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Etu面对云计算挑战全面激发数据价值

本文讲的是 Etu面对云计算挑战全面激发数据价值, 第二届中国计算机技术大会在北京隆重举行,来自IT企业、行业用户以及系统集成商的代表800多人参加了本次盛会。 本次大会由中国电子信息产业发展研究院和中国计算机行业协会联合主办,中国计算机报承办,以“计算革命与数据价值”为主题,在 云计算 、大数据时代来临之时,全面而深入地探讨了如何使云计算应用快速落地,以及如何深入挖掘数据价值,将数据转变成企业战略资产的相关问题。 Etu 知意图负责人、Big Data Taiwan组织的发起人蒋居裕先生作为Big Data专家,在上午的主论坛上作了主题为“Hadoop 激发大数据变革”的主题分享,和与会嘉宾分享了大数据相关的生态系现状、发展趋势,以及Hadoop的技术优势等精彩内容。Etu 知意图的解决方案技术总监席延胜,也在大会下午的“云计算与大数据”分论坛上,详细阐述了Hadoop的典型应用,并解读了企业应用Hadoop的困境、误区及其解决、应对之道。 ▲上图:Big Data Taiwan组织的发起人、Etu 知意图的负责人蒋居裕先生 蒋居裕表示,企业营销与运营,是最能展现大数据分析处理价值的...

《中国人工智能学会通讯》——12.5 并行序列模式挖掘

12.5 并行序列模式挖掘 早期的并行序列模式挖掘算法大多被用于解决算法效率低下的问题。因此,许多并行算法是由其串行版本改进得到。例如,Zaki [28] 扩展了由他自己提出的 SPADE 算法,提出了在内存共享框架下的并行算法 pSPADE。pSPADE 的并行性主要来源于对垂直格式数据库的划分,这种划分既可以横向也可以纵向,最终实现了并行。采用了相似策略的算法还有 Par-ASP [29] 和 Par-CSP [30] 等。 近年来,随着数据量的不断增大、数据类型的不断变化,以及新型并行计算框架(如 HadoopMapReduce 和 Spark)的不断涌现,并行序列模式挖掘算法开始面向更大的数据及更加复杂的应用。Berberich 等人[31]提出了基于 MapReduce 的并行序列模式挖掘算法,从大规模的文本语料中挖掘 n元语法模式。Miliaraki 等人[32]考虑了更为复杂的带有间隔约束的序列模式挖掘问题,提出了基于MapReduce 的大规模带间隔约束的并行序列模式算法 MS-FSM。该算法提出了一系列对序列集合的改写方法,使得在 MapReduce 的任务划分更加平...

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Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。

Rocky Linux

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。

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