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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

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零起点Python大数据与量化交易 （何海群著） pdf_Python教程

资源名称：零起点 大数据与量化交易 何海群著 第 章 从故事开始学量化 第 章 常用量化技术指标与框架 第 章 金融数据采集整理 第 章 案例汇编 第 章 整体架构 第 章 模块详解与实盘数据 第 章 量化策略库 第 章 海龟策略与自定义扩展 第 章 函数库与策略开发 第 章 扩展与未来 资源截图：

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大数据大创新-阿里巴巴云上数据中台之道

资源名称：大数据大创新 阿里巴巴云上数据中台之道 内容简介： 在 集团内，数据人员面临的现实情况是：集团数据存储已经达到 级别，部分单张表每天的数据记录数高达几千亿条；在 年 双 购物狂欢节 的 小时中，支付金额达到了 亿元人民币，支付峰值高达 万笔 秒，下单峰值达 万笔 秒，媒体直播大屏处理的总数据量高达百亿级别且所有数据都需要做到实时、准确地对外披露 巨大的信息量给数据采集、存储和计算都带来了极大的挑战。《大数据之路 大数据实践》就是在此背景下完成的。本书中讲到的 大数据系统架构，就是为了满足不断变化

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大数据时代的算法：机器学习、人工智能及其典型实例

资源名称：大数据时代的算法：机器学习、人工智能及其典型实例 内容简介： 《大数据时代的算法：机器学习、人工智能及其典型实例》介绍在互联网行业中经常涉及的算法，包括排序算法、查找算法、资源分配算法、路径分析算法、相似度分析算法，以及与机器学习相关的算法，包括数据分类算法、聚类算法、预测与估算算法、决策算法、关联规则分析算法及推荐算法。《大数据时代的算法：机器学习、人工智能及其典型实例》涉及的相关算法均为解决实际问题中的主流算法，对于工作和学习都有实际参考意义。 《大数据时代的算法：机器学习、人工智能及其典型

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BIG DATA大数据系统构建：可扩展实时数据系统构建原理与最佳实践

资源名称： 大数据系统构建：可扩展实时数据系统构建原理与最佳实践 内容简介： 随着社交网络、网络分析和智能型电子商务的兴起，传统的数据库系统显然已无法满足海量数据的管理需求。 作为一种新的处理模式，大数据系统应运而生，它使用多台机器并行工作，能够对海量数据进行存储、处理、分析，进而帮助用户从中提取对优化流程、实现高增长率的有用信息，做更为精准有效的决策。 但不可忽略的是，它也引入了大多数开发者并不熟悉的、困扰传统架构的复杂性问题。 本书将教你充分利用集群硬件优势的 架构，以及专门用来捕获和分析网络规模数据

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Python+Spark 2.0+Hadoop机器学习与大数据实战

资源名称： 机器学习与大数据实战 内容简介： 本书从浅显易懂的 大数据和机器学习 原理说明入手，讲述大数据和机器学习的基本概念，如分类、分析、训练、建模、预测、机器学习（推荐引擎）、机器学习（二元分类）、机器学习（多元分类）、机器学习（回归分析）和数据可视化应用等。书中不仅加入了新近的大数据技术，还丰富了 机器学习 内容。 为降低读者学习大数据技术的门槛，书中提供了丰富的上机实践操作和范例程序详解，展示了如何在单机 系统上通过 虚拟机安装多机 虚拟机，如何建立 集群，再建立 开发环境。书中介绍搭建的上机实

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Storm实战:构建大数据实时计算 带书签 完整PDF

资源名称： 实战 构建大数据实时计算 带书签 完整 第 章 基础 能做什么 特性 其他流计算系统 应用模式第 章 初体验 本地环境搭建 集群第 章 构建 基本概念 构建 小结第 章 的并行度 并行元素 配置并行度 一个运行中 的例子 如何更新运行中的 的并行度第 章 消息的可靠处理 简介 理解消息被完整处理 消息的生命周期 可靠相关的 高效地实现 选择合适的可靠性级别 集群的各级容错 小结第 章 一致性事务 简单设计一：强顺序流 简单设计二：强顺序 流 的原理 第 章 总体概述 本地模式 远程模式 一个复

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大数据存储—MongoDB实战指南_数据库教程

资源名称：大数据存储 实战指南 资源截图：

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云计算中的大数据技术与应用（陆平等著）完整

资源名称：云计算中的大数据技术与应用 陆平等著 完整 第 章绪论 从云计算到大数据 大数据的定义与特征 海量 多样性 速度 价值 大数据的技术体系 数据采集 数据存储 数据处理 数据挖掘 数据可视化展示 大数据隐私安全 小结 第 章大数据存储 非结构化数据 分布式文件系统 对象存储系统 （半）结构化数据 数据库系统 分析型数据库系统 第 章大数据处理 概述 离线数据处理 （ ） 实时数据处理 第 章大数据挖掘 并行数据挖掘 概述 系统架构 关键技术 搜索引擎技术 概述 系统架构 关键技术 推荐引擎技术 概

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实时大数据分析 基于Storm Spark技术的实时应用 中文PDF

资源名称：实时大数据分析 基于 技术的实时应用 中文 第 章 大数据技术前景及分析平台 大数据的概念 大数据的维度范式 大数据生态系统 大数据基础设施 大数据生态系统组件 构建业务解决方案 数据集处理 解决方案实施 呈现 分布式批处理 分布式数据库（ ） 数据库的优势 选择 数据库 实时处理 电信或移动通信场景 运输和物流 互联的车辆 金融部门 本章小结 第 章 熟悉 概述 的发展 的抽象概念 流 拓扑 任务 工作者 的架构及其组件 集群 集群 如何以及何时使用 的内部特性 的并行性 的内部消息处理 本章

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