1. Times 大数据时代 2. Concept 大数据概念 3. Influence 大数据的影响 4. Application 大数据的应用 5. Key technology 大数据关键技术 6. Computation mode 大数据计算模式 7. Industry 大数据产业 8. Relationship between BD&CP and IOT 大数据与云计算、物联网的关系 9. Study advice 学习建议

12.1 用户画像和精准营销 12.2 广告推荐 12.3 互联网金融 12.4 实战：个人贷款风险评估

一、数据编码类型及方法 二、基带传输及数据通信中的主要技术指标 三、频带传输与调制解调器原理 四、多路复用

数据采集系统的组成结构 模拟信号调理 传统A/D转换器及接口技术 -型ADC原理与接口技术 数据采集系统设计及举例 数据采集系统的误差分析

1. 云数据管理技术简介 2. 非关系型数据库与关系型数据库对比 3. Google云数据库技术（分布式存储Megastore） 4. Amazon云数据库技术（分布式存储Dynamo） 5. AWS云数据库（RDS,SimpleDB,DynamoDB） 6. 研讨（MD-HBase与Dremel）

第6章多媒体应用能力培养 本章学习目标 本章主要讲解多媒体计算机的音频处理、视频处理和数据压缩技术等知识,最后讲解多媒体软件。通过本章的学习,读者应该掌握以下内容: 1.了解多媒体计算机中的关键技术 2.掌握音频、视频处理技术 3.了解多媒体软件 4.掌握多媒体的数据压缩技术和标准

1.1知之为知之，不知为不知，是知也！ 1.2数据的泛在理解：客观存在的描述与记录 1.3信息的价值评判：有用的数据 1.4知识的应用体现：数据变信息的转化规则 1.5知识规则的认知途径 1.6数据到知识的转换过程：实例分析 1.7本章小结

本章主要讲解数据访问技术,学习的目标包括:了解关系数 据库模型,理解 ADO.NET的数据访问模型,掌握通过 ADO.NET对数据库进行访问。最后的实例分析的目标是编写 个用于数据库存取的 Windows forms应用程序,通过 ADO NET对记录的数据进行增加、删除、修改,并将修改后 的内容保存到后台数据库中

针对应用模式识别技术进行数据降维过程中存在的人为性及冗余性等不足,提出一种有效的数据压缩技术——主元分析法.研究表明,此方法具有快速、准确、一次自动完成等显著优点,有效率达到85.18%

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