专注JAVA语言,对大数据、BI有深入研究,擅长制作解决方案。 10年工作经验,致力于软件开发,深入互联网教育行业。
我的博客即将入驻“云栖社区”,诚邀技术同仁一同入驻。
借着云栖大会,看到了云栖社区里的博客搬迁,于是走起: https://yq.aliyun.com/activity/363
前 言 近期,随着用户量的增加和业务的不断推广,公司的产品由于在性能等各方面出现一定的瓶颈,开始寻求新的架构,并付诸于实践。
CSDN 博客搬家功能目前支持以下站点的博客搬迁:简书、开源中国、博客园、ITeye、新浪、搜狐、和讯、ChinaUnix、网易、51CTO。
第12章 轻量容器 本章讨论如下Swing轻量容器: ·JPanel ·JRootPane ·JLayeredPane ·JTabbedPane ·JSplitPane JPanel是AWT的Canvas和Panel类的继承类。
第11章 进度条、滑杆和分隔条 本章介绍三个Swing组件:JProgressBar、JSlider和JSeparator。 人们经常用进度条反映耗时任务已完成的百分比,本章将提供这样一个例子。
第10章 菜单和工具条 菜单和工具条是现代用户界面的重要组成部分。Swing提供了对这两者的完全支持。Swing提供菜单组件(即菜单条中的菜单和弹出式菜单中的菜单)和菜单项组件(包括复选框和单选按钮菜单项)。
第9章 反转按钮、复选框和单选框 本章介绍三种Swing按钮:反转按钮、复选按钮和单选按钮,它们分别由JToggleButton、JCheckBox和JRadioButton类代表。
第8章 标签与按钮 Swing的标签和按钮分别用JLabel和JButton类表示,它们是能够显示文本或图标的简单组件。缺省时,标签没有边框,可以显示一个字符串,一个图标或同时显示字符串和图标。
第7章 插入式界面样式 插入式界面样式是建立在第3章“Swing组件体系结构”中讨论的组件体系结构基础之上的,即一个组件的界面样式是通过把一个特殊的UI代表插入这个组件来设置的。
第6章 实用工具 Swing包括许多实用工具,本章将介绍这些实用工具。其中有些实用工具(如计时器和由SwingUtilties类提供的static方法)在Swing内部使用,而进度监视器和进度监视器流等其他的实用工具则不是内容使用的。
第5章 边框、图标和动作 本章介绍Swing的三种实用工具:边框、图标和动作。 边框绘制在组件的边界周围,它有许多不同的各类:线边框、雕刻边框、不光滑的边框等等。
第4章 JComponent类 JComponent类是所有Swing轻量组件的基类,因此,我们单独用一章对它进行讨论。JComponent对Swing的意义就如同java.awt.Component对AWT的意义一样,它们都是它们各自框架组件的基类。
第2章 Swing的基本知识 本章介绍开发Swing小应用程序和应用程序时要用到的Swing的基本知识。 虽然Swing是AWT的扩展,但是两者的基本概念还是有许多不同之处。
众所周知,当我们利用R语言处理大型数据集时,for循环语句的运算效率非常低。有许多种方法可以提升你的代码运算效率,但或许你更想了解运算效率能得到多大的提升。
本文是酷狗音乐的架构师王劲对酷狗大数据架构重构的总结。酷狗音乐的大数据架构本身很经典,而这篇讲解了对原来的架构上进行重构的工作内容,总共分为重构的原因、新一代的大数据技术架构、踩过的坑、后续持续改进四个部分来给大家谈酷狗音乐大数据平台重构的过程。
原文是 FirstMark Capital 的 Matt Turck 的文章。本文全面总结了大数据领域的发展态势,分析认为尽管大数据作为一个术语似乎已经过气,但是大数据分析与应用才刚刚开始兴起,在与 AI、人工智能等新兴技术的结合下,大数据的机会也许要比大家想象的还要大。
互联网金融在国内发展也才2年多的时间,从货币基金到P2P到众筹到股票基金,从传统ATM和手机银行短信银行,感慨这个互联网金融的到来,让我们有更多的信息渠道可以来了解金额。
在老李的指导下,小蔡画出了服装行业研究报告的思路框架(见下图) 接着小蔡基于该思路撰写了一份简要的报告(见下图)。 周总看完了这份报告,点点头说:“小蔡,写的不错!你对服装行业已经有了一定了解,接下来我们讨论一下你报告中提到的资源配置的问题。
中秋过后,小蔡拿着他的计划和周总讨论。 小蔡:“周总,这是我放假期间制定的一份工作计划(见下图),您看是否需要调整?” 周总接过计划,看了一会说:“嗯,还不错!接下来你是要做预测,那说说你的思路吧。
中秋佳节,小蔡带上月饼和葡萄到师傅老李家串门。 寒暄之后,大家开始闲聊。 老李:“小蔡,有没有女朋友呢?” 小蔡:“还没有呢,我想先有些积蓄,再交女朋友。
小蔡大学毕业后,应聘到了一家名为“新新服装公司”的电商企业做分析师。 上班第一天,数据部门主管周总就从系统后台导出一个excel数据表说:“小蔡,你看看用这些数据能分析哪些内容,我们需要搭建一套分析体系,你先考虑,下班前我们讨论一下。
前言 这是《深入HBase架构解析(1)》的续,不多废话,继续。。。。 HBase读的实现 通过前文的描述,我们知道在HBase写时,相同Cell(RowKey/ColumnFamily/Column相同)并不保证在一起,甚至删除一个...
一 为什么要迁移 MySQL 迁移是 DBA 日常维护中的一个工作。迁移,究其本义,无非是把实际存在的物体挪走,保证该物体的完整性以及延续性。就像柔软的沙滩上,两个天真无邪的小孩,把一堆沙子挪向其他地方,铸就内心神往的城堡。
数据挖掘的评估 评价一个数据挖掘系统主要从准确性、性能、功能性、可用性和辅助功能五个主要方面来考虑。 准确性 评估数据挖掘系统最关键的因素是准确性。
数据挖掘有很多不同的实施方法,如果只是把数据拉到Excel表格中计算一下,那只是数据分析,不是数据挖掘。本文主要讲解数据挖掘的基本规范流程。CRISP-DM和SEMMA是两种常用的数据挖掘流程。
数据挖掘分类技术 从分类问题的提出至今,已经衍生出了很多具体的分类技术。下面主要简单介绍四种最常用的分类技术,不过因为原理和具体的算法实现及优化不是本书的重点,所以我们尽量用应用人员能够理解的语言来表述这些技术。
分类算法的应用 本节将为大家介绍数据挖掘中的分类算法在一些行业中的代表性应用。我们将算法应用分为表述问题和解决过程两个阶段,表述问题即需要运用数据挖掘能够理解和处理的语言来阐述业务问题,最重要的是能够用正确且符合实际的方式把业务问题转化成数据挖掘问题,这往往决定了后续工作是否能有效的展开,尝试解决一个不符合实际的业务问题往往会使得数据挖掘的工作陷入数据的海洋中,既费时费力又得不到想要的结果。
简而言之,数据挖掘(Data Mining)是有组织有目的地收集数据,通过分析数据使之成为信息,从而在大量数据中寻找潜在规律以形成规则或知识的技术。
近日,猫眼电影发布了关于“大数据时代的电影消费洞察”的报告(以下简称报告),报告数据分析来源于超5亿人次的猫眼电影消费数据和4000家影院数据。报告显示,2015上半年全国电影票房线上化率超过50%,最受好评的国产片是《战狼》,进口片是《速度与激情》。
人们认为“数据是新型石油”,一种需要企业加以利用和改进的天然资源。这是事实还是炒作?Mohamed Zaki解释说,虽然许多公司已经从大数据中获益,但这也提出了严峻的挑战。
日前,在2015中国智慧城市国际博览会上,来自台湾的勤亚科技张及人透露“台湾政府在将近九年前就开始规划所谓的大的交通数据云,用数据来管理整个交通出行。
做好功课、心中有底,才能理性做出选择;深化招考制度改革,探索更科学、合理的录取方式,才能让考生有更多选择 高考之后,还有“大考”。如何避免高分落榜,如何不让分数“浪费”,每年高考志愿填报之时,这些问题都让众多考生和家长纠结不已。
人与物体,是地球的两大类,人是地球上最高级的动物,物体(动物,植物,生物,微生物,人造物体)不能制造,人拥有智慧,人主宰了这个地球; 但现在,大数据对于物体如同知识对于人脑一样,如果物体利用大数据的核心技术 (机器学习,自然语言处理,数学建模,人机交互,语音识别,大数据分析、数据可视化) 可以加工数据到信息再到智慧,去做支撑,那么随着数据存的越多,处理的越好,利用的越有效,物体拥有的智能就如同人一样拥有智慧。
在《西游记》中,唐僧师徒四人历经九九八十一难,途中遭遇各路妖怪,有上仙的坐骑,有“倒插门”的女婿,有自行修炼成精的……,具体妖怪的统计从唐僧收了孙悟空之后(既第十四回以后)算起,人类的强盗不计算在内。
总结、温习,这两点让人成长。而不是你走得有多快! 这句话我写了半年了,这篇文章算是此话付诸实践的开端吧。 本文是我对自己这几年所接触的技术的总结,有些技术与工作直接相关,有些则纯属个人兴趣。
2018年,苹果8发布,这时,手机已经不叫手机,而叫个人信息终端,人们可以在这上面完成一切;2025年,打车软件的大数据系统已经不需要个人发出打车需求,你出门的时候,就已经有车停在门口,并且知道你要去哪里;2032年,一个无远弗届的信息收集机制被建立起来,同年,国家统计局改名为国家信息中心,一切已经不需要统计,一切发生的时候就已经被统计;2050年,市场取消,在大数据与智能制造的配合下,一切个性化的需求都可以被满足;2084年,时间回到100年前。
智能交通发展至今,各地采集的数据浩如烟海,这些数据存在巨大的潜力和价值,亟待处理和挖掘。而随着大数据时代的到来,智能交通也许真的可以“智能”起来。 不过,交通大数据只是一系列图和表,交通工程师也只是参谋,政府才是决策者。
如今,走到哪都在提大数据,我们周围无处不存在大数据的概念,那么究竟大数据如何转变成价值,如何实现其应有的功能,个人觉得下面这篇文章介绍的很好,转过来供大家分享: 在大数据成为趋势,成为国家战略的今天,如何最大限度发挥大数据的价值成为人们思考的问题。
字节(B: byte), 兆字节(MB: megabyte), 千兆字节(GB: gigabyte)…… 你大概对这些术语已经非常熟悉了吧,但是,你知道什么是“太字节”(TB: terabyte)、”拍字节“(PB: petabyte)和“艾字节”(EB: exabyte)吗? 这些比较少见的词是用来描述大数据的单位,或者描述那些普通数据软件难以在短时间获取、组织、管理及处理的数据集。
最近正好看到CSDN上一直在宣传腾讯云: 就在不久前,支付宝、携程、蓝翔就因不同原因出现了网络故障,紧随其后艺龙网,途牛网、去哪儿网纷纷遭到大流量DDoS攻击,并造成短暂的业务中断。
对很多企业来说,大数据的概念已不陌生,但如何在营销中应用大数据仍是说易行难。其实,作为大数据最先落地也最先体现出价值的应用领域,网络营销的数据化之路已有成熟的经验及操作模式。
5月28日上午11时许,携程网突然陷入瘫痪。携程官方回应称,原因为携程部分服务器遭不明攻击,从而导致官方网站及APP无法正常使用。对于事故原因,社交网站和微信群中都有不同的猜测,包括数据库被物理删除、业务代码被删除、安全漏洞、黑客攻击、员工人为破坏等等。
近一两年,大数据开始在公安等行业领域得到普及应用,除了行业自身的特殊要求外,大数据也带动了相关行业的需求发展。未来,基于大数据的行业应用会变得更加深入,更多的相关厂商也会涉及其中,大数据在公安领域的商业模式架构逐渐清晰起来。
什么是大数据营销?大数据营销是基于多平台的大量数据,依托大数据技术的基础上,应用于互联网广告行业的营销方式。大数据营销衍生于互联网行业,又作用于互联网行业。
GSN Games是一家移动游戏公司,开发扑克和宾果(bingo)一类的游戏产品。这家公司每天能够从玩家正在使用的手机和平板电脑中搜集数十亿数字信号——一切信息应有尽有,玩家的游戏时间、游戏类型,甚至是他们面对游戏失败的反应。
新兴产业的出现和发展有两种基本模式。一种是需求导向型,实际应用中出现了明显的痛点,必须要解决,不然就有人一直痛。另一种是技术导向型,革命性的技术先出现,慢慢地新技术扩大了用户的想象空间,进而激发出新的需求。
一、物联网概念 物联网这个概念,在中国早在1999年就提出来了。当时叫传感网。其定义是:通过射频识别(RFID)、红外感应器、全球定位系统、激光扫描器等信息传感设备,按约定的协议,把任何物品与互联网相连接,进行信息交换和通信,以实现智能化识别、定位、跟踪、监控和管理的一种网络概念。
2015也快过去一半了,Hadoop在过去一年的发展究竟如何,下面小象带你盘点一下2014Hadoop大事件! 2014年2月,Hadoop 2.3.0发布,新特性包括支持HDFS的混合存储分级,可以集中管理HDFS内存里的缓存数据,通过HDFS中的YARN分布式缓存简化MapReduce分配及一些Bug修正。
随着开源Hapdoop、Map/Reduce、Spark、HDFS、HBASE等技术的商用化,大数据管理技术得到了突飞猛进的发展。一般来说,大数据具有3V特性,即Volume(海量)、Velocity(高速)和Variety(多样)[1]。