数据可视化的目的是让数据更高效，让读者快速了解而非只是自己使用才是我们最终的目标。在突出数据背后的规律，突出重要因素的前提下我们再进行美观上的优化才是正确的选择。
Spark是UC Berkeley AMP lab （加州大学伯克利分校的AMP 实验室）所开发的类Hadoop MapReduce的通用并行框架；可用来构建 大型的、低延迟的数据分析应用程序。
Hadoop MapReduce采用Master/Slave结构 ？ Master：是整个集群的唯一的全局管理者，功能包括：作业管理、状 态监控和任务调度等，即MapReduce中的JobTracker。 ？ Slave：负责任务的执行和任务状态的回报，即MapReduce中的 TaskTracker。
采用了很多数据库的实现策略。但并不支持完整的 关系型数据模型；而是为客户端提供了一种简单的 数据模型，客户端可以动态地控制数据的布局和格 式，并且利用底层数据存储的局部性特征。 ？ 将数据看成无意义的字节串，客户端需要将结构化 和非结构化数据串行化再存入Bigtable
数据的统计描述和分析 定义：研究的对象是受随机因素影响的数据的科学 内容：统计描述、参数估计、假设检验 实例：是否有显著区别，是否提高 方差分析 定义：用数理统计分析试验结果、鉴别各因素对结果影响程度的方法称为方差分析 类别：单因素方差分析（均衡数据，非均衡数据，多重比较），双因素方差分析（单独影响和交互影响），正交试验
数据结构这门课程就是要解决这三个步骤中的第一步和第二步中所提到的问题。建立数学模型的实质是分析问题,从中提取操作的对象,并找出这些操作对象之间含有的关系,然后用数学的语言加以描述。设计解数学模型的算法就是给出处理问题的策略。
相关概念与术语 ？ Application：指用户编写的Spark应用程序，其中包括一个Driver功能的 代码和分布在集群中多个节点上运行的Executor代码； ？ Driver: Spark中的Driver（包含Application的main函数）创建 SparkContext对象，准备Spark应用程序的运行环境，SparkContext负责与 ClusterManager通信，进行资源申请、任务的分配和监控等； ？ Executor: Application运行在worker节点上的一个进程，该进程负责运行 一些Task， 并且负责将数据存到内存或磁盘上，每个Application都有各 自独立的一批Executor；
Hive中的元数据包括表的名字，表的列和分区及其属性，表的属 性（是否为外部表等），表的数据所在目录等。 由于Hive的元数据 需要不断的更新、修改，而HDFS系统中的文件是多读少改的， 这显然不能将Hive的元数据存储在HDFS中。目前Hive将元数据 存储在数据库中，如Mysql、Derby中。我们可以通过修改Hive 的配置文件以修改元数据的存储方式。
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成都市作为中国国家中心城市，秉承“创新、协调、绿色、开放、 共享”理念，运用 CIM 平台+免接口数据集成技术，打造城市大脑， 推行网络理政。通过接入市、区（市）县两级部门信息系统，融合政 府、企业和社会数据，以网络理政为城市大脑中枢，构建能在线监测、 能分析预测、能应急指挥的智能城市治理运行体系，提升城市治理能 力。
本书在实践积累与行业洞察基础上，试图对一系列关键问题做出解答:工业大模型与通用大模型有何不同?工业大模型的技术体系与关键技术何在?工业大模型赋能的重点领域和主要场景包括哪些?我国和全球工业大模型的产业生态如何?
集团版专为集团型企业打造，包括集团管控系统、工厂系统、开发发布系统、运维管理系统、网关系统5大子系统，旨在实现集团内部多工厂、多部门之间的协同管理和数据共享。它通过构建一体化的工业物联网平台，整合各工厂的生产、设备数据和资源，打造集团统一的工业操作系统底座，为集团提供统一的管理视角和决策依据，提升集团整体运营效率和协同效应。
在工业数字化转型的浪潮中，中服云工业物联网平台系列产品脱颖而出，为不同规模和需求的企业提供了全面、专业的物联网平台解决方案。该系列产品包含工业物联网平台基本版（SCADA）、工业物联网平台企业版、工业物联网平台集团版、数字孪生版和工业物联网平台设备版，各版本功能特色鲜明，重点突出。助力企业提升设备智能化水平和运行效率生产效率、优化管理流程、增强决策能力。？
本文创新性地将碳流理论和多属性评判理论融入需求响应策略的优化设计过程，妥善解决了潮流和碳流计算与策略优化生成的联动缺失问题，相较于未实施需求响应策略，通过遗传算法求解的最优需求响应策略的用户用电成本下降了7.14%，新能源消纳量增加了7.21%，碳排放强度下降了8.41%，对于保障电力系统的稳定性和安全性、提高电网侧以及用户侧的新能源消纳量以及资源利用效率具有重要的战略意义。
新型电力系统形态受中国能源电力发展目标牵引，需要落实在典型场景，以满足典型场景中的功能需求为目的。为此，需要充分发挥驱动力推动作用，实现新型电力系统形态科学发展，其驱动力包括模式创新、技术创新和机制创新。
挑战 科学知识呈指数级增长，专业化程度不断提高·跨学科合作需求增加，但知识壁垒阻碍学习与交流 ●自动文献管理与分析 ●Semantic Scholar有超过2.14亿篇论文 图表理解与信息提取。 ·结合图像、表格、公式和文本，分析复杂科学文献
计算范式从指令式到意图式转变:传统计算机需要精确的指令序列，而 LLM 可以理解模糊的人类意图并将其转换为具体操作。
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