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ArcGIS 10.5 新功能

ArcGIS 10.5正式发布,打造智能的Web GIS平台 2017年新年来临之际,ArcGIS 10.5正式发布。   历经几个版本,ArcGIS10.5已经革新为一个智能的以Web为中心的地理平台,推出更精细的分级授权、全新的i3S三维标准、大数据分析处理产品、多Portal间协作共享等诸多新特性及增强,更进一步促进用户间的沟通协作,分析大数据背后的价值,使用户更智能、更高效、更敏捷的进行决策及响应。

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请不要重复犯我在学习Python和Linux系统上的错误

本人已经在运维行业工作了将近十年,我最早接触Linux是在大二的样子,那时候只追求易懂,所以就选择了Ubuntu作为学习、使用的对象,它简单、易用、好操作、界面绚丽,对于想接触Linux的新手来说是非常不错的。

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AS3语法和UNITY C#语法的异同

AS3 UNITY Sprite a = new Sprite(); trace(a.paent);   此时a.parent为null,还未AddChild到屏幕上, 一般用这个来判断在不在屏幕上  GameObject a = new GameObject();  print(a.

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大数据分析中Redis怎么做到220万ops

大数据时代,海量数据分析就像吃饭一样,成为了我们每天的工作。为了更好的为公司提供运营决策,各种抖机灵甚至异想天开的想法都会紧跟着接踵而来!业务多变,决定了必须每天修改系统,重新跑数据,这就要求极高的海量数据读取和存储速度! 公司每天增加几亿行的业务日志数据,我们需要从中分析出各种维度的业务画像。

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参加第三届信息化创新克拉玛依国际学术论坛

据老孙说前二届在克拉玛依的数字油田的会议规格很高,可惜一直没机会参加。2014年9月3日至4日举办第三届,无论如何抓住了这次机会,不过会议的内容有些让我失望,克拉玛依的心思已经放在数字城市上了,数字油田的主题被冲淡了。

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AS3语法和UNITY C#语法的异同

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谈谈大数据存储与备份的核心——技术与创新

根据IDC研究报告未来10年全球数据量将以40%多的增长速度呈直线上升趋势2020年全球的数据量将达到35ZB35,000,000PB是2010年的40倍。换句通俗的话说也就是每过1分钟全世界就有1820TB的新数据产生。

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参加2015年TOP100会议的零散笔记

2015年出差很少,感到整个技术都已经荒废了,收到12月份TOP100的会议通知后,还是去充点电吧,不然心慌啊。对于软件大会这种大杂烩式的会议已经没有多少兴趣了,看看这个TOP100组织得有何不同? 会议分为了产品创新/用户体验、团队管理/组织发展、架构设计/技术战略、开发管理/流程再造、测试管理/质量平台共5个分会场,拿到会议手册时还是挺眼花缭乱的,除了对测试不太感兴趣外,其它4个主题还是都想听听。

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通往财富自由之路4--你拥有的最宝贵的财富是什么?

三个大坑:莫名其妙地凑热闹;心急火燎地随大流;操碎了别人的心肝。 最宝贵的财富是注意力,要把注意力放在自己身上,放在“成长”上。   周五这篇文章又更新了一些内容: 发现问题是避免问题的开始。经过这周的学习之后,家长们的闲聊、热播的电视剧、在朋友圈对无聊话题的评论都是吸引注意力的地方,发现到了这些问题,就开始有意去避开这些坑。

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最常用的四种大数据分析方法

本文主要讲述数据挖掘分析领域中,最常用的四种数据分析方法:描述型分析、诊断型分析、预测型分析和指令型分析。 当刚涉足数据挖掘分析领域的分析师被问及,数据挖掘分析人员最重要的能力是什么时,他们给出了五花八门的答案。

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Spark 概念学习系列之Spark的优点(八)

Spark的一站式解决方案,非常之具有吸引力,毕竟啊,任何公司都想用统一的平台去处理遇到的问题,减少开发和维护的人力成本和部署平台的物力成本。   当然,Spark并没有以牺牲性能为代价。相反,在性能方面,Spark具有很大的优势。

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Spark 概念学习系列之Spark的优点(八)

  Spark的一站式解决方案,非常之具有吸引力,毕竟啊,任何公司都想用统一的平台去处理遇到的问题,减少开发和维护的人力成本和部署平台的物力成本。   当然,Spark并没有以牺牲性能为代价。相反,在性能方面,Spark具有很大的优势。

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Spark SQL概念学习系列之SQL on Spark的简介(三)

AMPLab 将大数据分析负载分为三大类型:批量数据处理、交互式查询、实时流处理。而其中很重要的一环便是交互式查询。   大数据分析栈中需要满足用户 ad-hoc、reporting、 iterative 等类型的查询需求,也需要提供 SQL 接口来兼容原有数据库用户的使用习惯,同时也需要 SQL 能够进行关系模式的重组。

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Apache Spark GraphX的体系结构

1. 整体架构 GraphX 的整体架构如图 1所示可以分为三部分。                      图 1  GraphX 架构   存储和原语层 Graph 类是图计算的核心类。内部含有 VertexRDD、 EdgeRDD 和RDD[EdgeTriplet] 引用。

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Storm概念学习系列之Storm与Hadoop的角色和组件比较

Storm与Hadoop的角色和组件比较   Storm 集群和 Hadoop 集群表面上看很类似。但是 Hadoop 上运行的是 MapReduce 作业,而在 Storm 上运行的是拓扑 Topology,这两者之间是非常不同的。

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信息技术新工科联盟大数据与智能计算工作委员会正式成立

信息技术新工科产学研联盟第一届年会于2018年1月14日在新云南皇冠假日酒店隆重召开。工业和信息化部信息化和软件服务业司谢少锋司长、教育部高等教育司林东伟副司长、联盟理事长梅宏院士莅临现场指导,已经加入联盟的500多家高校和100多家企业派出代表参会,并吸引到大批媒体记者现场采访,会场气氛十分热烈。

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阿里云MaxCompute印度开服,加速大数据产业升级

2018年1月18日,阿里云大数据计算服务MaxCompute将在印度正式开服。通过MaxCompute强大的计算能力,阿里云将加速印度大数据产业的全面升级。

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y combinator 做的一个调查_可以学习一下

RoR:   在网络营运平台企业中,RoR站稳使用率第一的位置。其用户包括:ZenPayroll (人力资源)、Asile50 (零售平台)、BackerKit (众筹平台)、Rainforest (QA测试)等。

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