参考资料: etcd:从应用场景到实现原理的全方位解读 etcd:用于服务发现的键值存储系统 Etcd学习(一)安装和.NET客户端测试 Etcd学习(二)集群搭建Clustering ...
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2016-08-01 19:18:02
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研究背景要解决的问题名字歧义问题会带来文献检索、网络搜索以及数据库整合上带来效率问题还可能对作者带来名誉上的问题。解决的两种名字歧义问题:1、一个作者实体却有多个相似(被简写)的或者被误拼的名字。2、多个不同的作者实体共享同一个名字(被简写或名字一样)。前人研究现状前人采用的方法
记录连接(record linkage)
重复记录检测和消除(duplicate record detection an...
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2016-07-20 09:11:24
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Case Studies: Finding Similar DocumentsLearning Outcomes: By the end of this course, you will be able to:(通过本章的学习,你将掌握) -Create a document retrieval s ...
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2016-07-10 15:15:55
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题目链接: http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=5486 题意: 给你每个元素一开始所属的集合和最后所属的集合,问有多少次集合的分离操作,并操作和不变操作。 分离:[m1,m2,m3]->[m1],[m2],[m3] 合并:分离的逆操作 不变:[m1, ...
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2016-06-20 23:50:33
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http://www.cnblogs.com/zhangchaoyang/articles/2200800.html BIRCH(Balanced Iterative Reducing and Clustering using Hierarchies)天生就是为处理超大规模(至少要让你的内存容不下) ...
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2016-06-15 15:42:33
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Clustering
Unsuperivised Learning:Intruduction
典型的Supervised Learning
有一组附标记(y(i)y^{(i)})的训练数据集, 我们想要找出决策边界,藉此区分开正(positive)或负(negative)标记数据。
Unsupervised Learning
我们面对的是一组无标记的训练数据,数据之间,不...
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2016-06-12 10:55:49
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https://en.wikipedia.org/wiki/K-means_clustering http://www.cnblogs.com/leoo2sk/archive/2010/09/20/k-means.html http://www.cs.cmu.edu/~guestrin/Class/ ...
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2016-06-04 23:33:00
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一、引言 我们谈到了用 k-means 进行聚类的方法,这次我们来说一下另一个很流行的算法:Gaussian Mixture Model (GMM)。事实上,GMM 和 k-means 很像,不过 GMM 是学习出一些概率密度函数来(所以 GMM 除了用在 clustering 上之外,还经常被用于 ...
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2016-06-04 19:33:16
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来源:http://www.ibm.com/developerworks/cn/linux/cluster/lw-clustering.html简单的说,集群(cluster)就是一组计算机,它们作为一个整体向用户提供一组网络资源。这些单个的计算机系统就是集群的节点(node)。一个理想的集群是,用 ...
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2016-05-31 15:33:42
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CMT(Clustering of Static-Adaptive Correspondences for Deformable Object Tracking),是一套比较新的跟踪算法,诞生于2014年,原名叫Consensus-based
Tracking and Matching of Keypoints for Object Tracking ,当时在计算机视觉应用(Applicati...
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2016-05-18 19:21:26
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