
Java 大视界 -- Java 大数据在智能家居能源消耗趋势预测与节能策略优化中的应用(433)
本文探讨了Java大数据技术在智能家居能源管理中的应用。针对当前智能家居存在的"数据孤岛、预测缺失、策略僵化"三大痛点,提出了一套基于Java生态的能源消耗预测与优化方案。通过Spring Cloud整合多协议设备数据,采用Spark MLlib构建能耗预测模型(准确率≥89%),结合Drools规则引擎实现个性化节能策略。经北京某智慧小区300户家庭6个月验证,整体能耗下降20.9%,单户年均节省电费860元。文章详细介绍了技术架构设计、核心场景实现及优化技巧,包含可直接部署的代码方案
计算机毕设选题指南:基于Spark的B站热门视频评论情感可视化分析系统【python+Hadoop+spark】
本文介绍了一个基于Hadoop+Spark的B站热门视频评论情感可视化分析系统。该系统整合了大数据处理技术与前端可视化技术,采用Python+Django+Vue开发,利用Spark进行分布式情感分析,Hadoop存储海量评论数据。项目实现了对B站用户评论的情感极性识别、时间维度分析和关键词提取,为内容创作者和平台运营提供决策支持。系统包含登录管理、数据可视化等模块,开发环境涉及Hadoop、Spark、Hive等技术栈,并展示了核心代码实现。该毕业设计项目具有实际应用价值,为计算机专业学生提供了涵盖大数据
Java 大视界 -- Java 大数据机器学习模型在遥感图像目标检测与语义分割中的应用与改进
Java大数据机器学习在遥感图像处理中的应用与改进 本文探讨Java技术栈在遥感图像智能解译中的创新应用,构建了基于OpenCV+Spark+DeepJavaLibrary的轻量化处理架构。研究针对多源遥感数据存在的配准误差(>5像素)、季节变化影响(分类误差率25%)等问题,提出完整技术方案: 多模态预处理:实现云检测、辐射定标和几何校正的全流程自动化处理 分布式特征工程:利用Spark+Koalas提取NDVI植被指数和GLCM纹理特征 轻量化模型推理:基于YOLOv5s实现高效目标检测,准确率达
Hadoop 实战:从海量数据到 AI 决策的落地方法(建议由CDH迁移到CMP 7.13 平台(类Cloudera CDP,如华为鲲鹏 ARM 版)可以做到无缝切换平缓迁移)
本文介绍了从CDH平台迁移到国产化CMP7.13平台的Hadoop实战方法,聚焦海量数据处理到AI决策落地的全流程。核心内容包括:1)Hadoop作为数据与算力双底座的架构设计;2)分阶段实操指南(数据采集、存储优化、特征工程、模型训练、决策落地);3)国产化迁移脚本示例;4)企业级保障体系。文章强调通过工具化、标准化和闭环化方法,实现AI决策从数据输入到业务输出的完整链路,并提供了具体的配置参数、性能优化点和迁移方案,助力企业IT团队快速推进项目落地。
Eureka与Nacos深度对比分析,非关系型数据库(NoSQL):特性、类型与应用指南?。
Nacos 的架构设计更灵活,支持基于 Raft 协议的 CP 模式(适用于配置管理),以及基于 Distro 协议的 AP 模式(适用于服务发现)。数据模型上,Nacos 采用 Namespace(租户隔离)、Group(逻辑分组)、Service(服务实例)三级结构,比 Eureka 的扁平化模型更具扩展性。是阿里巴巴开源的动态服务发现与配置管理平台,同时支持服务注册发现和配置管理。Nacos 采用 CP+AP 混合模式,既能在强一致性需求时保证数据一致性(如配置管理),也能在服务发现时提供高可用性。






