大数据架构详解：从数据获取到深度学习

读懂这三本书，才算真懂大数据(大数据时代+数据新常态+决战大数据).mobi

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删除：大数据取舍之道.mobi

删除：大数据取舍之道.mobi 第一部分 大数据时代为什么要进行信息的取舍 01 当遗忘变成例外，而记忆成了常态：大数据时代的隐忧 喝醉的海盗 一个没有遗忘的时代 抹不掉的致幻剂阴影 Google记得你的一切 大数据的信息力量 人类住进了数字圆形监狱 让我们学会遗忘 02 遗忘，人类的天性：遗忘的作用与人类记忆的演进 人类的本能记忆 语言记忆 外部记忆：绘画与文本 共享记忆 介质记忆：摄影、磁带与胶片 第二部分 大数据时代如何进行信息的取舍 03 世界已经被设置成记忆模式：数字化记忆发展的4大驱动力 小黑盒子与麦克斯存储扩展器 驱动力1：数字化 驱动力2：廉价的存储器 驱动力3：易于提取 驱动力4：全球性覆盖 04 一个没有安全与时间的未来：数字化记忆的两大威胁 信息富民VS信息贫民：信息控制权的威胁 永久的过去VS被忽视的现在：时间的威胁 05 来一场“互联网遗忘”运动：应对数字化记忆与信息安全的6大对策 对策1：数字化节制 对策2：保护信息隐私权 对策3：建设数字隐私权基础设施 对策4：调整人类的现有认知 对策5：打造良性的信息生态 对策6：完全语境化 06 给信息一个存储期限：应对数字化记忆与信息安全的关键对策 cookie的警告 信息的存储期限 元信息，设定信息的寿命 9个月，不断缩短的存储期限 设定存储期限的技术措施 不是用技术删除，而是让遗忘复活 谁来掌控存储期限 我们需要“能衰退”的存储系统 07 让遗忘回归常态：大数据时代数字化记忆的未来

IT架构转型之道《kindel适用.mobi格式》

该资源支持kindel设备，.mobi格式。很好的一本书。开拓架构理解思路。

向云环境迁移-(奥)哈沃斯主编_中治研(北京)国际信息技术研究院译.mobi

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PMBOX指南第6版.mobi

PMBOK 第六版 中文 mobi 版本 Kindel 实用。非pdf转换的，排版和图片展示完美。转载过来的资源，之前只是不能直接发送kindle，特重新转换了下，支持直接发送到kindle设备

sql入门经典kindel版.zip

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Python库 | kindel-0.1.2.tar.gz

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kindel fire hd 破解驱动

kindel fire hd的adb命令工具，usb驱动程序，这里的android.zip 的 .andriod 文件夹中的所有文件复制到 c:/用户/你得登录用户/.andriod/ 目录中

nodejs 开发指南 azw3 kindel

这个是kindel 版的 nodejs教程，希望对大家有所帮助

libdump_sr.zip

2. Charlie Kindel et al., OLEVIEW: ActiveX Object Viewer. (http://msdn.microsoft.com/library/devprods/vs6/visualc/vcsample/_sample_mfc_oleview.htm); and 3. Matt Pietrek, Improve Your Debugging by ...

TCP_IP路由技术第1卷第二版 多看 KINDEL

网上下载的多数版本 使用 多看打开时，会造成卡死。 此文件已经经过优化。 实测可用。

白帽子讲web安全.azw3

白帽子讲web安全 azw3格式 直接复制到kindel上可用. .

Functional Programming in Scala

Functional.Programming.in.Scala. Scala是新一代JVM语言，本书是其函数式编程的结束。Kindel版高清读物。

Windows Phone 7 Developer Guide

Great achievements don抰 happen overnight梩hey evolve over time based on a series of successes that converge and drive you onward. My ...Charlie Kindel General Manager, Windows Phone 7

JAVA 笔试宝典(含面试)

JAVA 笔试宝典(含面试)全集 里面有很多题目，这些题目都能作出来，去哪家公司都没问题！！！

kindle刷机工具包

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kindle3多看系统字典真人发音语音包

本语音包只适用于kindle3老版0520多看固件 （解压过程可能会有一个文件错误这无法避免） 把解压好的WyabdcRealPeopleTTS文件夹，复制到DK_System\system\dict文件夹里。 于是整个过程可能需要半小时。...

程序员修理之道

程序员修理之道（kindle版本），适合kindle电子书阅读。 本书直击编程陈地，穿过了软件开发中日益增长的规范和技术藩篱，对核心过程进行了审视――即根据需求，创建用户乐于接受的、可工作和易维护的代码。...

汉典 字典 Kindle字典

汉典简少 字典 Kindel字典 https://download.csdn.net/download/wangzi6hao/85032461 此字典偏单个汉字功能，几乎收录了所有汉字。解释简单明了，响应速度快。 可以放在iOS系统、Kindle系统下。 由于Kindle自带的...

Scala-升级版.docx

Scala快速入门（适合为学Spark学习Scala的同学）Word文档

基于spark的图书推荐系统

推荐系统是一种信息过滤系统，能够自动预测用户对特定产品或服务的偏好，并向其提供个性化的推荐。它通常基于用户的历史行为、个人喜好、兴趣和偏好等，通过数据挖掘和机器学习算法，在大数据的支持下生成个性化的推荐内容，从而提高用户购买率和满意度。推荐系统广泛应用于电子商务、社交媒体、新闻资讯、音乐、电影等领域。推荐系统的作用是根据用户的历史行为和偏好，为用户推荐个性化的内容，以满足用户的需求和兴趣。 在推荐系统架构中，离线计算部分主要使用 Hadoop、Spark、Hive 等大数据处理技术，将海量历史数据进行离线处理，构建出推荐模型。在线计算部分则使用 Flask、Django 或 Tornado 等 Web 应用框架，将推荐模型部署到 Web 服务器上，实现实时推荐服务。

大数据期末课设~基于spark的气象数据处理与分析

大数据期末课设~基于spark的气象数据处理与分析 完整版Word 可以拿来直接交作业

全国职业技能大赛大数据赛项十套赛题（shtd）

使用Scala编写spark工程代码，将MySQL的shtd_store库中表user_info、sku_info、base_province、base_region、order_info、order_detail的数据增量抽取到Hive的ods库中对应表user_info、sku_info、base_province、base_region、order_info、order_detail中。 1、 抽取shtd_store库中user_info的增量数据进入Hive的ods库中表user_info。根据ods.user_info表中operate_time或create_time作为增量字段(即MySQL中每条数据取这两个时间中较大的那个时间作为增量字段去和ods里的这两个字段中较大的时间进行比较)，只将新增的数据抽入，字段名称、类型不变，同时添加静态分区，分区字段类型为String，且值为当前比赛日的前一天日期（分区字段格式为yyyyMMdd）。使用hive cli执行show partitions ods.user_info命令，将结果截图粘贴至对应报告中；

大数据全套教程完整版

大数据基础到精通完整版， 涵盖技术点：python 基础 java基础，mysql,oracle,ssm框架，linux,hadoop,hbase,zookeeper,flume,scala,spark。资源宝贵，速度下载

全国2014-2018年空气质量csv数据集文件数据

全国2014-2018年空气质量csv数据集文件数据，包含字段time（时间），city（城市），AQI，PM2.5，PM10，SO2，NO2，CO，O3，primary_pollutant（主要污染物），共计55万条数据。

spark-3.3.1-bin-3.0.0-cdh6.3.2.tgz

spark 3.3.1 使用 cdh 6.3.2 的hadoop版本。可以直接兼容并配合文档进行cdh spark-sql的使用。 具体查看https://editor.csdn.net/md/?articleId=127997188

Spark气象监测数据分析：代码整合，包括预处理，分析，数据可视化

【内容概要】 通过完整的气象监测数据处理与分析项目,了解Spark大数据分析的整体流程。代码涵盖数据工程、统计分析、机器学习预测建模等内容。可以学习如何使用Spark PySpark API处理大规模数据。 【适合人群】 具备一定Python编程基础,需要处理分析大规模数据的研发人员。 【能学到什么】 1. Spark数据处理:缺失值处理、降噪、特征工程等数据预处理技术 2. 统计分析:分组聚合、相关性分析、异常检测等统计方法 3. 机器学习:时间序列预测模型设计、集成学习提升效果 4. 微服务:模型API和Docker部署,提供后端服务 【学习建议】 项目代码完整覆盖了大数据分析全流程。在学习过程中,需要结合代码注释和文档,了解设计思路和背后的原理。同时调试并运行示例代码,加深理解。欢迎提出改进意见。

基于hadoop和echarts的教育大数据可视化系统

在线教育平台现在是教育体系的重要组成部分，在当前大数据时代的背景下，促进教育机构建立统一平台、统一资源管理的数字化教学系统。如何评估系统平台的健康程度、学生的学习体验和在线课程的质量对于课程的教师和学校的管理人员都是非常重要的，这是进行数据分析的主要目的。可视化是一个重要的途径，它能够帮助大数据获得完整的数据图表并挖掘数据的价值，大数据分析离不开可视化这一工具的推动。 基于hadoop和echarts的教育大数据可视化系统，以B/S模式开发。通过Hadoop中Sqoop进行数据导入转换。以MapReduce构建数据分析，数据分析维度包括每日登录人数分析、平均学习时长分析、学习行为次数分析、每日活跃情况分析和分时段学习人数分析。最终使用ECharts可视化工具来对在线教育平台在学习过程中产生的数据进行可视化大屏展现,让更多人感受到可视化大数据的魅力。

scala-SDK-4.4.1-vfinal-2.11-linux.gtk.x86-64.tar.gz和PyDev4.5.4安装

python+spark 2.0+hadoop 机器学习与大数据实战 第十一章软件安装包，内含scala ide eclipse的scala-SDK-4.4.1-vfinal-2.11-linux.gtk.x86_64.tar.gz安装包和对应的PyDev 4.5.4.zip插件安装包

python爬虫爬取股票评论，调用百度AI进行语义分析， matlab数据处理，股票涨跌和评论的关系

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