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NLPIR智能语义:大数据挖掘的核心在于“预测”

近年来,Internet迅猛发展,人们在享用Internet带来的各种便利的同时,却又被如何从浩如烟海的网上大量数据资源中,如何快速、高效的查找自己的信息所困扰,典型的主要需求有信息分类、信息提取、自动问答、基于内容的快速信息检索、基于个性的信息推送,数字化图书馆和信息网格等。大数据分析相比于传统的数据仓库应用,具有数据量大、查询分析复杂等特点。“大数据”是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。大数据的核心在于“预测”,而云计算使数据从“小样本”转变成有机会对所有可能的数据进行分析,预测将基于 “数据之间的关联性” 而非 “为什么是这样的因果性”,我们只需要按照预测出来的趋势去响应,使用这些结果。  在零售行业,销售数据的统计分析,可以让供应商监控销售速率、数量、以及存货情况,可以知道什么货物和什么货物摆在一起,放在什么位置销量最好,特定的季节,什么产品销量最高。  公共设施领域,不再是随机的巡检,而是针对设施上报的数据以及故障发生的历史数据、环境数据进行分析和预测,集中人力和物力优先检查最有可能出现问题的那些设施,减少整体平均...

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原文: 疯狂的图形(利用C# + GDI plus模拟杂乱无章的现实场景) 本文给出了模拟竹叶、长叶草、杂乱石头、天上繁星等关键代码。使用.Net环境下C#语言,GDI+编写。 模拟竹叶 挺像的吧?谁说不像,我跟谁急! //关键参数 int minCorners = 3;int maxCorners =4; PointF[] points = Stone.CreateStone(new Point((int)(perX * j), (int)(perY * i)), (int)(perX * 1.4f), (int)(perX * 0.009f), corners); 模拟长叶青草 说实话,这个不太像,太整齐了,应该再杂乱无章点。 //关键参数 int minCorners = 20;int maxCorners =38; PointF[] points = Stone.CreateStone(new Point((int)(perX * j), (int)(perY * i)), (int)(perX * 0.88f), (int)(perX * 0.01f), corners);...

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