内核分析

聚类分析 聚类分析将对象集合分组，形成由相似对象组成的多个类别。与分类不同，聚类事先并不知道要划分的类别。 聚类分析的概念 聚类分析的目标是将数据划分到不同的类别（簇）中，确保同一簇内对象高度相似，而不同簇之间对象差异显著。从统计学角度看，聚类分析是一种通过数据建模简化数据的方法。 聚类分析的应用 商业: 识别不同客户群体，刻画其购买模式。 生物: 动植物分类和基因分类，理解种群结构。 地理: 识别地球数据库中的相似性趋势。 保险: 识别高消费汽车保险客户群体，根据住宅类型、价值和地理位置对城市房产进行分组。 互联网: 文档归类，修复信息。 电子商务: 网站建设和数据挖掘，根据相

Sparksql 的内核剖析内容，讲得蛮细的，适合你想搞懂底层执行逻辑的时候翻一翻。优化器、执行计划这块讲得挺清楚，不是那种空谈架构的风格，而是结合了具体的执行细节。像Catalyst的流程、执行计划生成的逻辑，写得还蛮实在的。 优化器部分看着挺过瘾，从Unresolved Logical Plan一路讲到Physical Plan，能让你搞清楚中间每一步都发生了什么。你如果写 UDF，或者调优卡壳的时候，就会知道这些细节到底值不值得深挖。 我还顺手找了几篇挺搭的文章，和这份内容结合着看，效果更好： 优化器和执行计划（偏 Spark） Oracle 优化器选择与执行计划（Oracle

Hadoop内核探秘：Common & HDFS 深度解析 本书深入剖析Hadoop两大核心组件——Hadoop Common和HDFS的架构设计与实现原理。内容涵盖： Hadoop Common：配置系统、RPC机制、序列化机制、I/O操作等基础组件的解析，揭示Hadoop底层支撑架构。 HDFS: 架构设计、数据读写流程、NameNode与DataNode工作机制、数据存储策略、容错机制等核心技术细节的剖析，揭示分布式文件系统HDFS的运作原理。 通过本书，读者将深入理解Hadoop的核心技术，为构建大数据平台打下坚实基础。

嘿，Spark 的内核源码解析是个不错的资源，能让你对 Spark 的运行机制有个更清晰的理解。Spark 作为大规模数据框架，它的核心组件和原理对于开发者来说挺重要的。如果你有兴趣深入了解 Spark 如何运作，尤其是如何任务调度、资源管理这些细节，看看这份源码解析文档蛮有的。文中还详细了Driver、Executor、ClusterManager等关键组件的角色和工作方式，对于你理解整个分布式计算架构会有大。 除了核心概念，文档还讲了RDD、DAG和TaskScheduler等重要内容。这些都能你更高效地利用 Spark 数据，提升计算效率。，学习这些源码不光能让你掌握 Spark 的基本

这是Matlab中内核主成分分析（KPCA）及其应用的完整实现。项目包括各种功能文件如绘制箭头的myarrow.m、生成数据的mygenerate_data.m、计算内核的mykernel.m、KPCA算法的myKPCA.m和PCA算法的myPCA.m。此外还有性能测试文件PCAKPCA_test.m，用于比较PCA和KPCA的表现差异。详细文档学习笔记_主成分分析（PCA）及其若干应用.md提供了该项目的详细介绍。

Neo4j 内核是一款轻量级嵌入式 Java 数据库，用于将数据存储为图形结构，而不是表格结构。更多信息请访问：http://neo4j.org。

Neo4j 内核是一个轻量级 Java 数据库，用于存储图形化数据，而不是表格数据。

本书全面剖析Rootkits技术，揭示其如何避开追踪、篡改Windows内核，深入探究攻击者的动机和Rootkits的运作原理，并提供了防御Rootkits的有效策略。

Neo4j 内核 1.9.6.jar Neo4j 内核是一个嵌入式 Java 数据库，专为存储图形结构数据而设计。它提供高效的图形数据管理，并支持多种查询语言，如 Cypher。更多详情，请访问 neo4j.org。 文件： org.neo4j/neo4j-kernel/1.9.6/neo4j-kernel-1.9.6.jar

Neo4j内核是一个轻量级嵌入式Java数据库，它将数据存储为图表，而非表格。