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十个问题带你了解Windows Docker
来自 @DockOne 好东西传送门整理
关键词：虚拟化, Docker, 容器
【十个问题带你了解Windows Docker】Windows Docker和Hyper-V有啥区别？容器和沙盒是什么关系？ Windows Docker分层文件系统？ [1] [1] http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzA5OTAyNzQ2OA==&mid=207159080&idx=1&sn=b14d96670992c29da1eccadebca6d2fa#rd
为复杂数据集开发预测分析模型
来自 @IBM_developerWorks 好东西传送门整理
关键词：分析, 可视化
#最新文章推荐#“为复杂数据集开发预测分析模型”，IBM dashDB 是云中的一个提供内置数据中分析功能的数据仓库服务。本文介绍如何使用 IBM Bluemix 在云上创建一个 dashDB 实例，然后利用 R 的 Shiny 应用程序生成交互式的、可靠的可视化表示和预测结果。 [1] [1] http://www.ibm.com/developerworks/cn/analytics/library/ba-bluemix-trs-predictive-analytics-with-dashdb/index.html
使用Spring Cloud和Docker构建微服务
来自 @DockOne 好东西传送门整理
关键词：虚拟化, Docker, Spring Cloud, 容器
【使用Spring Cloud和Docker构建微服务】这是系列博文中的第一篇，本文作者使用Spring Cloud和Docker构建微服务平台，文章的例子浅显易懂。本系列博文主要向大家介绍如何使用Spring Cloud和Docker构建微服务平台。 [1] [1] http://dockone.io/article/510
基于Spark/Cassandra的大规模签到数据聚类
来自 @爱可可-爱生活 好东西传送门整理
关键词：分析, 计算框架, 数据库, Cassandra, Spark
【基于Spark/Cassandra的大规模签到数据聚类】《Clustering check-ins with Spark and Cassandra》 [1] [1] http://www.natalinobusa.com/2015/07/clustering-check-ins-with-spark-and.html
FiveThirtyEight经典数据可视化效果实现
来自 @爱可可-爱生活 好东西传送门整理
关键词：分析, 代码, 可视化
【FiveThirtyEight经典数据可视化效果实现】《The Code Behind Building a FiveThirtyEight post》 [1] GitHub: [2] FiveThirtyEight原文《Don’t Be Fooled By Baseball’s Small-Budget Success Stories》 [3] [1] http://blog.yhathq.com/posts/replicating-five-thirty-eight-in-r.html
[2] https://github.com/glamp/mlb-payroll-and-wins
[3] http://fivethirtyeight.com/features/dont-be-fooled-by-baseballs-small-budget-success-stories/
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