Ⅰ 環境感知數據集包括哪些
完整的數據集應包括立體數據、光流數據、視覺里程計數據、目標跟蹤數據、道路解析數據等。
Ⅱ 大數據能做什麼
隨著互聯網時代的迅猛發展，大數據全面融入了現代社會的生產、生活中，並將大大改變全球的經濟。大數據，它其實不僅僅是一種技術，更是戰略資源。
1、對大數據的處理分析正成為新一代信息技術融合應用的結點
移動互聯網、物聯網、社交網路、數字家庭、電子商務等是新一代信息技術的應用形態，這些應用不斷產生大數據。雲計算為這些海量、多樣化的大數據提供存儲和運算平台。通過對不同來源數據的管理、處理、分析與優化，將結果反饋到上述應用中，將創造出巨大的經濟和社會價值。
大數據具有催生社會變革的能量。但釋放這種能量，需要嚴謹的數據治理、富有洞見的數據分析和激發管理創新的環境(Ramayya Krishnan,卡內基·梅隆大學海因茲學院院長)。
2、大數據是信息產業持續高速增長的新引擎
面向大數據市場的新技術、新產品、新服務、新業態會不斷涌現。在硬體與集成設備領域，大數據將對晶元、存儲產業產生重要影響，還將催生一體化數據存儲處理伺服器、內存計算等市場。在軟體與服務領域，大數據將引發數據快速處理分析、數據挖掘技術和軟體產品的發展。
3、大數據利用將成為提高核心競爭力的關鍵因素各行各業的決策正在從「業務驅動」 轉變「數據驅動」。
對大數據的分析可以使零售商實時掌握市場動態並迅速做出應對;可以為商家制定更加精準有效的營銷策略提供決策支持;可以幫助企業為消費者提供更加及時和個性化的服務;在醫療領域，可提高診斷准確性和葯物有效性;在公共事業領域，大數據也開始發揮促進經濟發展、維護社會穩定等方面的重要作用。
4、大數據時代科學研究的方法手段將發生重大改變
例如，抽樣調查是社會科學的基本研究方法。在大數據時代，可通過實時監測、跟蹤研究對象在互聯網上產生的海量行為數據，進行挖掘分析，揭示出規律性的東西，提出研究結論和對策。
Ⅲ 機器學習中的數據集合
機器學習中的數據集合
數據集分類
在有監督(supervise)的機器學習中，數據集常被分成2~3個，即：訓練集(train set) 驗證集(validation set) 測試集(test set)。
訓練集用來估計模型，驗證集用來確定網路結構或者控制模型復雜程度的參數，而測試集則檢驗最終選擇最優的模型的性能如何。
Ripley, B.D（1996）在他的經典專著Pattern Recognition and Neural Networks中給出了這三個詞的定義。
Training set:
A set of examples used for learning, which is to fit the parameters [i.e., weights] of the classifier.
Validation set:
A set of examples used to tune the parameters [i.e., architecture, not weights] of a classifier, for example to choose the number of hidden units in a neural network.
Test set:
A set of examples used only to assess the performance [generalization] of a fully specified classifier.
顯然，training set是用來訓練模型或確定模型參數的，如ANN中權值等； validation set是用來做模型選擇（model selection），即做模型的最終優化及確定的，如ANN的結構；而 test set則純粹是為了測試已經訓練好的模型的推廣能力。當然，test set這並不能保證模型的正確性，他只是說相似的數據用此模型會得出相似的結果。但實際應用中，一般只將數據集分成兩類，即training set 和test set，大多數文章並不涉及validation set。
選擇訓練集和測試集
其中一個典型的劃分是訓練集占總樣本的50％，而其它各佔25％，三部分都是從樣本中隨機抽取。樣本少的時候，上面的劃分就不合適了。常用的是留少部分做測試集。然後對其餘N個樣本採用K折交叉驗證法。就是將樣本打亂，然後均勻分成K份，輪流選擇其中K－1份訓練，剩餘的一份做驗證，計算預測誤差平方和，最後把K次的預測誤差平方和再做平均作為選擇最優模型結構的依據。特別的K取N，就是留一法（leave one out）。
數據歸一化問題
數據歸一化屬於數據的預處理。因為sigmoid函數根據不同的變換，輸出在0到1或者－1到1之間，因此如果不做歸一，就會出現樣本輸出超出神經網路輸出的范圍。選擇最大的值max和最小值min，做如下變換
x＝(x－min)/(max-min)
就是歸一化。
需要注意的是max和min不應該直接選擇為x中的最大值和最小值。原因是樣本只是有限的觀測，有可能還有更大或者更小的觀測，因此合適的選擇應該max選取xmax大一些和min比xmin小一些的。歸一化並不總是合適的預處理，因為它不能使分布不對稱的樣本變得更對稱一些，標准化要好一些。另外，有時候主成分分析也能起到降維的作用。
Ⅳ 大數據是干什麼的 有什麼用
關於復大數據，麥肯錫全球研究制所給出的定義是：
一種規模大到在獲取、存儲、管理、分析方面大大超出了傳統資料庫軟體工具能力范圍的數據集合，具有海量的數據規模、快速的數據流轉、多樣的數據類型和價值密度低四大特徵。
簡單理解為：
"大數據"是一個體量特別大，數據類別特別大的數據集，並且這樣的數據集無法用傳統資料庫工具對其內容進行抓取、管理和處理。
大數據的核心作用是數據價值化，簡單說就是大數據讓數據產生各種「價值」，這個數據價值化的過程就是大數據要做的主要事情。
Ⅳ 什麼是大數據，大數據可以做什麼
大數據（big data），指無法在可承受的時間范圍內用常規軟體工具進行捕捉、管理和處理的數據集合，是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力來適應海量、高增長率和多樣化的信息資產。
大數據本身什麼都做不了，能指望數據做什麼呢。有大數據，如果不能通過數據
挖掘和數據分析得出對實際操作有價值的信息，那麼它什麼也做不了。
如果理解為對大數據的分析應用能做什麼，那麼它能做的事情就太多了，各個行業都會用到，物流、博彩、營銷、客戶管理、醫療、零售、環保等等都有其身影。
舉例說明：
通過對客戶進行分類整理，根據客戶的購買習慣、年齡、喜好、地域等區分進行推薦產品，進行個性化的頁面展示。還可以根據以往數據來進行動態營銷。
零售，根據需求和庫存的情況，適時調整價格
醫療，根據眾多病人的特徵，分析原因，量級太小的時候，這些特徵根本不明顯，不會得到重視，只有在大量數據中，才能發現平時注意不到的現象。
公共安全。根據以往犯罪數據預測發生犯罪事件的地區與概率。
娛樂。比如《紙牌屋》的製作公司根據以往的用戶習慣，打造出大受歡迎的電視劇。
僅僅有大數據是遠遠不夠的，更需要的是數據挖掘和數據分析的技能（包括大腦與軟體操作），這樣才能發揮出優勢。如果願意學習大數據的相關課程，有個「PPV課」的網站，課程很全面，可以學到很多關於大數據的知識，包括對案例的分析，還有軟體操作等。
Ⅵ 什麼是大數據大數據具體有什麼用大數據到底能幹什麼
什麼是大數據？
一句話快答：一是大數據是一個很大的海量的數據集；二是指版的新型處理權海量數據的技術體系。
大數據是一個抽象的概念，可以簡單理解為"大數據"是一個體量特別大，數據類別特別大的數據集，並且這樣的數據集無法用傳統資料庫工具對其內容進行抓取、管理和處理。
大數據有什麼價值？
一句話快答：將海量數據價值化。
大數據的核心作用是數據價值化，簡單地說就是大數據讓數據產生各種「價值」，這個將數據價值化的過程就是大數據要做的主要事情。
大數據有哪些作用？
一句話快答：給人類提供輔助服務，為智能體提供決策服務。
大數據不僅包括企業內部應用系統的數據分析，還包括與行業、產業的深度融合。具體場景包括：互聯網行業、政府行業、金融行業、傳統企業中的地產、醫療、能源、製造、電信行業等等。通俗地講「大數據就像互聯網+，可以應用在各行各業"，如電信、金融、教育、醫療、軍事、電子商務甚至政府決策等。
對企業而言，大數據可提高工作效率，降低企業成本，精準營銷帶來更多客戶。
對政府而言，可以利用大數進行統籌分析、提高管理效率、管理抓獲犯罪分子等。
對個人而言，可以利用大數據更了解自己等。加米穀大數據培訓。
Ⅶ 資料庫集群技術有哪些
資料庫集群技術
1)提高資料庫處理速度的技術
目前有四種提高資料庫處理速度的辦法：
◆ 提高磁碟速度：這包括RAID和其他磁碟文件分段的處理。主要的思想是提高磁碟的並發度（多個物理磁碟存放同一個文件）。盡管實現方法各不相同，但是它們最後的目的都是提供一個邏輯資料庫的存儲映象。我們要評價的六個系統都能有效地利用這些技術。由於ICX已經有最大的磁碟冗餘度，RAID 磁碟系統的設置應該側重於速度，而不是數據冗餘。這樣磁碟利用的效益就會提高。
◆ 分散數據的存放：主要思想是利用多個物理伺服器來存放數據集的不同部分（一個資料庫表格分散到多個伺服器或者每個伺服器分管幾個內容不同的表格）。這些辦法不但可以擴展數據集（數據集的可擴性），而且使得不同的伺服器進行並行計算成為可能。例如，對於ORACLE的RAC來講，由於它是共享磁碟的體系結構，你只需要簡單地增加一個伺服器節點，RAC就能自動地將這節點加入到它的集群服務中去。RAC會自動地將數據分配到這節點上，並且會將接下來的資料庫訪問自動分布到合適的物理伺服器上，而不用修改應用程序。對於UDB來講，因為它是非共享磁碟的體系結構，因此就必須手工修改數據的分區，MSCS和ASE也是同樣的情況。MySQL也需要手工分區，並且是這幾種資料庫中支持分區的自動化程度最低的，也就是說，應用程序需要自己負責資料庫的分布式訪問。不管數據存放是如何實現的，分布式存放數據的缺點是對資料庫的可用性有負面影響。任何一台伺服器的損壞都會影響整個系統的可用性。但是，這是迄今為止各大資料庫廠商能提供的業界最好的資料庫集群技術了。ICX是一種基於中間件的資料庫集群技術，它對客戶端和資料庫伺服器都是透明的。因此，ICX可以用來集群幾個資料庫集群（一個邏輯資料庫），也可以用於集群幾個物理資料庫伺服器（來增強一個分管關鍵數據的物理伺服器）。
◆ 對稱多處理器系統：此技術的思想是利用多處理機硬體技術來提高資料庫的處理速度。但是，除了ICX，所有其它的資料庫集群技術只支持單一的可修改的邏輯資料庫。絕大部分的資料庫事務處理是磁碟密集型的，純計算負荷很小的，對稱多處器技術在資料庫上的應用的實際收益是很有限的。這也說明了為什麼實際應用中最多隻用了四個CPU的原因。所有的基於資料庫引擎的集群都支持這個技術，ICX對SMP技術是中性的，因為它能把多個資料庫伺服器集合在一起構成一個集群，也能將多個現存的資料庫集群集合在一起，構成集群的集群。
◆ 交易處理負載均衡：此技術的思想是在保持數據集內容同步的前提下，將只讀操作分布到多個獨立的伺服器上運行。因為絕大多數的資料庫操作是瀏覽和查詢,，如果我們能擁有多個內容同步的資料庫伺服器，交易負載均衡就具有最大的潛力（可以遠遠大於上面敘述的最多達四個處理器的對稱多處理器系統）來提高資料庫的處理速度，同時會具有非常高的數據可用性（真正達到5個9，即99.999%）。所有基於資料庫引擎的集群系統都只支持一個邏輯資料庫映象和一個邏輯或物理的備份。這個備份的主要目的是預防數據災難。因此，備份里的數據只能通過復制機制來更新，應用程序是不能直接更新它的。利用備份數據進行交易負載均衡只適用於一些非常有限的應用，例如報表統計、數據挖掘以及其它非關鍵業務的應用。只有ICX能夠做到同步復制多個資料庫伺服器從而達到在保持數據一直性前提下的真正的負載平衡。
上述所有技術在實際部署系統的時候可以混合使用以達到最佳效果。
2）提高資料庫可用性的技術
根據物理法則，提高冗餘度是提高資料庫可用性的唯一途徑。
提高資料庫冗餘度大致有四種方法：
◆ 硬體級的冗餘：主要思想是讓多處理機同時執行同樣的任務用以屏蔽瞬時和永久的硬體錯誤。有兩種具體的實現方法：構造特殊的冗餘處理機和使用多個獨立的資料庫伺服器。冗餘處理機的造價昂貴，效益很低。實際應用日漸減少。基於資料庫的集群系統都是用多個獨立的資料庫伺服器來實現一個邏輯資料庫，在任意瞬間，每台處理器運行的都是不同的任務。這種系統可以屏蔽單個或多個伺服器的損壞，但是因為沒有處理的冗餘度，每次恢復的時間比較長，它們需要把被損壞的服務進程在不同的伺服器上從新建立起來。ICX讓多個獨立的資料庫伺服器作同樣的處理。發現處理器問題時的切換不需要重建進程的狀態，所以故障屏蔽是極快的。
◆ 通訊鏈路級的冗餘：冗餘的通訊鏈路可以屏蔽瞬時和永久的通訊鏈路級的錯誤。基於資料庫引擎的集群系統有兩種結構：共享磁碟和獨立磁碟。RAC, MSCS 和 MySQL CS可以認為是共享磁碟的集群系統。UDB和ASE 是獨立磁碟的集群系統。共享磁碟集群系統對網路系統的要求很高，所以通訊的冗餘度最小。獨立磁碟集群系統可以把磁碟系統獨立管理，通訊冗餘度較高。 ICX的通訊鏈路級的冗餘度最高，因為它使用的是多個獨立的資料庫伺服器和獨立的磁碟系統。 ICX也可以用於共享磁碟系統。 但是冗餘度會相應降低。
◆ 軟體級的冗餘：由於現代操作系統和資料庫引擎的高度並發性，由競爭條件、死鎖、以及時間相關引發的錯誤占據了非正常停機服務的絕大多數原因。採用多個冗餘的運行資料庫進程能屏蔽瞬時和永久的軟體錯誤。基於資料庫引擎的集群系統都用多個處理器來實現一個邏輯資料庫，它們只能提供部分軟體冗餘，因為每一瞬間每個處理器執行的都是不同的任務。只有ICX可以提供最大程度的軟體級冗餘。
◆ 數據冗餘：有兩類冗餘數據集。
被動更新數據集：所有目前的數據復制技術(同步或非同步)，例如磁碟鏡像（EMC的TimeFinder系列）、資料庫文件復制（如DoubleTake, Veritas and Legato）以及資料庫廠商自帶的資料庫備份工具都只能產生被動復制數據集。通常，為了實現復制功能，需要消耗掉主伺服器5%（非同步）到30%（同步）的處理能力。被動更新的數據一般只用於災難恢復.被動更新數據集還有兩個致命的問題：一旦主處理機故障造成數據損壞，被動更新的數據集也會被破壞。另外，和主動更新系統相比，被動更新系統對數據網路的帶寬要求更高。這是因為它缺少交易的信息，很多數據復制是盲目的。
主動更新數據集：這種數據集需要一台（或多台）獨立的備份資料庫伺服器來管理，由於這種數據集及時可用，它可以有多種用途，例如報表生成，數據挖掘，災難恢復甚至低質量負載均衡。 同樣地，這里也有同步和非同步兩種技術。
◆ 非同步主動復制數據集：這種技術是先把事務處理交給主伺服器來完成，然後這些事務處理再被串列地交給備份伺服器以執行同樣的操作來保證數據的一致性。這種技術生成的數據集和主數據集有一個時間差，所以僅適用於災難恢復、數據挖掘、報表統計以及有限的在線應用。所有的商用資料庫都支持非同步主動復制技術。這種辦法的難度在於復制隊列的管理上，這個隊列是用來屏蔽主伺服器和備份伺服器之間的速度差異的。因為主伺服器可以盡可能地利用所有軟硬體的並發性來處理並發的事務，而備份伺服器只能串列地復制，在高負荷事務處理的情況下，復制隊列經常可能溢出。因為沒有任何辦法來控制事務處理請求的速度，在高負荷事務處理的情況下，復制隊列只能經常性地重建。因為所有現代資料庫系統都支持熱備份和LOG SHIPPING。通過精心策劃，應該可以實現不關閉主伺服器而重建隊列。ICX也支持非同步主動復制. ICX的復制隊列的重建是通過ICX的自動數據同步軟體來完成的，所以不需要人工操作。
◆ 同步主動復制數據集：這種技術要求所有的並發事務處理在所有的資料庫伺服器上同時完成。一個直接的好處就是沒有了隊列的管理問題，同時也可以通過負載均衡實現更高的性能和更高的可用性。這種技術也有兩種完全不同的實現方法：完全串列化和動態串列化。完全串列化的事務處理來自於主資料庫的事務處理引擎，RAC, UDB, MSCS (SQL Server 2005) 和 ASE是用完全串列化並結合兩階段提交協議來實現的，這種設計的目標就是為了獲得一份可用於快速災難恢復的數據集。這種系統有兩個關鍵的問題。第一，兩階段提交協議是一種「ALL OR NOTHING」的協議。仔細研究兩階段提交協議後就能發現，為了獲取這備份數據集，事務處理的可用性會降低一半。第二，完全串列化的做法又引進了主-從資料庫伺服器速度不匹配的問題。強制同步造成整個系統的速度被降低到完全串列化的水平。相反，ICX-UDS採用了動態串列復制引擎。這設計可以充分利用多個獨立資料庫的處理能力。ICX避免了使用兩階段提交協議，因此一個事務處理只有在集群中的所有伺服器全都同時崩潰的情況下才會回滾。
為了防災，必須使用遠程網路。 所以我們在這里討論遠程數據復制的辦法。這里大概有四種辦法。
◆ 動態遠程非同步復制：這種辦法是指主伺服器通過遠程網串列地把交易復制到備份伺服器上。由於主-副之間的速度不匹配，隊列管理的問題就很突出。 由於遠程網的速度一般都比較慢，隊列溢出的概率大大增加。所有的集群系統都支持這種復制辦法，只是隊列管理的辦法不同而已。DM，FM和RAID都不能支持這種辦法。RAID只能在區域網內工作。
◆ 動態遠程同步復制.：這種辦法是指主伺服器通過遠程網並行地把交易復制備份伺服器上。只有ICX 具有這種能力。
◆ 靜態遠程非同步復制.：這種辦法是指通過遠程網把數據串列地復制（不通過資料庫伺服器）到異地。DM和FM支持這種復制辦法。因為串列處理和隊列管理的關系，這對於處理量大的系統不適用。但是這種復制辦法對應用是透明的，所有集群系統都可採用.
◆ 靜態遠程同步復制.：這種辦法也是指通過遠程網把數據串列地復制（不通過資料庫伺服器）到異地。不同的是，這里沒有隊列管理。取代隊列管理的是發送端的一個新的協議：每次發送都要等接受端確認復製成功。否則回滾。DM和FM都支持這種復制辦法。這種辦法只能在短距離范圍內工作， 大約5 英里光纖的樣子。如果超出這個距離范圍的話，顯然事務處理回滾的概率就會很高。但是這種復制辦法對應用是透明的，所有集群系統都可採用。
3）提高資料庫安全和數據集可擴展的技術
在提高資料庫安全性和數據集可擴性這兩方面，可以創新的空間是很小的。資料庫最常見的安全辦法是口令保護，要麼是分布式的，要麼是集中式的。在資料庫前面增加防火牆會增加額外的延遲，因此，盡管許多安全侵犯事件是來自於公司內部，但是資料庫防火牆還是很少被採用。如果資料庫集群技術是基於中間件技術實現的，就有可能在不增加額外延遲的情況下 ，在數據經過的路徑上實現防火牆功能。ICX完全實現了這種思想。
資料庫數據集的可擴性只能通過將數據分布到多個獨立的物理伺服器上來實現。為了彌補可用性的損失，ICX能被用來提高整個邏輯資料庫或者部分重要伺服器的處理速度，可用性和安全性。
Ⅷ 大數據可以做什麼
現在大家可能都聽說過大數據，大數據的出現使得各個行業的發現具有了方向性，為推動社會做出了巨大的貢獻，大數據離不開數據挖掘，那麼大家知道不知道大數據可以做什麼呢？簡單來說，大數據可以讓預測未來。
一、大數據可以預測未來
簡而言之，大數據和數據挖掘能夠賦予我們預測能力。而現在我們的生活已經數字化了，我們每天所做的任何事情都可以通過大數據記錄下來，就好比每張信用卡交易都是數字化和可查詢的。對於企業來說，大多數財務和運營數據都保存在資料庫中。而現在，隨著可穿戴設備的興起，大家的每一次心跳和呼吸都被數字化並保存為可用數據。使得機器了解我們。
二、如果模式保持不變，那麼未來就不再是未來
現在，我們生活中的許多不同事物都有不同的表現形式。比如說，一個人可能在任何工作日內在工作和家庭之間旅行，在周末到某個地方遊玩，這種模式很少改變。商店將擁有任何一天的高峰時段和閑置時間，這種模式不太可能改變。企業將在一年中的某些月份要求更高的勞動力投入，這種模式不太可能改變。
由此，計算機通過終端去進行搜集到這些數據，就去分析這些數據，然後對受眾群體進行合理的安排。計算機也就能夠知道什麼時候是適合促銷的最佳時間，例如，如果這個人每周五的星期五都要洗車，或者是優惠券，那就是洗車促銷如果這個人每年三月都要去度假，那就可以進行全方位的服務。同時計算機還可以預測商店全天的銷售預測，然後制定業務戰略以最大化總收入。一旦未來變得可預測，我們可以隨時提前計劃並為可能的最佳行動做好准備。這就說明了大數據給了我們預測未來的力量。這是數據挖掘的力量。數據挖掘始終與大數據聯系在一起，因為大數據支持大量數據集，從而為所有預測提供了基礎。
三、機器學習是什麼？
剛才我們根據一塊數據的處理方式進行了分析。假設這條數據包含一組購物者的購買行為，包括購買的商品總數，每個購物者購買的商品數量。這是迄今為止最簡單的統計分析。如果我們的目標是分析不同類型的購物者之間的聯系，或者如果我們想要推測特定類型的購物者的特殊偏好，或者甚至預測任何購物者的性別或年齡，我們將需要更多復雜的模型，通過錄入的數據，我們稱之為演算法。機器學習可以更容易理解為為數據挖掘目的而開發的所有不同類型的演算法，方便我們的生活。
四、數據挖掘是什麼？
通過計算機去學習演算法，用現有數據去預測未知數，這正是數據挖掘的奇跡與機器學習密切相關的原因。然而，任何機器學習演算法的強度在很大程度上取決於大量數據集的供應。無論演算法有多復雜，都不能從幾行數據中做出預測，需要大量的數據作為樣本。大數據技術是機器學習的前提，通過計算機的學習，我們能夠從現有數據集中獲得有價值的見解，這就是數據挖掘。
以上的內容就是對於大數據可以做什麼？這兩個問題的具體的解釋了，大數據的出現能夠讓我們更好的預測未來，希望這篇文章能夠給大家帶來幫助，最後感謝大家的閱讀。