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1.1基本概念 时间序列所研究的是时间上的相关结构。它的应用广泛,从海洋学到金融学 都是它的应用范围。著名的CAPM模型(资本资产定价模型)和随机波动模型就是 含有时间序列成份的金融模型的例子。当我们考虑一时间序列时,我们通常考虑一 个数值的集合{X:t=1,…,n},其中下标t表示数据被观测到的时间。虽然直观 上很清楚,我们还是来详细描述一下X的一系列非标准特性。 非等距数据(缺损数据)。例如,若时间序列是某一证券的日收益率,则在节假 日等非交易日里就没有数据可得了

如第二章所述,建立 GenBank是为了适应人类基应组工程等科学研究产生的大量序列数据的信 息爆炸。总的来说, GenBank是带有注释的公用DNA蛋白质序列的集合。写作本书时, GenBank中有160万条链的纪录,含超过10亿个核苷酸碱基。向GenBank存入新的序列有两种方 法:通过 Sequi nBankl和等工具直接提交,或通过国际核苷酸序列数据库的组成部分 GenBank,eml,和DDB等相互之间传递数据的共享协议

输入输出方法 AVA 只有缓冲区满时才会将数据送到输出流 Java在输出数据流中,当对方尚未将数据取走 时,程序就会被阻塞. 有时要人为地将尚未填满的缓冲区中的数据 送出,使用 flusho方法

IP数据报 TCP/IP协议定义了一个在因特网上传输的包,称为IP数据报 p datagram.这是一个与硬件无关的虚拟包,由包头和数据 两部分组成,包头中的源地址和目的地址都是IP协议地址

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建立快速有效的针对大规模文本数据的聚类分析方法是当前数据挖掘研究和应用领域中的一个热点问题.为了同时保证聚类效果和提高聚类效率，提出基于\互为最小相似度文本对\搜索的文本聚类算法及分布式并行计算模型.首先利用向量空间模型提出一种文本相似度计算方法；其次，基于\互为最小相似度文本对\搜索选择二分簇中心，提出通过一次划分实现簇质心寻优的二分K-means聚类算法；最后，基于MapReduce框架设计面向云计算应用的大规模文本并行聚类模型.在Hadoop平台上运用真实文本数据的实验表明：提出的聚类算法与原始二分K-means相比，在获得相当聚类效果的同时，具有明显效率优势；并行聚类模型在不同数据规模和计算节点数目上具有良好的扩展性

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数组是有序数据的集合 数组中的每一个元素都属于同一个数据类型 用一个统一的数组名和下标来唯一地确定数组中的元素 数组是一个在内存中顺序排列的由若干相同数据类型的元素组成的数据集合