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  1. GPU精粹2：高性能图形芯片和通用计算编程技...part1.rar

  2. 本书目录 第Ⅰ部分 几何复杂性 第1章 实现照片级真实感的虚拟 植物 5 1.1 场景管理 6 1.1.1 种植栅格 6 1.1.2 种植策略 6 1.1.3 实时优化 7 1.2 草层 7 1.2.1 通过溶解模拟Alpha透明 9 1.2.2 变化 10 1.2.3 光照 11 1.2.4 风 12 1.3 地面杂物层 12 1.4 树和灌木层 13 1.5 阴影 14 1.6 后处理 15 1.6.1 天空圆顶辉散 16 1.6.2 全场景辉光 16 1.7 本章小结 17 参考文献 1

  3. 所属分类：硬件开发

    • 发布日期：2012-02-07
    • 文件大小：61865984
    • 提供者：on__no

  1. 大数据实时计算实践：百分点架构和算法

  2. 介绍了大数据平台的基本原理，并详细说明了其中与实时计算相关部分，实时计算框架和数据查询框架的系统架构、处理流程和应用。而后，我们以海量数据计数问题为例，深入浅出的介绍了在实时计算算法中常用的方法和技巧，以及它们适用的场景和可能带来的问题。这些方法和技巧具有普遍性和通用性，被广泛应用于个性化推荐引擎的各个模块，包括用户意图预测、用户画像、个性化推荐评分、商品分类等等。如果能在实际业务中灵活运用这些方法和技巧，则能够大大提高实时计算的数据规模和处理效率，帮助业务快速发展。

  3. 所属分类：Web开发

    • 发布日期：2014-02-28
    • 文件大小：550912
    • 提供者：u013789577

  1. storm实时数据处理

  2. Hadoop是一个批处理系统，在实时计算处理方面显得十分乏力。storm是一个类似于Hadoop勺实时数据处理框架，也是一个非常有效的开源实时计算工具，通常被比作“实时的Hadoop”。

  3. 所属分类：Java

    • 发布日期：2014-10-29
    • 文件大小：11534336
    • 提供者：zlfing

  1. 大数据实时计算实践：百分点架构和算法

  2. 介绍了大数据平台的基本原理，并详细说明了其中与实时计算相关部分，实时计算框架和数据查询框架，的系统架构、处理流程和应用。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2016-07-01
    • 文件大小：550912
    • 提供者：mapplei

  1. 阿里专家强琦-流式计算的系统设计和实现

  2. 阿里专家强琦-流式计算的系统设计和实现，阿里实时计算模型、技术架构和应用分析和分享.

  3. 所属分类：讲义

    • 发布日期：2018-07-23
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：luochengguo

  1. 《分布式实时计算框架 原理及实践案例》.pdf

  2. 《分布式实时计算框架 原理及实践案例》

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2019-05-23
    • 文件大小：87031808
    • 提供者：chenyao1994

  1. 云计算框架Vertebra.zip

  2. Vertebra可用于云的自动化，还可用于编写分布式的、实时的应用。Vertebra平台的特别之处在于它的能迎合不同云的差异，自动化各种流程及应用的管理。 Vertebra的功能包括： 强大、标准的XMPP（Extensible Messaging and Presence Protocol）基础架构 管理安全策略的“安全及发现代理” 编排人工及机器运维任务的“流程自动化代理” 系统规划登记使客户的应用能自我组织 平台上的应用就像互联网上的e-mail系统一样自动地联合，实现

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2019-07-16
    • 文件大小：191488
    • 提供者：weixin_39841882

  1. JStorm是参考storm的实时流式计算框架

  2. JStorm是参考storm的实时流式计算框架，在网络IO、线程模型、资源调度、可用性及稳定性上做了持续改进，已被越来越多企业使用。经过4年发展，阿里巴巴JStorm集群已经成为世界上最大的集群之一，基于JStorm的应用数量超过1000个。 6198}

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2019-08-08
    • 文件大小：18874368
    • 提供者：weixin_39840924

  1. 基于实时数据流的煤矿监测数据流计算模式分析

  2. 结合煤矿的现场实际情况和大数据中流计算框架,提出了基于Spark streaming的煤矿实时数据应用的流计算框架。该计算框架可以高效、快速处理来自于监测监控系统的不同系统、不同接口、不同传输速率的要求,快速地采集和处理监测监控系统的实时数据流,融合处理各业务系统的实时数据。该框架的建立可以使得基于采、掘、机、运、通等内容的矿井整体建立运营管控模型,在矿井生产全过程实现信息可采、过程可视、运行可控的能力,确保生产过程信息的完整性、可靠性、真实性。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-05-18
    • 文件大小：177152
    • 提供者：weixin_38556541

  1. 基于Storm的实时计算框架的研究与应用_李川.pdf

  2. 基于Storm的实时计算框架的研究与应用_李川.pdf

  3. 所属分类：Storm

    • 发布日期：2020-05-16
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：lb821756107

  1. 面向大数据的Storm框架研究与应用

  2. 大数据计算主要包括批量计算和实时计算，针对批量计算处理的都是历史数据而不能实现低延迟高响应的缺点，基于Storm并借助开源框架Flume、Kafka，设计了一个实时数据收集与处理的系统，将数据转为流的形式，对收集来的数据直接在内存以流的形式进行计算，输出有价值的信息。最后对系统进行性能测试以及计算能力的测试。实验结果表明，该系统可扩展性良好，且并行计算能力稳定，适合大量实时数据处理。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-10-16
    • 文件大小：483328
    • 提供者：weixin_38630853

  1. 如何在分布式实时计算框架Storm中调用ODM规则运算

  2. Storm是目前流行的分布式实时流计算框架之一，它提供了可容错分布式计算所要求的基本需求和保障机制，可以满足高吞吐,实时的关键业务应用的需求。在编写基于Storm的分布式计算应用时，我们首先需要创建一个拓扑（Topology）,拓扑是一个由Spout节点和Bolt节点构成的有向图，其中Spout节点负责采集数据并发射数据流到Storm集群，Bolt节点负责从Spout节点或其他Bolt节点接收数据流，并进行业务处理。在编写基于Storm的分布式应用时，我们可以在Bolt节点中调用ODM规则集，从

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-26
    • 文件大小：145408
    • 提供者：weixin_38678796

  1. SparkStreaming实时计算框架介绍

  2. 随着大数据的发展，人们对大数据的处理要求也越来越高，原有的批处理框架MapReduce适合离线计算，却无法满足实时性要求较高的业务，如实时推荐、用户行为分析等。SparkStreaming是建立在Spark上的实时计算框架，通过它提供的丰富的API、基于内存的高速执行引擎，用户可以结合流式、批处理和交互试查询应用。本文将详细介绍SparkStreaming实时计算框架的原理与特点、适用场景。Spark是一个类似于MapReduce的分布式计算框架，其核心是弹性分布式数据集，提供了比MapRedu

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-25
    • 文件大小：266240
    • 提供者：weixin_38516380

  1. 分布式计算框架MapReduce

  2. 本文来自于51cto，文章介绍了MapReduce是什么、MapReduce执行流程以及MapReduce1.x架构和MapReduce2.x架构等相关内容。MapReduce源自Google的MapReduce论文，论文发表于2004年12月。HadoopMapReduce可以说是GoogleMapReduce的一个开源实现。MapReduce优点在于可以将海量的数据进行离线处理，并且MapReduce也易于开发，因为MapReduce框架帮我们封装好了分布式计算的开发。而且对硬件设施要求不高

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-24
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38654944

  1. 一文让你彻底了解大数据实时计算引擎Flink

  2. 随着这些年大数据的飞速发展，也出现了不少计算的框架（Hadoop、Storm、Spark、Flink）。在网上有人将大数据计算引擎的发展分为四个阶段。第一代：Hadoop承载的MapReduce第二代：支持DAG（有向无环图）框架的计算引擎Tez和Oozie，主要还是批处理任务第三代：支持Job内部的DAG（有向无环图），以Spark为代表第四代：大数据统一计算引擎，包括流处理、批处理、AI、MachineLearning、图计算等，以Flink为代表或许会有人不同意以上的分类，我觉得其实这并不

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-23
    • 文件大小：974848
    • 提供者：weixin_38592758

  1. scramjet：简单而强大的实时数据计算框架-源码

  2. 版本4 它有什么作用？ Scramjet是一个快速，简单，功能齐全的React式流编程框架，编写在node.js对象流之上。 该代码是由链接功能编写的，这些功能转换了流数据，包括众所周知的映射，过滤和缩减并完全与ES7 async / await兼容。 多亏了它的一些内置优化，当使用异步操作时，scramjet比类似的框架快得多，也简单得多。 scramjet的主要优点是在数据流上运行异步操作。 首先，它允许您使用相同的API同步和异步执行转换-因此，您现在可以从任何来源“映射”流并连续调用

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-05
    • 文件大小：256000
    • 提供者：weixin_42131414

  1. 如何在分布式实时计算框架Storm中调用ODM规则运算

  2. Storm是目前流行的分布式实时流计算框架之一，它提供了可容错分布式计算所要求的基本需求和保障机制，可以满足高吞吐 ,实时的关键业务应用的需求。在编写基于Storm的分布式计算应用时，我们首先需要创建一个拓扑（Topology）, 拓扑是一个由Spout节点和Bolt节点构成的有向图，其中Spout节点负责采集数据并发射数据流到 Storm集群，Bol

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-29
    • 文件大小：145408
    • 提供者：weixin_38621897

  1. SparkStreaming实时计算框架介绍

  2. 随着大数据的发展，人们对大数据的处理要求也越来越高，原有的批处理框架MapReduce适合离线计算，却无法满足实时性要求较高的业务，如实时推荐、用户行为分析等。 SparkStreaming是建立在Spark上的实时计算框架，通过它提供的丰富的API、基于内存的高速执行引擎，用户可以结合流式、批处理和交互试查询应用。本文将详细介绍Spark Streaming实时计算框架的原理与特点、适用场景。 Spark是一个类似于MapRed

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-29
    • 文件大小：266240
    • 提供者：weixin_38691742

  1. 一文让你彻底了解大数据实时计算引擎 Flink

  2. 随着这些年大数据的飞速发展，也出现了不少计算的框架（Hadoop、Storm、Spark、Flink）。在网上有人将大数据计算引擎的发展分为四个阶段。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-26
    • 文件大小：977920
    • 提供者：weixin_38670208

  1. 一文让你彻底了解大数据实时计算引擎 Flink

  2. 前言 随着这些年大数据的飞速发展，也出现了不少计算的框架（Hadoop、Storm、Spark、Flink）。在网上有人将大数据计算引擎的发展分为四个阶段。 第一代：Hadoop 承载的 MapReduce 第二代：支持 DAG（有向无环图）框架的计算引擎 Tez 和 Oozie，主要还是批处理任务 第三代：支持 Job 内部的 DAG（有向无环图），以 Spark 为代表 第四代：大数据统一计算引擎，包括流处理、批处理、AI、Machine Learning、图计算等，以 Flink 为代表

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-20
    • 文件大小：631808
    • 提供者：weixin_38638002
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