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大数据BigData全套资料.vce

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简介:
大数据BigData全套资料.vce涵盖数据科学基础、Hadoop生态系统、Spark框架应用、数据可视化分析等核心课程与实战项目,适合初学者到高级工程师全方位学习提升。 需要大数据HCIA题库的可以下载。

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客服
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  • BigData.vce
    优质
    大数据BigData全套资料.vce涵盖数据科学基础、Hadoop生态系统、Spark框架应用、数据可视化分析等核心课程与实战项目,适合初学者到高级工程师全方位学习提升。 需要大数据HCIA题库的可以下载。
  • DeepSeek
    优质
    DeepSeek数据资料大全是一个全面且深入的信息数据库平台,涵盖科技、文化等多个领域,致力于为用户提供高质量的数据资源和研究支持。 DeepSeek 15天指导手册——从入门到精通 Deepseek V3零基础学习手册:通往精通之路 利用DeepSeek赚钱教程(适合初学者) Deepseek 使用指南 如何使用 Deepseek AI 进行超级降维知识输出V1.0版
  • Oracle仓库权威
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    《Oracle数据仓库权威资料》是一套全面深入介绍Oracle数据仓库技术的专业书籍,涵盖设计、实施与优化等各个环节。 以下是关于Oracle 10g数据仓库实践的一系列资料: 1. Oracle+10g 数据仓库实践—数据仓库基础.pdf 2. Oracle+10g 数据仓库实践—总体方案.pdf 3. Oracle+10g 数据仓库实践—方案的总体优势.pdf 4. Oracle+10g 数据仓库实践—数据仓库工具的选择及准备.pdf 5. Oracle+10g 仓库实践—数据仓库建模与数据抽取(OWB).pdf 6. Oracle+10g 数据仓库实践—数据展现(DISCOVER).pdf 7. Oracle+10g 数据仓库实践—数据展现(BI+BEANS).pdf 8. Oracle+10g 数据仓库实践—数据挖掘(DATAMINING).pdf 这些资料涵盖了Oracle 10g在构建和管理数据仓库方面的各个方面,从基础概念到高级应用都有详细的介绍。
  • 详解完整版(Bigdata)
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    《大数据详解完整版》是一本全面解析大数据技术及其应用的指南,涵盖了数据采集、存储、分析和安全等关键领域,帮助读者深入了解并掌握大数据的核心知识与实践技能。 “大数据”是指那些需要新的处理模式才能具备更强决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高速增长且多样化的信息资产。对于新手来说,了解什么是大数据是非常必要的,并且可以立即使用相关资源而无需安装各种插件。
  • GAMIT软件处理.ppt
    优质
    本PPT涵盖了使用GAMIT软件进行数据处理的全面指南,包括安装、配置及高级应用技巧,适用于科研人员和GIS专业人士。 GAMIT软件是一款专业的GPS数据处理工具,由麻省理工学院(MIT)、斯克里普斯海洋研究所(Scripps Institution of Oceanography)和哈佛大学(Harvard University)联合开发,主要用于地壳变形的研究工作。该软件能够分析单频、双频的相位或伪距观测数据及卫星星历,并计算测站坐标、轨道参数以及协方差,但不具备处理钟差的功能。 GAMIT的主要功能如下: 1. 数据处理:支持GPS静态单时段的数据解析与评估。 2. 系统兼容性:可在多种UNIX系统(如SUN Solaris, SunOS, DEC OpenVMS, OSF1, IBM AIX, SGI IRIX, HP-UX 和LINUX)上运行。 数据处理流程如下: 1. 安装GAMIT软件。 2. 准备GPS观测资料,包括单频或双频相位、伪距以及卫星星历等信息。 3. 使用GAMIT进行数据解析与计算,获得测站坐标和轨道参数及协方差值。 4. 分析处理结果以了解变化趋势。 GAMIT软件的主要组成部分如下: 1. orbits:包含特殊用途的轨道分析工具集,如比较、转换等功能模块。 2. install_software:用于UNIX/Linux环境下的安装脚本段落件集合。 3. readme:详细的安装指南文档。 4. com.tar.Z:所有运行脚本(Shell Scripts)的合集。 5. gamit.tar.Z:软件源代码各功能单元及编译配置文件。 为了正确使用GAMIT,需满足以下条件: 1. Fortran或C语言的编译器; 2. Cshell环境支持; 3. UNIX/Linux操作系统; 总之,GAMIT是一款高效且专业的GPS数据处理工具,在地壳变形研究中具有广泛的应用价值。
  • MKM33
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    MKM33全套资料涵盖了从入门到高级的专业知识和技巧教程,包括最新版本的所有更新内容及实战案例解析。适合学习与参考。 MKM33支持16位AD和24位AD转换,具备IGPT和PWM功能。
  • MT6735
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    《MT6735全套资料》是一份详尽的技术文档集锦,涵盖联发科技MT6735处理器的各项技术规格、开发指南和参考设计,旨在为开发者提供全面支持。 MT6735是由联发科(MediaTek)推出的一款面向入门级和中低端智能手机和平板电脑的系统级芯片(SoC),广泛应用于Android设备中的工业控制主板、POS机以及其他移动应用场景。资料套装包含与MT6735相关的多种技术文档,有助于开发者和制造商更好地理解和应用这款处理器。 MT6169是MT6735配套的射频组件,其外部数据手册和布局指南提供了关于该组件详细的电气特性和性能参数,并给出设计建议以确保无线通信质量和整体系统性能。 联发科另一款无线连通性芯片MT6625可能作为MT6735中的Wi-Fi和蓝牙模块使用。文档详细介绍了此模块的功能、接口及操作方式,而关于MTK 4G平台射频开关的对照表则提供了不同配置和选型指导以优化射频性能并适应不同频段。 另外,电源管理单元(PMU)简介说明了MT6328为MT6735及其外围组件提供稳定高效的电力供应,确保系统能效与可靠性。Skyworks Solutions公司的SKY77916-11是配合使用于射频部分的模块以提升接收和发射性能,文档详细描述了其规格及应用方法。 综合参考电路图展示了这些组件如何在实际设计中相互连接工作,并为硬件工程师提供宝贵资源。MT6735的主要技术概述与功能规格说明书则涵盖了CPU架构、GPU性能、多媒体支持以及LTE连接能力等多个方面,对于软件开发者和系统集成商了解其能力和限制非常有用。 这套资料涵盖的领域包括MT6735及其相关组件的硬件设计、无线通信、电源管理及射频性能等关键点。无论是硬件设计人员还是软件开发或系统集成工程师,这些文档都能提供宝贵的信息与指导。
  • Python爬虫与分析可视化作业
    优质
    本套资料涵盖Python爬虫技术及数据分析可视化的全面内容,适用于完成相关课程的大作业。包括代码示例、数据集和图表展示等资源,帮助学生掌握实战技能。 Python 爬虫数据可视化分析大作业全套文件
  • 地质雷达处理PPT
    优质
    本资料全面涵盖了地质雷达数据处理的相关内容,包括理论基础、操作方法及案例分析等,适合科研人员和学生学习使用。 地质雷达数据处理全套PPT涵盖了该领域的基础知识、扫描类型及多种信号处理技术等内容。 一、扫描类型 在地质雷达数据的收集过程中使用了三种主要类型的扫描:A扫描(基本信息获取)、B扫描(二维表示,用于目标检测)和C扫描(三维表示,用于详细的目标体分析)。 二、信号处理 为了从复杂的背景中提取有效的信号并去除噪声,需要进行一系列的信号处理操作。这些包括使用高通滤波器、低通滤波器和带通滤波器等工具以及应用傅立叶变换来解析频谱特性。 三、滤波技术 在地质雷达数据处理过程中,利用各种类型的数字滤波器(如低通、带通、高通及带阻)去除不需要的信号成分,并增强目标物反射特征。 四、傅里叶转换 通过将时间域中的原始数据转化为频率域表示,可以更好地理解探地雷达回波中隐藏的信息和模式。这有助于识别不同地质结构之间的差异性。 五、水平处理技术 为了优化图像质量并减少干扰信号的影响,在水平方向上应用特定的技术如土壤采样校正、背景噪声消除及线性增益调整等方法进行数据预处理。 六、带通滤波器的应用 在水平处理阶段,使用专门设计的带通滤波器来选择特定频率范围内的雷达回波信息,从而增强目标物反射信号并抑制其他非相关成分的影响。 七、坐标系统转换 为了获得更加准确和详细的地下结构图像,在数据处理过程中还需要执行从一个参考框架到另一个系统的变换操作(即“移植”),以便于对三维地质体进行更精确的建模分析。 八、MTI滤波器的作用机制 移动目标指示(MTI)技术能够有效减少由于物体运动引起的杂乱回声干扰,从而提高静止或缓慢移动地下结构特征识别能力。 九、探地雷达信号动态范围管理 通过调节探测设备的工作参数并优化数据处理流程来控制接收的信号强度变化幅度,使细微地质差异更加明显可辨识。 十、线性增益调整策略 为了补偿因材料衰减效应导致的能量损失,在整个扫描过程中应用适当的线性和非线性放大算法以保持反射波形的一致性和完整性。
  • 清华课程精华PPT课件《导论》(含7章).rar
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    本资源提供清华大学《大数据导论》课程的核心PPT讲义,涵盖七章内容,全面解析大数据技术与应用,适合学习和研究参考。 清华大学精品大数据课程PPT课件 - 第1章 大数据概念与应用(35页) - 第2章 大数据的架构(40页) - 第3章 大数据采集及预处理(48页) - 第4章 大数据的存储(39页) - 第5章 分析(43页) - 第6章 大数据可视化(29页) - 第7章 大数据的商业应用(44页)