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4.1 引言 4.2 检测方法的分类和特点 4.3 压力检漏法 4.4 真空检漏法 4.5 其他检漏方法
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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
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应用智能管理系统的设计理论和方法,为大庆油田开发了采油智能管理系统OIMS。本文介绍OIMS的系统结构与功能,设计方法与实现技术
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学习目标: 明确高程测量是 确定地面点位置的基 本工作。 掌握地面点高程测 量的二种技术:水准 测量和三角高程测量 的原理与方法
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第11章人机交互接口技术 本章主要教学内容 一、键盘与鼠标的工作原理、与主机连接以及编程方法 二、视频显示接口的基本工作原理及编程方法 三、打印机的基本结构、工作原理以及编程方法 四、扫描仪、数码相机和触摸屏的工作原理及应用
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文献信息检索与利用(PPT讲稿)第二节 原理、技术、方法、途径
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西安工程大学:科学发现与技术发明的方法探讨(PPT讲稿,孟家光)
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北京市地方标准:动物实验管理与技术规范 Animal experiment management and technical specification DB11/T 1717-2020
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南方科技大学学术型硕士研究生培养方案(学科:电子科学与技术)
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上海科技大学2019级博士研究生《计算机科学与技术》培养方案
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