SRC

kafka 3.1.0源码来自 Apache Kafka Archive，经过gradle编译后的源码，配置好jdk和scala环境后，支持代码跳转和ctrl调用查看；

Hadoop是Apache软件基金会开发的一个开源分布式计算框架，主要解决大数据处理的难题。Hadoop 2.5.0是Hadoop 2.x系列的重要版本，引入了多个增强功能和优化，为大数据处理提供了更高效、更稳定的基础。CDH（Cloudera Distribution Including Apache Hadoop）是Cloudera公司基于Apache Hadoop构建的企业级数据管理平台，CDH 5.3.1是其一个版本，整合了多个Hadoop生态组件，如HDFS、MapReduce、YARN、HBase等，及其优化与管理工具。hadoop-2.5.0-cdh5.3.1-src.tar.g

Hadoop是Apache基金会开发的分布式系统基础架构。用户无需了解分布式底层细节，即可开发分布式程序，利用集群进行高速运算和存储。Hadoop实现了分布式文件系统（Hadoop Distributed File System, HDFS）。HDFS具备高容错性，设计用于低成本硬件，提供高吞吐量数据访问，适用于大数据集的应用程序。HDFS放宽了POSIX要求，支持以流的形式访问文件系统中的数据。Hadoop框架的核心设计是HDFS和MapReduce，HDFS提供数据存储，MapReduce提供数据计算。

MongoDB简介 MongoDB是一种高性能、开源、无模式的分布式文档数据库，广泛应用于现代Web和移动应用开发，尤其适用于需要处理大量实时数据的应用。标题中的\"mongodb-src-r3.0.6\"表示MongoDB的3.0.6版本的源码，开发者可以通过此版本深入理解其内部工作原理并进行定制或扩展。 MongoDB 3.0.6 版本概述 MongoDB 3.0.6是2015年发布的稳定版本，包含了多个关键改进和修复。此版本主要集中在性能优化、安全增强以及对不同操作系统（如Windows 7）的支持。在Windows 7环境下运行MongoDB，用户可以获得强大的数据处理能力和操作系统的

MongoDB是一种广泛采用的开源分布式文档数据库，用于处理大量的结构化和非结构化数据。它提供高可用性、可扩展性和卓越的性能。深入探讨了MongoDB 3.6版本的重要特性和优化，包括聚合框架的增强、新增的窗口函数、全文搜索引擎的改进、实时变更流功能的引入、多文档ACID事务的支持、存储引擎的优化以及安全性能的增强。此外，还介绍了新的性能监控命令和改进的副本集选举机制。新的JavaScript shell接口使得MongoDB 3.6更加现代化和易用。

ELM 的快速响应 + SRC 的高精度，这个组合确实蛮有意思。混合方法把两者打包到一个框架里，跑起来速度不赖，准确率还挺能打——在 AR 人脸识别上能干到 95%。ELM 的优势是快，SRC 擅长精细识别，两边都想要？这个方案正合适。 极限学习机（ELM）的训练方式是随机设定隐藏层参数，只求解输出层权重，搞定！所以训练飞快。而SRC（稀疏表示分类）讲究的是通过少量特征代表全局信息，细节识别强。 这个项目改进了文献里的版本，引入了 ELM 的错误度量 和 自适应类选择，简单讲就是分类错的少了，选的参考样本更聪明。结果也摆在那里——比原始 ELM 高出 4%，比 SRC 也强了一点点。 如果你做

安装Redis所需的tcl组件，8.6.6版本为最新。文件包括Redis tcl8.6.6-src.tar.gz和redis-stable.tar.gz。

安装 MySQL 时出现错误，需要 libicuuc.so.65。Manjaro 系统中自带的 libicu 版本为 64.2，而 MySQL 8 版本需要 libicuuc65 版本。

《MATLAB实现SRC1_9：稀疏表示分类在人脸识别中的应用》介绍了稀疏表示分类（SRC）算法在人脸识别中的应用及其MATLAB实现。SRC算法利用稀疏编码理论，将人脸图像表示为稀疏信号，通过L1范数最小化求解器实现稀疏编码和分类决策。MATLAB环境下，用户可以使用优化工具箱中的函数（如lasso或spams）来实现SRC1_9算法，从而提高人脸识别的精度和速度。

这是管理“支持云的未来密码学”（Shuwa System）的TeX源的存储库。页面作者三成重夫（）欢迎其他dot.ist使用了KUMAZAWA的Yoshiki。