密集簇

本书深入浅出地阐述了构建可靠、可扩展数据密集型系统的基本原理。通过学习本书，读者可以更好地理解 Hadoop、Hive、HBase、Kafka 等分布式系统的内部机制，从而提升学习效率。本书提供中英双语版本，方便读者对照阅读。

马丁·科莱博曼著作《设计数据密集型应用》于去年面世，中文翻译版可通过以下网址获取： https://github.com/Vonng/ddia

《设计数据密集应用》是一部关于数据系统基础、分布式数据和衍生数据的重要著作。第一部分介绍了数据系统的基础，包括可靠性、可扩展性和可维护性等方面。第二部分探讨了分布式数据的复制、分区、事务处理以及分布式系统的挑战。最后一部分讨论了批处理、流处理和数据系统的未来发展方向。

这段Matlab代码解决了图像矩阵中的Bundle调整问题，使用了Matlab函数“lsqnonlin”。主要过程包括随机生成平面上的点和平行移动的摄像机，计算每个点的2D图像投影，并通过引入高斯噪声优化点的3D坐标和摄像机的6D坐标。优化问题通过重投影误差的最小化来定义成本函数，支持Levenberg-Marquardt和Trust-Region-Reflective最小二乘算法。此代码学术研究中展示捆绑调整问题的特性和实现方法。在Matlab 2016a上编写和测试。

在Oracle数据库中，簇表是一种存储方法，允许多个表共享同一数据块中的某些公共列。这些表上具有相同值的公共列的数据行将存储在同一数据块中。因此，簇表可以提高某些查询的性能，尤其是涉及多个表和公共列连接的查询。 需要注意的是，Oracle中的簇表与SQL Server中的聚集索引不同。SQL Server中的聚集索引按索引键的存储顺序强制行存储，类似于Oracle中的索引组织表(IOT)。

Matlab代码sqrt-admmDSM 简介 该Matlab代码包解决最密集子矩阵问题，此问题是分析矩阵结构和复杂网络中的基础问题。代码通过一阶优化方法识别给定图形或矩阵中固定大小的最密集子矩阵，适用于处理协作和通信网络等实际应用。 功能 该代码包包含以下主要功能：- plantedsubmatrix.m：生成从特定大小的密集子矩阵采样的二进制矩阵。- densub.m：实现ADMM算法，用于放松求解子图和子矩阵问题。- mat_shrink.m：实现软阈值运算符，应用于densub.m的X更新步骤中的奇异值向量。 使用方法 随机矩阵：使用plantedsubmatrix函数生成包含噪声

Oracle 11g R2 数据库中表和表簇的概念

Designing Data-Intensive Applications影印版 想知道顶尖软件工程师和架构师如何构建他们的应用程序，使其在长期内具备可扩展性、可靠性和可维护性吗？本书深入探讨了数据系统的关键原则、算法及权衡取舍，结合多个流行软件包和框架的内部结构作为示例。虽然工具不断演变，应用需求日益增长，但背后的原则始终不变。你将学会如何判断哪种工具适合特定的目的，以及如何将某些工具组合起来，构建出良好的应用架构。你还会学到如何对你的系统有更深的直觉，从而更好地追踪和解决任何可能出现的问题。

《设计数据密集型应用》是一本广受欢迎的IT著作，专注于构建大规模、高可用的数据密集型系统。本书详细探讨了在分布式环境下如何有效设计和管理数据，涵盖了从理论基础到实践策略的广泛知识。主要内容包括数据模型与查询语言、分布式一致性、数据复制与分区、大数据处理、存储系统、时间序列数据、搜索与推荐系统、数据安全与隐私、数据治理与运维、微服务架构、负载均衡与缓存、性能优化等方面。无论您是初学者还是专业人士，本书都为您提供了完整的指导，帮助您构建可靠、高效的数据系统。

利用聚类技术检测离群点的一种方法是丢弃远离其他簇的小簇。通常情况下，这个过程可以简化为移除小于某个最小阈值的所有簇。虽然可以与各种聚类技术结合使用，但需要设定最小簇大小和小簇与其他簇之间距离的阈值。此外，这种方法对于聚类数量的选择非常敏感，因为很难将离群点的得分附加到对象上。在图18中，当聚类簇数K=2时，可以清楚地看到一个包含5个对象的小簇远离了大部分对象，可能被视为离群点。