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大数据技术原理学习记录.docx

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简介：
本文档为个人学习大数据技术原理时的笔记和心得整理，涵盖了数据处理、存储技术和算法模型等内容的学习历程。 该知识来源于林子雨老师在MOOC平台上开设的《大数据技术原理》课程。笔记内容涵盖了大数据的发展历程、为何需要大数据、大数据的应用价值以及构成大数据的技术组件等核心概念与理论，旨在帮助相关从业者及大学生系统性地梳理和深化对大数据的理解。

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  • 大数据技术原理学习记录.docx
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    本文档为个人学习大数据技术原理时的笔记和心得整理，涵盖了数据处理、存储技术和算法模型等内容的学习历程。 该知识来源于林子雨老师在MOOC平台上开设的《大数据技术原理》课程。笔记内容涵盖了大数据的发展历程、为何需要大数据、大数据的应用价值以及构成大数据的技术组件等核心概念与理论，旨在帮助相关从业者及大学生系统性地梳理和深化对大数据的理解。
     
  • 大数据技术学习记录1
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    《大数据技术学习记录1》是一篇详细的笔记文档，涵盖了作者在学习大数据技术过程中的心得、技巧及遇到的问题解决方案。通过分享学习经验，帮助其他初学者快速掌握大数据相关知识和技术。 大数据技术学习笔记1 在开始学习大数据技术之前，首先要了解其核心概念和技术框架。Hadoop是一个广泛使用的开源框架，用于处理大量数据集并支持分布式存储和计算任务。此外，还需要掌握一些编程语言如Java或Python来编写高效的数据处理程序。 接下来是深入理解SQL查询优化以及NoSQL数据库的使用场景与优势。同时也要关注实时数据分析工具如Spark Streaming的应用案例分析。 对于机器学习算法的理解同样重要，在实际项目中灵活运用监督和非监督方法解决具体问题，并通过模型评估指标选择最佳方案进行部署实施。 在数据可视化方面，要学会利用Tableau或者Power BI等软件将复杂的数据集转化为易于理解的图表形式展现给业务人员或管理层。 最后不要忘记持续跟踪最新的技术动态与发展趋势，在社区论坛上积极参与讨论交流以获得更多的实践经验分享。
     
  • 阿里云大数据ACA学习记录.docx
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    这份文档《阿里云大数据ACA学习记录》详细记载了个人在追求阿里云大数据分析师（ACA）认证过程中所学的知识和技能，包括数据处理、分析工具使用及项目实战经验等内容。 本段落档是阿里云大数据ACA认证的学习笔记，主要包括理论知识部分，掌握这些内容可以顺利通过考试。此外还有一些实践操作的内容供读者根据自身需求选择学习以争取高分。
     
  • 中台技术学习记录
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    《中台技术学习记录》是一份系统整理和分享有关企业级中台架构知识的学习笔记，内容涵盖微服务、API网关、数据中台等核心技术，旨在帮助技术人员深入理解并掌握中台体系的设计与实现。 最近因为一些原因被困在家里，于是决定学习一下有关中台技术的内容。我在极客时间上购买了《说透中台》这个课程，并在2020年2月17日的一天内完成了全部的学习内容，但感觉理解得还不够深入。按照惯例做了些笔记，主要收获是了解了一些专业术语，不至于在未来讨论时感到迷茫。 ### 中台技术学习笔记 #### 1. 中台概念 ##### 1.1 定义： - **前台**：指的是由各类前端业务平台组成的系统集合体。每个单独的前台系统都是用户接触企业的入口点之一，通常直接为最终用户提供服务，是企业与用户的交互界面。例如网站、手机应用（App）、微信公众号和小程序等都属于这一类别。 - **后台**：则是由一系列后端支撑平台构成的技术体系，这些平台主要负责管理公司的核心资源如数据及计算能力等。比如财务管理系统、产品信息管理系统、客户关系管理工具以及仓库物流系统等均归入此列。 通过上述简要介绍可以大致了解中台技术的基本框架和组成部分。
     
  • 数据科学技术与实践实习周记.docx
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    该文档记录了一名学生在数据科学领域的实习经历和学习心得。通过实际操作和项目经验，深入探讨了数据分析、机器学习等技术的应用，并反思个人成长路径。 大数据技术与应用实习周记 2020年6月15日，中北大学软件学院与优逸客校企合作的大数据方向实训班级UBDF2006班正式开课。本周是软件学院大数据方向课程的第一周，共有38名学生参加。本周期间的主要内容如下： 一、实习内容 根据OBE（成果导向）的教学理念，着重培养学生解决复杂工程问题的能力，这周主要向学员介绍了软件工程管理理论知识及相关过程文档的编写方法，并教授了项目管理工具的应用技巧，包括UML图、Git版本控制系统和Markdown文档编写的技能以及服务器部署技术等。 二、实习活动 1. 开班典礼 开班典礼是我们的传统，在正式上课之前为学生举办一个仪式。通过这一环节让学生意识到角色的转变，帮助他们在未来的工作中做好准备。 2. 实习课程讲解 此次授课采用线上直播形式进行教学。为了避免网络连接不稳定的问题，我们鼓励学员在学习过程中随时提出疑问，并安排了在线连麦提问以检测他们对知识的理解情况。此外，每天中午都会随机抽取半小时时间让学员分享自己的主题演讲，旨在提升他们的表达能力。 3. 学员汇报与反馈 每日的课程结束后，我们会要求学生通过平台提交关于自己当天的学习进展报告和完成在线测试来评估学习效果，并解答他们在学习过程中遇到的问题。 三、实习心得 在这一周的教学活动中，我感受到了中北学员的热情和对知识的渴望。他们积极参与课堂讨论并提出了许多有价值的建议以改进我们的教学方法。通过与学生的互动交流，我也被他们的勤奋精神所感染，在帮助学生解决难题的同时也收获了愉悦的心情。 大数据技术与应用实习周记
     
  • 压缩机振动控制技术学习记录0424.docx
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    这份文档《压缩机振动控制技术学习记录0424》详细记载了关于压缩机振动控制的相关知识与技巧的学习过程和心得体会，旨在帮助工程师和技术人员掌握有效的振动控制方法。 压缩机振动抑制技术旨在解决机械设备特别是压缩机在运行过程中由于负载波动引起的振动问题，并采用先进的控制策略来应对这些问题。 自动转矩补偿是核心概念之一，这是一种前馈控制系统，在间接可测的负载变化情况下调整电机性能以减少振动。具体来说，这种控制依赖于过去的负载信息（类似遗传因子衰减），通过计算出的转矩补偿值在线调制，紧随目标转矩参数的变化来抑制负载波动。此外，重复控制和迭代自学习等技术可用于理论分析及仿真设计中优化控制效果。 压缩机振动的主要来源包括缺乏自动转矩补偿以及电流信号中的谐波存在。虽然对基频进行了补偿以减少振动，但消除谐波仍然是一个挑战。无位置传感器的控制系统在参数在线识别上遇到困难，因为估算出的速度会导致电机参数与速度之间的解耦问题难以解决。为了实现压缩机在零速和低速运行时的精确控制，可以采用自动转矩补偿结合遗传因子衰减、重复控制优化及常规PI控制器或比例谐振调节器等方法来抑制转矩脉动以及电流中的谐波。 传统上，PI（比例积分）控制器在处理直流信号方面表现良好，但面对交流信号和复杂谐波时效率较低。多次坐标变换与调整是必要的。相比之下，比例谐振控制器提供了一种更直接的交流控制方案，在无静差状态下可以有效减少电流中的振动，并简化了复杂的算法。 压缩机振动抑制技术主要涵盖以下关键技术： 1. 自动转矩补偿：通过前馈控制系统根据负载波动实时调节电机转矩以降低振动。 2. 无位置传感器控制：解决参数在线识别和速度估算时的耦合问题。 3. 零速与低速定位估计：即使没有高频信号注入，也能实现稳定启动及在较低频率下的运行状态。 4. 谐波抑制：通过谐波注入、坐标变换或比例谐振控制器等技术减少电流中的振动。 5. 控制算法优化：例如使用比例谐振控制器简化控制流程并提高动态响应和精度。 这些技术创新旨在提升压缩机的稳定性，降低维护成本，并延长其使用寿命。通过对上述技术进行深入研究与不断改进，可以实现更加高效且稳定的控制系统。
     
  • Python学习记录——大数据技术中的Spark入门及环境配置
    优质
    本简介为《Python学习记录——大数据技术中的Spark入门及环境配置》一文提供导读。文章聚焦于使用Python进行Spark的基础教学，涵盖安装、配置和初步编程实践，旨在帮助初学者快速掌握在大数据分析中应用Spark的方法。 Spark是Apache顶级项目中最受欢迎的大数据处理计算引擎之一，负责执行离线计算、交互式查询、数据挖掘算法、流式计算以及图计算等多种任务。其核心组件包括： - Spark Core：提供基本功能，定义RDD（弹性分布式数据集）的API和操作，并支持在这些基础上进行各种动作。 - Spark SQL：通过Apache Hive的SQL变体Hive查询语言（HQL），为用户提供与Spark交互的方式。每个数据库表被视为一个RDD，而SparkSQL中的查询会被转换成相应的Spark操作。 对于熟悉Hive及HQL的人来说，使用Spark将非常直观和便捷。
     
  • 微机原理学习记录
    优质
    《微机原理学习记录》是一份关于微型计算机工作原理和个人学习经历的文档，涵盖了硬件结构、指令系统及接口技术等方面的知识。它是作者在探索计算机底层操作和深入理解软硬件结合方面的宝贵资料。 学习8086处理器的指令系统过程中整理的一些笔记内容。这些笔记涵盖了指令系统的部分知识，有助于更好地理解和掌握8086的相关操作与应用技巧。