多些实例资料
希望全面介绍存储、运行、访问。
求 传感器以及相应的数据处理技术相关资料
表、列、索引、主键、外键....
本机空间不够，只有共享上有空间，数据放在共享存储上，部署ogg放在哪里？
如题
希望能够充分了解，优化性能
Adaboost是一种迭代算法，其核心思想是针对同一个训练集训练不同的分类器(弱分类器)，然后把这些弱分类器集合起来，构成一个更强的最终分类器（强分类器）。想学习一下
如何利用数据，分析产品和应用的运营情况？
集群相关的资料
数据即服务（Data-as-a-Service，DaaS）是指与数据相关的任何服务都能够发生在一个集中化的位置，如聚合、数据质量管理、数据清洗等，然后再将数据提供给不同的系统和用户，而无需再考虑这些数据来自于哪些数据源。
ELK是Elasticsearch、Logstash、Kibana的简称，这三者组合到一起，可以用于日志采集和分析。
希望透彻学习一下
想了解一下
希望使用Matplotlib进行数据展示！
使用IPython进行交互式计算
Flink是一个面向分布式数据流处理和批量数据处理的开源计算平台，它能够基于同一个Flink运行时，提供支持流处理和批处理两种类型应用的功能。
具体说说如何根据需求设计hbase的表结构，然后如何设计访问操作。
数据可视化可以帮助用户更好的理解数据，有哪些好的数据可视化框架呢？
Pandas是Python的一个数据分析包，Pandas最初被用作金融数据分析工具而开发出来，因此Pandas为时间序列分析提供了很好的支持。 Pandas是为了解决数据分析任务而创建的，Pandas纳入了大量的库和一些标准的数据模型，提供了高效的操作大型数据集所需要的工具。Pandas提供了大量是我们快速便捷的处理数据的函数和方法。Pandas包含了高级数据结构，以及让数据分析变得快速、简单的工具。它建立在Numpy之上，使得Numpy应用变得简单。
