14.1 通信协议及开放系统互连参考模型 14.2 数据链路传输控制规程 14.3 CCITT的X.25建议 14.4 分组装/拆(PAD)相关协议 14.5 TCP/IP协议

• 6.1 概述 • 6.2 HBase访问接口 • 6.3 HBase数据模型 • 6.4 HBase的实现原理 • 6.5 HBase运行机制 • 6.6 HBase编程实践

第3章栈和队列 选择题 1.对于栈操作数据的原则是()。【青岛大学2001五、2(2分)】

3.1 概述 3.2 Pentium微处理器的寻址方式 3.3 数据传送指令 3.4 算术运算指令

8.1 流计算概述 • 8.1.1 静态数据和流数据 • 8.1.2 批量计算和实时计算 • 8.1.3 流计算概念 • 8.1.4 流计算与Hadoop • 8.1.5 流计算框架 8.2 流计算处理流程 • 8.2.1 概述 • 8.2.2 数据实时采集 • 8.2.3 数据实时计算 • 8.2.4 实时查询服务 8.3 流计算应用 8.4 流计算开源框架 – Storm • 8.4.1 Storm简介 • 8.4.2 Storm的特点 • 8.4.3 Storm设计思想 • 8.4.4 Storm框架设计 8.5 Spark Streaming 8.5.1 Spark Streaming设计 8.5.2 Spark Streaming与Storm的对比 8.6 Samza 8.6.1 基本概念 8.6.2 系统架构 8.7 Storm、Spark Streaming和Samza的应用场景 8.8 Storm编程实践 8.8.1 编写Storm程序 8.8.2 安装Storm的基本过程 8.8.3 运行Storm程序

传统的分类算法大多假设数据集是均衡的,追求整体的分类精度.而实际数据集经常是不均衡的,因此传统的分类算法在处理实际数据集时容易导致少数类样本有较高的分类错误率.现有针对不均衡数据集改进的分类方法主要有两类:一类是进行数据层面的改进,用过采样或欠采样的方法增加少数类数据或减少多数类数据;另一个是进行算法层面的改进.本文在原有的基于聚类的欠采样方法和集成学习方法的基础上,采用两种方法相结合的思想,对不均衡数据进行分类.即先在数据处理阶段采用基于聚类的欠采样方法形成均衡数据集,然后用AdaBoost集成算法对新的数据集进行分类训练,并在算法集成过程中引用权重来区分少数类数据和多数类数据对计算集成学习错误率的贡献,进而使算法更关注少数数据类,提高少数类数据的分类精度

系统地论述了矿床体视化过程中由原始采样数据生成空间规则体数据的实现方法,分析了能够形成地矿体空间体数据的主要插值方法的优缺点,在充分考虑矿石品位的空间相关性和变异性的前提下,利用Shepard法实现了空间体数据的生成

第一节观测数据的测后处理过程 第二节 Ashtech Locus数据处理软件的操作方法 第三节南方数据处理软件的操作方法 本章重点: Ashtech Locus接收机随机软件的使用方法。培养学生操作GPS软件进行数据处理的能力

数据处理流程:数据传输手簿输入数据加工数据预处理 基线解算——重复基线检验——同步环检验——异步环 检验(以上为当天应完成的任务)重测与补测—WGS -84中无约束平差网精度分析北京54/80/地方独立中 三维无约束平差三维约束平差—二维平差—成果报 告——技术总结

1引言 1.1编写目的 说明编写这份数据库设计说明书的目的,指出预期的读者。 1.2背景 说明: a.说明待开发的数据库的名称和使用此数据库的软件系统的名称; b.列出该软件系统开发项目的任务提出者、用户以及将安装该软件和这个数据库的 计算站(中心) 1.3定义 列出本文件中用到的专门术语的定义、外文首字母组词的原词组。 1.4参考资料