五大免费开源的数据挖掘软件
Orange
Orange 是一个基于组件的数据挖掘和机器学习软件套装，它的功能即友好，又很强大，快速而又多功能的可视化编程前端，以便浏览数据分析和可视化，基绑定了Python以进行脚本开发。它包含了完整的一系列的组件以进行数据预处理，并提供了数据帐目，过渡，建模，模式评估和勘探的功能。其由C++和Python开发，它的图形库是由跨平台的Qt框架开发。
RapidMiner
RapidMiner,以前叫YALE (Yet Another Learning Environment)，其是一个给机器学习和数据挖掘和分析的试验环境，同时用于研究了真实世界数据挖掘。它提供的实验由大量的算子组成，而这些算子由详细的XML 文件记录，并被RapidMiner图形化的用户接口表现出来。RapidMiner为主要的机器学习过程提供了超过500算子，并且，其结合了学习方案和Weka 学习环境的属性评估器。它是一个独立的工具可以用来做数据分析，同样也是一个数据挖掘引擎可以用来集成到你的产品中。
Weka
由Java开发的Weka (Waikato Environment for Knowledge Analysis)是一个知名机器学机软件，其支持几种经典的数据挖掘任务，显著的数据预处理，集群，分类，回归，虚拟化，以及功能选择。其技术基于假设数据是以一种单个文件或关联的，在那里，每个数据点都被许多属性标注。Weka 使用Java的数据库链接能力可以访问SQL数据库，并可以处理一个数据库的查询结果。它主要的用户接品是Explorer，也同样支持相同功能的命令行，或是一种基于组件的知识流接口。
JHepWork
为科学家，工程师和学生所设计的jHepWork 是一个免费的开源数据分析框架，其主要是用开源库来创建一个数据分析环境，并提供了丰富的用户接口，以此来和那些收费的的软件竞争。它主要是为了科学计算用的二维和三维的制图，并包含了用Java实现的数学科学库，随机数，和其它的数据挖掘算法。jHepWork 是基于一个高级的编程语言Jython，当然，Java代码同样可以用来调用jHepWork 的数学和图形库。
KNIME
KNIME (Konstanz Information Miner)是一个用户友好，智能的，并有丰演的开源的数据集成，数据处理，数据分析和数据勘探平台。它给了用户有能力以可视化的方式创建数据流或数据通道，可选择性地运行一些或全部的分析步骤，并以后面研究结果，模型以及可交互的视图。KNIME 由Java写成，其基于Eclipse 并通过插件的方式来提供更多的功能。通过以插件的文件，用户可以为文件，图片，和时间序列加入处理模块，并可以集成到其它各种各样的开源项目中，比如：R语言，Weka，Chemistry Development Kit,和LibSVM.
运动分析软件介绍
系统简介 高速视频目标跟踪测量软件旨在对高速摄像机拍摄视频中的物体进行运动分析，求得其速度，加速度等一系列运动参数，本系统与其他类似应用相比的优势在于: 一、对高速摄像机拍摄的RHVD格式视频进行播放、截图、截取片断保存等； 二、可进行图像处理，包含白平衡、亮度对比度调节、透视、畸变矫正等； 三、对目标进行跟踪，并对其运动的角度、速度、加速度等运动参数进行分析。 功能描述： 1) 在新建或打开分析项目后可进行多视频多目标的目标跟踪，目标跟踪轨迹在视频播放画面和时序图面板上实时显示； 2) 时序图可改变横纵坐标的物理定义，并且可对图线进行滤波； 3) 在目标追踪过程中，若目标丢失，可对目标模板进行修改并以新模板重新进行跟踪； 4) 导出多个跟踪目标的不同参数类型的数据； 5) 保存或另存为分析项目； 6) 若视频存在畸变可进行畸变校正，畸变校正后可计算刚体转角； 7) 若存在已知长度的物体，可进行尺寸标定； 8) 若视频画面存在视角偏差，可计算透视矩阵，供数据处理使用；
9) 设置坐标系时可指定坐标系原点和X轴方向，并根据透视矩阵计算出X轴与Y轴的夹角； 10) 改变视频播放帧率； 11) 截取视频画面并保存； 12) 导出视频的时间序列； 13) 显示视频的参数； 14) 选中视频的一部分，并删去不感兴趣的帧； 15) 定位到视频的某一帧或某一时刻； 16) 控制视频单次播放或循环播放，当存在几个播放视频时能够设置同步播放； 17) 导出视频为.avi格式，导出时可选择导出整个视频或选中的部分； 18) 调节视频播放的色彩模式，在彩色模式下还能够选择视频白平衡的状态 19) 调节视频的亮度和对比度； 20) 对存在亮场和暗场的视频进行亮场矫正和暗场矫正； 21) 基于原图像对图像进行90°、180°、270°旋转； 22) 对图像进行缩放和拖拽； 23) 图像可适应窗口或以原始大小显示。 应用场合 1、运动分析、长度测量、角度测量、面积测量、轮廓分析 2、畸变校正分析处理 3、透视分析 4、视频文件基本处理，如亮度、对比度，暗场、亮场、同步、定位等 5、高速运动的分析追踪
大数据分析的六大工具介绍
大数据分析的六大工具介绍 2016年12月 一、概述 来自传感器、购买交易记录、网络日志等的大量数据，通常是万亿或EB的大小，如此庞大的数据，寻找一个合适处理工具非常必要，今天我们为大家分学在大数据处理分析过程中六大最好用的工具。 我们的数据来自各个方面，在面对庞大而复杂的大数据，选择一个合适的处理工具显得很有必要，工欲善其事，必须利其器，一个好的工具不仅可以使我们的工作事半功倍，也可以让我们在竞争日益激烈的云计算时代，挖掘大数据价值，及时调整战略方向。 大数据是一个含义广泛的术语，是指数据集，如此庞大而复杂的，他们需要专门设il?的硬件和软件工具进行处理。该数据集通常是万亿或EB的大小。这些数据集收集自各种各样的来源:传感器、气候信息、公开的信息、如杂志、报纸、文章。大数据产生的其他例子包括购买交易记录、网络日志、病历、事监控、视频和图像档案、及大型电子商务。大数据分析是在研究大量的数据的过程中寻找模式, 相关性和其他有用的信息，可以帮助企业更好地适应变化，并做出更明智的决策。 二.第一种工具:Hadoop Hadoop是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架。但是Hadoop是 以一种可黑、高效、可伸缩的方式进行处理的。Hadoop是可靠的，因为它假设计算元素和存储会失败，因此它维护多个工作数据副本，确保能够针对失败的节点重新分布处理。Hadoop 是高效的，因为它以并行的方式工作，通过并行处理加快处理速度。Hadoop还是可伸缩的，能够处理PB级数据。此外，Hadoop依赖于社区服务器，因此它的成本比较低，任何人都可以使用。
Hadoop是一个能够让用户轻松架构和使用的分布式计算平台。用户可以轻松地 在Hadoop上开发和运行处理海量数据的应用程序。它主要有以下儿个优点: ,高可黑性。Hadoop按位存储和处理数据的能力值得人们信赖。，高扩展性。Hadoop是 在可用的计?算机集簇间分配数据并完成讣算任务 的，这些集簇可以方便地扩展到数以千计的节点中。 ，高效性。Hadoop能够在节点之间动态地移动数据，并保证各个节点的动 态平衡，因此处理速度非常快。 ，高容错性。Hadoop能够自动保存数据的多个副本，并且能够自动将失败 的任务重新分配。 ,Hadoop带有用Java语言编写的框架，因此运行在Linux生产平台上是非 常理想的。Hadoop上的应用程序也可以使用其他语言编写，比如C++。 第二种工具:HPCC HPCC, High Performance Computing and Communications（高性能计?算与通信）的缩写° 1993年，山美国科学、工程、技术联邦协调理事会向国会提交了“重大挑战项 U：高性能计算与通信”的报告，也就是被称为HPCC计划的报告，即美国总统科学战略项U ,其U的是通过加强研究与开发解决一批重要的科学与技术挑战 问题。HPCC是美国实施信息高速公路而上实施的计?划，该计划的实施将耗资百亿 美元，其主要U标要达到:开发可扩展的计算系统及相关软件，以支持太位级网络 传输性能，开发千兆比特网络技术，扩展研究和教育机构及网络连接能力。
Java开源搜索引擎分类列表
Java开源搜索引擎分类列表 Nutch 是一个开源Java 实现的搜索引擎。它提供了我们运行自己的搜索引擎所需的全部工具。包括全文搜索和Web爬虫。 Solr是一个高性能，采用Java5开发，基于Lucene的全文搜索服务器。文档通过Http利用XML加到一个搜索集合中。查询该集合也是通过http收到一个XML/JSON响应来实现。它的主要特性包括：高效、灵活的缓存功能，垂直搜索功能，高亮显示搜索结果，通过索引复制来提高可用性，提供一套强大Data Schema来定义字段，类型和设置文本分析，提供基于Web的管理界面等。 Egothor是一个用Java编写的开源而高效的全文本搜索引擎。借助Java的跨平台特性，Egothor能应用于任何环境的应用，既可配置为单独的搜索引擎，又能用于你的应用作为全文检索之用。 更多Egothor信息 Nutch Nutch 是一个开源Java 实现的搜索引擎。它提供了我们运行自己的搜索引擎所需的全部工具。包括全文搜索和Web爬虫。 更多Nutch信息 Lucene Apache Lucene是一个基于Java全文搜索引擎，利用它可以轻易地为Java软件加入全文搜寻功能。Lucene的最主要工作是替文件的每一个字作索引，索引让搜寻的效率比传统的逐字比较大大提高，Lucen提供一组解读，过滤，分析文件，编排和使用索引的API，它的强大之处除了高效和简单外，是最重要的是使使用者可以随时应自已需要自订其功能。 更多Lucene信息 Oxyus 是一个纯java写的web搜索引擎。 更多Oxyus信息 BDDBot BDDBot是一个简单的易于理解和使用的搜索引擎。它目前在一个文本文件(urls.txt)列出的URL中爬行，将结果保存在一个数据库中。它也支持一个简单的Web服务器，这个服务器接受来自浏览器的查询并返回响应结果。它可以方便地集成到你的Web站点中。 更多BDDBot信息 Zilverline Zilverline是一个搜索引擎，它通过web方式搜索本地硬盘或intranet上的内容。Zilverline 可以从PDF, Word, Excel, Powerpoint, RTF, txt, java, CHM,zip, rar等文档中抓取它们的内容来建立摘要和索引。从本地硬盘或intranet中查找到的结果可重新再进行检索。Zilverline支持多种语言其中包括中文。 更多Zilverline信息 XQEngine
软件构架、架构和框架的区别
软件构架、架构和框架的区别 nizhigang2000的文章 软件框架(Software Framework)介绍 面向某领域（包括业务领域，如ERP，和计算领域，如GUI）的、可复用的“半成品”软件，它实现了该领域的共性部分，并提供一系列定义良好的可变点以保证灵活性和可扩展性。可以说，软件框架是领域分析结果的软件化，是领域内最终应用系统的模板。 随着软件规模的扩大、应用的广泛和软件复用技术的发展，以子程序或类（Class）为单位的软件复用有许多不足：（1）子程序库日趋其庞大以致于使用人员难以掌握，（2）大多数类粒度很小，且其自身往往不能完成有用的功能。这一问题迫使人们在复用中将一组类（或模块）及其交互作为一个整体来考虑，由此出现了软件框架。 软件框架至少包含以下组成部分： （1）一系列完成计算的模块，在此称为构件。 （2）构件之间的关系与交互机制。 （3）一系列可变点（也称热点，Hot-spots，或调整点）。 （4）可变点的行为调整机制。 开发人员通过软件框架的行为调整机制，将领域中具体应用所特有的软件模块绑定到该软件框架的可变点，从而得到最终应用系统，这一过程称为软件框架的例化（instantiation）。通过软件框架的使用，开发人员可将主要精力放在应用所特有的模块的开发上，从而大大提高了软件生产率和质量。 软件框架的行为调整机制是指如何针对具体的应用调整该框架的可变部分、如何在可变点加入特定应用模块所采用的方法和规则。行为调整机制可分为四种： （1）模板参数化。软件框架提供代码自动生成工具，该工具根据用户设置的参数自动生成所需的代码。 （2）继承和多态。通过面向对象中的子类继承和重载，在子类中加入新的功能或改变父类的行为。 （3）动态绑定。在运行时刻动态绑定所需的对象服务，可通过软件模式技术实现。 （4）构件替换。通过替换框架中可插拔的构件来加入业务特定的功能， 不同于一般的可复用软件制品，软件框架的一个显著特点是逆向控制（Inversion of Control），在复用过程中，前者需被显式调用，控制是在应用特定的模块中，软件框架则不然，应用开发人员只要将应用特定的模块绑定到框架内，框架则根据自己的交互机制自动调用该模块，控制由框架负责。 软件框架有很多种。按其应用的范围可分为： （1）系统基础设施框架。用于简化系统级软件的开发，如操作系统、用户界面、语言处理等，典型例子为MacApp, Microsoft’s MFC等。 （2）中间件集成框架。用于组装分布式应用和构件，典型例子为Microsoft’s DCOM, JavaSoft’s RMI, OMG’s CORBA等 （3）企业应用框架。用于各类应用领域，如电信、制造业、金融等。 按其表现形态可分为： （1）白盒框架。支持白盒复用，大型的类库或子程序库通常均提供白盒框架来协助复用。（2）黑盒框架。支持黑盒复用。中间件集成框架一般为黑盒框架。 构架和架构也就是通常所说的软件体系结构(software architecture).体系结构一般包括三个部分:构件,用于描述计算;连接器,用于描述构件的连接部分;配置,将构件和连接器组成一个有
数据挖掘工具应用及前景分析
数据挖掘工具应用及前景
介绍以下数据挖掘工具分别为： 1、 Intelligent Miner 2、 SAS Enterpreise Miner 3、SPSS Clementine 4、马克威分析系统 5、GDM Intelligent Miner 一、综述：IBM的Exterprise Miner简单易用，是理解数据挖掘的好的开始。能处理大数据量的挖掘，功能一般，可能仅满足要求．没有数据探索功能。与其他软件接口差，只能用DB2，连接DB2以外的数据库时，如Oracle, SAS, SPSS需要安装DataJoiner作为中间软件。难以发布。结果美观，但同样不好理解。 二、基本内容：一个挖掘项目可有多个发掘库组成；每个发掘库包含多个对象和函数对象： 数据:由函数使用的输入数据的名称和位置。 离散化:将记录分至明显可识别的组中的分发操作。 名称映射:映射至类别字段名的值的规范。 结果:由函数创建的结果的名称和位置。 分类:在一个项目的不同类别之间的关联层次或点阵。 值映射:映射至其它值的规范。 函数： 发掘:单个发掘函数的参数。 预处理:单个预处理函数的参数。 序列:可以在指定序列中启动的几个函数的规范。 统计:单个统计函数的参数。 统计方法和挖掘算法：单变量曲线，双变量统计，线性回归，因子分析，主变量分析，分类，分群，关联，相似序列，序列模式，预测等。 处理的数据类型：结构化数据(如：数据库表，数据库视图，平面文件) 和半结构化或非结构化数据(如：顾客信件，在线服务，传真，电子邮件，网页等) 。 架构：它采取客户/服务器（C/S）架构，并且它的API提供了C++类和方法 Intelligent Miner通过其独有的世界领先技术，例如自动生成典型数据集、发现关联、发现序列规律、概念性分类和可视化呈现，可以自动实现数据选择、数据转换、数据挖掘和结果呈现这一整套数据挖掘操作。若有必要，对结果数据集还可以重复这一过程，直至得到满意结果为止。 三、现状：现在，IBM的Intelligent Miner已形成系列，它帮助用户从企业数据资产中 识别和提炼有价值的信息。它包括分析软件工具——Intelligent Miner for Data和IBM Intelligent Miner forText ，帮助企业选取以前未知的、有效的、可行的业务知识——
大数据相关开源系统简介汇总
大数据相关开源系统简介汇总 本片博客介绍大数据相关的开源系统以及他们对应的一句话简介, 对于各位想大概了解大数据都有哪些开源系统的同学有帮助。各种相关开源系统简介： 如下是Apache基金支持的开源软件 hdfs 跟GFS类似, 一个分布式文件系统。 mapreduce 跟Google的MapReduce类似, 一个典型的简单的分布式计算框架。 yarn 资源管理系统, 跟Mesos类比。 Avro 跟PB类似, 用于将数据结构序列化成字节码, 在不同的语言之间切换。 官方举例是将C转换给Pig。 BigTop 一个给Hadoop打包和测试的软件。其本来是cloudera公司自己给自己写的一个方便OP部署和搭建环境的工具, 不过因为写得不错, 已经成为了Apache顶级项目。目前支持系列Hadoop生态链中的软件: Zookeeper, Flume, HBase, Pig, Hive, Sqoop, Oozie, Whirr, Mahout, SolrCloud, Crunch, DataFu and Hue Chukwa 收集各种实时监控数据(比如日志)并固化到HDFS上的事情。 Drill Google的Dremel的开源版本。PB以上数据实时秒级查询。 Flume 用来做数据迁移的工具。支持数据包括Avro, files, 系统日志, 落地的系统包括HDFS, HBase。
HBase Google的BigTable的开源版本。宽列存储, 底层基于HDFS。 HCatalog 为HDFS做的一个管理metadata的系统。基于Hive, 提供服务给MapReduce, Pig, 将来会支持HBase。 Hive 支持HSQL, 将SQL转换成MapReduce任务。 Mahout 一个数据挖掘, 机器分析的算法库。 Oozie 用来管理Hadoop中的多轮任务的工具, 类似DAG管理工具。 Tez 也是多个任务的DAG管理工具, 但是其做得更底层，直接替代了MR的调度程序，多个任务之间的数据传递不用再落地到hdfs上了。 Pig 跟Hive类似, 提供比裸写MR更友好的界面, 然后翻译成MapReduce。只是Hive提供的是SQL, Pig提供的是更高级别的语言Pig-Latin, 供用户做数据挖掘和分析。 Sqoop Sql-to-Hadoop。将关系型数据库中的数据导入到Hadoop当中。 ZooKeeper 提供高可用的存储服务。内部采用paxos一致性协议。 Whirr 用于将Hadoop放到各种IaaS里面去运行的环境部署类项目。 Crunch
总结Java部分的框架和开源项目
总结Java部分的框架和开源项目 Spring Framework【Java开源JEE框架】 Spring是一个解决了许多在J2EE开发中常见的问题的强大框架。Spring提供了治理业务对象的一致方法同时鼓舞了注入对接口编程而不是对类编程的良好适应。Spring的架构基础是基于使用JavaBean属性的InversionofControl容器。然而，这仅仅是完整图景中的一部分：Spring在使用IoC容器作为构建完关注所有架构层的完整解决方案方面是独一无二的。 Spring提供了唯独的数据访问抽象，包括简单和有效率的JDBC框架，极大的改进了效率同时减少了可能的错误。Spring的数据访问架构还集成了Hibernate和其他 O/Rmapping解决方案。Spring还提供了唯独的事务治理抽象，它能够在各种底层事务治理技术，例如JTA或者JDBC事务提供一个一致的编程模型。 Spring提供了一个用标准Java语言编写的AOP框架，它给POJOs提供了声明式的事务治理和其他企业事务--假如你需要--还能实现你自己的aspects。那个框架足够强大，使得应用程序能够抛开EJB的复杂性，同时享受着和传统EJB相关的关键服务。Spring 还提供了能够和IoC容器集成的强大而灵活的MVCWeb框架。【SpringIDE：Eclipse平台下一个辅助开发插件】 WebWork【Java开源Web开发框架】 WebWork是由OpenSymphony组织开发的，致力于组件化和代码重用的拉出式MVC模式J2EEWeb框架。WebWork目前最新版本是2.1，现在的WebWork2.x前身是RickardOberg开发的WebWork，但现在WebWork差不多被拆分成了Xwork1和WebWork2两个项目。Xwork简洁、灵活功能强大，它是一个标准的Command模式实现，同时完全从web层脱离出来。 Xwork提供了专门多核心功能：前端拦截机(interceptor)，运行时表单属性验证，类型转换，强大的表达式语言(OGNL–theObjectGraphNotationLanguage)， IoC(InversionofControl倒置操纵)容器等。WebWork2建立在Xwork之上，处理的响应和要求。WebWork2使用ServletDispatcher将要求的变成Action(业务层Action类),session(会话)application(应用程序)范畴的映射，request要求参数映射。 WebWork2支持多视图表示，视图部分能够使用 JSP,Velocity,FreeMarker,JasperReports，XML等。在WebWork2.2中添加了对AJAX 的支持，这支持是构建在DWR与Dojo这两个框架的基础之上.【EclipseWork：用于WebWork辅助开发的一个Eclipse插件】 Struts【Java开源Web开发框架】
5种数据挖掘工具分析比较
数据挖掘工具调查与研究 姓名：马蕾 学号：18082703
5种数据挖掘工具分别为： 1、 Intelligent Miner 2、 SAS Enterpreise Miner 3、SPSS Clementine 4、马克威分析系统 5、GDM Intelligent Miner 一、综述：IBM的Exterprise Miner简单易用，是理解数据挖掘的好的开始。能处理大数据量的挖掘，功能一般，可能仅满足要求．没有数据探索功能。与其他软件接口差，只能用DB2，连接DB2以外的数据库时，如Oracle, SAS, SPSS需要安装DataJoiner作为中间软件。难以发布。结果美观，但同样不好理解。 二、基本内容：一个挖掘项目可有多个发掘库组成；每个发掘库包含多个对象和函数对象： 数据:由函数使用的输入数据的名称和位置。 离散化:将记录分至明显可识别的组中的分发操作。 名称映射:映射至类别字段名的值的规范。 结果:由函数创建的结果的名称和位置。 分类:在一个项目的不同类别之间的关联层次或点阵。 值映射:映射至其它值的规范。 函数： 发掘:单个发掘函数的参数。 预处理:单个预处理函数的参数。 序列:可以在指定序列中启动的几个函数的规范。 统计:单个统计函数的参数。 统计方法和挖掘算法：单变量曲线，双变量统计，线性回归，因子分析，主变量分析，分类，分群，关联，相似序列，序列模式，预测等。 处理的数据类型：结构化数据(如：数据库表，数据库视图，平面文件) 和半结构化或非结构化数据(如：顾客信件，在线服务，传真，电子邮件，网页等) 。 架构：它采取客户/服务器（C/S）架构，并且它的API提供了C++类和方法 Intelligent Miner通过其独有的世界领先技术，例如自动生成典型数据集、发现关联、发现序列规律、概念性分类和可视化呈现，可以自动实现数据选择、数据转换、数据挖掘和结果呈现这一整套数据挖掘操作。若有必要，对结果数据集还可以重复这一过程，直至得到满意结果为止。 三、现状：现在，IBM的Intelligent Miner已形成系列，它帮助用户从企业数据资产中 识别和提炼有价值的信息。它包括分析软件工具——Intelligent Miner for Data和IBM Intelligent Miner forText ，帮助企业选取以前未知的、有效的、可行的业务知识——
六大搜索引擎的比较
一、界面、广告以及速度搜索引擎在我们日常操作中的使用频率非常高，大家使用它的目的都非常明确，就是用它来搜寻需要的内容，而不会为搜索引擎的页面做过多的停留，因此搜索引擎的界面设计和速度就对我们的使用产生不小的影响，下面来看看这六款搜索引擎在界面和速度上的表现。谷歌、百度和微软的Live Search，这三大搜索引擎的界面大家都已经相当熟悉，它们有着共同的特点，就是简洁至极：网站LOGO、搜索框和按钮以及个别功能服务链接，除此以外，页面上就没有其他多余和花哨的东西了，给人的感觉非常清爽，界面一目了然，特别是Live Search在不失简洁的同时还通过一些小脚本和背景图片使得页面整体更加美观。三者使用起来都很方便，并且首页界面上没有任何第三方的广告。搜索结果页面，三者同样是采用简洁的风格，页面左侧排列着搜索结果，百度搜索结果页面右侧有不少广告，谷歌视关键词的不同也可能出现右侧广告。 Live Search的界面十分简洁且美观 百度搜索结果页面右侧的广告与上面三者相比，雅虎全能搜在界面上显得更为活泼、色彩更加多样，并且在首页内容上也更丰富。首页上除了常规的搜索所需组成部分外，雅虎全能搜还加入了天气预报、邮箱登录的显示区域。虽然这些占据了一点点页面，但是它们功能实用且不影响正常使用。雅虎全能搜的搜索主页 搜狗搜索的界面可谓结合了谷歌和Live Search：在布局上
与谷歌类似，而在细节上与Live Search有着异曲同工之妙；而搜索新军——网易有道的界面与谷歌、百度站在同一阵线，风格、版式都十分一致。在搜索结果页面中，搜狗搜索页面左侧有少量广告。总的来说，六款搜索引擎的界面设计都比较合理、美观、大方。雅虎全能搜的界面稍有不同，加入了天气预报和邮箱模块，而其他五款都尽量精简，其中谷歌、百度和有道趋于一致，采用最简的风格，而Live Search和搜狗在首页的一些细节上多加以了一些修饰。此外，值得一提的是一些搜索引擎对于Logo文化的重视，在传统的节日或者一些特殊的纪念日时都会将首页的Logo徽标换成与该日子相关的设计。其中在这方面要数谷歌和百度做得最为出色：无论是三八节、五一节这样的国际节日，或者情人节、万圣节这样的西方舶来物，还是春节、清明、端午等传统的中国农历节日，谷歌和百度都会精心设计相应的节日Logo；此外，谷歌在一些特殊的纪念日，如达芬奇诞辰、地球日之类的纪念日也会推出专门的徽标；而百度近期开始定期在首页推出一个搜索封面人物，以此反映对互联网时代风云人物的价值取向，十分有特色。雅虎和搜狗在节日Logo设计方面也有所表现，在节日时也可经常看到其专门的徽标；网易有道正式版新近推出不久，我们还无法对其在特殊Logo的设计上是否会有所表现作出评价。搜索引擎的特色Logo其实并不仅仅是一个单纯的设计，它还有更多的作用：它承载了一种信息，传达了搜索引擎提供商对于创新、
五个开源软件解决方案
计算机世界/2006年/10月/9日/第B15版 开源软件?方案评析 《计算机世界》方案评析实验室推荐 五个开源软件解决方案 在此次征集的开源软件解决方案中,经过组织专家评选,《计算机世界》方案评析实验室推荐了5个开源软件解决方案。本报在此摘登其内容概要,有兴趣的读者可登录计世网(https://www.360docs.net/doc/2016148314.html,)查询方案全文。 开源软件解决方案 邮区中心局生产作业系统是全国邮政综合网非常重要的应用系统之一，红旗软件为其搭建了一个高效、稳定、安全的系统平台。 中科红旗 搭建邮区中心局作业系统 方案背景 邮区中心局生产作业系统是邮政综合网系统的一个重要组成部分，按照邮政生产的四大基本环节（收寄—处理—运输—投递）划分，邮区中心局主要负责邮件的处理和运输任务，它是一个邮区的邮件处理中心。 邮区中心局生产作业系统不仅要完成一个邮区中心局内邮政生产作业系统的计算机数字化、自动化和信息化的生产运作和管理，更要以此为基础构造一个全国性统一的邮政生产作业网络系统。因此该系统不只是在邮区中心局内的一个生产作业系统，更是作为全国邮区中心局间的邮件运输、交接、生产作业、业务查询、信息交换等系统的有机组成部分，承担着对局站间的物流和信息流处理的重要职责。 邮区中心局生产作业系统作为全国邮政综合网非常重要的应用系统之一，为更好地服务于目前及将来的业务需求，应尽量利用现有资源，该系统的设计、开发、实施、运行应遵循实用性、开放性、综合性、统一性以及安全性等原则。 部署实施过程 在中心机房采用了Red Flag DC Server作为操作系统，采用Red Flag HA Server对数据库及应用做系统热备份; 在生产车间采用Red Flag DC Server作操作系统。 ●生产中心 生产中心是邮区中心局生产作业系统的数据中心，在此设置枢纽服务器，存储管理邮区中心局生产作业系统的生产数据，同时还是邮区中心局内和综合网其他系统的数据交换枢纽。生产中心服务器系统分为数据库服务器和应用服务器两部分。 数据库服务器 数据库服务器是整个业务系统的核心，采用 Oracle作为数据库管理平台，数据库服务分为生产数据库和历史数据库两个实例，为了保证其7x24小时不间断地提供服务，采用两台IBM xSeries 255运行Red Flag DC Server操作系统，通过红旗高可用（HA）集群软件组成高可用系统。 应用服务器和Web服务器 邮区中心局生产作业系统的应用服务器采用Tuxedo作为中间件平台的生产作业应用系统，而对于历史数据系统采用的是在Weblogic系统上的B/S模式的数据管理及查询系统，应用服务器及Web服务器系统同样要确保其7x24小时不间断提供服务，这就要求系统同样具有极高的可靠
大数据处理分析的六大最好工具
大数据处理分析的六大最好工具 来自传感器、购买交易记录、网络日志等的大量数据，通常是万亿或EB的大小，如此庞大的数据，寻找一个合适处理工具非常必要，今天我们为大家分享在大数据处理分析过程中六大最好用的工具。 【编者按】我们的数据来自各个方面，在面对庞大而复杂的大数据，选择一个合适的处理工具显得很有必要，工欲善其事，必须利其器，一个好的工具不仅可以使我们的工作事半功倍，也可以让我们在竞争日益激烈的云计算时代，挖掘大数据价值，及时调整战略方向。本文转载自中国大数据网。 CSDN推荐：欢迎免费订阅《Hadoop与大数据周刊》获取更多Hadoop技术文献、大数据技术分析、企业实战经验，生态圈发展趋势。 以下为原文： 大数据是一个含义广泛的术语，是指数据集，如此庞大而复杂的，他们需要专门设计的硬件和软件工具进行处理。该数据集通常是万亿或EB的大小。这些数据集收集自各种各样的来源：传感器、气候信息、公开的信息、如杂志、报纸、文章。大数据产生的其他例子包括购买交易记录、网络日志、病历、事监控、视频和图像档案、及大型电子商务。大数据分析是在研究大量的数据的过程中寻找模式，相关性和其他有用的信息，可以帮助企业更好地适应变化，并做出更明智的决策。 Hadoop Hadoop 是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架。但是Hadoop 是以一种可靠、高效、可伸缩的方式进行处理的。Hadoop 是可靠的，因为它假设计算元素和存储会失败，因此它维护多个工作数据副本，确保能够针对失败的节点重新分布处理。Hadoop 是高效的，因为它以并行的方式工作，通过并行处理加快处理速度。Hadoop 还是可伸缩的，能够处理PB 级数据。此外，Hadoop 依赖于社区服务器，因此它的成本比较低，任何人都可以使用。
推荐-全文搜索引擎的设计与实现 精品
作者声明 本人郑重声明：所呈交的学位是本人在导师的指导下独立进行研究所取得的研究成果。除了文中特别加以标注引用的内容外，本不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写的成果作品。 本人完全了解有关保障、使用学位的规定，同意学校保留并向有关学位管理机构送交的复印件和电子版。同意省级优秀学位评选机构将本学位通过影印、缩印、扫描等方式进行保存、摘编或汇编；同意本被编入有关数据库进行检索和查阅。 本学位内容不涉及国家机密。 题目：全文搜索引擎的设计与实现 作者单位：江汉大学数学与计算机科学学院 作者签名：XXX 20XX年 5 月 20 日
学士学位 题目全文搜索引擎的设计与实现 （英文） Full-text search engine design and Implementation 学院数学与计算机科学学院 专业计算机科学与技术 班级 B09082021 姓名 XXX 学号 20XX08202137 指导老师 YYY 20XX 年5月20日
摘要 目前定制和维护搜索引擎的需求越来越大，对于处理庞大的网络数据，如何有效的去存储它并访问到我们需要的信息，变得尤为重要。Web搜索引擎能有很好的帮助我们解决这一问题。 本文阐述了一个全文搜索引擎的原理及其设计和实现过程。该系统采用B/S模式的Java Web平台架构实现，采用Nutch相关框架，包括Nutch，Solr，Hadoop,以及Nutch 的基础框架Lucene对全网信息的采集和检索。文中阐述了Nutch相关框架的背景，基础原理和应用。 Nutch相关框架的出现，使得在java平台上构建个性化搜索引擎成为一件简单又可靠的事情。Nutch 致力于让每个人能很容易, 同时花费很少就可以配置世界一流的Web 搜索引擎。目前国内有很多大公司，比如百度、雅虎，都在使用Nutch相关框架。由于Nutch是开源的，阅读其源代码，可以让我们对搜索引擎实现有更加深刻的感受，并且能够更加深度的定制需要的搜索引擎实现细节。 本文首先介绍了课题研究背景，然后对系统涉及到的理论知识，框架的相关理论做了详细说明，最后按照软件工程的开发方法逐步实现系统功能。 关键词 Nutch、Solr、Hadoop、Lucene、搜索引擎
开源搜索引擎比较
开源搜索引擎的比较 1．N utch 简介： Nutch是一个用java实现的基于Lucene的开源搜索引擎框架，主要包括爬虫和查询两部分组成。Nutch所使用的数据文件主要有以下三种：1）是webDb，保存网页链接结构信息，只在爬虫工作中使用。2）是segment，存储网页内容及其索引，以产生的时间来命名。segment文件内容包括CrawlDatum、Content、ParseData、ParseText四个部分，其中CrawlDatum保存抓取的基本信息，content 保存html脚本，ParseData和ParseText这两个部分是对原内容的解析结果。3）是index，即索引文件，它把各个segment的信息进行了整合。爬虫的搜索策略是采用广度优先方式抓取网页，且只获取并保存可索引的内容。 Nutch0.7需要java1.4以上的版本，nutch1.0需要java1.6。 特点： 1、遵循robots.txt，当爬虫访问一个站点时，会首先检查该站点根目录下是否存在robots.txt，如果存在，搜索机器人就会按照该文件中的内容来确定访问的范围；如果该文件不存在，所有的搜索蜘蛛将能够访问网站上所有没有被口令保护的页面。 2、采用基于Hadoop的分布式处理模型，支持分布式的实现。 3、Nutch可以修剪内容，或者对内容格式进行转换。 4、Nutch使用插件机制，可以很好的被用户定制和集成。 5、Nutch采用了多线程技术。 6、将爬取和建索引整合在了一起，爬取内容的存储方式是其自己定义的 segment，不便于对爬取的内容进行再次处理，需要进行一定的修改。 7、因为加入了对页面分析，建索引等功能其效率与heritrix相比要相对较低。
GitHub上最受欢迎的57个深度学习开源项目
GitHub上最受欢迎的57个深度学习开源项目TensorFlow 作为谷歌的第二代机器学习系统，TensorFlow在过去的一年里成为了github上当之无愧的最受欢迎项目。按照谷歌所说，在某些基准测试中，TensorFlow 的表现比第一代的DistBelief 快了2倍。TensorFlow 内建深度学习的扩展支持，任何能够用计算流图形来表达的计算，都可以使用TensorFlow。任何基于梯度的机器学习算法都能够受益于TensorFlow 的自动分化（auto-differentiation）。通过灵活的Python 接口，要在TensorFlow 中表达想法也会很容易。Caffe Caffe是一个高效的开源深度学习框架。由表达式，速度和模块化组成。Caffe给出了模型的定义、最优化设置以及预训练的权重，方便立即上手。Caffe能够运行很棒的模型和海量的数据，可以使用Caffe提供的各层类型来定义自己的模型。Neural style Torch实现的神经网络算法。Neural style 是让机器模仿已有画作的绘画风格来把一张图片重新绘制的算法。deepdream Deep Dream是一款图像识别工具。一个原本用来将图片分类的AI，让我们看到不一样的世界~在把一张图片喂入之后，
选择某一层神经网路（Google 的神经网路有10-30 层）进行重复处理的次数和变形的程度，就能获得一张非常后现代的「画作」。Keras 一款Python实现的深度学习库，包括卷积神经网络、递归神经网络等。运行在Theano和TensorFlow之上。Keras是一个极简的、高度模块化的神经网络库，采用Python（Python 2.7-3.5.）开发，能够运行在TensorFlow和Theano任一平台，好项目旨在完成深度学习的快速开发。RocAlphaGo 学生主导的一个独立项目，从新实现了DeepMind在2016 Nature发表的内容，《用深度神经网络和树搜索学习围棋》(Nature 529, 484-489, 28 Jan 2016)。 TensorFlow Models 基于TensorFlow开发的模型。这个库包含了各种机器学习模型在TensorFlow实践。 Neural Doodle 运用深度神经网络将涂鸦变为优雅的艺术品，从照片生成无缝纹理，转变图片风格，进行基于实例的提升，等等…还有更多！（语义风格传递的实现）CNTK 深度学习工具包。来自微软公司的CNTK工具包的效率，“比我们所见过的都要疯狂”。这部分归功于CNTK可借助图形处理单元（GPU）的能力，微软自称是唯一公开“可扩展GPU”功能的公司。（从单机上的1个、延伸至超算上的多个）在
展览后期跟踪服务包括的六项内容
在展览设计评估结束后，展览组织机构一般还需要在展览闭幕后继续完成一些后续工作。展览的后续工作既是本届展览的收尾工作，也是为下届展览的开始做准备，所以，展览闭幕后的后续工作是不能省略的。展览闭幕的后续工作有以下几项。 一、向客户邮寄展览评估资料并致谢 展览闭幕后，要及时给所有参加展览的参展商和观众邮寄展览评估资料，并对他们参加本届展览表示真诚的感谢。展览评估资料不仅要邮寄给展览现有的参展商和观众，对于那些暂时还没有来参加本展览的目标参展商和目标观众也发邮寄，这样就可以为展览下一届的招展和招商做准备；展览的致谢函可以只邮寄给现有的参展商和观众，但对于那些曾经帮助过展览筹办的机构和个人如各协办单位、支持单位、消防保安部门等也要致谢，对于一些重要的客户和机构，展览组织机构还可以派人亲自登门致谢。至于展览设计评估资料和感谢函，可以采用信函、电子邮件和电话传真等方式传递。 二、更新客户数据库 一届展会完毕，展览组织机构的客户数据库可能会发生很大的变化．有新客户的加入，有老客户的流失，有些客户的信息发生变更等等。展览组织机构要根据本届展会客户的实际情况，及时准确地更新客户数据库，并根据客户信息的变化，及时调整客户工作的方式和方向。成功的展会往往是那些客户工作做得出色的展会。更新展会客户数据库既包括对参展商数据的更新，也包括对观众的数据的更新，还包括对各种展会服务商以及业务代理的资料的更新。 三、进行展会总结性宣传
展会闭幕以后，可以就展会总的情况进行一次总结性宣传，展览组织机构可以将展会的情况准备一份总结性的新闻稿，提供给各新闻媒体，让展会“有始有终”。很多展览组织机构都不注意展后的总结性宣传，其实展后总结性宣传不仅是将本届展会的举办成果对社会和客户做一个“交代”，及时通报会展信息最新发展，更是为下一个展览设计做舆论准备。进行展后总结性宣传，往往会获得比较好的效果。 四、发展和巩固客户关系 展览期间，尽管展览组织机构有机会和客户面对面地进行交流油于展览组织机构和客户各自的时间都很紧，业务也很多，双方很多时候都未能进行很好的交流和沟通。展览闭幕以后，展览组织机构要继续保持与客户的关系，继续加强与客户的交流与沟通，发展与巩固客户关系。对于一些重要的客户，展览组织机构还可以亲自登门拜访。 五、处理展会遗留问题 展览期间，由于时间有限，业务又较多，可能会遗留一些问题，如有些客户的款项可能还没有完全付清，有些客户的展品还没有处理完毕，有些客户还需要展后商务考察等。展会闭幕以后，展览组织机构要组织力量，及时处理展后遗留问题，尽量不要将这些问题拖到下一届展会，更不能让这些问题影响到下一届展会。 六、准备下一届展会 展会闭幕以后，展览组织机构要开始着手准备下一届展会的各项筹备工作了。例如，准备下一届展会的策划方案，制定下一届展会的招展和招商办法，策
利用开源工具构建小型搜索引擎项目报告.
深圳大学考试答题纸 (以论文、报告等形式考核专用) 二○～二○学年度第学期 课程编号1501320002 课程名称搜索引擎技术主讲教师王旭评分 学号姓名专业年级 题目：利用开源工具构建小型搜索引擎 一、项目操作环境及基本操作工具： 操作系统：Win10。 基本操作环境：基于Heritrix+ Lucene；java。 基本操作工具：JDK 1.8，MyEclipse Professional 2014，Tomcat 8.0.27，Heritrix 1.14.4，Lucene 2.1.0，— JE-analysis-1.5.3， Htmlparser 1.5。 基本操作工具基本功能介绍： JDK 1.8:JDK（Java SE Development Kit）包括Java开发包和Java开发工具，是一个写Java 的applet和应用程序的程序开发环境。它由一个处于操作系统层之上的运行环境还有 开发者编译，调试和运行用Java语言写的applet和应用程序所需的工具组成。 MyEclipse Professional 2014： Eclipse是一种可扩展的开放源代码IDE。2001年11月，IBM公司捐出价值4,000万美元的源代码组建了Eclipse联盟，并由该联盟负责这种工具的后 续开发。集成开发环境（IDE）经常将其应用范围限定在“开发、构建和调试”的周期 之中。为了帮助集成开发环境（IDE）克服目前的局限性，业界厂商合作创建了Eclipse 平台。MyEclipse，是在eclipse 基础上加上自己的插件开发而成的功能强大的企业级集 成开发环境。 Tomcat 8.0.27:—Tomcat服务器是一个免费的开放源代码的Web 应用服务器，它是Apache 软件基金会（Apache Software Foundation）的Jakarta 项目中的一个核心项目，由Apache、 Sun 和其他一些公司及个人共同开发而成。—Tomcat 8支持最新的Servlet 3.1 和JSP 2.3 规范。因为Tomcat技术先进、性能稳定，而且免费，因而深受Java 爱好者的喜爱并 得到了部分软件开发商的认可，成为目前比较流行的Web应用服务器。 Heritrix 1.14.4:Heritrix是一个开源、可扩展的Web爬虫项目。Heritrix设计成严格按照robots.txt 文件的排除指示和META robots标签。 Lucene 2.1.0:—Lucene是Apache软件基金会jakarta项目组的一个子项目，是一个开放源代码的全文检索引擎工具包，即它不是一个完整的全文检索引擎，而是一个全文检索引擎的架构，提供了完整的查询引擎和索引引擎，部分文本分析引擎（英文与德文两种西方 语言）。 JE-analysis-1.5.3:是一个免费的Lucene中文分词组件。 Htmlparser 1.5:是一个纯的java写的html解析的库，Htmlparser不依赖于其它的java库，Htmlparser主要用于改造或提取html。
开源项目之Android Afinal框架
项目如图： 本文参考网络！ Afinal是一个开源的android的orm和ioc应用开发框架，其特点是小巧灵活，代码入侵量少。在android应用开发中，通过Afinal的ioc框架，诸如ui绑定，事件绑定，通过注解可以自动绑定。通过Afinal的orm框架，无需任何配置信息，一行代码就可以对android 的sqlite数据库进行增删改查操作。同时，Afinal内嵌了finalHttp等简单易用的工具，可以轻松的对http就行求情的操作。Afinal的宗旨是简洁，快速。约定大于配置的方式。尽量一行代码完成所有事情。 Afinal框架的各个模块带来了的便捷 1、FinalDB模块：android中的orm框架，一行代码就可以进行增删改查。支持一对多，多对一等查询。 2、FinalActivity模块：android中的ioc框架，完全注解方式就可以进行UI绑定和事件绑定。无需findViewById和setClickListener等。 3、FinalHttp模块：通过httpclient进行封装http数据请求，支持ajax方式加载。 4、FinalBitmap模块：通过FinalBitmap，imageview加载bitmap的时候无需考虑bitmap 加载过程中出现的oom和android容器快速滑动时候出现的图片错位等现象。FinalBitmap 可以配置线程加载线程数量，缓存大小，缓存路径，加载显示动画等。FinalBitmap的内存
管理使用lru算法，没有使用弱引用（android2.3以后google已经不建议使用弱引用，android2.3后强行回收软引用和弱引用，详情查看android官方文档），更好的管理bitmap内存。FinalBitmap可以自定义下载器，用来扩展其他协议显示网络图片，比如ftp 等。同时可以自定义bitmap显示器，在imageview显示图片的时候播放动画等（默认是渐变动画显示）。 将Afinal框架带进你的工程的过程 1.下载Afinal的jar包。推荐到GIT上下载（https://https://www.360docs.net/doc/2016148314.html,/yangfuhai/afinal），这里不仅提供了Afinal 的jar包，还包括Afinal的源码以及详细API。 2.将下载后的jar包添加到Android工程里面。相信大家都会，不过也可能会遇到当添加了Afinal包后，继承FinalActivity的Activity会报https://www.360docs.net/doc/2016148314.html,ng.classNotFound这种错误，这种情况你最好将Afinal 包直接拷贝到Android工程的lib文件夹里面。这时你看Android的Dependencies包里面如果有了Afinal包就再次运行APK应该就不会有错了。 3.一个依赖Afinal包的工程还需要添加它所需要的权限：我们在AndroidManifest.xml文件里面添加如下权限： [java]view plaincopy 1.