嵌入式系统具有以下特点：（1）系统专用性强。嵌入式系统是针对具体应用的专门系统。它的个性化很强，软件和硬件结合紧密。一般要针对硬件进行软件的开发和移植，根据硬件的变化和增减对软件进行修改。由于嵌入式系统总是用来完成某一特定任务的，整个系统与具体应用有机地结合在一起，升级换代也以更换整个产品的方式进行，因此，嵌入式产品一旦进入市场，一般具有较长的生命周期。（2）系统实时性强。很多嵌入式系统对外...

近来，机器学习的发展产生了一个新的方向，即“深度学习”。虽然深度学习这四字听起来颇为高大上，但其理念却非常简单，就是传统的神经网络发展到了多隐藏层的情况。在上文介绍过，自从90年代以后，神经网络已经消寂了一段时间。但是BP算法的发明人Geoffrey Hinton一直没有放弃对神经网络的研究。由于神经网络在隐藏层扩大到两个以上，其训练速度就会非常慢，因此实用性一直低于支持向量机。2006年，Geo

知识管理知识管理流程的目标是将运维生产过程中产生的各类信息所包含的知识最大限度的提取、保留，通过评审后加以应用，包括：实现知识共享，实现知识转化，避免知识流失，提高运维响应速度和质量，挖掘、分析IT应用信息。知识管理包括IT服务经理对知识的获取、共享、保留和评审。知识获取和提取的方法及途径IT服务经理首先要考虑本项目需要的知识，能够从哪些方面获取。将项目相关知识进行分类，可能...

https://blog.csdn.net/luanpeng825485697/article/details/78769184在开始学习python大数据之前，先要搞清楚人工智能、机器学习、深度学习、数据挖掘、数据分析都是什么意思。人工智能大家族包含着丰富的内容，分清楚了每一项都是做什么的，才能选对路线。人工智能AI人工智能分为强人工智能和弱人工智能。强人工智能是通过计算机来...

转自公众号：国脉互联 电子政务智库 我今天跟大家交流的是关于数字化转型的逻辑。人工智能，智能到底是什么含义？从“技术采纳”到“价值赋能”，不管是强调智慧政府、电子政务还是数字政府，最核心性的是以技术为驱动，从而演变出来的概念。技术驱动不单是涉及工具层面、技术采纳层面，可能带来的是价值、理念、文化上的全新性的东西。今天我想从这几个方面谈谈我的观点。一、政府数字化转型的演进历程 政府的...

说完机器学习的方法，下面要谈一谈机器学习的应用了。无疑，在2010年以前，机器学习的应用在某些特定领域发挥了巨大的作用，如车牌识别，网络攻击防范，手写字符识别等等。但是，从2010年以后，随着大数据概念的兴起，机器学习大量的应用都与大数据高度耦合，几乎可以认为大数据是机器学习应用的最佳场景。譬如，但凡你能找到的介绍大数据魔力的文章，都会说大数据如何准确准确预测到了某些事。例如经典的Google利用

UML 的结构UML 由构造块、公共机制和架构三个部分组成。（1）构造块。构造块也就是基本的 UML 建模元素（事物）、关系和图。建模元素：包括结构事物（类、接口、协作、用例、活动类、组件、节点等）、行为事物（交互、状态机）、分组事物（包）、注释事物。 关系：包括关联关系、依赖关系、泛化关系、实现关系UML 2.0 包括 14 种不同的图，分为表示系统静态结构的静态模型（包括...

一、IO模型的知识JAVA BIO：同步并阻塞，服务器实现模式为一个连接一个线程，即客户端有连接请求时服务器端就需要启动一个线程并处理，如果这个连接不做任何事情会造成不必要的开销，当然可以通过线程池机制改善JAVA NIO：同步非阻塞，服务器实现模式为一个请求一个线程，即客户端发送的连接请求都会注册到多路复用器上，多路复用器轮询到连接有IO请求时才启动一个线程进行处理JAVA AIO(NIO2)：

为了完成控制集成和业务流程集成，必须首先解决数据和数据库的集成问题。在集成之前，必须首先对数据进行标识并编成目录，另外还要确定元数据模型，保证数据在数据库系统中分布和共享。通常在以下情况下，将会使用数据集成：（1）需要对多种信息源产生的数据进行综合分析和决策。（2）要处理一些多个应用程序需要访问的公用信息库。（3）当需要从某数据源获得数据来更新另一个数据源时，特别是它们之间的数据格式不相同...

    1、读取数据        读取数据，并进行展示        统计数据各项指标        明确数据规模与要完成的任务    2、特征理解分析        单特征分析，诸葛变量分析其对结果的影响        多变量统计分析，综合考虑多种情况影响        统计绘图得出结论    3、数据清理与预处理        对缺失值进行填充        特征标准化/...