#include int max(int a, int b, int c) /定义max函数* big if(c>big)big=c void maino /定义main函数*

第3.1节 随机变量的数字特征 第3.2节 随机向量的数字特征 第3.3节 大数定律与中心极限定理

北方工业大学：《概率论与数理统计》课程教学资源（PPT课件讲稿）第五章 大数定律及中心极限定理

第一章 概率论与数理统计 第二章 随机变量及其分布 第三章 多维随机变量及其分布 第四章 随机变量的数字特征 第五章 大数定律及中心极限定理 第六章 样本及抽样分布 第七章 参数估计 第八章 假设检验

十七世纪以来，微积分的概念和技巧不断扩展并被广泛应用来解决天文学、物理学中的各 种实际问题，取得了巨大的成就。但直到十九世纪以前，在微积分的发展过程中，其数学分析 的严密性问题一直没有得到解决。十八世纪中，包括牛顿和莱布尼兹面内的许多大数学家都觉 察到这一问题并对这个问题作了努力，但都没有成功地解决这个问题

第一章 概率论的基本概念 第二章 随机变量及其分布 第三章 多维随机变量及其分布 第四章 随机变量的数字特征 第五章 大数定律及中心极限定理 第六章 样本及抽样分布 第七章 参数估计 第八章 假设检验 第九章 方差分析及回归分析 第十章 随机过程及其统计描述 第十一章 马尔可夫链 第十二章 平稳随机过程 第十三章 选做习题 第十四章 教材第二版中未被列人第三版的习题

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

河南中医药大学：《信息管理与信息系统专业导论》课程教学资源（课件讲稿，2018级）第05讲 大数据（讲稿）

 互联网  什么是互联网 / 中国互联网的发展简史  互联网特点  万物互联 / 网状信息结构  大数据与高流动 / 开放共享的生态圈  互联网思维  用户思维 / 简约思维 / 极致思维 / 迭代思维  流量思维 / 平台思维 / 跨界思维  互联网+  互联网+的提出 / 什么是互联网+  技术背景 / 发展模式

河南中医药大学：《信息管理与信息系统专业导论》课程教学资源（课件讲稿，2019级）第05讲 大数据