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    数据分析器

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可以参考袋鼠云为云南某金融机构搭建日志平台方案设计逻辑:通过前期调研了解数据现状,袋鼠云将整个运维数据分析平台建设的核心思想定义在通过实时采集业务运行数据(如客户交易流水、业务执行流水、日志等),以及实时系统运行数据(包括应用服务器、中间件、数据库和主机等),然后通过一定的数据模型将这些数据关联起来,以业务的角度动态展示,并使用一系列算法进行在线和离线分析,并使系统根据分析结果进行自动化处理,从而达到将企业业务运行状况和IT资源协同监控和管理的目的。整个系统工作的逻辑过程如下:首先是数据采集服务器从业务系统和其对应的IT资源中,实时获取相应的运行状态数据,经过预处理之后,向两个方向发送:一个方向是监控分析服务器,在其中对数据进行实时处理,主要是报表引擎对数据进行格式化之后,产生动态报表,业务规则引擎判断数据是否具有某种特点从而激活对应的业务规则;另一个方向是将这些原始数据存储在适合流式数据的数据库中,并结合相应的管理数据,由数据分析引擎进行更为全面和复杂的数据分析。系统提供一个 web 应用界面,使得监控人员、管理人员和数据分析人员能够通过标准的IE 浏览器访问应用。这一套逻辑很有参考价值,可以学习参考。

1603144775638512 2019-12-02 01:48:51 0 浏览量 回答数 0

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盘点GitHub上优质python开源项目,持续更新ing

问问小秘 2020-05-29 13:16:16 14511 浏览量 回答数 2

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Quick BI提供海量数据实时在线分析服务,支持拖拽式操作、提供了丰富的可视化效果,可以帮助您轻松自如地完成数据分析、业务数据探查、报表制作等工作。它不止是业务人员看数据的工具,更是数据化运营的助推器,实现人人都是数据分析师。 https://help.aliyun.com/product/30343.html?spm=5176.7618386.3.4.BYQqF4

51干警网 2019-12-02 00:16:19 0 浏览量 回答数 0

Quick BI 数据可视化分析平台

2020年入选全球Gartner ABI魔力象限,为中国首个且唯一入选BI产品

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Quick BI

反向一觉 2019-12-01 21:01:15 1375 浏览量 回答数 0

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晒晒偶的嗅探器毕业设计 报错 

kun坤 2020-06-03 10:05:37 0 浏览量 回答数 1

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云数据库 Memcache版的应用场景有哪些

云栖大讲堂 2019-12-01 21:30:29 1115 浏览量 回答数 0

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分析界面配置

反向一觉 2019-12-01 21:06:59 1286 浏览量 回答数 0

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技术运维问题 - MYSQL使用 -RDS MySQL 收集表的统计数据

李沃晟 2019-12-01 21:43:09 1024 浏览量 回答数 0

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您好。 通用型实例规格族 g5 规格族特点 I/O优化实例 仅支持SSD云盘和高效云盘 处理器与内存配比为1:4 超高网络PPS收发包能力 处理器:2.5 GHz主频的Intel Xeon Platinum 8163(Skylake),计算性能稳定 实例网络性能与计算规格对应(规格越高网络性能越强) 适用场景: 高网络包收发场景,如视频弹幕、电信业务转发等 各种类型和规模的企业级应用 中小型数据库系统、缓存、搜索集群 数据分析和计算 计算集群、依赖内存的数据处理 计算型实例规格族 c5 规格族特点 I/O优化实例 仅支持SSD云盘和高效云盘 处理器与内存配比为1:2 超高网络PPS收发包能力 处理器:2.5 GHz主频的Intel Xeon Platinum 8163(Skylake),计算性能稳定 实例网络性能与计算规格对应(规格越高网络性能越强) 适用场景: 高网络包收发场景,如视频弹幕、电信业务转发等 Web前端服务器 大型多人在线游戏(MMO)前端 数据分析、批量计算、视频编码 高性能科学和工程应用 通用型实例规格族 g5 规格族特点 I/O优化实例 仅支持SSD云盘和高效云盘 处理器与内存配比为1:4 超高网络PPS收发包能力 处理器:2.5 GHz主频的Intel Xeon Platinum 8163(Skylake),计算性能稳定 实例网络性能与计算规格对应(规格越高网络性能越强) 适用场景: 高网络包收发场景,如视频弹幕、电信业务转发等 各种类型和规模的企业级应用 中小型数据库系统、缓存、搜索集群 数据分析和计算 计算集群、依赖内存的数据处理 mn4适用于 网站和Web应用程序 轻量级数据库、缓存 综合应用,轻量级企业服务 如果您对我的回答满意,请您采纳一下,谢谢!

zihangu 2019-12-02 00:07:15 0 浏览量 回答数 0

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集算器,用官网语言来解说就是:是一款面向应用程序员和数据分析员,专注于结构化数据分析与处理的快速开发工具。 是一套基于Java解释执行的动态语言,采用了先进的计算模型和设计思想,让开发更易于实现且性能更好。 是一个完备的类库和轻量级架构,让工程应用更灵活、更高效。 如果想要更加具体得了解集算器可以参照润乾集算器官网http://www.raqsoft.com.cn 同学们可以参展这样一个比较完整的例子:

润乾软件 2019-12-02 01:36:15 0 浏览量 回答数 0

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基于Spark的处理存储在SSD上的数据

社区小助手 2019-12-01 19:28:39 518 浏览量 回答数 1

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大数据是指无法在一定时间内用常规软件工具对其内容进行抓取、管理和处理的数据集合。大数据技术,是指从各种各样类型的数据中,快速获得有价值信息的能力。适用于大数据的技术,包括大规模并行处理(MPP)数据库,数据挖掘电网,分布式文件系统,分布式数据库,云计算平台,互联网,和可扩展的存储系统。   大数据有四个基本特征:一、数据体量巨大(Vomule),二、数据类型多样(Variety),三、处理速度快(Velocity),四、价值密度低(Value)。   在大数据的领域现在已经出现了非常多的新技术,这些新技术将会是大数据收集、存储、处理和呈现最强有力的工具。大数据处理一般有以下几种关键性技术:大数据采集、大数据预处理、大数据存储及管理、大数据分析及挖掘、大数据展现和应用(大数据检索、大数据可视化、大数据应用、大数据安全等)。   大数据处理之一:采集。大数据的采集是指利用多个数据库来接收发自客户端(Web、App或者传感器形式等)的数据,并且用户可以通过这些数据库来进行简单的查询和处理工作。比如,电商会使用传统的关系型数据库MySQL和Oracle等来存储每一笔事务数据,除此之外,Redis和MongoDB这样的NoSQL数据库也常用于数据的采集。   在大数据的采集过程中,其主要特点和挑战是并发数高,因为同时有可能会有成千上万的用户来进行访问和操作,比如火车票售票网站和淘宝,它们并发的访问量在峰值时达到上百万,所以需要在采集端部署大量数据库才能支撑。并且如何在这些数据库之间进行负载均衡和分片的确是需要深入的思考和设计。   大数据处理之二:导入和预处理。虽然采集端本身会有很多数据库,但是如果要对这些海量数据进行有效的分析,还是应该将这些来自前端的数据导入到一个集中的大型分布式数据库,或者分布式存储集群,并且可以在导入基础上做一些简单的清洗和预处理工作。也有一些用户会在导入时使用来自Twitter的Storm来对数据进行流式计算,来满足部分业务的实时计算需求。   导入与预处理过程的特点和挑战主要是导入的数据量大,每秒钟的导入量经常会达到百兆,甚至千兆级别。   大数据处理之三:统计和分析。统计与分析主要利用分布式数据库,或者分布式计算集群来对存储于其内的海量数据进行普通的分析和分类汇总等,以满足大多数常见的分析需求,在这方面,一些实时性需求会用到EMC的GreenPlum、Oracle的Exadata,以及基于MySQL的列式存储Infobright等,而一些批处理,或者基于半结构化数据的需求可以使用Hadoop。   统计与分析这部分的主要特点和挑战是分析涉及的数据量大,其对系统资源,特别是I/O会有极大的占用。   大数据处理之四:挖掘。与前面统计和分析过程不同的是,数据挖掘一般没有什么预先设定好的主题,主要是在现有数据上面进行基于各种算法的计算,从而起到预测(Predict)的效果,从而实现一些高级别数据分析的需求。比较典型算法有用于聚类的Kmeans、用于统计学习的SVM和用于分类的NaiveBayes,主要使用的工具有Hadoop的Mahout等。该过程的特点和挑战主要是用于挖掘的算法很复杂,并且计算涉及的数据量和计算量都很大,常用数据挖掘算法都以单线程为主。   整个大数据处理的普遍流程至少应该满足这四个方面的步骤,才能算得上是一个比较完整的大数据处理。   大数据的处理方式大致分为数据流处理方式和批量数据处理方式两种。数据流处理的方式适合用于对实时性要求比较高的场合中。并不需要等待所有的数据都有了之后再进行处理,而是有一点数据就处理一点,更多地要求机器的处理器有较快速的性能以及拥有比较大的主存储器容量,对辅助存储器的要求反而不高。批量数据处理方式是对整个要处理的数据进行切割划分成小的数据块,之后对其进行处理。重点在于把大化小——把划分的小块数据形成小任务,分别单独进行处理,并且形成小任务的过程中不是进行数据传输之后计算,而是将计算方法(通常是计算函数——映射并简化)作用到这些数据块最终得到结果。   当前,对大数据的处理分析正成为新一代信息技术融合应用的节点。移动互联网、物联网、社交网络、数字家庭、电子商务等是新一代信息技术的应用形态,这些应用不断产生大数据。通过对不同来源数据的管理、处理、分析与优化,将结果反馈到上述应用中,将创造出巨大的经济和社会价值。大数据也是信息产业持续高速增长的新引擎。面对大数据市场的新技术、新产品、新业态会不断涌现。在硬件与集成设备领域,大数据将对芯片、存储产业产生重要影响,还将催生一体化数据存储处理服务器、内存计算等市场。在软件与服务领域,大数据将引发数据快速处理分析、数据挖掘技术和软件产品的发展。大数据利用将成为提高核心竞争力的关键因素。各行各业的决策正在从“业务驱动”转变为“数据驱动”。对大数据的分析可以使零售商实时掌握市场动态并迅速做出应对;可以为商家制定更加精准有效的营销策略提供决策支持;可以帮助企业为消费者提供更加及时和个性化的服务;在医疗领域,可提高诊断准确性和药物有效性;在公共事业领域,大数据也开始发挥促进经济发展、维护社会稳定等方面的重要作用。大数据时代科学研究的方法手段将发生重大改变。例如,抽样调查是社会科学的基本研究方法。在大数据时代,可通过实时监测,跟踪研究对象在互联网上产生的海量行为数据,进行挖掘分析,揭示出规律性的东西,提出研究结论和对策。   目前大数据在医疗卫生领域有广为所知的应用,公共卫生部门可以通过覆盖全国的患者电子病历数据库进行全面疫情监测。5千万条美国人最频繁检索的词条被用来对冬季流感进行更及时准确的预测。学术界整合出2003年H5N1禽流感感染风险地图,研究发行此次H7N9人类病例区域。社交网络为许多慢性病患者提供了临床症状交流和诊治经验分享平台,医生借此可获得院外临床效果统计数据。基于对人体基因的大数据分析,可以实现对症下药的个性化治疗。   在医药研发方面,大数据的战略意义在于对各方面医疗卫生数据进行专业化处理,对患者甚至大众的行为和情绪的细节化测量成为可能,挖掘其症状特点、行为习惯和喜好等,找到更符合其特点或症状的药品和服务,并针对性的调整和优化。在医药研究开发部门或公司的新药研发阶段,能够通过大数据技术分析来自互联网上的公众疾病药品需求趋势,确定更为有效率的投入产品比,合理配置有限研发资源。除研发成本外,医药公司能够优化物流信息平台及管理,更快地获取回报,一般新药从研发到推向市场的时间大约为13年,使用数据分析预测则能帮助医药研发部门或企业提早将新药推向市场。   在疾病诊治方面,可通过健康云平台对每个居民进行智能采集健康数据,居民可以随时查阅,了解自身健康程度。同时,提供专业的在线专家咨询系统,由专家对居民健康程度做出诊断,提醒可能发生的健康问题,避免高危病人转为慢性病患者,避免慢性病患者病情恶化,减轻个人和医保负担,实现疾病科学管理。对于医疗卫生机构,通过对远程监控系统产生数据的分析,医院可以减少病人住院时间,减少急诊量,实现提高家庭护理比例和门诊医生预约量的目标。武汉协和医院目前也已经与市区八家社区卫生服务中心建立远程遥控联系,并将在未来提供“从医院到家”的服务。在医疗卫生机构,通过实时处理管理系统产生的数据,连同历史数据,利用大数据技术分析就诊资源的使用情况,实现机构科学管理,提高医疗卫生服务水平和效率,引导医疗卫生资源科学规划和配置。大数据还能提升医疗价值,形成个性化医疗,比如基于基因科学的医疗模式。   在公共卫生管理方面,大数据可以连续整合和分析公共卫生数据,提高疾病预报和预警能力,防止疫情爆发。公共卫生部门则可以通过覆盖区域的卫生综合管理信息平台和居民信息数据库,快速监测传染病,进行全面疫情监测,并通过集成疾病监测和响应程序,进行快速响应,这些都将减少医疗索赔支出、降低传染病感染率。通过提供准确和及时的公众健康咨询,将会大幅提高公众健康风险意识,同时也将降低传染病感染风险。   在居民健康管理方面,居民电子健康档案是大数据在居民健康管理方面的重要数据基础,大数据技术可以促进个体化健康事务管理服务,改变现代营养学和信息化管理技术的模式,更全面深入地从社会、心理、环境、营养、运动的角度来对每个人进行全面的健康保障服务,帮助、指导人们成功有效地维护自身健康。另外,大数据可以对患者健康信息集成整合,在线远程为诊断和治疗提供更好的数据证据,通过挖掘数据对居民健康进行智能化监测,通过移动设备定位数据对居民健康影响因素进行分析等等,进一步提升居民健康管理水平。   在健康危险因素分析方面,互联网、物联网、医疗卫生信息系统及相关信息系统等普遍使用,可以系统全面地收集健康危险因素数据,包括环境因素(利用GIS系统采集大气、土壤、水文等数据),生物因素(包括致病性微生物、细菌、病毒、真菌等的监测数据),经济社会因素(分析经济收入、营养条件、人口迁徙、城镇化、教育就业等因素数据),个人行为和心理因素,医疗卫生服务因素,以及人类生物遗传因素等,利用大数据技术对健康危险因素进行比对关联分析,针对不同区域、人群进行评估和遴选健康相关危险因素及制作健康监测评估图谱和知识库也成为可能,提出居民健康干预的有限领域和有针对性的干预计划,促进居民健康水平的提高。 答案来源于网络

养狐狸的猫 2019-12-02 02:15:59 0 浏览量 回答数 0

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• 全面托管的调度 o DataWorks提供强大的调度功能,详情请参见调度配置。  支持根据时间、依赖关系,进行任务触发的机制。详情请参见时间属性和依赖关系。  支持每日千万级别的任务,根据DAG关系准确、准时地运行。  支持分钟、小时、天、周和月多种调度周期配置。 o 完全托管的服务,无需关心调度的服务器资源问题。 o 提供隔离功能,确保不同租户之间的任务不会相互影响。 • DataWorks支持离线同步、Shell、ODPS SQL、ODPS MR等多种节点类型,通过节点之间的相互依赖,对复杂的数据进行分析处理。 o 数据转化:依托MaxCompute强大的能力,保证了大数据的分析处理性能。 o 数据同步:依托DataWorks中数据集成的强力支撑,支持超过20种数据源,为您提供稳定高效的数据传输功能。 • 可视化开发 DataWorks提供可视化的代码开发、工作流设计器页面,无需搭配任何开发工具,简单拖拽和开发,即可完成复杂的数据分析任务。只要有浏览器有网络,您即可随时随地进行开发工作。 • 监控告警 运维中心提供可视化的任务监控管理工具,支持以DAG图的形式展示任务运行时的全局情况,详情请参见运维中心。

LiuWH 2020-03-21 09:08:05 0 浏览量 回答数 0

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【教程免费下载】R语言数据分析

玄学酱 2019-12-01 22:07:40 1232 浏览量 回答数 0

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数据挖掘和机器学习的区别和联系,周志华有一篇很好的论述《机器学习和 数据挖掘》可以帮助大家理解。 数据挖掘受到很多学科领域的影响,其中数据库、机器学习、统计学无疑影响 最大。简言之,对数据挖掘而言,数据库提供数据管理技术,机器学习和统计学 提供数据分析技术。 由于统计学往往醉心于理论的优美而忽视实际的效用,因此,统计学界提供的 很多技术通常都要在机器学习界进一步研究,变成有效的机器学习算法之后才能 再进入数据挖掘领域。从这个意义上说,统计学主要是通过机器学习来对数据挖 掘发挥影响,而机器学习和数据库则是数据挖掘的两大支撑技术。 从数据分析的角度来看,绝大多数数据挖掘技术都来自机器学习领域,但机器 学习研究往往并不把海量数据作为处理对象,因此,数据挖掘要对算法进行改造, 使得算法性能和空间占用达到实用的地步。同时,数据挖掘还有自身独特的内容, 即关联分析。 而模式识别和机器学习的关系是什么呢,传统的模式识别的方法一般分为两种: 统计方法和句法方法。句法分析一般是不可学习的,而统计分析则是发展了不少机 器学习的方法。也就是说,机器学习同样是给模式识别提供了数据分析技术。 至于,数据挖掘和模式识别,那么从其概念上来区分吧,数据挖掘重在发现知识, 模式识别重在认识事物。 机器学习的目的是建模隐藏的数据结构,然后做识别、预测、分类等。因此,机器 学习是方法,模式识别是目的。 总结一下吧。只要跟决策有关系的都能叫 AI(人工智能),所以说 PR(模式识别)、 DM(数据挖掘)、IR(信息检索) 属于 AI 的具 体应用应该没有问题。 研究的东西则 不太一样, ML(机器学习) 强调自我完善的过程。 Anyway,这些学科都是相通的。

珍宝珠 2019-12-02 03:22:18 0 浏览量 回答数 0

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如何在服务端判断一个数据包是不是浏览器发出的 400 请求报错 

kun坤 2020-06-01 10:09:55 0 浏览量 回答数 1

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分析接口配置

反向一觉 2019-12-01 21:06:56 1330 浏览量 回答数 0

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DMS关系型数据库的操作和管理

云栖大讲堂 2019-12-01 21:29:00 1377 浏览量 回答数 0

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使用限制

云栖大讲堂 2019-12-01 21:37:32 825 浏览量 回答数 0

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我以前是借助专门的USB读卡器来读的,你是想怎么读? ######AT指令,借助短信猫 ###### 我也是计划使用USB读卡器读取。帮帮忙好吗?楼主######我目前手上有一个USB读卡器######楼主?###### 能提供实例源码?小弟学习学习###### 你是怎么解决了~我现在也在搞这问题~ 完成了数据分析,检测到了~sim卡~就是发APDU指令的时候,出错了~ 网上有程序读出来了~我用用了查看器分析了~~数据~~翻译了号码和姓名~

kun坤 2020-06-08 11:19:41 0 浏览量 回答数 0

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如何将本地的JSON数据填充到JavaScript代码里面?

小旋风柴进 2019-12-01 19:35:08 850 浏览量 回答数 1

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• 外部表管理:支持一键shcema同步创建MaxCompute外部表,为您提供亚秒级MaxCompute数据预览和分析。 • 表管理:为您提供可视化和SQL两种PostgreSQL建表模式,满足不同层次需求。 • Hologres开发:基于DataWorks调度框架,实现MaxCompute离线数据到交互式分析索引数据的周期构建。 • SQLConsole:基于SQL编辑器,为交互式分析用户提供纯SQL开发、秒级查询体验。 • 终端:提供给Web端PSQL服务,满足终端习惯的需求。

LiuWH 2020-03-21 09:12:08 0 浏览量 回答数 0

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• 外部表管理:支持一键shcema同步创建MaxCompute外部表,为您提供亚秒级MaxCompute数据预览和分析。 • 表管理:为您提供可视化和SQL两种PostgreSQL建表模式,满足不同层次需求。 • Hologres开发:基于DataWorks调度框架,实现MaxCompute离线数据到交互式分析索引数据的周期构建。 • SQLConsole:基于SQL编辑器,为交互式分析用户提供纯SQL开发、秒级查询体验。 • 终端:提供给Web端PSQL服务,满足终端习惯的需求。

LiuWH 2020-03-24 09:52:54 0 浏览量 回答数 0

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要学习SVM,您不需要将所有数据传递给分类器。因此,您可以使用必要的列对数据(1M行)进行采样(例如,您不需要原始文本),然后将示例数据转换为pandas数据帧。如果要在整个数据上训练模型,可以加载具有适合RAM空间大小的数据块,并每次将每个数据块学习到模型中。换句话说,在训练每个块之后加载训练和卸载,以防止将整个数据加载到RAM中进行分析的问题。

社区小助手 2019-12-02 01:51:01 0 浏览量 回答数 0

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计算机科学与技术专业课程 课程简介 1.数字逻辑电路: “数字逻辑”是计算机专业本科生的一门主要课程,具有自身的理论体系和很强的实践性。它是计算机组成原理的主要先导课程之一,是计算机应用专业关于计算机系统结构方面的主干课程之一。 课程的主要目的是使学生了解和掌握从对数字系统提出要求开始,一直到用集成电路实现所需逻辑功能为止的整个过程的完整知识。内容有数制和编码、布尔代数和逻辑函数、组合逻辑电路的分析和设计,时序逻辑电路的分析和设计,中、大规模集成电路的应用。通过对该课程的学习,可以为计算机组成原理、微型计算机技术、计算机系统结构等课程打下坚实的基础。 2.计算机组成原理: 本课程是计算机系本科生的一门重要专业基础课。在各门硬件课程中占有举足轻重的地位。它的先修课程是《数字逻辑电路》,后继课程有《微机接口技术》、《计算机系统结构》。从课程地位来说,本课程在先修课和后继课中起着承上启下的作用。主要讲解计算机五大部件的组成及工作原理,逻辑设计与实现方法,整机的互连技术,培养学生具有初步的硬件系统分析、设计、开发和使用的能力。具体内容包括:数制与码制、基本逻辑部件、运算方法与运算器、指令系统与寻址方式,中央处理器(CPU)的工作原理及设计方法。存储系统和输入/输出(I/O)系统等。通过该课程的学习,可以使学生较深地掌握单台计算机的组成及工作原理,进一步加深对先修课程的综合理解及灵活应用,为后继课程的学习建立坚实的基础知识。 3.微机接口技术: 本课程是计算机科学与技术专业学生必修的核心课程之一,它的先修课程为数字逻辑、计算机组成原理。本课程对于训练学生掌握硬件接口设计技术,熟悉微处理器和各种接口芯片的硬件设计和软件调试技术都有重要作用,在软件方面要求掌握汇编语言,在硬件方面要掌握中断、DMA、计数器/定时器等设计技术。通过该课程的学习使学生学会微机接口设计的基本方法和技能。 4.计算机系统结构: 计算机系统结构主要是研究高性能计算机组织与结构的课程。主要包括:计算机系统结构的基本概念、指令的流水处理与向量计算机、高性能微处理器技术、并行处理机结构及算法和多处理机技术。结合现代计算机系统结构的新发展,介绍近几年来计算机系统结构所出现的一些新概念和新技术。 5.数据库概论: 数据库已是计算机系本科生不可缺少的专业基础课,它是计算机应用的重要支柱之一。该课程讲授数据库技术的特点,数据库系统的结构,三种典型数据模型及系统(以关系型系统为主)、数据库规范化理论,数据库的设计与管理,以及数据库技术的新进展等。通过本课程学习,掌握基本概念、理论和方法,学会使用数据库管理系统设计和建立数据库的初步能力,为以后实现一个数据库管理系统及进行系统的理论研究打下基础。 6.算法与数据结构: “数据结构”是计算机程序设计的重要理论技术基础,是计算机科学与技术专业的必修课,是计算机学科其它专业课的先修课程。通过学习本课程使学生掌握数据结构的基本逻辑结构和存储结构及其基本算法的设计方法,并在实际应用中能灵活使用。学会分析研究数据对象的特性,选择合适的逻辑结构、存储结构及设计相应的算法。初步掌握算法的时空分析技巧,同时进行程序设计训练。使学生学会应用抽象数据类型概念进行抽象设计。主要内容有:线性表、链表、栈、队列、数组、广义表、树与二叉树、图、查找、排序、内存管理、文件存储管理。 7.离散数学: “离散数学”是计算机科学与技术专业必修课程,其主要内容包括:命题逻辑;一阶命题逻辑;集合、关系与映射;代数系统、布尔代数 ;图论等。这些内容为学习计算机专业课程,如编译原理、数据结构提供重要的理论工具,同时也是计算机应用不可缺少的理论基础。 离散数学主要培养学生对事物的抽象思维能力和逻辑推理能力,为今后处理离散信息,从事计算机软件的开发和设计,以及计算机的其它实际应用打好数学基础。 8.操作系统: 操作系统是现代计算机系统中不可缺少的重要组成部分。它的先修课程是数据结构和计算机基础,在此基础上讲解操作系统的主要内容:CPU管理、存储器管理、作业管理、I/O设备管理和文件管理。这些基本原理告诉人们作为计算机系统中各种资源的管理者和各种活动的组织者、指挥者,操作系统是如何使整个计算机系统有条不率地高效工作,以及它为用户使用计算机系统提供了哪些便利手段。掌握了这些知识,人们就会对计算机系统的总体框架、工作流程和使用方法有了一个全面的认识,就会清楚后续专业课程所述内容在计算机系统中所处的地位和作用,这样不仅便于理解后续课程内容,而且能使人们把计算机的各部分知识有机地联系起来。此外,由于多处理机系统和计算机网络的盛行,本课程中也包含了对多处理机操作系统和网络操作系统的概述,从而使学习者可以跟上计算机技术的发展速度。 9.数据通信与计算机网: 该课程主要介绍网络基本理论和网络最新实用技术,分基础理论、实用技术和新技术三部分进行讲述。主要讲解计算机网络的功能和组成,数据传输,链路控制,多路复用,差错检测,网络体系结构,网络分层协议及局域网、广域网等。要求学生掌握数据通信的基本原理和计算机网络的体系结构,打下坚实的理论基础,培养实际应用的能力,为今后从事计算机网络的科研和设计工作打下基础。 10.高级语言程序设计: 本课程介绍了C与C++的全集。它从语法入手,同时强调程序设计的基本方法,以使学生能在较短的时间内,掌握C语言的结构化程序设计方法与C++语言的面向对象程序设计方法。主要内容有:1、过程初步;2、过程组织和管理;3、C++的数据类型;4、类与对象;5、继承;6、I/O流。 11.软件工程: 软件工程课程是计算机专业的一门主要专业课程,是培养高水平软件研制和开发人员的一门重程。该课程主要介绍软件工程的概念、原理及典型的方法技术,进述软件生存周期各阶段的任务、过程、方法和工具,讨论了软件工程使用的科学管理技术。 12.数据库应用: 通过实践方式使学生进一步掌握数据库知识和技术,掌握C/S(客户/服务)模式下的大型数据库的设计与实现,培养同行间的合作精神,学习应用合作方法。 13.软件编程实践: 主要介绍最新的常规的软件编程平台、工具和方法。本课程面向应用技术和实用技术,培养学生自学新技术的能力,在WINDOWS下的综合编程能力,实际解决问题能力。 14.计算机网络工程: 计算机技术与通信技术相结合导致了计算机网络的产生。计算机网络已成为当今大型信息系统的基础。-------------------------高等数学、大学英语、概率统计、离散数学、电路、模拟电子、数字电子、数据结构、操作系统、编译原理、计算机网络、数据库原理、软件工程、汇编语言、C++程序设计、接口技术、Java、VC++、计算机病毒分析、信息安全、等。 高数学的是微积分,线性代数,概率论与数理统计。英语是大学英语上下。还有就是专业的计算机知识,数据分析,c语言,java,还有计算机的系统分析,各种软件技术,学会写代码,程序等。

琴瑟 2019-12-02 01:22:34 0 浏览量 回答数 0

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聊聊JStorm的最佳实践

爵霸 2019-12-01 21:54:49 3569 浏览量 回答数 0

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工业大脑让机器能够感知、传递和自我诊断问题,通过分析工业生产中收集的数据,优化机器的产出和减少废品成本。通过并不昂贵的传感器、智能算法和强大的计算能力,工业大脑解决的是制造业的核心问题。工业大脑的部署原理可以分为以下四个步骤。 数据上云。 对企业系统数据、工厂设备数据、传感器数据、人员管理数据等多方工业企业数据进行采集。 数据预处理。 包括过滤脏数据与噪音、解决数据的多源异构、找回丢失的数据以及修正错误的数据等。同时,还要根据用途,对数据进行分割、分解、分类,为下一步的算法建模做好准备。 算法建模。 通过工业大脑AI创作间内置的算法引擎或算法市场提供的算法,对所收集并预处理完成的历史数据进行快速建模,该模型可以是描述模型、预测模型或优化模型。 模型应用。 对已经建立的算法模型,发布成服务并被集成到生产系统中,作用到业务,完成数据智能应用的闭环。

剑曼红尘 2020-03-24 11:18:04 0 浏览量 回答数 0

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分析型数据库使用报错:检查风控失败:Bad Request

nicenelly 2019-12-01 21:16:30 1058 浏览量 回答数 0

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分析型数据库使用报错:检查风控失败:Bad Request

nicenelly 2019-12-01 21:26:56 1083 浏览量 回答数 0

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访问数据太多导致查询性能下降 确定应用程序是否在检索大量超过需要的数据,可能是太多行或列 确认MySQL服务器是否在分析大量不必要的数据行 避免犯如下SQL语句错误 查询不需要的数据。解决办法:使用limit解决 多表关联返回全部列。解决办法:指定列名 总是返回全部列。解决办法:避免使用SELECT * 重复查询相同的数据。解决办法:可以缓存数据,下次直接读取缓存 是否在扫描额外的记录。解决办法: 使用explain进行分析,如果发现查询需要扫描大量的数据,但只返回少数的行,可以通过如下技巧去优化: 使用索引覆盖扫描,把所有的列都放到索引中,这样存储引擎不需要回表获取对应行就可以返回结果。 改变数据库和表的结构,修改数据表范式 重写SQL语句,让优化器可以以更优的方式执行查询。

剑曼红尘 2020-03-31 11:23:23 0 浏览量 回答数 0
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