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视觉大数据基础与应用

资源名称:视觉大数据基础与应用 内容简介: 《视觉大数据基础与应用》是视频大数据处理领域的著作。为使读者全面了解海量视频分析与搜索的基础知识及应用方法,本书首先介绍海量视频概论、海量视频模型、海量视频管理和海量视频分析等相关基础知识,然后具体阐述面向大数据的大规模人脸搜索系统、面向高清卡口的车辆车牌与车标等信息搜索系统、暴力行为检测系统、可疑行为检测系统、海量视频摘要系统和海量视频管控平台等典型的海量视频分析与搜索实例,并将海量视频分析与搜索领域的新技术和新成果贯穿于全文的描述之中。 《视觉大数据基础与应

云计算-概念、技术与架构

资源名称:云计算 概念、技术与架构 内容简介: 《概念、技术与架构》涉及云计算领域的各个方面,涵盖了很多基本概念,共包含五个部分,第一部分到第四部分主要涵盖了云计算基础、云计算机制、云计算架构以及云计算使用等内容,以云计算起源为出发点,介绍了云计算领域的基本概念。第五部分即附录给出了案例研究结论,介绍了工业标准组织、云计算机制与特性之间的对应关系、数据中心设施、云计算新兴技术,并给出了云提供合同和云商业案例模板。 资源目录: 出版者的话 译者序 推荐语 序 致谢 关于作者 关于序贡献者 关于贡献者 第 章

CloudStack入门指南

资源名称: 入门指南 内容简介: 本书是国内第一本系统介绍 的专业书籍。   本书从历史发展、架构设计、安装配置、基本功能、开发入门等角度对 进行了全面的介绍。作为云计算 平台,尽管 的安装非常简单,但其规划和安装对保证 系统稳定运行而言至关重要,很多用户正是在此部分遇到了大量问题,所以本书在安装部分下了较大笔墨,规划了一个简单、通用的场景,并对实际配置过程进行了详细介绍。   本书以深入浅出的方式介绍了 ,能够为计划使用 将现有 设施迁移到云上的公司、数据中心及系统集成行业的相关人员进行系统选型和对比提

让云落地 云计算服务模式(SAAS、PAAS和IAAS)设计决策

资源名称:让云落地 云计算服务模式 、 和 设计决策 内容简介: 云计算落地已成事实。从前几年的概念普及,到如今越来越多的企业将业务迁移至云上,云计算正在改变整个社会的信息资源使用观念和方式。云计算还在不断成长,技术细节也在不断变化之中。对于使用者而言,能够基于自身的业务、技术和组织需求等各方面情况,选择正确的云服务模式,是成功使用云计算最关键的技术决策之一。 《让云落地:云计算服务模式( 、 和 )设计决策》共有 章,作者有意避开了那些与产品或供应商相关的细节,侧重于架构师及架构涉及各方应当解决的各种挑

spark graphX实战

资源名称: 实战 内容简介: 《 实战》是一本 入门书籍。前 章为基础内容,即使读者对 、 、 不熟悉,也能快速上手;后 章为图计算进阶,主要是图算法和机器学习算法的相关内容。专门讲图计算的书很少,《 实战》在第 、 、 章介绍了图的基础知识、 基础知识、 内置的图算法。第 章到第 章,主要介绍了 之外的图算法、机器学习、图工具、 监控和优化、 的能力增强等实用技能。第 章和第 章主要介绍性能调优和监控,主要面向生产环境,有不少可以借鉴的技巧。 《 实战》面向对图计算感兴趣的读者,旨在帮助读者掌握 的相关

Hadoop 2.X HDFS源码剖析

资源名称: 源码剖析 内容简介: 《 源码剖析》以 源码为基础,深入剖析了 中各个模块的实现细节,包括 框架实现、 实现、 实现以及 客户端实现等。《 源码剖析》一共有 章,其中第 章从总体上介绍了 的组件、概念以及典型的流程,同时详细介绍了 各个组件间 接口的定义。第 章介绍了 框架的实现, 是 各个组件间通信所依赖的底层框架,可以理解为 的神经系统。第 章分别介绍了 、 以及 客户端这三个组件的实现细节,同时穿插介绍了 的新特性,例如 、 等。 阅读《 源码剖析》可以帮助读者从架构设计与源码实现角度了

大數據分析Excel Power BI全方位應用

资源名称:大數據分析 全方位應用 内容简介: 隨著電腦技術的發展,資料存儲量呈現倍增成長,以資料採礦為核心的 顯然成為 和其他行業的必爭之地,同時市場潮流 讓巨量資料分析變得更重要,商業智慧也順理成章成為企業注重的一環,專業的分析人員更是市場人才寵兒。 基於此利基 實現在數據分析與商業智慧分析領域,達到方便且有效率的作業模式。使用 可迅速完成以往只有透過專業商業智慧工具或花費大量時間才能完成的任務,它同時提供蒐集合併清理內外部資料來源功能 、精華版 工具 、視覺化分析資料探索 與 / 地圖資訊分析 ,協助

大数据分析:方法与应用

资源名称:大数据分析:方法与应用 内容简介: 本书介绍数据挖掘、统计学习和模式识别中与大数据分析相关的理论、方法及工具。理论学习的目标是使学生掌握复杂数据的分析与建模;方法学习的目标是使学生能够按照实证研究的规范和数据挖掘的步骤进行大数据研发,工具学习的目标是使学生熟练掌握一种数据分析的语言。本书内容由 章构成:大数据分析概述,数据挖掘流程,有指导的学习,无指导的学习,贝叶斯分类和因果学习,高维回归及变量选择,图模型,客户关系管理、社会网络分析、自然语言模型和文本挖掘。 本书可用做统计学、管理学、计算机科