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数据预处理——是脏活、累活，却也价值无限

因为，这些大数据都是未经清洗、处理过的脏数据，完全不足以用来训练算法模型。今天就来谈谈机器学习这一高级产业中的“苦力工种”——数据预处理。

2017-08-08

【单独编译使用WebRTC的音频处理模块 - android】

更新【2015年2月15日】 Bill这段时间没有再关注WebRTC以及音频处理的相关信息，且我个人早已不再推荐单独编译WebRTC中的各个模块出来使用。

2017-08-08

Android键盘面板冲突布局闪动处理方案

the panel and the keyboard in Wechat 这次主要是根据核心思想的实践，实践原理是通过CustomRootLayout布局变化，来获知是否是键盘引起的真正的布局变化，进而处理到接下来

2017-08-02

物联网的安全威胁及其如何处理

安全公司Pwnie Express的首席执行官保罗·佩吉特警告说：内置Wi-Fi功能的小型廉价可编程处理器可以在一家企业留下“武器”来攻击企业网络。

2017-07-31

Hadoop技术让大数据处理变得简单

面对不断扩张的惊人数据量，Big Data的储存、管理、处理、搜寻、分析与智能应用等处理数据的能力也将面临新的挑战，而处理数据的技术将迫切需要可动态与弹性等特点，以支援大量数据处理的计算模式。

2017-07-31

用于实时大数据处理的Lambda架构

这儿可以把Batch Layer看成是一个数据预处理的过程。

2017-07-31

考虑到这种前所未有的海量存储需求增长的预期，大型企业正在开始部署网络规模的架构：从而能够实现大规模的虚拟化、计算和存储功能。增加存储的灵活性网络规模的存储设计的一个基本特征是消除存储架构的瓶颈。一个单一入口点可能成为一个单点故障点，尤其是在云计算的存储需求方面。添加冗余的、昂贵的、高性能的组件，以改善这些瓶颈问题，是目前大多数服务提供商正在努力的方向，但这会非常迅速地增加成本和系统的复杂性。另一方面，一个横向扩展的网络规模系统设计能够使得在更便宜的、低能耗的硬件的所有节点之间分配数据。因为云供应商要比企业用户管理更多的用户、具有更高的性能要求，因此，其解决诸如数据瓶颈这样的性能问题的意义是相当重大的。虽然大多数企业用户的系统均要求很高的性能，但这些系统通常仅仅只有较少的用户，而这些用户可以通过本地网络直接访问他们的文件。此外，通常企业系统用户在访问时，会发送和保存相对低容量的文件，如文件和电子表格等，他们所使用的存储容量较少、也就降低了性能负载。而那些在企业环境之外使用云计算的用户会面临非常不同的情景。该系统正在同时被相当数量级的用户通过互联网访问，这无疑将互联网本身变成了一个性能瓶颈。云提供商的存储系统不仅必须扩展到每一位新增的用户，同时还必须跨所有用户确保总体性能。显然，平均来说，云用户的访问次数要比一般的企业用户更为频繁，而且他们会存储比企业用户大得多的文件、音乐、照片和视频。网络规模架构的设计则能够防止由这种传统的旧式存储设置所导致的瓶颈问题。不受硬件约束网络规模体系架构的一个重要的区别是：其完全不依赖于硬件设备。由于硬件故障是不可避免的，而传统的设备——存储硬件通常内置专有软件——包括多个昂贵的副本组件，以预测和预防故障。这些额外的硬件提取层在能源消耗方面会使用更高的成本，同时也增加了单一设备层的复杂性。因为较之商品化的服务器，每台设备的实际成本是相当高的。当企业开始研究如何扩展他们的数据中心时，成本费用估算往往就开始扶摇直上。避免这个问题的一种方法是通过使用软件定义的vNAS或在一个管理程序环境使用vSAN;二者均能够提供以网络规模速率构建服务器的方法。分布式模型与当前的集中式数据中心趋势不同，构建网络规模存储的最好方法是用一个分布式模型。这是因为现在有诸多的方法能够在软件层提高性能，以中和集中式数据存储方法的性能优势。由于用户是从世界各地不同地理位置访问云计算服务，服务提供商需要提供遍布世界各地的数据中心服务，以尽量减少加载时间。不过，确保全球同步的访问体验也会涉及到一些挑战。工作负载在企业所在地理区域的数据中心是活跃状态。这种情况造成了一个问题，因为存储在所有地点的所有数据都必须同步。从视图的架构来看，在存储层，而不是向上到应用程序层解决这些问题是相当重要的，否则其会变得更加困难和复杂。此外，管理全球的可用数据意味着在发生本地灾难事件的情况下，数据中心必须是弹性的。如停电事故，这会使本地服务器场脱机离线。如果一个地方的数据中心或服务器出现故障，全球数据中心必须迅速将数据传输到可用的服务器，以减少停机时间。虽然当然固然有很多解决这些问题的方法，但这些方法都是在应用程序层。试图在数据中心的基础设施的层次结构解决这些问题，而不是在存储层解决，会带来显著的高成本和复杂性等缺点。直接在存储层通过网络规模架构解决这些问题，则提供了显着的效率，时间和成本节约等方面的好处。建设未来大数据分析和移动化的到来无疑是预示着廉价的存储需求会不断增加的两大趋势。如果企业继续在他们的数据中心依靠昂贵的、呆板的设备，他们将被迫付出大额支出，发展足够的存储容量，以满足客户的需求。随着市场需求的变化，网络环境、企业的重点优先事项和预算也应随之进行相应的调整。一个广阔的、刚性的网络环境锁定外部供应商的配置会严重限制该企业灵活应对市场的需求，更谈不上积极根据预期调整能力了。网络规模的存储理念使各大企业得以建立“面向未来”的数据中心。由于硬件和软件的投资是彼此分开的，二者均可以调整到更好的，更合适的选择方案，以最低的成本满足市场需求。存储的未来较新的数据存储技术，如超融合基础设施和软件定义的存储预示了未来的需求：网络规模的架构。他们将允许企业能够规模化其庞大的计算环境，与虚拟化组件集成整合。网络规模化的存储设计，消除了硬件造成的瓶颈，提高了敏捷性和速度，也有利于全球数据的可用性，并提供更大的效率，带来了时间和成本的节约。考虑到数据的快速扩散和随之而来的存储需求的增加，网络规模的存储设计是合乎逻辑的选择。作者：何妍来源：51CTO

2017-07-31

android6.0动态权限处理<一>

activity, new String[]{Manifest.permission.READ_PHONE_STATE}, requestCode); } } } } 在下一部分将描述项目中实际处理的情况以及对比京东和淘宝的处理方案

2017-07-22

系统中异常公共处理模块 in spring boot

OmcException //自己写的异常包装类，主要用来处理业务异常 2 .

2017-07-12

做大数据必须了解的多种处理框架

本文将介绍大数据系统一个最基本的组件：处理框架。处理框架负责对系统中的数据进行计算，例如处理从非易失存储中读取的数据，或处理刚刚摄入到系统中的数据。

2017-07-09

人脸图像处理技术分析及相关行业应用

常规的人脸识别流程为人脸检测、特征提取、人脸识别，在特征提取前先对人脸图像进行预处理，能有效的提高最终的识别效率及准确度。

2017-07-02

《Storm实时数据处理》一1.1 简介

本节书摘来华章计算机《Storm实时数据处理》一书中的第1章，第1.1节，（澳）Quinton Anderson 著卢誉声译更多章节内容可以访问云栖社区“华章计算机”公众号查看。

2017-07-02

Spark大数据处理系列之Machine Learning

本文是《Spark大数据处理》系列的第四篇，其他三篇：Spark介绍、Saprk SQL和Spark Streaming。最近几年，机器学习、预测分析和数据科学主题得到了广泛的关注。

2017-07-02

《Storm实时数据处理》一2.1 简介

本节书摘来华章计算机《Storm实时数据处理》一书中的第2章，第2.1节，（澳）Quinton Anderson 著卢誉声译更多章节内容可以访问云栖社区“华章计算机”公众号查看。

2017-07-02

如何高效处理物联网中数据与消息

面临爆炸式增长，车联网业务平台问题重重服务于大量的客户、合作伙伴和生态链的其他企业，用户诉求来源复杂；需求变化快，不可控因素多；各种营销手段带来突发的业务访问；系统越来越复杂，模块越来越多；市场竞争剧烈，创新不断涌现；移动互联网规模比传统互联网大10倍，物联网的规模又要再扩大10倍，新时代才刚刚开始。行车辅助、汽车安全、智能交通、出行服务、生活娱乐等将成为车联网的主要发展方向。面临爆炸式增长，车联网的系统架构需要充分考虑，使性能能够水平、线性扩展，功能满足市场快速变化的需求。典型客户案例车联网在技术上具有相当高的门槛，要连接十万、百万量车甚至更多，用传统IT技术很难解决。阿里云在车联网领域具有成熟的解决方案和产品，每个细化领域的龙头企业都采用阿里巴巴的车联网解决方案，不受传统IT技术的局限，随着规模的扩大而水平扩展。新能源车领先企

2017-06-26

自然语言处理发展历程自我总结

https://blog.csdn.net/zergskj/article/details/72862480 自然语言处理(NLP)历史悠久，从上个世纪初，便有人开始提出自然语言相关的规律和假设，但本人阅读了若干自然语言相关的书籍后

2017-06-03

0基础搭建Hadoop大数据处理-编程

Hadoop是一个强大的并行框架，它允许任务在其分布式集群上并行处理。但是编写、调试Hadoop程序都有很大难度。

2017-05-16

MySQL生僻字插入失败的处理方法

real_name real_name varchar(255) CHARACTER SET utf8mb4DEFAULT '' COMMENT '姓名'; 如果是线上大表的话，可以使用pt-osc来处理

2017-05-11

0基础搭建Hadoop大数据处理-环境

被设计为一个独立运行的后台进程，它会建立一个处理请求的子进程或线程的池。

2017-05-07

自然预言处理及自定义情绪分析

当人工智能语言被用来理解人类语言时，我们称（这种技术）为“自然语言处理”（NLP）。大多数用来解析文本的NLP引擎都带有一项叫做“情绪分析”的功能。

2017-05-01

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更多资源

Nacos

Nacos /nɑ:kəʊs/ 是 Dynamic Naming and Configuration Service 的首字母简称，一个易于构建 AI Agent 应用的动态服务发现、配置管理和AI智能体管理平台。Nacos 致力于帮助您发现、配置和管理微服务及AI智能体应用。Nacos 提供了一组简单易用的特性集，帮助您快速实现动态服务发现、服务配置、服务元数据、流量管理。Nacos 帮助您更敏捷和容易地构建、交付和管理微服务平台。

Spring

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。

Sublime Text

Sublime Text具有漂亮的用户界面和强大的功能，例如代码缩略图，Python的插件，代码段等。还可自定义键绑定，菜单和工具栏。Sublime Text 的主要功能包括：拼写检查，书签，完整的 Python API ， Goto 功能，即时项目切换，多选择，多窗口等等。Sublime Text 是一个跨平台的编辑器，同时支持Windows、Linux、Mac OS X等操作系统。

WebStorm

WebStorm 是jetbrains公司旗下一款JavaScript 开发工具。目前已经被广大中国JS开发者誉为“Web前端开发神器”、“最强大的HTML5编辑器”、“最智能的JavaScript IDE”等。与IntelliJ IDEA同源，继承了IntelliJ IDEA强大的JS部分的功能。

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Spring

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