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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 微生物的分离和纯培养 第二节 显微镜和显微技术（显微镜种类及原理） 1. 普通光学显微镜 2. 暗视野显微镜 3. 相差显微镜 4. 荧光显微镜 5. 透射电子显微镜 6. 扫描电子显微镜 7. 扫描隧道显微镜 第三节 显微镜下的微生物

教学指导 滴定反应的条件与滴定方式 基准物质和标准溶液 标准溶液浓度的表示方法 滴定分析法计算

技术分析是指直接从证券市场行为入手，通过 分析证券市场的供求、价格、时间和投资者心 理等因素，利用统计图表等工具，预测证券市 场价格变动趋势的方法。本章共分三节，第一 节介绍了技术分析的特点、理论基础、基本要 素和应注意的问题；第二节阐述了道氏理论， 包括道氏理论的主要原理、实际应用和不足之 处；第三节分析了波浪理论，主要有波浪理论 的形态分析、涨跌比例与时间、实际应用与不 足

5.1 基本原理 5.3 傅立叶变换红外光谱仪 5.4 定性分析

19.1 极谱法 19.2 脉冲极谱法 19.3 循环伏安法 19.4 溶出伏安法

13.1 基本原理 13.2 质谱仪的主要性能指标 13.3 质谱仪 13.4 定性分析 13.5 GC-MS

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4.1 磷光 4.2 化学发光 4.3 生物发光