前言 @interface NSData : NSObject <NSCopying, NSMutableCopying, NSSecureCoding> @interface NSMutableData : NSData NSData 和它的可变长子类 NSMutableData 是字节缓冲区的对象化封装.我们可以获得简单缓冲区,并进行一些转换操作.通常我们并不会直接创建字节数据,而是从其他类型的内容转换成字节数据. 所谓简单缓冲区,就是缓冲区内只包含数据,无内嵌指针. 对于 32 位应用程

Spark 介绍(基于内存计算的大数据并行计算框架)  Hadoop与Spark 行业广泛使用Hadoop来分析他们的数据集.原因是Hadoop框架基于一个简单的编程模型(MapReduce),它支持可扩展,灵活,容错和成本有效的计算解决方案.这里,主要关注的是在处理大型数据集时在查询之间的等待时间和运行程序的等待时间方面保持速度.Spark由Apache Software Foundation引入,用于加速Hadoop计算软件过程.对于一个普遍的信念,Spark不是Hadoop的修改版本,并不

作者:知乎用户链接:https://www.zhihu.com/question/29187952/answer/48519630 我居然今天才看到这个问题,天……本专业,有幸听过他们这个实验的组会来解(che)答(dan)一下. 之前在陆朝阳组内开组会的时候师兄正好在做这个,我本科是这个专业的,之前看到他们paper发了,还有新闻,还和室友吐槽了一番.不过实验本身还好吧,中科大在这方面确实是世界领先的,所以结合一些其他学科做出些实验还是很有看点的,比如之前就有过用量子计算和生物学结合的实验,不

一.互联网行业及云计算 在互联网时代,技术是推动社会发展的驱动,云计算则是一个包罗万象的技术栈集合,通过网络提供IAAS.PAAS.SAAS等资源,涵盖从数据中心底层的硬件设置到最上层客户的应用.给我们工作生活提供服务! 1.互联网大事记 1936年 英国数学家A.M.Turing发明图灵机,为现代计算机硬件和软件做了理论上的准备.艾伦·麦席森·图灵(Alan Mathison Turing,1912年6月23日-1954年6月7日),英国数学家.逻辑学家,被称为计算机科学之父,人工智能之父.

原文来自:http://blog.sina.com.cn/s/blog_4b9c0e3601008yf9.html 在计算机网络.IDC机房中,其宽带速率的单位用bps(或b/s)表示:换算关系为:1Byte=8bit    1B=8b    ---------- 1B/s=8b/s(或1Bps=8bps)    1KB=1024B   ---------- 1KB/s=1024B/s   1MB=1024KB ---------- 1MB/s=1024KB/s   在实际上网应用中,下载软件时

在算法分析中,我们将语句总的执行次数记为T(n)进而分析T(n)随n的变化情况确认T(n)的数量级.一般情况下,T(n)随n增大变化最缓慢的算法为最优算法. 根据定义,T(n)的求法是很简单的,也就是简单的数数.举个例子: int i; ;i<n;i++); 这里int执行一次,for循环里的语句执行n次,所以T(n)=n+1;但是当n变大时,这个常数就显得无足轻重了,所以它的算法复杂度为O(n). 同样的,对于下面的代码: int i,j; ;i<n;i++) ;j<n;j++); 这

/*=====================================================================1004:大整数加法总时间限制: 1000ms 内存限制: 65536kB描述求两个不超过200位的非负整数的和. 输入有两行,每行是一个不超过200位的非负整数,可能有多余的前导0.输出一行,即相加后的结果.结果里不能有多余的前导0,即如果结果是342,那么就不能输出为0342.样例输入2222222222222222222233333333333333

http://www.csdn.net/article/2014-06-05/2820089 摘要:MapReduce在实时查询和迭代计算上仍有较大的不足,目前,Spark由于其可伸缩.基于内存计算等特点,且可以直接读写Hadoop上任何格式的数据,逐渐成为大数据处理的新宠,腾讯分享了Spark的原理和应用案例. [编者按]MapReduce由于其设计上的约束只适合处理离线计算,在实时查询和迭代计算上仍有较大的不足,而随着业务的发展,业界对实时查询和迭代分析有更多的需求,单纯依靠MapReduc

MapReduce Google File System提供了大数据存储的方案,这也为后来HDFS提供了理论依据,但是在大数据存储之上的大数据计算则不得不提到MapReduce. 虽然现在通过框架的不断发展,MapReduce已经渐渐的淡出人们的视野,越来越多的框架提供了简单的SQL语法来进行大数据计算.但是,MapReduce所提供的编程模型为这一切奠定了基础,所以Google的这篇MapReduce 论文值得我们去认真的研读. 摘要 MapReduce 是一个编程模型,也是一个处理和生成超大

What is HDInsight? Microsoft Azure HDInsight 是基于 Hortonoworks Data Platform (HDP) 的 Hadoop 集群,包括Storm, HBase, Pig, Hive, Sqoop, Oozie, Ambari等(具体的组件请参看最后的附录).Azure HDInsight 支持 Windows的集群部署,也支持 Linux 集群部署.Hortonworks 是我目前所知唯一支持在 Windows 上部署的 Hadoop C

在使用R的时候会发现R对CPU的利用率并不是很高,反正当我在使用R的时候,无论R做何种运算R的CPU利用率都只有百分子几,这就导致一旦计算量大的时候计算时间非常长,会给人一种错觉(R真的在计算吗?会不会我的程序死掉了?).今天,我看到了一篇博客介绍的方法,迫不及待的尝试了一下,只能说:太牛逼了!下面是我的测试截图: 前:

这节课是接着上节的正则化课程的,目的也是为了防止overfitting. 第一小节讲了模型的选择,前面讲了很多模型,那么如何做出正确的选择呢?我们的目标是选择最小的Eout目标函数.首先应避免视觉化选择,因为高维. 假如选Ein最小的化,则会出现过拟合.虽然能用test数据选择最好的,但通常test数据是不可得的.然后提出了一个办法,在训练数据中留出一部分,作为test,称为validation data 第二节中,要想让Eval与Eout产生连接,就在数据集中随即抽样K个样本.这样在N-K个样

程学旗先生是中科院计算所副总工.研究员.博士生导师.网络科学与技术重点实验室主任.本次程学旗带来了中国大数据生态系统的基础问题方面的内容分享.大数据的发展越来越快,但是对于大数据的认知大都还停留在最初的阶段——大数据是一类资源.一类工具,其实“大数据”更多的体现的是一个认知和思维,是一种战略.认知和文化. 以下为分享实录全文: 一年多来,通过组织中国大数据技术大会.CCF大数据学术会议以及各类大大小小的应用峰会与学术论坛,结合我们科学院网络数据科学与技术重点实验室所承担的与大数据相关的重大基础课

http://www.cnblogs.com/plokmju/p/android_LoadBigImage.html#3084005 前言 在使用ImageView显示图片的时候,直接加载一个图片资源到内存中,经常会出现内存溢出的错误,这是因为有些图片的分辨率比较高,把它直接加载到内存中之后,会导致堆内存溢出的问题.这篇博客就来讲解一下Android的堆内存以及如何在Android应用中加载一个高分辨率的图片.关于ImageView不熟悉的朋友,可以看看之前的博客:Android--ImageV

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

最近在一个项目中,测试同学提了一个bug,说手机上有个页面的某些字体显示偏大.就像这样 我用chrome浏览器在pc上测试了一下,发现pc上也有这个问题,但是用其它浏览器打开这个页面就没有发现这个问题. 于是,上网百度了一下,发现原来是chrome浏览器的问题. 通过各种百度Google然后我总结了一下这个问题产生的原因: chrome浏览器目前支持的最小的字体大小为12px,而我在html根元素上设置font-size:62.5%,计算之后就是10px,1rem=10px. 由于我页面字体大小

基本信息 作者: Spark亚太研究院   王家林 丛书名:决胜大数据时代Spark全系列书籍 出版社:电子工业出版社 ISBN:9787121247446 上架时间:2015-1-6 出版日期:2015 年1月 开本:16 页码:812 版次:1-1 所属分类: 计算机 > 数据库 > 数据库存储与管理 编辑推荐 Life is short, you need Spark! Spark是当今大数据领域最活跃最热门的高效的大数据通用计算平台.基于RDD,Spark成功地构建起了一体化.多元化的

http://blog.sina.com.cn/s/blog_7ca5799101013dtb.html 目前,虽然大数据与数据库一体机都很火热,但相当一部分人却无法对深入了解这两者的本质区别.这里便对大数据技术(如Hadoop等,主要指MapReduce与NoSQL)与数据库一体机(新一代的主流关系数据库)技术对比如下: 硬件架构 从本质上来讲,两者的硬件架构基本相同,都是采用x86服务器集群的分布式并行模式来应对大规模的数据与计算.但是,数据库一体机的商家大都会对硬件体系进行面向产品化的.系

随着互联网.移动互联网和物联网的发展,我们已经切实地迎来了一个大数据 的时代.大数据是指无法在一定时间内用常规软件工具对其内容进行抓取.管理和处理的数据集合,对大数据的分析已经成为一个非常重要且紧迫的需求.目前对大数据的分析工具,首选的是Hadoop/Yarn平台,但目前对大数据的实时分析工具,业界公认最佳为Spark.Spark是基于内存计算的大数据并行计算框架,Spark目前是Apache软件基金会旗下,顶级的开源项目,Spark提出的DAG作为MapReduce的替代方案,兼容HDFS.H

大数据和我有关吗?大数据就是大量的数据吗?只有互联网公司才有大数据吗?想盘活大数据必须买昂贵的软硬件吗?大数据怎么存储计算?大数据,这个时下最火热的互联网词语,你了解多少呢?

一.大数据的基本概念 1.1什么是大数据 互联网企业是最早收集大数据的行业,最典型的代表就是Google和百度,这两个公司是做搜索引擎的,数量都非常庞大,每天都要去把互联网上的各种各样的网页信息抓取下来存储到本地,然后进行分析,处理,当用户想通过搜索引擎搜索一些他们关心的信息时,Google和百度就从海量的数据当中提取出相对于对用户而言是有用的信息,然后将提取到的结果反馈给用户,据说Google存储的数据量已经到达了上百个PB,这个数据量是非常惊人的.类似于Fackbook这样的SNS(社交网站