- 基于密度的异常值检测方法LOF(Local Outlier Factor,局部离群因子)是一种经典的异常检测算法,它通过计算数据点相对于其局部邻域的密度偏差来识别异常值。(3)计算局部离群因子(LOF):LOF是一个数据点的局部异常因子,表示该点的局部密度与其邻近点的局部密度之比。量化异常程度:LOF算法不仅可以判断数据点是否为异常值,还可以给出每个数据点的异常程度,便于进一步的分析和处理。解释性:虽然LOF算法可以给出每个数据点的异常程度,但对于异常值的具体原因可能需要进一步的分析和解释。0 8浏览免费
- matlab+数据预处理+统计+异常值+检测+适用维度较小的数据 基于统计的异常值检测是一种利用统计学原理和技术来识别数据集中异常值或离群点的方法。这种方法通过考察数据集的统计特性来发现与其他样本显著不同的观测值。我们可以利用几种常见的方法,包括3σ(sigma)准则、Z分数(Z-score)和Boxplot(箱线图)。0 94浏览免费
- Tableau数据可视化实训,清华大学出版社《大数据可视化技术与应用书籍》教材p139-145 实训0 7浏览免费
- 广州国资国企监管业务数据治理及分析项目主体实施服务-采购需求0 6浏览免费
- FlinkFlinkF0 8浏览免费
- 数据结构,作为计算机科学领域的基石,是组织、存储和高效处理数据的艺术和科学。通过构建合适的数据结构,我们可以实现高效的算法,解决各种复杂的计算问题。而一个精美的思维导图,就像一幅智慧图谱,能够清晰地展现出数据结构的精髓和它们之间的关系。 在这个“数据结构的智慧图谱”中,我们可以从基础到高级,逐步探索各种数据结构的特点、应用场景以及它们之间的联系。从简单的线性结构(如数组、链表)到复杂的非线性结构(如树、图),再到高级的数据结构(如堆、栈、队列),每一个节点都代表着一种数据结构的智慧和奥秘。 通过这个思维导图,我们可以更加系统地学习数据结构,理解它们的设计原理和使用方法。同时,我们也可以更加清晰地看到数据结构之间的内在联系和转换关系,从而在实际应用中更加灵活地运用它们。0 10浏览免费
- Hive练习。 1.在Hive中建立数据库hive,该库中建立外部表party,将hdfs的/party.csv导入该表,用命令查看前十条记录并截图。 year int type string program string performers string 2.完成以下题目。 1)统计历届春晚的节目数目。 2)统计每种类型节目的数量并降序排序。 3)统计相声类节目历年的数目。 4)统计“冯巩”历年春晚的节目数量。 5)统计节目中含有“乐”字的节目名称,类型。 6)查询每个演员上春晚的次数。0 73浏览免费
- VMware虚拟机的安装资源包括硬件、软件和网络等方面。在介绍这些资源的具体内容之前,需要了解VMware虚拟机本身的作用和重要性。VMware虚拟机是一个虚拟PC软件,允许用户在一台物理机上同时运行多个操作系统,如Windows、DOS、Linux等。它与多启动系统相比,具有无需重启即可切换操作系统的优势。 硬件资源 处理器支持:主机计算机需要支持虚拟化技术,通常需要在BIOS中开启Intel VT-x或AMD-V选项。这可以通过运行CPU-Z等工具来检查。 内存需求:确保主机有足够的内存资源来分配给虚拟机,以便它们能够流畅地运行。 存储空间:足够的硬盘空间是必要的,不仅用于安装VMware Workstation软件,也用于创建和存储虚拟机的磁盘文件。 软件资源 操作系统兼容性:确认你的主机操作系统兼容VMware Workstation。例如,一些教程中提到了在Win10系统上的安装过程。 VMware版本选择:选择合适的VMware版本非常关键。根据需要的功能和操作系统选择Workstation Pro或其他版本。 下载途径:可以从官方网站或其他渠道下载VMware Wor0 6浏览免费
- 数学论文,幂级数及其引用研究,完全开放,有兴趣的小伙伴直接下载0 5浏览免费
- 资源网站,还有高清的网站,能满足想要的需求,里面有视频,有照片,有境外的也有国内的,实用且免费,童叟无欺,艺术网站,做视频,画画,海报设计,封面,壁纸,都可以用到里面,非常适合年轻人使用,尤其是在座的设计行业人士,还有校内的大学生,做课程会用刀里面的内容,包含各行各业的素材,我已经整理好了并且分类放在这个文档里面,有需要的人可以下载下来。我用互联网冲浪统计技术统计了各类网站,所以你还在等什么呢,赶紧下载下来吧,里面有非常适合大数据专业的学生用来做图像识别,还有比赛的素材,图片,视频,应有尽有,考虑到使用此文档的用户是年青群体,我奉献出此等宝物来丰富行业,用作年轻一代的学习资料,学习资源,而且是免费的内容吧。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。000000000000000000000000000000000000000000000000000 5浏览免费
- 南宁法院司法数据中台第一期采购0 2浏览免费
- 【实验目的】 1、Hadoop 运行在 Linux 系统上,因此,需要学习实践一些常用的 Linux 命令。本实验旨在熟悉常用的 Linux 操作和 Hadoop 操作,为顺利开展后续其他实验奠定基础。 【实验平台】 操作系统:Linux(建议 Ubuntu22.04); Hadoop 版本:3.5.5。0 46浏览免费
- 本资源为燕山大学大数据实验报告,包括四个实验hadoop和spark下载,使用mllib实现线性回归算法,使用mllib实现支持向量机算法,使用mllib实现支持k-means算法。其中支持向量机算法求解了recall,precision,f1-score和accracy来实现算法评估。0 13浏览免费
- C语言入门测试,大学期末C语言课程期末测试0 6浏览免费
- C语言入门测试,大学期末C语言课程期末测试0 9浏览免费
- #SAP顾问[话题]# #sap顾问课程[话题]# #sap教程[话题]# #sap顾问培训[话题]# #sap就业[话题]# #sap系统学习[话题]# #sap视频[话题]#0 5浏览免费
- 介绍 数据 在处理方面的标准0 10浏览免费
- 分析流程 数据源: 新建 Microsoft Excel 工作表-Sheet1_副本(2).xlsx 算法配置: 算法: Pearson相关性分析 变量: 变量X:{ 浓度,发芽率 } 分析结果: Pearson相关性分析图表说明: 上表展示了模型检验的参数结果表,包括了相关系数、显著性P值。 1. 先对XY之间是否存在统计上的显著性关系进行检验,判断P值是否呈现显著性(P<0.05)。 2. 若呈现显著性,则说明两变量之间存在相关性,反之,则两变量之间不存在相关性。 3. 分析相关系数的正负向以及相关性程度。0 54浏览免费
- 天津理工大学中加专业 全英文 数据结构0 8浏览免费
- 模板已形成,根据自身需求变动些许代码即可。0 8浏览免费
- 模拟退火(Simulated Annealing, SA)算法是一种启发式随机搜索算法,它借鉴了物理退火过程中固体内部粒子随温度下降趋于有序的机理,来求解组合优化问题。模拟退火算法在搜索过程中引入随机因素,以一定的概率接受较差的解,从而有可能跳出局部最优解,找到全局最优解。 以下是模拟退火算法的基本步骤: 初始化:设置初始温度T0,最低温度Tf,温度下降率alpha,每个温度下的迭代次数L。随机选择一个初始解x,并计算其目标函数值f(x)。 对当前温度T进行迭代: 内循环: 对当前解x进行微小的随机扰动,产生新解x_new。 计算新解的目标函数值f(x_new)。0 13浏览免费
- 导读: 本文将继续修炼回归模型算法,并总结了一些常用的除线性回归模型之外的模型,其中包括一些单模型及集成学习器。 保序回归、多项式回归、多输出回归、多输出K近邻回归、决策树回归、多输出决策树回归、AdaBoost回归、梯度提升决策树回归、人工神经网络、随机森林回归、多输出随机森林回归、XGBoost回归。 需要面试或者需要总体了解/复习机器学习回归模型的小伙伴可以通读下本文,理论总结加代码实操,有助于理解模型。0 20浏览免费
- 用递归的方法实现以下算法: 1.以二叉链表表示二叉树,建立一棵二叉树; 2.输出二叉树的中序遍历结果; 3.输出二叉树的前序遍历结果; 4.输出二叉树的后序遍历结果; 5.计算二叉树的深度; 6.统计二叉树的结点个数; 7.统计二叉树的叶结点个数; 8.统计二叉树的度为1的结点个数;0 18浏览免费
- 用递归的方法实现以下算法: 1.以二叉链表表示二叉树,建立一棵二叉树; 2.输出二叉树的中序遍历结果; 3.输出二叉树的前序遍历结果; 4.输出二叉树的后序遍历结果; 5.计算二叉树的深度; 6.统计二叉树的结点个数; 7.统计二叉树的叶结点个数; 8.统计二叉树的度为1的结点个数;0 39浏览免费
- 用递归的方法实现算法: 1.以二叉链表表示二叉树,建立一棵二叉树; 2.输出二叉树的中序遍历结果; 3.输出二叉树的前序遍历结果; 4.输出二叉树的后序遍历结果; 5.计算二叉树的深度; 6.统计二叉树的结点个数; 7.统计二叉树的叶结点个数; 8.统计二叉树的度为1的结点个数;0 9浏览免费
- 现有student.txt和student_score.txt。将两个文件上传到hdfs上。使用Map/Reduce框架完成下面0 41浏览免费
- 撒大福晋撒旦发生发生啦0 24浏览免费
- mapreduce八股文0 11浏览免费
- 基于Matlab的FIR滤波器的设计与实现0 7浏览免费
- 掌握Python数据挖掘与机器学习的环境配置方法,并验证相关机器学习库的安装与使用。 1.安装Python及其相关库。 2.验证常用机器学习库(如NumPy, Pandas, Matplotlib, Scikit-learn等)的可用性。 3. 编写简单的Python代码来展示这些库的基本功能。0 29浏览免费
- 数据可视化是将数据转化为视觉图形或图像的技术,旨在帮助人们更直观、更快速地理解数据中的信息和模式。以下是关于数据可视化资源的描述: 首先,数据可视化的工具种类繁多,包括Excel、Tableau、Power BI、D3.js等。这些工具提供了丰富的图表类型、数据交互功能和自定义选项,使用户能够根据具体需求创建出具有吸引力的可视化作品。其中,Excel适合基础的数据分析和可视化需求,而Tableau和Power BI则提供了更高级的数据探索和可视化功能。对于专业开发者来说,D3.js等JavaScript库则可以实现更复杂的自定义数据可视化。 其次,在线教程和课程是学习数据可视化的宝贵资源。这些资源涵盖了从基础知识到高级技巧的各个层面,帮助用户逐步掌握数据可视化的技术和方法。通过参加在线课程或阅读相关教程,用户可以快速提升自己的数据可视化技能。 此外,社区和论坛也是学习数据可视化的重要途径。在这些平台上,用户可以与其他数据可视化爱好者、开发者和专家交流经验、分享技巧,并获取关于最新技术和趋势的信息。这些互动可以帮助用户更好地理解数据可视化的实际应用和挑战。 总之,数据可视化是一个0 21浏览免费
- 大数据开发,作为信息技术领域的热点,正以前所未有的速度改变着数据处理与分析的格局,它涉及到海量数据的采集、存储、处理、分析和可视化等多个环节。对于想要涉足或深化大数据技术的开发者而言,掌握一系列高效的学习资源至关重要。以下是一个关于大数据开发的综合资源描述,旨在为初学者和专业人士提供一个全面的学习路径。 ### 入门学习资源 **在线课程平台**:Coursera、edX、Udacity等平台提供了来自斯坦福大学、麻省理工学院等顶级学府的大数据相关课程,如“大数据专项课程”、“数据科学基础”等,这些课程通常涵盖Hadoop、Spark等关键技术,适合零基础入门。 **书籍推荐**:《大数据原理与应用》、《Hadoop权威指南》、《Spark快速大数据分析》等书籍,从理论到实践,系统介绍了大数据技术栈的核心组件和应用案例,是深入学习的优质选择。 ### 技能树构建 1. **基础技能**:掌握一门或多门编程语言,如Java、Python或Scala,它们在大数据处理中广泛应用。同时,理解数据库原理、数据结构与算法基础是不可或缺的。 2. **大数据存储**:学习HDFS(Ha0 17浏览免费
- Hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构,一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架; Hadoop以一种可靠、高效、可伸缩的方式进行数据处理;用户可以在不了解分布式底层细节的情况下,开发分布式程序。 (1)高可靠性。Hadoop按位存储和处理数据的能力值得人们信赖。 (2)高扩展性。Hadoop是在可用的计算机集簇间分配数据并完成计算任务的,这些集簇可以方便地扩展到数以千计的节点中。 (3)高效性。Hadoop能够在节点之间动态地移动数据,并保证各个节点的动态平衡,因此处理速度非常快。高容错性。Hadoop能够自动保存数据的多个副本,并且能够自动将失败的任务重新分配。 (4)低成本。与一体机、商用数据仓库以及QlikView、Yonghong Z-Suite等数据集市相比,hadoop是开源的,项目的软件成本因此会大大降低。 随着Hadoop的不断发展,Hadoop生态体系越来越完善,现如今已经发展成一个庞大的生态体系。 HDFS分布式文件系统:HDFS是Hadoop的分布式文件系统,它是Hadoop生态系统中的核心项目之一,是分布式计算中数据存储管理基础。0 9浏览免费
- 基于大数据的房产估价系统是一种利用现代信息技术手段,整合海量房地产市场数据,结合机器学习和人工智能算法,为用户提供精准房产估值服务的创新解决方案。这类系统通常集成了地理信息系统(GIS)、云计算、大数据分析以及先进的预测模型,能够实时分析影响房价的多重因素,为房地产投资者、经纪人、银行以及普通购房者提供科学、客观的估价依据。 ### 数据来源与整合 系统首先从多源获取数据,包括但不限于政府公开的房产交易记录、房屋特征信息(如面积、房间数、建筑年代)、地理位置信息、周边配套设施(如学校、医院、交通便利度)、经济指标(如地区平均收入水平、就业率)、环境因素(如绿化率、噪音污染指数)以及社交媒体和网络平台上的用户评价数据。通过大数据集成技术,这些异构数据被清洗、标准化,构建起全面的房地产数据库。 ### 机器学习与模型构建 基于积累的海量数据,系统运用机器学习算法,如随机森林、支持向量机、深度神经网络等,训练房产估价模型。通过历史成交价格与各类特征之间的关联分析,模型能够学习到影响房价的关键因素及其权重,实现对未知房产价值的准确预测。不断迭代优化模型,确保估价结果随市场动态变化而保持0 20浏览免费
- SAP公司间采购EDI配置-如何触发自动MIRO.docx0 39浏览免费
- 单链表逆置是数据结构学习和实践中常见的经典问题之一,它涉及到对单链表节点之间的链接关系进行重新排列,使得原本链表的末尾节点成为新的头部节点,而原来的头部节点移动到最后。解决单链表逆置问题的资源主要包括理论知识、算法说明、源代码示例和在线教程等。 1. **理论描述**:在各种技术社区如CSDN、LeetCode、GeeksforGeeks等平台上,有大量的文章详细解释了单链表逆置的原理。该操作通常有两种主要方法:迭代法和递归法。迭代法通过临时指针交换相邻节点的前后关系逐步实现逆置;递归法则通过不断调用自身简化问题规模来达到逆置效果。 2. **算法详解**:资源中常常图文并茂地阐述了两种典型算法思路:一是借助额外指针逐个调整节点的next指针;二是创建新的链表并通过头插法重建逆序链表。在迭代方法中,通常使用三个指针分别记录当前节点、前一个节点和下一个节点,通过改变指针引用关系实现逆置。 3. **源代码示例**:在CSDN技术社区和其他代码分享网站上,程序员们提供了大量C、C++、Java、Python等多种编程语言实现单链表逆置的源代码。这些代码资源能够帮助学习者直观理解算法流0 33浏览免费
- 数据可视化,作为数据处理与分析的关键领域,近年来得到了广泛的关注和应用。随着技术的不断进步,数据可视化的资源也日益丰富,为从业者提供了强大的支持和帮助。 在数据可视化的资源中,首先值得一提的是各种专业的书籍和教程。这些书籍和教程从基础概念讲起,逐步深入到各种可视化技术和方法,包括散点图、柱状图、折线图等多种图表类型的制作与应用。通过学习这些资源,读者可以建立起对数据可视化的全面理解,掌握其核心技术和应用方法。 此外,网络上也有大量的在线课程和视频教程,这些资源通常以实战项目为导向,帮助学习者通过实际操作来掌握数据可视化的技能。这些教程通常会介绍一些流行的数据可视化工具,如Tableau、D3.js等,并详细讲解如何使用这些工具进行数据可视化。 除了书籍和教程,还有许多在线社区和论坛也是数据可视化从业者的重要资源。在这些社区和论坛中,从业者可以分享自己的经验和技巧,交流遇到的问题和解决方案,共同推动数据可视化技术的发展。 最后,不得不提的是各种数据可视化工具和平台。这些工具和平台提供了丰富的可视化选项和强大的数据处理能力,使得从业者能够轻松地将数据转化为直观、易于理解的图表和图像0 17浏览免费
- 人工智能(AI)作为当今科技领域的热门话题,其资源之丰富令人目不暇接。从基础的教程、书籍到高级的框架、工具,都为开发者、研究者和爱好者提供了深入学习和实践的机会。 对于初学者,入门教程和书籍是不可或缺的资源。例如,《人工智能教程》这类书籍,系统地介绍了人工智能的基本概念、方法和应用,涵盖了搜索、知识表示与推理、规划、机器学习等核心内容,非常适合作为大学教材或入门参考书。同时,网络上也有大量的在线课程,如Coursera等平台上的人工智能相关课程,为学习者提供了便捷的学习途径。 随着学习的深入,人们可能会接触到更多高级的资源,如人工智能框架和工具。这些框架,如TensorFlow、PyTorch等,提供了预先实现的算法、优化工具、模型结构和训练流程,使开发者能够更专注于模型的创新和问题解决。而像PredictionIO这样的工具,则提供了在实际应用中实现人工智能功能的具体手段。 此外,参与开源项目和社区也是提升人工智能技能的重要途径。通过参与开源项目,人们可以了解最新的技术动态,学习他人的经验,并与同行交流心得。 综上所述,人工智能的资源丰富多样,从入门教程到高级框架,从书籍到在0 24浏览免费
- 大数据开发是一个涵盖数据收集、存储、处理、分析和应用的综合性领域。随着数据量的不断增长和大数据技术的迅速发展,大数据开发已经成为了IT行业的热门方向之一。为了满足广大开发者的需求,市面上涌现出了众多关于大数据开发的资源。 首先,对于初学者来说,可以选择一些在线学习平台或课程,如Coursera、网易云课堂等,它们提供了从基础到进阶的大数据开发课程,帮助学习者逐步掌握大数据的核心技术和应用。这些课程通常包括大数据的基本概念、数据处理与分析技术、大数据平台搭建与运维等内容,为学习者打下坚实的基础。 其次,对于有一定基础的开发者,可以阅读一些专业的书籍和资料,如《大数据之路》、《Hadoop实战》等。这些书籍详细介绍了大数据的架构、技术原理和实际应用案例,为开发者提供了更深入的学习和实践机会。 此外,开发者还可以通过参与开源项目或社区来提升自己的大数据开发能力。Apache Hadoop、Apache Spark等开源项目吸引了大量开发者的参与和贡献,通过参与这些项目的开发,学习者可以深入了解大数据的技术实现和最佳实践。 最后,开发者还可以关注一些大数据领域的博客、论坛和社交媒体,如0 11浏览免费
- Suno AI 是一家领先的人工智能(AI)公司,专注于开发创新的语音技术和解决方案。以下是关于 Suno AI 的资源描述: 语音识别技术:Suno AI 拥有先进的语音识别技术,能够准确地将语音转换为文本。他们的语音识别系统经过了大量的训练和优化,具有高度的准确性和鲁棒性,可应用于多种场景,如语音助手、语音搜索、智能客服等。 语音合成技术:除了语音识别,Suno AI 还致力于开发自然、流畅的语音合成技术。他们的语音合成系统能够生成高质量、逼真的语音输出,可以用于语音助手、自动化客服、有声书等领域。 智能语音应用开发:Suno AI 提供了一系列工具和平台,帮助开发者快速构建和部署智能语音应用。他们的开发工具包括 API 接口、SDK、开发文档等,支持多种编程语言和平台,让开发者可以轻松地集成语音功能到自己的应用中。 行业解决方案:Suno AI 为各行各业提供定制化的语音解决方案,满足客户特定的需求和业务场景。他们与零售、金融、医疗等领域的企业合作,提供智能语音客服、语音导航、语音支付等解决方案,帮助客户提升服务质量和效率。0 32浏览免费
- 通过讲解大数据概述、技术栈、数据处理与分析、开发工具、开发流程等内容,结合示例,帮助王子入门大数据开发。 本示例展示了如何使用Apache Spark进行数据处理和机器学习。通过读取CSV文件,对数据进行清洗和特征转换,再利用Spark MLlib库中的逻辑回归算法进行模型训练。最终,对模型进行评估并输出预测结果。这一流程体现了Spark在大数据处理方面的优势,以及MLlib库在机器学习领域的便捷性。此示例为初学者提供了一个快速上手Spark数据处理和机器学习的实践指南,也为有经验的开发者提供了参考和灵感。通过这一实例,读者可以更加深入地理解Spark在数据处理和机器学习方面的应用。 详细描述了使用Hive进行数据分析的基本步骤,包括创建Hive表、加载数据、编写和执行查询语句,以及查看和分析查询结果。它提供了具体的SQL示例,如创建用户表、加载CSV文件数据、执行各种查询操作(如筛选、统计、分组等),并指出了在实际操作中需要注意的事项,如确保Hive服务启动、连接Hive客户端、修改路径和文件名,以及根据权限和策略执行加载数据命令。同时,也提到了Hive与Spark等工具的集成可0 34浏览免费
- zzu数据结构实验报告0 10浏览免费
- R语言数据分析案例 R语言数据分析案例及开发优势详解0 16浏览免费
- 大数据-HDFS用户指南中文版,详细介绍了Hadoop应用使用的主要分布式存储文件系统,分布式文件系统的管理命令等,适合大数据爱好者学习0 12浏览免费
- 线性表的应用线性表的连接0 38浏览免费
- 基于DIT的FFT的实现-课程设计0 12浏览免费
- Matlab 切比雪夫低通滤波器设计代码0 49浏览免费
- 跨省域智慧能源管理大数据平台架构及关键技术研究与实践.docx0 5浏览免费
- .实验目的 (1)掌握求系统响应的方法。 (2)掌握时域离散系统的时域特性。 (3)分析、观察及检验系统的稳定性。0 79浏览免费
- HDFS(Hadoop Distributed File System,Hadoop分布式文件系统)是Hadoop中提供的一套用于进行分布式存储的文件系统。 HDFS本身是Doug Cutting根据Google的论文<The Google File System>(简称为GFS)来实现的,因此早期的HDFS和GFS除了实现语言不同以外,其他的操作和原理基本上一致。 HDFS本身是一个典型的主从结构,主要进程:NameNode(主进程),DataNode(从进程)。其中NameNode作为主进程,负责管理DataNode以及存储元数据(metadata),DataNode则主要负责存储数据。 在HDFS中,数据存储的基本单位是Block,即文件上传到HDFS上之后,都会被切分为Block形式来进行存储,Block最终会落地到DataNode的磁盘上。5 68浏览免费
- excel函数公式大全0 17浏览免费
- clear all;close all Fs=1000;T=1/Fs; %采样频率 N=1000;xt=xtg ; %调用信号产生函数mstg产生由三路抑制载波调幅信号相加构成的复合信号st %低通滤波器设计与实现 fp=120;fs=150; wp=0.23*pi;ws=0.3*pi;rp=0.1;rs=60; B=ws-wp; %计算过度带带宽 M=ceil(11*pi/B)-1; %确保M为奇数 wc=(wp+ws)/2/pi;%计算理想高通滤波器通带截止频率(关于pi的归一化)...0 24浏览免费
- 参考网页汇总(仅作为资源保存,读者可忽略)0 8浏览免费
- 利用MATLAB实现低通滤波器的设计,再通过频率变换将低通滤波器转换成希望类型的滤波器。利用所设计的滤波器对多个频带叠加的正弦信号进行处理,对比输入输出信号,分析滤波器特性。0 35浏览免费
- 算法包括:顺序比较算法、空间换时间的改进算法、分治策略的改进算法。 1.顺序比较算法的核心思想是遍历两次数组A,第一次找到最大值及其位置,第二次找到第二大值及其位置。通过比较当前元素与最大值和第二大值的大小关系,来更新相应的变量。 2.将一次比较视为一场比赛。在一次比较中,认为小的数是被淘汰的。如果在寻找最大数的顺序比较过程中,逐次记录下被当前最大数所淘汰的数。那么,第二大的数是所有被最大数淘汰的数中最大的。于是,只用再针对被最大数淘汰的数构成的新数组,再次利用顺序比较找最大数,便可得到原数组的第二大的数。 3.分治策略是一种解决问题的算法设计策略,它将问题分解成更小的子问题,并通过递归地解决子问题来得到原问题的解。分治策略常用于求解一些复杂的计算问题,例如排序、搜索、最优化等。在分治策略中,通常包含三个步骤:分解、解决和合并。5 94浏览免费
- 利用 hough 变换检测直线和圆0 22浏览免费
- Hive的环境搭建配置文件0 16浏览免费
- hadoop安装配置步骤。 转载网上步骤。0 66浏览免费
- 作业:Tom,DataBase,80 Tom,Algorithm,50 Tom,DataStructure,60 Jim,DataBase,90 Jim,Algorithm,60 Jim,DataStructure,80 Bob,DataBase,95 Bob,Algorithm,65 Bob,DataStructure,85 Jane,DataBase,99 Jane,Algorithm,69 将以上数据存为.txt文件,在pyspark中通过编程来计算0 33浏览免费
- Apache Doris是一个现代化的MPP分析性数据库产品。仅需要亚秒级响应时间即可获得查询结果,有效地支持实时数据分析。Apache Doris可以满足多种数据分析需求,例如固定历史报表,实时数据分析。doris的性能监控、性能调试。0 42浏览免费