1 引言 不带缓冲区的I/O（unbuffered I/o）是指每个read 和 write 都调用内核中的一个系统调用，这些不带缓冲区的I/O 不是ISO C 的组成部分。2 文件描述符 每个打开的文件都通过文件描述符引用，文件描述符是一个非负整数。open 和 create 函数返回的文件描.....
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2014-11-02 22:13:44
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Kmeans算是是聚类中的经典算法，过程如下：
选择K个点作为初始质心
repeat
将每个点指派到最近的质心，形成K个簇
重新计算每个簇的质心
until 簇不发生变化或达到最大迭代次数
算法中的K需要人为的指定。确定K的做法有很多，比如多次进行试探，计算误差，得出最好的K。这样需要比较长的时间。我们可以根据Canopy算法来粗略确定K值(可以认为相等)。看一下Canopy算法的...
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2014-11-02 18:20:44
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Arcgis for JS之Cluster聚类分析的实现...
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2014-11-02 18:18:43
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原文:（原创）大数据时代：基于微软案例数据库数据挖掘知识点总结（结果预测篇）前言
本篇文章主要是继续前几篇Microsoft决策树分析算法、Microsoft聚类分析算法、Microsoft Naive Bayes 算法，算法介绍后，经过这几种算法综合挖掘和分析之后，对一份摆在公司面前的人员信息列表...
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2014-11-02 15:03:41
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原文:（原创）大数据时代：基于微软案例数据库数据挖掘知识点总结（Microsoft 顺序分析和聚类分析算法）前言
本篇文章继续我们的微软挖掘系列算法总结，前几篇文章已经将相关的主要算法做了详细的介绍，我为了展示方便，特地的整理了一个目录提纲篇：大数据时代：深入浅出微软数据挖掘算法总结连载，有兴趣的童...
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数据库 时间：
2014-11-02 15:02:48
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原文:（原创）大数据时代：基于微软案例数据库数据挖掘知识点总结（Microsoft 时序算法）前言
本篇文章同样是继续微软系列挖掘算法总结，前几篇主要是基于状态离散值或连续值进行推测和预测，所用的算法主要是三种：Microsoft决策树分析算法、Microsoft聚类分析算法、Microsoft N...
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2014-11-02 15:02:05
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原文:（原创）大数据时代：基于微软案例数据库数据挖掘知识点总结（Microsoft 聚类分析算法）本篇文章主要是继续上一篇Microsoft决策树分析算法后，采用另外一种分析算法对目标顾客群体的挖掘，同样的利用微软案例数据进行简要总结。
应用场景介绍
通过上一篇中我们采用Microsoft决策树分析...
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数据库 时间：
2014-11-02 15:01:55
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原文:（原创）大数据时代：基于微软案例数据库数据挖掘知识点总结（Microsoft Naive Bayes 算法）本篇文章主要是继续上两篇Microsoft决策树分析算法和Microsoft聚类分析算法后，采用另外更为简单一种分析算法对目标顾客群体的挖掘，同样的利用微软案例数据进行简要总结。有兴趣的...
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数据库 时间：
2014-11-02 14:59:40
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原文:（原创）大数据时代：基于微软案例数据库数据挖掘知识点总结（Microsoft 关联规则分析算法）前言
本篇继续我们的微软挖掘算法系列总结，前几篇我们分别介绍了：Microsoft决策树分析算法、Microsoft聚类分析算法、Microsoft Naive Bayes 算法、Microsoft...
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2014-11-02 14:58:19
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XML声明XML声明放在XML文件的第一行，包括XML的版本和使用的编码。XML声明用于指导XML解析器解析该XML文件。例如以下：上面的样例定义 XML 的版本号 (1.0) 和所使用的编码 (ISO-8859-1 = Latin-1/西欧字符集)。XML版本号号：解析器以哪一个XML版本号规范解...
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2014-11-01 19:09:24
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