关键词： StarRocks   实时数据处理   分布式系统   数据压缩   查询优化  

摘要： 随着物联网技术的普及和应用,大量的实时数据需要被处理和分析,因为物联数据的海量性、实时性特点,传统数据库无法满足其数据存储规模和数据处理效率的要求。本文提出一种基于StarRocks的分布式实时物联网数据处理系统。该系统利用StarRocks的分布式架构构建底层数据存储,通过引入消息队列和数据合并批量提交技术,保证数据的快速写入;同时通过存储策略优化、索引优化、物化视图技术,实现对大规模实时数据的快速处理和查询;系统强大的数据压缩能力也有效节省了数据存储空间。该框架在数据存储规模上支持横向扩展,提高了可用性和健壮性。通过实验分析,该系统在数据写入、数据查询、数据压缩方面较传统分布式数据库具有明显优势。

关键词： 电子工程   智能物联网   系统设计与实现   数据处理   实际应用价值  

摘要： 在智能物联网(IoT)时代,它被看作是电子工程学界现今及未来的主要发展趋向。针对该领域,本研究所制定的方案,便是创建了一个运用智能物联网科技的系统。对于各式物联网系统,进行了细致的定义与分析,进而对电子工程环境下的物联网核心结构有了透彻理解。本文所提出的,是一个由物联网技术构建的智能监控系统,覆盖到传感器的实时数据收集,数据处理和安全传输等关键环节。通过模拟与在实环境进行的实验,可以确定,这个系统在数据的准确性,系统的稳稳定性以及用户的交互性上,均呈现出优秀的表现。最后,结合具体的应用场景,如工业自动化、环境监测等,验证了该物联网系统的实际应用价值。通过本研究,我们不仅实现了电子工程背景下的智能物联网系统设计与实现,为相关行业提供了一种新的設备管理和数据处理方案,同时也为进一步推动物联网系统的发展和完善提供有益参考。

关键词： VISUAL BASIC   软件工程   测试数据  

摘要： 阐述高端逻辑测试系统电路测试数据处理软件的设计,软件具有界面友好、操作简便、实用的特点,软件编制过程中充分考虑了计算机的优越性,非计算机专业的操作人员也可以方便地使用该软件。

关键词： 人工智能   职业本科教育   教育评估   数据处理   教学质量   学生满意度  

摘要： 职业本科教育迅速发展,传统评估方法的主观性强、处理效率较低的问题日益显现。为此,人工智能技术嵌入到职业本科教育评价系统中,通过结合大数据和智能算法做出实时而精准的评估。该系统涉及分层架构包括,数据采集、处理以及模型设计、应用层、算法层和数据层等。系统运行之后展现出对于教学质量与学生满意度综合提升有着明显的效果。

关键词： 深度学习   图书馆   文献推荐   数据处理  

摘要： 深度学习技术以其强大的数据处理能力,为个性化推荐提供了新的解决方案。文章介绍了基于深度学习的图书馆文献推荐系统的设计与实现。该系统集成了用户行为分析、文献特征提取和精准推荐生成等功能,旨在提供高效、准确的文献推荐服务。研究通过功能测试和压力测试对系统进行了评估,结果验证了系统的稳定性和可靠性。

关键词： 大数据   实时处理   数据分析   Lambda架构  

摘要： 文章针对大数据环境下的实时数据处理与分析系统进行了深入探讨。首先,阐述了大数据实时处理与分析的重要意义,分析了其当前面临的技术瓶颈。在此基础上,设计了一套基于Lambda架构的实时数据处理与分析系统。最后,通过案例实践验证了系统的性能与效果,为相关系统的设计提供了有益参考。

关键词： 统计知识   离散程度   集中趋势   数据收集   数据分析   百分位数   数据处理   四个方向  

摘要： 利用统计知识来进行数据收集、分析与处理时,经常要通过合理的数据处理,借助样本来估计总体,为保证数据分析过程的科学性,往往需要从总体取值规律、总体百分位数、总体集中趋势及总体离散程度四个方向的估计来实现,达到统计分析与应用的科学性与有效性。

关键词： 二次供水   居民用水量   深度回归   数据处理  

摘要： 针对如何准确预测二次供水居民用水量,本文提出了一种基于深度回归的二次供水居民用水量预测模型。首先,利用数据处理方法对采集的用水量数据集进行分类;其次,基于深度神经网络模型,构建具有两个分支的联合网络框架,用于拟合用水量曲线趋势和幅值;最后,训练并保存效果最好的模型对居民用水量进行预测。本文选取某市区A、B两个居民小区用水量数据集作为数据源。实验结果表明,本文模型对居民用水量预测整体误差在数据量为十天的情况下为30%左右,数据量为一个月时可降低误差至10%以下,可以满足实际场景下居民用水量预测高准确度的需求。

关键词： 大数据处理技术   电力营销数据   用户偏好   挖掘应用  

摘要： 大数据处理技术在各行业的应用逐渐深入,让电力行业也迎来了数字化转型的新机遇。电力营销作为电力公司与用户之间的桥梁,正逐步从传统的粗放型管理向更加精细化、个性化的模式转变,尤其是在用户偏好挖掘方面,利用大数据处理技术,让电力公司从海量的用电数据中提取出用户的需求和行为特征,进而为用户提供量身定制的服务和产品。大数据技术利用实时分析、数据挖掘和机器学习的手段,让电力营销能更精准地预测用户需求,还能优化资源配置,提升用户体验。因此本文通过对大数据处理技术在电力营销数据中用户偏好挖掘的应用及其发展趋势的探讨,分析了其对电力营销的影响。

关键词： 预测模型   GBDT   特征选择   数据处理   下部压差  

摘要： 压差变化作为高炉监控指标的一个关键参数,了解其变化趋势对操作者而言是至关重要的。本文通过对现场测量数据的分析,解决了原数据中存在的异常值、缺失值等问题。用Pearson特征的选择方法对标准化后的数据选取特征变量,通过将随机森林模型,GBDT模型和Adaboost模型的预测结果进行对比。结果表明GBDT模型相对于随机森林和Adaboost模型而言具有较大优势,随机森林预测模型精度R2为0.78,Adaboost预测模型精度为0.76,GBDT预测模型精度R2达到了0.91。GBDT预测结果最精确,在模型训练所需时间上GBDT用时远远少于其他两个模型。综上所述GBDT模型总体表现出最高的预测准确性和最少的训练时间,具有更好的适用性。