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大数据算法
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MapReduce概述
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MapReduce概述
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课程目录
课程笔记
课时1:大数据的定义与特点
课时2:大数据算法-大数据算法的定义
课时3:大数据算法-大数据算法的特点与难点
课时4:大数据算法设计与分析
课时5:亚线性算法的定义
课时6:水库抽样—空间亚线性算法
课时7:全0数组判定—时间亚线性判定算法
课时8:数据流中频繁元素-基础知识
课时9:数据流中频繁元素-算法与分析
课时10:生成树权重(一)
课时11:生成树权重(二)
课时12:数组有序性判定
课时13:外存存储结构与外存算法
课时14:外存排序算法
课时15:外存排序算法(二)
课时16:外存查找树
课时17:B树(一)
课时18:B树(二)
课时19:KD树
课时20:表排序及其应用
课时21:时间前向处理方法
课时22:缩图法
课时23:MapReduce概述
课时24:字数统计
课时25:平均数计算
课时26:单词贡献矩阵的计算
课时27:连接算法
课时28:图算法(一)
课时29:图算法(二)
课时30:基于迭代处理平台的并行算法
课时31:基于图处理平台的并行算法
课时32:众包的实例
课时33:众包的要素
课时34:众包算法例析
课时35:众包的定义
时长:13分2秒
日期:2018/10/01
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上传者:老白菜
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课程介绍
相关标签:
算法
大数据
并行
大数据算法这门课程旨在通过讲授一些大数据上基本算法设计思想,包括概率算法、I/O有效算法和并行算法,让听课的同学们接触到和传统算法课程不一样的算法设计与分析思路,并且以最新的研究成果为导向,让参与这门课程学习的同学了解大数据算法的前沿知识。通过这门课程的学习,同学可以掌握大数据算法设计的基本思想,并通过本门课程的作业,掌握大数据算法设计与分析的技术。
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