3.1 C的数据类型 3.2 常量与变量 3.3 整型数据 3.4 实型数据 3.5 字符型数据 3.6 变量赋初值

2.1 程序设计概述 2.2 C语言的数据类型 2.3 常量和变量 2.4 整型数据 2.5 实型数据 2.6 字符型数据 2.7 算术运算与算术表达式 2.8 赋值运算与赋值表达式 2.9 C语言特有的运算和运算符

2.1 定 义 变 量 2.2 数据的输入与保存 2.3 数据的编辑 2.4 变量的操作 2.5 数据文件的合并和分组 2.6 读入其他格式文件数据 2.7 SPSS运行环境设置

一、计算机数据的特殊性 1、存在明显的数据模式: 许多数据都具有某种固有的模式。这主要是由数据冗余和数据结构引起的。各种计算机语言的语句和指令都十分有限,因而在程序中便表现为少量的语句和指令的大量重复

《专业导论》 《认识实习》 《高等数学》 《线性代数及其应用》 《国民经济统计学》 《随机过程》 《运筹学》 《实用回归分析》 《应用计算软件（SPSS）》 《概率论》 《企业经营统计》 《应用时间序列分析》 《非参数统计》 《实用统计软件（R 语言）》 《抽样技术与应用》 《应用多元统计分析》 《大数据技术》 《Python 语言与数据挖掘》 《探索性数据分析》 《数据可视化》 《统计推断》 《统计建模》 《装备制造企业统计学》 《统计专业英语》 《社会统计与社会调查方法》 《空间数据分析》 《数理统计》 《毕业实习》 《毕业设计（论文）》

数据和信息 数据是对某种情况的记录,包括数值数居 (例如各种统计资料数据)以及非数值数据 两种,后者如各种图、表格、文字和特殊 符等; 信息是经过加工处理后对管理决策和实现管 理目标或任务具有参考价值的数据,它是一 种资源

8.1 流计算概述 • 8.1.1 静态数据和流数据 • 8.1.2 批量计算和实时计算 • 8.1.3 流计算概念 • 8.1.4 流计算与Hadoop • 8.1.5 流计算框架 8.2 流计算处理流程 • 8.2.1 概述 • 8.2.2 数据实时采集 • 8.2.3 数据实时计算 • 8.2.4 实时查询服务 8.3 流计算应用 8.4 流计算开源框架 – Storm • 8.4.1 Storm简介 • 8.4.2 Storm的特点 • 8.4.3 Storm设计思想 • 8.4.4 Storm框架设计 8.5 Spark Streaming 8.5.1 Spark Streaming设计 8.5.2 Spark Streaming与Storm的对比 8.6 Samza 8.6.1 基本概念 8.6.2 系统架构 8.7 Storm、Spark Streaming和Samza的应用场景 8.8 Storm编程实践 8.8.1 编写Storm程序 8.8.2 安装Storm的基本过程 8.8.3 运行Storm程序

13.1电视图像的数据率 13.1.1itu-rbt.601标准数据率 13.1.2VCD电视图像数据率的估算 13.1.3DVD电视图像数据率的估算 13.2数据压缩算法 13.2.1简介 13.2.2帧内图像I的压缩编码算法 13.2.3预测图像P的压缩编码算法 13.2.4双向预测图像B的压缩编码算法

在大量的应用领域中,人们经常面临用一个解析函数描述数据(通常是测量值)的任务。 对这个问题有两种方法。在插值法里,数据假定是正确的,要求以某种方法描述数据点之间 所发生的情况。这种方法在下一节讨论。这里讨论的方法是曲线拟合或回归。人们设法找出 某条光滑曲线,它最佳地拟合数据,但不必要经过任何数据点

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