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

（1）理解数据恢复概念及分类； （2）理解数据恢复基础原理； （3）掌握硬盘数据恢复的基本方法及注意事项； （4）掌握硬盘数据备份的方法。 任务1 数据恢复概念及分类 任务2 数据恢复基础原理 任务3 硬盘数据恢复方案分析 任务4 数据备份

一、数据结构研究的内容 计算机中的非数值运算:字符、表格、声音、图象等 (1)对所加工的数据对象进行逻辑组织 ·数据元素及其数据项 ·数据元素之间的逻辑关系:线性或是非线性 (2)将数据对象存储在计算机中 逻辑结构在计算机中的存储被成为“物理结构”或“存储结构” 物理结构要存储:数据元素本身和数据元素之间的关系

1 C语言的数据类型 2 常量和变量 3 整型数据 4 实型数据 5 字符型数据

在程序设计的过程中,数据的组织和表示是很重 要的,因为数据是程序的处理对象,数据的表示形式 关系到整个程序的运行效率和解决问题的能力,前面 我们已经初步了解了数据的最基本形式-整数、实数 字符、字符串等基本数据类型,也学习了在面向对 象的程序设计环境下,类和对象的构造和组织。下面 我们进一步学习其他在基本数据类型的基础构造出来 的一些复杂数据类型,如数组、指针、结构、共用体 、枚举类型等。使我们在类和对象的设计过程中,可 以运用更多的数据类型

为实现弹药传输机械臂中不可测参数的辨识,建立了机械臂的虚拟样机,并将其作为样本数据的来源;考虑到样本数据的连续性和平滑特性,使用函数型数据分析和函数型主成分分析对样本数据进行了特征提取,并利用提取的特征参数和待辨识参数作为训练样本对极限学习机(ELM)进行了训练.为提高极限学习机的辨识精度和泛化能力,利用粒子群算法对极限学习机的输入层与隐含层的连接权值和隐含层节点的阈值进行了优化.最后,分别利用仿真数据与测试数据对此方法进行了验证,仿真数据的辨识结果表明,优化后的极限学习机具有更高的辨识精度和泛化能力;同时,通过对比将测试数据的辨识结果代入模型中进行仿真得到的支臂角速度与测试角速度,验证了此方法的可行性和有效性

针对部分聚类算法对数据输入顺序敏感的问题,定义了不干涉序列指数,提出了应用不干涉序列指数对分类数据进行加权排序的方法,并基于该方法对受数据输入顺序影响的CABOSFV_C分类数据高效聚类算法进行改进,提出了考虑加权排序的聚类算法(CABOSFV_CSW),消除了算法对数据输入顺序的敏感性.采用UCI基准数据集进行实验,发现应用加权升序排序的CABOSFV_CSW算法在处理分类数据时,聚类质量较原始CABOSFV_C算法和其他受数据输入顺序影响的算法在准确性上有改善,在稳定性上有显著提高

8.1 数据中心与数据中心网络概述 8.2 电交换数据中心网络架构 8.3 光电混合交换数据中心网络架构 8.4 光交换与光互连数据中心网络架构 8.5 数据中心网络的路由技术 8.6 数据中心网络的传送技术 8.7 软件定义数据中心网络

绪论 统计与统计学 统计学的分科 统计学与其它学科关系 统计数据的搜集 数据的计量与类型 统计数据的来源 调查方案设计 统计数据的质量 统计数据整理和显示 数据的预处理 品质数据的整理与显示 数值型数据整理与显示 统计表 数据分布特征的测度 集中趋势的测度 离散和程度的测度 偏态和峰度的测度 时间序列分析 时间序列的对比分析 长期趋势分析 指数 指数编制的基本问题 加权指数 指数体系

• 业务理解 • 数据理解 • 数据质量问题与预处理 • 数据分析常见陷阱 • 数据分析方法的选择 • 数据分析结果的评价 • 数据分析团队的组建 • 数据分析人才培养的难题