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MapReduce Simplified Data Processing on Large Clusters 论文笔记
2003年USENIX，出自谷歌，开启分布式大数据时代的三篇论文之一，作者是 Jeffrey 和 Sanjay，两位谷歌巨头。 Abstract MapReduce 是一种变成模型，用于处理和生成大规模数据。用户指定 map 函数处理每一个 key/value 对来产生中间结果的 key/value 对；reduce 函数合并每一个相同中间 key 的 value。 这种编程风格能自动获得并
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【课程论文阅读】MapReduce: Simplified Data Processing on Large Clusters
文章目录 paper 中文翻译 MapReduce 论文阅读—不错的博客 该博主其他文章： 6.824 分布式系统课程学习总结
【课程论文阅读】MapReduce: Simplified Data Processing on Large Clusters
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QT trimmed和simplified
trimmed：去除了字符串开头前和结尾后的空白； simplified：去除了字符串开头前和结尾后的空白，以及中间内部的空白字符也去掉（\t','\n','\v','\f','\r'和' '） 代码： QString str = " 1 2 3 4 5 \t \n ABCDE ";str = str.trimmed();qDebug() << "start:"
QT trimmed和simplified
trimmed：去除了字符串开头前和结尾后的空白； simplified：去除了字符串开头前和结尾后的空白，以及中间内部的空白字符也去掉（\t','\n','\v','\f','\r'和' '） 代码： QString str = " 1 2 3 4 5 \t \n ABCDE ";str = str.trimmed();qDebug() << "start:"
对于MapReduce: Simplified Data Processing on Large Clusters 的理解
MapReduce: Simplified Data Processing on Large Clusters这个论文原版的没看，找了几个网上流传的翻译稿，认真看了一遍。因为内容主要为大数据方面，目前自己还没直接接触到这方面的内容，先记录一下收获，不然用到的时候都忘光了（见笑了。。） 先记录一下翻译比较好的文章，我自己看着逻辑上没啥大毛病的翻译稿（个人水平有限，别吐槽，见谅。。。）： 第一个是
AtCoder Beginner Contest 179 F.Simplified Reversi
AtCoder Beginner Contest 179 F.Simplified Reversi 题目链接 非常有趣的思维题~ 假设黑色区域宽为 x x x，长为 y y y，我们考虑一种修改，比如 1 , k 1,k 1,k，此时不难发现修改后对 [ k + 1 , y ] [k+1,y] [k+1,y] 的 1 1 1 操作，都是固定的减去 x x x，所以这是一种典型的缩
SAP S/4HANA New Simplified Data Model (NSDM) 模型介绍
SAP ERP Central Component(简称 ECC)库存管理数据模型，是建立在物料文档(Material Document)、混合表(Hybrid Table)、聚合表(Aggregation Table)和历史表(History Table)之上的。 这些表里面存储着部分冗余信息，用于向应用返回各种查询需求。 数据模型中的大量表，往往会导致库存相关报告运行时的低性能，因为为了显
Half-UNet: A Simplified U-NetArchitecture for Medical ImageSegmentation（用于医学图像分割的简化U-Net架构）
摘要：医学图像分割在计算机辅助诊断过程中起着至关重要的作用。近年来，U-Net在医学图像分割中得到了广泛的应用。UNet的许多变体已经被提出，它们试图在保持u型结构不变的情况下提高网络性能。然而，这种u型结构并不一定是最佳的。本文通过实验分析了U-Net的不同部分对分割能力的影响。然后，提出了一种更高效的架构——HalfUNet。所提出的架构本质上是一个基于U-Net结构的编码器-解码器网络，其中
《MapReduce:Simplified Data Processing on Large Cluster》 阅读笔记
介绍 MapReduce是一种编程模式，以及与之相关的用于处理和生成大数据集的实现。其运作方式可以简单概括为以下步骤：一个大的输入被分成很多个小的输入块，同时，一个分布式系统中存在的多个计算机，组成一个大的计算机集群，这些分出来的小的输入块将会被集群中的计算机来执行，由一个 master 机器来分发人物。这些用于计算的机器成为 worker。master 将这个小的输入块分配给 worker，接
《MapReduce:Simplified Data Processing on Large Cluster》 阅读笔记
介绍 MapReduce是一种编程模式，以及与之相关的用于处理和生成大数据集的实现。其运作方式可以简单概括为以下步骤：一个大的输入被分成很多个小的输入块，同时，一个分布式系统中存在的多个计算机，组成一个大的计算机集群，这些分出来的小的输入块将会被集群中的计算机来执行，由一个 master 机器来分发人物。这些用于计算的机器成为 worker。master 将这个小的输入块分配给 worker，接