随着应用数据处理需求的激增,在传统冯·诺依曼(vonNeumann)体系结构中,处理器到主存之间的总线数据传输逐渐成为瓶颈.不仅如此,近年来兴起的数据密集型应用,如神经网络和图计算等,呈现出较严重的数据局部性,缓存命中率低.在这些新兴数据密集型应用的处理过程中,中央处理器到主存间的数据传输量大,导致系统的功能不佳且能耗变高.
2018/5/15 3:22:21
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BDTC2014中国大数据技术大会超级火爆。
应大家的要求，特别将32位主要演讲专家的PDF收集、整理、分享。
内容涵盖Hadoop、YARN、Spark、HBase、Impala、Tez等开源软件的最新进展，NoSQL/NewSQL、内存计算、流计算和图计算技术的发展趋势，以及大数据下的可视化、图计算、机器学习/深度学习、商业智能、数据分析等的最新业界应用，数十家企业的实践经验。
本文将http://download.csdn.net/album/detail/1367这里的文档下载进行了汇总，节省大家的下载时间，希望对大家有用！！
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2017/6/18 11:04:14
67.87MB
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Spark是Apache顶级项目里面最火的大数据处理的计算引擎，它目前是担任大数据计算的工作。
包括离线计算或交互式查询、数据挖掘算法、流式计算以及图计算等。
核心组件如下：SparkCore：包含Spark的基本功能；
尤其是定义RDD的API、操作以及这两者上的动作。
其他Spark的库都是构建在RDD和SparkCore之上的。
SparkSQL：提供通过ApacheHive的SQL变体Hive查询语言（HiveQL）与Spark进行交互的API。
每个数据库表被当做一个RDD，SparkSQL查询被转换为Spark操作。
对熟悉Hive和HiveQL的人，Spark可以拿来就用。
SparkStrea
包括离线计算或交互式查询、数据挖掘算法、流式计算以及图计算等。
核心组件如下：SparkCore：包含Spark的基本功能；
尤其是定义RDD的API、操作以及这两者上的动作。
其他Spark的库都是构建在RDD和SparkCore之上的。
SparkSQL：提供通过ApacheHive的SQL变体Hive查询语言（HiveQL）与Spark进行交互的API。
每个数据库表被当做一个RDD，SparkSQL查询被转换为Spark操作。
对熟悉Hive和HiveQL的人，Spark可以拿来就用。
SparkStrea
2018/6/20 1:19:43
557KB
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1、任意选定含有纯时延最少二阶（包含二阶）的惯性系统，利用Simulink给出系统的结构图。
2、对选定的系统进行稳定性分析，求取模型的Bode图，计算幅值裕度和相位裕度。
3、利用toolbox进行PID控制参数整定，通过Simulink查看闭环系统动态功能曲线。
4、给出增量法和位置法PID控制仿真结果，与Simulink结果对比，验证正确性，给出实验总结
2、对选定的系统进行稳定性分析，求取模型的Bode图，计算幅值裕度和相位裕度。
3、利用toolbox进行PID控制参数整定，通过Simulink查看闭环系统动态功能曲线。
4、给出增量法和位置法PID控制仿真结果，与Simulink结果对比，验证正确性，给出实验总结
2016/5/22 5:33:27
570KB
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用matlab完成由双目图恢复出场景视距图（深度图）的代码，亲测可用，提供大家参考参考。
用matlab完成由双目图恢复出场景视距图（深度图）的代码，亲测可用，提供大家参考参考。
用matlab完成由双目图恢复出场景视距图（深度图）的代码，亲测可用，提供大家参考参考。
2015/1/5 21:44:52
355KB
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资源是ITTI视觉显著性模型的MATALB代码，资源下载后直接能用，解压后打开zj.m，然后运行即可测试，提取得到的显著图直接能显示出来。
同时为了大家需要，同时考虑了灰度图像可以使用的边缘显著度等，去掉了与颜色相关的显著图计算，封装成了函数ITTI_Model，通过S=ITTI_Model(img)调用即可。
相关的材料参照博文https://blog.csdn.net/weixin_42647783/article/details/82532179。
谢谢~
同时为了大家需要，同时考虑了灰度图像可以使用的边缘显著度等，去掉了与颜色相关的显著图计算，封装成了函数ITTI_Model，通过S=ITTI_Model(img)调用即可。
相关的材料参照博文https://blog.csdn.net/weixin_42647783/article/details/82532179。
谢谢~
2022/9/5 21:47:50
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在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。
每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。
另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。
为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03
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