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声明性数据流:基于差异数据流的React式查询引擎
基于流数据的数据管理系统研究，包剑，，它能有效地处理输入流数据并提供连续检索的功能。分析了流数据管理系统的体系结构，重点讨论基于流数据的流查询技术，提出了流数
从社交媒体网络上不断生成的文本流到数以亿计的在线消费者评论，对大数据流的观点（情感）分析为每个领域的许多组织提供了从大量用户生成的文本流中发现有价值的情报的机会。但是，传统的内容分析框架无法有效地处理
针对传统的数据流检测中存在的时间复杂度高、准确度低等问题，提出了一种基于滑动时间窗口和k-距离剪枝的信息熵异常检测算法。该算法引用滑动时间窗口将动态的数据流静态化，当数据流填满当前窗口后，在当前窗口中
数据输出流的创建以及各式的书写方式，输入流同输出流都差不多，请照输出流下厨输入流
处理数据流开源框架工具。可从数据流中提取有用相关信息的框架,包含了分类、回归、聚类、异常检测和推荐系统。该项目与同样由Java编写的WEKA项目相关,适用于大规模的机器学习。
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对数据流的分类问题而言，除了考虑不同类别数据样本数量的不平衡，还有普遍存在于数据流中的概念漂移问题。在现实生活中，来自于数据源的数据并不一定是独立同分布的且大多数数据流都处于一个动态变化的环境中，从而
数据流编程基本概念,用于labview。
该文档对大数据的流式计算下的建模进行了形式化描述，给出了一种基于时间粒度的数据流建模方法
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