伪影评估

基于 Hadoop 的豆瓣影评项目，挺适合想用大数据玩点实战的你。它把豆瓣电影评论数据搬进了 HDFS，用 MapReduce 搞，比如词频统计、情感判断这些，思路清晰，代码不难，跑起来还挺快。还有 Hive、Pig 这些辅助工具，用 SQL 风格写逻辑，轻松多了。想看看哪些电影口碑最好、用户都在聊啥，这项目能帮你挖不少料。

灵活模块化的FACET工具箱，专为EEG/fMRI同步数据伪影校正而生，挺适合做神经影像的你。它集成了像PCA、AAS、自适应模板等几种常用的伪影方法，切换起来也方便，组合方式灵活。 用的是EEGLAB的数据结构，所以你如果本身就在用EEGLAB，那基本可以无缝对接。再加上有一套还挺全面的“评估”模块，校正完之后直接对比效果，一目了然，省事不少。 代码写在Matlab里，模块化结构清晰，该拆就拆、该拼就拼，比如OBS和ANC的后步骤也安排得妥妥的。像那种需要检测扫描开始、精确对齐的活，它也能搞定。 要注意哦，跑它之前得装好FASTR算法库，不然一些示例脚本跑不起来。你可以参考下这个 PCA 时

电影评价数据的结构挺清晰，字段简单直接，像movieId、title、genres这些，拿来做数据可视化、分类都顺手。每一条数据就是一部电影及它的标签，起来一点都不费劲。 你要是做推荐系统，拿这个当基础表合适，配合评分数据、用户画像这些，搭建个小型推荐引擎妥妥的。而且分类也蛮细，像Adventure|Animation|Children|Comedy|Fantasy这种多标签，给你多维度的空间。 相关的数据资源还不少，像 MovieLens电影评分数据集，跟这个数据能无缝对接，还有一些用 Python 或 Spark 做的例子，挺值得一看。是你想练练 数据清洗、特征提取，这套数据适合。 如果你

真实用户的电影评分数据，适合用来做推荐系统训练，也适合练手数据项目。数据集叫movielens.zip，来源靠谱，是MovieLens平台整理的，有 1000 个用户对 1600 多部电影的评分。 评分推荐系统的经典数据里，movielens.zip算是比较小巧易用的。结构也清晰，users.dat、movies.dat、ratings.dat三张表，字段简明，不用费劲去清洗，直接上手。 你要是想搞个小型的推荐模型，比如用Pandas做协同过滤，或者用Flask搭个评分展示页面，这份数据就挺合适。嗯，响应快，训练也不吃资源。 我当时用它配合Spark MLlib跑过 ALS，效果还不错，推荐结

该数据集包含用户、电影和电影评分三张表，适用于 Hive 数据分析练习。

步骤： 准备多台机器 安装Hadoop 配置HDFS 配置YARN 验证安装

介绍了利用Matlab编写的伪距定位算法，包括Rinex导航文件和观测文件的新读取方法。该算法独立于常规定位程序，同时进行地球自转、卫星钟误差、接收机钟误差、地球自转、相对效应、电离层和对流层等多种改正。此外，还对定位结果进行了简单的卡尔曼滤波处理。

基于MovieLens 100k数据集，研究男女对电影评分的差异性，从而判断哪一方对电影评分的分歧更大。

PSDM 是一种数值方法，用于以回归量形式推导出任意刚体链运动方程。通过符号操作，此包可生成用于实时代码的高组织数字表示模型。 特点：- 自动模型简化- 单次推导中的正向和逆向动力学建模- 使用相同的惯性参数集 要求：- MATLAB R2018a 或更高版本 附加信息：- MATLAB 符号工具箱用于说明某些推导结果。- MATLAB Coder 用于代码生成。- MATLAB 并行计算工具箱可用于并行处理。

该脚本提供在测试环境下一键安装Zookeeper伪分布式集群的功能。安装前请仔细阅读脚本内容并下载所需Zookeeper软件包。