2019-05-13 21:44:12 syjy2 阅读数 102
  • JAVA报表开发JasperReport+iReport5.6详解

    课程包含从基础的环境搭建,到控件的详细使用和对ireport难点进行重点讲解,一共21个小节。 难点包含: 条件styles Crosstab交叉表格 报表分组和统计 Subreport子报表(参数传递,子报表返回值) chart图表类所有控件 jasperreport导出word,excel,pdf 多数据源报表 JSP中显示jasperreport报表等

    11944 人正在学习 去看看 安燚

《一本书读懂大数据营销  玩透大数据营销  创造网络营销奇迹》pdf下载请到文末!

一本书读懂大数据营销  玩透大数据营销  创造网络营销奇迹

在使用低对比度光源的摄影作品中,辣椒的阴影不再是清晰可见的,阴影的线条也不再“生硬"。观者 无法准确判定桌面的哪部分处于阴影当中,哪部分处于阴影之外。像这种边缘没有清晰界限的阴影称为软 质阴影,产生软质阴影的光源被称为软质光。 
注意,我们使用“硬 "和“软”这样的词汇来描述阴影边缘的清晰程度,而不是将之用来描述阴影的 明亮或黑暗程度。 软质阴影既可能比较亮,也可能比较暗,就像硬质阴影也可能比较亮或比较暗一样,这取决于阴影区 域的表面性质以及周围物体反射进阴影部分的光量等因素。 
对于单灯光源,光源的面积大小也是影响对比度的基本因素。小型光源总是硬质光源,而大多数大型 光源都是软质光源。图2.4中的太阳只占据了画面上极小的面积,因此这是一个小型光源。而在图2.6中,云 层覆盖的面积很大,因此变成了大型光源。 

《一本书读懂大数据营销  玩透大数据营销  创造网络营销奇迹》pdf下载链接:https://www.lanzous.com/i6gylbi

2018-12-27 23:49:00 xiaohuanglv 阅读数 257
  • JAVA报表开发JasperReport+iReport5.6详解

    课程包含从基础的环境搭建,到控件的详细使用和对ireport难点进行重点讲解,一共21个小节。 难点包含: 条件styles Crosstab交叉表格 报表分组和统计 Subreport子报表(参数传递,子报表返回值) chart图表类所有控件 jasperreport导出word,excel,pdf 多数据源报表 JSP中显示jasperreport报表等

    11944 人正在学习 去看看 安燚

一本书读懂大数据(每个人都看得懂的大数据入门书)-黄颖

            在线阅读                   百度网盘下载(635f)


image.png

书名:一本书读懂大数据(每个人都看得懂的大数据入门书)

作者:黄颖

格式:EPUB, HTMLZ, PDF

路径:点击打开

出版:吉林出版集团有限责任公司

排序作者:黄颖

排序书名:一本书读懂大数据(每个人都看得懂的大数据入门书)

日期:08 12月 2018

uuid:5834a214-0927-4cf5-8705-ae69198dccf9

id:467

出版日期:11月 2014

修改日期:08 12月 2018

大小:0.92MB

语言:中文

当下是大数据发展的最佳时机

迄今为止,在大数据上不少企业都做得不多。幸运的是到了2012年,即便是尚未重视大数据的企业也犹未为晚,当然电子商务行业的企业除外。不过这种情况很快就会发生改变。直到今天,绝大多数的企业所错过的不过是第一个吃螃蟹的机会,所以对它们而言这问题并不大,迎头赶上的机会还是存在的。不过过几年以后,要是这家企业仍旧不关心大数据的话,那它就会被淘汰。所以说,现在是控制大数据最好的时间点。

不管是什么企业获取业务价值都可以通过新的数据源来完成,而那种竞争对手还未发现这方式的情况不多见。大数据给所有人都提供了巨大的商机,无论是谁都要能打败自己的对手才能赢在最前方。未来的几年,人们会陆陆续续看到大数据分析所带来的成功案例。不少案例都会显示部分企业会毫无先兆地就被行业所淘汰了。而这些例子现在就已经引起了众多人的注意了,所谓这些企业正是那些在行业当中反应迟钝,落后守旧的企业。如果在新兴的电子商务行业中,则情况就有很大不同了。

因此,现在是最佳的时机。

实际上,控制大数据绝非想象中的那样难。不少大企业都已经开始了自己的数据收集和分析工作了,还将其视为自己发展战略中的核心部分。像数据仓库、报表和分析都已经应用得非常广泛了。企业只要意识到数据存在的价值,那么只需要延伸和扩展现有的工作就可以做到控制大数据。怀疑论者的话,诸如大数据没有探索价值,它们还没有得到验证,风险太大等等都不能信。过去的几十年,很多同样的借口也在一步步成为数据分析的障碍。还不确定大数据价值的人,必须让他明白大数据的分析和控制不过是现有企业所做事情的延伸罢了,并非本质性的变化。因此,大数据既然在人们身边,就不要害怕它的到来。


大数据时代真的来了

继美国政府推出“大数据研究和发展”计划之后,日本政府又重新启动了ICT战略研究,此研究曾在大地震时期暂时停摆,这是一个重视大数据应用的战略计划。联合国此后也发布了《大数据促发展:挑战与机遇》白皮书,全世界似乎都在迎接大数据时代,各种计划接二连三地发布。

日本总务省信息通信政策审议会下设的ICT基本战略委员会在2012年5月召开会议会。会上,大数据研究主任、东京大学的教授森川博之提到,在大数据技术领域美国的优势是明显的,像是谷歌、亚马逊这样的大企业都在大数据的应用领域拥有很强的技术优势,日本接下来必须在大数据方面制定一系列战略来应对大数据时代。日本文部科学省在7月就发布了以学术云为主题的讨论会报告,提出大数据时代学术界要做好迎接挑战的准备,主要在大数据收集、存储、分析、可视化等等阶段展开研究,并构建大数据利用模型。

联合国2012年发布的《大数据促发展:挑战与机遇》白皮书已明确提出大数据时代已然到来,对于联合国和各国政府来说,这是一个历史性的机遇。报告中还对政府如何利用大数据来响应社会需求,指导经济发展进行了讨论,提出要在联合国成员国建立“脉搏实验室”,主要用于挖掘大数据的潜在价值。澳大利亚出资赞助印度尼西亚政府在其首都雅加达建立了“脉搏实验室”,于2012年9月投入使用。

大数据当前还是个新兴前沿的概念,我国尚未从国家和政府层面提出大数据相关的战略,可是在2011年11月,工信部发布的了物联网“十二五”规划中明确提到了四项关键技术创新工程,包括了信息感知技术、信息传输技术、信息处理技术和信息安全技术,当中的信息处理技术就有海量数据存储、价值挖掘等等方面的智能分析技术,显然这都是和大数据密切相关的技术。也就在同时,广东省等地方政府已经率先启动了大数据战略,推动本省的大数据发展,协助开放共享。

作为国家的核心资产,各国已经开始了大数据的激烈竞争。一旦在大数据领域落后,必然就无法守住本国的数字主权,也就意味着难以占据产业战略的制高点,国家安全数字空间也会相应地出现漏洞。美国政府在大力推行“大数据研究和发展”的计划之下,欧盟、中国等大型的经济体也会在不久的将来出台属于自己的引导性和倾斜性政策,目的就在于抢占大数据的战略制高点。一轮关于大数据的新竞争马上就要登场。

历史上这样的一幕曾经出现过。1993年,美国出台了“信息高速公路”计划,各国因此反应十分强烈。同年日本政府发布拟建设“研究信息流通新干线”计划,将全国的大学、研究机构利用高速通信线路来连接,并在后一年的5月又提出了日本版的“信息高速公路”计划,前后发布了《通信基础结构计划》和《通向21世纪智能化创新社会的改革》两个报告,报告中对网络建设的实施分三个阶段进行。欧盟在1993年6月的哥本哈根欧盟首脑会议上,由当时的主席德洛尔首次提出了“构建欧洲信息社会”的倡议,之后又在12月发布了旨在“振兴经济、提高竞争能力和创造就业机会”的白皮书,白皮书中已经提出了欧洲版“信息高速公路”构建的清晰构想,还为此成立专门的工作小组主要负责推进整个计划。与此同时,加拿大、韩国、新加坡等发达国家也都在逐步开发自己的技术优势,只为占据高新技术的制高点,迎接21世纪到来的技术发展挑战。各国都不惜投入巨额资金推出各国版的“信息高速公路”计划,一时间全球范围内“信息高速公路”计划风生水起。

个人受到大数据的影响是最大的。专业性在一个可能性和相关性占主导的世界里已经不再重要了。不过这并不说明行业专家会消失,因为他们要和数据表达进行博弈,就像是《点球成金》电影里的那样,统计学家让棒球球探们感到惭愧不已,精准的数据分析让直觉的判断不得不退居二线。人们因此不得不去调整管理、决策、人力资源和教育方面的传统理念。

大部分时候,人们都会将习惯建立在一个预设好的立场上,但是这只适用于少量、精确且重要的决策信息时代。一旦数据量规模变大,处理速度增快且数据不再那样精确,所谓的预设立场就不存在了。数据量庞大的情况下,人类自身就要让步于机器来做出决策。当然,不得不承认这也存在一定的弊端。

社会在监视和了解人类的行为上已然有了数千年的历史了。可是一个算法系统要如何监测呢?信息化时代的最早期,政策专家已经发现了人类的隐私权遭受到了信息化的威胁,人们不得不建立起一个庞大的规则体系来维护个人的信息安全。大数据时代来临的时候,这些规则又都失去了原有的作用。对于信息分享人们很热衷也都是自愿的,网络服务当中的一个中心特征就是信息分享,而不再是规避的薄弱点了。

对人们来说,似乎隐私的泄露已经不是危险,而转换成了被预知的可能,它们能够预测人们是否拖欠还款或是犯罪,这些算法很显然会让人们在尚未做出这些行为之前就预先被逮捕。因此大数据是统计的首位,那即便是这样,个人意志是不是就高于大数据呢?就仿佛出版印刷行业的发展推动了一个国家言论自由的立法保护,而大数据时代也必须推动个人权利捍卫的立法保护才行。

来源:我是码农,转载请保留出处和链接!

本文链接:http://www.54manong.com/?id=1165

'); (window.slotbydup = window.slotbydup || []).push({ id: "u3646208", container: s }); })();
'); (window.slotbydup = window.slotbydup || []).push({ id: "u3646147", container: s }); })();
2019-12-11 11:45:36 BAO7988 阅读数 95
  • JAVA报表开发JasperReport+iReport5.6详解

    课程包含从基础的环境搭建,到控件的详细使用和对ireport难点进行重点讲解,一共21个小节。 难点包含: 条件styles Crosstab交叉表格 报表分组和统计 Subreport子报表(参数传递,子报表返回值) chart图表类所有控件 jasperreport导出word,excel,pdf 多数据源报表 JSP中显示jasperreport报表等

    11944 人正在学习 去看看 安燚

大数据基本概念

1.大数据概述

相信大家经常会在各种场合听到“大数据"这个词,被誉为数据仓库之父的BillInmon早在20世纪90年代就将大数据挂在嘴边了。那么到底什么是大数据呢?这是我们在本章要了解的。

我们现在生活的时代是一一个数据时代,近年来随着互联网的高速发展,每分每秒都在产生数据,那么产生的这些数据如何进行存储和相应的分析处理呢?各大公司纷纷研发和采用一批新技术来应对8益庞大的数据处理需求,主要包括分布式文件系统、分布式计算框架等,这些都是我们需要学习和掌握的。

《互联网周刊》对大数据的定义为:“大数据 ”的概念远不止大量的数据(TB)和处理大量数据的技术,或者所谓的“4个V"之类的简单概念,而是涵盖了人们在大规模数据的基础上可以做的事情,这些事情在小规模数据的基础上是无法实现的。换句话说,大数据让我们以一种前所未 有的方式,通过对海量数据进行分析,来获得有巨大价值的产品和服务,或深刻的洞见,最终形成变革之力。

2.大数据特征

(1)数据量大(Volume)

随着网络技术的发展和普及。每时每刻都会产生大量的数据。在我们的日常生活中,比如说在电商网站购物、在直播平台看直播、在线阅读新闻等,都会产生很多的日志,汇在一起每分每秒产生的数据量将是非常巨大的。

(2)类型繁多(Variety)

大数据中最常见的类型是日志,除了日志之外常见的还有音频、视频、图片等。由于不同类型的数据没有明显的模式,呈现出多样性的特点,这对于数据的处理要求也会更高。

(3)价值密度低(Value)

现阶段每时每刻产生的数据量已经很大了,如何从大量的日志中提取出我们需要的、对我们有价值的信息才是最重要的。数据量越来越大,里面必然会存在着大量与我们所需不相干的信息,如何更迅速地完成数据的价值提炼,是大数据时代有待解决的问题。

(4)处理速度快(Velocity)

传统的离线处理的时效性不高,换句话说时延是非常高的。随着时代的发展,对时效性的要求越来越高,需要实时对产生的数据进行分析处理,而不是采用原来的批处理方式。

大数据带来的挑战

1,对现有数据库的挑战.

随着互联网时代的到来,现在产生的数据如果想存储在传统数据库里是不太现实的,即便传统的数据库有集群的概念,仍然不能处理TB量级的数据。而且现阶段产生的数据类型很多,有些类型的数据是没办法使用结构化数据查询语言(SQL) 来处理的。

2.实时性的技术挑战

我们知道数据产生的价值会随着时间的流逝而大大降低,所以当数据产生后我们要尽可能快地进行处理。最典型的就是电商网站的推荐系统,早些年的推荐系统都是基于批处理来进行的,比如每隔半天或者一天进行计算然后再进行推荐,这样就会有很大的延时,对于订单的转换而言虽然有效果但不是很好。如果能做到实时推荐,那么肯定能大大提高公司的营业收入。

传统的离线批处理对处理时间的要求并不高。而实时处理的要求是区别大数据应用和传统数据库技术或者离线技术的关键差别之一- 。

3.对数据中心、运維团队的挑战,

如今每天产生的数据量正呈燦炸式增长那么如此多的数据该怎样进行高效的收集、存储,计算都是数据中心要面临的一-个非常棘手的问题。而处理快速增长的数据最所需要的机器也日益增多。那么对于运维团队来说压力也会增加。

要想把大数据读懂,基于Hadoop与Spark的大数据开发实战pdf,足矣

 

大致有个了解了吧?接下来就给大家分享基于Hadoop与Spark的大数据开发实战pdf喽,希望大家能够喜欢!

没有更多推荐了,返回首页