通话需求低

该程序能自动生成通话记录，包括主叫、被叫、通话日期和时间。

代码及配置打包 附有详细的文档 项目详情：Flink 练习之通话时长的统计

通话记录的数据模拟挺常见的，尤其你在做数据、日志或者搞点 Flink 流计算时，手上没点靠谱的数据资源还真有点抓瞎。calls 表的数据结构比较简单，但信息量不小，像number记录号码，date是 Unix 时间戳，type还能区分来电去电，模拟真实通话场景还是蛮到位的。 有意思的是，它用的是SQLite，轻量又方便，测试用起来毫无压力。如果你用Flink来跑通话时长的聚合，直接喂这张表就合适。没 SQLite 驱动也好说，Python 配合sqlite3模块，分分钟就能跑起来。 你还可以结合通话记录生成模拟工具或者BigData 日志生成器扩展数据量。测试多线程或者Kafka入流之前先造点

通话记录的模拟生成工具，BigData0323.zip 真挺方便的。 日志数据的生产脚本，不需要配置什么全局文件，直接跑就行，逻辑比较清晰。它的思路就是：从通讯录里挑俩号码，一个当主叫，一个被叫，搞个通话时间，再配个通话时长，整成一条通话记录写进日志文件。 数据文件的落地方式挺干脆，直接刷写到本地文本中。你可以拿这份数据去做后续的流、之类的活，比如喂给Flink算通话时长，或者做个实时大屏展示。 通讯录的读取方式也挺灵活，就是一个数据读取，从文件中读入联系人信息。你可以把这部分换成数据库、API 啥的都行，接口清晰。 通话记录的生成过程里还加了点随机逻辑，比如主叫被叫随机挑，通话时间也随机搞一

企业级项目里的Spark实战资源，还是挺值得一看的。Spark 电信电话项目用的是百度云数据，模拟的是电信业务场景，像用户通话记录、活跃用户行为追踪这些，都能跑得起来。你要是正好在啃Spark，又想搞点偏实际的练手项目，这套资源就蛮合适。 数据的落地，不只是跑个模型、写几行RDD就完事了。这里整合了百度云上的真实数据，模拟真实业务流程，从数据预、转换到，流程比较全，逻辑也清楚。响应也快，适合跑在自己机器上调试。 相关的一些技术资源也能用上，比如想搞清楚Hadoop和Spark怎么联动，或者百度热搜的数据方式，可以参考这篇：基于 Hadoop 和 Spark 的百度热搜数据可视化系统设计与实现。

matlab开发-低通Butterworthfilter。巴特沃斯滤波器是一种实现平坦频率响应的设计。

优化及修复多项功能，提升开发体验。 新增图表扩展、数据筛选功能，并支持季度选择。修复表单提交、excel导出、导航菜单等问题。升级iconfont版本，增强自定义主题能力。详情见版本更新日志。

Storm 集群的性能取决于其组件可用的资源。 主要组件及其资源需求： Nimbus: 负责资源分配和任务调度，需要足够的内存和 CPU 资源来管理集群。 Supervisor: 负责在工作节点上启动和停止工作进程，需要足够的内存和 CPU 资源来监控工作进程。 ZooKeeper: 负责维护 Storm 集群的元数据信息，需要足够的内存和磁盘空间来存储数据。 Worker: 负责执行拓扑的任务，需要足够的内存和 CPU 资源来处理数据。 资源需求的影响因素: 拓扑复杂度: 拓扑越复杂，所需的资源就越多。 数据吞吐量: 数据吞吐量越高，所需的资源就越多。 消息大小: 消息越大，所需的网

Latent Low-Rank Representation for Subspace Segmentation and Feature Extraction ICCV matlab代码

MATLAB 数字低通信号频谱输出功能挺实用的，适合信号和通信领域的任务。通过该功能，你可以轻松和输出低通信号的频谱。对于信号的研究或者做一些通信实验，这个功能能大大提高效率。你可以直接在 MATLAB 环境中操作，省去多繁琐的步骤。挺适合做一些实验验证或者教学演示的。如果你在进行相关工作，试试看这个功能，应该会蛮有的。