MPPMPP(Massively Parallel Processing)，大规模并行处理系统。由许多松耦合的处理单元组成的，要注意的是这里指的是处理单元而不是处理器。每个单元内有对应的CPU，内存，硬盘，操作系统和管理数据库的实例复本。最大的特点在于不共享任何资源。其它架构或多或少会共享某些资源（如SMP、NUMA）。 分布式数据库架构解决数据库扩展能力的方法主要有两个：数据分片

find cmd icon, right click, run as administrator-- my.ini[mysqld]skip-grant-tablescharacter_set_server=utf8basedir=C:\mk\program\mysql-5.7.14-winx64datadir=C:\mk\program\mysql-5.7.14-win

主要是Scipy, Numpy这些包安装需要相应版本的Visual C++及设置路径，颇为麻烦，而且还有不同的包如sklearning等要下，Anaconda是一套数据分析工具箱版，再也不用一个个包下了，very good!!1、去https://www.continuum.io/downloads 下载相应版本2、安装3、如果IDE用Pycharm ，可以在File >

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主要是Scipy, Numpy这些包安装需要相应版本的Visual C++及设置路径，颇为麻烦，而且还有不同的包如sklearning等要下，Anaconda是一套数据分析工具箱版，再也不用一个个包下了，very good!!1、去https://www.continuum.io/downloads 下载相应版本2、安装3、如果IDE用Pycharm ，可以在File >

这里用到 artZoom.js，这JS插件可以旋转、放大图片。pom.xml<project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM

一、zookeeper 服务注册发现模型流程：1）注册，2）发现：监听、负载均衡、故障检测、变更通知，3）调用。From http://blog.cloudera.com/blog/2014/03/zookeeper-resilience-at-pinterest/From http://www.techweb.com.cn/network/hardware/2

搜集了一下，发现国内的风险量化模型按热闹程度排表如下：1、VaR, FICO, KMV2、CreditMetrics、敏感性分析、误差反向传播（Error Back Propagation, BP）算法3、回归模型：多元线性判定 Z-Score模型、多元逻辑 Logit模型、多元概率比回归 Probit、增量算法4、Cox比例风险模型注：象AHP这类虽然用到数学矩阵

大数据 Big Data描述大量数据或动态大数据（某一时点大量数据）的情况下的各种应对。1）网站前端大数据输入，引出高并发、高负载、高性能的处理；2）大数据后台处理，引出分布式处理、分布式存储、云计算；3）大数据摆在面前，应该搞点数据分析，不用好像白不用，于是引出数据挖掘。当然，如果是大数据概念推手，你可以把“大量数据的情况下”改为“大数据时代下”~。与数据挖掘的关系：大数据推手认为大

数据分析技术一览（按重要度排行）：方向技术例子Analytical tools (数据挖掘)SAS，Clementine，SPSS Modeler，R，Mahout，Matlab，机器学习模型算法决策树、聚类、逻辑回归，序列标注,关联分析、SVM，贝叶斯Big Data