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高速卫星通信中LDPC编译码器的研究与FPGA实现

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LDPC编译码技术的研究与实现

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当心！“数据”一样会说谎！ 例2：一所艺术学校，男生校服只有裤子款式（100%选裤子），而女生校服有裙子和裤子两种款式，经统计得知75%的女生选裙子款，25%选裤子款。今天进入校园，远远看到一个穿裤子的同学，他是男生的概率高？还是女生的概率高？ 根据之前讲座交流的经验，对于第一次阅读这份数据的朋友，大都判断该同学更可能是男生。但如果我把所有的数据细节都透露出来，大家的结论会不会有变化呢？ 例2的完整数据：艺术学校有女生900人，男生100人。看到一个穿裤子男生的概率为10% × 100% = 0.1，而看到一个穿裤子女生的概率为90% × 25% = 0.225，所以远远看到一个穿裤子的同学，他更有可能是女生！ 例2只公布了似然概率，却隐藏了先验概率信息，使人的判断发生迷惑。什么是似然概率和先验概率呢？这涉及到统计学中的贝叶斯公式，描述一件事物发生的概率与两个概率相关，先验概率和似然概率。 数学表示：P(h1 | D) ∝ P(h) × P(D | h) 假设h代表我们对某个事物的判断，如果有两个判断（如某同学是男或是女），可以写为h1、h2。数据D表示观测到的统计数据。P(h|D)表示看到数据D后，判断假设h为真的概率。P(D|h)表示判断假设h为真的情况下，观测到数据D的概率。那么，贝叶斯定理说明了“观测到数据D，判断假设h为真的概率”，与“假设h天然出现的概率（P(h)，称为先验概率）”和“假设h为真的情况下，观测到数据D的概率（P(D|h)，称为似然概率）”成正比。 其实更准确的公式是 P(h | D) = P(h) ×P(D | h) /P(D)，因为对于不同的假设h，数据D天然出现的概率P(D)均相同。其对判断“哪个假设h更可能是真的”不起作用，通常可以忽略。 回到艺术学校的例子，观测数据D =看到该同学穿的是裤子，假设 h1=他是男生，假设h2=她是女生。 因为艺术学校男生有100人、女生有900人，所以先验概率 P(h1) =10%、P(h2)=90%。 因为男生 100%会选择裤子，女生 25%会选择裤子，所以似然概率P(D | h1) =100%、P(D | h2) =25%。 那么，校园中随意看到了一位穿裤子的同学， 他是男生的概率近似：P(h1 | D) = P(h1) × P(D | h1) = 10% × 100% = 0.1 她是女生的概率近似：P(h2 | D) = P(h2) × P(D | h2) = 90% × 25% = 0.225 可见女生的概率要比是男生的概率高1倍多，这位穿裤子的同学更可能是女生! 注释：上述计算亦可以加上P(D)的考量，会得到精确的概率结果。女生有225人穿裤子，男生100人穿裤子，校园1000名学生中穿裤子的概率P(D)为32.5%。将上述近似值除以P(D)，得到他是男生的概率为30.8%，她是女生的概率为69.2%，之间的差距比例是一致的（0.1/0.225 = 30.8%/69.2%），所以通常可以省去计算P(D)。 从这两个例子可见，隐藏一部分数据，只展示部分维度时，可能会诱导人们得出完全不同的结论。在某些场景下，更细节的相关信息是不能忽略的，隐藏了部分事实就相当于说谎。很多数据分析工作均需要全面细致的数据信息才能做出正确的判断。

根据原人事部、原信息产业部文件（国人部发[2003]39号）文件规定，计算机软件资格考试纳入全国专业技术人员职业资格证书制度的统一规划，实行统一大纲、统一试题、统一标准、统一证书的考试办法，每年举行两次。通过考试获得证书的人员，表明其已具备从事相应专业岗位工作的水平和能力，用人单位可根据工作需要从获得证书的人员中择优聘任相应专业技术职务（技术员、助理工程师、工程师、高级工程师）。计算机软件资格考试全国统一实施后，不再进行计算机技术与软件相应专业和级别的专业技术职务任职资格评审工作。因此，计算机软件资格考试既是职业资格考试，又是职称资格考试。同时，该考试还具有水平考试性质，报考任何级别不需要学历、资历条件，只要达到相应的专业技术水平就可以报考相应的级别。计算机软件资格考试部分专业岗位的考试标准与日本、韩国相关考试标准实现了互认，中国信息技术人员在这些国家还可以享受相应的待遇。考试合格者将颁发由中华人民共和国人力资源和社会保障部、工业和信息化部用印的计算机技术与软件专业技术资格（水平）证书。该证书在全国范围内有效。

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通信专业技术人员职业水平考试（以下简称通信考试）是由国家人力资源和社会保障部、工业和信息化部领导下的国家级考试，其目的是，科学、公正地对全国通信专业技术人员进行职业资格、专业技术资格认定和专业技术水平测试。 根据原人事部、信息产业部文件（国人部发[2006]10号），通信专业技术人员职业水平评价，纳入全国专业技术人员职业资格证书制度统一规划，分初级、中级和高级三个级别层次。初级、中级职业水平采用考试的方式评价；高级职业水平实行考试与评审相结合的方式评价，具体办法另行制定。参加通信专业技术人员初级、中级职业水平考试，并取得相应级别职业水平证书的人员，表明其已具备相应专业技术岗位工作的水平和能力。用人单位可根据《工程技术人员职务试行条例》有关规定和相应专业岗位工作需要，从获得相应级别、类别职业水平证书的人员中择优聘任。取得初级水平证书，可聘任技术员或助理工程师职务；取得中级水平证书，可聘任工程师职务。通信专业技术人员初级、中级职业水平考试在全国实施后，各地区、各部门不再进行通信工程相应专业和级别任职资格的评审工作。因此，这种考试既是职业资格考试，又是职称资格考试。 参加通信专业初级、中级职业水平考试合格人员，由各省、自治区、直辖市人力资源和社会保障局颁发人力资源和社会保障部统一印制，人力资源和社会保障部、工业和信息化部共同用印的《中华人民共和国通信专业技术人员职业水平证书》，该证书在全国范围有效。

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一、什么是最优停止 租房经历 大多数在外打工人员都有租房的经历，尤其是在一线城市，需求总是大于供给，通常我们在很难从历史的房子中觉得最好的去租下，因为可能你想租的时候已经被租出去了，在加上经纪人的原因，我们很难有特权能反复权衡作出决定。 我们必须在看房期间作出决定，我们总是会担心两个事情：担心看过的好房子被别人抢走，还有其他好房子还没看到。 这就要求我们必须在继续挑选和立刻下手之间作出一个决定，并达成某种平衡。那么到底该怎么办，如何找打这个平衡点，能让我们的决定更加明智？ 在数学上我们得到了答案！37%，也就是说你在看前37%房子时不要作出决定，等过了这个数字，我们就得做好随时签约租房协议的事情，加入我们有一个月的找房时间。那么在前11天我们尽管看房，明确我们的标准，等过了11天遇到合适的房子我们就要准备随时签合同了。这个37%理论就是数学上“最优停止”理论了。 那么这个37%如何的出来的呢？

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由于全国飞机航班数据库由程序运行得出，可能与实际会存在出入，票价请以当地全国飞机航班数据库公告为准，全国飞机航班数据库数据仅供参考,2016年数据，仅供参考。

●译者序 推荐序 关于作者 关于技术审核人员 前言 部分 概述 章 数据导论 1.1 探索数据 1.2 什么是企业数据 1.3 企业数据管理 1.4 大数据相关概念 1.5 数据与企业的相关性 1.6 数据质量 1.7 企业中数据如何存放 1.8 企业现状 1.9 企业数字化转型 1.10 数据湖用例启示 1.11 总结 第2章 数据湖概念概览 2.1 什么是数据湖 2.2 数据湖如何帮助企业 2.3 数据湖是如何工作的 2.4 数据湖与数据仓库的区别 2.5 数据湖的构建方法 2.6 Lambda架构驱动的数据湖 2.7 总结 第3章 Lambda架构：一种数据湖实现模式 3.1 什么是Lambda架构 3.2 Lambda架构简史 3.3 Lambda架构的原则 3.4 Lambda架构的组件 3.5 Lambda架构的完整工作原理 3.6 Lambda架构的优势 3.7 Lambda架构的劣势 3.8 Lambda架构技术概览 3.9 应用Lambda 3.10 Lambda架构运行范例 3.11 Kappa架构 3.12 总结 第4章 数据湖中的Lambda应用 4.1 Hadoop发行版本介绍 4.2 影响企业大数据技术栈选择的因素 4.3 批处理层与数据处理 4.4 服务层 4.5 总结 第二部分 数据湖的技术组件 第5章 基于Apache Sqoop的批量数据获取 5.1 数据湖背景中的数据获取 5.2 为什么使用Apache Sqoop 5.3 Sqoop的功能 5.4 Sqoop connector 5.5 Sqoop对HDFS的支持 5.6 Sqoop运行范例 5.7 适合使用Sqoop的场景 5.8 不适合使用Sqoop的场景 5.9 实时Sqooping是否可行 5.10 其他选项 5.11 总结 第6章 基于Apache Flume的流式数据获取 6.1 数据获取 6.2 为什么使用Flume 6.3 Flume的架构原则 6.4 Flume架构 6.5 Flume事件——流式数据 6.6 Flume Agent 6.7 Flume Source 6.8 Flume Channel 6.9 Flume Sink 6.10 Flume配置 6.11 Flume事务管理 6.12 Flume的其他组件 6.13 上下文路由 6.14 Flume运行范例 6.15 适合使用Flume的场景 6.16 不适合使用Flume的场景 6.17 其他选项 6.18 总结 第7章 使用Apache Kafka构建消息层 7.1 数据湖背景中的消息层 7.2 为什么使用Apache Kafka 7.3 Kafka的架构 7.4 其他Kafka组件 7.5 Kafka编程接口 7.6 生产者和消费者的可靠性 7.7 Kafka的安全性 7.8 Kafka作为面向消息的中间件 7.9 Kafka与水平可扩展架构 7.10 Kafka连接 7.11 Kafka运行范例 7.12 适合使用Kafka的场景 7.13 不合适使用Kafka的场景 7.14 其他选项 7.15 总结 第8章 使用Apache Flink处理数据 8.1 数据湖背景中的数据摄取层 8.2 为什么使用Apache Flink 8.3 Flink的工作原理 8.4 Flink的API 8.5 Flink运行范例 8.6 适合使用Flink的场景 8.7 不适合使用Flink的场景 8.8 其他选项 8.9 总结 第9章 使用Apache Hadoop存储数据 9.1 数据湖背景中的数据存储和Lambda批处理层 9.2 为什么使用Hadoop 9.3 Hadoop的工作原理 9.4 Hadoop生态系统 9.5 Hadoop发行版 9.6 HDFS和数据格式 9.7 Hadoop用于近实时应用 9.8 Hadoop部署模式 9.9 Hadoop运行范例 9.10 不适合使用Hadoop的场景 9.11 其他选项 9.12 总结 0章 使用Elasticsearch存储全文索引 10.1 数据湖背景中的数据存储层与Lambda快速处理层 10.2 什么是Elasticsearch 10.3 为什么使用Elasticsearch 10.4 Elasticsearch的工作原理 10.5 Elastic Stack 10.6 Elastic Cloud 10.7 Elasticsearch DSL 10.8 Elasticsearch中的节点 10.9 Elasticsearch与关系数据库 10.10 Elasticsearch生态系统 10.11 Elasticsearch部署选项 10.12 Elasticsearch Client 10.13 Elasticsearch用于快速流式处理 10.14 Elasticsearch作为数据源 10.15 Elasticsearch用于内容索引 10.16 Elasticsearch与Hadoop 10.17 Elasticsearch运行范例 10.18 适合使用Elasticsearch的场景 10.19 不适合使用Elasticsearch的场景 10.20 其他选项 10.21 总结 第三部分 将所有技术整合在一起 1章 数据湖组件集成 11.1 数据湖的学习进程 11.2 数据湖架构的核心原则 11.3 企业数据湖面临的挑战 11.4 企业对数据湖的期望 11.5 数据湖的其他用途 11.6 了解更多关于数据存储的信息 11.7 更多关于数据处理的知识 11.8 数据安全 11.9 数据加密 11.10 元数据管理和治理 11.11 数据审计 11.12 数据可追溯性 11.13 了解更多服务层细节 11.14 总结 2章 数据湖用例建议 12.1 在企业中推行网络安全实践 12.2 深入了解企业的客户 12.3 提升仓储管理效率 12.4 品牌创建与企业营销 12.5 为客户提供更个性化的服务 12.6 让物联网数据触手可及 12.7 更实用的数据归档 12.8 现有的数据仓库基础设施 12.9 实现电信安全和法规遵从 12.10 总结 内容虚线 内容简介 本书分为三个主要部分。靠前部分介绍了数据湖的概念、企业中数据湖泊的重要性，以及Lambda架构的很新进展。第二部分将深入研究使用Lambda架构构建数据湖的主要组件，介绍了一些流行的大数据技术，如Apache Hadoop、Spark、Sqoop、Flume和弹性搜索。第三部分以实际操作的方式展示如何实现一个企业数据湖，并介绍了几个实际的用例，而且展示了如何将其他外围组件添加到湖中以提高效率。在本书的很后，读者将能够选择正确的大数据技术，使用lambda架构模式来构建企业数据湖。

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