需求說明的編寫是為了研究車輛管理軟件的開發途徑和應用方法。同時它也是進行項目策劃、概要設計和詳細設計的基礎，是維護人員進行內部維護，信息更新，驗收和測試的依據。本文檔將對車輛管理系統軟件開發需求進行描述。

//文檔的編寫目的：包括項目的名稱、項目的客戶說明、文檔的用途

頂崗實習系統需求分析需求獲取第一：實習學生的監控管理，掌握學生的實習信息、實習動態，企業進行實地管理與學校進行遠程監控相結合，以保證實習的安全和秩序。第二：學校、企業、學生之間的信息交流，在了解學生動態的同時，解決實習過程中的實際問題也可以根據信息交流情況，評定教師的實習指導效果。第三：實習成績的校企評定，堅持校企雙方參與的原則。第四：實習信息的分析統計。需求分析一：業務需求系統的總體任務是實現學生信息的系統化、網絡化、規范化和自動化。

基本概念和作用文件系統的一致性：塊位圖、inode位圖、inode指向的數據塊、實際的數據塊，這些元素要保持一致。向文件中寫進新的內容，文件占用了更多的塊，塊位圖更新了，但inode還沒有來得及更新，導致一些塊被標明已使用，但不知道是哪個文件占用的。作用：日志文件系統在系統崩潰恢復方面更加有效率，只是簡單的掃描日志文件并重做那些未完成的文件操作，就可以把文件系統恢復至一致的狀態。日志的基本原理Ext3文件系統本身不處理日志，而是利用日志塊設備層（Journaling Block DeviceLayer）或叫JBD的通用內核層提供的API。JBD致力于提供各種塊設備上的日志實現，目前僅有Ext3文件系統使用它來管理日志，Ext3通過調用JBD的API來實現日志功能。

相關概念的介紹什么是Makefile？怎么書寫Makefile？竟然有工具可以自動生成Makefile?怎么生成啊？開始的時候，我有這么多疑問，所以，必須得先把基本的概念搞個清楚。?1.?Makefile　 makefile用來定義整個工程的編譯規則。一個工程中的源文件計數，其按類型、功能、模塊分別放在若干個目錄中，makefile定義了一系列的規則來指定，哪些文件需要先編譯，哪些文件需要后編譯，哪些文件需要重新編譯，甚至于進行更復雜的功能操作，因為makefile就像一個Shell腳本一樣，其中也可以執行操作系統的命令。

數據分析經驗分享Content數據分析前，我們需要思考>《孫子兵法·謀攻篇》：故上兵伐謀，其次伐交，其次伐兵，其下攻城;攻城之法為不得已。像一場戰役的總指揮影響著整個戰役的勝敗一樣，數據分析師的思想對于整體分析思路，甚至分析結果都有著關鍵性的作用。>問題分析結果呈現分析思路與方法數據選取數據分析前，我們怎么去思考？每一個步驟可能面臨的問題以及需要準備的東西????分析問題和解決問題的思路>兩個重點步驟精確的陳述問題Where----哪里存在問題？What------存在的問題是什么？Why-------原因在哪里？When-----什么時候開始出現這樣的問題？Who------與什么對象有關？Howmany-----發生的次數和數量？

Introduction Quick Introduction to Spark Set up development environment and create the hello world application Notebook Walk-through Spark Streaming Deep dive: Sentiment analysis with Twitter and Watson Tone Analyzer Architectural Overview Set up the Bluemix services: Watson Tone Analyzer, Message Hub and Event Hub Create the Streaming Receiver to connect to Kafka (Scala) Create analytics using Jupyter Notebook (Python) Create Real-time Web Dashboard (Nodejs)

第八章聚類分析8.1什么是聚類分析?8.2聚類分析中的數據類型8.3主要聚類分析方法分類8.4劃分方法（PartitioningMethods）8.5分層方法8.6基于密度的方法8.7基于網格的方法8.8基于模型（Model-Based）的聚類方法8.9孤立點分析

第九章數據挖掘的應用和發展趨勢9.1復雜數據對象的多維分析和描述性挖掘9.2空間數據挖掘9.3多媒體數據挖掘9.4時序數據和序列數據的挖掘9.5文本數據庫挖掘9.6Web挖掘Data Mining:Conceptsand Techniques9.1復雜數據對象的多維分析和描述性挖掘結構化數據的概化空間和多媒體數據概化中的聚集和近似計算對象標識符和類/子類層次的概化類復合層次的概化對象立方體的構造與挖掘用分而治之方法對規劃數據庫進行基于概化的挖掘

Chapter8.聚類分析什么是聚類分析?聚類分析中的數據類型主要聚類分析方法分類劃分方法（PartitioningMethods）分層方法基于密度的方法基于表格的方法基于模型（Model-Based）的聚類方法異常分析總結劃分方法:基本概念劃分方法:將一個包含n個數據對象的數據庫組織成k個劃分（k<=n），其中每個劃分代表一個簇（Cluster）。給定一個k，要構造出k個簇，并滿足采用的劃分準則：全局最優:盡可能的列舉所有的劃分；啟發式方法:k-平均和k-中心點算法k-平均(MacQueen’67):由簇的中心來代表簇；

Chapter8.聚類分析什么是聚類分析?聚類分析中的數據類型主要聚類分析方法分類劃分方法（Partitioning Methods）分層方法基于密度的方法基于表格的方法基于模型（Model-Based）的聚類方法異常分析總結Data Mining:Conceptsand Techniques什么是聚類分析?簇（Cluster）:一個數據對象的集合在同一個類中，對象之間0具有相似性；不同類的對象之間是相異的。

貝葉斯定理后驗概率(posterioriprobabilities):P(H|X)表示條件X下H的概率.貝葉斯定理:P(H|X)=P(X|H)P(H)/P(X)樸素貝葉斯分類假定有m個類C1,…Cm,對于數據樣本X,分類法將預測X屬于類Ci,當且僅當P(Ci|X)>P(Cj|X),1<=j<=m,j!=i根據貝葉斯定理,P(Ci|X)=P(X|Ci)P(Ci)/P(X)由于P(X)對于所有類都是常數,只需最大化P(X|Ci)P(Ci)計算P(X|Ci),樸素貝葉斯分類假設類條件獨立.即給定樣本屬性值相互條件獨立.P(x1,…,xk|C)=P(x1|C)

第七章：分類和預測7.1什么是分類？什么是預測7.2關于分類和預測的一些問題7.3使用決策樹進行分類7.4貝葉斯分類7.5（向后傳播分類）帶回饋的分類7.6基于關聯規則的分類7.7其他分類方法7.8預測7.9分類法的準確性7.10總結DataMining:ConceptsandTechniques分類和預測分類：預測種類字段基于訓練集形成一個模型，訓練集中的類標簽是已知的。使用該模型對新的數據進行分類預測:對連續性字段進行建模和預測。

第七章：分類和預測什么是分類？什么是預測關于分類和預測的一些問題使用決策樹進行分類貝葉斯分類帶回饋的分類基于關聯規則的分類其他分類方法預測分類的準確率總結

概念和技術第6章：從大數據庫中挖掘關聯規則關聯規則挖掘從交易數據庫中挖掘一維的布爾形關聯規則從交易數據庫中挖掘多層次關聯規則在交易數據庫和數據倉庫中挖掘多維關聯規則從關聯挖掘到相關性分析基于約束的關聯挖掘小結數據挖掘：概念和技術多層關聯規則項通常具有層次底層的項通常支持度也低某些特定層的規則可能更有意義交易數據庫可以按照維或層編碼可以進行共享的多維挖掘食品面包牛奶脫脂奶光明統一酸奶白黃數據挖掘

基于約束的挖掘使用約束的必要性在數據挖掘中常使用的幾種約束：知識類型約束：指定要挖掘的知識類型如關聯規則數據約束：指定與任務相關的數據集

第6章：挖掘大型數據庫中的關聯規則6.1關聯規則挖掘6.2由事務數據庫挖掘單維布爾關聯規則6.3由事務數據庫挖掘多層關聯規則6.4由關系數據庫和數據倉庫挖掘多維關聯規則6.5由關聯挖掘到相關性分析6.6基于約束的關聯挖掘6.7小結數據挖掘：概念和技術什么是關聯挖掘?關聯規則挖掘：在交易數據、關系數據或其他信息載體中，查找存在于項目集合或對象集合之間的頻繁模式、關聯、相關性、或因果結構。應用：購物籃分析、交叉銷售、產品目錄設計、loss-leaderanalysis、聚集、分類等。

概念描述特征化和比較什么是概念描述?數據概化和基于匯總的特征化解析特征化:分析屬性之間的關聯性挖掘類比較:獲取不同類之間的不同處在大型數據庫中挖掘描述統計度量討論總結什么是概念描述?描述性vs.預測性數據挖掘描述性數據挖掘:預測性數據挖掘:概念描述:特征化:對所選擇的數據集給出一個簡單明了的描述，匯總比較:提供對于兩個或多個數據集進行比較的描述概念描述和OLAP區別概念描述:能夠處理復雜的數據類型和各種匯總方法更加自動化OLAP:只能限制于少量的維度和數據類型用戶控制的流程特征化和比較什么是概念描述?數據概化和基于匯總的特征化分析特征化:分析屬性之間的關聯性挖掘類比較

**數據預處理2009年4月27日**2.1數據預處理的原因正確性（Correctness）一致性（Consistency）完整性（Completeness）可靠性（Reliability）數據質量的含義**數據錯誤的不可避免性數據輸入和獲得過程數據錯誤數據集成所表現出來的錯誤數據傳輸過程所引入的錯誤據統計有錯誤的數據占總數據的5%左右[Redmen],[Orr98]數據錯誤的危害性高昂的操作費用糟糕的決策制定組織的不信任分散管理的注意力**數據預處理的形式數據清理數據集成數據變換數據歸約**2.2描述性數據匯總均值分布式度量sum()count()min()max()代數度量average()mean()加權平均截斷平均減小極端值的影響整體度量中位數眾數中列數(max+min)/22.2.1度量數據的中心趨勢

第3章數據倉庫和數據挖掘的OLAP技術本章要點數據倉庫的基本概念多維數據模型數據倉庫的系統結構數據倉庫實現數據立方體技術的近一步發展從數據倉庫到數據挖掘數據倉庫的發展自從NCR公司為WalMart建立了第一個數據倉庫。1996年，加拿大的IDC公司調查了62家實現了數據倉庫的歐美企業，結果表明：數據倉庫為企業提供了巨大的收益。早期的數據倉庫大都采用當時流行的客戶/服務器結構。近年來分布式對象技術飛速發展，整個數據倉庫體系結構從功能上劃分為若干個分布式對象，這些分布式對象不僅可以直接用于建立數據倉庫，還可以在應用程序中向用戶提供調用的接口。