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37. [2]--6.2时间前向处理方法 - 3
2023年9月23日 709观看
哈尔滨工业大学-大数据算法(国家级精品课)
大学课程 / 计算机 / AI大数据
共60集
6.5万人观看
1
[1]--1.1大数据的定义与特点 - 1
07:52
2
[1]--1.1大数据的定义与特点 - 3
07:50
3
[2]--1.2大数据算法-求解大数据上计算问题的过程
04:52
4
[3]--1.2大数据算法-大数据算法的定义
06:43
5
[4]--1.2大数据算法-大数据算法的特点与难点
03:19
6
[5]--1.3大数据算法设计与分析
06:33
7
[1]--亚线性算法的定义
06:35
8
[3]--平面图直径—时间亚线性计算算法 - 1
05:07
9
[3]--平面图直径—时间亚线性计算算法 - 3
05:10
10
[4]--全0数组判定—时间亚线性判定算法 - 1
05:11
11
[4]--全0数组判定—时间亚线性判定算法 - 3
05:08
12
[1]--3.1数据流中频繁元素-基础知识 - 1
06:08
13
[1]--3.1数据流中频繁元素-基础知识 - 3
06:12
14
[2]--3.1数据流中频繁元素-算法与分析
08:51
15
[3]--3.2生成树权重(一) - 1
09:20
16
[3]--3.2生成树权重(一) - 3
09:26
17
[4]--3.2生成树权重(二) - 1
08:48
18
[4]--3.2生成树权重(二) - 3
08:53
19
[5]--3.3数组有序性判定
09:03
20
[1]--4.1外存存储结构与外存算法 - 1
07:22
21
[1]--4.1外存存储结构与外存算法 - 3
07:21
22
[2]--4.2外存排序算法(一) - 1
11:18
23
[2]--4.2外存排序算法(一) - 2
11:21
24
[2]--4.2外存排序算法(一) - 3
11:14
25
[3]--4.2外存排序算法(二)[可选学] - 1
09:30
26
[3]--4.2外存排序算法(二)[可选学] - 3
09:36
27
[4]--4.3外存查找树
07:46
28
[1]--B树(一) - 1
05:55
29
[1]--B树(一) - 3
05:56
30
[2]--B树(二) - 1
06:40
31
[2]--B树(二) - 3
06:47
32
[3]--KD树 - 1
09:14
33
[3]--KD树 - 3
09:14
34
[1]--6.1表排序及其应用 - 1
10:18
35
[1]--6.1表排序及其应用 - 3
10:23
36
[2]--6.2时间前向处理方法 - 1
06:23
37
[2]--6.2时间前向处理方法 - 3
06:22
38
[3]--6.3缩图法 - 1
06:01
39
[3]--6.3缩图法 - 3
05:59
40
[1]--7.1MapReduce概述 - 1
06:33
41
[1]--7.1MapReduce概述 - 3
06:33
42
[2]--7.2字数统计
06:04
43
[3]--7.3平均数计算
05:00
44
[4]--7.4单词贡献矩阵的计算 - 1
06:40
45
[4]--7.4单词贡献矩阵的计算 - 3
06:47
46
[1]--连接算法 - 1
12:12
47
[1]--连接算法 - 3
12:10
48
[2]--图算法(一)
08:27
49
[3]--图算法(二) - 1
06:20
50
[3]--图算法(二) - 3
06:19
51
[1]--9.1基于迭代处理平台的并行算法 - 1
10:09
52
[1]--9.1基于迭代处理平台的并行算法 - 3
10:15
53
[2]--9.2基于图处理平台的并行算法 - 1
09:34
54
[2]--9.2基于图处理平台的并行算法 - 3
09:35
55
[1]--10.1众包的定义
03:53
56
[2]--10.2众包的实例
08:46
57
[3]--10.3众包的要素 - 1
08:44
58
[3]--10.3众包的要素 - 3
08:45
59
[4]--10.4众包算法例析 - 1
09:25
60
[4]--10.4众包算法例析 - 3
09:27
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