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大数据最核心的关键技术——32个算法,必看!!

1、A* 搜索算法— —图形搜索算法,从给定起点到给定终点计算出路径。其中使用了一种启发式的估算,为每个节点估算通过该节点的最佳路径,并以之为各个地点排定次序。算法以得到的次序访问这些节点。因此,A*搜索算法是最佳优先搜索的范例。 2、集束搜索(又名定向搜索,Beam Search)——最佳优先搜索算法的优化。大使用启发式函数评估它检查的每个节点的能力。不过,集束搜索只能在每个深度中发现最前面的m个最符合条件的节点,m是固定数字——集束的宽度。 3、二分查找(Binary Search)——在线性数组中找特定值的算法,每个步骤去掉一半不符合要求的数据。 4、分支界定算法(Branch and Bound)——在多种最优化问题中寻找特定最优化解决方案的算法,特别是针对离散、组合的最优化。 5、Buchberger算法——一种数学算法,可将其视为针对单变量最大公约数求解的欧几里得算法和线性系统中高斯消元法的泛化。 6、数据压缩——采取特定编码方案,使用更少的字节数(或是其他信息承载单元)对信息编码的过程,又叫来源编码。 7、Diffie-Hellman密钥交换算法——一种加密协议,允许双方...

关于大数据最常见的10个问题,必看!

1、云计算与大数据是什么关系? 云计算的关键词在于“整合”,无论你是通过现在已经很成熟的传统的虚拟机切分型技术,还是通过google后来所使用的海量节点聚合型技术,他都是通过将海量的服务器资源通过网络进行整合,调度分配给用户,从而解决用户因为存储计算资源不足所带来的问题。  他俩之间的关系你可以这样来理解,云计算技术就是一个容器,大数据正是存放在这个容器中的水,大数据是要依靠云计算技术来进行存储和计算的。 两者关系: 首先,云计算是提取大数据的前提。 信息社会,数据量在不断增长,技术在不断进步,大部分企业都能通过大数据获得额外利益。在海量数据的前提下,如果提取、处理和利用数据的成本超过了数据价值本身,那么有价值相当于没价值。来自公有云、私有云以及混合云之上的强大的云计算能力,对于降低数据提取过程中的成本不可或缺。 其次,云

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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。

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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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