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谷歌大数据相关论文.zip

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简介:
本资源包包含一系列关于谷歌公司大数据技术与应用的研究论文,涵盖数据处理、分析及存储等多个方面。 介绍开启大数据时代的谷歌三篇经典论文:涵盖文件系统、Bigtable及MapReduce内容的中文版与英文原版,非常值得拥有!

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  • .zip
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    本资源包包含一系列关于谷歌公司大数据技术与应用的研究论文,涵盖数据处理、分析及存储等多个方面。 介绍开启大数据时代的谷歌三篇经典论文:涵盖文件系统、Bigtable及MapReduce内容的中文版与英文原版,非常值得拥有!
  • 三篇(中英合集)
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    本资料包含谷歌关于MapReduce、Bigtable和Bayesian Network三篇经典大数据技术论文的中文与英文双语版本,适合深入研究与学习。 Google大数据的经典三篇论文,包括英文原版和中文翻译版本(仅供学习交流使用,禁止商用)。
  • Hadoop三驾马车版(完整版)
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    本资料深入解析了Hadoop三大核心组件MapReduce、GFS和BigTable背后的理论基础与技术细节,收录了其对应的原始谷歌论文,并提供完整的中文翻译。适合大数据技术爱好者及开发者研读参考。 谷歌大数据的三篇论文与Hadoop的三大核心组件密切相关:BigTable、文件系统(类似于Google的GFS)和MapReduce。这些技术为处理大规模数据提供了基础架构支持。
  • Google_Hadoop.zip
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    该资料包包含了Google的三篇核心Hadoop相关论文,深入探讨了GFS(Google文件系统)、MapReduce和BigTable的设计理念与实现细节。 Google-Hadoop三大论文的中文翻译版本包括了对MapReduce、Bigtable(即HBase)以及File System(即HDFS)的介绍。
  • 专利爬虫.zip
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    该资料包包含有关谷歌申请的一项专利的信息,这项专利涉及使用网络爬虫技术收集和处理大量在线数据的方法。 爬虫(Web Crawler)是一种自动化程序,用于从互联网上收集信息。其主要功能是访问网页、提取数据并存储,以便后续分析或展示。爬虫通常由搜索引擎、数据挖掘工具、监测系统等应用于网络数据抓取的场景。 爬虫的工作流程包括以下几个关键步骤: 1. **URL收集**: 爬虫从一个或多个初始URL开始,递归或迭代地发现新的URL,并构建一个URL队列。这些URL可以通过链接分析、站点地图等方式获取。 2. **请求网页**: 爬虫使用HTTP或其他协议向目标URL发起请求,以获取网页的HTML内容。这通常通过HTTP请求库实现。 3. **解析内容**: 爬虫对获取的HTML进行解析,提取有用的信息。常用的解析工具有正则表达式、XPath和Beautiful Soup等工具帮助定位和提取数据。 4. **数据存储**: 提取的数据被保存到数据库、文件或其他介质中以供后续分析或展示。 为了遵守法律规范并尊重网站使用政策,爬虫需遵循以下原则: - 遵守规则: 为避免对服务器造成过大负担或触发反爬机制,爬虫应遵循网站的robots.txt协议,并控制访问频率和深度。 - 反爬策略应对: 网站可能采取验证码、IP封锁等措施防止被爬取。因此,设计相应的策略来克服这些障碍是必要的。 此外,在实际应用中,如搜索引擎索引、数据挖掘、价格监测等领域广泛使用了爬虫技术。然而在开发和部署时必须遵守法律规范,并且尊重网站的访问政策以及服务器的安全性与稳定性。
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    该文集汇集了多篇关于数据库技术的研究性论文,涵盖数据管理、查询优化、分布式系统和安全隐私保护等多个领域,旨在探讨数据库领域的最新进展与挑战。 本段落主要探讨了数据库论文中的B树及其变种B+树的知识点。以下是对这些知识点的详细总结: ### B 树的概念和应用 - **定义与用途**:B树是一种自平衡搜索树数据结构,广泛应用于文件组织及数据库系统中。 - **优点**:能够快速检索和存储大量数据,提高计算机资源利用率。 ### B 树的检索类型 - 支持两种类型的检索: - 连续型检索(如列出所有员工的名字与地址); - 随机型检索(依据标签精确找到某个员工的信息)。 ### 索引结构 - **树形结构**:每个节点包含一个或多个关键字,索引本身也是一个文件。如果原始文件过大,则会在顶部建立另一个索引层次。 ### 基本的 B 树特性 - 自平衡性:即使在插入和删除记录后仍能保持平衡。 - 性能优势:对于有n个记录的文件进行查找时,不平衡树可能需要检索n个节点;而B树中搜索不会超过log(n)次。 ### 插入与删除操作 - **过程**: - 确定插入或删除所需位置; - 调整关键字以维持平衡。 ### B+ 树概述 - 是一种变种的B树,所有关键字均存储于叶子节点上。 - 支持快速检索和大量数据处理,并且适用于顺序访问环境。 ### 操作消耗分析 - 主要成本在于磁盘I/O操作次数。插入与删除比查找更耗资源;而树的高度决定了总体性能表现。 ### 结论 B 树及 B+ 树是数据库论文中的核心知识点,它们在文件组织和数据库系统中有着广泛应用。理解这些结构的概念及其应用有助于更好地设计实现高效的数据库系统。
  • 集:街景图像(42G).zip
    优质
    本数据集包含来自全球各地的谷歌街景图像,总容量达到42GB。这些高分辨率图片为研究者提供了丰富的视觉信息资源,适用于计算机视觉、深度学习等领域的各种应用。 谷歌街景数据集包含62,058张高质量的Google街景图像。每个街景视图地标被360°球形视图分为4个侧视图和1个向上视图,适用于目标检测、多视图等多个领域的研究。该数据集大小为42G。
  • market1501.pdf
    优质
    本论文深入探讨了市场1501数据集的应用及其在人脸识别技术中的重要性,并分析了几篇基于此数据集的相关研究。 市场-1501数据集的原版论文介绍了新的行人重识别数据集,并与其他数据集进行了比较。