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大数据:简述 Lambda 架构

Lambda 架构分为三层: 批处理层(batch layer),加速层(speed layer),和服务层(serving layer)。 它结合了对同一数据的实时(real-time)和批量(batches)处理。

  • 2021-04-22
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基于粒子群算法的液体管道仿真模型参数校正方法_华东阳

针对液体管道模型参数存在偏差从而导致管道仿真模型与实际管道系统存在偏差的问题,提出一种管道模型参数校正方法。首先,根据管道内流体运动特性,建立流体动力学模型,分析管道模型不准确性产生的原因;其次,分析管长、内径、高程差、粗糙度等参数的不准确性对模型精度的影响;然后将参数校正问题转换为最优化问题,建立参数校正模型,并以粒子群算法求解该优化问题;最后,基于室内实验和仿真实验数据验证校正结果准确性、校正后模型适应性以及校正方法适用性。结果表明:对于准确性,基于26组室内试验数据的参数校正结果平均相对误差在2%以内;对于适应性,管长和内径校正后,分别有超过84.6%和96.1%的模型精度提升;对于适用性,10组仿真模型的参数校正结果相对误差均在1%以内,参数校正后,模型适应性显著提高,模型适应率从0.04%~0.53%降至0.01%~0.18%。(图7,表3,参25)

  • 2021-04-22
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基于改进果蝇算法优化BP神经网络的接地网腐蚀速率预测模型_程宏伟

为进一步提高接地网腐蚀速率的预测精度,解决传统模型易陷入局部最优且随机初始化模型参数影响预测准确性和稳定性的问题。文中首先将混沌映射、动态搜索半径策略和优化气味浓度判定公式引入果蝇优化算法得到改进后的果蝇优化算法;然后利用UFOA优化BP神经网络的初始权值和阈值,建立基于UFOA优化的BP神经网络接地网腐蚀速率预测模型;最后以重庆24座变电站的接地网数据进行实验验证。结果表明相对FOA优化的BP神经网络模型、BP神经网络模型、人工蜂群算法优化的支持向量机模型和广义回归神经网络模型,文中提出的UFOA-BP模型在预测精度和模型稳定性方面均优于其他四种模型,验证了该模型的有效性和可行性,为运维人员提前发现接地网安全隐患并安排检修进而保障电网安全稳定运行提供帮助。

  • 2021-04-22
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大数据必备的十大工具

查找和跟踪数据对管理数据至关重要。ElasticSearch是当今市场上最强大的搜索引擎之一。作为分布式RESTful分析引擎,该解决方案帮助公司集中存储数据,从而提供更简单的信息控制。您还可以设置可靠的搜索功能,包括自动搜索、模糊搜索和全文搜索。

  • 2021-04-22
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大数据领域75个核心术语讲解!

本文介绍Ramesh Dontha 在 DataConomy 上连发两篇文章,扼要而全面地介绍了关于大数据的 75 个核心术语。扼要而全面地介绍了关于大数据的 75 个核心术语,这不仅是大数据初学者很好的入门资料,对于高阶从业人员也可以起到查漏补缺的作用。

  • 2021-04-22
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基于时空交互注意力模型的人体行为识别算法_潘娜

针对传统的双流网络不能有效提取视频序列中的有效帧和帧中的有效区域,而导致识别准确率低的问题,提出了一种基于时空交互注意力模型(STIAM)的人体行为识别算法。首先,利用两个不同的深度学习网络分别提取空间和时间特征;其次,设计一种掩模引导的空间注意力模型,用于计算每一帧上的显著性位置;然后,设计一种光流引导的时间注意力模型,用于定位每个视频中的显著性帧;最后,分别将时间、空间注意力获得的权重与空间特征、时间特征进行加权融合,使模型实现时空交互性。在UCF101和Penn Action数据集上与现有的方法进行比较,实验结果表明,STIAM具有较好的特征提取能力,可以明显提升行为识别的精度。

  • 2021-04-22
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改进交叉算子遗传算法的摩擦模型辨识与补偿_杨贻俊

高精度运动系统会受到非线性摩擦力的影响,从而导致跟踪精度降低。针对这种摩擦力的影响,利用能够准确的描述摩擦力特性的Lugre摩擦模型,提出一种改进交叉算子遗传算法对摩擦模型的参数进行辨识,与普通遗传算法进行对比,结果表明,改进交叉算子遗传算法对摩擦力模型的辨识精度更高,收敛效果更好;最后基于此模型,在dSPACE系统中进行前馈补偿实验,实验结果表明,基于Lugre模型的前馈补偿手段能够有效地消除摩擦力对系统的影响,提高了系统的性能。

  • 2021-04-22
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零售业中的物联网解决方案

在过去的十年里,人工智能 (AI)、机器学习、大数据和物联网等数字技术推 动着传统零售业的快速发展。随着物联网不断向零售市场渗透,预计到 2021 年, 全球 80%的零售商将采用物联网。物联网应用使得零售商可以提高生产力、改善 顾客体验、降低成本并提高销售额。据 Frontier Economics估计,将 M2M 连接增 加 10%,仅美国 GDP就会增长 2.26 万亿美元

  • 2021-04-22
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