Hadoop起源

Hadoop的诞生源于Google的三篇论文：Google文件系统（GFS）、MapReduce和BigTable。Doug Cutting受此启发，结合当时Nutch项目的需求，开发了Hadoop，为海量数据存储和处理提供了一种可靠、高效的解决方案。

1985年，马文·明斯基教授提出计算机情感能力的观点。1997年，罗莎琳·皮卡德教授首次提出情感计算概念，此后情感计算研究得到广泛开展。2006年，明斯基教授出版续篇，提供相关理论，促进了情感计算领域的专项研究和学术会议增多。情感计算通过采集生理特征信号建立情感模型，进而识别、理解和创建人类情感，做出智能的计算机反应。目前主要研究内容包括情感产生机理、情感信号获取、情感信号识别和情感表达。

数据挖掘：起源、技术与应用 数据挖掘的由来 随着信息技术的飞速发展，各行各业积累了海量数据。如何从这些数据中提取有价值的信息，成为亟待解决的问题。数据挖掘应运而生，它融合了数据库技术、统计学、机器学习等多个学科，为我们提供了一种强大的数据分析工具。 数据挖掘技术 数据挖掘涉及多种技术，包括： 分类: 将数据划分到预定义的类别中。 聚类: 将数据分组，使得同一组内的数据相似度高，不同组之间相似度低。 关联规则挖掘: 发现数据项之间的关联关系。 异常检测: 识别与大多数数据模式不符的异常数据。 数据挖掘的应用 数据挖掘在各个领域都有着广泛的应用，例如： 商业: 客户关系管理、市场营销、风险评估。 金融: 信用卡欺诈检测、股票市场预测。 医疗: 疾病诊断、药物研发。 互联网: 搜索引擎优化、个性化推荐。 基本概念区分 数据挖掘与传统的数据分析方法既有联系，也有区别。数据挖掘更侧重于从海量数据中自动发现隐藏的模式和规律，而传统的数据分析方法则更依赖于人工经验和假设。 数据挖掘的其他主题 除了上述内容，数据挖掘还涉及许多其他主题，例如： 数据预处理: 数据清洗、数据转换、特征选择。 模型评估: 评估数据挖掘模型的性能。 可视化: 将数据挖掘结果以直观的方式呈现出来。 数据挖掘是一个充满活力和挑战的领域，它将继续推动着我们对数据的理解和应用。

MATLAB的起源可以追溯到20世纪80年代初期，当时美国新墨西哥大学计算机科学系主任Cleve Moler教授为了简化学生的编程任务，开发了一套基于LINPACK和EISPACK库的易于使用的接口。这些接口最初以FORTRAN编写，标志着MATLAB的萌芽。

模拟退火算法的思想源于物理学中固体退火的过程。1953年，Metropolis等人首次提出了这一概念。1983年，Kirkpatrick等人将模拟退火算法应用于组合优化问题，标志着其在计算领域应用的开端。

云计算的发展史可以追溯到20世纪末，随着信息技术的快速进步，云计算逐渐成为现代数据管理和分析的重要工具。

数据学，由朱扬勇教授和熊赟教授编著，详细介绍了数据学的起源、基本概念和基本原理，涵盖了数据大爆炸、数据在自然界中的应用以及数据学的基础。书中还阐述了数据学的主要方法，包括大数据勘探、数据获取和整合、数据挖掘以及数据实验等。

随着信息生产与利用之间的矛盾日益突出，特别是在科技领域，信息分析应运而生。作为信息工作的重要组成部分，信息分析的起源可以追溯到科技领域，它是科技、经济和信息工作发展到一定阶段的必然产物。

等待事件的概念最初是在Oracle 7.0.12中引入的，大约有100个等待事件。到了Oracle 9.0，这一数目增加到了大约150个，在Oracle 8i中则是220个，而在Oracle 9iR2中达到了400个。Oracle 10gR2中则达到了874个等待事件，而在最新的Oracle 11gR1中，这一数目已接近1000个。尽管不同版本和组件的安装可能会有所不同，但可以通过查询V$EVENT_NAME视图获取这些等待事件的详细信息。Oracle的等待事件主要可以分为两大类：空闲（idle）等待事件和非空闲（non-idle）等待事件。空闲事件表示Oracle正在等待某种工作的完成，一般在数据库优化时不太需要关注。而非空闲等待事件则是针对Oracle活动而发生的等待，需要在数据库调整和优化过程中重点关注。

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