无预设类别数的大数据量聚类算法研究.pdf

为什么我建议需要定期重建数据量大但是性能关键的表.doc

本地大数据量存储系统

数据量（字节/秒）= (采样频率（Hz）× 采样位数（bit） × 声道数)/ 8 其中，单声道的声道数为1，立体声的声道数为2。 【例1】请计算对于5分钟双声道、16位采样位数、44.1kHz采样频率声音的不压缩数据量是多少？ 根据公式：数据量=（采样频率×采样位数×声道数×时间）/8 得，数据量(MB)=[44.1×1000×16×2×（5×60）] /（8×1024×1024）=50.47MB 计算时要注意几个单位的换算细节： 时间单位换算：1分=60秒 采样频率单位换算：1kHz=1000Hz 数据量单位换算：1MB=1024×1024=1048576B 【例2】请计算对于双声道立体声、采样频率为44.1kHz、采样位数为16位的激光唱盘（CD-A），用一个650MB的CD-ROM可存放多长时间的音乐？ 已知音频文件大小的计算公式如下： 文件的字节数/每秒=采样频率（Hz）X采样位数（位）X声道数/8 根据上面的公式计算一秒钟时间内的不压缩数据量：(44.1×1000×16×2)/8=0.168MB/s 那么，一个650MB的CD-ROM可存放的时间为：（650/0.168）/

Mongodb亿级数据量的性能测试 测试项目 分析测试结果

一个用于显示数据库中大数据量的小程序，可以用于各中需要数据库软件中，总的说，应用面还是比较广！~

主要介绍了超大数据量存储常用数据库分表分库算法总结,本文讲解了按自然时间来分表/分库、按数字类型hash分表/分库、按md5值来分表/分库三种方法,以及分表所带来的问题探讨,需要的朋友可以参考下

基于STM32 ADC采样，模拟实际互感器采样进单片机ADC的口电压波形，方便硬件工程师设计满足采样精度要求的选型匹配。表格可根据实际的互感器，匹配电阻，分析出ADC采样精度，幅度波形，避免设计ADC采样精度不高的情况或者超出采样范围的情况。

第1章 深度学习介绍 2 1.1. 深度学习与机器学习的区别 2 1.1.1. 特征提取方面 2 1.1.2. 数据量和计算性能要求 3 1.1.3. 算法代表 3 1.2. 深度学习的应用场景 4 1.3. 深度学习框架介绍 4 1.3.1. 常见深度学习框架对比 4 1.3.2. TensorFlow的特点 6 1.3.3. TensorFlow的安装 7 1.4. END 8

2011年至2018年全国城市区县天气预报历史数据，包含高温、低温、风速、风向、天气现象数据，mysql数据集，数据量800万以上数据大小1G