基于Hadoop的电力运维审计系统的设计

国家电网公司信息化程度越来越高，单机运维审计系统产生的数据量日益增多，对海量数据高效率存储分析性能严重下降，系统稳定性降低。为满足国家电网当前对运维审计系统数据存储分析以及系统稳定性的需求，在Hadoop开源架构的基础上，本文提出基于Hadoop集群的海量数据分布式存储方法和基于Heartbeat的心跳检测技术，实现基于Hadoop的电力运维审计系统。〖JP2〗实验测试结果表明，基于Hadoop的电力运维审计系统相比单机系统可用性提高了8.42%，大大提升了存储分析海量数据的性能，具有系统工作稳定和服务不间断等优势。     

大数据时代人工智能在计算机网络技术中的应用研究

经济社会的发展和科学技术的不断进步,人工智能方式的应用程度不断加深,在社会多个领域都产生了重要的影响,有效提了升网络运行的稳定性,且更好地满足大数据时代海量信息处理的需求。大数据发展背景下,要更好地带动计算机网络技术的运行发展,需要重视科学地使用人工智能方式,开展管理工作,合理使用大数据时代的人工智能,提升整体系统的运行效率,更好地满足时代发展需求。对大数据时代人工智能在计算机网络技术中的应用进行了探讨。     

我是一块“砖”?小巧抗造随你搬——LaCie Rugged SSD移动硬盘系列

关注GEEK的老读者一定还记得,《极客不打码》视频频道之前评测过一款硬核的三防移动硬盘LaCie Rugged移动硬盘。抗汽车碾压、防摔和防水防尘的三防性能,让这款产品可以在用户手中拥有更广阔的想象空间。特别是对于笔者这类又要写稿又要做视频的小伙伴,你能想象一下每天有大量素材要移动存储,对待移动硬盘往往要像伺候大爷一样小心携带,生怕摔了碰了影响工作。因此升级三防级别的移动硬盘也一直是笔者的心愿,毕竟这会让硬盘数据的安全性得到一步到位的提升。而LaCie最新推出的LaCie Rugged SSD系列,正是LaCie Rugged系列的全新固态版本,无论是外观、性能,还是接口、防护能力实现了全方位的升级。     

聚类混合型数据的密度峰值改进算法

聚类混合型数据，通常是依据样本属性类别的不同分别进行评价。但这种将样本属性划分到不同子空间中分别度量的方式，割裂了样本属性原有的统一性；导致对样本个体的相似性评价产生了非一致的度量偏差。针对这一问题，提出以二进制编码样本属性，再由海明差异对属性编码施行统一度量的新的聚类算法。新算法通过在统一的框架内对混合型数据实施相似性度量，避免了对样本属性的切割，在此基础上又根据不同属性的性质赋予其不同的权重，并以此评价样本个体之间的相似程度。实验结果表明，新算法能够有效地聚类混合型数据；与已有的其他聚类算法相比较，表现出更好的聚类准确率及稳定性。