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搜索资源列表

  1. 大数据_数据库创新的驱动力

  2. 显而易见，大数据领域的大规模数据管理和复杂数据分析已经成为新的研究前沿。目前的各类大数据应用正是大数据研究的驱动力，比如社会网络、移动计算、科学应用等等。这些应用产生的大数据往往具有海量、时序动态性、多样等特性，给数据库领域的各项技术带来巨大挑战，涵盖包括数据获取、组织管理、分析处理和应用呈现等整个数据管理生命周期。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2014-05-23
    • 文件大小：14336
    • 提供者：u013773927

  1. Qcon全球软件开发大会[20160422]_大数据生态构建（厂商共建）

  2. 9-1-机器投研：从行业大数据里发现投资亮点-蔡弘 9-2-社会化数据的混合存储和高效处理-任鑫琦 9-3-广告平台中用户画像和标注噪声处理的实践-童有军 9-4-从InfluxDB看时序数据的处理- 陈超 9-5-百度大数据即席查询技术-孙垚光 9-6-混合云大数据迁移实践-郭炜 9-7-大数据分析技术在房产领域的实践-蔡白银 QCon是由InfoQ主办的全球顶级技术盛会，每年在伦敦、北京、东京、纽约、圣保罗、杭州、旧金山召开。自2007年3月份首次举办以来，已经有包括传统制造、金融、电信、

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2016-05-04
    • 文件大小：10485760
    • 提供者：cleopard

  1. 应对数十亿的时序数据【开源项目的思路】

  2. LunarBase 对海量数据的处理

  3. 所属分类：Java

    • 发布日期：2017-07-03
    • 文件大小：1044480
    • 提供者：hyy80688

  1. 毕业设计答辩PPT（中期）

  2. 自动识别和推荐有趣的可视化。该系统可以同时管理大规模的数据分析视图，协助用户发现众多视图中趋势相似的，或者趋势明显不同的视图。支持用户修改查询条件，调整被分析的属性，进行交互式的可视化分析。

  3. 所属分类：spark

    • 发布日期：2017-07-24
    • 文件大小：3145728
    • 提供者：u013052657

  1. 毕业设计PPT答辩（终期）

  2. 分析Zenvisage在时序大数据的应用场景下存储和查询性能下降的问题，找到传统关系型数据库在时序大数据分析中的瓶颈

  3. 所属分类：spark

    • 发布日期：2017-07-24
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：u013052657

  1. Druid实时大数据分析原理与实践(欧阳辰)

  2. Druid 是一个分布式的、支持实时多维OLAP分析的数据处理系统。它既支持高速的数据实时摄入处理，也支持实时且灵活的多维数据分析查询。因此Druid最常用的场景就是大数据背景下、灵活快速的多维OLAP分析。 另外，Druid还有一个关键的特点：它支持根据时间戳对数据进行预聚合摄入和聚合分析，因此也有用户经常在有时序数据处理分析的场景中用到它

  3. 所属分类：Hadoop

    • 发布日期：2017-12-28
    • 文件大小：36700160
    • 提供者：lgfeng218

  1. 15 分钟无门槛构建服务器性能监控系统

  2. 七牛云开源的日志/信息采集工具 logkit 配合七牛云 Pandora 大数据工作流引擎和时序数据库服务，可以方便地对大量服务器的海量性能指标数据进行全方位监控。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2018-01-09
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：shaoqigulang

  1. 网易时序大数据应用实践

  2. 网易时序大数据应用实践~

  3. 所属分类：flink

    • 发布日期：2018-12-11
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：lyh03601

  1. 工业大数据白皮书2019

  2. 工业大数据产业应用联盟 1 前言............................................................................................................................1 1.1 研究背景...................................................................................................

  3. 所属分类：制造

    • 发布日期：2019-04-03
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：ccz007

  1. 为适应数字隔离器传播延迟 CAN节点位时序大升级

  2. CAN协议（比如DeviceNet或CANOpen）依赖内置的错误检查和差分信号采样。电流隔离可进一步增强鲁棒性，能够抗高压瞬变，但会增加传播延迟。CAN节点经过优化配置，哪怕存在隔离时也具有最大数据速率和传送距离。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-08-28
    • 文件大小：191488
    • 提供者：weixin_38706782

  1. 时间序列大数据平台建设经验谈

  2. 本文来自于网络，介绍一个时间序列数据处理平台案例，探讨这类大数据平台在架构、选型和设计上的一些实践经验。在大数据的生态系统里，时间序列数据(TimeSeriesData，简称TSD)是很常见也是所占比例最大的一类数据，几乎出现在科学和工程的各个领域，一些常见的时间序列数据有：描述服务器运行状况的Metrics数据、各种IoT系统的终端数据、脑电图、汇率、股价、气象和天文数据等等，时序数据在数据特征和处理方式上有很大的共性，因此也催生了一些面向面向时序数据的特定工具，比如时序数据库和时序数据可视化

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-25
    • 文件大小：445440
    • 提供者：weixin_38670707

  1. 大数据建模五步法

  2. 前一阵子，某网络公司发起了一个什么建模大赛，有人问，数据建模怎么搞？为了满足他的好学精神，我决定写这一篇文章，来描述一下数据分析必须要掌握的技能：数据建模。本文将尝试来梳理一下数据建模的步骤，以及每一步需要做的工作。这是建模的第一步，我们需要基于业务问题，来决定可以选择哪些可用的模型。比如，如果要预测产品销量，则可以选择数值预测模型（比如回归模型，时序预测……）；如果要预测员工是否离职，则可以选择分类模型（比如决策树、神经网络……）。如果没有现成的模型可用，那么恭喜你，你可以自定义模型了。不过，

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-24
    • 文件大小：144384
    • 提供者：weixin_38709312

  1. 时序数据库OpenTSDB构建工业大数据存储平台

  2. 最近，时间序列数据库的概念越来越火，它是一种面向带有时间序列信息数据的优化存储方案。金融股票、IoT、互联网、IT系统运维等行业领域的海量数据产生时就带有时间序列特征，因此它们非常适合作为时序数据库的应用场景。在针对IoT行业客户设计数据存储方案的需求下，由于工业数据的特殊性，我们倾向关注压缩比、实时读写、扩展这3个平台能力。·追求高压缩比智能制造领域的工业数据中，大部分场景是处理传感器的实时数据，数据以秒甚至毫秒的频度实时产生。一个传感器每秒的数据按照1Byte的产生，每台有1000个大型设备

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-24
    • 文件大小：934912
    • 提供者：weixin_38662122

  1. 时间序列大数据平台建设经验谈

  2. 本文来自于网络，介绍一个时间序列数据处理平台案例，探讨这类大数据平台在架构、选型和设计上的一些实践经验。在大数据的生态系统里，时间序列数据(TimeSeriesData，简称TSD)是很常见也是所占比例最大的一类数据，几乎出现在科学和工程的各个领域，一些常见的时间序列数据有：描述服务器运行状况的Metrics数据、各种IoT系统的终端数据、脑电图、汇率、股价、气象和天文数据等等，时序数据在数据特征和处理方式上有很大的共性，因此也催生了一些面向面向时序数据的特定工具，比如时序数据库和时序数据可视化

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-27
    • 文件大小：445440
    • 提供者：weixin_38697123

  1. 大数据建模五步法

  2. 前一阵子，某网络公司发起了一个什么建模大赛，有人问，数据建模怎么搞？为了满足他的好学精神，我决定写这一篇文章，来描述一下数据分析必须要掌握的技能：数据建模。本文将尝试来梳理一下数据建模的步骤，以及每一步需要做的工作。这是建模的第一步，我们需要基于业务问题，来决定可以选择哪些可用的模型。比如，如果要预测产品销量，则可以选择数值预测模型（比如回归模型，时序预测……）；如果要预测员工是否离职，则可以选择分类模型（比如决策树、神经网络……）。如果没有现成的模型可用，那么恭喜你，你可以自定义模型了。不过，

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-27
    • 文件大小：144384
    • 提供者：weixin_38551059

  1. 时序数据库OpenTSDB构建工业大数据存储平台

  2. 最近，时间序列数据库的概念越来越火，它是一种面向带有时间序列信息数据的优化存储方案。金融股票、IoT、互联网、IT系统运维等行业领域的海量数据产生时就带有时间序列特征，因此它们非常适合作为时序数据库的应用场景。在针对IoT行业客户设计数据存储方案的需求下，由于工业数据的特殊性，我们倾向关注压缩比、实时读写、扩展这3个平台能力。·追求高压缩比智能制造领域的工业数据中，大部分场景是处理传感器的实时数据，数据以秒甚至毫秒的频度实时产生。一个传感器每秒的数据按照1Byte的产生，每台有1000个大型设备

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-27
    • 文件大小：934912
    • 提供者：weixin_38670707

  1. 基于神经网络算法的大数据分析方法研究

  2. 随着深度互联网时代到来，大数据所蕴含的巨大科学、经济价值逐渐凸显。然而其数据分析方法却存在较高技术壁垒，想要发掘出大数据的价值空间，需要摒弃传统方案，采用新的分析方法。深度神经网络算法采用仿生学习算法整合庞大的异构数据，支持多源信息筛选，可实现时序动态捕捉，从而搭建起大数据转化为价值信息的桥梁。文中着重分析“大数据+神经网络”的深度学习算法在非结构化、模式多变的大数据群中的特征提取模式；并基于无限神经网络的前馈式连接方法，耦合时间参数进行更精确的特征提取与数据预测。最后对其在语音识别和图像分析中

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-26
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38547035

  1. 长输油气管道大数据挖掘与应用

  2. 针对未来长输油气管道智能化建设的需要，结合油气管道数据采集与监视控制（SCADA,supervisory control and data acquisition）系统及运行参数，对比传统理论方法和大数据挖掘方法的特点，提出了大数据推动管道智能化的研究方向以及管道智能化研究的数字信息化、理论化和智能化3个步骤，建立了管道智能化架构，包括物理层、数据层、数据挖掘层、应用层和用户层共5个层次，并确定以数据挖掘层为架构核心。统计分析、时序性预测和工况识别等应用案例表明，利用大数据挖掘可有效解决实际生产

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-20
    • 文件大小：5242880
    • 提供者：weixin_38742571

  1. 工业时序大数据质量管理

  2. 工业大数据已经成为我国制造业转型升级的重要战略资源，工业大数据分析问题正引起重视和关注。时序数据作为工业大数据中一种重要的数据形式，存在大量的数据质量问题，需要设计数据清洗方法对其进行检测和有效处理。介绍了工业时序大数据的特点及工业数据质量管理的难点，并对工业时序大数据质量管理的研究现状加以分析、总结，最后，提出了时序大数据质量管理方法和系统性能的提升方向。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-20
    • 文件大小：914432
    • 提供者：weixin_38652058

  1. 情境大数据建模及其在用户行为预测中的应用

  2. 随着大数据时代的到来，信息系统收集了海量情境信息，如舆情信息、环境信息、经济信息等。这些情景大数据提供丰富的细节信息，更细致地刻画行为背景以辅助用户行为建模。阐述了两种使用表达学习策略建模一般化情境信息的框架，并针对情境大数据中最常见的时序情境建模问题，使用循环神经网络建模时序情境中的序列依赖关系。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-20
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38703626
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