 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、 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

知识获取技术制约着知识系统的研究和应用,有效地从文本中提取领域知识成为知识获取的重要途径.本文提出了基于本体和图分析的领域知识获取技术,分析了本体数据结构、本体概念的实例化以及基于图分析的语义场构造方法.建立了具有广泛适用性的文本知识获取系统框架,实现了原型系统.通过针对中医医案的中医领域知识获取实验验证,取得了较好的效果

1.图表技术 2.工艺程序分析 3.流程程序分析 4.线路图分析 5.程序分析综合案例介绍

《ANSYS高级技术分析指南》书籍资料：第三章 自适应网格划分