1.数据结构概述数据结构（DataStructure是一门和计算机硬件与软件都密切相关的学科，它的研究重点是在计算机的程序设计领域中探讨如何在计算机中组织和存储数据并进行高效率的运用，涉及的内容包含：数据的逻辑关系、数据的存储结构、排序算法（Algorithm）、查找（或搜索）等。2.数据结构与算法的理解程序能否快速而高效地完成预定的任务，

我们都知道，数据结构和算法本身解决的是“快”和“省”的问题，即如何让代码运行得更快，如何让代码更省存储空间。所以，执行效率是算法一个非常重要的考量指标。那如何来衡量你编写的算法代码的执行效率呢？这里就要用到我们今天要讲的内容：时间、空间复杂度分析。

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  简单的说，K近邻算法是采用不同特征值之间的距离方法进行分类。  该方法优点：精确值高、对异常值不敏感、无数据输入假定  缺点：计算复杂度高、空间复杂度高  适用范围：数据型和标称型  现在我们来讲KNN算法的工作原理：存在一个样本数据集，也称作训练样本集，并且样本中每条数据都存在标签。将新输入的没有标签的数据与训练样本数据集中

简介   之前我已经写了一个关于SQLServer日志的简单系列文章。本篇文章会进一步挖掘日志背后的一些概念，原理以及作用。数据库的可靠性   在关系数据库系统中，我们需要数据库可靠，所谓的可靠就是当遇见如下两种情况之一时保证数据库的一致性:在系统崩溃/故障等情况下，保证数据库的一致性数据不能在多个DM

简介   之前我已经写了一个关于SQLServer日志的简单系列文章。本篇文章会进一步挖掘日志背后的一些概念，原理以及作用。数据库的可靠性   在关系数据库系统中，我们需要数据库可靠，所谓的可靠就是当遇见如下两种情况之一时保证数据库的一致性:在系统崩溃/故障等情况下，保证数据库的一致性数据不能在多个DM

关键技术：（1）一致性HASH算法，保证数据分片尽量均衡在不同的故障域上，提升存储数据的安全可靠性。以数据唯一标识符、当前存储集群的拓扑结构以及数据备份策略作为一致性HASH算法的输入，可以随时随地通过计算获取数据所在的底层存储设备并直接通信获取或者写入数据，从而避免查表操作，实现去中心化和高度并发，将数据均衡的存储到各个存储节点，实现数据存储的负载均衡

大数据建模、分析、挖掘技术应用研修班的通知随着2015年9月国务院发布了《关于印发促进大数据发展行动纲要的通知》，各类型数据呈现出了指数级增长，数据成了每个组织的命脉。今天所产生的数据比过去几年所产生的数据大好几个数量级，企业有了能够轻松访问和分析数据以提高性能的新机会，如何从数据中获取价值显得尤为重要，也是大数据相关技术急需要解决的问题。大数据是需要新处理

今天我要和大家聊一聊一个让程序员们头疼不已的话题——高并发海量数据爬取。在这个信息爆炸的时代，我们需要从互联网上抓取大量的数据，便于进行分析、挖掘和应用。但是面对庞大的数据量和复杂的网络环境，我们应该选择哪种编程语言来完成这项任务呢？让我们一起来探讨一下吧

近期受邀参加【中心成长加油站xUP技术人】的技术大咖直播活动，分享了我在京东工作近10年的经验与成长。2015年加入京东以来，我经历了后端架构、大数据、基础算法和业务算法等多个技术领域，获得了集团金项奖、最美京东人、集团算法大牛等多项荣誉，并发表了30余篇