 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

2.1 为什么需要大样本理论 2.2 随机序列的收敛 2.3 大数定律与中心极限定理 2.4 统计量的大样本性质 2.5 随机过程的性质 2.6 大样本OLS的假定及估计量的性质 2.7 大样本OLS的stata实例

7.9.1大地主题解算的一般概念 大地主题正、反解—一大地坐标与极坐标转换 大地主题直接解法——白塞尔法 大地主题间接解法——高斯平均引数法

教学内容 1、概述 2、大豆的形态解剖特征及类型 3、大豆的生长发育及产量形成 4、大豆对环境条件的要求 5、大豆产量限制因素 6、大豆的高产栽培技术

掌握管理、效率与效益、管理基本习职能等基本概念;了解管理者的分类、管理者的基本素质;掌握管理学的性质特点;认识管理学的价值

§1 遗传变异 §2 物种进化 §3 物种形成 §4 种群进化对策

1.分子生物学的主要技术和方法。 2.用分子生物学方法研究中医的现状

⚫ 环境与生态因子 ⚫ 生物与环境关系的基本原理 ⚫ 生物与主要生态因子的相互关系

§1环境污染及其监测 §2生物资源管理 §3生态环境规划与管理

西南大学：《普通物理学》课程PPT教学课件（力学）高等数学补充知识