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MapReduce是Google提出的一种分布式计算模型,已在海量数据处理领域得到了广泛的应用。提出一种基于树型结构的新型MapReduce并行模型。该模型适合于利用Internet或Intranet环境下不可靠的桌面PC资源进行海量科学数据分析。该模型以P2P的形式将计算节点进行组织,模型的底层采用了P2P-MPI框架,采用基于消息传递的模式来实现MapReduce应用层。在MapReduce应用层的实现中,在Map阶段采用广播的形式来分发数据块,在Reduce阶段建立反向二叉树来实现有效的结果合并和化简。将提出的MapReduce模型与现有主流MapReduce模型进行了比较,结果表明,基于树型结构的MapReduce并行模型在容错性能方面具有较优的性能,且系统简单,易于应用开发。 相似文献
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本文假定不同的粉煤灰胶凝效率系数,再分别通过线性回归,分析出粉煤灰混凝土强度与等效水灰比关系方程。不同的胶凝效率系数回归出不同的方程,对每个方程进行显著性分析,显著性最好的方程对应了最佳粉煤灰胶凝效率系数。 相似文献
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特厚突出煤层煤巷掘进过程中,往往受到高地应力、高瓦斯等自然灾害的影响,掘进工作面突出危险性大,掘进速度普遍比较低。通过采用穿层条带预抽、顺层前探钻孔、小直径密集排放钻孔等防突技术,能够确保煤巷的安全掘进。 相似文献
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教育数据挖掘(Educational Data Mining,EDM)是一门涉及计算机科学、教育学、统计学的交叉学科。它致力于探索来自教育环境的独特数据,其目的是更好地了解学生及其学习环境,从而提高教育成效。为了深入分析EDM的研究进展,从Web of Science库相关文献、国内外研究现状对EDM进行了系统性梳理,介绍了EDM的工作流程,把数据挖掘技术在教育领域的应用归纳为4类,对处于快速发展阶段的一些EDM典型案例进行了统计分析并讨论了其不足与发展趋势。 相似文献
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江胜大厦裙楼屋面1000mm×2500mm大梁应用了型钢混凝土结合结构技术,其跨度30m,梁内配H型钢,每根型钢梁重达23t,安装高度20.45m,采取了一次吊装一次浇筑的施工措施。工程主体施工结束后,型钢结合大梁表面未发现有害裂缝,安全性能和使用功能得到保证,取得了良好的社会效益。 相似文献
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参照GB/T18736—2002《高强高性能混凝土用矿物外加剂》中关于磨细粉煤灰胶砂需水量比的试验方法,组织有代表性的粉煤灰样品,进行了新旧标准砂粉煤灰需水量比对比试验。结果表明,用IS0砂法代替旧标准砂法是可行的。 相似文献