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由于近期需要将一份Word文档转到Markdown格式，但是文件内容较大，自动转换工具转换不能完全满足我的要求，存在问题如下：导出的图片名乱码，一部分换行存在问题。 针对图片名乱码的问题，由于word中的图片拥有一定的顺序，所以根据该顺序对导出的md文件中图片语法识别进行更换合适的文件名。 其次，由于我需要将该文件根据章节进行拆分，这部分的内容程序也已经完成， 程序中实现了UTF-8格式转GBK格式，使用stream对TXT进行读取并识别，获取到需要的信息后对信息进行更改，最后依据一级标题对文件进行拆分。

CornerNet-Lite: Training, Evaluation and Testing Code预训练模型 CornerNet_Saccade_500000.pkl 文件附百度云下载地址 Software Requirement Python 3.7 PyTorch 1.0.0 CUDA 10 GCC 4.9.2 or above

大数据时代：大数据的应用 谈完大数据的价值，下面我们来谈大数据的实际应用。先来看这么一则偏笑话的案例吧：某超市通过分析一位女顾客的购物数据（包括购物清单，浏览物品，咨询信息，视频监控信息<超市内徘徊区域>等），根据分析结果给该女顾客寄来了孕婴童试用品，这一举动让该女顾客的父亲非常生气，立马致电该超市投诉，因为她女儿还未成年！超市经理立马登门拜访道歉，不过事实是，不久后这位小女孩因遮盖不住隆起的腹部而不得不向父亲告知真相：她真的怀孕了。对于企业而言，大数据有时候像是一个侦探家，能够拨开重重迷雾，找到问题的本质以及解决方案，而关键在于，你是否真的懂得如何去驾驭它，让它为你服务。 大数据应用的关键，也是其必要条件，就在于"IT"与"经营"的融合，当然，这里的经营的内涵可以非常广泛，小至一个零售门店的经营，大至一个城市的经营。以下是我整理的关于各行各业，不同的组织机构在大数据方面的应用的案例，在此申明，以下案例均来源于网络，本文仅作引用，并在此基础上作简单的梳理和分类。 通信行业： [1] XO Communications通过使用IBM SPSS预测分析软件，减少了将近一半的客户流失率。XO

本程序是将存放在txt文件里面的数据提取出来，并在存放在一个矩阵里面，方便后续的应用 这个程序用到了#include这个库，库文件在工程文件里 将eigen3解压 在任意文件夹里面，然后用vs打开这个工程文件，在工程文件属性里面找到c/C++->常规->在附加包含目录里面添加eigen3的路径

第一部分、十道海量数据处理面试题 　　1、海量日志数据，提取出某日访问百度次数最多的那个IP。 　　此题，在我之前的一篇文章算法里头有所提到，当时给出的方案是：IP的数目还是有限的，最多2^32个，所以可以考虑使用hash将ip直接存入内存，然后进行统计。 　　再详细介绍下此方案：首先是这一天，并且是访问百度的日志中的IP取出来，逐个写入到一个大文件中。注意到IP是32位的，最多有个2^32个IP。同样可以采用映射的方法，比如模1000，把整个大文件映射为1000个小文件，再找出每个小文中出现频率最大的IP（可以采用hash_map进行频率统计，然后再找出频率最大的几个）及相应的频率。然后再在这1000个最大的IP中，找出那个频率最大的IP，即为所求。 　　2、搜索引擎会通过日志文件把用户每次检索使用的所有检索串都记录下来，每个查询串的长度为1-255字节。 　　假设目前有一千万个记录（这些查询串的重复度比较高，虽然总数是1千万，但如果除去重复后，不超过3百万个。一个查询串的重复度越高，说明查询它的用户越多，也就是越热门。），请你统计最热门的10个查询串，要求使用的内存不能超过1G。

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谷歌图谱数据集，适合spark进行图计算 # Directed graph (each unordered pair of nodes is saved once): web-Google.txt # Webgraph from the Google programming contest, 2002 # Nodes: 875713 Edges: 5105039 # FromNodeId ToNodeId