37. [2]--6.2时间前向处理方法 - 3

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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

哈尔滨工业大学-大数据算法（国家级精品课）

共60集 6.3万人观看

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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