随着大数据、云计算、智慧城市、移动互联网和物联网等应用的快速发展，各行各业对于数据中心场地基础设施的需求也越来越大。
数据中心单体规模越大、系统越复杂，其脆弱性也越高，对于数据中心运行维护管理水平的要求也就越高。
中国数据中心产业发展联盟为了提升整个数据中心行业在数据中心场地基础设施的运维管理水平，特发起了本标准的制定。
本标准适用于：政府及企业信息化管理负责人、数据中心负责人、数据中心场地基础设施的运维管理人员。
本标准可为以上人群进行数据中心场地基础设施的运维管理提供系统性的建议，也可作为用户评价数据中心场地基础设施运维服务水平的参考。
本标准专注于数据中心场地基础设施层面。
本标准从安全、人员、设施以及运行四个角度关注以上界定的场地基础设施，以达到高可用性及经济运行的目标。
考虑到标准的篇幅限制，也考虑到不同数据中心间运维目标等级不同、规模不同、配置的巨大差异性，因此，本标准注重于具有普适性的运维管理系统框架的完整性。
考虑到标准需要为数据中心行业提供更加具体的指导，我们将陆续提供一系列的最佳实践文档作为本标准的补充。
数据中心单体规模越大、系统越复杂，其脆弱性也越高，对于数据中心运行维护管理水平的要求也就越高。
中国数据中心产业发展联盟为了提升整个数据中心行业在数据中心场地基础设施的运维管理水平，特发起了本标准的制定。
本标准适用于：政府及企业信息化管理负责人、数据中心负责人、数据中心场地基础设施的运维管理人员。
本标准可为以上人群进行数据中心场地基础设施的运维管理提供系统性的建议，也可作为用户评价数据中心场地基础设施运维服务水平的参考。
本标准专注于数据中心场地基础设施层面。
本标准从安全、人员、设施以及运行四个角度关注以上界定的场地基础设施，以达到高可用性及经济运行的目标。
考虑到标准的篇幅限制，也考虑到不同数据中心间运维目标等级不同、规模不同、配置的巨大差异性，因此，本标准注重于具有普适性的运维管理系统框架的完整性。
考虑到标准需要为数据中心行业提供更加具体的指导，我们将陆续提供一系列的最佳实践文档作为本标准的补充。
2024/10/16 12:06:20
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主要讲聚类算法的综述。
这篇文章几乎将各个领域的聚类算法给一网打尽，太好了。
从各种方向上来谈论聚类算法(层次,划分,大数据集,图形,文本聚类,模糊聚类等)，以及聚类的相关问题(如何计算距离,如何确定聚类个数,如果对聚类结果进行评价等)
这篇文章几乎将各个领域的聚类算法给一网打尽，太好了。
从各种方向上来谈论聚类算法(层次,划分,大数据集,图形,文本聚类,模糊聚类等)，以及聚类的相关问题(如何计算距离,如何确定聚类个数,如果对聚类结果进行评价等)
2024/10/13 21:11:39
1.49MB
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第一阶段：这一阶段会学习MapReduce、Hive、HDFS、Yarn、Spark等计算框架的开发技术，以及Scala编程语言。
通过项目实践，你能快速掌握这些技术，获得数据开发、数据挖掘、机器学习等职位必备的基本开发能力。
第二阶段：这一阶段会学习FLume、Kafka、SparkStreaming、Flink/Storm、Zookeeper、HBase等计算框架的开发技术，以及大数据体系内的数据采集和数据仓库理论思想和技术实现。
通过项目实践，你能快速掌握这些技术，获得完整的大数据架构开发能力。
第三阶段：这一阶段会学习NLP文本相似度、中文分词、HMM算法、推荐算法CF、回归算法等应用与开发技术，整体认识商业项目-音乐推荐系统。
使用海量真实数据对大数据平台和算法进行应用实践，快速掌握大数据行业具有巨大价值的核心技术。
第四阶段：这一阶段会学习分类算法、聚类算法、分类算法-决策树、分类算法-SVM、神经网络+深度学习，深化前3阶段技术能力，初入机器学习领域。
通过对机器学习核心算法的强化练习，你将能完美胜任目前人才最紧缺的数据挖掘开发职位。
通过项目实践，你能快速掌握这些技术，获得数据开发、数据挖掘、机器学习等职位必备的基本开发能力。
第二阶段：这一阶段会学习FLume、Kafka、SparkStreaming、Flink/Storm、Zookeeper、HBase等计算框架的开发技术，以及大数据体系内的数据采集和数据仓库理论思想和技术实现。
通过项目实践，你能快速掌握这些技术，获得完整的大数据架构开发能力。
第三阶段：这一阶段会学习NLP文本相似度、中文分词、HMM算法、推荐算法CF、回归算法等应用与开发技术，整体认识商业项目-音乐推荐系统。
使用海量真实数据对大数据平台和算法进行应用实践，快速掌握大数据行业具有巨大价值的核心技术。
第四阶段：这一阶段会学习分类算法、聚类算法、分类算法-决策树、分类算法-SVM、神经网络+深度学习，深化前3阶段技术能力，初入机器学习领域。
通过对机器学习核心算法的强化练习，你将能完美胜任目前人才最紧缺的数据挖掘开发职位。
2024/10/13 15:34:27
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HypeLCNN概述该存储库包含论文“具有用于高光谱和激光雷达传感器数据的光谱和空间特征融合层的深度学习分类框架”的论文源代码（正在审查中）使用Tensorflow1.x开发（在1.10至1.15版上测试）。
该存储库包括一套完整的套件，用于基于神经网络的高光谱和激光雷达分类。
主要特点：支持超参数估计基于插件的神经网络实现（通过NNModel接口）基于插件的数据集集成（通过DataLoader接口）培训的数据有效实现（基于内存的有效/基于内存/记录的）能够在经典机器学习方法中使用数据集集成神经网络的培训，分类和指标集成胶囊网络和神经网络的示例实现基于CPU/GPU/TPU（进行中）的培训基于GAN的数据增强器集成交叉折叠验证支持源代码可用于在训练大数据集中应用张量流，集成指标，合并两个不同的神经网络以进行数据增强的最佳实践注意：数据集文件太
该存储库包括一套完整的套件，用于基于神经网络的高光谱和激光雷达分类。
主要特点：支持超参数估计基于插件的神经网络实现（通过NNModel接口）基于插件的数据集集成（通过DataLoader接口）培训的数据有效实现（基于内存的有效/基于内存/记录的）能够在经典机器学习方法中使用数据集集成神经网络的培训，分类和指标集成胶囊网络和神经网络的示例实现基于CPU/GPU/TPU（进行中）的培训基于GAN的数据增强器集成交叉折叠验证支持源代码可用于在训练大数据集中应用张量流，集成指标，合并两个不同的神经网络以进行数据增强的最佳实践注意：数据集文件太
2024/10/9 21:46:46
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课程简介:某购物电商网站数据分析平台，分为收集数据、数据分析和数据展示三大层面。
其中数据分析主要依据大数据Hadoop生态系统常用组件进行处理，此项目真实的展现了大数据在企业中实际应用。
课程内容（1）文件收集框架Flume①Flume设计架构、原理（三大组件）②Flume初步使用，实时采集数据③实际案例：使用Flume监控数据，实时收集存储HDFS中（2）大数据分析平台架构①数据平台三大模块让技术产生价值!②分析平台业务数据③大数据平台技术选型和搭建配置测试（3）数据分析平台七大业务分析①具体的七大业务分析，针对不同的数据②将数据收到HDFS/Hive/HBase，使用MapReduce和Hive离线分析，其中涉及地域分析、用户相关信息分析及外链分析等。
③依据业务深入MapReduce使用④数据处理时，针对不同问题如何优化调整等
其中数据分析主要依据大数据Hadoop生态系统常用组件进行处理，此项目真实的展现了大数据在企业中实际应用。
课程内容（1）文件收集框架Flume①Flume设计架构、原理（三大组件）②Flume初步使用，实时采集数据③实际案例：使用Flume监控数据，实时收集存储HDFS中（2）大数据分析平台架构①数据平台三大模块让技术产生价值!②分析平台业务数据③大数据平台技术选型和搭建配置测试（3）数据分析平台七大业务分析①具体的七大业务分析，针对不同的数据②将数据收到HDFS/Hive/HBase，使用MapReduce和Hive离线分析，其中涉及地域分析、用户相关信息分析及外链分析等。
③依据业务深入MapReduce使用④数据处理时，针对不同问题如何优化调整等
2024/10/9 9:38:49
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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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