02-01-05一级考试选择题(K) 1、在计算机上播放VCD采用的是() A)人工智能B)网络技术C)多媒体技术D)数据库技术 2、向光盘中写入数据,可使用()。 A)光笔B)可读写光驱C)CD-ROM D)扫描仪 3、有关数据总线的说法,错误的是() A)数据总线可以双向传送信息 B)数据总线的位数决定CPU的字长 C)数据总线的位数与内存容量有关 D)数据总线传送的是数据信息

在现代计算机的应用领域中,数据处理是一个重要方面 。数据处理是对各种类型的大批量的数据进行收集、 存储、排序、检索、计算、修改、输出等分析和加工 处理的过程。例如,用计算机进行企业管理、财务工 资管理、仓库物资管理、情报检索、统计报表等都涉 及到数据存放到外存储器上。有时,为了长期保存原 始数据和加工处理过的数据,也需要将这些数据以文 件的形式存放在外存上。学完本章读者应能掌握文件 的概念、逻辑特性、物理结构和基本操作

7.1 数据处理与分析的概念 7.1.1 数据分析与数据挖掘 7.1.2数据分析与数据处理 7.1.3大数据处理与分析 7.2机器学习和数据挖掘算法 7.2.1概述 7.2.2 分类 7.2.3聚类 7.2.4 回归分析 7.2.5关联规则 7.2.6协同过滤 7.3 大数据处理与分析技术 7.3.1技术分类 7.3.2 流计算 7.3.3 图计算 7.4大数据处理与分析代表性产品 7.4.1 分布式计算框架MapReduce 7.4.2 数据仓库Hive 7.4.3数据仓库Impala 7.4.4 基于内存的分布式计算框架Spark 7.4.5 TensorFlowOnSpark 7.4.6 流计算框架Storm 7.4.7 流计算框架Flink 7.4.8大数据编程框架Beam 7.4.9查询分析系统Dremel

1 Introduction 2 Learning to Hash Isotropic Hashing Scalable Graph Hashing with Feature Transformation Supervised Hashing with Latent Factor Models Column Sampling based Discrete Supervised Hashing Deep Supervised Hashing with Pairwise Labels Supervised Multimodal Hashing with SCM Multiple-Bit Quantization 3 Distributed Learning Coupled Group Lasso for Web-Scale CTR Prediction Distributed Power-Law Graph Computing 4 Stochastic Learning Fast Asynchronous Parallel Stochastic Gradient Descent Distributed Stochastic ADMM for Matrix Factorization 5 Conclusion

1 Introduction 2 Learning to Hash Isotropic Hashing Supervised Hashing with Latent Factor Models Supervised Multimodal Hashing with SCM Multiple-Bit Quantization 3 Distributed Learning Coupled Group Lasso for Web-Scale CTR Prediction Distributed Power-Law Graph Computing 4 Stochastic Learning Distributed Stochastic ADMM

研究结果表明基于铁路工程电子招投标大数据,综合社团结构检测和函数拟合分析两和方法,可以有效识别预警铁路工程投标企业的异常行为

本项目以建设创意信息大数据应用云平台及新一代智能网络通讯的研发和 应用实践为主要建设内容

• 6.1 云数据库概述 • 6.2 云数据库产品 • 6.3 云数据库系统架构 • 6.4 Amazon AWS和云数据库 • 6.5 微软云数据库SQL Azure

文章介绍了国际沉积相关数据库的总体建设情况,并深度剖析美国 Macrostrat数据库的结构及其创新工作 模式,旨在为深时数字地球(Deep-Time Digital Earth,DDE)计划建设多学科、多尺度、多层次、共享开源的大数据库提供 借鉴和参考;在此基础上,剖析了若干应用大数据思维开展的重要科研实例

1.1 大数据时代 1.2 大数据概念 1.3 大数据的影响 1.4 大数据关键技术 1.5 大数据计算模式 1.6 代表性大数据技术