求教一个海量数据的存储设计方案

其他数据库开发 > MySQL [问题点数:100分]
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海量数据处理算法设计

部分、十道海量数据处理面试题1、海量日志数据,提取出某日访问百度次数最多的那个IP。此题,在我之前的篇文章算法里头有所提到,当时给出的方案是:IP的数目还是有限的,最多2^32,所以可以考虑使用hash将...

十道海量数据处理面试题与十方法大总结

第一部分、十道海量数据处理面试题  1、海量日志数据,提取出某日访问百度次数... 再详细介绍下此方案:首先是这一天,并且是访问百度的日志中的IP取出来,逐个写入到一个大文件中。注意到IP是32位的,最多有个2^3

现代IM系统中聊天消息的同步和存储方案探讨

本文原作者:木洛,阿里云高级技术专家,内容有删减和修订,感谢原作者。 1、前言 IM全称是『Instant Messaging』,中文名是即时通讯。在这个高度信息化的移动互联网...当然目前微信已经成长为一个生态型产品,但其...

技术干货:从零开始,教你设计一个百万级的消息推送系统

本文主要分享的是如何从零设计开发一个中大型推送系统,因限于篇幅,文中有些键技术只能一笔带过,建议有这方面兴趣的读者可以深入研究相关知识点,从而形成横向知识体系。 本文适合有一定开发、架构经验的后端...

如何选择即时通讯应用的数据传输格式

即时通讯应用(包括IM聊天应用、实时消息推送应用等)开发的前期技术选型时,关于数据传输格式的选择,在即时通讯开发者同行的眼里,是极富争议话题。精略分析一下,大概的原因在于: 可选择的协议或封装格式...

简述移动端IM开发的那些坑:架构设计、通信协议和客户端

有过移动端开发经历的开发者都深有体会:移动端IM的开发,与传统PC端IM有很大的不同,尤其无线网络的不可靠性、移动端硬件设备资源的有限性等问题,导致一个完整的移动端IM架构设计和实现都充满着大量的挑战。...

ML学习分享系列(2)_计算广告小窥[中]

原因很简单,作为一个资历尚浅的研究生,是没有资格对计算广告这样一个伟大的行业、领域和学科来评头论足的。之所以这么做,一是总结自己已掌握的知识,二是降低同学们的学习成本。本人能力有限,更缺乏实践经验,...

基于XEN的分布式虚拟块存储的研究

说明:这篇文章非常有借鉴意义!要非常深入去查一下资料!...他们需要建立一个规模极大的集群来服务他们的应用。据报道,世界互联网巨头Google 已经拥有超过40 万台服务器,而在国内,盛大、阿里巴

WebSocket详解():初步认识WebSocket技术

WebSocket详解():初步认识WebSocket技术   1、前言 HTML5规范在传统的web交互基础上为我们带来了众多的新特性,随着web技术被广泛用于web APP的开发,这些新特性得以推广和使用,而websocket作为...

UDP中一包的大小最大能多大

因为UDP数据传输的无连接特性,最简单的UDP数据传输就是一次数据交互一个UDP包搞定,这样就不用管分包问题(因为不像TCP,UDP传输时如果分包则是不能保证顺序的,这会带来很多问题)。所以你一次交互的数据如果太多...

新手入门篇就够:从零开发移动端IM(转载)

来源 http://www.52im.net/thread-464-1-1.html、前言IM发展至今,已是非常重要的互联网应用形态之,尤其移动互联网时代,它正以无与论比的优势降低了沟通成本和交流门槛,对各种应用形态产生了深远影响。...

P2P技术详解():NAT详解——详细原理、P2P简介

转载自:http://www.52im.net/thread-50-1-1.html这是篇...《P2P技术详解》系列文章➊ 本文是《P2P理论详解》系列文章中的第2篇,总目录如下:《P2P技术详解():NAT详解——详细原理、P2P简介》(本文)《P2P技...

有关“为何选择Netty”的11疑问及解答

Netty 是一个基于 JAVA NIO 类库的异步通信框架,它的架构特点是:异步非阻塞、基于事件驱动、高性能、高可靠性和高可定制性。2.使用 Netty 能够做什么?开发异步、非阻塞的 TCP 网络应用程序;开发异步、非阻塞的 ...

IM即使通讯 篇文章足够了

网址 :...IM发展至今,已是非常重要的互联网应用形态之,尤其移动互联网时代,它正以无与论比的优势降低了沟通成本和交流门槛,对各种应用形态产生了深远影响。做为IM...

我在CSDN参与的3000帖子

2:100分急求,随机输出十小写字母,但是,要求这十字母不相同 3:求Sn=a+aa+aaa+…+aaa…a(na)之值 4:数组题 望高手帮忙! 5:呵呵,来推荐一下我的网站,本站提供大量当今流行的免费的音乐和免费电影,...

新手入门篇就够:从零开发移动端IM

、前言 IM发展至今,已是非常重要的互联网应用形态之,尤其移动互联网时代,它正以无与论比的优势降低了沟通成本和交流门槛,对各种应用形态产生了深远影响。做为IM开发者或即将成为IM开发者的技术人员,IM的...

【原创】新手入门篇就够:从零开发移动端IM

、前言 IM发展至今,已是非常重要的互联网应用形态之,尤其移动互联网时代,它正以无与论比的优势降低了沟通成本和沟通代价,对各种应用形态产生了深远影响。 做为IM开发者或即将成为IM开发者的技术人员,IM的...

P2P技术详解():NAT详解——详细原理、P2P简介(转)

这是篇介绍NAT技术要点的精华文章,来自华3通信官方资料库,文中对NAT技术原理的介绍很全面也很权威,对网络应用的应用层开发人员而言有很高的参考价值。   《P2P技术详解》系列文章 ➊ 本文是...

015. P2P技术详解():NAT详解——详细原理、P2P简介

http://www.52im.net/thread-50-1-1.html这是篇...《P2P技术详解》系列文章➊ 本文是《P2P理论详解》系列文章中的第2篇,总目录如下:《P2P技术详解():NAT详解——详细原理、P2P简介》(本文)《P2P技术详解(...

ML学习分享系列3_计算广告小窥[下]要啥自行车!

原因很简单,作为一个资历尚浅的研究生,是没有资格对计算广告这样一个伟大的行业、领域和学科来评头论足的。之所以这么做,一是总结自己已掌握的知识,二是降低同学们的学习成本。本人能力有限,更缺乏实践经验,...

计算广告小窥[下]要啥自行车!

是总结自己已掌握的知识,二是降低同学们的学习成本。本人能力有限,更缺乏实践经验,文章内容多为书籍和论文的读后感,若有不当或者错误之处,还望各位同学指出,我定悉心求教。在此,向编写《计算广告》的刘鹏和...

最新Java JDK 8安装版(Windows 64位)

资源内容直接来自官网,没有添加任何其它额外内容;旨在便捷地获取最新版的Java JDK(避免因地域原因被限制访问,因网络原因无法稳定有效下载等情况) 友情链接:https://blog.csdn.net/jzycloud/article/details/114123530

2021年五一数学建模题目,带附录,全全

参赛选手亲自上传,保全

SpringCloud微架构

SpringCloud是现在热门的RPC开发框架,也是以后的RPC开发趋势。在本套课程之中将为读者详细的讲解分布式技术的发展历史、以及各种分布式开发优缺点,同时详细的分析了整个SpringCloud中所涉及到的技术点以及相关作用。 本课程将基于Rest服务、SpringSecurity访问进行讲解,详细的讲解了Eureka注册发现服务、Eureka-HA机制、服务部署处理、Ribbon负载均衡、Feign接口映射、Hystrix熔断处理、Zuul代理访问等SpringCloud核心内容。随后在基础内容的讲解基础上又为读者讲解了SpringCloudConfig、GITHUB服务配置、消息服务、服务监控等辅助内容。

垃圾分类数据集及代码

资源说明: 数据集主要包括6类图片:硬纸板、纸、塑料瓶、玻璃瓶、铜制品、不可回收垃圾 代码运行说明: 1、 安装运行项目所需的python模块,包括tensorflow | numpy | keras | cv2 2、 train.py用于训练垃圾分类模型,由于训练的数据量过于庞大,因此不一并上传 3、 predict.py用于预测垃圾的类别,首先运行predict.py,然后输入需要预测的文件路径,即可得到结果。

大唐杯资料+题库(移动通信)

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“互联网+”大学生创新创业大赛项目计划书

填 写 说 明 1.封面上“项目编号”一栏由秘书组编写; 2.项目名称力求简洁、明确,每个项目限报一名负责人; 3.请逐项认真填写; 4.本次大赛必须以团队形式报名参赛,每个团队成员不能少于 3人(包括项目负责人在内); 5.请将撰写完成后的项目计划书按规定时间提交。

matlab神经网络30个案例分析

【目录】- MATLAB神经网络30个案例分析(开发实例系列图书) 第1章 BP神经网络的数据分类——语音特征信号分类1 本案例选取了民歌、古筝、摇滚和流行四类不同音乐,用BP神经网络实现对这四类音乐的有效分类。 第2章 BP神经网络的非线性系统建模——非线性函数拟合11 本章拟合的非线性函数为y=x21+x22。 第3章 遗传算法优化BP神经网络——非线性函数拟合21 根据遗传算法和BP神经网络理论,在MATLAB软件中编程实现基于遗传算法优化的BP神经网络非线性系统拟合算法。 第4章 神经网络遗传算法函数极值寻优——非线性函数极值寻优36 对于未知的非线性函数,仅通过函数的输入输出数据难以准确寻找函数极值。这类问题可以通过神经网络结合遗传算法求解,利用神经网络的非线性拟合能力和遗传算法的非线性寻优能力寻找函数极值。 第5章 基于BP_Adaboost的强分类器设计——公司财务预警建模45 BP_Adaboost模型即把BP神经网络作为弱分类器,反复训练BP神经网络预测样本输出,通过Adaboost算法得到多个BP神经网络弱分类器组成的强分类器。 第6章 PID神经元网络解耦控制算法——多变量系统控制54 根据PID神经元网络控制器原理,在MATLAB中编程实现PID神经元网络控制多变量耦合系统。 第7章 RBF网络的回归——非线性函数回归的实现65 本例用RBF网络拟合未知函数,预先设定一个非线性函数,如式y=20+x21-10cos(2πx1)+x22-10cos(2πx2)所示,假定函数解析式不清楚的情况下,随机产生x1,x2和由这两个变量按上式得出的y。将x1,x2作为RBF网络的输入数据,将y作为RBF网络的输出数据,分别建立近似和精确RBF网络进行回归分析,并评价网络拟合效果。 第8章 GRNN的数据预测——基于广义回归神经网络的货运量预测73 根据货运量影响因素的分析,分别取国内生产总值(GDP),工业总产值,铁路运输线路长度,复线里程比重,公路运输线路长度,等级公路比重,铁路货车数量和民用载货汽车数量8项指标因素作为网络输入,以货运总量,铁路货运量和公路货运量3项指标因素作为网络输出,构建GRNN,由于训练数据较少,采取交叉验证方法训练GRNN神经网络,并用循环找出最佳的SPREAD。 第9章 离散Hopfield神经网络的联想记忆——数字识别81 根据Hopfield神经网络相关知识,设计一个具有联想记忆功能的离散型Hopfield神经网络。要求该网络可以正确地识别0~9这10个数字,当数字被一定的噪声干扰后,仍具有较好的识别效果。 第10章 离散Hopfield神经网络的分类——高校科研能力评价90 某机构对20所高校的科研能力进行了调研和评价,试根据调研结果中较为重要的11个评价指标的数据,并结合离散Hopfield神经网络的联想记忆能力,建立离散Hopfield高校科研能力评价模型。 第11章 连续Hopfield神经网络的优化——旅行商问题优化计算100 现对于一个城市数量为10的TSP问题,要求设计一个可以对其进行组合优化的连续型Hopfield神经网络模型,利用该模型可以快速地找到最优(或近似最优)的一条路线。 第12章 SVM的数据分类预测——意大利葡萄酒种类识别112 将这178个样本的50%做为训练集,另50%做为测试集,用训练集对SVM进行训练可以得到分类模型,再用得到的模型对测试集进行类别标签预测。 第13章 SVM的参数优化——如何更好的提升分类器的性能122 本章要解决的问题就是仅仅利用训练集找到分类的最佳参数,不但能够高准确率的预测训练集而且要合理的预测测试集,使得测试集的分类准确率也维持在一个较高水平,即使得得到的SVM分类器的学习能力和推广能力保持一个平衡,避免过学习和欠学习状况发生。 第14章 SVM的回归预测分析——上证指数开盘指数预测133 对上证指数从1990.12.20-2009.08.19每日的开盘数进行回归分析。 第15章 SVM的信息粒化时序回归预测——上证指数开盘指数变化趋势和变化空间预测141 在这个案例里面我们将利用SVM对进行模糊信息粒化后的上证每日的开盘指数进行变化趋势和变化空间的预测。 若您对此书内容有任何疑问,可以凭在线交流卡登录中文论坛与作者交流。 第16章 自组织竞争网络在模式分类中的应用——患者癌症发病预测153 本案例中给出了一个含有60个个体基因表达水平的样本。每个样本中测量了114个基因特征,其中前20个样本是癌症病人的基因表达水平的样本(其中还可能有子类), 中间的20个样本是正常人的基因表达信息样本, 余下的20个样本是待检测的样本(未知它们是否正常)。以下将设法找出癌症与正常样本在基因表达水平上的区别,建立竞争网络模型去预测待检测样本是癌症还是正常样本。 第17章SOM神经网络的数据分类——柴油机故障诊断159 本案例中给出了一个含有8个故障样本的数据集。每个故障样本中有8个特征,分别是前面提及过的:最大压力(P1)、次最大压力(P2)、波形幅度(P3)、上升沿宽度(P4)、波形宽度(P5)、最大余波的宽度(P6)、波形的面积(P7)、起喷压力(P8),使用SOM网络进行故障诊断。 第18章Elman神经网络的数据预测——电力负荷预测模型研究170 根据负荷的历史数据,选定反馈神经网络的输入、输出节点,来反映电力系统负荷运行的内在规律,从而达到预测未来时段负荷的目的。 第19章 概率神经网络的分类预测——基于PNN的变压器故障诊断176 本案例在对油中溶解气体分析法进行深入分析后,以改良三比值法为基础,建立基于概率神经网络的故障诊断模型。 第20章 神经网络变量筛选——基于BP的神经网络变量筛选183 本例将结合BP神经网络应用平均影响值(MIV,Mean Impact Value)方法来说明如何使用神经网络来筛选变量,找到对结果有较大影响的输入项,继而实现使用神经网络进行变量筛选。 第21章 LVQ神经网络的分类——乳腺肿瘤诊断188 威斯康星大学医学院经过多年的收集和整理,建立了一个乳腺肿瘤病灶组织的细胞核显微图像数据库。数据库中包含了细胞核图像的10个量化特征(细胞核半径、质地、周长、面积、光滑性、紧密度、凹陷度、凹陷点数、对称度、断裂度),这些特征与肿瘤的性质有密切的关系。因此,需要建立一个确定的模型来描述数据库中各个量化特征与肿瘤性质的关系,从而可以根据细胞核显微图像的量化特征诊断乳腺肿瘤是良性还是恶性。 第22章 LVQ神经网络的预测——人脸朝向识别198 现采集到一组人脸朝向不同角度时的图像,图像来自不同的10个人,每人5幅图像,人脸的朝向分别为:左方、左前方、前方、右前方和右方。试创建一个LVQ神经网络,对任意给出的人脸图像进行朝向预测和识别。 第23章 小波神经网络的时间序列预测——短时交通流量预测208 根据小波神经网络原理在MATLAB环境中编程实现基于小波神经网络的短时交通流量预测。 第24章 模糊神经网络的预测算法——嘉陵江水质评价218 根据模糊神经网络原理,在MATLAB中编程实现基于模糊神经网络的水质评价算法。 第25章 广义神经网络的聚类算法——网络入侵聚类229 模糊聚类虽然能够对数据聚类挖掘,但是由于网络入侵特征数据维数较多,不同入侵类别间的数据差别较小,不少入侵模式不能被准确分类。本案例采用结合模糊聚类和广义神经网络回归的聚类算法对入侵数据进行分类。 第26章 粒子群优化算法的寻优算法——非线性函数极值寻优236 根据PSO算法原理,在MATLAB中编程实现基于PSO算法的函数极值寻优算法。 第27章 遗传算法优化计算——建模自变量降维243 在第21章中,建立模型时选用的每个样本(即病例)数据包括10个量化特征(细胞核半径、质地、周长、面积、光滑性、紧密度、凹陷度、凹陷点数、对称度、断裂度)的平均值、10个量化特征的标准差和10个量化特征的最坏值(各特征的3个最大数据的平均值)共30个数据。明显,这30个输入自变量相互之间存在一定的关系,并非相互独立的,因此,为了缩短建模时间、提高建模精度,有必要将30个输入自变量中起主要影响因素的自变量筛选出来参与最终的建模。 第28章 基于灰色神经网络的预测算法研究——订单需求预测258 根据灰色神经网络原理,在MATLAB中编程实现基于灰色神经网络的订单需求预测。 第29章 基于Kohonen网络的聚类算法——网络入侵聚类268 根据Kohonen网络原理,在MATLAB软件中编程实现基于Kohonen网络的网络入侵分类算法。 第30章 神经网络GUI的实现——基于GUI的神经网络拟合、模式识别、聚类277 为了便于使用MATLAB编程的新用户,快速地利用神经网络解决实际问题,MATLAB提供了一个基于神经网络工具箱的图形用户界面。考虑到图形用户界面带来的方便和神经网络在数据拟合、模式识别、聚类各个领域的应用,MATLAB R2009a提供了三种神经网络拟合工具箱(拟合工具箱/模式识别工具箱/聚类工具箱)。

Microsoft Visual C++ 2015-2019 运行库合集,包含32位64位

Microsoft Visual C++ 2015-2019 运行库合集,32位64位都有,解决缺失dll包问题。

从零基础开始用Python处理Excel数据.pdf

首先学习Python的基础知识,然后使用Python来控制Excel,做数据处理。 Excel使用者、Python爱好者、数据处理人员、办公人员等 第1章 python基础 1.1 什么是python? 1.2 为什么要学习用Python处理Excel表格? 1.3 手把手教你安装python程序 1.3.1 下载python 1.3.2 安装python 1.3.3 验证是否安装成功 1.4 安装Python集成开发工具PyCharm 1.4.1 下载 1.4.2 安装 1.5 Python的输入与输出

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