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Big Data: 概念、方法、工具与应用 [pdf]

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简介:
The current era of digital technology has witnessed a dramatic and accelerating increase in the volume of data accessible to those seeking to form judgments and derive insights from either provided or gathered information, spanning a wide range of industries. Persistent difficulties concerning the examination, protection, distribution, preservation, and graphical representation of extensive and intricate datasets remain a significant hurdle for both data scientists and analysts; conventional data processing applications frequently encounter limitations in their capacity to effectively handle the scale of big data.

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  • 大数据:论、[pdf]
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    本书全面介绍大数据的概念、理论框架以及各种实用的数据分析工具和应用场景,帮助读者深入了解并掌握大数据技术。 在数字时代,个人可以从各行各业获得大量可用于分析的信息。然而,在处理、保障安全、分享、存储以及可视化这些庞大且复杂的数据集方面仍存在诸多挑战。传统的数据分析应用难以有效应对大数据带来的问题,这让数据科学家及分析师们感到困扰。
  • HCIP-Big Data (H13-723).pdf
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    本PDF文档是华为认证ICT专业人员大数据方向(HCIP-Big Data)的学习资料,涵盖了H13-723考试所需的理论知识和实践技能。 HCIP-Big Data(H13-723)的考试内容涵盖了大数据技术的基础知识以及如何在企业环境中应用这些技术。考生需要掌握数据存储、处理、分析等方面的技术,包括但不限于分布式文件系统、大规模并行计算框架和SQL-on-Hadoop工具等。此外,还要求理解大数据生态系统中的关键组件及其相互关系,并能够设计和实现基于Hadoop的大数据分析解决方案。 备考时建议深入学习相关理论知识和技术实践,通过官方文档和其他权威资料来准备考试内容。同时可以参加培训课程或自学视频教程以提高理解和应用能力。在复习过程中注意积累实际操作经验,比如动手搭建大数据平台、编写MapReduce任务等,这样有助于更好地掌握考点并顺利通过认证。 以上信息仅供参考,请根据最新的官方指南进行学习和备考。
  • HCIP-Big Data Developer Version 2.0.pdf
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    《HCIP-Big Data Developer Version 2.0》是一本专注于华为认证大数据开发者V2.0的专业教材,深入讲解了大数据开发的技术与实践。 华为大数据认证HCIP BigData包括HCIP-Big Data Developer V2.0题库(H13-723)。
  • 知识程的、原理
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    《知识工程的概念、原理与方法》一书深入浅出地介绍了知识工程的基本理论框架,涵盖概念定义、技术应用及实践案例,旨在帮助读者理解和掌握知识工程技术的核心原理和操作方法。 本书全面介绍了知识工程领域的基本概念、原理和方法。
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    《迭代学习控制的概念与应用》一书深入探讨了迭代学习控制理论及其在工程实践中的广泛应用,适合自动化、机械等相关领域研究人员和技术人员阅读参考。 迭代学习控制(iterative learning control,简称ILC)由Uchiyama于1978年首次提出。由于该论文是用日文撰写的,因此影响有限。直到1984年Arimoto等人使用英文介绍这种方法后,其影响力才逐渐扩大。 迭代学习控制是一种通过不断重复尝试相同轨迹的控制过程,并根据每次试验的结果修正控制策略以达到更优效果的方法。它属于学习控制系统的一个重要分支,代表了一种新型的学习控制技术。该方法利用前几次实验中积累的信息来优化输入信号,从而使得系统输出尽可能接近理想状态。 与传统控制方式相比,迭代学习控制器具有显著的优势:它可以处理高度不确定性的动态环境,并且仅需少量的先验知识和计算资源;此外它还具备很强的适应性和易实现性。最重要的是,这种技术不需要精确了解系统的数学模型就能有效工作。因此,在解决非线性、复杂度高以及难以建模的问题时,迭代学习控制显得尤为重要,特别是在需要极高精度轨迹控制的应用场景中更是如此。
  • 率密度分布
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    本文章介绍概率密度分布的基本概念及其在统计学中的重要性,并概述其在实际问题中的广泛应用。适合初学者入门参考。 可以实现gamma-gamma分布以及对准误差的概率密度函数。
  • 解析加密技术的
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    本课程深入浅出地讲解了加密技术的基本概念与原理,涵盖了多种加密方法,并探讨其在现代信息安全中的广泛应用。 加密技术作为信息安全领域的核心组成部分,在历史上被广泛用于保护敏感信息免遭未经授权的访问。本段落将深入探讨加密技术的概念、方法及其在现代社会的应用,帮助读者理解其重要性及发展历程。 ### 加密技术的起源 加密技术的历史可以追溯到公元前2000年的古代文明。埃及人使用特殊的象形文字来编码信息,随后巴比伦、美索不达米亚和希腊等文明也发展出各自的信息保护方法。进入近代以后,加密技术在军事领域得到了广泛应用,在美国独立战争、南北内战及两次世界大战期间尤为突出。其中德国的Enigma密码机在二战中扮演了重要角色,但最终被Alan Turing等人领导的Ultra计划成功破解,这标志着现代密码学的开端。 ### 加密技术的概念 加密技术的核心在于将原始数据(明文)通过特定算法转换成无法解读的形式(即密文),而这一过程需要拥有正确的解密密钥才能逆转。这个过程称为“加密”,其逆向操作被称为“解密”。使用这种方式可以确保信息在传输或存储过程中不被未经授权的人窥视或者篡改。 ### 加密的理由 随着互联网的普及,数据安全成为了一个全球性的问题。由于网络环境开放且TCP/IP协议本身存在固有的风险点,在线数据面临诸多威胁特别是对企业而言,敏感的信息泄露可能导致巨大经济损失和声誉损害。因此加密技术成为了保护网络通信安全的关键手段之一。例如密码传输时采用加密可以避免被轻易截获;企业间的商业秘密如标书等信息通过加密后只有合法接收方才能解密查看从而有效防止竞争对手恶意获取。 ### 加密技术的分类与方法 根据不同的应用场景,可将加密技术大致分为对称式和非对称式两大类: 1. **对称加密**:在这一类型中使用相同的秘钥进行数据加解密操作。这种方式速度快但是分配管理私钥存在挑战。 - 常见算法包括DES(Data Encryption Standard)、AES(Advanced Encryption Standard)等。 2. **非对称加密**:也称为公钥密码体制,其中发送方利用接收者的公开密钥来加密信息而接收者使用自己持有的私人秘钥完成解码工作。这种方式解决了私有密钥分发的安全问题但运算效率较低。 - 常见算法包括RSA、ECC等。 ### 加密技术的应用 在现代社会中,从个人隐私保护到金融交易安全以及政府信息安全等领域都广泛运用了加密技术以确保数据传输与存储过程中的安全性。例如: - **在线支付**:通过SSL/TLS协议对通信进行加密能够有效防止用户信息被窃取。 - **云服务提供商**:使用各种形式的加密算法来保护客户上传至云端的数据免受泄露风险。 - **物联网设备间通讯**:在传输数据时采用适当的加密手段保证其安全性和完整性不受破坏。 - **电子邮件交流**:借助PGP等标准对邮件内容进行加密处理防止未授权访问。 ### 结论 作为信息安全的基石,无论是在过去还是现在乃至未来的发展趋势中,加密技术都扮演着至关重要的角色。随着科技的进步与创新不断涌现出现的新威胁和挑战,相应的防护措施也需要持续改进和完善以适应变化的技术环境。掌握基本原理及应用知识对于个人以及组织来说是维护数据安全、保障隐私权的重要途径之一。
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    本PDF文件深入探讨了AP EM(接入点能量管理)及SM(睡眠模式)模块的概念、工作原理及其在现代通信系统中的应用。详细分析了它们如何提高网络效率,减少能耗,并提供了实际案例研究以展示其效果。 AUTOSAR资源10.AP主要介绍了EM执行管理模块和SM状态管理模块的详细内容。
  • Traffic Big Data Theory and Applications: 《交通大数据理论
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    《交通大数据理论与方法》一书深入探讨了交通领域的数据科学应用,涵盖理论框架、分析技术和实际案例,为研究者和从业者提供了宝贵的指导资源。 随着信息技术的不断发展,各行各业产生了海量的数据,并催生了一门新的学科——数据挖掘。这是一门从大量数据(包括文本数据)中提取隐含、未知但对决策有价值的模式与关联关系的技术,基于这些信息建立模型以支持预测性决策和优化分析。此外,它还能帮助企业和科研团体发现业务趋势及学术新知,揭示已有的事实,并预测未来的结果。“数据挖掘”已成为保持竞争力的关键手段。 在大数据发展的背景下,交通领域也产生了大量数据并应用于各种场景中。例如:通过手机信令数据分析城市人口分布和出行特征以支持交通规划;利用网约车平台的数据优化信号配时方案提升路网效率;整合线圈、视频及浮动车等多源数据实现综合分析与应用。