默克尔 Golang Merkle树实现，带有hash.Hash接口，用于支持流。 文件 下一步是什么？ 更多测试和审查 流式HashTreeer类型，可以验证提供的节点，以进行流式验证 执照 参见许可

收音机 用于定义webradio的liquidsoap脚本 环境 该脚本需要2个密码和一个路径，因此您可以将其包装到另一个liquidsoap脚本中，以提供如下信息： stream_pwd = "MYSECUREPASS" icecast_pwd = "MYSECUREPASS" basedir = "/home/radio/" %include "radio.liq"

MixLive-vue :television:一个整合国内多个直播平台内容的网站，基于vue.js开发。 后端项目地址 网站页面 :backhand_index_pointing_right: :backhand_index_pointing_left: 功能 :check_mark: 多平台直播信息获取 :check_mark: 关注直播间 :check_mark: 弹幕获取 :check_mark: 直播间搜索 直播支持 虎牙、斗鱼、BILIBILI直播、网易cc（cc暂无清晰度切换）、企鹅电竞 直播源获取参考 播放器使用 弹幕支持(暂不支持弹幕发送) 斗鱼、BILIBILI直播、虎牙、企鹅电竞 斗鱼弹幕协议参考 BILIBILI直播弹幕协议参考 更新记录 2021/07/28 更换弹幕插件, 优化弹幕体验 2021/07/27 增加企鹅电竞直播源 2021/07/09 测试功能：电视节目直播 2021/07/07 增加直播页面弹幕列表、房间列表和分区列表的动画效果 2021/06/29 修复斗鱼房间人数达到“亿”后导致无法获取房间信息的问题 202

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项目名称 电影推荐系统——烂豆瓣 项目目标 打开电影网站，脑袋就开始发大，动作片，爱情片，科幻片，中国的，欧美的，日韩的，到底哪一部最合自己的口味？茫茫影海，想要找到自己的“真爱”，谈何容易？我们知道你们找得辛苦，所以我们为你量身推荐电影！ 项目任务 任务 具体任务 负责人 工作量 数据集 负责完成收集电影、用户以及评分数据集，并对数据进行清洗，建立新的数据结构。建立并维护系统数据库。 推荐引擎 负责完成推荐系统，包括基于用户历史数据的离线推荐系统以及收集用户实时行为数据，进行精准的实时推荐。 API服务 负责完成基于烂豆瓣各产品，面向开发者的开放接口（API）服务。在这里，开发者可以接入烂豆瓣电影推荐的优质内容，以及基于各种兴趣的用户关系。 web应用 负责完成一个电影推荐web应用，利用开发接口API以及酷炫的web前端页面，实现用户与推荐系统的完美交互。 数据集 本系统所需要的电影数

MSᴛʀᴇᴀᴍ 实施 。 Siddharth Bhatia，Arjit Jain，潘丽，Ritesh Kumar，Bryan Hooi。 网络会议（以前称为WWW），2021年。 MSᴛʀᴇᴀᴍ从恒定时间和内存中的多方面数据流中检测组异常。 我们为每个记录输出一个异常分数。 MSᴛʀᴇᴀᴍ建立在之上，可在多方面设置中工作，例如事件日志数据，多属性图形等。 演示版 运行bash run.sh KDD来编译代码并在KDD数据集上运行它。 运行bash run.sh DOS来编译代码并在DOS数据集上运行它。 运行bash run.sh UNSW来编译代码并在UNSW数据集上运行它。 MSᴛʀᴇᴀᴍ 将目录更改为MSᴛʀᴇᴀᴍ文件夹cd mstream 运行make来编译代码并创建二进制文件 运行./mstream -n numericalfile -c categoricalfil

php代码-海康摄像头HTTP获取图片。 Authorization: Digest算法 第一次http://192.168.16.223/ISAPI/Streaming/channels/33/picture 返回头中Authorization参数用于此计算，得出新的Authorization，放于头中再次请求就得到图片

将该jar包上传至flume/lib目录下，并将spark-streaming-flume其他版本jar包删除即可使用，该jar包适用于spark2.1.3版本使用

Streaming data is a big deal in big data these days. As more and more businesses seek to tame the massive unbounded data sets that pervade our world, streaming systems have finally reached a level of maturity sufficient for mainstream adoption. With this practical guide, data engineers, data scientists, and developers will learn how to work with streaming data in a conceptual and platform-agnostic way. Expanded from Tyler Akidau’s popular blog posts "Streaming 101" and "Streaming 102", this book...最新最全清晰pdf版,本人付费购买的电子版贡献给大家免费下载