学习机制

基于大数据的自适应学习系统，如牛顿平台，通过分析学习过程行为数据，预测学习者特征，提供个性化学习服务。牛顿平台的核心技术包括知识追溯算法、贝叶斯学生建模和自适应学习引擎。它提供的自适应服务涵盖知识点推荐、学习路径规划和学习干预策略。

小弟计划学习新型学习机制（ELM），并搜集了相关资料。在论坛中未找到相关资源，特将自己收集的资料分享给大家，希望能为大家学习和进步提供帮助。

MySQL的工作原理解析，适用于学习目的。

想要理解此算法的全新训练规则？欢迎深入研读以下论文：https://www.preprints.org/manuscript/202005.0386/v1

matlab代码，实现了利用极限学习机ELM进行数据预测的功能。

这个存储库包含我在C++中实现的经典机器人算法rrtstar。灵感来自于CppRobotics，但我发现使用OpenCV在Ubuntu 18.04中绘制2D图形有些繁琐。相比之下，这个项目使用gnuplot-iostream和Boost 1.4，能够更轻松地绘制出漂亮的图形，同时支持3D图的绘制。部署方面，建议使用Docker映像，确保环境一致性和便捷性。

内存存储（RDD）: 快速高效，但容量有限。 磁盘存储（HDFS）：容量大，但访问速度较慢。 外围存储（Cache）：介于内存和磁盘存储之间，提供平衡的性能和容量。 流水线执行: 优化数据处理流程，减少磁盘I/O。

YARN是Hadoop 2.0中引入的一个子项目，它对Hadoop集群管理系统进行了重大的架构改进，解决了Hadoop 1.0中的一些关键问题，尤其是在扩展性和资源管理方面。YARN的主要功能是资源管理和作业调度/监视，它允许不同的数据处理框架共享同一个Hadoop集群资源。 YARN的核心组件包括：1. 资源管理器（ResourceManager，RM）：负责整个集群的资源调度和任务分配，是YARN的主要协调者。2. 节点管理器（NodeManager，NM）：运行在集群中的每个节点上，负责监视和管理该节点上的资源（如内存、CPU、磁盘、网络），并处理来自资源管理器的命令。3. 应用程序历史

MySQL引擎概述，深入解析InnoDB锁机制和事务隔离级别

Apache Kylin工作机制 Kylin是一个开源的分布式分析引擎，专为处理大规模数据集而设计。其核心原理在于预计算，通过预先计算所有可能的查询结果并将其存储为Cube，从而实现极快的查询速度。 Kylin工作流程如下： 数据建模: 用户根据业务需求定义数据模型，包括维度、指标和数据源。 Cube构建: Kylin根据数据模型构建Cube，预计算所有可能的查询结果。 查询: 用户提交查询请求，Kylin直接从Cube中获取结果，无需访问原始数据。 Cube的构建过程： 维度组合: Kylin根据维度定义生成所有可能的维度组合。 指标计算: Kylin针对每个维度组合计算相应的指标值。