 大数据处理的基本流程  大数据处理模型  大数据关键技术  大数据处理工具  大数据时代面临的新挑战 WordCount 关联规则基本模型 聚类 本章内容首先介绍了大数据处理的基本流程和大数据处理模型，接着介绍了大数据的关键技术，其中，云计算是大数据的基础平台和支撑技术，本章以Google 的相关技术为主线，详细介绍Google 以及其他众多学者和研究机构在大数据技术方面已有的一些工作，包括文件系统、数据库系统、索引和查询技术、数据分析技术等；接下来，介绍了大数据处理平台和工具，就目前技术发展现状而言，Hadoop 已经成为了大数据处理工具事实上的标准。最后，介绍大数据时代面临的新挑战，包括大数据集成、大数据分析、大数据隐私问题、大数据能耗问题、大数据处理与硬件的协同、大数据管理易用性问题以及性能测试基准。 大数据采集架构 预测模型

12.1 基本概念 12.2 原理 12.3 高效毛细管电泳 12.4 分类 12.5 应用及前景

精密度 在一定条件下分析方法对均匀样品多次重复 测定所获结果的一致性,称精密度

12.2 原理 12.3 基本概念 12.4 分类 12.5 应用及前景

目录

一、课程的性质和目的 本课程是化工工艺专业生物化工方向的专业课程,其目的是通过讲述生物反应过程和 生物物质分离和纯化技术、生化工程原理和典型产品生产工艺,使学生掌握生物技术的基 本原理和技术,提高分析和解决实际生产问题的能力,为今后从事专业工作打下坚实的理 论基础

常规分离技术:机械分离、蒸发、吸收、精馏、萃取、干燥、吸附、结晶等 新型分离技术:超临界萃取、液膜萃取、双水相萃取、色谱分离技术, 反渗透、超过滤、气体分离, 膜分离、膜蒸馏、泡沫分离等

一、 图表技术及程序分析技巧 二、 工艺程序分析 三、 流程程序分析 四、 线路图分析 五、 线图分析

扫描电子探针显微技术与射线显微分析 一、定义与历史回顾 二、显微分析的基本原理 三、几个重要的概念 四、仪器与装置(组图) 五、定性X射线显微分析 六、定量X射线显微分析 七、扫描电镜和X射线显微分析的样品制备 八、技术应用前景