在线造句HAOZIDIAN.NET

众所周知，采用电力载波通信方式有着明显的缺点：通道干扰大，数据传输难以保障。

来自社区的许多工具证实了大数据分析作为一个全球业务活动的可行性。

鉴于该产品的大数据量特性，伸缩性在应用架构中是一个很大的驱动因素。

大数据集已不再是几家大公司的深奥议题，而是变得非常常见。

内存中数据库系统一个最值得注意的不同之处在于没有大数据块结构。

性能也会受影响，因为数据库实在太大，数据库中的任何有效部分都无法装入内存中的缓存。

结成了联盟。HPCC系统是一个开放源码的高性能计算集群平台为客户解决超大数据量的问题。

在光网络中，一种重要的应用是基于光网络的大数据文件传输。

福斯特定义大数据为使得在最大范围内最经济地处理的科学和技术。

但是，如今要存储多得多的数字信息，“超大”数据库的定义是什么？

该报告曾批评AT&T的网络造成电话掉线，且无法充分满足iPhone的超大数据负荷。

数据包越大，数据包传输就越少，系统上的带宽利用率也就越高。

在针对大数据集执行时，这会很明显地影响执行时间。

我用的是2G内存的双核笔记本，开了英格兰、苏格兰和冰岛的全部联赛，以及大数据库和全部细节。

当处理大数据集时，如果发生自动大小调整，这种分析可使控件的性能下降。

他们的业务模式就是对大数据进行分析，根据客户的关注点为其提供相应的支持和培训。

在这次发布中其他一些特性也没有达到预定目标，如对存储过程、类型转换、枚举和大数据块更新的支持。

确保数据的完整性是大数据时代的一个重要组成部分。

实验结果表明，该方法在大数据量处理时较CPU加速效果明显。

让相关干系人更容易地及时获得大数据，能创造巨大的价值。

大数据的捕捉、存储、分析，依靠特殊的应用的特性，Hill强调。

仿真结果表明，与原有RS编码方式相比，该算法可以更好地满足大数据编解码对实时性的要求。

本文的主要结论是，当处理大数据量时，高速缓存参数无关算法显著优于传统的基于ram模型的算法。

在大数据集背后谋求进步并非谷歌的专利，也不是任何新技术的专利。

因此，SOA为理解业务价值提供了方法，从而进一步理解云和大数据如何产生价值。

对于使用超大数据集工作的开发者来说，水平的分区和分片都是很重要的工具。

所以如果您的大数据基础架构必须处理时间序列，Informix已足够完成此工作。

仿真显示，在大数据运算的环境中，该算法有更高的可行性和有效性。

大数据也能提供用于开发算法或者算法需要操作的原始数据。

但是，对于大数据库的用户来说，附加数据库文件有时是必需的。

传统的伺服运动控制很难在处理大数据量、复杂算法时保证系统的灵活性和实时性。

这包括多异步消息传递、高速缓存、路由和对大数据流的处理。

这个“大数据”纪元在互联网时代停止。

如果你需要发送大数据的话，应该存储在别处并通过URI或在消息中的主键来引用。

在大数据量的情况下，等值面抽取的计算效率是富有挑战性的课题。

利用大数据，组织可以创建更窄的细分段、更精确地精简服务来满足顾客的需求。

大数据图形处理速度快。15M以上的数据瞬间即可处理完毕。

为了解决在标准PC机上对大数据进行实时体绘制的问题，提出了一种基于图形处理器的大数据高质量体绘制算法。

根据2011TDWI的一份调查，34%的企业使用大数据分析来帮助制定决策。

系统用AT89C51单片机作为核心，其容量大、数据处理速度快、适合运行较为复杂的算法；

本文展示了使用Hadoop挖掘大数据的一个简单示例。

与单处理器相比，其对大数据矩阵的成像速度得到了显著提高。

批处理或实时的处理数据，包括处理大容量的大数据集。

传输音频和视频数据即使在压缩模式下也需要大数据吞吐量。

同时，信息是可利用的为询问或评估非常大数据库由使用语言可变物。

实验结果显示，该算法对大数据大密度的任务访问效果明显。

有效在大数据集中导航。

尽管在搜索引擎中文件多是以大数据集的方式出现，但是在其它很多应用中，大量小文件的访问是很普遍的。

（大数据复制操作）你能够使用。

测试期间所做到的工作：数据的有效性，大数据量的读取效率。

从很大范围来说，大数据集事关决策。

然而，它在大数据库方面有着严格的大小限制，只能存储10GB的容量。

避免重复移动二进制大数据。

另外，本地存储解决了大数据量传输的问题。

通过自定义实时信号来进行多卡管理，运用内存映射技术解决大数据量的读写。

同样地，使用基于大数据集的“预测分析技术”能够使卫生保健得到改观。

这对于筛选100个项左右的初始集能够正常工作，但对于大数据集将会失败。

该方法也可供类似的大数据量遥感影像处理借鉴。

近年以来，大数据处理的问题一直困扰着整个计算机界。

对于复杂的大数据条目，这种传播方式会非常复杂。

随着图像声纳技术的发展，对于大数据量图像数据的压缩成为必须要解决的一个课题。

对于带有薄云的大数据量遥感图像，提出了一种新的空域滤波去云方法。

当三个小数据包被远方主机的IP协议程序收到时，由于它们分割后各自的标识符而被识别为属于同一个大数据包。

当今的基于大数据的分析包括基于规则的系统、统计分析和机器学习技术如神经网络等。

实验表明在大数据量和小最小支持度时该算法更为有利。

然而，伴随机器人视觉从2D到3D的转换，图像处理面临着大数据量、高精度的挑战。

许多机构转向开源工具，比如Apache的Hadoop来处理大数据。

大数据将如何改变您的做事方式？

如果你的服务要处理大数据，那正是它们相关的东西。

针对多通道、大数据量的语音数据，介绍了一种采用TMS320C6205芯片的多通道语音采集压缩卡。

能够利用大数据的公司将会藐视数据利用无能者。

这种模式利用快速索引来支持大数据集的高速查找。

由于文件比远程存储媒体大，数据移动请求被略过。

如果没有必要，不要记录大数据对象（CLOB、DBCLOB和BLOB）。

可以帮助您更快地处理大数据集合（只要需要，可以随时随地通过平衡工作负载实现）。

它不但可以有效地支持数据仓库上的大数据量批量追加更新，而且具有很高的区域查询性能。

一个成熟的并行领域就是大数据集中的排序和搜索。

并行式程序不仅运行更快，而且能被用于解决分布式大数据集的问题。

信息系统具有交互性强、信息共享面大、数据管理方便等特点。

对于大数据的可视化，你推荐使用哪些工具？