理论应用

Spark 理论与 PySpark 应用 Spark 生态系统 Spark Core：Spark 的核心组件，提供分布式任务调度、内存管理和容错机制。 Spark SQL：用于处理结构化数据的模块，支持 SQL 查询和 DataFrame API。 Spark Streaming：实时流数据处理框架，支持高吞吐量、容错的流处理。 Hadoop 与流数据处理 Hadoop 为 Spark 提供分布式存储和计算基础架构，使其能够高效处理大规模数据集，包括流数据。流数据处理的特点： 实时性：数据持续生成，需要实时处理和分析。 持续性：数据流永不停止，需要系统持续运行。 高吞吐量：需要处理大量高

概述了卡尔曼滤波的理论和应用，包括卡尔曼滤波简介和相关资料。

深入探讨了均值漂移算法的核心概念、理论基础及其在不同领域的应用。文章首先阐述了均值漂移算法的基本原理，包括核密度估计、梯度上升和模式搜索等关键步骤，并解释了其在数据聚类、图像分割和目标跟踪等方面的应用。

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补充作业：1、给定关系模式R(A,B,C,D,E,F)，函数依赖集F={A→C, C→A, B→AC, D→AC, BD→A}。求出R的候选码并计算F的最小函数依赖集。2、考虑关系模式R〈A，B，C，D，E，F〉，函数依赖集F={AB→E, BC→D, BE→C, CD→B, CE→AF, CF→BD, C→A, D→EF}，求F的最小函数依赖集。3、针对关系模式R(U)={A,B,C,D}，列出候选码并分析满足的范式（1NF, 2NF, 3NF或BCNF）。

应用比例 聚类 22% 直销 14% 交叉销售模型 12%

数据库的理论与应用是信息技术领域的核心内容，涵盖了数据库的基础理论和实际操作技能。这门课程教授如何设计、创建、管理和优化数据库，以应对各种业务需求。课程文件详细解释了每个章节的内容，包括关系数据库模型、SQL语言的应用、数据库设计与实现、数据库安全性与性能优化等关键知识点。

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数据挖掘作为一门从海量数据中提取有用信息的交叉学科，近年来发展迅速，并在各个领域得到广泛应用。将对数据挖掘技术进行全面概述，涵盖其起源、定义、发展历程、研究内容、主要功能、常用技术、常用工具以及未来研究方向等方面。 一、 数据挖掘概述 数据挖掘技术的起源与发展背景 数据挖掘的定义及内涵 数据挖掘的研究历史、现状及发展趋势 数据挖掘的研究内容、本质及与其他学科的关系 二、 数据挖掘技术 数据挖掘的主要功能和目标 常用的数据挖掘技术：关联规则挖掘、分类与预测、聚类分析、异常检测等 各种数据挖掘技术的优缺点比较 不同数据挖掘技术在实际应用中的选择策略 三、 数据挖掘工具与平台 常用的数据挖

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