total: CCF推荐国际学术会议和期刊目录(下载) parts: 点击下载:  计算机体系结构并行与分布计算存储系统.pdf 点击下载:  计算机网络.pdf 点击下载:  网络与信息安全.pdf 点击下载:  软件工程-系统软件-程序设计语言.pdf 点击下载:  数据库-数据挖掘-内容检索.pdf 点击下载:  计算机科学理论.pdf 点击下载:  计算机图形学与多媒体.pdf 点击下载:  人工智能.pdf 点击下载:  人机交互与普适计算.pdf 点击下载:  交叉综合新兴.pdf

中国计算机学会推荐国际学术期刊会议 2014年12月,中国计算机学会(CCF)启动新一轮<)计算机体系结构/高性能计算/存储系统: )计算机网络:)网络与信息安全:)软件工程/系统软件/程序设计语言:)数据库/数据挖掘/内容检索:)计算机科学理论:)计算机图形学与多媒体:)人工智能:)人机交互与普适计算:)交叉/新兴/综合等.期刊和会议的推荐类别保持不变,仍分为A.B.C三类.其中,会议论文指“Full paper”或“regular paper”,会议上发表的Short paper, Post

CCF 推荐国际国内会议及<中文核心期刊要目总览> Ref :http://www.ccf.org.cn/xspj/rgzn/ Notes: dblp 是一个好网站,上面有各种主要会议的论文集 国际 人工智能 A 类 会议名称 会议全称 研究领域 AAAI AAAI Conference on Artificial Intelligence 知识图谱 ICML International Conference on Machine Learning IJCAI International Jo

中国计算机学会推荐国际学术期刊 (计算机系统与高性能计算) 一.A类 序号 刊物简称 刊物全称 出版社 网址 1 TOCS ACM Transactions on Computer Systems ACM http://tocs.acm.org/ 2 TOC IEEE Transactions on Computers IEEE http://www.computer.org/portal/web/tc 3 TPDS IEEE Transactions on Parallel and Distr

中国计算机学会推荐国际学术会议 (计算机系统与高性能计算) 一.A类 序号 会议简称 会议全称 出版社 网址 1 ASPLOS Architectural Support for Programming Languages and Operating Systems ACM http://www.acm.org/pubs/contents/proceedings/series/asplos 2 FAST Conference on File and Storage Technologies US

类别如下计算机系统与高性能计算,计算机网络,网络与信息安全,软件工程,系统软件与程序设计语言,数据库.数据挖掘与内容检索,计算机科学理论,计算机图形学与多媒体,人工智能与模式识别,人机交互与普适计算,前沿.交叉与综合 中国计算机学会推荐国际学术会议 (计算机系统与高性能计算) 一.A类 序号 会议简称 会议全称 出版社 网址 1 ASPLOS Architectural Support for Programming Languages and Operating Systems ACM htt

  第1章 大数据概论 1.1 大数据概念 大数据概念如图2-1 所示. 图2-1 大数据概念 1.2 大数据特点(4V) 大数据特点如图2-2,2-3,2-4,2-5所示 图2-2 大数据特点之大量 图2-3 大数据特点之高速 图2-4 大数据特点之多样 图2-5 大数据特点之低价值密度 1.3 大数据应用场景 大数据应用场景如图2-6,2-7,2-8,2-9,2-10,2-11所示 图2-6 大数据应用场景之物流仓储 图2-7 大数据应用场景之零售 图2-8 大数据应用场景之旅游 图2-9

1. Excel2003与Excel2007 两个版本的最大行数和列数不同,2003版最大行数是65536行,最大列数是256列,2007版及以后的版本最大行数是1048576行,最大列数是16384列. excel2003是以二进制的方式存储,这种格式不易被其他软件读取使用:而excel2007采用了基于XML的ooxml开放文档标准,ooxml使用XML和ZIP技术结合进行文件存储,XML是一个基于文本的格式,而且ZIP容器支持内容的压缩,所以其一大优势是可以大大减小文件的尺寸. 2. 大批

package com.hundsun.ta.utils; import java.io.File; import java.io.FileOutputStream; import java.io.IOException; import java.io.InputStream; import java.io.OutputStream; import java.io.PrintStream; import java.lang.reflect.InvocationTargetException; i

欢迎访问网易云社区,了解更多网易技术产品运营经验. 前言 最近几个月花了比较多精力在项目的测试环境Docker迁移上,从最初的docker"门外汉"到现在组里的同学(大部分测试及少数的开发)都可以熟练地使用docker环境开展测试工作,中间也积累了一些经验和踩过不少坑,借此2017复盘的机会,总结一下整个环境的搭建过程,希望可以给其他有志于向docker迁移的项目提供些许参考,同时也想跟其他docker的老司机们一起探讨改进方式. Docker迁移的必要性 这篇文章不对docker的基

第四届CCF大数据学术会议征文通知 2016年10月,兰州 近几年,大数据是各界高度关注积极布局的热点方向.2015年8月,国务院发表<促进大数据发展行动纲要>,正式将大数据提升为国家战略,旨在全面推进我国大数据的发展和应用,加快建设数据强国.现如今大数据不但已成为全球IT行业最强劲的发展动力,而且正在引起各行各业的业务变革与产业升级.因此,为了探讨大数据相关领域所面临的挑战,共享各类创新思想,反映中国大数据技术的最新研究进展,交流大数据的应用现状和研发经验,继2013-2015成功召开了三届

上周是淘宝穿衣搭配算法大赛开始评测后的第一周,周冠军是来自浙江大学的"FUC AUTH"队.他们在夺得本周冠军之后,还将自己的获胜经验分享给了大家,究竟有什么秘诀呢? 阿里巴巴天池大数据竞赛在浙大师兄们的口碑中一直很不错,它真正意义上地为我们提供了海量数据源和大数据处理平台,尤其是大数据处理平台是在高校实验室中很难提供.对于以后走向大数据方向的研究人员而言也很具备科研价值,大数据比赛确实也锻炼大数据挖掘算法和程序优化,让我们受益匪浅. 由于我们团队也差不多都是新手,能取得这样的成绩,确

本文转载自:http://blog.sina.com.cn/s/blog_5399b8660102wxks.html 2016 CCF 大数据与计算智能大赛已经落下帷幕,11个赛题由众多大神包揽奖项,其中有些还在赛后开源了比赛资料,现将目前已知的资料整理如下,供各位同学一起参考学习.若有意公开自己的比赛资料或者发现整理的列表中有遗漏的,可以联系我(金陵书生, netivs@qq.com )补充修订.有问题也可在群里讨论.部分比赛PPT已经放到大数据比赛交流群,请在群文件里查看. 1)O2O 赛题

不多说,直接上干货! 如果在一个界面里,可以是单个项目 注意:本文是以gradle项目的方式来做的! 如何在IDEA里正确导入从Github上下载的Gradle项目(含相关源码)(博主推荐)(图文详解) 注意:本文是以maven项目的方式来做的! 如何在IDEA里正确导入从Github上下载的Maven项目(含相关源码)(博主推荐)(图文详解) 如果在一个界面里,可以是多个项目 注意:本文是以maven项目的方式来做的! IDEA学习系列之IDEA里如何正确设置(类似eclipse里同一个wor

0 序言 比赛已经过去一段时间,现在才来写总结似乎有点儿晚,但是挡不住内心发出的强烈呼唤的声音,所以决定静下心来梳理一遍,查缺补漏. 参赛契机: 2017年9月偶然在学校的官方微信推送中看到2017年CCF大数据与计算智能大赛正式启动的信息,仔细阅读了参加规则后就决定找队友一起参赛,试一试自己的能力. 有想法就立即行动,及时把比赛信息分享出去.经过不断宣传.沟通,最终与2位同门成功组队,开启我们的首次竞赛之旅. 成绩/排名: 136/796 1 赛题(引自大赛官网) 基于主题的文本情感分析 以网

不多说,直接上干货! 很多同行,也许都知道,对于我们大数据搭建而言,目前主流,分为Apache 和 Cloudera 和 Ambari. 后两者我不多说,是公司必备和大多数高校科研环境所必须的! 分别,详情见我如下的博客 Cloudera安装搭建部署大数据集群(图文分五大步详解)(博主强烈推荐) Ambari安装搭建部署大数据集群(图文分五大步详解)(博主强烈推荐) 我这里,对于初学者而言.一般是用Apahce和CDH这两个版本的hadoop.spark来练手和入门 . Xmanager Ent

这个系列主要也是自己最近在研究大数据方向,所以边研究.开发也边整理相关的资料.网上的资料经常是碎片式的,如果要完整的看完可能需要同时看好几篇文章,所以我希望有兴趣的人能够更轻松和快速地学习相关的知识.我会尽可能用简单的方式去简介一些概念和算法,尽可能让没有工科基础的人也能大致了解. 简单讲解 基于内容的推荐算法是非常常见的推荐引擎算法. 这种算法常用于根据用户的行为历史信息,如评价.分享.点赞等行为并将这些行为整合计算出用户的偏好,再对计算推荐项目与用户偏好的相似度,将最相似的推荐给用户.例如在

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8月17日,以“数据驱动,智创未来”为主题的2019 CCF大数据与计算智能大赛(CCF Computing Intelligence Contest,简称CCF BDCI)全球启动仪式,在北京大学正式启幕. CCF BDCI大赛是由中国计算机学会大数据专家委员会于2013年创办的国际化智能算法.创新应用和大数据系统大型挑战赛事.自创办以来,大赛已成功举办六届,连续获得教育部.工信部.国家基金委等多个国家部委指导,受到北京.青岛.常熟.沈阳.郑州等政府支持,在梅宏院士.李国杰院士等百余位国内外顶

| 本文编辑:朱桐 新一代大数据任务调度 - Apache DolphinScheduler(incubator) 在经过社区 30 多位小伙伴的贡献与努力下于发布了 1.3.4 版本,1.3.4 作为 1.3.x 的 bug 修复版本,本次共修复了 1.3.3 发现的 10 多处 bug,其中多数 bug 是测试伙伴在极端环境下发现的.1.3.4 重要的修复需要关注下面这个: 1 个重要修复 现象: 任务实例(taskInstance) 状态更改错误:[#4084][server] fix t