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 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

第一节 数据集中趋势的测定 一、均值 二、中位数 三、众数 第二节 数据离散程度的测定 一、极差 二、异众比率 三、平均差 四、方差和标准差 五、标准差系数 第三节 动态数据的分析 一、 水平分析指标 二、 速度分析指标 三、 长期趋势的分析 第四节 相关与回归分析 一、 相关与回归的基本问题 二、相关与回归分析

2.1 概述 2.2 数据的采集与处理 2.3 数据分布的分析与假设分布族

运用数量级分析和相似原理对第一类边界条件下不稳态导热问题进行了求解,并从5个方面分析了热层与边界层的类似性。提出了导热雷诺数、阻热系数及层态和紊态导热的概念,说明了导热雷诺数的物理意义,导出了阻热系数与导热雷诺数的关系,分析了层态和紊态导热的特点

第一节 总体及其样本 第二节 次数分布 第三节 平均数 第四节 变异数 第五节 理论总体（群体）的平均数和标准差

本文系统讨论了三元系中由已知一组元活度计算其它组元活度的图解计算方法,并侧重于间接计算方法(${{\\rm{\\bar G}}_1}-{\\rm{\\bar G}}$或${\\rm{R(R=}}\\frac{{\\rm{G}}}{{1-{{\\rm{x}}_1}}}{\\rm{)}} \\to {{\\rm{\\bar G}}_2},{{\\rm{\\bar G}}_3}$,借助于热力学基本公式,大大简化了Darden公式和周国治公式的推导过程,指出两种方法的内在联系,给出周国治公式中变量代换R,y的引入思路及意义。经过讨论,从理论上证明了周国治法实际上是Darken法的发展和完善,是三元系热力学计算的好方法。本文还提出两个有用的判别式,可由有关二元系的热力学数据分别对三元系实验结果和图解计算结果加以检验,使计算方法更加完善

对标准大气压强下的[Al]-[O]平衡和不同压强下[C]-[O]平衡进行了热力学计算，得到了钢液中[O]含量的最小理论值.温度一定的条件下，采用[Al]脱氧时钢液中[Al]和[O]呈U型关系；过小或过大的[Al]含量对减少钢液中[O]均不利；提高温度可进一步降低[Al]脱氧条件下的钢液中[O]含量的最小理论值.对[C]脱氧而言，温度一定的条件下，提高真空度可提高[C]的脱氧能力；且随着钢液中[C]的增加，钢液中[O]呈减少趋势.温度为1873 K，真空度100 Pa时，钢液中[C]含量大于0.0015%的条件下，[C]的脱氧能力大于[Al]的脱氧能力.利用实际数据分别对[Al]脱氧和[C]脱氧平衡曲线最低值理论公式验证，且与实际结果均符合较好

利用离散元方法模拟了均匀球形颗粒的随机排列过程.在模拟过程中考虑了重力、颗粒间的接触力、摩擦力以及范德华力(VDWI);颗粒的运动包括平动和转动.研究表明,颗粒间的作用力对球形颗粒随机排列体的结构影响很大.对于粒径为100μm球形颗粒,如果不考虑颗粒之间的摩擦力和范德华力,排列体为随机密排和有序密排的混合体,其排列密度为0.8696;考虑颗粒间的摩擦力和范德华力:排列密度降低为0.8213.描述了排列体几何结构随时间的演化过程、特定颗粒在排列过程中的运动轨迹及颗粒配位数的分布规律.同时给出了不同条件下二元系的排列结果

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