12份大数据技术演讲PPT资料.rar 改写

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韩家炜关于大数据文本分析的演讲ppt，全篇以pdf格式呈现，有兴趣的朋友可以了解一下。

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这是2021年7月10日举办的 Flink x TiDB Meetup 上演讲嘉宾使用的 PPT 文件。

2013Oracle技术盛典演讲PPT，专注于数据库管理的最佳实践，包括以下内容：（1）Daniel Morgan n_ildb.pdf（2）Kamran_RAC故障转移场景 - 北京.pdf（3）王晓征_运营商数据库升级策略v.057-公开.pdf（4）郑隐_sql优化案例分析.pdf（5）周亮_Oracle dba实战攻略：数据库预防性维护。

大数据技术是21世纪信息化时代的重要组成部分，涵盖了多种工具和技术，用于处理、分析和存储海量数据。在“大数据技术基础大作业数据.zip”压缩包中，我们可以找到与大数据处理相关的丰富学习资料和实例，包括课程作业、案例研究、数据集以及代码实现。这些资料涵盖了大数据的四大特性：体积、速度、多样性和价值。压缩包可能包含关于Hadoop的资料，作为大数据处理的核心框架，以及Apache Spark的内容，作为另一种高效的数据处理引擎。此外，可能还包含了NoSQL数据库的介绍，如MongoDB、Cassandra等，以及数据可视化工具如Tableau、D3.js等。这些工具和技术帮助将复杂数据转化为直观图表，便于理解和决策。

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知识点总结####一、课程设计任务概述1. 设计目的： - 学习目标：本次设计使学生掌握医学大数据处理与分析的基础方法，熟练运用深度学习框架PyTorch，能够利用Python进行实际项目开发。 - 能力提升：提高学生在大数据环境下处理中医药信息的能力，特别是利用机器学习和深度学习技术进行图像识别和分类。 2. 设计内容及要求： - 详细概述：建立一个基于PyQt框架的轻量级中药识别系统，并使用PyTorch搭建深度学习模型来实现中药智能分类。 - 具体要求：系统必须具备用户友好的界面，支持中药图片的输入、处理和显示识别结果；同时，深度学习模型要具备高精度，能够准确分类多种中药。 ####二、基本理论- 深度学习基础：深度学习是机器学习的一个分支，通过建立多层神经网络来模拟人类学习过程。PyTorch作为流行的深度学习框架，为模型训练提供了强大支持。 - 卷积神经网络（CNN）：项目中采用的深度学习模型很可能是基于CNN结构。CNN特别适合处理网格结构数据，例如图像。它能够通过自动学习图像中的特征来进行分类或识别。 - PyQt框架：PyQt是用于创建图形用户界面（GUI）的应用程序框架，可以轻松集成到Python项目中，为用户提供直观操作界面。 ####三、详细设计1. 算法步骤： - 数据预处理：包括图像裁剪、缩放、增强等操作，确保数据质量符合模型训练要求。 - 模型建立：选择适合的CNN结构，如ResNet、VGG等，并进行必要调整以满足特定的中药分类任务。 - 训练与优化：利用大量标注的中药图像数据集进行模型训练，并采用交叉验证等技术进行模型优化。 - 应用部署：将训练好的模型部署到实际系统中，实现中药的实时识别。 2. 系统架构： - 界面设计：采用PyQt设计简洁易用的用户界面，支持图像上传和结果显示等功能。 - 数据库设计：建立存储中药信息的数据库，包括名称、特征描述和图像等数据。 - 前后端设计：前端负责接收用户输入和显示结果，后端处理逻辑运算和模型预测。 - 系统流程：用户上传中药图像后，系统对图像进行预处理，然后使用深度学习模型进行识别。

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