/* 输入两个浮点数，输出它们中的大数 */ #include <stdio.h> main() {  float x,y,c;    /* 变量定义 */  printf("Please input x and y:\n"); /* 提示用户输入数据 */  scanf("%f%f",&x,&y);  c=x>y?x:y;    /* 计算c=max(x,y) */  printf("MAX o

谈到“大数据”，最令人不可思议的事情就是有那么多人都傻呵呵的乐观。是的，“大数据”这个词火了一年多，“数据中藏着财富”的观念也开始被人接受，但是实际情况是，大部分企业、组织和个人，不要说大数据，连自己手上那点小数据都只是刚刚能勉强应付。应付而已，对于其中埋藏的知识和价值不要说发掘，恐怕都没有意识到。在这样的情况下，如果以几何级数增长的数据海啸排山倒海而来，而且其中混杂着大量的模糊数据、非确定性数据

日志挖掘概念： 结论如下：执行日志挖掘操作的可以使用DBA用户或SYSDBA用户，不能使用普通用户。 日志挖掘可以查看到当前用户自己的操作，也可以查看到其它用户的操作。 其它用户已经执行但未提交的操作，也可以查到。 可以挖掘到其它DBA用户或SYSDBA用户的操作。 -----有些语句的返回提示如下面一句连接后的“Connected.”这种为节约篇幅，删了。不要质疑哈哈。 对于DDL操作 ：对于执

http://www.cnblogs.com/heaad/archive/2011/01/02/1924195.html BloomFilter——大规模数据处理利器 　　Bloom Filter是由Bloom在1970年提出的一种多哈希函数映射的快速查找算法。通常应用在一些需要快速判断某个元素是否属于集合，但是并不严格要求100%正确的场合。   一. 实例  　　为了说明Bloom Filte

原文地址：数据分析与挖掘的企业应用路在何方（谈分水岭） 作者：wjljy123 -----------前言--------- 近期有不少朋友感言数据分析和挖掘应用的商业价值问题，一是说数据分析和挖掘在企业，如果只有知识发现，知识应用没有搞起来，企业还是没有体会到数据的价值；二是说数据分析和挖掘，是否看在多么牛的互联网巨头工作的背景，还是要有扎实的数据变现能力？   第一个问题，还得从第三方数据分析

大数据环境下的数据处理需求 大数据环境下数据来源非常丰富且数据类型多样，存储和分析挖掘的数据量庞大，对数据展现的要求较高，并且很看重数据处理的高效性和可用性。 传统数据处理方法的不足 传统的数据采集来源单一，且存储、管理和分析数据量也相对较小，大多采用关系型数据库和并行数据仓库即可处理。对依靠并行计算提升数据处理速度方面而言，传统的并行数据库技术追求高度一致性和容错性，根据CAP理论，难以保证其可

BloomReach作为美国top big data startup，我在面试前对其进行了一番调研。 写在BloomReach.com的首页：用最相关的内容匹配用户倾向 业务主要分布在Mobile（移动设备端）和Organic Search（原生态web端）。 1. 先说说Organic Search  BloomReach的技术在web端已经早有成效。它能够做什么呢？ The BloomReac

接触这块将近3个月左右，期间给自己的定位也是业务层开发。对平台级的产品没有太深入的理解和研究，所以也不能大谈特谈什么storm架构之类的了。 说说业务中碰到流式计算问题吧： 1.还是要介绍下简要的架构(原谅我不会画图) 流式数据接入层------------------->流式数据处理层------------------->结果数据归档层                            

一、Karatsuba算法主要应用于两个大数的相乘，原理是将大数分成两段后变成较小的数位，然后做3次乘法，并附带少量的加法操作和移位操作。 现有两个大数，x，y。 首先将x，y分别拆开成为两部分，可得x1，x0，y1，y0。他们的关系如下： x = x1 * 10 m + x0； y = y1 * 10 m + y0。其中m为正整数，m < n，且x0，y0 小于 10 m。 那么 xy = (x

CRM从概念到普及，可谓经历了风风雨雨。在长达10年的发展过程中，CRM从跟风阶段，到摸索阶段，再到现今的回归创新阶段，共经历了三个发展阶段。如今，CRM对企业的价值日益凸显。但随着企业业务的需求变化，企业呼唤CRM能够拥有管理思想、适应企业级运营管理而不是单纯的销售管理、市场管理、服务管理，更需要CRM有工作流、办公管理、知识管理的整合。同时，需要对信息进行有效的分析、处理和系统的展示，从而使企

漫谈：机器学习中距离和相似性度量方法 在机器学习和数据挖掘中，我们经常需要知道个体间差异的大小，进而评价个体的相似性和类别。最常见的是数据分析中的相关分析，数据挖掘中的分类和聚类算法，如 K 最近邻（KNN）和 K 均值（K-Means）等等。根据数据特性的不同，可以采用不同的度量方法。一般而言，定义一个距离函数 d(x,y), 需要满足下面几个准则： 1) d(x,x) = 0 // 到自己的距

#include<stdio.h> #include<string.h> int main() { int f; int i,an,bn,k; char a[1000],b[1000]; int af[1000]={0},bf[1000]={0},c[1000]; while(scanf("%s%s",a,b)!=EOF) //输入字符串型的数字 { an=strlen(a);

大数阶乘 时间限制： 3000 ms  |  内存限制： 65535 KB 难度： 3 描述 我们都知道如何计算一个数的阶乘，可是，如果这个数很大呢，我们该如何去计算它并输出它？ 输入 输入一个整数m(0<m<=5000) 输出 输出m的阶乘，并在输出结束之后输入一个换行符 样例输入 50 样例输出 3041409320171337804361260816606476884437764156896

题目要求大概： 输入a,b两个大数，长度100以内，默认a>=b;不考虑其他情况； 例如：输入 1000000000000001                       1            输出   1000000000000000 import java.util.Scanner; public class Main { public static String func(S

我们在处理DataGridView必填项判断时，一般使用DataGridView的RowValidating事件判断，具体代码如下： protected override void OnRowValidating(DataGridViewCellCancelEventArgs e) { base.OnRowValidating(e);

#include<iostream> #include<string> #include<algorithm> using namespace std; class BigNum; istream& operator>>(istream&, BigNum&); ostream& operator<<(istream&, BigNum&); #define MAXN 9999 #define MAX

/* BigNumberPlus(char* strNumLeft, char* strNumRight) @author arhaiyun */ #include "stdafx.h" #include <iostream> #include <assert.h> #include <string.h> using namespace std; char* BigNumberPlus(cha

搜索引擎中往往有一个可选的搜索词的列表，当搜索结果太少时，可以帮助用户扩展搜索内容，或者搜索结果太多的时候可以帮助用户深入定向搜索。一种方法是从搜索日志中挖掘字面相似的词作为相关搜索词列表。另一种方法是把用户共同查询的词作为相关搜索词，需要有搜索日志才能实现。【摘自《Lucene In Action》】 下面使用的是第一种方法： package com.tan.code; //省略引入 pub

大数据分析正变得更复杂 来源: 网络整理 | 作者: 网站编辑 | 分类： 业内热点 |  2013-5-20 10:25 正文 评论( 0 ) 越来越多的企业都早已超越了开始与大数据和传统分析打交道的第一阶段。他们开始需要形成锐化的见解，企业的营销人员已经不再满足于仅仅获得一线消费者的一 般性的统计数据(例如，消费者的住址、年龄分段、性别比例)。他们想要进一步的了解更多能够诱发消费者的购买行为的

1、http://uva.onlinejudge.org/index.php?option=com_onlinejudge&Itemid=8&page=show_problem&problem=1010 2、数据好大，longlong也不对，用大数相加 dp[i][j]表示b的前i个字符在a的前j个字符中出现的次数 状态转移方程; if(b[i-1]==a[j-1])//如果b的第i个字符和a的第

/*大数整数乘法方法*/ #include<stdio.h> #include<stdlib.h> #include<string.h> char * bigmuilty(char*muiltied,int len1,char *muilty,int len2)//muiltied 为被乘数，len1为其长。muilty为乘数，len2为其长 {    int len;    int i=0;  

http://www.cnblogs.com/heaad/archive/2011/03/08/1977733.html 　　在做分类时常常需要估算不同样本之间的相似性度量(SimilarityMeasurement)，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

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

浅谈一下大数相乘有关思路(图解)与用java代码具体解决方案     这两天，Java老师让我们用Java语言写一个关于大数(即超出java关键字，如long等表示的范围之外的整数)加减乘运算的小程序,不用Java自带API。     至于加减运算在这就不说了，一般的Java实验指导书上都有相关代码，关键是考虑进位，退位。下面着重谈一谈大数相乘的有关思路。考虑到文字不太让人有阅读下去的欲望，下面是

对于大数（超过long型所能表达的范围）的四则运算，java提供了BigInteger、BigDecimal等支持，但是有时候考官就会难为你，让你自己实现一个运算，这时候可以用下面的思路： 大数相乘： 首先我们得重新审视一下小学做过无数遍的乘法运算，可以得出如下结论：假设有A和B两个大数，位数分别是a和b，则最终结果C的位数c小于等于（a+b）。 然后我们得梳理一下乘法运算时怎么进行的。比如367

同样来自阮哥的博文，“爱死阮哥了”向他致敬，文章写得很好... 这个标题看上去好像很复杂，其实我要谈的是一个很简单的问题。 有一篇很长的文章，我要用计算机提取它的关键词（Automatic Keyphrase extraction），完全不加以人工干预，请问怎样才能正确做到？ 这个问题涉及到数据挖掘、文本处理、信息检索等很多计算机前沿领域，但是出乎意料的是，有一个非常简单的经典算法，可以给出令人相

浅谈一下大数相除有关思路(图解)与用java代码具体解决方案         PS:接上篇大数相乘博客。两数的正负情况在这就不谈了，只要加一个标记就可以了。此文阅读前提:需在解决了大数相加减和大数相乘的基础上进行。     在完成了大数相乘的程序后，很自然地想到了在不使用java API的情况下，如何实现两个数相除，两数可以是大数和小数的任意组合，如大数/大数，大数/小数。   思路图解1:   

#include<iostream> #include<cstring> #include<iomanip> #include<algorithm> #include<cstdio> using namespace std; class BigNum; istream & operator>>(istream&, BigNum&); ostream & operator<<(ostream&, B

作者： 阮一峰 日期： 2013年3月21日 上一次，我用TF-IDF算法自动提取关键词。 今天，我们再来研究另一个相关的问题。有些时候，除了找到关键词，我们还希望找到与原文章相似的其他文章。比如，"Google新闻"在主新闻下方，还提供多条相似的新闻。 为了找出相似的文章，需要用到"余弦相似性"（cosine similiarity）。下面，我举一个例子来说明，什么是"余弦相似性"。 为了简单起

作者： 阮一峰 日期： 2013年3月26日 有时候，很简单的数学方法，就可以完成很复杂的任务。 这个系列的前两部分就是很好的例子。仅仅依靠统计词频，就能找出关键词和相似文章。虽然它们算不上效果最好的方法，但肯定是最简便易行的方法。 今天，依然继续这个主题。讨论如何通过词频，对文章进行自动摘要（Automatic summarization）。 如果能从3000字的文章，提炼出150字的摘要，就可