大数据应用技术

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典型互联网大数据应用技术体系包含数据存储、计算规则、业务处理等技术模块。数据采集使用高效、智能的方法，数据仓库通过ETL技术实现高效存储和处理。实时计算和大数据存储技术确保数据的快速处理与存储。大数据计算技术和机器学习关键技术用于深度分析，数据分析与可视化技术帮助用户直观理解数据结果，数据共享技术则促进了数据的广泛应用。

基础知识就不要抱有幻想了，对仿真足够用了，还欠缺高级仿真的部分。适合于自学和复习。具体内容包括模型转换、Simulink、系统校正及其各种形式实现、各种控制系统图的绘制，主要介绍了用到的各种函数的使用方法。

本书以Microsoft公司的SQL Server 2005数据库系统为核心，采用项目驱动的教学理念，详细介绍了数据库系统的安装、配置、管理和应用。以网上订单管理系统为案例，深入探讨了关系数据库系统的基本原理和ASP.NET的数据库开发实例。本教材理论实践结合，强调实际操作，紧跟数据库技术发展前沿，帮助学生及时掌握最新的数据库应用知识。适用于高等职业院校数据库相关课程的教学，也是初学者学习数据库技术的优秀入门读物。

教师布置的作业可参考数据库基础代码。

详细介绍了大数据测试的全面方法，是相关从业人员的优秀参考资料。

ASP的Session对象允许在Web应用程序中有效传递参数和数据，包括数值、字符串、数组和对象。学习了解如何利用Session对象进行数据交互，可以显著增强ASP应用程序的功能和效率。

ASP（Active Server Pages）是一种由微软开发的服务器端脚本环境，用于动态网页和Web应用程序的开发。它允许开发者在HTML中嵌入VBScript或JScript等脚本语言，通过服务器端处理生成内容。ACCESS是微软的数据库管理系统，基于关系型数据库模型，使用SQL进行数据操作。ACCESS提供了图形化界面，简化了数据库的创建和管理。结合标题“ASP+ACCESS”，这意味着使用ASP技术开发Web应用，数据存储通过ACCESS数据库实现。在学生学籍系统中，它管理学生信息、班级分配、成绩录入与查询，并实施安全控制。

Matlab利用神经网络中的SOM网络对数据进行分类。