FlexPaper,在GoogleCode上还看到了一个超大文件的示例,可惜链接打不开,无法去详细分析他们了。 在能看到的应用中,FlashPaper、FlexPaper都不能达到在互联网上动态加载大
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企业shell脚本分析apache日志实战 一,分析apache日志 1,有一个文件shell.sh,内容如下: [root@test3root]#catshell.sh http://www.baidu
k-d tree是对多维数据的组织方法。<br> 假设现在又N个多维数据。k-d tree就是不断的将这些数据切分成一半再切分成一半,知道不能切分为止。通过这个过程最终会形成一个二叉树,所有数据都在这棵二叉树的叶子上。将数据切分的方法是:1.选择维度,有很多种选择方法,比如说x->y->z->x...; 2.在选定的维度使用中位数将所有数据点一分为二。<br> 基于k-tree数据结构和容易使用branch bound算法来快速搜索新给定的一个点和这颗树上哪一片叶子最接近。分支和定界的方法都是显而易见的。<br> 这种方法对于高位数据比较好使,一半来说如果数据数量和数据维数满足N >> 2D关系时,该算法才能真正降低计算成本。对于高维数据,提出sift算法的David Lowe在1997的一篇文章中提出一种近似算法best-bins-first。
Oracle分析函数参考手册 整理人: Yiming Peng & Hao Wang 目录 Oracle分析函数参考手册 1 开窗函数 2 AVG: 计算一个组和数据窗口内表达式的平均值 2 CORR:
如今的互联网中,无论是电子商务还是社交网络,对数据挖掘的需求都越来越大了,而推荐引擎正是数据挖掘完美体现;通过分析用户历史行为,将他可能喜欢内容推送给他,能产生相当好的用户体验,这就是推荐引擎。 推荐算法Slope
Drill是一个分布式系统用于大型数据集的互动分析,类似于 Google 的 Dremel。 据Hadoop厂商MapR Technologies公司产品经理Tomer Shiran介绍,“Dri
com/tingzi/android_waterfall 瀑布流如图所示: 根据对源码的分析,暂以我更改后的代码为例,分析如下: 整个瀑布流用的是ScrollView的子类LazyScrollView。
简介 Dremel 是Google 的“交互式”数据分析系统。可以组建成规模上千的集群,处理PB级别的数据。MapReduce处理一个数据,需要分钟级的时间。作为MapReduce 的发起人,Go
pgBadger是一个快速的PostgreSQL日志分析器,能够输出PostgreSQL日志文件的完整详细的报告。它是一个只有一个文件的Perl脚本,用于代替旧的PHP脚本 pgFouine 。 Features
Python下的可扩展的网络取证分析框架,支持插件的快速开发以支持网络数据包的捕获解析——来自美国陆军研究实验室。 关键特性: Robust stream reassembly IPv4 and IPv6
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async-profile 是一个 Node.js 的 CPU 分析器扩展。可以通过各种方法来分析出你的代码执行所占用的 CPU 时间。 示例代码: var p = new AsyncProfile()
本教程将深切讲授 Spring 庞杂而丁壮夜的事务治理功用,包括编程式事务和声明式事务。经由进程对本教程的进修,您将可以理解 Spring 事务治理的实质,并无邪运用之。
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Devil 是一个用于Node.js的调试器/分析器,拥有一个GUI客户端。它使用内置的 WebKit DevTools GUI 来针对Safari/Chromium/Chrome/等,封装在 node-webkit
以下是我在 Velocity China 2014 做的题为“美团性能分析框架和性能监控平台”演讲的主要内容,现在以图文的形式分享给大家。 今天讲什么? 性能的重要性不言而喻,需要申明的是,我们今
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