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MOA:数据流算法框架

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简介:
MOA( Massive Online Analysis)是一款专注于数据流处理的开源软件,提供了丰富的在线学习算法和评估工具。它为用户构建了一个强大的平台,用于实验、比较各类数据流算法,并支持概念漂移检测与适应机制,是研究及应用数据流领域的重要框架之一。 关羽MOA的使用与介绍涵盖了其框架结构及功能主题等方面的内容。

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  • MOA
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    MOA( Massive Online Analysis)是一款专注于数据流处理的开源软件,提供了丰富的在线学习算法和评估工具。它为用户构建了一个强大的平台,用于实验、比较各类数据流算法,并支持概念漂移检测与适应机制,是研究及应用数据流领域的重要框架之一。 关羽MOA的使用与介绍涵盖了其框架结构及功能主题等方面的内容。
  • MOA分类平台
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    MOA(Massive Online Analysis)是一款专为实时大数据流处理设计的数据流分类算法平台。它支持在线学习和大规模数据分析,适用于不断变化的数据环境中的模式识别与预测任务。 这里提供一个数据流分类算法的平台,集成了各种分类算法,并实现了实时的数据流自动生成、在线分类以及数据流处理功能。
  • MOA:一个用于大挖掘的开源,包含多种机器学习如分类、回归、聚类等。
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    MOA是一款领先的开源数据流挖掘软件,提供包括分类、回归和聚类在内的丰富机器学习算法库,适用于大规模动态数据分析。 MOA是用于数据流挖掘的最流行的开源框架之一,并且拥有一个非常活跃的成长型社区。它包括一组机器学习算法(分类、回归、聚类、离群值检测、概念漂移检测及推荐系统)以及评估工具。与WEKA项目相关,MOA也是用Java编写的,并可以扩展以应对更复杂的问题。 使用MOA时,用户可以在实时环境中执行大数据流挖掘和大规模机器学习任务。此外,它支持通过引入新的挖掘算法、数据流生成器或评价指标来进一步扩展其功能。MOA的目标是为数据流社区提供一个基准套件。 如果您在出版物中引用了MOA,则请参考以下JMLR论文:阿尔伯特·比菲特(Albert Bifet)和杰夫·霍姆斯(Geoff Holmes)。
  • DAGFlow: C++ 并行处理
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    DAGFlow是一款用C++开发的数据流并行处理框架,旨在通过有向无环图(DAG)模型高效地管理与执行复杂的多步数据处理任务。 DagFlow是一个基于C++模板元编程的异步DAG流处理并发编程框架。该框架将程序运行结构以有向无环图(DAG)的形式组织起来。 其主要优势包括: - 将传统的单生产者单消费者模型重构为通过数据依赖关系形成的DAG,使得代码高度模块化。 - 解决了回调多层嵌套的问题,使开发者能够用同步编程的思维方式来编写异步程序。 - 具有很强的可扩展性,并且可以基于该框架自动生成算法流程图、提供模块间的性能分析工具以及单个模块调试工具等。 DagFlow适用于实时数据分析和数据处理等领域中并行度较高但逻辑复杂的应用场景。使用时,参考dag_flower_unittest.cpp文件中的示例代码即可。
  • Flowable工作Oracle库建表SQL
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    本资源提供基于Flowable工作流引擎在Oracle数据库中的详细建表SQL脚本,涵盖流程定义、任务管理等核心模块,助力快速搭建企业级业务流程管理系统。 解决Flowable自动更新数据库表结构报错的问题可以通过关闭自动更新配置并手动创建表来实现。 ### Flowable版本与环境 - **Flowable**:6.8.0.0 版本。 - **数据库**:Oracle。 ### 解决步骤 1. 创建对应的schema,或者替换脚本中的`WORKFLOW` schema名称。 2. 在执行建表脚本前,先删除所有与flowable相关的表以避免错误发生。 3. 修改配置项 `flowable.database-schema-update=false` 以便禁用自动更新功能。 ### 工作流框架Flowable在Oracle环境下的建表SQL及配置详解 #### 问题背景 使用Flowable工作流框架时,可能会遇到数据库表结构更新报错的情况。一种解决方案是关闭其自动更新机制,并手动创建所需的数据库表结构。 #### 准备工作 1. **确定版本**:本段落档适用于Flowable 6.8.0.0。 2. **环境设置**: - 数据库为Oracle。 3. **Schema设定**: - 创建名为`WORKFLOW`的schema,或者根据实际情况替换脚本中的名称。 4. **配置项调整**:将项目中 `flowable.database-schema-update=false` 设置。 #### 手动创建数据库表结构 1. **通用属性表 ACT_GE_PROPERTY** ```sql CREATE TABLE WORKFLOW.ACT_GE_PROPERTY ( NAME_N NVARCHAR2(64), VALUE_N NVARCHAR2(300), REV INTEGER, PRIMARY KEY (NAME_N) ); ``` - 插入初始数据: ```sql INSERT INTO WORKFLOW.ACT_GE_PROPERTY VALUES (common.schema.version, 6.8.0.0, 1); INSERT INTO WORKFLOW.ACT_GE_PROPERTY VALUES (next.dbid, 1, 1); ``` 2. **字节数据表 ACT_GE_BYTEARRAY** ```sql CREATE TABLE WORKFLOW.ACT_GE_BYTEARRAY ( ID_N NVARCHAR2(64), REV INTEGER, NAME_N NVARCHAR2(255), DEPLOYMENT_ID_N NVARCHAR2(64), BYTES_ BLOB, GENERATED NUMBER(1, 0) CHECK (GENERATED IN (1, 0)), PRIMARY KEY (ID_N) ); ``` 3. **实体链接表 ACT_RU_ENTITYLINK** ```sql CREATE TABLE WORKFLOW.ACT_RU_ENTITYLINK ( ID_N NVARCHAR2(64), REV INTEGER, CREATE_TIME_ TIMESTAMP(6), LINK_TYPE_N NVARCHAR2(255), SCOPE_ID_N NVARCHAR2(255), SUB_SCOPE_ID_N NVARCHAR2(255), SCOPE_TYPE_N NVARCHAR2(255), SCOPE_DEFINITION_ID_N NVARCHAR2(255), PARENT_ELEMENT_ID_N NVARCHAR2(255), REF_SCOPE_ID_N NVARCHAR2(255), REF_SCOPE_TYPE_N NVARCHAR2(255), REF_SCOPE_DEFINITION_ID_N NVARCHAR2(255), ROOT_SCOPE_ID_N NVARCHAR2(255), ROOT_SCOPE_TYPE_N NVARCHAR2(255), HIERARCHY_TYPE_N NVARCHAR2(255), PRIMARY KEY (ID_N) ); ``` 4. **索引创建** ```sql CREATE INDEX ACT_IDX_ENT_LNK_SCOPE ON WORKFLOW.ACT_RU_ENTITYLINK (SCOPE_ID_N, SCOPE_TYPE_N, LINK_TYPE_N); CREATE INDEX ACT_IDX_ENT_LNK_REF_SCOPE ON WORKFLOW.ACT_RU_ENTITYLINK (REF_SCOPE_ID_N, REF_SCOPE_TYPE_N, LINK_TYPE_N); CREATE INDEX ACT_IDX_ENT_LNK_ROOT_SCOPE ON WORKFLOW.ACT_RU_ENTITYLINK (ROOT_SCOPE_ID_N, ROOT_SCOPE_TYPE_N, LINK_TYPE_N); CREATE INDEX ACT_IDX_ENT_LNK_SCOPE_DEF ON WORKFLOW.ACT_RU_ENTITYLINK (SCOPE_DEFINITION_ID_N, SCOPE_TYPE_N, LINK_TYPE_N); ``` 5. **历史实体链接表初始数据插入** ```sql INSERT INTO WORKFLOW.ACT_GE_PROPERTY VALUES (entitylink.schema.version, 6.8.0.0, 1); ``` #### 总结 通过上述步骤,已成功在Oracle环境下为Flowable 6.8.0版本手动创建了必要的数据库表结构。这种方式可以避免自动更新导致的问题,并确保项目稳定运行。根据具体需求,可能还需进一步调整其他配置和表结构。
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  • Cplex详解.pdf
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    《Cplex算法框架详解》是一份深入剖析IBM ILOG CPLEX优化求解器内部算法机制的技术文档。该PDF详细介绍了CPLEX在解决线性和整数规划问题中的核心方法与技巧,适合研究和开发人员参考学习。 对CPLEX内部算法框架的详解
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    本教程详细讲解了使用ThinkPHP5框架进行数据库操作的方法和技巧,包括配置数据库连接、执行SQL语句及常用查询示例。适合初学者快速上手。 本段落主要介绍了使用thinkPHP5(TP5)框架连接数据库的方法,并通过实例详细讲解了基于该框架的数据库配置、数据读取及模板渲染等相关操作技巧。对于对此主题感兴趣的朋友,可以参考这篇文章的内容进行学习和实践。
  • Django下MySQL库的配置方
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    本文章介绍如何在Django开发环境中正确配置与使用MySQL数据库,包括安装、设置及连接步骤,帮助开发者轻松上手。 本段落主要介绍了如何在Django框架中配置MySQL数据库的过程,并通过示例代码进行了详细讲解。内容对学习或工作中使用该技术具有参考价值,需要相关资料的读者可以参考此文。
  • 视觉VM PRO 2.7版新增机器人、多任务程及C#源码,含机器视觉源码,采用C#编程语言和特定
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    视觉框架VM PRO 2.7版全新升级,引入机器人流程自动化、多任务处理功能,并开放C#源代码,提供全面的机器视觉解决方案。 视觉框架VM PRO 2.7版本增加了机器人流程框架、多任务流程以及C#源码框架,同时提供了机器视觉的Halcon算法支持,并参考了Cognex VisionPro的设计理念。该版本适用于具备C#编程基础及Halcon知识的学习者使用,用户可以根据自己的需求对提供的源代码进行修改和定制。 当前版本集成了Halcon、海康威视、大恒以及AVT等相机操作SDK,并且还支持雷塞Dmc1000b和雷塞ioc0640等运动控制卡。编译环境为Visual Studio 2022企业版,所使用的Halcon版本是20.11 steady版本,默认登录密码均为admin。