数据挖掘与机器学习的区别责任编辑：editor005 |  2015-03-06 13:53:19 本文摘自：CSDN博客数据挖掘和机器学习的区别和联系，周志华有一篇很好的论述《机器学习和数据挖掘》可以帮助大家理解。数据挖掘受到很多学科领域的影响，其中数据库、机器学习、统计学无疑影响最大。简言之，对数据挖掘而言，数据库提供数据管理技术，机器学习和统计学提供数据分

hadoop@xuwei-laptop:~$ ssh slave@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@WARNING: POSSIBLE DNS SPOOFING DETECTED!@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@

换了xp，几下就搞定了，xin7好坑爹的说，以后做linux虚拟机的实验还是用xp比较靠谱啊……

大数据（big data），是指无法在可承受的时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合。　　大数据的4V特点：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（价值）。　　从技术上看，大数据与云计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分。大数据必然无法用单台的计算机进行处理，必须采用分布式计算架构。它的特色在于对海量数据的挖掘，但它必

1：OpenStack 是云计算平台.说白了就是能够在上面创建虚拟机,管理虚拟机(美其名曰:计算资源虚拟化),管理存储资源(美其名曰:存储资源虚拟化).OpenStack的存储管理包括两个工具:一个是分布式文件系统,一个是为虚拟机创建磁盘的工具.OpenStack可以和hadoop比较的就是分布式文件系统.hadoop是为了实现大数据量存储.OpenStack的存储工具(名

zz   http://www.zhihu.com/question/20475470OpenStack 主要目的是做一整套的云计算基础构架。包括 云计算(Compute), 网络(Network)，对象存贮(Object Store)，镜像文件存储 (Image)，身份认证(Authentication)，BlockStorage以及 前端UI 。OpenStack

用Docker之后还需要OpenStack吗2015-01-03 12:01还有必要使用OpenStack吗？观点如下：这个问题和OpenStack没有直接的联系，也可以套在其他云平台上。大家为什么会拿Docker和OpenStack做比较的原因是：OpenStack是私有云环境中最流行的云平台，在私有云环境中，大家认为可以把Docke

第一要设置好宿主机上的ip（不是宿主机ip，是在网络设置中VMware的网卡ip）第二 选择VMware的网络配置，用NAT模式第三 虚拟机的ip要和网卡的ip在同一地址段上vmnet0（桥接模式），无实体虚拟网卡，其实就是一个协议而已，会在对应网卡上加入VMware bridge protocol桥接协议，其作用相对于使用一个虚拟交换机连接虚拟机和物理机网卡。vm

在一台服务器上起了一台虚拟机，发现时区是cst，而且时间错误，改了一下，date -s。后来poweroff 了一台虚拟机，发现时间有变回去了，一查，原来关机后，在启动虚拟机会到宿主机上读时间。所以要改宿主机的时间。python time和datetime模块都是去读本地的时间。linux修改系统时间重启后失效 (2011-07-18 09:25:16)转载▼

OpenStack几乎支持所有的虚拟化管理程序，不论是开源的(Xen与KVM)还是厂商的(Hyper-V与VMware)。但在以前，OpenStack是基于KVM开发的，KVM常常成为默认的虚拟机管理程序。两者都使用相同的开放源理念与开发方法。如今，多数企业用户在IT环境中使用了超过一种的虚拟化软件，有一半的用户选择将开源产品作为性价比更高的虚拟化替代方案。IDC报道中指出，OpenStack是