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Resource Hacker Reshacker因原英文版附带的帮助文件格式太老，Win7下无法使用，现已转换为 CHM 帮助文件，去掉了 hlp 文件，仍为中文，但无法从软件的帮助菜单中直接调用，如要查阅帮助文件，请直接点击 ResHacker.chm 文件。* 新增对 PNG 图标的支持。此为官方简体中文版，包括中文程序及中文文档。时隔7年后作者再次更新，主要是提供对64位程序及PNG 图像的支持。Resource Hacker(TM) 可以用来： 1. 查看 Windows 32 位和 64 位可执行文件(*.exe、*.dll、*.cpl、*.ocx、*.mssty

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企业级大数据知识图谱产品的构建及应用 明略鹚据MININGLAMP企业级大数据做啥?Big data is like teenage sexEveryone talks about it, nobody really knows how to do itEveryone thinks everyone else is doing it,so everyone claims they are doing it tooSimon matthews卖平台?卖数据?卖服务?做咨询????Arch Summit全球架构师峰会Powered by InfoQ明略据· MININGLAMP从业务的角度看公安公安搜索团伙挖掘重大事件预金融报表计算用户画像实时交易反欺诈历史数据精准营销设备故障造业查询预测电商税务数据整合数据治理推荐系统税务反欺诈社交,O20大数据商业智能数据驱动的平台(BI资源变现普通需求中高级需求高级且痛点需求普通需求很通用,基本无行业属性,但业务附加值低越高级的需求,行业属性越明显,越难落地或做岀好效果,但业务附加值高能解决高级需求的产品或方案,往往也能解决普通、中级高级需求,但反之未必Arch Summit全球架构师峰会Powered by InfoQ明略据· MININGLAMP明略之道多种多样的需求公安金融制造业需求需求需求升级思考降维打击交互式服务批量式可视化业机务公安金融构建数据之间的关联知学数据数据简洁统一的数据模型只习降维打击最关键的两点:数据治理/整合和关联计算业务知识和机器学习(数据挖掘)会贯穿整个流程普适的方案,目标是解决各行业最难的业务需求Arch Summit全球架构师峰会Powered by InfoQ明略鹚据· MININGLAMP构建大数据知识图谱产品企业级大数据简析构建大数据知识图谱产品应用浅谈Arch Summit全球架构师峰会Powered by InfoQ明略据· MININGLAMP知识图谱是什么?o 8以图为载体点代表“实体”边代表“关系●●a88●结合特定行业数据和领域知识,得到的则是领域內知识图谱比如,银行+交易数据+人员信息=>以人为核心(交易为关系)的知识图谱Arch Summit全球架构师峰会Powered by InfoQ明略鹚据·· MININGLAMF个简单的工商企业的知识图谱轮胎生产总经理公司A人属于法人公司关联万物互联子公司制造业产品属于法人公司==B行业手套图上每个点皆为“实体”,边为“关系”(具有不同的类别)实体和关系可以有多个属性(如人年龄,性别,关系类别/开始时间万物互联”,数据种类越多,数据量越大,越能还原真实世界的面貌Arch Summit全球架构师峰会Powered by InfoQ明略据· MININGLAMP如何落地知识图谱产品?交互式服务|批量式服务|可视化服务提供各类服务接口,支撑业务场景数据挖掘与机器学习业务模型,自然语言处理,全量数据机器学习图数据库知识图谱的物理载体,提供各类图相关服务关联计算基于规则的关联计算,建立实体之间的关系数据治理与整合结构化与非结构化数据智能治理与整合他统一数据视图建立行业特定的知识图谱所需的数据模型Arch Summit全球架构师峰会Powered by InfoQ明略据· MININGLAMP多规融合数据模型姓张三人车张二实体手机公司产品特别的,对于实体,需要融合实体各方面的信息D110105**实大交易流水人员地址XX市XX街道酒店入住事件火车出行手机159*为**为民航出行139**大直系关系关系人户关系信XXX人案关系Arch Summit全球架构师峰会Powered by InfoQ

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对云计算任务调度进行了研究，针对用户满意度和云提供商利益需求，提出一种融合粒子群和遗传算法的PSOGA改进算法。首先根据云环境特点对虚拟机资源进行分类，同时引入任务‐资源满意度距离、资源综合性能概念；然后对粒子群初始粒子操作进行优化，来提高粒子质量；最后为克服粒子易陷入局部最优解问题，加入遗传算法（GA）的交叉、变异操作，扩展粒子的搜索空间。仿真结果表明，该调度策略提高了用户满意度的同时减少了任务的完成时间，是云平台下一种有效的任务调度策略。Computer engineering and applications[0,1]Ka By+M=85,7,4,7,41 aya+B+rBr0.10.20.7(9,1,25,7)(9,25,5,7)=(1,0,0,1,1)3 a oB∑01(1,0,1,1)④0.9(1,1,0,1)=(1xx,1)010.109(3,2,1,5,4)∞(1,0,1,1,1)=(3x,15,4)GA3.2Computer engineering and applications0.36Cloudsim 3.0CloudsimDatacenter Brokerbind cloudlettovm=0.82bind CloudlettovmMyclipse100PSOGAPSOGAK=844%Cloud[1000040000rand([150,200rand()]预处理任务及資、「5001000rand(]源,并更新虚拟机计算任务-资谅满总度距离[60100rand()ndo初始负载从可用资源随机生|根据得致的任务最PSOGA成S3/4个子佳虚拟机类型生成S/4个粒子PSOPSOGAGA初始化S个粒了的还200度,并设置最大迭代次数L和 fitness=tPSOGA很据車新定义的粒了探作,计算 fitness值,并更新pb利gb根据规则选择粒了进亻[15交叉变异探作,并计算fitness值,更新忡群(12)达到最大次效LL=L+1fitness阈值结太,得到最优解(13)M=200300200200LPSOs Lo n PsoGAPSOGAPSOGAGAComputer engineering and applications80070600s■PSO400AGA300■ PSOGA200PSOGAPSO GA100PSO GA0第一批第二批第三批PSOGAPSO GAPAOGAPSOGA2.5PSOPSOGAA0.5PSOGA第一北第二批第批PSOGAPSO GA5400190r170015001301100西GAn□1sGAGA了0050o笫一批第二批第二批43.532.5NGA□05第一枇第二批第三批Computer engineering and applications基于粒子群遗传算法的云计算任务调度研究万F据WANFANG DATA文献链接作者王菠,张晓磊作者单位:重庆人学计算机学院,重庆400044刊名:计算机工程与应用英文刊名:Com uter Engineering ar d Appl ications年,卷(期)2013Axfe:http://d.wanfangdata.concn/periodiCalpre8fb5c222-8042-4959-ba95-2a3a31f59b2e.aspx