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MySQL 13 2024-08-26

AmBeta的GitHub页面

你好！我是一个从事数据挖掘专业并担任QA工程师的人，现在转型成为前端程序员。

数据挖掘 13 2024-07-16

HTML简洁页面结构练习

黑色简洁风格的 HTML 结构写法，适合前端刚上手时练练手。页面里用到了<meta charset="gb2312"<head>、<body>、注释啥的都有，就是嵌套顺序有点乱，别照搬就行。结构上的嵌套有点多，比如<head>和<body>重复了几次，嗯……估计是练习不同功能拼一起了，倒也不是坏事，你能看到多种页面组合的方式。适合做 HTML 基础扫盲。编码字符集那块设置成了gb2312，你要是用在现代项目里，建议还是换成UTF-8，兼容性高点，不然容易出现乱码，尤其是配合后端数据库的时候。顺带一提，下面这几个相关文章也挺值得一看。比

Access 0 2025-06-14

麦布流量统计：洞悉网站流量，助力数据驱动决策

麦布流量统计系统，为您提供网站流量实时监控与详尽的统计报表分析。通过麦布，您可以了解网站每日访问量、访客来源地域、操作系统、浏览器类型等关键信息，为网站运营决策提供数据支持。

统计分析 20 2024-05-19

经典算法HTM页面超链接

如果你在数据挖掘领域做过一些工作，应该知道一些经典算法。比如，C4.5、k-Means、SVM，这些算法在学术界和实际应用中都有大的影响。这些算法在 IEEE 的 2006 年评选中被列为十大经典算法，其中不少都能找到有价值的资源。比如，k-Means算法就有好多实现方式，Python、C#、Matlab等都有不错的教程。你如果想深入了解，C 语言的 K-Means 程序，或者k-Means 的优缺点，都可以看看，挺实用的。这些经典算法不仅在理论上有强的影响力，实际操作时的实现细节也是值得研究的。如果你对这些算法感兴趣，可以通过上面的链接，快速学习不同语言的实现方式，拿来就用，省时省力。

数据挖掘 0 2025-06-17

Hadoop流量统计程序

Hadoop 的流量统计程序，蛮适合做网络数据的场景，是那种日志量大的时候，起来挺顺手的。整个逻辑其实不复杂，从日志收集、预、分组统计到异常检测，基本上都靠HDFS和MapReduce撑起来。你要是搞过大数据，应该知道 Hadoop 对分布式文件存储和并行计算是真的友好，尤其适合这种批量数据的活儿。日志文件的可以从 CSV、JSON 入手，采集好以后用 Map 阶段做数据清洗。比如像 IP 不全、格式乱的直接丢掉，统一字段，方便后续。 Reduce 阶段主要是统计，比如分时间段统计每个 IP 的总流量、平均值、峰值，完的数据也能方便喂给 BI 工具。你用Tableau或者Power BI做可

Hadoop 0 2025-06-14

MATLAB车流量检测代码

如果你正在做智能交通系统的相关开发，车流量检测代码这块是个挺实用的资源。用 MATLAB 实现车流量检测，基本可以用它的强大图像工具箱来搞定。从视频二值化到车道分割，再到车辆检测，整个流程都清晰。你可以通过imbinarize函数进行二值化，用edge来识别车道边界，通过regionprops来提取车道信息，通过目标检测技术进行车辆计数，挺高效的。实际操作中，你可以用mybwarea函数来判断车辆大小，确保计数准确。车流量检测不仅可以用来交通状况，还是智能交通管理的基础。如果你对 MATLAB 有一定基础，这个代码可以快速上手，节省不少开发时间。整体来说，MATLAB 在图像方面的表现强大，适

Matlab 0 2025-06-12

MATLAB源码交通流量检测程序

这是我在2011年5月数学建模比赛中编写的MATLAB代码，用于车流量检测。压缩文件包含当时的视频，程序运行稳定且在低车流量条件下具有高精度。有兴趣的朋友可以下载查看。

Matlab 16 2024-08-28

利用Hadoop分析网络流量数据

在大数据处理领域，Hadoop是一个不可或缺的开源框架，被广泛用于存储和处理海量数据。本教程将专注于如何利用Hadoop对网络流量数据进行统计分析，这对理解网络行为、优化网络服务和制定数据驱动的决策至关重要。我们将深入研究Hadoop的核心组件：HDFS和MapReduce。HDFS作为分布式文件系统，将大文件分割成多个块，并在集群中的不同节点上存储这些块，以实现高可用性和容错性。MapReduce则是处理这些数据的计算模型，包括Map和Reduce两个主要阶段。在\"HTTP_.dat\"文件中，我们假设它包含了通过HTTP协议产生的各种网络活动记录，如URL访问、请求时间和响应状态码等。这

Hadoop 9 2024-09-14

手机流量分析Hadoop实战项目

手机流量的日常，用Hadoop来搞，效率还挺高的。项目数据结构清晰，适合练手，也适合做大数据实战入门。尤其是你手上有一批 CDR 数据，正愁怎么？直接套这个模型，跑得飞快。数据都是偏通信场景的，字段包括主叫号码、被叫号码、通话时间这些。用MapReduce批量统计通话次数、流量占比，结果还挺有意思。想深入的话，可以加点Hive、Pig试试，扩展性蛮强的。哦对了，文档比较简洁，不过不影响你理解，照着跑一遍基本都能搞明白。如果你以前折腾过HDFS、Python的数据脚本，这个项目上手毫无压力。响应也快，代码也简单。你还可以顺手看看这些相关资源：比如Hadoop 豆瓣影评数据，或者Pig：Ha

Hadoop 0 2025-06-16