•本章内容介绍了数据可视化的相关知识。数据可视化在大数据分析中具有非常重要的作用，尤其从用户角度而言，它是提升用户数据分析效率的有效手段。•可视化工具包括入门级工具、信息图表工具、地图工具、时间线工具和高级分析工具，每种工具都可以帮助我们实现不同类型的数据可视化分析，可以根据具体应用场合来选择适合的工具。•介绍了一些典型的数据可视化案例，从中可以深刻感受到数据可视化的魅力和重要作用。 10.1 可视化概述 10.1.1 什么是数据可视化 10.1.2 可视化的发展历程 10.1.3 可视化的重要作用 10.2 可视化工具 10.2.1 入门级工具 10.2.2 信息图表工具 10.2.3 地图工具 10.2.4 时间线工具 10.2.5 高级分析工具 10.3 可视化典型案例 • 10.3.1 全球黑客活动 • 10.3.2 互联网地图 • 10.3.3 编程语言之间的影响力关系图 • 10.3.4 百度迁徙 • 10.3.5 世界国家健康与财富之间的关系 • 10.3.6 3D可视化互联网地图APP 10.4 可视化工具实践 • 10.4.1 D3可视化库使用指南 • 10.4.2 Easel.ly信息图制作实践 • 10.4.3 数据可视化之魔镜 • 10.4.4 数据可视化之ECharts

程序是建立在数据结构基础上使用计算机语 言描述的算法，因此简单地讲，程序也可以 表示成：算法＋数据结构。 介绍算法的概念及常用算法。并通过数组、 链表、栈、队列等数据结构以及Java对象容 器，讨论算法的应用及算法的Java程序实现

本章讨论几种复杂的数据类型—构造型数 据类型。它们是按照一定的规则由一系列 元素类型组成的数据类型。其中元素类型 又叫基类型，它给出构造型数据本身的类 型，既可以是简单的，也可以是复杂的。 一定的规则体现为构造方法，而构造方法 决定了如何访问一个元素

介绍了日本TVS-2200红外热像仪的基本原理,并对其特定的图像数据格式进行了分析、破译,使被测物体的温度分布图像能直接显示在计算机屏幕上,同时获得了由图像温度场变换成的数据温度场,由此可以进行大量的数据处理并获得评价指标

大数据是多源异构的。在信息技术飞速发展的今天，多模态数据已成为近来数据资源的主要形式。研究多模态学习方法，赋予计算机理解多源异构海量数据的能力具有重要价值。本文归纳了多模态的定义与多模态学习的基本任务，介绍了多模态学习的认知机理与发展过程。在此基础上，重点综述了多模态统计学习方法与深度学习方法。此外，本文系统归纳了近两年较为新颖的基于对抗学习的跨模态匹配与生成技术。本文总结了多模态学习的主要形式，并对未来可能的研究方向进行思考与展望

存储器——用以存储二进制信息的器件。 半导体存储器的分类： 根据使用功能的不同，半导体存储器可分为两大类： （1）随机存取存储器（RAM）也叫做读/写存储器。既能方便地读出所存数据，又能随时写入新的数据。RAM的缺点是数据易失，即一旦掉电，所存的数据全部丢失

一、数据库的研究可以划分为三大类 1 关于数据模型的研究。 2 区经历了层次模型、网状模型、关系模型、语义模型、面向对象模型等的研究过程

❑销售业务流程组织计算机系统的数据流程。 ❑系统从初始设置、数据输入到数据处理和输 出的基本设计和使用方法、工作内容和注意 事项。 ❑为了保证数据输入的正确和可靠，在系统的 输入设计中采用的针对性措施

在对变量进行定义时,编译器都为其分配一块内存单元,该内存单元中存放该变量的值, 而该内存单元还具有确定的地址,通过该地址可以实现对该内存单元的访问。指针便是存放 一个对象在内存中的地址的。指针是非常有用。通过指针,可以直接对内存中各个不同数据 类型的数据进行快速地处理,并为函数之间各类数据传递提供了简捷便利的途径

出于减小试验误差的目的,试验者可以通过局部控制技术控制试验地土壤肥力的梯度影 响,以及通过小区技术控制无规律的斑块状土壤肥力变化影响。但在试验完成以后,仍然会 有对试验结果预料之中或预料之外的影响,此时,对这些外界影响的消除或减小统计学上称 之为统计控制。本章就通称为统计控制技术的异常数据的检测和协方差分析予以介绍 第一节试验资料中异常数据的检测 异常数据( Outlier):误差超出误差分布允许概率限的变数资料,称之为异常数据