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  • 一、系统日志采集系统。 许多公司的业务平台每天都会产生大量的日志数据。对于这些日志信息,我们可以得到出很多有价值的数据。通过对这些日志信息进行日志采集、收集,然后进行数据分析,挖掘公司业务平台日志数据...

    一、系统日志采集系统。

    许多公司的业务平台每天都会产生大量的日志数据。对于这些日志信息,我们可以得到出很多有价值的数据。通过对这些日志信息进行日志采集、收集,然后进行数据分析,挖掘公司业务平台日志数据中的潜在价值。

    为公司决策和公司后台服务器平台性能评估提高可靠的数据保证。

    系统日志采集系统做的事情就是收集日志数据提供离线和在线的实时分析使用。

    目前常用的开源日志收集系统有Flume、Scribe等。Apache Flume是一个分布式、可靠、可用的服务,用于高效地收集、聚合和移动 大量的日志数据,它具有基于流式数据流的简单灵活的架构。

    其可靠性机制和许多故障转移和恢复机制,使Flume具有强大的容错能力。

    Scribe是Facebook开源的日志采集系统。Scribe实际上是一个分布式共享队列,它可以从各种数据源上收集日志数据,然后放入它上面的共享队列中。

    Scribe可以接受thrift client发送过来的数据,将其放入它上面的消息队列中。然后通过消息队列将数据Push到分布式存储系统中,并且由分布式存储系统提供可靠的容错性能。

    如果最后的分布式存储系统crash时,Scribe中的消息队列还可以提供容错能力,它会还日志数据写到本地磁盘中。Scribe支持持久化的消息队列,来提供日志收集系统的容错能力。

    二、网络数据采集系统。

    通过网络爬虫和一些网站平台提供的公共API(如Twitter和新浪微博API)等方式从网站上获取数据。这样就可以将非结构化数据和半结构化数据的网页数据从网页中提取出来。

    并将其提取、清洗、转换成结构化的数据,将其存储为统一的本地文件数据。目前常用的网页爬虫系统有Apache Nutch、Crawler4j、Scrapy等框架。

    Apache Nutch是一个高度可扩展和可伸缩性的分布式爬虫框架。

    Apache通过分布式抓取网页数据,并且由Hadoop支持,通过提交MapReduce任务来抓取网页数据,并可以将网页数据存储在HDFS分布式文件系统中。

    Nutch可以进行分布式多任务进行爬取数据,存储和索引。由于多个机器并行做爬取任务,Nutch利用多个机器充分利用机器的计算资源和存储能力,大大提高系统爬取数据能力。

    Crawler4j、Scrapy都是一个爬虫框架,提供给开发人员便利的爬虫API接口。开发人员只需要关心爬虫API接口的实现,不需要关心具体框架怎么爬取数据。Crawler4j、Scrapy框架大大降低了开发人员开发速率,开发人员可以很快的完成一个爬虫系统的开发。

    三、数据库采集系统。

    一些企业会使用传统的关系型数据库MySQL和Oracle等来存储数据。

    除此之外,Redis和MongoDB这样的NoSQL数据库也常用于数据的采集。企业每时每刻产生的业务数据,以数据库一行记录形式被直接写入到数据库中。

    通过数据库采集系统直接与企业业务后台服务器结合,将企业业务后台每时每刻都在产生大量的业务记录写入到数据库中,最后由特定的处理分许系统进行系统分析。

    针对大数据采集技术,目前主要流行以下大数据采集分析技术。Hive是Facebook团队开发的一个可以支持PB级别的可伸缩性的数据仓库。

    这是一个建立在Hadoop之上的开源数据仓库解决方案。 Hive支持使用类似SQL的声明性语言(HiveQL)表示的查询,这些语言被编译为使用Hadoop执行的MapReduce作业。

    另外,HiveQL使用户可以将自定义的map-reduce脚本插入到查询中。该语言支持基本数据类型,类似数组和Map的集合以及嵌套组合。

    HiveQL语句被提交执行。首先Driver将查询传递给编译器compiler,通过典型的解析,类型检查和语义分析阶段,使用存储在Metastore中的元数据。

    编译器生成一个逻辑任务,然后通过一个简单的基于规则的优化器进行优化。

    最后生成一组MapReduce任务和HDFS Task的DAG优化后的Task。 然后执行引擎使用Hadoop按照它们的依赖性顺序执行这些Task。

    Hive简化了对于那些不熟悉Hadoop MapReduce接口的用户学习门槛,Hive提供了一些列简单的HiveQL语句,对数据仓库中的数据进行简要分析与计算。
    人工智能、大数据、云计算和物联网的未来发展值得重视,均为前沿产业,多智时代专注于人工智能和大数据的入门和科谱,在此为你推荐几篇优质好文:
    ZigBee与GPRS的远程数据采集系统设计
    http://www.duozhishidai.com/article-10157-1.html
    大数据时代采集就是价值
    http://www.duozhishidai.com/article-4815-1.html
    大数据技术是如何采集到我们的信息的呢?
    http://www.duozhishidai.com/article-4594-1.html


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  • 什么是存储器?存储器可分为哪三类?

    万次阅读 2018-10-17 23:49:24
     存储器(Memory)是计算机系统中的记忆设备,用来存放程序和数据。计算机中的全部信息,包括输入的原始数据、计算机程序、中间运行结果和最终运行结果都保存在存储器中。它根据控制器指定的位置存入和取出信息。 ...

    什么是存储器?

      存储器(Memory)是计算机系统中的记忆设备,用来存放程序和数据。计算机中的全部信息,包括输入的原始数据、计算机程序、中间运行结果和最终运行结果都保存在存储器中。它根据控制器指定的位置存入和取出信息。

    什么是存储器?存储器可分为哪三类?

    存储器的构成:

      构成存储器的存储介质,目前主要采用半导体器件和磁性材料。存储器中最小的存储单位就是一个双稳态半导体电路或一个CMOS晶体管或磁性材料的存储元,它可存储一个二进制代码。由若干个存储元组成一个存储单元,然后再由许多存储单元组成一个存储器。 一个存储器包含许多存储单元,每个存储单元可存放一个字节。每个存储单元的位置都有一个编号,即地址,一般用十六进制表示。一个存储器中所有存储单元可存放数据的总和称为它的存储容量。假设一个存储器的地址码由20位二进制数(即5位十六进制数)组成,则可表示220,即1M个存储单元地址。每个存储单元存放一个字节,则该存储器的存储容量为1KB。

    什么是存储器?存储器可分为哪三类?

    存储器的三类分类:

      一、随机存储器

      随机存取存储器(random access memory,RAM)又称作“随机存储器”,是与CPU直接交换数据的内部存储器,也叫主存(内存)。它可以随时读写,而且速度很快,通常作为操作系统或其他正在运行中的程序的临时数据存储媒介。

      随机存储器特点

      随机存取。所谓“随机存取”,指的是当存储器中的数据被读取或写入时,所需要的时间与这段信息所在的位置或所写入的位置无关。相对的,读取或写入顺序访问(Sequential Access)存储设备中的信息时,其所需要的时间与位置就会有关系。它主要用来存放操作系统、各种应用程序、数据等。

      易失性。当电源关闭时RAM不能保留数据。如果需要保存数据,就必须把它们写入静态随机存取存储器一个长期的存储设备中(例如硬盘)。RAM和ROM相比,两者的最大区别是RAM在断电以后保存在上面的数据会自动消失,而ROM不会自动消失,可以长时间断电保存。

      对静电敏感。正如其他精细的集成电路,随机存取存储器对环境的静电荷非常敏感。静电会干扰存储器内电容器的电荷,引致数据流失,甚至烧坏电路。故此触碰随机存取存储器前,应先用手触摸金属接地。

      访问速度。现代的随机存取存储器几乎是所有访问设备中写入和读取速度最快的,存取延迟笔记本电脑内存和其他涉及机械运作的存储设备相比,也显得微不足道。

      需要刷新(再生)。现代的随机存取存储器依赖电容器存储数据。电容器充满电后代表1(二进制),未充电的代表0。由于电容器或多或少有漏电的情形,若不作特别处理,数据会渐渐随时间流失。刷新是指定期读取电容器的状态,然后按照原来的状态重新为电容器充电,弥补流失了的电荷。需要刷新正好解释了随机存取存储器的易失性。

    什么是存储器?存储器可分为哪三类?

      二、只读存储器

      只读存储器(英语:Read-Only Memory,简称:ROM)。ROM所存数据,一般是装入整机前事先写好的,整机工作过程中只能读出,而不像随机存储器那样能快速地、方便地加以改写。ROM所存数据稳定 ,断电后所存数据也不会改变;其结构较简单,读出较方便,因而常用于存储各种固定程序和数据。

      只读存储器特点

      只读存储器的特点是只能读出不能随意写入信息,在主板上的ROM里面固化了一个基本输入/输出系统,称为BIOS(基本输入输出系统)。其主要作用是完成对系统的加电自检、系统中各功能模块的初始化、系统的基本输入/输出的驱动程序及引导操作系统。

    +什么是存储器?存储器可分为哪三类?

      三、外存储器

      外储存器是指除计算机内存及CPU缓存以外的储存器,此类储存器一般断电后仍然能保存数据。常见的外存储器有硬盘、软盘、光盘、U盘等。

    什么是存储器?存储器可分为哪三类?

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  • 一般来说,神经网络的架构可以分为哪三类?   https://www.toutiao.com/a6636224355548267015/   什么是神经网络 神经网络是机器学习中的一种模型,是一种模仿动物神经网络行为特征,进行分布式并行信息处理...

    一般来说,神经网络的架构可以分为哪三类?

     

    https://www.toutiao.com/a6636224355548267015/

     

    什么是神经网络

    神经网络是机器学习中的一种模型,是一种模仿动物神经网络行为特征,进行分布式并行信息处理的算法数学模型。这种网络依靠系统的复杂程度,通过调整内部大量节点之间相互连接的关系,从而达到处理信息的目的。

    一般来说,神经网络的架构可以分为三类:

    前馈神经网络:

    这是实际应用中最常见的神经网络类型。第一层是输入,最后一层是输出。如果有多个隐藏层,我们称之为“深度”神经网络。他们计算出一系列改变样本相似性的变换。各层神经元的活动是前一层活动的非线性函数。

    循环网络:

    循环网络在他们的连接图中定向了循环,这意味着你可以按照箭头回到你开始的地方。他们可以有复杂的动态,使其很难训练。他们更具有生物真实性。

    循环网络的目的使用来处理序列数据。在传统的神经网络模型中,是从输入层到隐含层再到输出层,层与层之间是全连接的,每层之间的节点是无连接的。但是这种普通的神经网络对于很多问题却无能无力。例如,你要预测句子的下一个单词是什么,一般需要用到前面的单词,因为一个句子中前后单词并不是独立的。

    循环神经网路,即一个序列当前的输出与前面的输出也有关。具体的表现形式为网络会对前面的信息进行记忆并应用于当前输出的计算中,即隐藏层之间的节点不再无连接而是有连接的,并且隐藏层的输入不仅包括输入层的输出还包括上一时刻隐藏层的输出。

    对称连接网络:

    对称连接网络有点像循环网络,但是单元之间的连接是对称的(它们在两个方向上权重相同)。比起循环网络,对称连接网络更容易分析。这个网络中有更多的限制,因为它们遵守能量函数定律。没有隐藏单元的对称连接网络被称为“Hopfield 网络”。有隐藏单元的对称连接的网络被称为玻尔兹曼机。

     

     

     

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  • 图像和视频质量的算法可分为三: 一、视频全参考(FR)测试方法,其中QA算法获得了一个“完美”的版本的图像或视频,它可以比较“扭曲”。“完美”的版本一般来自高质量的采集装置,之前它是扭曲的,说,文物...

    图像和视频质量的算法可分为三大类:

    一、视频全参考(FR)测试方法,其中QA算法获得了一个“完美”的版本的图像或视频,它可以比较“扭曲”。“完美”的版本一般来自高质量的采集装置,之前它是扭曲的,说,文物和传输错误。然而,参考图像或视频通常需要更多的资源比扭曲的版本,因此FR QA一般只作为一种工具设计的图像和视频处理算法在测试,不能部署一个应用。

    二、视频无参考(NR)测试方法,其测试方法只能访问的失真信号,必须估计出信号的质量没有任何知识的“完美”的版本。由于NR方法不需要任何参考信息,他们可以用在任何应用程序需要一个质量测量。然而,这种灵活性所付出的代价是在算法进行精确质量预测的能力,或一个有限的范围内对NR的QA算法(如天然橡胶质量的JPEG图像等)。

    三、视频客观参考(RR)的质量保证方法,其中部分信息的“完美”版本是可用的。侧通道(称为RR通道)存在的一些有关的资料可以提供给QA算法。RR的QA算法使用这部分参考信息来判断失真的信号质量。

           图像和视频处理的一般处理是用于人类消费的信号的领域,如图像或视频在互联网上。一个图像或视频可以通过处理多阶段之前提交给人类观察者,和处理的每一个阶段都可能引入的失真,可以减少最终的显示质量。例如,图像和视频的摄像头设备,可能会引入失真由于光学,获得传感器的噪声、色彩校正、曝光控制、摄像机等采集后的图像或视频,还可以通过压缩算法,减少存储或传输的带宽要求的处理。这种压缩算法一般是在带宽达到更高的储蓄让某些扭曲发生的信号。同样,比特错误,这发生在一个图像在传输信道或(很少)存储时,也往往会扭曲。最后,显示装置用于使最终输出可以介绍一些自己的失真,如低繁殖量标定等决议,不失真,每个阶段将主要取决于经济的设备和/或物理上的限制。

    一是能够测量的图像或视频的质量明显感兴趣,并且评估失真,已经在不同的阶段添加到它。确定图像或视频质量的一个显而易见的方法是从人类观察者的意见征求。毕竟,这些信号都是供人食用的。然而,这种方法并不可行,不仅由于剪切的图像和视频,都是“有”也是因为我们希望能够嵌入质量测量技术的算法处理图像和视频,使其输出的质量可能是一个给定的资源最大化。

    目的研究在客观图像质量评价是制定量化的指标,可以自动预测感知的图像质量。一般来说,客观图像质量度量可以在广泛的应用中起着重要作用,如图像的采集、压缩、通信、显示、打印、恢复、增强,分析和水印。首先,它可以用来动态地监控和调整图像质量。其次,它可以用来优化算法和参数设置的图像处理系统。第三、可用于基准图像处理系统和算法。

    总之,客观质量测量(与主观质量评估由人类观察员)旨在确定质量的图像或视频的算法。客观质量评估(QA)研究的目标是设计算法的质量预测与主观评分从人类观察者一致。

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空空如也

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