目录 说明 测试结果 main RC522.h RC522.c 说明 更改了网上的源代码,仅保留了读取序列号并通过串口回传的功能.版本号:V1 感谢 https://blog.csdn.net/qq_28877125/article/details/80437095 测试结果 main #include "sys.h" #include "delay.h" #include "usart.h" #include "lcd.h"

第一次听说<<大数据时代>>这本书,是在网上看到的央视搞的一个2013中国好书评选活动推荐的25本“中国好书”的榜单中看到的.然后迅速上豆瓣上查看了一下对该书的评价,一看非常高,再加上央视的推荐是从2013在中国出版的40万册图书中选出25本,可以说是精华了.果断定了一本,花了三天时间读完了.   大数据这个名词或者说概念从被提出开始,经过短短几年的发展,已经传的沸沸扬扬了,经常见诸媒体上.好像哪家媒体的科技板块每天不弄一些这样的新闻条,它就显得不够档次一样.这是一个我们耳熟能详的

前一段时间, 一个老师建议我能够学学 '大数据' 和 '机器学习', 他说这必定是今后的热点, 学会了, 你就是香饽饽.在此之前, 我对大数据, 机器学习并没有非常深的认识, 总觉得它们是那么的缥缈, 高不可攀, 也没想着深入学习. 之后, 一次偶然的机会, 在csdn官方博客上看到了这种一个活动 [置顶] 话题讨论&征文--谈论大数据时我们在谈什么 于是, 从下载试读样章, 到正式读书, 開始了学习大数据的过程... 到今天, 差点儿相同两周过去了, 马马虎虎过了一遍, 感触颇多. 以下简单评

1月中旬,阿里云云栖社区 联合 博文视点 为大家带来十本技术书籍(机器学习.Java.大数据等).以下为书籍详情,文末还有福利哦! 书籍名称:Oracle数据库问题解决方案和故障排除手册 内容简介 <Oracle数据库问题解决方案和故障排除手册>提供了全面.实用的建议,以保证在复杂的生产环境中,能可靠且高效地运行Oracle 数据库. 七位主要的Oracle 专家对Oracle 12c.11g 和其他最近版本的Oracle 数据库汇集了一系列经过验证的解决方案.实践的例子以及循序渐进的技巧.每

大数据篇:一文读懂@数据仓库 1 网络词汇总结 1.1 数据中台 数据中台是聚合和治理跨域数据,将数据抽象封装成服务,提供给前台以业务价值的逻辑概念. 数据中台是一套可持续"让企业的数据用起来"的机制,一种战略选择和组织形式,是依据企业特有的业务模式和组织架构,通过有形的产品和实施方法论支撑,构建一套持续不断把数据变成资产并服务于业务的机制. 数据中台连接数据前台和后台,突破数据局限,为企业提供更灵活.高效.低成本的数据分析挖掘服务,避免企业为满足具体某部门某种数据分析需求而投放大量高

 1.什么叫大数据? 某必胜客店的电话铃响了,客服人员拿起电话. 客服:必胜客.您好,请问有什么需要我为您服务? 顾客:你好,我想要一份…… 客服:先生,烦请先把您的会员卡号告诉我. 顾客:16846146***. 客服:陈先生,您好!您是住在泉州路一号12楼1205室,您家电话是2646****,您公司电话是4666****,您的手机是1391234****.请问您想用哪一个电话付费? 顾客:你为什么知道我所有的电话号码? 客服:陈先生,因为我们联机到CRM系统. 顾客:我想要一个海鲜比萨……

转载自https://www.oschina.net/news/73939/hadoop-spark-%20difference 谈到大数据,相信大家对Hadoop和Apache Spark这两个名字并不陌生.但我们往往对它们的理解只是提留在字面上,并没有对它们进行深入的思考,下面不妨跟我一块看下它们究竟有什么异同. 解决问题的层面不一样 首先,Hadoop和Apache Spark两者都是大数据框架,但是各自存在的目的不尽相同.Hadoop实质上更多是一个分布式数据基础设施: 它将巨大的数据集

微服务架构 微服务的诞生并非偶然,它是在互联网高速发展,技术日新月异的变化以及传统架构无法适应快速变化等多重因素的推动下诞生的产物.互联网时代的产品通常有两类特点:需求变化快和用户群体庞大,在这种情况下,如何从系统架构的角度出发,构建灵活.易扩展的系统,快速应对需求的变化:同时,随着用户的增加,如何保证系统的可伸缩性.高可用性,成为系统架构面临的挑战. 如果还按照以前传统开发模式,开发一个大型而全的系统已经很难满足市场对技术的需求,这时候分而治之的思想被提了出来,于是我们从单独架构发展到分布式架

转自:https://www.cnblogs.com/reed/p/7730313.html 谈到大数据,相信大家对Hadoop和Apache Spark这两个名字并不陌生.但我们往往对它们的理解只是提留在字面上,并没有对它们进行深入的思考,下面不妨跟我一块看下它们究竟有什么异同. 解决问题的层面不一样 首先,Hadoop和Apache Spark两者都是大数据框架,但是各自存在的目的不尽相同.Hadoop实质上更多是一个分布式数据基础设施: 它将巨大的数据集分派到一个由普通计算机组成的集群中的

这里不再阐述商业智能的概念了,关于BI,就从过往的了解,搜索以及知乎的一些问答,大家困惑的点主要集中于大数据与BI的关系,BI的一些技术问题,以及BI行业和个人职业前景的发展.这里归纳成8个问题点,每个问题都做了精心的解答,希望能给大家带来帮助. 问题1:商业智能BI和大数据是什么关系,如何选择? BI(BusinessIntelligence)即商业智能,它是一套完整的解决方案,用来将企业中现有的数据进行有效的整合,快速准确的提供报表并提出决策依据,帮助企业做出明智的业务经营决策. 大数据(B

一个执着于技术的公众号 一.简述 在一群动物掌管的世界中,动物没有人类聪明的思想,为了保持动物世界的生态平衡,这时,动物管理员-zookeeper诞生了. 打开Apache zookeeper的官网,一句话定义zookeeper:Apache ZooKeeper致力于开发和维护可实现高度可靠的分布式协调的开源服务器. zookeeper是个服务,服务的对象我们都称为客户端,在大数据生态里面的客户,hadoop.hbase.hive-组件都是分布式部署,这些组件们利用zookeeper的服务做了一

100 open source Big Data architecture papers for data professionals. 读完这100篇论文 就能成大数据高手 作者 白宁超 2016年4月16日13:38:49 摘要:本文基于PayPal高级工程总监Anil Madan写的大数据文章,其中涵盖100篇大数据的论文,涵盖大数据技术栈(数据存储层.键值存储.面向列的存储.流式.交互式.实时系统.工具.库等),全部读懂你将会是大数据的顶级高手.作者通过引用Anil Madan原文和CS

大数据之行,始于足下:谈谈语料库知多少 作者:白宁超 2016年7月20日13:47:51 摘要:大数据发展的基石就是数据量的指数增加,无论是数据挖掘.文本处理.自然语言处理还是机器模型的构建,大多都是基于一定量的数据,数据规模达到一定程度,采用基于规则方法或者概率统计学的方法进行模型构建,感兴趣知识的获取才更有意义.那么,是不是数据足够大就是大数据了?是不是数据足够多就构成语料库了?往往一个模型好坏跟训练数据或者检验数据的语料库息息相关.本文笔者带你走进语料库的世界,在随后模型构建过程避免一些

  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

大数据第一天 1.Hadoop生态系统 1.1 Hadoop v1.0 架构 MapReduce(用于数据计算) HDFS(用于存储数据) 1.2 Hadoop v2.0 架构 MapReduce(用于数据计算,Hadoop提供计算框架) 其他非Hadoop计算框架 YARN(用户管理和分配集群资源,包括软硬件资源) HDFS(用于存储数据) 1.3 Hive(基于MR的数据仓库) 类似SQL,通常用于离线数据处理(采用MapReduce) 可以理解为HQL->MR的语言翻译器 用途:用于日志.

  问题导读 1.哪些情况会遇到io受限制? 2.哪些情况会遇到cpu受限制? 3.如何选择机器配置类型? 4.为数据节点/任务追踪器提供的推荐哪些规格? 随着Apache Hadoop的起步,云客户的增多面临的首要问题就是如何为他们新的的Hadoop集群选择合适的硬件. 尽管Hadoop被设计为运行在行业标准的硬件上,提出一个理想的集群配置不想提供硬件规格列表那么简单. 选择硬件,为给定的负载在性能和经济性提供最佳平衡是需要测试和验证其有效性.(比如,IO密集型工作负载的用户将会为每个核心主轴

1. 场景: 现在人产生数据越来越快,机器则更快,所以需要另外的一种处理数据的方法.   硬盘容量增加,但是性能没跟上,解决办法是将数据分到多块硬盘,然后同时读取. 问题:     硬件问题 -- 复制数据  解决(RAID)     分析需要从不同的硬盘读取的数据:  MapReduce Hadoop:       1) 可靠的共享存储(分布式存储)      2) 抽象的分析接口(分布式分析) 2. 大数据    -- 可以理解为不能使用一台机器处理的数据 大数据的核心是样本 = 总体 特性

Hadoop原理 分为HDFS与Yarn两个部分.HDFS有Namenode和Datanode两个部分.每个节点占用一个电脑.Datanode定时向Namenode发送心跳包,心跳包中包含Datanode的校验等信息,用来监控Datanode.HDFS将数据分为块,默认为64M每个块信息按照配置的参数分别备份在不同的Datanode,而数据块在哪个节点上,这些信息都存储到Namenode上面.Yarn是MapReduce2,可以集成更多的组件,如spark.mpi等.MapReduce包括Job

锁粒度与并发性能怎么样? 数据库的读写并发性能与锁的粒度息息相关,不管是读操作还是写操作开始运行时,都会请求相应的锁资源,如果请求不到,操作就会被阻塞.读操作请求的是读锁,能够与其它读操作共享,但是当写操作请求数据库时,它所申请的是写锁,具有排它性. MongoDB在2.2之前的版本,锁的粒度是非常粗的,它会锁住整个mongod实例.这意味着当一个数据库上的写锁被请求后,对mongod实例上管理的其它数据库的操作都会被阻塞.2.2版本降低了锁的粒度,引入了单个数据库范围的锁,也就是说读写操作的锁

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:

1.Spark介绍 Spark是起源于美国加州大学伯克利分校AMPLab的大数据计算平台,在2010年开源,目前是Apache软件基金会的顶级项目.随着 Spark在大数据计算领域的暂露头角,越来越多的企业开始关注和使用.2014年11月,Spark在Daytona Gray Sort 100TB Benchmark竞赛中打破了由Hadoop MapReduce保持的排序记录.Spark利用1/10的节点数,把100TB数据的排序时间从72分钟提高到了23分钟. Spark在架构上包括内核部分和