R语言期末设计对石油岩采样进行数据分析，实现对石油岩样的基本数据计算，计算岩样直径，厚度的基本关，通过简单绘图工具展示岩样直径，厚度，含油量之间的关系
2024/9/16 21:37:27
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本文来自于linkedkeeper.com,本文主要介绍了一下kafka的基本概念，并结合一些实验帮助理解kafka中的一些难点，如多个consumer的容错性机制，offset管理。
为了满足日益增长的业务变化，京东的京麦团队在京东大数据平台的基础上，采用了Hadoop等热门的开源大数据计算引擎，打造了一款为京东运营和产品提供决策性的数据类产品-北斗平台。
大数据是不能用传统的计算技术处理的大型数据集的集合。
它不是一个单一的技术或工具，而是涉及的业务和技术的许多领域。
目前主流的三大分布式计算系统分别为:Hadoop、Spark和Strom：Hadoop当前大数据管理标准之一，运用在当前很多商业应
为了满足日益增长的业务变化，京东的京麦团队在京东大数据平台的基础上，采用了Hadoop等热门的开源大数据计算引擎，打造了一款为京东运营和产品提供决策性的数据类产品-北斗平台。
大数据是不能用传统的计算技术处理的大型数据集的集合。
它不是一个单一的技术或工具，而是涉及的业务和技术的许多领域。
目前主流的三大分布式计算系统分别为:Hadoop、Spark和Strom：Hadoop当前大数据管理标准之一，运用在当前很多商业应
2024/8/22 17:30:33
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基于物品的协同过滤算法实现图书推荐系统。
在当下这个信息爆炸的时代，各种各样的书籍条目繁多，浩如烟海；
相应地，为满足用户需求，电商平台需要推荐系统来帮助用户找到自己可能需要的书籍。
本文旨在利用基于物品的协同过滤算法，来实现一个图书推荐系统。
本文首先介绍了推荐系统的发展历史，及目前常用的几种推荐算法的介绍与比较，然后以基于物品的协同过滤算法为基础，详细介绍图书推荐系统的构建。
在该系统中，主要功能分为用户功能和图书推荐功能。
用户功能包括用户账号的登录与注册，书籍查询，书籍评分。
图书推荐功能利用基于物品的协同过滤算法，先计算各个书籍之间的相似度，再根据物品相似度和用户的行为数据计算用户对各个书籍的兴趣度，从而得出推荐结果。
在当下这个信息爆炸的时代，各种各样的书籍条目繁多，浩如烟海；
相应地，为满足用户需求，电商平台需要推荐系统来帮助用户找到自己可能需要的书籍。
本文旨在利用基于物品的协同过滤算法，来实现一个图书推荐系统。
本文首先介绍了推荐系统的发展历史，及目前常用的几种推荐算法的介绍与比较，然后以基于物品的协同过滤算法为基础，详细介绍图书推荐系统的构建。
在该系统中，主要功能分为用户功能和图书推荐功能。
用户功能包括用户账号的登录与注册，书籍查询，书籍评分。
图书推荐功能利用基于物品的协同过滤算法，先计算各个书籍之间的相似度，再根据物品相似度和用户的行为数据计算用户对各个书籍的兴趣度，从而得出推荐结果。
2024/7/24 17:27:45
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51单片机：计算器（包含小数计算）编写语言：C运行情况：完美运行，尚未发现bug备注：同普通实现小数计算程序不一样（浮点型数据计算存在精度丢失的情况），本程序全部采用整形进行计算，对小数点进行记录，最后显示再数码管上，保留有3位小数（可自行设置）
2024/7/3 20:27:51
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（1）本案例提一般码垛包常用解决方案，根据不同产品尺寸（长宽高）、托盘固定尺寸（10001000150）等（产品类型与计划数量）等采用整除和取余计算出堆垛位置数据计算方式（2）使用POS{X,Y,Z}数据类型对位置数据进行补偿，避免因场地有规律的倾斜问题（3）提供码垛对接信号IO表、规划与实现等（4）提供技术参考手册--RAPID指令、函数和数据类型便于编程
2024/6/27 18:28:19
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由于数据在各个科学领域的增值，新兴的数据分析技术正在以难以置信的速度发展。
大数据集目前通常在科学上用于激励发展数学技术和计算方法，用来帮助分析、解释和释疑数据在科学应用环境中的意义。
本书的特定目的是集成标准的科学计算方法和数据分析技术。
通过这种方式，本书还引入了统计学、时频分析和降维处理等方面的重要思想。
全书共分四部分（26章），前三部分详细讲解各类数学运算与分析方法，第四部分重点讲解如何应用数学方法进行动态复杂系统分析与大数据处理。
其中，第一部分讨论数学、矩阵分析和概率论的主要数据计算方法及结果可视化；
第二部分讨论微分方程计算与建模；
第三部分讨论各种数值分析与计算方法并进行比较，引入动态复杂系统概念；
第四部分讲解复杂系统与大数据分析方法和处理模型的建立。
大数据集目前通常在科学上用于激励发展数学技术和计算方法，用来帮助分析、解释和释疑数据在科学应用环境中的意义。
本书的特定目的是集成标准的科学计算方法和数据分析技术。
通过这种方式，本书还引入了统计学、时频分析和降维处理等方面的重要思想。
全书共分四部分（26章），前三部分详细讲解各类数学运算与分析方法，第四部分重点讲解如何应用数学方法进行动态复杂系统分析与大数据处理。
其中，第一部分讨论数学、矩阵分析和概率论的主要数据计算方法及结果可视化；
第二部分讨论微分方程计算与建模；
第三部分讨论各种数值分析与计算方法并进行比较，引入动态复杂系统概念；
第四部分讲解复杂系统与大数据分析方法和处理模型的建立。
2024/5/29 2:40:31
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云计算（cloudcomputing）是分布式计算的一种，指的是通过网络“云”将巨大的数据计算处理程序分解成无数个小程序，然后，通过多部服务器组成的系统进行处理和分析这些小程序得到结果并返回给用户。
云计算早期，简单地说，就是简单的分布式计算，解决任务分发，并进行计算结果的合并。
因而，云计算又称为网格计算。
通过这项技术，可以在很短的时间内（几秒种）完成对数以万计的数据的处理，从而达到强大的网络服务。
现阶段所说的云服务已经不单单是一种分布式计算，而是分布式计算、效用计算、负载均衡、并行计算、网络存储、热备份冗杂和虚拟化等计算机技术混合演进并跃升的结果。
云计算早期，简单地说，就是简单的分布式计算，解决任务分发，并进行计算结果的合并。
因而，云计算又称为网格计算。
通过这项技术，可以在很短的时间内（几秒种）完成对数以万计的数据的处理，从而达到强大的网络服务。
现阶段所说的云服务已经不单单是一种分布式计算，而是分布式计算、效用计算、负载均衡、并行计算、网络存储、热备份冗杂和虚拟化等计算机技术混合演进并跃升的结果。
2024/5/10 1:55:13
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A、方法： 连续取N个采样值进行算术平均运算 N值较大时：信号平滑度较高，但灵敏度较低 N值较小时：信号平滑度较低，但灵敏度较高 N值的选取：一般流量，N=12；
压力：N=4B、优点： 适用于对一般具有随机干扰的信号进行滤波 这样信号的特点是有一个平均值，信号在某一数值范围附近上下波动C、缺点： 对于测量速度较慢或要求数据计算速度较快的实时控制不适用 比较浪费RAM
压力：N=4B、优点： 适用于对一般具有随机干扰的信号进行滤波 这样信号的特点是有一个平均值，信号在某一数值范围附近上下波动C、缺点： 对于测量速度较慢或要求数据计算速度较快的实时控制不适用 比较浪费RAM
2024/5/1 15:58:52
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本课程从数据收集、数据计算、数据管理、数据分析和与SharePoint协作五个角度阐述企业中如何应用Excel进行数据管理和分析。
2024/3/13 2:37:43
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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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