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POJ 1053 Integer Inquiry (大数加法,还是Java大法好)
所属栏目：[大数据] 日期：2021-03-15 热度：178
Integer Inquiry Time Limit: ?1000MS ? Memory Limit: ?10000K Total Submissions: ?32674 ? Accepted: ?12789 Description One of the first users of BIT's new supercomputer was Chip Diller. He extended his exploration of powers of 3 to go from 0[详细]
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在数据分析、挖掘方面，好书推荐
所属栏目：[大数据] 日期：2021-03-15 热度：89
入门读物： 深入浅出数据分析 (豆瓣)?这书挺简单的，基本的内容都涉及了，说得也比较清楚，最后谈到了R是大加分。难易程度：非常易。 啤酒与尿布 (豆瓣)?通过案例来说事情，而且是最经典的例子。难易程度：非常易。 数据之美 (豆瓣)?一本介绍性的书籍，每章[详细]
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HDU 1042 N! (大数阶乘,紫书上的方法超时!!还是Java大法好!!)
所属栏目：[大数据] 日期：2021-03-15 热度：114
N! Time Limit: 10000/5000 MS (Java/Others)????Memory Limit: 262144/262144 K (Java/Others) Total Submission(s): 73270????Accepted Submission(s): 21210 Problem Description Given an integer N(0 ≤ N ≤ 10000),your task is to calculate N! ? In[详细]
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Bi-shoe and Phi-shoe（欧拉函数变形）
所属栏目：[大数据] 日期：2021-03-15 热度：54
Bi-shoe and Phi-shoe Time Limit: 2000 MS????? Memory Limit: 32768 KB????? 64bit IO Format: %lld %llu Submit? Status? Practice? LightOJ 1370 Description Bamboo Pole-vault is a massively popular sport in Xzhiland. And Master Phi-shoe is a ve[详细]
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BI Automation Framework
所属栏目：[大数据] 日期：2021-03-15 热度：116
com.oracle.biqa.framework.webdriver. WebAutomation (接口类) Selenium.WebElement.WebElement(String xpath_obj) //获得页面元素 void setObject(String xpath_obj) //设置button void setObject(String xpath_obj,String value) //输入input void setObj[详细]
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POJ 1001 Exponentiation(大数幂,还是Java大发好!需调用多个方法
所属栏目：[大数据] 日期：2021-03-15 热度：71
Exponentiation Time Limit: ?500MS ? Memory Limit: ?10000K Total Submissions: ?156303 ? Accepted: ?38063 Description Problems involving the computation of exact values of very large magnitude and precision are common. For example,the comput[详细]
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【邀请函】2016永洪科技大数据分析沙龙——济南站
所属栏目：[大数据] 日期：2021-03-15 热度：150
报道大数据企业： 大数据产品、大数据方案、 ? 大数据人物 分享大数据干货： 大数据书籍、大数据报告、 大数据视频 本文由永洪BI投稿。欢迎更多优质原创文章投稿给大数据人：289585305@qq.com 前言： 大数据人 作为此次大数据分析沙龙活动协办方，将对此处活[详细]
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怎样挖掘用户需求
所属栏目：[大数据] 日期：2021-03-15 热度：75
需求分析在数据库生命周期中至关重要，通常也是涉及人员最多的步骤。数据库设计师在这个阶段必须走访最终用户，与他们进行访谈，从而确定用户想在系 统中存储什么数据以及想怎样使用这些数据。 我们将需求分析分为两个步骤：1.理解用户需求；2.提取业务规则[详细]
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非二元属性的关联规则挖掘和关联规则的评价
所属栏目：[大数据] 日期：2021-03-14 热度：114
===================================================================== ? 《机器学习实战》系列博客是博主阅读《机器学习实战》这本书的笔记也包含一些其他python实现的机器学习算法 ? ? github 源码同步：https://github.com/Thinkgamer/Machine-Learnin[详细]
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bzoj4542【HNOI2016】大数
所属栏目：[大数据] 日期：2021-03-14 热度：98
4542: [Hnoi2016]大数 Time Limit:? 20 Sec?? Memory Limit:? 128 MB Submit:? 801?? Solved:? 282 [ Submit][ Status][ Discuss] Description 小 B 有一个很大的数 S，长度达到了 N 位；这个数可以看成是一个串，它可能有前导 0，例如00009312345 。小B还有[详细]
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What is EFF in BI
所属栏目：[大数据] 日期：2021-03-14 热度：112
Flexfields Series: Extensible Flexfields (EFF) Explained Overview Introduced with Fusion Applications,Extensible Flexfields (EFF) extend the functionality ofDynamic Flexfields (DFF) by adding features that expand on their scale and scope.[详细]
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BI解决方案分享：地产BI数据分析系统的建设
所属栏目：[大数据] 日期：2021-03-14 热度：120
? ? ? ?近几年中国地产行业发展迅猛，行业整合已成大势所趋，逐步由区域开发转变为集团化的跨地区综合开发商。然而，对于处在超常规速度发展的房地产企业来说，其面临的挑战也是超常规的。企业要在有限的资金和人力条件下，同一时间，对全国区域范围内的多个[详细]
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干货丨初学者必看的大数据分析实用贴士
所属栏目：[大数据] 日期：2021-03-14 热度：169
选自：DZone 编译：数据观-赵杏 来源：数据观（公众号：cbdioreview） 作者：Marleen Anderson，是提供IT支持服务和IT培训的澳大利亚公司Saxons中团队的成员，是一名伟大的对企业家精神有极大兴趣的技术痴迷者。 数据分析是目前市场中的一个主要力量，理解消[详细]
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新一代大数据处理引擎 Apache Flink
所属栏目：[大数据] 日期：2021-03-14 热度：125
大数据计算引擎的发展 这几年大数据的飞速发展，出现了很多热门的开源社区，其中著名的有 Hadoop、Storm，以及后来的 Spark，他们都有着各自专注的应用场景。Spark 掀开了内存计算的先河，也以内存为赌注，赢得了内存计算的飞速发展。Spark 的火热或多或少的[详细]
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《hadoop进阶》PeopleRank从社交关系中挖掘价值用户
所属栏目：[大数据] 日期：2021-03-11 热度：104
转载请注明出处： 转载自? Thinkgamer的CSDN博客： blog.csdn.net/gamer_gyt 代码下载地址：点击查看 1：PageRank 与 PeopleRank 2：需求分析：挖掘CSDN博客的价值用户 3：算法模型：PeopleRank算法 4：架构设计：从数据准备到PR算法的MR化 5：程序开发：had[详细]
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XTU 1247 Robb#39;s Problem
所属栏目：[大数据] 日期：2021-03-11 热度：177
Robb’s Problem [ Submit Code ] [ Top 20 Runs ] Acceteped : 48 ? Submit : 335 Time Limit : 1000 MS ? Memory Limit : 65536 KB ? Description Robb’s Problem 题目描述 Robb想知道阶乘 n ! 第 m 位数码是什么？ 输入 第一行是一个整数 T , ( 1 ≤ T[详细]
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基因数据处理38之dbSnpId到omimId的映射表
所属栏目：[大数据] 日期：2021-03-11 热度：146
1.下载： 首先收到【2】，来源是【2】 【1】中有描述： You can also get those SNPs with an OMIM ID number by downloading from the dbSNP FTP site: the OmimVarLocusIdSNP table contains the information you need for your organisim of interest (hu[详细]
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基因数据处理39之mango安装记录
所属栏目：[大数据] 日期：2021-03-11 热度：101
更多代码请见：https://github.com/xubo245/AdamLearning 1解释 mango安装记录 mango主要是在adam上实现 可视化平台 A scalable genome browser 2.代码： git clone https: //github.com/bigdatagenomics/mango.git cd mangomvn clean package -DskipTests[详细]
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基因数据处理41之mango使用失败
所属栏目：[大数据] 日期：2021-03-11 热度：58
hadoop@Master:~/xubo/tools/adam- 2.10 - 0.19 -git/bin$ mango-submit /xubo/mango/snap/datatest .fa .adam -read_files /xubo/mango/snap/datatest2 .sort .bam .adam -var_files /xubo/mango/snap/datatest2 .flt .vcf .adam -feat_file /xubo/mango/sn[详细]
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51NOD 1116 K进制下的大数(字符串取模 + 枚举)
所属栏目：[大数据] 日期：2021-03-11 热度：142
传送门 1116 K进制下的大数 基准时间限制：1 秒 空间限制：131072 KB 分值: 20 难度：3级算法题 收藏 关注 有一个字符串S，记录了一个大数，但不知这个大数是多少进制的，只知道这个数在K进制下是K - 1的倍数。现在由你来求出这个最小的进制K。 例如：给出的[详细]
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poj3181 Dollar Dayz (DP+大数)
所属栏目：[大数据] 日期：2021-03-11 热度：87
Dollar Dayz Crawling in process... Crawling failed Time Limit: 1000 MS???? Memory Limit: 65536 KB???? 64bit IO Format: %I64d %I64u Submit Status Practice POJ 3181 Appoint description: System Crawler (2016-05-27) Description Farmer John goe[详细]
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基因数据处理40之bedtools的安装和使用
所属栏目：[大数据] 日期：2021-03-11 热度：156
1.下载： git clone https: //github.com/arq5x/bedtools.git 2.编译： make 3.配置： cp * /usr/local /bin/ 4.运行： bam变成bed hadoop @Master :~/xubo/data/snap $ bamToBed -i datatest.sorted.bam datatest.sorted.bed 查看： hadoop @Master :~/xubo[详细]
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基因数据处理42之mango问题_seqdict.avro不存在解决
所属栏目：[大数据] 日期：2021-03-11 热度：60
参考【1】中问题解决 问题分析：这是新版本的问题：adam0.19.1目前在maven中心仓库没有 解决办法： package org.gcdss.test import java.io.File import java.nio.file.Files import org.apache.parquet.hadoop.metadata.CompressionCodecName import org.ap[详细]
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基因数据处理43之mango之503错误
所属栏目：[大数据] 日期：2021-03-11 热度：113
HTTP ERROR : 503 Problem accessing /. Reason : Service Unavailable Powered by Jetty :// 更详细请见： https://github.com/bigdatagenomics/mango/issues/181[详细]
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推荐系统技术之文本相似性计算（三）
所属栏目：[大数据] 日期：2021-03-10 热度：163
今天这篇也比较长，但中间有部分是代码，7，8，9最后三节的信息我认为较为有用。 前面说了两篇了，推荐系统技术之文本相似性计算（一）和推荐系统技术 --- 文本相似性计算（二）分别介绍了 TFIDF 和向量空间的相关东西，然后介绍了 主题模型 ，这一篇我们就[详细]
