之前简单介绍过多维数据集(Cube)的结构. 原来计划将Cube结构这部分内容打散,在实验中穿插讲解, 考虑到结构之间不同的部分都有联系,如果打散了将反而不好理解,还是直接一次性全部讲完. 本篇我们将详解Cube结构, 介绍Cube结构的每个部分,让大家对Cube结构能有总体的把握. 由于多维数据集的结构和MDX有很强的联系, 因此会有部分内容涉及到MDX,大家只要大概能看懂就行了,后续会有专门的MDX 专题. 文章提纲 概述 度量值和度量值组 维度 总结 概述 SQL Server Analy…

不多说,直接上干货! 为什么要写这么一篇博文呢? 是因为啊,对于Hue不同版本之间,其实,差异还是相对来说有点大的,具体,大家在使用的时候亲身体会就知道了,比如一些提示和界面. 安装Hue后的一些功能的问题解决干货总结(博主推荐) 全网最详细的大数据集群环境下如何正确安装并配置多个不同版本的Cloudera Hue(图文详解) 都是安装在/opt/modules下 [kfk@bigdata-pro01 modules]$ pwd /opt/modules [kfk@bigdata-pro01 m…

不多说,直接上干货! 为什么要写这么一篇博文呢? 是因为啊,对于Hue不同版本之间,其实,差异还是相对来说有点大的,具体,大家在使用的时候亲身体会就知道了,比如一些提示和界面. 全网最详细的大数据集群环境下多个不同版本的Cloudera Hue之间的界面对比(图文详解) 下载版本: cdh版本 http://archive-primary.cloudera.com/cdh5/cdh/5/ 假设,我已经安装了如下的一个Hue版本 CDH版本大数据集群下搭建Hue(hadoop-2.6.0-cdh5…

不多说,直接上干货! 写在前面的话 (1) 最近一段时间,因担任我团队实验室的大数据环境集群真实物理机器工作,至此,本人秉持负责.认真和细心的态度,先分别在虚拟机上模拟搭建ambari(基于CentOS6.5版本)和cloudermanager(基于CentOS6.5或Ubuntu14.04版本). (2)  大数据集群范围包括3节点和4节点.本人都尝试过. (3)  安装搭建包括离线和在线.本人都尝试过 (4)  版本包括自定义指定和官方最新版本搭建.本人都尝试过. (5) 大数据集群节点的增…

第一步: Cloudera Manager安装之Cloudera Manager安装前准备(Ubuntu14.04)(一) 第二步: Cloudera Manager安装之时间服务器和时间客户端(Ubuntu14.04)(二) 第三步: Cloudera Manager安装之Cloudera Manager 5.6.X安装(tar方式.rpm方式和yum方式) (Ubuntu14.04) (三) 第四步: Cloudera Manager安装之利用parcels方式安装单节点集群(包含最新稳定版…

写在前面的话 (1) 最近一段时间,因担任我团队实验室的大数据环境集群真实物理机器工作,至此,本人秉持负责.认真和细心的态度,先分别在虚拟机上模拟搭建ambari(基于CentOS6.5版本)和cloudermanager(基于CentOS6.5或Ubuntu14.04版本). (2)  大数据集群范围包括3节点和4节点.本人都尝试过. (3)  安装搭建包括离线和在线.本人都尝试过 (4)  版本包括自定义指定和官方最新版本搭建.本人都尝试过. (5) 大数据集群节点的增加和删减.本人都尝试过…

不多说,直接上干货! 为什么,要写这篇论文? 是因为,目前科研的我,正值研三,致力于网络安全.大数据.机器学习研究领域! 论文方向的需要,同时不局限于真实物理环境机器实验室的攻防环境.也不局限于真实物理机器环境实验室的大数据集群平台.在此,为了需要的博友们,能在自己虚拟机里(我这里是CentOS6.5)来搭建部署snort+barnyard2+base的入侵检测系统.分享与交流是进步的阶梯! 同时,本人还尝试过在Ubuntu14.04里搭建这入侵检测系统的环境.同时,还尝试过在win7\win1…

Oracle创建表语句(Create table)语法详解及示例 2010-06-28 13:59:13|  分类: Oracle PL/SQL|字号 订阅 创建表(Create table)语法详解1. ORACLE常用的字段类型ORACLE常用的字段类型有VARCHAR2 (size) 可变长度的字符串, 必须规定长度CHAR(size) 固定长度的字符串, 不规定长度默认值为1NUMBER(p,s) 数字型p是位数总长度, s是小数的长度, 可存负数最长38位. 不够位时会四舍五入.DAT…

前言:本篇是TextCNN系列的第三篇,分享TextCNN的优化经验 前两篇可见: 文本分类算法TextCNN原理详解(一) 一.textCNN 整体框架 1. 模型架构 图一:textCNN 模型结构示意 2. 代码架构 图二: 代码架构说明 text_cnn.py 定义了textCNN 模型网络结构 model.py 定义了训练代码 data.py 定义了数据预处理操作 data_set 存放了测试数据集合. polarity.neg 是负面情感文本, polarity.pos 是正面情感文…

在前面的几篇文章中,我们介绍了EasyPR中车牌定位模块的相关内容.本文开始分析车牌定位模块后续步骤的车牌判断模块.车牌判断模块是EasyPR中的基于机器学习模型的一个模块,这个模型就是作者前文中从机器学习谈起中提到的SVM(支持向量机). 我们已经知道,车牌定位模块的输出是一些候选车牌的图片.但如何从这些候选车牌图片中甄选出真正的车牌,就是通过SVM模型判断/预测得到的.   图1 从候选车牌中选出真正的车牌 简单来说,EasyPR的车牌判断模块就是将候选车牌的图片一张张地输入到SVM模型中,…