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大数据技术原理与应用课程讲义.7z

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简介:
本资料为《大数据技术原理与应用》课程配套讲义,内容涵盖大数据处理、分析及应用等核心概念和技术,适合数据科学爱好者和专业人士学习参考。 大数据技术原理与应用MOOC课件资料提供全面的学习资源,帮助学生深入理解大数据技术的核心概念及其实际应用场景。这些材料涵盖了数据处理、分析以及相关工具和技术的详细介绍,适合希望在大数据领域发展的学习者使用。

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客服
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  • .7z
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    本资料为《大数据技术原理与应用》课程配套讲义,内容涵盖大数据处理、分析及应用等核心概念和技术,适合数据科学爱好者和专业人士学习参考。 大数据技术原理与应用MOOC课件资料提供全面的学习资源,帮助学生深入理解大数据技术的核心概念及其实际应用场景。这些材料涵盖了数据处理、分析以及相关工具和技术的详细介绍,适合希望在大数据领域发展的学习者使用。
  • 报告
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    本课程报告聚焦于《大数据技术原理与应用》,深入探讨了大数据处理的关键技术和实际应用场景,旨在帮助学生理解并掌握大数据分析的核心理念和技术。 2017学年在学习《大数据》这门课程期间所做的实验记录及撰写的实验报告。
  • 武汉学计算机系
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    《武汉大学计算机系数据库原理与技术课程讲义》是为计算机专业学生编写的教材,系统阐述了数据库的基础理论、设计方法及应用技术。 数据库系统概论 数据库是研究如何妥善保存和科学管理数据的技术。数据管理包括对数据进行分类、组织、编码、存储、检索和维护等一系列操作。 评估数据管理技术好坏的标准有以下几点: (1) 数据冗余:指同一份数据在多个地方重复存放的情况。 - 这种情况带来的问题主要包括: - 浪费存储空间 - 修改工作变得复杂 - 可能导致潜在的数据不一致性 (2) 数据共享:体现在多应用能够使用相同的数据库中的数据、记录或数据项。
  • 南京学:DSP
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    《DSP应用技术课程讲义》由南京理工大学编著,内容涵盖数字信号处理基础理论及其在工程实践中的应用,适合相关专业师生及研究人员参考学习。 南京理工大学的DSP应用技术课件质量很高。
  • DSP
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    《DSP课程讲义:原理与应用》是一本深入浅出地介绍数字信号处理(DSP)技术及其广泛应用的教学资料。本书系统阐述了DSP的基本理论,并结合实际案例探讨其在通信、音频视频处理等领域的应用,旨在帮助读者全面掌握DSP的核心知识和实践技能。 《DSP课件:DSP原理及其应用》是一份深入探讨TMS320C54x芯片的教育资料,旨在帮助学习者理解和掌握数字信号处理(DSP)技术的核心概念以及在实际中的运用。这份资料包含了多个章节,详细阐述了TMS320C54x芯片的硬件结构、指令系统、汇编语言程序设计及相关开发工具。 TMS320C54x是Texas Instruments公司推出的一款高性能低功耗数字信号处理器,专为快速执行数字信号处理算法而设计。其独特之处在于采用流水线指令执行架构,这使得芯片能够连续高效地处理多个指令,显著提高了运算速度。此外,该芯片具备并行处理能力,在单个时钟周期内可同时完成复杂的算术和逻辑操作,这对于实时信号处理任务至关重要。 第二章《C54x的硬件结构》详细解析了芯片内部架构,包括CPU、存储器及IO接口等关键组成部分。学习者将了解寄存器组织与总线结构,并掌握如何优化硬件资源以提高处理效率。 第三章《C54x的指令系统》介绍了该芯片的指令集,这些指令是执行算法的基础。通过学习,读者可以掌握利用不同指令进行数据操作的方法,如乘法、累加和移位等,并理解各种指令的执行时间和效果。 第四章《汇编语言程序开发工具》探讨了使用汇编语言编程方法及配套开发环境与调试工具。这部分内容对于编写高效DSP程序至关重要,因为汇编可以直接控制硬件以实现最优性能。 第五章《C54x的汇编语言程序设计》进一步深化了对汇编的应用,涵盖了基本原则、优化技巧和常见问题解决策略。学习者将学会如何为TMS320C54x编写高效代码。 第一章《DSP绪论》概述数字信号处理的基本概念和发展历程,并介绍了其在通信、音频及图像处理等领域的应用。 通过这份详尽的课件,学习者不仅可全面了解TMS320C54x芯片原理,还能掌握基于该芯片程序设计技能,为未来从事DSP领域工作或研究打下坚实基础。每个章节以PPT形式呈现,并附有图表与文字说明,易于理解且适合自学或课堂教学使用。
  • 优质
    《大数据技术的应用与原理》一书深入浅出地解析了大数据处理的核心技术和广泛应用场景,涵盖数据采集、存储、分析及安全等关键领域。 《大数据技术原理与应用》和《大数据架构详解:从数据获取到深度学习》是深入了解大数据领域的宝贵资源。大数据技术处理海量、高增长速度、多样的信息资产,旨在发现隐藏模式、市场趋势以及用户偏好,从而帮助决策者做出更明智的业务决策。这一领域涵盖了多个层面,包括数据采集、存储、处理、分析和应用。 大数据的核心概念包括四个V:Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多样)和Value(价值)。Volume强调数据规模,大数据往往涉及PB乃至EB级别的数据;Velocity关注数据产生的速度,要求实时或近实时处理;Variety意味着数据来源广泛,包括结构化、半结构化和非结构化数据;而Value则指从大数据中挖掘出的潜在价值。 在大数据存储方面,传统数据库系统难以应对挑战。因此出现了Hadoop分布式文件系统(HDFS)等解决方案。HDFS通过将数据分布在多台廉价服务器上实现了高容错性和高吞吐量的数据读写。同时,NoSQL数据库如MongoDB、Cassandra因其灵活性和可扩展性在大数据存储中占据重要位置。 MapReduce和Spark是大数据处理技术的主要代表。其中,MapReduce是一种分布式计算模型通过“映射”和“化简”两个阶段来处理大规模数据;而Spark作为新一代的大数据处理框架以其内存计算的优势,在处理速度上显著优于MapReduce,并支持批处理、交互式查询、流处理和图形计算等多种模式。 数据分析是大数据技术的关键环节,包括描述性分析、预测性和规范性分析。其中,机器学习和人工智能算法在预测性分析中发挥重要作用如支持向量机(SVM)、随机森林(RF)等这些算法能够从数据中发现规律并实现对未来的预测与决策优化。 大数据的应用场景广泛涵盖电商推荐系统、金融风控、医疗健康等领域。例如电商平台通过分析用户行为提供个性化推荐;在金融领域,大数据可用于信用评分和欺诈检测;而在医疗健康领域,大数据可以辅助疾病预测及治疗方案设计。 总之,掌握大数据技术原理与应用对于理解数据驱动的决策机制以及提升企业竞争力具有重要意义。深入研读《大数据技术原理与应用》和《大数据架构详解:从数据获取到深度学习》,读者可全面了解这一领域的全貌,并逐步掌握其核心知识,无论理论还是实践都能有所收获。
  • 《Hadoop习题解答
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    本书为《Hadoop大数据技术原理与应用》课程配套习题集,提供了丰富的练习题及详细解答,帮助读者深入理解并掌握Hadoop大数据处理技术。 本段落概述了《Hadoop》课后习题答案第1章的内容,涵盖了填空题、判断题、选择题及简答题等多个部分。其中,填空题涉及大量数据处理、多样化信息管理、高速计算以及价值挖掘等关键概念,并且提到了如HDFS(分布式文件系统)、MapReduce和Yarn这样的核心组件;而判断与选择题目则重点考察了读者对Hadoop基本理论架构的理解程度;简答题部分进一步探讨了Hadoop的不同发行版本及其社区版的区别。综上所述,本段落为学习者提供了关于Hadoop基础知识及概念的重要复习资料。
  • 及习题解答
    优质
    《数据库原理与应用课程讲义及习题解答》是一本全面解析数据库理论和实践操作的学习资料,包含详尽的概念讲解、实例分析以及配套习题解析。适合计算机专业学生及技术爱好者参考学习。 数据库原理及应用课件.ppt以及数据库原理课后习题答案.doc这两份文件包含了课程的重要内容和练习题解答。