基于云概率密度分布估计的大坝监测数据分析

大坝运行监测易受自然环境和监测条件影响，存在时间和空间上的变异性，监测数据具有不确定性。以云理论的随机性和不确定性分析方法为基础，并与空间数据辐射思想相结合，建立了云滴概率密度分布估计模型，然后导出云概率密度分布函数，依据样本监测数据推求母体空间数据的分布特征，并设计了基于逆向云算法云变换的计算程序。分析陆浑水库1979~1999年测压管监测数据和位移变形数据的云概率密度分布特征和云数字特征，得出了20 a来大坝的数据分布特征和运行状态。监测数据分析结果表明，云概率密度分布估计不仅能有效合理地分析大坝的运行状态，而且能够依据云数字特征来判断监测状态和监测环境的异常变化。      

关于大数据时代图书馆现状的一些讨论

大数据时代的到来,对我们的思维、工作方式都产生了重大的影响,图书馆学界也对大数据进行了广泛的研究和讨论,笔者先是概述了大数据的概念、理念、特征、应用,然后结合图书馆现状,指出图书馆在大数据时代面临的挑战,希望借此与同行进行进一步地探讨。     

组合降采样极限学习机

设计了一种针对不平衡数据集的学习机,即组合降采样极限学习机(EUS ELMs)。当训练数据集不平衡时,普通分类器对少数样本的分类敏感性较低,而给予多数样本过度关注。针对这种问题,将组合降采样结构与极限学习机(ELM)结合起来,形成一种新的组合学习机。该学习机继承了组合降采样结构对样本选择的依赖性小的优点,和极限学习机分类效率高、耗时短的优势,而且可以通过不同的参数设置控制对少数样本的关注度,根据使用者需求获得不同分类效果。     

一种基于Spark的不确定数据集频繁模式挖掘算法

如何在海量不确定数据集中提高频繁模式挖掘性能是目前研究的热点.传统算法大多是以期望、概率或者权重等单一指标为数据项集支持度，在大数据背景下，同时考虑概率和权重支持度的算法难以兼顾其执行效率.为此，本文提出一种基于Spark的不确定数据集频繁模式挖掘算法（UWEFP），首先，为了同时兼顾数据项的概率和权重，计算一项集的最大概率权重值并进行剪枝；然后，为了减少对数据集的多次扫描，结合Spark框架的优点，设计了一种具有FP-tree特征的新颖的UWEFP-tree结构进行模式树的构建及挖掘；最后在Spark环境下，以UCI数据集进行实验验证.实验结果表明本文的方法在保证挖掘结果的同时，提高了效率.     

技巧补习班

Qiji-sonyhome：前段时间玩波斯王子的时候由于需要把E盘由FAT32转到NTFS了，那请问把NTFS转到FAT32怎么转啊？我把FAR32转到NTFS的时候是不需要软件的哦，那转回来需要的吗？     

一种在线烧写Flash的方法研究与实现

本文介绍了一种基于VXI总线，共享存储器的Flash ROM在线烧写方法，阐述了系统的功能，并给出了系统的硬件组成和软件设计。     

BM勾勒中国通信蓝图锐意创新打造主机时代

近日，IBM在广西桂林美国的漓江之畔隆重召开了题为“心无旁骜，高枕无忧”的IBM System z系列大中华区用户大会。来自IBM的战略及技术专家和与会的System z系列用户就数据海量增长、安全需求提高、数据集中管理、复杂任务处理和IT能源成本不断上升的现状和挑战，围绕重塑主机角色、主机时代回归等话题进行了广泛、深入的探讨。IBM系统与科技事业部System z系列全球销售副总裁Robert J Hoey先生、IBM系统与科技事业部System z系列大中华区总经理杨宇先生、IBM大学合作部大中华区总经理邱晓萍女士以及数位IBM System z系列的技术专家共同出席了用户大会．     

油田开发数据库抽样方法研究

为使大庆油田40多年来形成的浩瀚数据库中的数据质量满足数字化油田的需要,首先亟待解决的是对现有的数据库质量进行核查,在此基础上进行数据库的改进工作.     

联合VFP与Oracle优势提高数据库功能

在近百种数据库中，从用户群来看，VFP和Oracle这两种数据库系统是最成熟和使用最普遍的。联合应用VFP与Oracle数据库，能大幅度地提高工作效率和方便研究设计工作。首先，VFP系统小巧玲珑，不占太多的存储空间，数据建立表容易，操作简单，用它存储中间数据、半成品数据、成果数据、图表信息非常合适，这比单纯用VF、VC、VB操作Oracle要高明得多。因为，统计数据可以直接进入VFP数据库管理和二次开发分析设计研究接口。1992年6月Microsoft购买Fox公司以来，