Kafka是分布式发布-订阅消息系统。它最初由LinkedIn公司开发，之后成为Apache项目的一部分。Kafka是一个分布式的，可划分的，冗余备份的持久性的日志服务。它主要用于处理活跃的流式数据。 在大数据系统中，常常会碰到一个问题，整个大数据是由各个子系统组成，数据需要在各个子系统中高性能，低 ...
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2018-12-17 02:23:19
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由英国工程与自然科学研究委员会（Engineering and Physical Sciences Research Council）发起一项的计划：一台仿造人类大脑运作模式的超级计算机 SpiNNaker，现由欧洲的人类大脑计划（European human brain project）接手。在经历 20 年的构思与 10 年的建造，并耗资 1,500 万英镑，于近日正式启用。
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2018-12-10 17:58:50
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Research on the Security of Blockchain Data: A Survey (北京理工 & 中国政法 & Deakin University, Australia) 区块链数据安全性的综述 1. 对区块链数据的攻击分类； 2. 在区块链数据隐私、获取、完整性、可控方面 ...
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2018-12-06 12:06:41
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包括加拿大滑铁卢大学(University of Waterloo)教授在内的三名国际理论物理学家团队发现电子有不寻常的反应，可能对所有的物理学有影响。这项研究近日发表于世界著名的由同侪评审的科学研究期刊：《科学 (Science)》。这项研究迈出重大的一步，使物理学家们有难得的机会研究看似不可能的分数粒子(fractional particles)。研究团队包括在滑铁卢大学的物理及天文学系教授Roger G. Melko、在美国北卡罗来纳州(N.C.)德罕(Durham)的杜克大学(Duke University)，在加州大学(University of California)微软研究院(Microsoft Research)的物理系教授Matthew Hastings，以及在瑞士(Switzerland)苏黎世(Zurich)理论物理研究所 (Institut fur Theoretische Physik)的主要作者博士后研究员Sergei Isakov。他们利用在加拿大安大略省的超级计算机联盟SHARCNET所提供的计算机性能及规模来进行仿真研究，发现冷却到接近绝对零度的分数粒
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2018-12-03 20:23:38
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将机器学习用到SDN中的综述：研究的问题和挑战 从流量分类、路由优化、服务质量（Qos）/体验质量（QoE）预测、资源管理和安全性的角度，回顾了机器学习算法如何应用于SDN领域。 相关知识 在SDN中应用机器学习是合适的原因： 1. 图形处理单元GPU和张量处理单元TPU等技术为机器学习提供了很好的 ...
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2018-12-01 01:13:03
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Blue Jeans Time Limit: 1000MS Memory Limit: 65536K Total Submissions:21746 Accepted: 9653 Description The Genographic Project is a research partnershi ...
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2018-11-28 20:41:42
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Evolution of machine learning Because of the newest computing technologies, machine upbringing is now nothing like the mechanical research of the past ...
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2018-11-21 19:33:38
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题目链接：http://poj.org/problem?id=2408 World-renowned Prof. A. N. Agram's current research deals with large anagram groups. He has just found a new appli ...
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2018-11-20 01:29:29
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Research on visualization techniques in data mining Jin, Hailiang (Key Laboratory of Mine Spatial Information Technologies of State Bureau of Surveyin ...
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2018-11-15 01:43:10
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在使用tensorflow的TensorflowobjectdetectionAPI训练自己的数据集时，出现一下error：Traceback(mostrecentcalllast):File"train.py",line49,in<module>fromobject_detection.buildersimportdataset_builderModuleNotF
