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资源名称：Storm实战:构建大数据实时计算 带书签 完整PDF 第1章 Storm基础1.1 Storm能做什么1.2 Storm特性1.3 其他流计算系统1.4 应用模式第2章 Storm初体验2.1 本地环境搭建2.2 Storm集群第3章 构建Topology3.1 Storm基本概念3.2 构建Topology3.3 小结第4章 Topology的并行度4.1 并行元素4.2 配置并行度4.3 一个运行中Topology的例子4.4 如何更新运行中的Topology的并行度第5章 消息的可靠处理5.1 简介5.2 理解消息被完整处理5.3 消息的生命周期5.4 可靠相关的API5.5 高效地实现tupletree5.6 选择合适的可靠性级别5.7 集群的各级容错5.8 小结第6章 一致性事务6.1 简单设计一：强顺序流6.2 简单设计二：强顺序batch流6.3 CoordinateBolt的原理6.4 TransactionalTopology第7章 DRPC7.1 StormDRPC7.2 总体概述7.3 LinearDRPCTopologyBuilder7.4 本地模式DRPC7.5 远程模式DRPC7.6 一个复杂的例子7.7 非线性DRPC拓扑7.8 LinearDRPCTopologyBuilder工作过程7.9 高级进阶第8章 Trident的特性8.1 理解Trident8.2 结合多个Trident任务8.3 消费和生产Field8.4 State（状态保存）8.5 TridentTopology的执行过程8.6 总结第9章 Storm实例9.1 一个简单的实例9.2 复杂一点的实例9.3 其他第10章 常见应用问题分析10.1 性能问题排查与定位10.2 系统中常见的问题与排查10.3 业务问题的定位与排查 资源截图：

资源名称：Spark大数据分析 核心概念 技术及实践 中文pdf 第1章　大数据技术一览1第2章　Scala编程16第3章　Spark Core33第4章　使用Spark shell进行交互式数据分析60第5章　编写Spark应用69第6章　Spark Streaming77第7章　Spark SQL99第8章　使用Spark进行机器学习146第9章　使用Spark进行图处理196第10章　集群管理员218第10章　监控 资源截图：

资源名称：MATLAB在语音信号分析与合成中的应用 中文pdf 第1章语音的产生和感知11.1发声器官11.2语音信号的数字模型21.2.1激励模型31.2.2声道模型41.2.3辐射模型71.3语音的感知71.3.1人耳的构造71.3.2听觉感受性81.3.3掩蔽效应81.3.4响度101.3.5音高11第2章语音信号的时域、频域特性和短时分析技术122.1MATLAB中的语音信号分帧122.2语音分析中的窗函数152.3语音信号短时时域处理162.3.1短时能量和短时平均幅度162.3.2短时平均过零率182.3.3短时自相关函数192.3.4短时平均幅度差函数202.4语音信号短时频域处理212.4.1短时傅里叶变换的定义222.4.2语谱图252.4.3短时功率谱密度27第3章语音信号在其他变换域中的分析技术和特性303.1语音信号的同态处理和倒谱分析303.1.1同态处理的基本原理303.1.2复倒谱和倒谱313.2离散余弦变换343.3Mel频率倒谱系数的分析373.3.1Mel滤波器组373.3.2MFCC特征参数提取383.4小波和小波包变换433.4.1小波变换433.4.2小波包变换443.4.3小波包算法453.4.4MATLAB中一维小波和小波包变换函数463.4.5MATLAB语音信号小波和小波包变换的例子493.5EMD的基本理论和算法533.5.1EMD的基本概念533.5.2EMD的基本原理553.5.3EMD法的完备性和正交性573.5.4基于EMD的Hilbert变换的基本原理和算法593.5.5EMD法的MATLAB函数60参考文献61第4章语音信号的线性预测分析624.1线性预测分析的基本原理624.1.1信号模型624.1.2线性预测方程的建立644.1.3语音信号的线性预测分析654.2线性预测分析自相关和自协方差的解法664.2.1自相关法664.2.2协方差法714.3线性预测分析格型法的解法724.3.1格型法的基本原理724.3.2格型法的求解744.4线性预测导出的其他参数784.4.1预测误差及其自相关函数794.4.2反射系数和声道面积794.4.3线性预测的频谱和预测误差滤波器A（z）多项式的根814.4.4线性预测倒谱834.5线谱对的分析法864.5.1LSP的定义和特点874.5.2LPC到LSP参数的转换894.5.3LSP参数到LPC的转换91参考文献95第5章带噪语音和预处理965.1纯语音和带噪语音96 资源截图：

资源名称：MATLAB R2016a完全自学一本通 (刘浩著) 完整pdf 第1篇第1章MATLAB R2016a概述第2章MATLAB基础知识第3章数组与矩阵第4章MATLAB编程基础第5章数据可视化第2篇第6章数据分析第7章符号数学计算第8章概率统计第9章数学建模函数第10章经典智能算法第3篇第11章偏微分方程工具箱第12章优化工具箱第13章图像处理工具箱第14章信号处理工具箱第15章小波分析工具箱第16章Simulink仿真基础第17章Simulink仿真应用第18章Stateflow建模与应用第19章神经网络工具箱 资源截图：

资源名称：spark案例与实验教程 完整pdf 由袁景凌、熊盛武、饶文碧主编的《Spark案例与实验教程/云计算与大数据实验教材系列》是一本大数据和分布式计算领域入门阶段的实验教材，结合实例介绍了Spark基本概念、开发环境、基础案例、进阶实践、性能调优等内容。每章由知识要点和案例实践两部分组成，内容由浅到深．循序渐进。其中，知识要点主要是对学生实验过程中碰到的概念和原理进行了简单的介绍和讨论。案例实践部分选取了典型的应用实例，帮助学生通过实践将理论知识与实际应用有机结合，解决学以致用的问题。 资源截图：

资源名称：Hadoop权威指南(第4版)(修订升级版) 中文完整pdf 第Ⅰ部分 Hadoop基础知识第1章 初识Hadoop 3第2章 关于MapReduce 19第3章 Hadoop分布式文件系统 42第4章 关于YARN 78第5章 Hadoop的I/O操作 96第Ⅱ部分 关于MapReduce第6章 MapReduce应用开发 141第7章 MapReduce的工作机制 184第8章 MapReduce的第9章 MapReduce的特性 243第Ⅲ部分 Hadoop的操作第10章 构建Hadoop集群 279第11章 管理Hadoop 314第Ⅳ部分 Hadoop相关开源项目第12章 关于Avro 341第13章 关于Parquet 363第14章 关于Flume 377第15章 关于Sqoop 398第16章 关于Pig 420第17章 关于Hive 469第18章 关于Crunch 517第19章 关于Spark 548第20章 关于HBase 575第21章 关于ZooKeeper 604第Ⅴ部分 案例学习第22章 医疗公司塞纳(Cerner)第23章 生物数据科学：第24章 开源项目Cascading 674 资源截图：

资源名称：云数据中心实践——童中原：曙光高级产品经理 资源截图：

资源名称：快速傅里叶变换 算法与应用 完整pdf 第1章 简介1.1 离散傅里叶变换的应用第2章 离散傅里叶变换2.1 定义2.1 1DFT2.1 2IDFT2.1 3归一化DFT2.2 Z变换2.3 DFT的性质2.4 卷积定理2.4.1 乘积定理2.5 相关性定理2.6 重叠相加和重叠保留法2.6 1重叠相加法2.7 数据域的补零2.8 使用一次复数FFT计算两个实序列的DFT2.9 利用DFT矩阵将循环矩阵对角化2.9.1 托普利茨（Toeplitz）矩阵2.9.2 循环矩阵2.9.3 利用DFT矩阵将循环矩阵对角化2.10 小结2.11 习题2.12 课程实践第3章 快速算法3.1 基-2DIT-FFT算法3.1.1 N=8时IFFT的稀疏矩阵因子3.2 基于稀疏矩阵因式分解的快速算法3.3 基-2DIF-FFT3.3.1 N=8时的DIF-FFT3.3.2 原位计算3.4 基-3DIT-FFT3.5 基-3DIF-FFT3.6 N为合数时的FFT3.7 基-4DIT-FFT3.8 基-4DIF-FFT3.9 分裂基FFT算法3.10 用矩阵分割技术实现快速傅里叶变换（FFT）和快速二进制傅里叶表示（BIFORE）变换3.10.1 矩阵分割技术3.10.2 DFT算法3.10.3 BIFORE变换（BT）3.10.4 复BIFORE变换（CBT）3.10.5 稀疏矩阵因式分解（SMF）3.11 威诺格拉德傅里叶变换算法3.11.1 5点DFT3.11.2 7点DFT3.11.3 9点DFT3.11.4 输入为实序列时的DFT算法3.11.5 威诺格拉德短NDFT模块3.11.6 素因子映射索引3.11.7 威诺格拉德傅里叶变换算法（WFTA）3.12 DFT矩阵的稀疏分解3.12.1 使用复数旋转进行DFT矩阵的稀疏分解3.12.2 利用酉矩阵进行DFT矩阵的稀疏分解3.13 统一离散傅里叶-哈特雷变换3.13.1 UDFHT的快速结构3.14 BluesteinFFT算法3.15 Rader质数算法3.16 小结3.17 习题3.18 课程实践 资源截图：

资源名称：Hadoop大数据分析与挖掘实战 中文PDF 资源截图：

资源名称：轻松学算法 互联网算法面试宝典 带目录 完整版PDF 第1章 数组、集合和散列表 11.1 要用就要提前想好的数据结构—数组 21.1.1 什么是数组 21.1.2 数组的存储结构 31.1.3 数组的特点 61.1.4 数组的适用场景 71.2 升级版数组—集合 81.2.1 什么是集合 81.2.2 集合的实现 81.2.3 集合的特点 131.2.4 集合的适用场景 131.2.5 数组与变长数组的性能 141.3 数组的其他应用—散列表 141.3.1 什么是散列表 151.3.2 对散列表函数产生冲突的解决办法 161.3.3 散列表的存储结构 171.3.4 散列表的特点 181.3.5 散列表的适用场景 201.3.6 散列表的性能分析 211.4 小结 28第2章 栈、队列、链表 292.1 汉诺塔游戏—栈 302.1.1 什么是汉诺塔 302.1.2 什么是栈 312.1.3 栈的存储结构 312.1.4 栈的特点 362.1.5 栈的适用场景 362.2 火爆的奶茶店—队列 372.2.1 什么是队列 372.2.2 队列的存储结构 382.2.3 队列的特点 432.2.4 队列的适用场景 442.3 用栈实现队列 452.3.1 用两个栈实现队列 462.3.2 两个队列实现栈 502.4 链表 532.4.1 什么是链表 542.4.2 链表的存储结构 542.4.3 链表的操作 552.4.4 链表的特点 662.4.5 链表的适用场景 662.4.6 链表的性能分析 672.4.7 面试举例：如何反转链表 682.5 链表其实也可以用数组模拟 69 资源截图：