PB知识点积累下载

weixin_39821746 2019-08-06 11:30:15

PB知识点积累
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4G+(VOLTE)实战经验VoLTE秘籍精品资料50个合集: LTE_VOLTE专题.pdf LTE语音解决方案--VOLTE调度机制的研究-5.24.pdf PDSCH功率-PaPb(精).pdf SEQ分析VOLTE实战操作指导书.pdf TD-LTE VoLTE语音质量(MOS)测试说明书.pdf TD-LTE__VoLTE-SIP完整信令解析.pdf TDLTE中VoLTE的理论极限容量.pdf VOLTE-KPI优化.pdf VoLTE-Log分析与主要SIP消息.pdf VOLTE-SIP代码意义.pdf VoLTEMOS专题分析报告V2.pdf VoLTE_KPI指标定义.pdf VOLTE丢包率专题分析.pdf VoLTE优化实战手册.pdf VoLTE优化经验总结及案例.pdf VoLTE信令分析手册(z00257121-201508).pdf VOLTE信令流程.pdf Volte分析方法与主要问题.pdf VoLTE原理及测试优化方案.pdf VoLTE参数及邻区配置原则.pdf VoLTE呼叫SIP信令分析.pdf VoLTE呼叫失败案例分析(华为修订版).pdf VOLTE呼叫建立过程中的UPDATE含义及过程分析.pdf VOLTE基础资料.pdf VOLTE实战经验.pdf VoLTE开启指导书.pdf VoLTE异常事件无线优化方法.pdf VOLTE手册.pdf VoLTE技术中的会话持续性-ICS-SRVCC-eSRVCC.pdf VoLTE无线网测试案例经验集.pdf volte时延超长分析案例.pdf VOLTE测试问题点汇总.pdf VOLTE知识点详细解析.pdf VOLTE维护优化丛书-诺基亚篇.pdf VoLTE网络优化解决方案及案例分享.pdf VoLTE解决方案交流材料.pdf VoLTE话统指标订阅.pdf VOLTE路测分析报告.pdf Volte问题分析定位简析.pdf [基础培训]IMS技术与网络演进.ppt 《VoLTE基本原理、信令流程与端到端测试》.pdf 【VoLTE基础理论+Vo关键技术+LTE技术原理】VOIP及信道LTE学习积累总结-.pdf 上海VoLTE专项全方位指导书0421.pdf 中国联通LTE数字蜂窝移动通信网终端设备测试规范-第一分册-VoLTE终端测试规范-v1.1.pdf 华为基站S1-MME链路漏配导致VOLTE用户向其切换失败低处理案例.pdf 史上最强悍的VoLTE秘籍.pdf 基于eSRVCC的VoLTE语音解决方案.pdf 湘潭Volte测试问题分析报告.pdf 移动VOLTE网络优化方法与思路.pdf

大数据与数据挖掘作者：张婧来源：《科教导刊·电子版》2016年第11期摘要本文从大数据与数据挖掘的概念入手，阐述了大数据与数据挖掘的来源、方法及技术体系。并从数据和使用工具方面比较了大数据与数据挖掘的异同，最后归纳总结了大数据时代数据挖掘的发展趋势及重要意义。关键词大数据数据挖掘数据分析中图分类号：TP391. 7 文献标识码：A 1引言自2012年3月奥巴公布了美国《大数据研究和发展计划》以来，大数据如浪潮般席卷着全世界，冲刷着地球的各个角落。从政府到商业科技、教育、医疗、经济、人文还有社会的其他各个领域都无时不能看到大数据的影子。于是各个领域各个专家开始如火如荼地讨论研究大数据的相关理论及技术。数据由数据挖掘时代过渡到大数据时代。 2数据挖掘数据挖掘开始于上世纪70年代，经历了电子邮件时代、信息发布时代、电子商务时代、全程电子商务时代，是指从海量的、不完整的、模糊的实际应用数据中提取隐含在其中的人们事先不知道的但又可能有用的信息和知识的过程。通俗地讲，数据挖掘就是利用各种分析方法和工具，对数据库中积累的大最繁杂的历史数据进行分析、归纳与整合的工作，以发现数据内部的信息和关系的过程，提供企业管理层在进行决策时的参考依据。数据挖掘一般经历如图1所示：数据准备-数据挖掘- 知识发现与表示的三个过程。成熟的数据挖掘经典算法有决策树算法、聚类算法、神经网络算法、遗传算法等。 3大数据大数据是指数据量特别大、数据类别特别复杂的数据集，这些数据集无法用传统的数据库进行存储，管理和处理，其具有Volume（数据量大），Velocity（数据处理速度快）、Variety（数据具有多样性）和Value（数据价值密度低）的4V特点。大数据是继云计算、物联网之后数据行业又一大颠覆性的技术革命。大数据时代的到来颠覆了工业界、学术界对传统数据的认知，同时也引起了数据获取、存储、分析、挖掘以及可视化等技术的变革。根据大数据处理的生命周期，大数据的技术体系有大数据的采集与预处理、大数据存储与管理、大数据计算模式与系统、大数据分析与挖掘、大数据分析与挖掘、大数据可视化分析及大数据隐私与安全等几个方面，如图2所示。 4大数据与数据挖掘的关系大数据与数据挖掘既有不同之处，又可互相关联。 4.1 数据挖掘与大数据的相同点都有以海量数据为基础，通过某种或几种工具或算法，挖掘出供人们利用的知识发现和规律，供人们使用，为人们服务。在挖掘知识表示及规律方面，它们用的方法是大同小异的。 4.2大数据与数据挖掘的不同点在数据方面：数据挖掘一般基于某个或几个数据库中的数据，数据规模相对较小，基本以为MB处理单位；数据类型种类单一，往往是一种或少数几种，而且以结构化数据为主；因为数据挖掘往往使用的是常规数据库，因此先有模式再有数据；数据仅作为处理对象。而大数据数据规模很大，以GB，甚至TB、PB为基本处理单位；数据种类繁多，而这些数据中又包含着结构化、半结构化以及非结构化的数据，而且占据着越来越多的份额；大数据时代很多情况下很难预先确定模式，模式只有在数据出现之后才能确定，且模式随着数据量的增长处于不断的演变之中；大数据时代的数据将作为一种资源来辅助解决其他诸多领域的问题；而且大数据由于其数据量太大因此还要考虑存储数据的问题。在处理工具方面：数据挖掘一般应用一种工具或少数几种工具就可以处理得到发现的知识并加以应用，也就是所谓的One size fits all；大数据时代不可能存在一种工具就能解决问题，得出有用的结论，即No size fits all。 5总结总之，大数据时代的数据利用云存储已渐成一个趋势，数据挖掘是其关键的一环，大数据的分析处理可以把海量数据分成几块利用数据挖掘技术进行挖掘，也可以将数据挖掘技术加以整合，研发出更高效、更准确的平台或算法对大数据直接进行挖掘，得出蕴含在海量数据中的规律或商机，如此才能让大数据真正切实地为人们服务。因此数据挖掘在大数据时代的数据分析和挖掘过程中具有重要的意义。参考文献 [1] HU H，WEN Y G，CHUA T S，LI X L.Toward scalable system for big data analyties：a technology tutorial[J].IEEE Access，2014（2）：652-687. [2] 冯登国，张敏.李昊大数据安全与隐私保护[J].计算机学报，2014. [3] 孟小峰.慈祥大数据管理：概念技术与挑战[J].计算机研究与发展，2013. ----------------------- 大数据与数据挖掘全文共4页，当前为第1页。大数据与数据挖掘全文共4页，当前为第2页。

《周一大数据管理》虽然数据还没有被列入企业的资产负债表，但这只是一个时间问题。－维克托迈尔舍恩伯格伴随着大数据时代的悄然来临，对数据的重视提到了前所未有的高度。套上大数据的光环后，原本那些存放在服务器上平淡无奇的陈年旧数一夜之间身价倍增。按照世界经济论坛报告的看法，"大数据为新财富，价值堪比石油"。大数据之父维克托则乐观预测，数据列入企业资产负债表只是时间问题。但是，数据真的可以和资产直接划上等号吗在获得高度重视的同时，很多企业对数据资产的看法陷入误区。事实上，数据有可能成为资产，但不是所有数据都能具备资产的属性。要知道就算是石油，在工业化时代来临前的很长一段时间里，也只是一种无用的黑色液体。一、让数据成为资产什么样的数据能够成为资产，或者说什么样的数据有资格成为资产首先让我们了解一下什么是财务意义上资产："一般来讲，资产可以认为是企业拥有和控制的，能够用货币计量，并能够给企业带来经济利益的经济资源。"在这里，资产包含着如下几个要素：1、被企业拥有和控制；2、能够用货币来计量；3、能为企业带来经济利益下面我们就用资产的要素来盘点一下什么样的数据符合资产的要求: 1、被企业拥有和控制与专利权为代表的知识产权相比，数据所有权问题还比较模糊。从拥有和控制的角度来看，数据可以分为第一方数据、第二方数据和第三方数据。第一方数据也可以称为甲方数据，主要来自于数据的生产者。百度或京东这样的公司在为个人客户提供搜索服务或销售商品的同时，采集和整理了大量的用户行为数据。借助于支付、配送等后续服务，电商网站还能收集到诸如用户真实姓名、电话号码、家庭住址等隐私信息。这些一手数据被毫无疑义的被其生产者拥有和控制，并借助于数据挖掘或出售等方式不断给数据拥有者带来经济收益。第二方数据也可称为乙方数据。随着互联网行业的高速发展，各行业巨头着力构建围绕核心业务的生态体系，专业分工愈发细致。一批像亿玛、百分点这样专业公司脱颖而出。作为效果营销领域的领导者，亿玛通过为电商提供流量入口服务，间接积累了大量的网购用户的行为数据、广告投放数据和订单数据；为了给网购用户提供精准推荐，百分点则整理了完善的商品数据库和网购用户在电商网站内的行为数据。从拥有和控制角度看，第二方数据的所有者的确拥有对数据的掌控权，但这部分数据受制于获取路径（为甲方服务获取），在使用、交换或交易的过程中会有一些限制。需要采取匿名化以及整体化等脱敏处理处理后，才能实现有效控制和使用。与第一方、第二方数据相比，第三方数据的产权问题比较复杂。出于对敏感数据泄露的担心和数据资产定价困难方面的考虑，第一方和第二方数据的拥有者很少直接进行数据交易或授权。与之相反倒是常有从这些公司的流出的内部数据放在网上供人付费下载。这也正是数据当前阶段还不能和资产划等号的一个生动体现。由于无法通过交易授权渠道获得，目前很多第三方数据提供商是通过网络爬虫、甚至是黑客手段获取数据。从法律层面看这些数据的所有权存在瑕疵的数据即使暂时拥有，也不能构成资产要素。只有在建立起有效的数据交换、交易机制后，第三方数据才能被真正的拥有和控制。 2、能够用货币计量虽然从拥有和控制的角度来看，多数企业的数据都符合资产要素要求。但是如何用货币对这些数据进行计量则是个巨大的问题。传统会计的货币计量假设是指在企业众多计量单位中确定用货币为单位进行统一计量。货币作为会计信息的统一计量单位，有利于不同企业、不同行业用同一口径衡量反映其财务状况和经营成果。这也是为什么那些存储在硬盘上，以GB、PB为计量单位的数据无法直接进入资产负债表的原因。当前阶段，尽管很多企业都意识到数据作为资产的可能性，但除了极少数专门以数据交易为主营业务的公司外，大多数公司都没有为数据的货币计量做出适当的账务处理。对于数据资产的货币计量，可以参照无形资产的计量规则。无形资产准则根据无形资产取得方式的不同，对如何确定无形资产的入账价值作了规定。比如，外购的无形资产应按实际支付的价款作为入账价值；通过非货币性交易换入的无形资产，其入账价值应按非货币性交易准则的规定确定入账价值。与之相类似，对于通过交易手段获得的数据，应按照实际支付的价款作为入账价值计入无形资产。对于通过服务、交换等方式获取的数据，则可以根据数据的用途，参照内部开发项目资本化的方式，将与获取数据相关的费用支出予以资本化而不是直接计入当期损益。将数据列入无形资产的好处不言而喻：考虑到研发因素，很多高科技企业都具有较长的投入产出期，通过对递延资产的摊销可以为企业形成有效税盾，降低企业实际税负。 3、能够为企业带来经济利益如果不能带来经济利益，再多的数据也只能是垃圾，企业还要为这些数据支付额外的存储费用。根据国金

关于C++的相关概念、以及常见代码操作的记录。

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