• 7.1 概述 • 7.2 MapReduce体系结构 • 7.3 MapReduce工作流程 • 7.4 实例分析：WordCount • 7.5 MapReduce的具体应用 • 7.6 MapReduce编程实践

第一节 随机过程的一般描述 随机过程的一般描述 第二节 随机过程的部分描述 随机过程的部分描述——数字特征 第三节 平稳随机过程 第四节 高斯过程 第五节 噪声

本章主要介绍多媒体计算机硬件与软件方面的基础知识，以及计算机中音频、图像等信息的获取与处理、动画与视频的概念、多媒体数据压缩原理等方面的相关内容

• 8.1 Hadoop的优化与发展 • 8.2 HDFS2.0的新特性 • 8.3 新一代资源管理调度框架YARN • 8.4 Hadoop生态系统中具有代表性的功能组件

第一讲绪论 一、仙侬定理、仙侬极限。功率可以无限止地换取带宽、带宽不能无限止地换取功率。 二、多径扩散、相干带宽。多普勒扩散、相干时间。色散信道、非色散信道、变参信道、恒参信道

8.1 流计算概述 8.2 流计算处理流程 8.3 流计算应用 8.4 流计算开源框架 – Storm 8.5 Spark Streaming 8.6 Samza 8.7 Storm、Spark Streaming和Samza的应用场景 8.8 Storm编程实践

9.0概述 1.数字基带信号:未经调制(频谱搬移)的、用以表示数字信息的电脉冲信号称之。 2.数字基带信号频谱的特点:信号频谱占据从直流开始至某一频率f的低频段。 3.若把调制/解调过程看作广义信道的一部分,任何数字传输系统均可看作数字基带传输系统

• 7.1 概述 • 7.2 MapReduce体系结构 • 7.3 MapReduce工作流程 • 7.4 实例分析：WordCount • 7.5 MapReduce的具体应用 • 7.6 MapReduce编程实践

7.0概述 1.增量调制(△M):一种信源编码方式; 2.△M调制的特点:每次抽样只输出1bit反映输入信号波形变换的编码信号,简单可靠; 3.△M调制编码的基本思想:用一阶梯波逼近一个连续信号; 4.△M调制的主要应用:军用通信系统

第一节随机过程的一般描述 第二节随机过程的部分描述—数字特征 第三节平稳随机过程 第四节高斯过程 第五节噪声