SPAM 廠商的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列懶人包和總整理

大數據浪潮：大數據整體解決方案及關鍵技術探索

為了解決SPAM 廠商的問題，作者陳敏 這樣論述：

本書站在大數據學科發展前沿和大數據產業發展方向上，結合學術界和工業界的研究成果和實踐經驗，傳播大數據領域的研究動態和先進技術。全書通過「基礎、進階、實戰、應用」四個篇章，既深入淺出地介紹大數據的基本概念，又面面俱到地剖析了大數據整體解決方案所涉及的具體技術細節。本書既適合初學者作為基礎學習資料，又適合科研人員作為理論研究教程，更適合從業人員作為技術參考書目。陳敏，男，1980年12月出生，教授，博士生導師，華中科技大學嵌入與普適計算實驗室主任，23歲獲華南理工大學通信與信息系統博士學位。發表學術論文180余篇，其中包括SCI論文90余篇，IEEE／ACM期刊論文40余篇，相關論文在美國科技信息

索引SCI數據庫中他引總數500次，Google Scholarl申引用總數超過4250次，單篇論文引用超高520次，其中1 0篇署名第一作者的論著引用次數超過1800次，H-index=29；曾獲第五屆國際異構網服務質量大會Qshine 2008最佳論文獎和IEEE ICC 2012最佳論文獎。2012年入選國家第二批「青年千人計划」，長期從事普適計算、移動通信、多媒體通信、傳感網、雲計算、遠程醫療等領域的研究工作；擔任Information Science等7個國際SCI學術期刊的副編輯或編委，以及EEE VirelessCommunications及IEEE Network等多個著名國際

雜志及期刊的特邀編輯。任IEEE CIT 2012，TEIDENTCOM2014，Mobirnedia 2015等國際學術大會副總主席，任Cloudcomp 2014／2015大會指導委員會成員。具有多年海外工作經驗，曾在韓國國立漢城大學、加拿大不列頰哥倫比亞大學從事博士后研究，曾任韓國首爾大學助理教授。1999年入選國際電子電氣工程師學會(IEEE)高級會員，2014年擔任IEEE計算機協會大數據技術委員會主席。入選愛思唯爾2014年中國高被引學者。 1 大數據背景(8)1.1大數據時代的到來(8)1.2大數據定義及特征(4)1.3大數據價值(6)1.4大數據備受關注(7

)1.5大數據帶來的挑戰(8)2 大數據基礎(10)2.1雲計算(10)2.1.1雲計算概述(10)2.1.2雲計算與大數據的聯系(12)2.2物聯網(13)2.2.1物聯網概述(13)2.2.2物聯網與大數據(14)2.3數據中心(14)2.3.1數據中心概述(14)2.3.2數據中心與大數據(15)3 大數據的生成和采集(19)3.1大數據生成(19)3.1.1企業內部數據(19)3.1.2物聯網數據(20)3.1.3互聯網數據(21)3.1.4生物醫療數據(21)3.1.5其他科學數據(22)3.2大數據采集(22)3.2.1數據收集(23)3.2.2數據傳輸(25)3.2.3數據預處理

(26)4 大數據存儲(28)4.1海量存儲系統(28)4.2分布式存儲系統(29)4.3大數據存儲機制(31)4.3.1數據庫技術(32)4.3.2數據庫編程模型(36)5 大數據分析(39)5.1傳統數據分析方法(39)5.2大數據分析方法(40)5.3大數據分析架構(42)5.4大數據挖掘和分析軟件(43)大數據浪潮——大數據整體解決方案及關鍵技術探索目錄6 大數據整體解決方案(47)6.1大數據解決方案方法論(47)6.1.1大數據解決方案參考模型(48)6.1.2大數據解決方案分類(49)6.2大數據硬件平台(50)6.2.1可擴展性設計(51)6.2.2可定制性設計(52)6.3大

數據軟件系統(55)6.3.1大數據處理系統核心模塊(55)6.3.2發行版增強功能、企業應用優化和增值服務(56)6.3.3基於內存計算的大數據處理系統(60)6.4大數據典型處理流程(63)6.5大數據一體化解決方案比較(67)7 分布式文件系統HDFS(72)7.1Hadoop I/O操作(72)7.1.1I/O操作中的數據檢查(73)7.1.2數據的壓縮(76)7.1.3數據的I/O中序列化操作(78)7.2Hadoop文件系統(87)7.3HDFS體系結構(89)7.3.1HDFS的特點和局限(89)7.3.2HDFS相關概念(90)7.3.3HDFS架構(91)7.4 HDFS文件

結構(94)7.4.1NameNode的文件結構(94)7.4.2編輯日志(edit log)及文件系統映像(filesystem image)(95)7.4.3Secondary NameNode的目錄結構(96)7.4.4DataNode的目錄結構(97)7.5HDFS讀/寫數據流(98)7.5.1文件的讀取(98)7.5.2文件的寫入(99)7.5.3一致性模型(101)7.6HDFS命令詳解(102)7.6.1通過distcp進行並行復制(102)7.6.2HDFS平衡(103)7.6.3其他命令(103)8 並行編程模型MapReduce(108)8.1MapReduce體系結構(1

08)8.1.1MapReduce基本模型(108)8.1.2MapReduce作業執行流程(108)8.2MapReduce關鍵流程詳解(110)8.2.1partiton過程(110)8.2.2combine過程(111)8.2.3shuffle過程(112)8.3MapReduce高級應用(114)8.3.1二次排序(114)8.3.2全排序(119)8.3.3分布式緩存(121)8.3.4MapReduce 小文件處理與文件壓縮(123)8.3.5MapReduce負載均衡(125)9 NoSQL數據庫HBase(128)9.1HBase體系結構(128)9.2RowKey的設計與數據

訪問(132)9.3過濾器(135)9.3.1比較過濾器(137)9.3.2專用過濾器(137)9.3.3附加過濾器(139)9.3.4FilterList(139)9.3.5自定義過濾器(140)9.4HBase多維數據訪問(142)9.4.1通過Filter實現(142)9.4.2通過設計RowKey實現(143)9.5協處理器Coprocessor(143)9.5.1Coprocessor類(144)9.5.2協處理器的加載(144)9.5.3觀察者(146)9.5.4終端(150)9.6二級索引(154)9.6.1全局索引（global index）(154)9.6.2本地索引（loc

al index）(155)10 交互式查詢語言Hive(157)10.1Hive體系結構(157)10.1.1Hive客戶端(159)10.1.2Metastore(159)10.2Hive數據類型(160)10.2.1基本類型(161)10.2.2復雜類型(161)10.3Hive存儲方式和壓縮類型(162)10.3.1托管表和外部表(162)10.3.2存儲方式(163)10.4Hive關鍵技術(164)10.4.1HiveQL簡介(164)10.4.2Hive表的創建(165)10.4.3Hive表的數據加載(166)10.4.4Hive表的查詢(167)10.4.5Hive表的更改(

170)10.4.6Hive表的刪除(171)10.4.7Hive表的分區(171)10.4.8Hive表的分桶(173)10.4.9用戶定義函數(174)10.5Hive優化技術(175)10.5.1Join優化(175)10.5.2數據傾斜優化(176)10.5.3Map和Reduce個數控制(177)11 資源管理和調度框架——YARN(180)11.1MRv1架構面臨的問題(180)11.2YARN架構(181)11.2.1YARN整體架構(181)11.2.2RM組件的作用(183)11.2.3AM組件的作用(184)11.2.4NM組件的作用(185)11.2.5運行在YARN上的

計算框架(186)11.2.6在YARN上定制計算框架(187)11.3YARN管理后台簡介(188)11.4YARN資源調度(192)12 內存計算引擎Spark(197)12.1Spark簡介(197)12.2Spark整體架構(198)12.3Spark核心概念(199)12.3.1彈性分布式數據集(199)12.3.2RDD模型的優點(200)12.3.3Spark DAG(201)12.4Spark編程模型(202)12.4.1Spark初始化(203)12.4.2RDDs(203)12.4.3Shared Variables(205)12.5Spark相關組件(207)12.6Sp

ark應用實例(208)12.6.1In?Memory Analytics(208)12.6.2Traffic Modeling(209)12.6.3Twitter Spam Classification (209)13 大數據應用(213)13.1大數據應用演化(213)13.2大數據分析的關鍵領域(214)13.2.1結構化數據分析(214)13.2.2文本分析(215)13.2.3Web分析(216)13.2.4多媒體分析(217)13.2.5網絡分析(218)13.2.6移動分析(219)14 大數據案例分析(221)14.1物聯網大數據(221)14.1.1物聯網大數據的表示(222

)14.1.2物聯網大數據的預處理(223)14.1.3物聯網大數據的快速處理(224)14.1.4物聯網大數據的並行分析(226)14.1.5物聯網大數據處理平台的搭建(227)14.2其他大數據的典型應用(231)14.2.1企業級應用(231)14.2.2社交網絡大數據(232)14.2.3醫療健康(234)14.2.4群智感知(235)14.2.5智能電網(235)15 總結(237)15.1大數據的研究熱點及研究方向(237)15.1.1基礎理論研究(237)15.1.2關鍵技術研究(238)15.1.3應用實踐研究(238)15.1.4數據安全研究(239)15.2展望(240)參

考文獻(243) 步入21世紀以來，各領域的數據都呈現爆炸式的增長，對數據的管理和分析已成為人類面臨的巨大的挑戰。如今，工業界、研究界甚至政府部門都對大數據這一研究領域產生了巨大的興趣。《自然》、《科學》等國際知名雜志也分別開設了專欄，用來討論大數據帶來的挑戰和重要性。在過去的幾年中，幾乎所有主要的工業公司，其中包括EMC、甲骨文（Oracle）、IBM、微軟、谷歌、亞馬遜和Facebook等，都開始發展自己的大數據項目。隨着大數據產業的蓬勃發展，數據已經成為可以與物質資產和人力資本相提並論的重要的生產要素，創造着巨大的社會和經濟價值。在我國政府發布的「十二五」規划中，信息

處理技術作為四項關鍵技術創新工程之一被不斷提出，其中包括了海量數據存儲、數據挖掘、圖像視頻智能分析，這些都是大數據的重要組成部分。而另外三項關鍵技術創新工程，包括信息感知技術、信息傳輸技術、信息安全技術，也都與大數據密切相關。在科技部發布的《「十二五」國家科技計划信息技術領域2013年度備選項目征集指南》中的「先進計算」板塊已明確提出，重點發展「面向大數據的先進存儲結構及關鍵技術」。在「十二五」收官之際，本書通過「基礎、進階、實戰、應用」四個篇章共十五個章節，全面總結了過去五年中在大數據領域涌現的關鍵技術和典型應用，回顧大數據在我國從概念走向實踐的發展歷程，激勵更多人才參與發展大數據這一國家戰

略中來，促進數據資源成為帶動我國經濟增長的新的要素。本書是國內第一本產學研合作，介紹大數據研究熱點和技術難點的圖書，它全方位解讀了該領域的現狀、趨勢及挑戰。本書詳細介紹了大數據的生命周期、關鍵技術及應用領域，並突出強調了大數據整體解決方案的重要性。無論傳統的數據倉庫技術，還是新興的分布式處理技術等方案都有特定的短板，無法滿足大數據對於基礎設施擴展性，數據處理個性化、多樣性和一體化等方面的需求。因此，本書總結工業界和學術界多年實踐經驗，結合互聯網、開源社區和大數據廠商多年的研究成果，融入作者對大數據的理解和分析，提出大數據解決方案參考模型，填補大數據領域目前尚未形成完善標准體系這一技術空白。本書

內容由筆者多年的研究工作整理而成!在成書的過程中得到華中科技大學出版社王紅梅編輯的大力支持，在此表示誠摯的感謝。本書在編寫過程中廣泛參考了許多專家、學者的文章、著作以及相關技術文獻。筆者在此一並表示衷心感謝。由於水平有限，書中存在缺點、錯誤在所難免。懇請廣大讀者批評指正。

SPAM 廠商進入發燒排行的影片

運用遷移學習偵測軍民商務網站之虛假評論

為了解決SPAM 廠商的問題，作者廖唯翔 這樣論述：

在這個網路發達的便利生活下，人們在網際網路中進行各項商務活動，購買及消費網路商品，不肖廠商以不正確或惡意中傷的留言，企圖影響大眾購買商品的意願，造成大量的虛假評論充斥在網路留言。但要採用人工方式進行留言篩選，是一件非常艱難且曠日耗時的工作，於是人們期盼利用電腦來進行高速且大量地的評論判斷作業，在人工智慧目前均需耗費大量時間、成本以進行訓練條件下，本研究提出了利用遷移學習的特性來大幅度進行降低時間、成本的智慧判斷，做為本研究所專注解決的目標，本研究利用了遷移學習中的轉導式的學習模組，利用了國外的著名商業網站Amazon，做為訓練模組，運用詞頻和逆向文件頻率方式，進行處理，並採用「蝦皮購物網」、

「國軍英雄館」，利用實驗組和對照組方式，進而與深度學習方法進行實驗與比較，針對準確率、精確率、召回率、F1分數等數值進行比對，以驗證方法是否有效可行。後續驗證遷移學習得到在F1分數中可以得到較高的分數，印證本研究實際價值。