,到2020年产生的数据量 将达到40ZB,而之前2011年6月的预测是35ZB.然而,社会化网络.移动通信.网络视频音频.电子商务.传感器网络.科学实验等各种应用产生的数 据,不仅存储容量巨大,而且还具有数据类型繁多.数据大小变化大.流动快等显著特点,往往能够产生千万级.亿级甚至十亿.百亿级的海量小文件,而且更多地 是海量大小文件混合存储.由于在元数据管理.访问