Apakah aplikasi data besar dalam kehidupan?
Aplikasi data besar dalam kehidupan termasuk: 1. Internet pertanian; 3. E-dagang; .
Persekitaran pengendalian tutorial ini: sistem Windows 10, komputer Dell G3.
Pelbagai keupayaan pengumpulan data seperti perkongsian data kerajaan dan pengumpulan data Internet of Things sentiasa bertambah baik Teknologi seperti pengkomputeran awan dan kecerdasan buatan menyediakan keupayaan untuk pembangunan selanjutnya penyimpanan dan pemprosesan data. Analisis data yang lebih tangkas, lebih pintar, lebih bersepadu dan lebih selamat serta alatan pintar akan menjadi keperluan utama perusahaan.
Aplikasi Data Besar dalam Kehidupan
1. Internet Pertanian
aplikasi data besar Internet pertanian dalam pertanian dan penternakan terutamanya merujuk kepada pengeluaran produk penternakan berdasarkan analisis keperluan komersil masa depan, untuk mengurangkan kemungkinan harga rendah merugikan petani.
2. Internet Industri Kewangan
Internet Industri Kewangan digunakan secara meluas dalam industri kewangan .
Aplikasi data besar Internet dalam industri kewangan boleh diringkaskan kepada dua aspek berikut:
J: Pemasaran data besar: pengesyoran berdasarkan tabiat penggunaan pelanggan, lokasi dan masa penggunaan.
B: Pencegahan dan kawalan risiko: Menyediakan penarafan kredit atau sokongan pembiayaan berdasarkan penggunaan pelanggan dan aliran tunai, dan gunakan rekod tingkah laku media sosial pelanggan untuk mengawal risiko kad kredit.
3. E-dagang
Data e-dagang e-dagang agak tertumpu, dengan sejumlah besar maklumat dan jenis Terdapat lebih banyak ruang untuk menggunakan data besar pada masa hadapan, termasuk menganalisis arah aliran, arah aliran penggunaan, ciri penggunaan serantau, tabiat penggunaan pelanggan, korelasi pelbagai gelagat pengguna, pasaran pengguna dan faktor yang mempengaruhi penggunaan. unsur dll.
4. Industri peranti perubatan
Industri peranti perubatan Industri peranti perubatan mempunyai banyak rekod perubatan dan Laporan patologi, rancangan pemulihan, laporan ubat, dsb. Pada masa hadapan, dengan bantuan platform pengurusan data, orang ramai boleh mengumpul rekod perubatan dan pelan rawatan yang berbeza, serta ciri pesakit, dan mencipta pangkalan data ciri penyakit.
5 Data besar dalam industri runcit
Aplikasi data besar dalam industri runcit mempunyai dua Satu aspek ialah industri peruncitan boleh memahami keutamaan dan trend penggunaan pelanggan, menjalankan pemasaran data besar produk, dan mengurangkan kos pemasaran dan promosi. Aspek lain adalah untuk menyediakan pelanggan dengan produk lain yang akan mereka beli mengikut pembelian produk mereka, supaya dapat meningkatkan jualan, yang juga tergolong dalam aspek pemasaran data besar. Di samping itu, industri peruncitan boleh memahami arah aliran penggunaan masa hadapan melalui data besar Internet, yang bermanfaat kepada pengurusan pemerolehan produk jualan panas dan pemprosesan barangan luar musim.
6. Bioteknologi
Kunci kepada bioteknologi ialah penerapan teknologi pengkomputeran awan dalam analisis genetik Aplikasi, melalui platform data, orang ramai boleh merekod dan menyimpan hasil analisis genetik diri mereka dan tumbuhan, dan menggunakan pertanyaan pangkalan data genetik teknologi pengkomputeran awan untuk mencipta senario aplikasi. Teknologi pengkomputeran awan akan mempercepatkan penyelidikan teknologi genetik dan dengan cepat membantu saintis dalam mencipta model dan meniru komposisi genetik.
Pembelajaran yang disyorkan: Tapak web PHP Cina
Atas ialah kandungan terperinci Apakah aplikasi data besar dalam kehidupan?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas

Kemahiran pemprosesan struktur data besar: Pecahan: Pecahkan set data dan proseskannya dalam bahagian untuk mengurangkan penggunaan memori. Penjana: Hasilkan item data satu demi satu tanpa memuatkan keseluruhan set data, sesuai untuk set data tanpa had. Penstriman: Baca fail atau hasil pertanyaan baris demi baris, sesuai untuk fail besar atau data jauh. Storan luaran: Untuk set data yang sangat besar, simpan data dalam pangkalan data atau NoSQL.

Dalam era Internet, data besar telah menjadi sumber baharu Dengan peningkatan berterusan teknologi analisis data besar, permintaan untuk pengaturcaraan data besar menjadi semakin mendesak. Sebagai bahasa pengaturcaraan yang digunakan secara meluas, kelebihan unik C++ dalam pengaturcaraan data besar telah menjadi semakin menonjol. Di bawah ini saya akan berkongsi pengalaman praktikal saya dalam pengaturcaraan data besar C++. 1. Memilih struktur data yang sesuai Memilih struktur data yang sesuai adalah bahagian penting dalam menulis program data besar yang cekap. Terdapat pelbagai struktur data dalam C++ yang boleh kita gunakan, seperti tatasusunan, senarai terpaut, pepohon, jadual cincang, dsb.

AEC/O (Seni Bina, Kejuruteraan & Pembinaan/Operasi) merujuk kepada perkhidmatan komprehensif yang menyediakan reka bentuk seni bina, reka bentuk kejuruteraan, pembinaan dan operasi dalam industri pembinaan. Pada tahun 2024, industri AEC/O menghadapi cabaran yang berubah-ubah di tengah-tengah kemajuan teknologi. Tahun ini dijangka menyaksikan integrasi teknologi termaju, menandakan anjakan paradigma dalam reka bentuk, pembinaan dan operasi. Sebagai tindak balas kepada perubahan ini, industri mentakrifkan semula proses kerja, melaraskan keutamaan, dan meningkatkan kerjasama untuk menyesuaikan diri dengan keperluan dunia yang berubah dengan pantas. Lima arah aliran utama berikut dalam industri AEC/O akan menjadi tema utama pada 2024, mengesyorkan ia bergerak ke arah masa depan yang lebih bersepadu, responsif dan mampan: rantaian bekalan bersepadu, pembuatan pintar

Dalam era data besar hari ini, pemprosesan dan analisis data telah menjadi sokongan penting untuk pembangunan pelbagai industri. Sebagai bahasa pengaturcaraan dengan kecekapan pembangunan tinggi dan prestasi unggul, bahasa Go telah secara beransur-ansur menarik perhatian dalam bidang data besar. Walau bagaimanapun, berbanding dengan bahasa lain seperti Java dan Python, bahasa Go mempunyai sokongan yang agak tidak mencukupi untuk rangka kerja data besar, yang telah menyebabkan masalah bagi sesetengah pembangun. Artikel ini akan meneroka sebab utama kekurangan rangka kerja data besar dalam bahasa Go, mencadangkan penyelesaian yang sepadan dan menggambarkannya dengan contoh kod khusus. 1. Pergi bahasa

1. Latar Belakang Pembinaan 58 Portrait Platform Pertama sekali, saya ingin berkongsi dengan anda latar belakang pembinaan 58 Portrait Platform. 1. Pemikiran tradisional platform pemprofilan tradisional tidak lagi mencukupi Membina platform pemprofilan pengguna bergantung pada keupayaan pemodelan gudang data untuk menyepadukan data daripada pelbagai barisan perniagaan untuk membina potret pengguna yang tepat untuk memahami tingkah laku, minat pengguna dan keperluan, dan menyediakan keupayaan sampingan, akhirnya, ia juga perlu mempunyai keupayaan platform data untuk menyimpan, bertanya dan berkongsi data profil pengguna dan menyediakan perkhidmatan profil dengan cekap. Perbezaan utama antara platform pemprofilan perniagaan binaan sendiri dan platform pemprofilan pejabat pertengahan ialah platform pemprofilan binaan sendiri menyediakan satu barisan perniagaan dan boleh disesuaikan atas permintaan platform pertengahan pejabat berkhidmat berbilang barisan perniagaan, mempunyai kompleks pemodelan, dan menyediakan lebih banyak keupayaan umum. 2.58 Potret pengguna latar belakang pembinaan potret di platform tengah 58

Sebagai bahasa pengaturcaraan sumber terbuka, bahasa Go secara beransur-ansur mendapat perhatian dan penggunaan yang meluas dalam beberapa tahun kebelakangan ini. Ia digemari oleh pengaturcara kerana kesederhanaan, kecekapan, dan keupayaan pemprosesan serentak yang berkuasa. Dalam bidang pemprosesan data besar, bahasa Go juga mempunyai potensi yang kuat Ia boleh digunakan untuk memproses data besar-besaran, mengoptimumkan prestasi, dan boleh disepadukan dengan baik dengan pelbagai alatan dan rangka kerja pemprosesan data besar. Dalam artikel ini, kami akan memperkenalkan beberapa konsep asas dan teknik pemprosesan data besar dalam bahasa Go dan menunjukkan cara menggunakan bahasa Go melalui contoh kod tertentu.

Pelancaran produk musim luruh 2023 Yizhiwei telah berakhir dengan jayanya! Marilah kita sama-sama meninjau sorotan persidangan itu! 1. Keterbukaan inklusif pintar menjadikan kembar digital produktif Ning Haiyuan, pengasas bersama Kangaroo Cloud dan Ketua Pegawai Eksekutif Yizhiwei, membuat ucapan pembukaan: Pada mesyuarat strategik syarikat tahun ini, kami meletakkan hala tuju utama penyelidikan dan pembangunan produk sebagai “inklusif pintar. keterbukaan” "Tiga keupayaan teras, memfokuskan pada tiga kata kunci teras "keterbukaan inklusif pintar", kami seterusnya mencadangkan matlamat pembangunan "menjadikan kembar digital sebagai kuasa yang produktif". 2. EasyTwin: Teroka enjin kembar digital baharu yang lebih mudah digunakan 1. Dari 0.1 hingga 1.0, teruskan meneroka enjin pemaparan gabungan kembar digital untuk mendapatkan penyelesaian yang lebih baik dengan mod penyuntingan 3D yang matang, pelan tindakan interaktif yang mudah dan aset model yang besar

Dalam pemprosesan data besar, menggunakan pangkalan data dalam memori (seperti Aerospike) boleh meningkatkan prestasi aplikasi C++ kerana ia menyimpan data dalam memori komputer, menghapuskan kesesakan I/O cakera dan meningkatkan kelajuan akses data dengan ketara. Kes praktikal menunjukkan bahawa kelajuan pertanyaan menggunakan pangkalan data dalam memori adalah beberapa urutan magnitud lebih cepat daripada menggunakan pangkalan data cakera keras.