 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

在光电信息检测的行业工程应用实践部分，设置“山体滑坡光纤监测系统”。首先“介绍光纤滑坡推力监测系统基本组成，再从工作原理、机械结构、效果演示、数据处理四个方面进行阐述，最后展示了其在实际应用中的现场测试情况

5.5观测值的权之先验确定和方差分量估计 5.5.1观测值的权之先验确定 权的一般概念

一、实验目的 二、实验原理 三、流程及装置 四、实验操作方 五、数据处理 六、注意事项 七、稳态法测定单颗粒催化剂的曲折因子

5.7边角网的按坐标参数平差 5.7.1边角网平差中误差方程式的列立 1、边长观测值误差方程式

第一节 正交设计的基本思想 第二节 正交表 第三节 正交设计的基本程序 第四节 试验方案的选择

一、 函数误差 二、随机误差的合成 三、 系统误差的合成 四、系统误差与随机误差的合成 五、误差分配 六、 微小误差取舍准则 七、 最佳测量方案的确定

本章首先从物流的数据处理和企业决策 的相关关系入手,分析物流信息系统的 基本构成、总体结构和功能,以及体系 中各系统的信息关联与区别,分析物流 决策支持层次以及可能性,介绍物流专 家系统。 本章的目的就是为企业根据自身特点和 需求选择最佳的物流信息系统建设方案, 以及企业的信息建设应该如何实施和发 展提供清晰的思路

10.1 输入输出(I/O)系统概述 10.1 输入输出系统概述 10.1.1 输入输出设备的编址及设备控制器的基本功能 10.1.2 I/O设备数据传送控制方式按I/O 10.2.1 中断的作用、产生和响应 10.2 程序中断输入输出方式 10.2.2 中断处理 10.2.3 程序中断设备接口的组成和 10.3 DMA输入输出方式 10.3.1 DMA三种工作方式 10.3.2 DMA控制器组成 10.3.2 DMA控制器组成动画\\8.14.swf 动画\\8.15.swf 10.3.3 DMA的数据传送过程 10.4 通道控制方式和外围处理机方式 10.4.1 I/O通道的种类 10.4.2 通道型I/O处理机和外围处理机 10.5 总线结构

一、了解GIS的数据采集方式 二、掌握地图数字化的方法、步骤 三、掌握地图数据的各种处理方法 四、理解属性数据编码的深刻含义 五、了解空间数据的压缩处理的方法及优缺点