《安徽工业大学学报》(自然科学版)2005-2009年网络传播分析

金属工艺、电气工程、化学工程这些方向，想找点实用代码？我翻了一圈资料，发现几篇蛮实用的资源，尤其是用 Matlab 做仿真、建模啥的，还挺方便的。像电气工程方向用 Matlab 做信号的例子就比较常见，响应曲线或者热泵系统那块也有资料可以参考。 《安徽工业大学学报》 这篇文章，其实是对 2005～2009 年间这本期刊在网上的传播做了数据，关键词包括金属学、冶金工程、电气工程、信息科技等，偏科研一点，但也能看出哪块内容关注度高，哪些选题值得深入。 要是你刚好在做 金属材料建模 或者电气控制相关的项目，蛮推荐顺着这些数据去找案例资源。比如这几个： - 化学工程的 Matlab 代码示例，适合跑模

统计分析 0 2025-06-18

用户研究全面综合分析

用户研究啊，说到底就是要搞清楚什么对用户有用。嗯，多人做设计时，往往忽视了用户的需求和使用环境。就拿高跟鞋做个例子吧，舞会穿挺合适的，但去打网球就不行了，对吧？只有了解了这些使用背景，才能做出既有用又易用的产品。所以啊，搞好用户研究，是每个前端开发者都得关注的事情。

数据挖掘 0 2025-06-18

Linux下Hadoop安装配置教程

Linux 下的 Hadoop 安装配置教程，内容还挺全的，适合新手摸索也适合老司机复习下流程。环境搭建、配置优化这些步骤讲得比较细，尤其是hadoop-env.sh和core-site.xml这类文件怎么改，写得还挺实用。 安装路径的选择、JDK 版本怎么配这些也有提醒，不用你来回查资料。整个教程基本是按步骤走，踩坑的地方也点出来了，比如namenode格式化顺序这事，早知道就好了。 文末还有几个相关文章，你要是想看更详细的操作图文，可以点进去看看，比如Linux 环境下安装与配置 Hadoop 的完整指南，细节更多；还有个Hadoop 3.1.3 安装包下载链接，省得你再去找。 建议你先准

Hadoop 0 2025-06-18

Hadoop Web日志MapReduce实战项目

Hadoop 的日志项目，蛮适合用来练练 MapReduce。压缩包叫，里面是一个挺完整的实战例子，核心就是拿 Web 日志来开刀。你会看到怎么用 Java 写Mapper和Reducer，怎么配置Job提交到集群。嗯，日志内容也挺常见的，IP、时间戳、URL 一大堆，有点经验的朋友上手应该不难。 Web 日志的格式关键，别小看这一步。你得先一下，比如说清洗脏数据、挑掉 404 之类的无效求。在Mapper里搞点正则提取，把 IP、URL 这些字段拆出来，生成key-value对。比如key是 URL，value是 1，用来统计访问次数。逻辑简单，但量大，用 Hadoop 刚好。 MapRed

Hadoop 0 2025-06-18

Hadoop 2.6.5API CHM帮助手册

Hadoop 2.6.5 的 API 文档搞成 CHM 格式，查起来是真方便，适合不爱开网页、想离线查资料的你。这个手册是从官方 HTML 版转的，内容比较全，结构也还算清晰。 像你平时调试MapReduce、写HDFS接口调用时，直接搜类名、方法名，秒出结果，响应也挺快的。而且不怕跳转断网，反正全在本地，啥时候都能用。 我自己写YARN调度逻辑的时候就常用它，哪怕是周末在地铁上笔记本开着，也能随时翻。比起网页版，不光少点广告，查文档效率高多了。 哦对了，如果你还用MySQL、SQLServer、DB2这些数据库，下面这些 CHM 版手册也可以一起收着，风格一致，实用性也蛮强： MySQL

Hadoop 0 2025-06-18

Google三大论文中文版Bigtable、GFS、MapReduce

在大数据的世界里，Google 可是开创了不少先河。它的三大经典论文《Bigtable》、《GFS》和《MapReduce》直接影响了后来的大数据框架，比如 Hadoop，简直是大数据领域的基石。要说 Bigtable，这个分布式存储系统，能 PB 级数据，给带来了表格存储的全新设计理念；而 Google 文件系统（GFS），就是专为大规模数据存储而生，能有效冗余备份、故障恢复等问题；再看看 MapReduce，它通过简化编程模型，让大数据变得更加高效。看完这些论文，你会更清楚现代大数据框架的底层逻辑。如果你对大数据感兴趣，读这些论文中文版真的是收获满满，尤其是想理解 Hadoop、Spark

Hadoop 0 2025-06-18

MATLAB Nadaraya-Watson平滑方法

Nadaraya-Watson 平滑方法的 MATLAB 实现，蛮适合你用来时间序列或者其他连续型数据，尤其是那种数据看起来没什么规律、但你又想估一估趋势的场景。这个小工具不需要你指定函数形式，主要靠相邻数据的“邻里关系”来搞定预测。嗯，用的是高斯核加权平均，平滑效果还不错。 非参数回归的好处挺，不拘泥于函数模型，适合你拿来快速尝试复杂数据的潜在关系。smoothing.m率是核心脚本，里头该有读取数据、高斯核计算、结果输出这些功能。想自定义参数？应该也留了口子，你可以调整σ来控制平滑程度，想细腻就小点，想稳就大点。 要注意的是，这类核方法对参数还挺敏感，别直接丢默认值跑。调一下σ看看效果，找

Matlab 0 2025-06-18

Redis命令手册与实践

Redis 命令手册挺全的，基本涵盖了 Redis 常用的键命令和各种数据类型的操作方法。比如说，你可以通过SET命令设置键值对，使用GET命令获取它们，或者用DEL命令来删除。手册还对数据类型的命令做了详细，例如列表操作（LPUSH、RPUSH）和哈希表操作（HSET、HGET）都有覆盖。这样一来，不管是操作基本的键值对，还是复杂的多种数据结构，手册里都能找到你需要的命令，操作起来挺方便的。对于 Redis 初学者来说，它算是个不错的学习资料了。哦，对了，手册的内容还会给你不少实际的示例，你更好地理解命令的用法和场景。如果你用 Redis 时总是记不住一些命令，翻翻这本手册就够了，随时查找，

算法与数据结构 0 2025-06-18

Hadoop 2.9.2Windows运行依赖文件

hadoop-2.9.2 的 Windows 运行资源里，有两个文件挺关键，一个是hadoop.dll，另一个是winutils.exe。搞大数据的你应该知道，Hadoop 本来是为 Linux 设计的，在 Windows 上跑的话，多多少少有点绕。所以这俩文件就派上用场了，不少兼容性的小坑。 hadoop.dll的作用？简单说，就是让 Hadoop 能跟 Windows 打交道。像文件操作、网络通信这些底层事儿，全靠它撑着。不放它你连启动都费劲，多核心功能都依赖它。 winutils.exe更像个工具人，在 Windows 上干一些 Linux 下 Hadoop 命令行才能干的事，比如格式化

Hadoop 0 2025-06-18

生物统计分析平台注册表存取研究2001年

注册表的直接存取方式，还真是挺实用的老招。Delphi 写注册表操作，代码不啰嗦，效率也不赖。安装程序那一套也能搞定，但要是你想灵活点，比如记录历史文件啥的，直接用代码更合适。生物统计平台里的实现案例就蛮典型的：用注册表记录历史打开文件，操作起来跟搞个小型配置系统差不多，写入读取都还挺顺手。要是你之前常用ini 文件来保存配置，也能发现区别：注册表集中管理、响应更快，系统级应用用它还是更靠谱。嗯，了，也别全靠注册表，项目简单时 ini 还是挺轻便的。对了，如果你对类似的初始化操作感兴趣，像MySQL、Oracle这类数据库的初始化也有不少技巧可以参考，下面这些资源我也常翻，实用性还行。

统计分析 0 2025-06-18