在做分类时常常需要估算不同样本之间的相似性度量(Similarity Measurement)，这时通常采用的方法就是计算样本间的“距离”(Distance)。采用什么样的方法计算距离是很讲究，甚至关系到分类的正确与否。 　　本文的目的就是对常用的相似性度量作一个总结。 本文目录： 1. 欧氏距离 2. 曼哈顿距离 3. 切比雪夫距离 4. 闵可夫斯基距离 5. 标准化欧氏距离 6. 马氏距离 7

这篇我们看如何搭建solr，因为第一篇讲述了在windows下如何搭建，所以这里就简单的说一下。前面已经提到我们将solr压缩包拷贝至了usr/tmp下。 解压以后我们将dist下面的solr-4.3.0.war拷贝纸tomcat目录下面的webapps下，重启tomcat，war文件被解压 之后我们将solr解压目录下面的example/solr拷贝到上面solr-4.3.0下 拷贝完之后，我们

  #include   #include   #include   #define N 1000   using namespace std;       string bigmult(string a,string b)   {       int la,lb,lc,i,j,flag;       string c="";       char t;       i=la=a.length()

#include"iostream" #include"stdio.h" #include"algorithm" #include"string.h" char str1[1001],str2[1001]; int a[1001]={0},b[1001]={0},c[1001]={0}; using namespace std; int main() { int t,i,len_str1,len_

     sharding 策略大抵有二：静态和动态、静态分片优点：简单、开发成本低、维护花费小     常见的静态分片方式有哈希函数和取模、但这样就暴露了一个缺点(PS:还有很多缺点呢)：     这个缺点是这样的：          采用静态分片、我们就无法自定义数据放到哪个分片、如果、存在一些数据比其他数据活跃     而且、很不凑巧、这些激进的数据都被分配到同一个分片、这时、头就大了   

#include <stdio.h> #include <malloc.h> #include <string.h> #define N 100 int main() { int i; bool flag = false; char s1[N],s2[N]; printf("输入被加数:\n"); scanf("%s",s1); printf("输入加数:

#include <stdio.h> #include <malloc.h> #include <string.h> #define N 100 int main() { int i; bool flag = false;//判断结果是否为负数 bool flag_0 = false;//判断前导0 char s1[N],s2[N]; printf("请输入被

作为一个在商业智能领域苦逼十几年的从业人员，每天实现着各种的BI系统，接触形形色色的行业和业务、林林总总的数据与分析，未免枯燥。今天就来闲谈一下在BI项目中的一些遭遇吧。 有一客户联系到我们，面谈时提及他们已经购买了来自几大厂商的3套BI平台，可是至今仍然没有可以使用的分析内容，因此要求我们卖给他一个ETL工具，能够立刻见效的提取所需要的数据并形成让他们满意的分析内容。我想了解他们打算面向何种用户

1 ， 使用java解决  直接调用java提供的大数处理的类就行了。最后直接用System.out.println（）输出。 import java.math.BigInteger; import java.util.Scanner; public class zoj_1292 { public static void main(String[] args) { Scanner

1 ， 使用java解决  直接调用java提供的大数处理的类就行了。最后直接用System.out.println（）输出。 import java.math.BigInteger; import java.util.Scanner; public class zoj_1292 { public static void main(String[] args) { Scanner

#include <stdio.h> #include <string.h> void Swap(char &a,char &b) { char t = a; a =b; b = t; } void ReverseString(char *s) { int i=0; int j= strlen(s)-1; while (i<j) { Swap(s[i],s[j]); i

、 代码如下： #include <stdio.h> #include <string.h> int buf[6]={0,2,3,5,7,11}; void Swap(char &a,char &b) { char c=a; a=b; b=c; } void ReverseString(char *s) { int i=0; int j=strlen(s)-1; while (i<

BI商业智能项目应在 “业务驱动，总体规划，统一设计，分期实施” 的总体设计原则下分期实施，采取Agile BI方法论迭代开展，先确保核心功能满足客户需求，在总体规划下不断完善整个系统，以提高可交付性并降低风险。 以下总结了以往多年在商业智能项目（BI/DW项目）实施中遭遇的一些典型风险因素。 1）  BI项目的目标及需求范围不确定，或者项目目标没有在用户方相关业务环节关键管理人员或业务人员之间形

BI商业智能软件一般都会提供若干数据整合、数据查询、分析与评价、数据可视化及数据分享的手段，但是在BI项目的构建与实施过程中，如果不按照一定的应用组织思路、数据分析模式及分析流程使用这些工具或手段，呈现给最终用户的将是独立的工具集和离散的分析内容，BI系统的整体应用效果将大打折扣。同时，最终用户也了解数据分析模式及数据分析流程方面的一些常用理论和方法，以便形成自己的分析内容组织思路，从而有效开展数

#include <stdio.h> #include <string.h> void Swap(char &a,char &b) { char c =a; a =b; b = c; } void ReverseString(char *s) { int i=0; int j = strlen(s)-1; while (i<j) { Swap(s[i],s[j]); i++

思路：将BI 商业智能工作英语介绍放入到 http://fanyi.baidu.com/translate#loogtext 进行查看！ As a BI developer in HPIT, you will work with development team or customers located in other countries to provide database, ETL and

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IDC在全球高性能运算（HPC）终端用户调查结果显示，在HPC领域使用协处理器和加速器的比重在过去的两年里翻了一倍，令人意外的是目前的HPC领域里有三分之二的用户把大数据分析当做HPC工作负载的一部分。IDC在莱比锡国际超级计算会议上称，2013年他们调查的站点为905个HPC系统，而2011年调查的终端数为488个。 该调查的亮点包括： 1.在HPC系统中采用协处理器或加速器的站点比例从2011

      若抽取样本不正态，说明数据选取有遗漏或问题，虽说从理论上来讲是不可取的，但可以通过将数据正态化来充分利用现有数据。        正态化过程是非线性转化的过程，这样做，会改变原始数据的分布形态，故结果的准确性就会降低。因此，通过将数据正态化处理后得到的推论，要经过数据选取的验证处理。（通常，可以这么处理，样本数据的2/3作为线性转换的样本，剩余作为验证。）。      数据正态化的常用

文本挖掘利用智能算法，如神经网络、基于案例的推理、可能性推理等，并结合文字处理技术，分析大量的非结构化文本源（如文档、电子表格、客户电子邮件、问题查询、网页等），抽取或标记关键字概念、文字间的关系，并按照内容对文档进行分类，获取有用的知识和信息。 文本挖掘是一个多学科混杂的领域，涵盖了多种技术，包括数据挖掘技术、信息抽取、信息检索，机器学习、自然语言处理、计算语言学、统计数据分析、线性几何、概率理

在BI商业智能系统中，面向分析的数据模型一般是多维数据分析模型，分析模型由相应分析领域的分析维度（见附1）和分析指标（见附2）组成。针对面向不同层级用户的需求，分析模型按照分析的粒度划分为不同的层次，这里以面向高层管理人员宏观管理及决策分析需求、面向中层管理人员及业务人员的日常经营分析及业务跟踪与监控需求为例，仅将分析模型划分为“经营层次的分析模型”、“管理层次的分析模型”两个层次。 1、经营层次

最近，开放数据中心联盟已经将大数据添加到了其涵盖的IT主题列表中。本周，该联盟在旧金山举行了年度预测大会，期间宣布已经完成了三个新的使用模型，针对软件定义网络、向外扩展存储和信息即服务，或者说大数据分析。

3110: [Zjoi2013]K大数查询 Time Limit: 20 Sec   Memory Limit: 512 MB Submit: 418   Solved: 235 [ Submit][ Status][ Discuss] Description 有N个位置，M个操作。操作有两种，每次操作如果是1 a b c的形式表示在第a个位置到第b个位置，每个位置加入一个数c 如果是2 a b

一个应用效果良好的BI商业智能系统，应该在其使用过程中，针对各个分析主题有效的组织相关分析内容，不但能够提供用户所需分析内容，还应尽量向用户呈现出数据分析人员日常分析问题的思维流程。 分析流程（又叫做分析线索）负责组织分析主题中的多个分析对象（KPI关键绩效指标、Dashboard部件、报表、分析报告、分析表格、分析图形、挖掘步骤及可视化结果等）的实体，它包含在分析主题。分析流程是指导用户针对特定

自2001年12月31日澳门幸运博彩专营合约期满之后，澳门博彩业已经发展成为“三家正牌，三家副牌”共六家公司参与激烈竞争的局面，而亚洲各国和周边地区博彩业的规划与发展则使竞争的程度进一步加剧。近几年来，全球经济危机及内地在宏观经济调控及签证政策调整等方面的举措，使博彩公司面临经营管理的巨大挑战。博彩公司的管理者们越来越关心如何提高绩效并降低运营成本，如何合理的配置公司的各种博彩产品及配套服务，如何

我国正处在人口转变、经济转轨、社会转型、结构调整的关键时期，人口与经济社会形势变化加快，变数增多，现有的人口宏观信息在数量和质量上难以完全满足人口与发展战略研究、制订发展规划及宏观决策的需要。 本省人口总数多，人口流动频繁，外来人口众多，区域之间人户分离现象严重，跨区域婚嫁情况复杂，这对人口计生规划统计和信息化工作提出了新的挑战。因此，充分提高人口和计生信息统计与分析工作的信息化水平，充分利用信息

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大数据现在是产业旗帜了。不管哪都听到大数据的声音。跟云计算一样，它们并不是凭空而来的是，是技术的发展带动了产业发展，逐渐形成的浪潮。如果过度吹嘘这个概念，哪就是炒作了。 Google Trends可以查看某个领域被关注情况。可以看到曾经云计算一上来，网格计算就逐渐销声敛迹了。大数据这个理念提出来以后，云计算开始下滑。可视化技术在最近几年比较平稳，2011年后有所下降，在于概念上与大数据和云计算有一

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用字符串处理数值运算 总体思想：按照小学算术运算计算，按位运算从数组最高位，一个个的取出来相加（当然的先把单个字符转换为整型），记住进位，循环计算 需要做的事情： （1）判断输入的字符串是否为数字 （特别要考虑小数点，如果做除法，被除数不能为0） （2）比较2个字符串长度大小，对长度小的字符串左边补0 题1：如果系统要使用超大正整数（超过long的范围），请你设计一个数据结构来存储这种超大型数字以