一、大数据随着云时代的来临，大数据（Big data）也吸引了越来越多的关注。大数据是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。 麦肯锡全球研究所给出的定义是：一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合，具有海量的数据规模、快速的数
气候变化确实威胁着我们的星球，全球都应感受到它的毁灭性后果。美国航空航天局(NASA)气候模拟中心(NCCS)高性能计算负责人Daniel Duffy博士，介绍了大数据对气候变化研究工作的至关重要性。 NCCS为大规模的NASA科学项目提供高性能计算、存储和网络资源。其中许多项目涉及全地球性天气和气候模拟。这些模拟生成的海量数据是科学家永远读取不完的。因此，益发有必要提供分析和观察这些模拟产生
作者：朱赛凡一 数据分析处理需求分类1 事务型处理在我们实际生活中，事务型数据处理需求非常常见，例如：淘宝网站交易系统、12306网站火车票交易系统、超市POS系统等都属于事务型数据处理系统。这类系统数据处理特点包括以下几点：一是事务处理型操作都是细粒度操作，每次事务处理涉及数据量都很小。二是计算相对简单，一般只有少数几步操作组成，比如修改某行的某列；三是事务型处理操作涉及数据的增、删、改、查，对
亚马逊公司和Facebook公司等科技巨头正在挖掘数据以获得有价值的业务见解。调研机构Graziadio Business Review撰写了一篇关于社交媒体Facebook公司数据挖掘的详细文章。Facebook公司成功地利用了大数据，这也是其最近一个季度收入突破210亿美元的原因之一。然而，大公司并不是唯一利用大数据的公司。事实上，几乎所有成功的公司都在使用数据分析来获取有用的信息。法律行业在
自然语言处理(NLP，NaturalLanguageProcessing)是研究人与计算机交互的语言问题。从语言识别，到语义识别，从而真正做到可以交互。业界普遍认为，自然语言处理是人工智能中最难的部分，也是决定AI是否“智能”的关键因素。
人工智能技术的发展，也可能会带来一些新挑战。
第一个挑战：隐私保护的挑战。
这起源于两方面：一方面，随着移动互联
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2023-05-30 09:06:51
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大数据分析有很多的模型，今天我们给大家分享大数据分析线性回归模型,我们在学校学习了许多有趣且有用的概念，但有时我们在现实生活中如何使用它们尚不十分清楚。 线性回归是一种可能被广泛低估的概念/工具。 (你可能还对一个相关主题感兴趣：回归与相关)。 假设你正计划与两个最好的朋友一起前往郑州。你从北京出发，大约要行驶9个小时。当你的朋友负责聚会的运作时，你将负责所有的后勤工作。你必须计划每个细
好程序员大数据培训分享Hadoop分布式集群的详细介绍，首先Hadoop的搭建有三种方式，单机版适合开发调试;伪分布式版，适合模拟集群学习;完全分布式，生产使用的模式。这篇文件介绍如何搭建完全分布式的hadoop集群，一个主节点，三个数据节点为例来讲解。 基础环境 环境准备 1、软件版本 四台服务器配置，系统：centos6.5、内存：1G（视自己配置而定）、硬盘：20G（视自己配
大数据治理标准体系研究代红，张群，尹卓中国电子技术标准化研究院，北京100007摘要：大数据逐步从概念导入期转入深化务实应用的新阶段，大数据治理成为大数据产业生态系统的新热点，其发展亟需标准体系建设基础以及标准化的支撑。梳理了当前我国大数据治理标准化面临的问题，明确了与大数据治理相关的概念和定义，提出了大数据治理标准体系框架，并给出了下一步标准化工作建议，从而帮助业界构建涵盖大数据治理的新大数据标
原创
2021-04-08 20:39:23
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随着大数据将各行各业的用户、方案提供商、服务商、运营商以及整个生态链上游厂商融合到一个大环境中，大数据应用前端开发变得越来越复杂。最早JS(javascript)需求简单，是一种面向过程的写法，也就是写函数，后来引入面向对象的开发思想，到现在写成类。随着应用程序的增多，JS代码复杂度越来越高，如何管理、组织、优化成为摆在企业技术部门面前的一个现实问题。模块化开发并不新鲜，但在 国内Web 领域，无
作者：朱赛凡 三大数据背景下数据统计分析技术介绍随数据量变大，和事务处理不同的是，单个统计分析涉及数据量会非常大，单个统计分析任务涉及数据会分散在多台服务器上，且由于计算量大，采用单台服务器进行计算，会导致计算时间非常长，单个统计分析任务必须采用并行计算方式来加快单个统计分析任务执行速度。1并行查询与并行计算技术介绍在大数据背景下的数据统计分析技术门类很多，常见的有：n MP
在大数据分析中，数据的挖掘技术是比较重要的，毕竟数据挖掘是获取数据来源的方式，我们都知道大数据分析是需要数据的，没有数据何谈分析？所以我们就需要重视大数据中的挖掘技术，下面我们就在这篇文章中给大家讲述一下大数据分析中的挖掘技术。首先我们给大家说一下大数据分析技术，大数据分析技术就是改进已有数据挖掘和机器学习技术，同时开发数据网络挖掘、特异群组挖掘、图挖掘等新型数据挖掘技术。实现
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2023-08-10 08:43:34
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阿里妹导读：数据中心已成为支撑大规模互联网服务的标准基础设施。随着数据中心的规模越来越大，数据中心里每一次软件（如 JVM）或硬件（如 CPU）的升级改造都会带来高昂的成本。合理的性能分析有助于数据中心的优化升级和成本节约，而错误的分析可能误导决策、甚至造成巨大的成本损耗。本文整理自阿里巴巴高级技术专家郭健美（花名：希伯）在Java相关行业会议的分享，主要介绍阿里大规模数据中心性能监控与分析的挑战
又到了明天考试，今天突击的日子！！！！！第1章 数据挖掘基本概念前言：邦弗朗尼原理实际上对数据挖掘的过度使用提出了警告。1、数据挖掘的基本概念：数据挖掘是指从数据中提取有用模型的过程。提出的模型有时可以是数据的一个汇总结果，而有时可以是数据中极端的特征所组成的集合。数据“模型”的发现过程，统计学家认为数据挖掘是统计模型的构建过程，而统计模型指的是课间数据所遵从的总体分布。2、数据挖掘和机器学习的区
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2023-05-30 09:08:51
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一、本课程是怎么样的一门课程（全面介绍）
1.1、课程的背景
“大数据”作为时下最火热的IT行业的词汇，随之而来的数据仓库、数据分析、数据挖掘等等围绕大数据的商业价值的利用逐渐成为行业人士争相追捧的利润焦点。 “大数据” 其实离我们的生活并不遥远，大到微博的海量用
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2023-09-04 23:26:48
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大数据已经成为变革和创新的技术力量和思维方式，成为当前研究的热门领域。▼本文对相关主题下的知网期刊文章数据集进行分析，识别出期刊文章内容近年来变化的规律。期刊热门栏目近年来的变化经过几年的蓄势待发，13年伊始，“大数据”成为热门概念，人民日报将2013年称为“大数据元年”。我们将2013年作为时间点，对其前后7年的期刊热门栏目数目的变化进行比较。图表1可以发现与数据相关的信息技术、统计研究、计算机科学、软件开发等栏目数目在2013年以后出现增加（图1），这在一定程度上说明对于大数
原创
2021-05-20 18:45:57
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# 大数据平台基础架构研究
## 引言
在当今信息爆炸的时代，大数据技术已成为各行各业的核心驱动力。随着数据量的急剧增长，合理构建大数据平台的基础架构变得尤为重要。本文将探讨大数据平台的基础架构，包括数据存储、处理及分析等关键组件，并通过代码示例进行说明，帮助读者理解大数据平台的运作机制。
## 大数据平台的架构组成
一个完整的大数据平台通常由以下几个主要部分组成：
1. **数据采集*
这篇博文里的好多内容之前在读《大数据时代》时读到过，所以就算是补上的读书笔记？信息科技为大数据时代提供技术支撑 1.存储设备容量不断增加 2.CPU处理能力大幅提升 3.网络带宽不断增加 数据产生方式的变革促成大数据时代的来临 1.运营式系统阶段 2.用户原创内容阶段 3.感知式系统阶段 大数据的概念 关于“什么是大数据”这个问题，大家比较认可关于大数据的“4V”
大数据已经成为变革和创新的技术力量和思维方式，成为当前研究的热门领域。▼本文对相关主题下的知网期刊文章数据集进行分析，识别出期刊文章内容近年来变化的规律。期刊热门栏目近年来的变化经过几年的蓄势待发，13年伊始，“大数据”成为热门概念，人民日报将2013年称为“大数据元年”。我们将2013年作为时间点，对其前后7年的期刊热门栏目数目的变化进行比较。图表1可以发现与数据相关的信息技术、统计研究、计算机科学、软件开发等栏目数目在2013年以后出现增加（图1），这在一定程度上说明对于大数
原创
2021-05-20 18:45:56
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数据挖掘常用算法及其在医学大数据研究中的应用 医院信息化的发展及云计算、大数据、物联网、人工智能等在医疗领域的应用，为医学数据的获取、存储及处理提供了极大便利。数据挖掘也随着计算机技术得到了广泛应用，从而提高了数据利用效率，拓展了知识发现的广度与深度。目前，医院已积累了大量医疗相关数据。医学大数据与数据挖掘的结合，能够帮助人们从存储的大体量、高复杂的医学数据中提取有
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2023-05-30 09:06:14
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