3.1线性表的查找技术 3.2Hash表技术 3.3线性表的排序技术 3.4索引查找 3.5拓扑分类

 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

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6.0 概述 6.1 模拟集成电路中的直流偏置技术 6.2 差分式放大电路-Differential Amplifier 6.3 差分式放大电路的传输特性 6.4 集成电路运算放大器 6.5 集成电路运算放大器的主要参数 6.6 变跨导式模拟乘法器 6.7 放大电路中的噪声与干扰