完整清晰版，The What, Where, When, and How of Large-Scale Data Processing，非网页转版

Packet Scheduling Algorithm for Wireless Video Streaming

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DeStreams：去中心化视频流 DeStreams是使用现代WebRTC， ， 和的分散式视频流应用程序，可生成具有强大隐私性，零用户数据保留和强大的离网功能的混合MESH-SFU。 在尝试确保安装了 安装 克隆存储库。 将assets文件夹， ws文件夹和index.html文件粘贴到IPFS固定服务中，例如“或“ 功能与用法 浏览到配置的HTTPS端口（默认3443） 选择房间和用户名 与其他参与者共享链接 如果需要，可使用密码保护房间 DeStreams应用程序将连接到社区Gun节点以进行用户发现。 所有房间数据/音频/视频均为p2p。 超级对等 SuperPeers可以为网络提供诸如STUN / TURN / RELAY以及将来的SFU / MCU功能的服务。

第1章 课程介绍 第2章 初识实时流处理 第3章 分布式日志收集框架Flume 第4章 分布式发布订阅消息系统Kafka 第5章 实战环境搭建 第6章 Spark Streaming入门 第7章 Spark Streaming核心概念与编程 第8章 Spark Streaming进阶与案例实战 第9章 Spark Streaming整合Flume 第10章 Spark Streaming整合Kafka 第11章 Spark Streaming整合Flume&Kafka打造通用流处理基础

火花数据清理 我用作数据净化JSON事件的概念证明的Spark Streaming应用程序。 可以使用以下命令简单地运行该项目：sbt run 另外，您可以通过spark-submit来使用它。

变分贝叶斯推断matlab代码稳健流张量因式分解 此存储库包含与将出现在 IEEE ICDM 2018 上的论文“Variational Bayesian Inference for Robust Streaming Tensor Factorization and Completion”相关的代码。论文作者是 和 。 有关此代码的问题，请联系 Cole Hawkins。 我们的贡献包含在文件“streaming_bayesian_completion.m”中。 我们的代码需要 Matlab Tensor Toolbox： 要运行 OLSTEC 文件夹中的所有文件，您将需要 Poblano 工具箱：

利用大数据与人工智能分析预测金融市场 前言 一直想做一个的项目，即结合现在自己现有的技术、未来技术发展的趋势、以及自己想要方向，考虑了好久，决定自己开发一个项目：利用大数据与人工智能分析金融市场的趋势，项目的名字就叫唤灵科技吧。 要实现的功能： 用大数据分析、股票期货的行情、趋势 用人工智能让程序自动学习股票、期货的投资交易实现预测行情走势、给出交易信号 实现思路： 第一步： 通过Python爬虫 从金10网等行情分析网站爬取数据 从各大交易品种获取实时行情数据 第二步 把爬取的数据存储到大数据集群 第三步 大数据分析爬取的数据，实现以下功能： 给影响行情的信息、关键字打标签， 所有的标签自动生成， 给所有的标签添加权重 所有的标签自动生成权重 通过标签及权重对指定的行情阶段进行人物画像 对不同的品种建模，进行周期性分析、回归分析 预测下一步的趋势 生成BI分析报告 对大数据进行实时全文检