本题要求计算A/B,其中A是不超过1000位的正整数,B是1位正整数.你需要输出商数Q和余数R,使得A = B * Q + R成立. 输入格式: 输入在1行中依次给出A和B,中间以1空格分隔. 输出格式: 在1行中依次输出Q和R,中间以1空格分隔. 输入样例: 123456789050987654321 7 输出样例: 17636684150141093474 3 代码实现如下 #include "stdio.h" #include "stdlib.h" #incl…

Spark GraphX宝刀出鞘,图文并茂研习图计算秘笈 大数据的概念与应用,正随着智能手机.平板电脑的快速流行而日渐普及,大数据中图的并行化处理一直是一个非常热门的话题.图计算正在被广泛地应用于社交网络.电子商务,地图等领域.对于图计算的两个核心问题:图存储模式和图计算模型,Spark GraphX给出了近乎完美的答案, 而Spark GraphX作为图计算领域的屠龙宝刀,对Pregel  API的支持更是让Spark GraphX如虎添翼.Spark GraphX可以轻而易举的完成基于度分布…

#安装R语言R3.3版本会出现各种so不存在的问题,退回去到R3.1版本时候就顺利安装.在安装R环境之前,先安装好中文(如果没有的话图表中显示汉字成框框了)和tcl/tk包(少了这个没法安装sqldf)sudo yum install fonts-chinese tcl tcl-devel tclx tk tk-devel -y安装中文字体后重新加载 service xfs reload (不过在有台机器上总是失败,后来重启机器OK)sudo service xfs reload有些包会需要rg…

题目描述 Description 除法是计算中的基础运算,虽然规则简单,但是位数太多了,也难免会出错.现在的问题是:给定任意位数(足够大就可以啦O(∩_∩)O)的一个被除数,再给定一个long long类型的除数,求它的余数,并保留小数点后s位.  输入输出格式 Input/output 输入格式:三行: 第一行:被除数 第二行:除数 第三行:一个数s,表示保留小数点后s位 输出格式:第一行:表示计算的结果(不可以有前导0,保留小数点后s位) 第二行:余数  输入输出样例 Sample inpu…

互联网创造了大数据应用的规模化环境,大数据应用成功的案例大都是在互联网上发生的, 互联网业务提供了数据,互联网企业开发了处理软件,互联网企业的创新带来了大数据应用 的活跃,没有互联网便没有今天的大数据产业.没有互联网.云计算.物联网.移动终端与 人工智能组合的环境大数据也没那么重要.大数据的价值并非与生俱来而是应用创新之结果 ,价值是由技术组合创新涌现出来的.离开环境的支持大数据毫无价值,就像离开了身体的 手不再有手的功能一样.   随着2017年大数据各种应用的发展,大数据的价值得以充分的发挥…

有一个大数据项目,你知道问题领域(problem domain),也知道使用什么基础设施,甚至可能已决定使用哪种框架来处理所有这些数据,但是有一个决定迟迟未能做出:我该选择哪种语言?(或者可能更有针对性的问题是,我该迫使我的所有开发人员和数据科学家非要用哪种语言?)这个问题不会推迟太久,迟早要定夺. 当然,没有什么阻止得了你使用其他机制(比如XSLT转换)来处理大数据工作.但通常来说,如今大数据方面有三种语言可以选择:R.Python和Scala,外加一直以来屹立于企业界的Java.那么,你该选…

大数据 概述 大数据是新处理模式才能具备更多的决策力,洞察力,流程优化能力,来适应海量高增长率,多样化的数据资产. 大数据面临的问题 怎么存储海量数据(kb,mb,gb,tb,pb,eb,zb) 怎么对数据进行降噪处理(对数据进行清洗,使得数据变废为宝,提取有用的数据,减少不必要的数据资源空间的释放) 处理方案 hadoop 是一种分布式文件存储系统来解决存储的问题,其中hdfs用来解决数据存储问题,mapReduce来解决如何进行建造处理 hadoop是什么? 由来? 根据google发布的3…

  随着大数据疯狂的浪潮,新生代的工具Python得到了前所未有的爆发.简洁.开源是这款工具吸引了众多粉丝的原因.目前Python最热的领域,非数据分析和挖掘莫属了.从以Pandas为代表的数据分析领域开始,便是Python的天下:一边以实际项目实操,一边跟着已有的资料学习,再辅以相关的理论知识,势必将集Python技能于大成. 在图灵世界里,Python被赋予的形象是蟒蛇,而蟒蛇不仅仅是灵活的象征,更有一招制敌的大杀器. Python是一条大蟒蛇,自然算是编程语言中灵活,且有灵性的. 在现阶段…

1. 系统拓扑图 在日常业务分析中,R是非常常用的分析工具,而当数据量较大时,用R语言需要需用更多的时间来完成训练模型,spark作为大规模数据处理框架,采用内存计算,可以短时间内完成大量的数据的处理及计算模型,但缺点是不能图形展示,R语言的sparkly则提供了R语言和Spark的接口,实现了在数据量大的情况下,应用Spark的快速数据分析和处理能力结合R语言的图形化展示功能,方便业务分析,模型训练. 但是要想使多人同时共享R和Spark,还需要其他的相关组件,下图展示了所有相关的组件及应用:…

老师简介: Gino老师,即将步入不惑之年,早年获得名校数学与应用数学专业学士和统计学专业硕士,有海外学习和工作的经历,近二十年来一直进行着数据分析的理论和实践,数学.统计和计算机功底强悍. 曾在某一世界500强公司核心部门担任高级主管负责数据建模和分析工作,在实践中攻克统计建模和数据分析难题无数,数据处理与分析科学精准,在实际应用中取得良好的效果. Gino老师担任数据分析培训师多年,探索出一套以实例讲解带动统计原理理解和软件操作熟悉的方法,授课的学生能迅速理解统计原理并使用统计软件独立开展数…