《大数据分析原理与实践》一一1.4　大数据分析的过程、技术与难点-低调大师

《大数据分析原理与实践》一一1.4　大数据分析的过程、技术与难点

2017-07-02 651

本节书摘来自华章计算机《大数据分析原理与实践》一书中的第1章，第1.4节,作者：王宏志更多章节内容可以访问云栖社区“华章计算机”公众号查看。

1.4　大数据分析的过程、技术与难点

1.大数据分析的过程
大数据分析的过程大致分为下面6个步骤：
（1）业务理解
最初的阶段集中在理解项目目标和从业务的角度理解需求，同时将业务知识转化为数据分析问题的定义和实现目标的初步计划上。
（2）数据理解
数据理解阶段从初始的数据收集开始，通过一些活动的处理，目的是熟悉数据，识别数据的质量问题，首次发现数据的内部属性，或是探测引起兴趣的子集去形成隐含信息的假设。
（3）数据准备
数据准备阶段包括从未处理数据中构造最终数据集的所有活动。这些数据将是模型工具的输入值。这个阶段的任务有的能执行多次，没有任何规定的顺序。任务包括表、记录和属性的选择，以及为模型工具转换和清洗

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图像识别技术在安防领域的应用研究

图像识别技术是实现摄像机从看清到看懂质的飞跃。在安防视频监控领域，图像识别技术结合行业视频业务的应用，有效地提高了公安、交通、司法、零售等行业的效率，让感知型摄像机实现了高附加值的市场定位。文/叶霞苏州科达科技股份有限公司新媒体营销总监近一两年来，人工智能领域得到了媒体界、产业界和学术界等前所未有的关注，机器正在越来越多的取代人类特有的优势和技能，这其中最为重要的可能就是图像识别技术。本文将从图像识别技术的原理阐述出发，介绍这一技术在安防行业的具体应用，并且阐述其在当前安防应用上碰到的困难。当然，面对这些困难，图像识别技术将以此为契机，与安防技术实现更大范围的融合与发展。图像识别技术与人工智能说起图像识别，人类的这一能力非常突出。图形**作用于感觉器官，人们辨认出它是经验过的某一图形，甚至能感知到与图像距离或者形状的改变，这一过程叫做图像再认。在图像识别中，既要有当时进入感官的信息，也要有记忆中存储的信息。只有通过存储的信息与当前的信息进行比较的加工过程，才能实现对图像的再认。计算机图像识别技术，则是利用计算机对图像进行处理、分析和理解，以识别各种不同模式的目标和对象的技术。...

2017-07-03

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2017-07-03

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Rocky Linux

Rocky Linux（中文名：洛基）是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版，作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL（Red Hat Enterprise Linux）完全兼容的开源替代方案，由社区拥有并管理，支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性，采用模块化包装和SELinux安全架构，默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统，支持十年生命周期更新。