 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

目前，随着教育改革的不断深入，高等职业教育发展迅速，进入到一个新的历史阶段。 学校规模之大，数量之众，专业设置之广，办学条件之好和招生人数之多，都大大超过了 历史上任何一个时期。然而，作为高职院校核心建设项目之一的教材建设，却远远滞后于 高等职业教育发展的步伐，以至于许多高职院校的学生缺乏适用的教材，这势必影响高职 院校的教育质量，也不利于高职教育的进一步发展

2.1 为什么需要大样本理论 2.2 随机序列的收敛 2.3 大数定律与中心极限定理 2.4 统计量的大样本性质 2.5 随机过程的性质 2.6 大样本OLS的假定及估计量的性质 2.7 大样本OLS的stata实例

7.9.1大地主题解算的一般概念 大地主题正、反解—一大地坐标与极坐标转换 大地主题直接解法——白塞尔法 大地主题间接解法——高斯平均引数法

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