大數據專刊
Ⅰ 特刊和專刊有什麼不同么
【詞語】:特刊
【注音】:tè kān
【釋義】:1.報刊等為紀念某一節日、事件、人物等而編輯的一期或一版。
【詞語】:專刊
【注音】:zhuān kān
【釋義】:1.報刊以某項內容為中心而編輯的一欄或一期。亦用以稱有特定內容的單冊著作。
所以兩者內容差不多,只是特刊是為了紀念,因此特刊的內容必然是已發生的,而專刊則不一定。專刊可以對未來的估計、猜測等等,不一定要寫已發生的。
Ⅱ http://v.qq.com/cover/k/k3httr8pkxpm5so.htmlvid=k0012w2mp&pgv_ref=aio2012&ptlang=2052
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Ⅲ 中國大數據的提出的時間和背景是什麼發展情況和現狀分別是什麼樣的
大數據在中國的發展相對比較年輕。2012年,中國政府在美國提出《大數據研究和發展計劃》並且批復了「十二五國家政務信息化建設工程規劃」,總投資額估計在幾百億,專門有人口、法人、空間、宏觀經濟和文化等五大資源庫的五大建設工程。我國的開放、共享和智能的大數據的時代才真正大面積的開始
發展和現狀是:(一)市場規模快速增長,供給結構初步形成 市場規模快速增長。十二五以來,我國大數據產業從無到有,全國各地發展大數據積極性較高,行業應用得到快速推廣,市場規模增速明顯。易觀國際數據顯示,2011-2014年,我國大數據市場規模分別為37.4億元、47.3億元、59億元和75.7億元,年平均復合增長約為27%。易觀國際同時預測,2015、2016年我國大數據市場規模將保持約30%的增長速度,在十二五末市場規模接近100億元。
Ⅳ 誰能幫我翻譯一下 謝謝
在發酵性介質中的R. sphaeroides 潮濕生物質,按照以下的流程收集。已發酵的飼料在10,000 rpm (每分鍾1萬轉兒)的條件下用離心機分離20分鍾。沉澱物被收集並用蒸餾水清洗兩次,然後放在開口的燒杯里並在Labconco冷凍乾燥機里乾燥,條件是溫度50 1度,壓力o1 Pa,時間為48小時。
Ⅳ http://api.ztxwd.com/getcount.phpuin=443348704&t
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Ⅵ http://baidu.aipai.com/kan/z7BprecFrom=site&fr=v.baidu.com/browse里的背景音樂 求
原曲是Globus - Europa
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Ⅶ 大數據的權威定義
大數據是IT行業的術語,指的是無法在一定時間范圍內用常規軟體工具進行捕捉、管理和處理的數據集合,是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。
大數據起源 2008年9月,美國《自然》雜志,正式提出「大數據」概念
2011年2月1日,美國《科學》雜志,通過社會調查的方式,第一次分析了大數據對人們生活的影響
2011年5月,麥肯錫研究院分布報告。大數據是指其大小超出了常規資料庫工具獲取,存儲,管理和分析能力的數據集。
具有4V特徵(value,volume,velocity,variety)
Value:價值高。
Volume:體量大。(數據每個18月翻一番,而每年產生的數據量增長到44萬億GB)
Velocity:速度快。(數據生成,存儲,分析,處理遠遠超過人們的想像力)
Variety:種類多。
大數據的來源
按產生主體
(1)企業(關系型資料庫,數據倉庫)
(2)人(瀏覽信息,聊天,電子商務......)
(3)機器(伺服器產生日誌,視頻監控數據)
數據來源的行業劃分
(1)BAT三大公司為代表
(2)電信、金融、保險、電力、石化系統
(3)公共安全、醫療、交通領域
(4)氣象、地理、政務等領域
(5)製造業和其他產業
3.按數據存儲的形式劃分
(1)結構化
(2)非結構化
二.大數據技術支撐
大數據運用場景
環境,教育,醫療,農業,智慧城市,零售業,金融業。
大數據的處理方法
數據採集
數據抓取,數據導入,物聯網設備自動抓取
數據預處理
數據清理,數據集成,數據轉換,數據規約。
轉換:過平滑聚集、數據概化、規范化等方式將數據轉換成適用於數據挖掘的形式。
規約:尋找依賴於發現目標的數據的有用特徵,縮減數據規模,最大限度地精簡數據量。
統計與分析
統計與分析主要是利用分布式資料庫,或分布式計算集群來對存儲於其內的海量數據進行普通的分析和分類匯總,以滿足大多數常見的分析需求,在這些方面需要使用不同的框架和方法。
Hadoop:大數據的核心,主要組成部分包括:maprece(處理)和HDFS(存儲)和yarn(集群資源管理和調度);
Hbase:常用資料庫;spark:實時數據處理框架;sqoop:數據導入導出;flume:日誌採集工具
Hive:數據倉庫,必須有SQL基礎,可以做離線的數據分析,把復雜的maprece代碼轉化為簡單的sql語句,
而且可以處理的數據類型更加豐富,對接的工具也更多,是整個大數據學習中非常主要的一部分。