第一卷讲一些通用的数据模型，比如个人与组织，产品，订单，订单配送，发票，财务，人力资源等。
卷二是一些特定行业的数据模型，在卷一的基础上会有所变化，比如制造业，电信，金融，保险，医疗，旅游业，电子商务等。

神经网络模型能够从音频演讲中检测出五种不同的男/女情绪(DeepLearning,NLP,Python)

基于深度学习的故障诊断模型代码和数据，有数据，有源码，可以直接跑通！亲测可以直接使用，对深度学习和故障诊断应用有一定的借鉴意义，代码注释全面

了解SPSS?中处理大数据的新功能。
现在可以对SPSS分析资产轻松地进行修改，以便连接到不同的大数据来源，它们还可以在不同的部署模式（批处理或实时模式）下运行。
SPSS平台的组件现在可与IBMNetezza、InfoSphere?BigInsights?和InfoSphereStreams结合使用，以支持分析师对大数据使用强大的分析工具。
数十年来，IBMSPSS为统计人员和数据科学家提供了强大的工具。
多年来，SPSS平台已发生了演变，支持数据挖掘流程的所有阶段，包括模型开发、模型部署和模型刷新。
在过去两年，SPSS中增加了处理大数据的新功能。
本文将介绍SPSS如何与IBM大数据产品组合的3个组

在ArcEngine环境下，三维水淹模型的源代码，一起分享学习。

《大数据HBase——JavaAPI深度解析》在大数据领域，HBase作为一个分布式、列式存储的NoSQL数据库，因其高效、可扩展的特性而被广泛应用。
本资料主要围绕HBase的JavaAPI进行深入探讨，旨在帮助读者理解并掌握如何利用Java进行HBase的操作。
HBase是构建在Hadoop文件系统（HDFS）之上的，它提供了实时读写能力，适用于海量数据的存储。
其设计灵感来源于Google的Bigtable，但HBase更注重于提供高并发和低延迟的数据访问。
HBase的数据模型是基于行的，每个表由行和列族组成，列族下又包含多个列，这样的设计使得数据的存储和查询更加灵活。
在JavaAPI层面，我们首先需要了解HBase的基本操作类，如HBaseAdmin用于管理表，HTable接口用于与表交互，HTableDescriptor用于描述表的结构。
创建表时，我们需要定义表名和列族，列族下可以动态添加列。
例如：```javaHTableDescriptordesc=newHTableDescriptor(TableName.valueOf("myTable"));desc.addFamily(newHColumnDescriptor("cf"));//创建一个名为"cf"的列族```插入数据到HBase中，我们使用Put对象，将数据放入行键和列键对应的单元格中：```javaPutput=newPut(Bytes.toBytes("rowKey"));put.addColumn(Bytes.toBytes("cf"),Bytes.toBytes("qualifier"),Bytes.toBytes("value"));htable.put(put);```查询数据则通过Get对象，指定行键和列键，获取对应单元格的值：```javaGetget=newGet(Bytes.toBytes("rowKey"));get.addColumn(Bytes.toBytes("cf"),Bytes.toBytes("qualifier"));Resultresult=htable.get(get);```HBase还提供了Scan对象，用于扫描表中的多行数据。
通过设置StartRow和StopRow，我们可以指定扫描的范围；
通过addFamily和addColumn，我们可以指定扫描的列族或特定列。
```javaScanscan=newScan();scan.addFamily(Bytes.toBytes("cf"));ResultScannerscanner=htable.getScanner(scan);for(Resultres:scanner){//处理结果}```此外，HBase的JavaAPI也支持批量操作，如BulkLoadHFile，这在导入大量数据时能显著提升效率。
还有RegionServer和ZooKeeper的角色，它们在HBase集群中起着至关重要的作用，确保数据的分布和一致性。
在处理大数据时，HBase的性能优化也是一个重要话题。
例如，合理设置region的大小，避免热点问题；
使用合适的数据模型和索引策略，优化查询性能；
使用Compaction控制数据文件的合并，保持数据的整洁。
总之，HBase作为大数据存储的重要工具，其JavaAPI提供了丰富的功能，让开发者能够灵活地操作和管理大数据。
通过深入学习和实践，我们可以充分利用HBase的优势，解决大规模数据处理的挑战。

该ppt详细阐述了混合高斯背景建模的原理及公式推导，其中涉及EM算法

基本原理就是控制器、模型、视图，强烈推荐新手学习。
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设计并实现了一个基于B/S架构的个人博客管理系统，包括游客浏览博客、用户发表博客及使用爬虫抓取网络新闻等功能。
系统前端使用当前流行的响应式布局框架Bootstrap开发，页面能匹配不同分辨率;后端使用Hibernate、Spring、Struts三大经典组合框架开发，系统扩展性强。
本文论述了本系统的功能设计、流程设计、数据模型设计、效果实现等软件开发关键阶段的开发过程。

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。