技术报告

随着Oracle的并购，竞争对手IBM、Microsoft和SAP采取措施应对挑战。IBM收购Cognos取得成功，在BI领域获得显著增长和市场份额。

这篇报告适用于中国传媒大学信息与通信工程学院的《媒体资源存储与云端解析技术》课程实验。报告涵盖了媒体数据库与云存储的相关内容。

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。

2023年，中北大学进行了关于网页设计和网站建设的代码编写和实验。通过实验结果，展示了技术在网站开发中的应用和效果。

在大数据实时处理领域，Flume、Kafka和Spark Streaming是常用的数据采集、传输与处理工具。本报告详细阐述了如何将这三个组件结合使用，构建一个高效的数据流处理系统。一、Flume与Spark Streaming的结合：Flume是Apache开发的一个分布式、可靠且用于有效收集、聚合和移动大量日志数据的系统。安装配置Flume后，通过测试验证其成功安装。集成Spark Streaming需要将spark-streaming-flume-sink_2.11-2.4.2.jar添加到Flume安装目录的lib文件夹，并设置正确的权限。配置文件中定义SparkSink，并编写Flume源、通道和接收器配置，实现数据从源头流向Spark Streaming。代码层面定义自定义的Spark Sink进行实时处理。二、Kafka的安装部署：Kafka是一个分布式流处理平台，用于构建实时数据管道和流应用。安装部署Kafka并创建主题。启动Kafka服务并确保可用性，创建生产者和消费者从主题发送和接收消息。三、Kafka与Spark Streaming的整合：在Spark Streaming应用中添加Kafka客户端依赖，支持与Kafka的交互。

西北工业大学计算机学院的数据库实验二报告详细记录了本次实验的过程和结果。

报表3.1展示了使用SAS进行描述性统计分析的数据。观察到不同区域、性别和类型的样本在各项指标下的变化情况。数据显示，技术进步对数据分析方法产生深远影响，特别是在缺失数据处理和多变量交叉分类组别的处理方面。在分析过程中，应特别注意遗漏数据的处理方法和输出文件变量的设置。

随着技术的进步，报告服务的配方已经成为设计专家报告的关键。

Oracle 作业、部分源代码、数据结构

本手册将帮助您开始使用Oracle报告，同时介绍如何将数据发布到Web和纸媒。