一、引言 自然界和社会上发生的现象是多种多样的

一、两个事件的盛性 二、多个事件的立性

 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

4.1傅氏变换 一、傅氏积分和傅氏积分定理 1.周期(21)函数的傅氏级数 (1)三角式:

1.斯一刘本征值问题 1.SL方程 在第三篇曾设几个重要特殊函数微分方程

3.3泰勒级数 一、泰勒定理

现存量(Standing crops)是指单位面积或体积 中所存在生物体的数量或重量，现存量若以个 体数表示则可称为丰度(abundance)或（数量） 密度（Density），单位为ind./L；若以重量表 示则可称为生物量（Biomass，单位为mg/L。 下面介绍浮游动物生物量测定的一般方法

一、函数项级数的一般概念 二、幂级数及其收敛性 三、幂级数的运算 四、常用已知和函数的幂级数

引言 上一讲,我们介绍了总体、样本、简单随机样本、统计量和抽样分布的概念, 介绍了统计中常用的三大分布,给出了几 个重要的抽样分布定理它们是进一步学习统计推断的基础

一、未知数及引入未知数目的 13.2.1线形网中带有未知数的条件方程式平差原理个带有未知数的条件式