Sparsity Technologies

sparkseejava-5.2.3.jar是Sparsity Technologies公司开发的高性能图形数据库SPARKSEE的Java组件，版本号为5.2.3。

Sparsity Technologies推出的DEX高性能图形数据库4.3.0版本，提供了稳定和高效的图形数据管理解决方案。该版本的优化和更新，使得DEX数据库在处理大规模图形数据时表现出色。

Prairie Technologies MATLAB Toolbox—A small collection of MATLAB functions that enables simple interface with confocal microscopes manufactured by Prairie Technologies. File Descriptions: import_PrairieTif.m: This function imports TIFF images captured by Prairie Technologies' confocal laser scan

前言 第一章 引论 第一节 搜索引擎的概念 第二节 搜索引擎的发展历史 第三节 一些著名的 搜索引擎 上篇 WEB 搜索引擎基本原理和技术 第二章 WEB 搜索引擎工作原理和体系结构 第一节 基本要求 第二节 网页搜集 第三节 预处理 第四节 查询服务 第五节 体系结构 第三章 WEB信息的搜集 第一节 引言 一、超文本传输协议二、一个小型 搜索引擎 系统 第二节 网页搜集 一、定义 URL 类和 Page 类二、与服务器建立连接三、发送请求和接收数据四、网页信息存储的天网格式 第三节 多道搜集程序并行工作 第四节 如何避免网页的重复搜集 第五节 如何首先搜集重要的网页 第六节 搜集信息的类型

星环大数据平台权威指南，国内大数据平台，Hadoop，Spark等大数据技术入门介绍，星环内部培训资料。

Vivek Kale's Creating Smart Enterprises goes smack-dab at the heart of harnessing technology for competing in today's chaotic digital era. Actually, for him, it's SMACT-dab: SMACT (Social media, Mobile, Analytics and big data, Cloud computing, and Internet of Things) technologies. This book is requi

随着科技的迅猛发展，大数据时代为智能交通领域带来了诸多变革。将探讨在大数据时代背景下，人工智能、大数据等新技术在智能交通中的应用，以及这些技术如何推动智能交通系统的重大变革。\\智能交通系统面临的主要痛点包括信息资源整合、数据智能分析决策、大数据全生命周期的新技术应用、信息主动推送以及智能网联汽车的发展等。这些痛点需要通过采用新技术来解决，从而提升交通系统的效率、安全性和智能化水平。\\信息资源整合是智能交通发展的基础。通过整合来自不同交通参与者和交通基础设施的数据资源，可以实现信息共享和互联互通。这不仅提高了数据的可用性，还能够通过大数据分析技术，对交通模式进行深入挖掘和预测，为交通管理和规

物联网的实时传感 + 大数据的智能，在医疗里碰撞出不少火花。《Internet of Things and Big Data Technologies for Next Generation Healthcare》这本书就挺有意思的，内容全、案例多，适合你想搞明白这两块技术到底怎么落地到医疗场景里去。 物联网的设备连起来后，像血糖仪、心率监测器这种设备，能一直采集数据，传给系统。再结合大数据，就能做到比如早期预警、用药推荐、风险评估这些操作——真的是少跑医院，体验还好。 书里不仅讲原理，还带不少实际例子，比如怎么用传感器数据做慢病管理，或者医院怎么用AI 模型来优化病床使用率。嗯，理论+实战，

大数据技术的百科全书，真的挺像是前端打包工具文档那种感觉——查啥有啥，还都讲得挺明白。300 多篇文章，从分布式系统、NoSQL、云计算到机器学习、数据挖掘，你能想到的都能翻到点门道。每篇内容都是行业大牛写的，结构也清晰，术语、例子、研究方向一条龙服务，真挺省事的。用起来也顺手，像查Hadoop、Cassandra这种工具，直接翻对应文章，关键点、应用场景全给你讲透了，懒得自己啃官方文档都没问题。还有不少实用扩展内容，我挑几个比较好的给你——基于大数据机器学习的分布式计算框架：讲了不少实际工程中的设计考量美团大数据与云计算中的机器学习应用：业务落地案例，值得借鉴Hadoop：分布式系统基石：适

这个名为\"IWT数据挖掘项目\"的项目由NIT RAIPUR的拉胡尔·何塞（Rahul Jose）主持，专注于将互联网网络技术应用于生物医学数据挖掘。项目利用先进的网络技术和数据分析工具从大量生物医学数据中提取有价值信息，推动医疗健康领域的科研和实践。互联网网络技术涵盖一系列用于创建、维护和使用互联网的协议、标准和技术，如HTTP、FTP、TCP/IP以及HTML、CSS和JavaScript等网页开发语言。在生物医学数据挖掘中，项目涉及数据收集、数据预处理、数据分析、可视化、数据安全与隐私、Web应用程序开发、云计算与大数据处理、实时与流式数据处理以及AI与深度学习等关键技术领域。