<面向应用于社会TV分析的应用了SDN的大数据平台> Abstract social TV analytics 是什么,就是说很多TV观众在微博.微信和推特等这些地方分享他们的观感时,然后有人就对这个进行挖掘分析,这就被称作social TV analytics.不仅如此,这些人还将大数据研究运用进TV中.想要发展一个研究social TV的平台,但是面临很多挑战,于是作者就提出在SDN的support下来搭建一个cloud-centric 平台,来提供按需虚拟机和可重构网络.这套系统的架构主…

文章名称:Fast Failure Detection and Recovery in SDN with Stateful Data Plane 利用SDN的带状态数据平面进行快速故障检测和恢复 发表时间:2017 期刊来源:COMMUNICATIONS SURVEYS AND TURORIALS ABSTRACT (摘要) 在SDN中解决节点.链路故障时,通过网络能力建立替代的路径依赖于控制器的可达性和控制器交换机之间的the round-trip times(RTTs).而且,当下的SDN数…

A record--Offline deployment of Big Data Platform CDH Cluster Tags: Cloudera-Manager CDH Hadoop Deploy Cluster Abstract: Deployment and Management of Hadoop clusters need tools, such as Cloudera Manager. In this article, I compare the tools briefly,…

<Python for Data Analysis>一书由Wes Mckinney所著,中文译名是<利用Python进行数据分析>.这里记录一下学习过程,其中有些方法和书中不同,是按自己比较熟悉的方式实现的. 第四个实例:USDA Food Database 简介:美国农业部(USDA)制作了一份有关食物营养信息的数据 数据下载地址: https://github.com/wesm/pydata-book/tree/2nd-edition/datasets/usda_food 准备…

<Python for Data Analysis>一书由Wes Mckinney所著,中文译名是<利用Python进行数据分析>.这里记录一下学习过程,其中有些方法和书中不同,是按自己比较熟悉的方式实现的. 第三个实例:US Baby Names 1880-2010 简介: 美国社会保障总署(SSA)提供了一份从1880年到2010年的婴儿姓名频率的数据 数据地址: https://github.com/wesm/pydata-book/tree/2nd-edition/data…

<Python for Data Analysis>一书由Wes Mckinney所著,中文译名是<利用Python进行数据分析>.这里记录一下学习过程,其中有些方法和书中不同,是按自己比较熟悉的方式实现的. 第二个实例:MovieLens 1M Data Set 简介: GroupLens Research提供了从MovieLens用户那里收集来的一系列对90年代电影评分的数据 数据地址:http://files.grouplens.org/datasets/movielens/…

<Python for Data Analysis>一书由Wes Mckinney所著,中文译名是<利用Python进行数据分析>.这里记录一下学习过程,其中有些方法和书中不同,是按自己比较熟悉的方式实现的. 第一个实例:1.usa.gov data from bit.ly 简介:2011年,URL缩短服务bit.ly和美国政府网站usa.gov合作,提供了一份从生成.gov或.mil短链接用户那里收集来的匿名数据 数据下载地址:https://github.com/wesm/py…

< python for data analysis >一书的第十章例程, 主要介绍时间序列(time series)数据的处理.label:1. datetime object.timestamp object.period object2. pandas的Series和DataFrame object的两种特殊索引:DatetimeIndex 和 PeriodIndex3. 时区的表达与处理4. imestamp object.period object的频率概念,及其频率转换5. 两种频…

# -*- coding:utf-8 -*-# <python for data analysis>第九章# 数据聚合与分组运算import pandas as pdimport numpy as npimport time # 分组运算过程 -> split-apply-combine# 拆分 应用 合并start = time.time()np.random.seed(10)# 1.GroupBy技术# 1.1.引文df = pd.DataFrame({ 'key1': ['a',…

<利用Python进行数据分析>第七章的代码. # -*- coding:utf-8 -*-# <python for data analysis>第七章, 数据规整化 import pandas as pdimport numpy as npimport time start = time.time()# 1.合并数据集,有merge.join.concat三种方式# 1.1.数据库风格的dataframe合并(merge & join)# merge函数将两个dataf…