大数据是当今全世界都在谈论的词。 数据量日复一日地从千字节增加到 Zettabytes，数据可能是连续或频繁的实时流的速度，以及来自不同来源的不同格式（结构化、非结构化和非结构化）的各种数据。半结构化）。 所有这些类型的数据都将被合并、存储、处理和分析以备将来的结果。 大数据分析因其降低成本、更快和更好的决策而广受欢迎。 由于其特定功能，它被用于医疗保健、教育、制造、银行、保险、运输、媒体和娱乐等众多应用中。医疗保健领域的数据正在Swift增长，预计近年来会显着增加。 在当今的数字世界中，必须将数据数字化。 为了通过最小化成本来提高医疗质量，必须有效地处理和分析不同类型的健康数据，如电子健康记录、基因组、行为和公共卫生，以应对新的挑战。 出于这个原因，医疗领域被考虑用于大数据分析。 本文介绍了用于处理医疗保健记录的预测性、规范性、描述性和诊断性分析类型。 要执行所有这些操作，Hadoop 是最佳选择。 Hadoop 是 Hadoop 分布式文件系统 (HDFS) 和 MapReduce 的组合。 Hadoop以其存储容量大、处理速度快、成本低、使用集群在分布式环境中工作的模型简单高效而广为人知。 因此，了解 Hadoop 的技术细节变得至关重要。 这一事实激发了深入探索 Hadoop 及其组件的灵感。 MapReduce 结果有助于预测流行病、治愈疾病、提高生活质量并防止死亡。

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评估OMNeT ++ / INET（NDP / TCP）中的现代数据中心传输协议 该存储库包含我们OMNeT ++ Summit 2019论文的代码（请参阅此链接 ）。 本文包括OMNeT ++ / INET中某些数据中心协议的实现。 这些实现如下： （1）FatTree拓扑（2）按数据包和按流的ECMP （3）INET中的NDP协议模型（4）在FatTree拓扑中评估TCP和NDP的性能（5）中央流量调度器，用于调度仿真网络中的流并设置仿真参数以进行上述贡献的实验。 ============================================ STEP1：编译omnetpp项目： （1）打开一个新终端，然后转到omnetpp-5.2.1目录 （2）omnetpp-5.2.1 $ ./configure （3）omnetpp-5.2.1 $。 设定（4）omnetpp-5

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冰柱图 冰柱图也称为分区图或火焰图，它可视化分层数据结构，其中树的节点由根据其深度逐渐布置的相邻矩形表示。 节点级别的轴向支持四种定向模式：自上而下，自下而上，从左至右和从右至左。 通过鼠标滚轮事件或单击节点，可以在节点跨轴方向上进行缩放交互，从而可以逐步浏览数据。 单击节点可缩放视图，以便该节点占用可用的全部宽度。 单击图表的背景可将缩放重置为其初始位置。 该图表还通过将每个节点的尺寸动画化到其新位置来响应数据更改。 为了提高性能，将宽度小于给定阈值（ minSegmentWidth ）的节点从DOM中排除，从而可以在保持平滑交互的同时表示大型数据集。 有关随机生成的大型数据结构，请参见。 又见，和图表。 快速开始 import Icicle from 'icicle-chart'; 或者 const Icicle = require('icicle-chart'); 甚至 <

PyTorch Tabular旨在使利用Tabular数据进行的深度学习变得容易，并且现实世界中的案例和研究都可以访问。 库设计背后的核心原则是： 低电阻可用性 轻松定制 可扩展且易于部署 它建立在PyTorch （显然）和PyTorch Lightning等巨头的肩膀上。 目录 安装 尽管安装中包括PyTorch，但最好的推荐方法是从首先安装PyTorch，为您的计算机选择正确的CUDA版本。 一次，您已经安装了Pytorch，只需使用： pip install pytorch_tabular[all] 安装带有额外依赖项的完整库。 和 ： pip install pytorch_tabular 裸露的必需品。 pytorch_tabular的源代码可以从Github repo仓库_下载。 您可以克隆公共存储库： git clone git://github.com/ma

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