大数据技术词汇表
信息技术的新词汇及含义
信息技术的新词汇及含义信息技术是指利用现代计算机及通信技术来处理、存储、传输和获取信息的一门科技。
随着科技的不断发展，信息技术领域也不断涌现出新的词汇，下面介绍几个最近流行的新词汇及其含义。
1. 云计算（Cloud Computing）：云计算是一种基于网络的计算模式，通过互联网将计算资源（如服务器、存储设备）提供给用户，使用户可以方便地访问和使用这些资源。
云计算具有高效利用资源、弹性扩展和灵活性等特点，被广泛应用于各行各业。
2. 大数据（Big Data）：大数据是指海量、高速和多样化的数据集合。
随着互联网、物联网等技术的普及，大量的数据被产生和积累，大数据分析成为了获取有价值信息的一种重要手段。
大数据分析可以帮助企业发现市场趋势、改善决策和提升运营效率。
3. 人工智能（Artificial Intelligence）：人工智能是一门研究如何使计算机能够模拟人类智能的学科。
通过模拟人类思维和学习能力，人工智能可以实现机器自主决策、语音识别、图像识别等一系列智能化任务。
4. 物联网（Internet of Things）：物联网是指通过连接和互联网通信功能的各类设备，实现设备之间的信息传递和智能化的网络系统。
物联网的应用领域广泛，包括智能家居、智能交通、智能制造等。
5. 区块链（Blockchain）：区块链是一种去中心化的分布式账本技术。
通过将交易记录以链式存储，并通过共识算法来保证数据的安全性和可信度，区块链可以实现可追溯、去中心化和不可篡改的特点。
区块链技术在金融、供应链管理等领域有广泛的应用前景。
以上是近年来在信息技术领域流行的一些新词汇及其含义。
随着科技的不断进步，信息技术领域的新词汇也将不断涌现，进一步推动着社会的发展和变革。
科技英语词汇大全掌握科学技术的关键英语词汇开启科技时代
科技英语词汇大全掌握科学技术的关键英语词汇开启科技时代科技英语词汇大全——掌握科学技术的关键英语词汇，开启科技时代科技已经成为现代社会发展的推动力之一，在科技领域，掌握相关的英语词汇变得尤为重要。
本文将为您提供一份科技英语词汇大全，帮助您快速掌握科学技术的关键英语词汇，开启科技时代。
一、计算机科学与技术1. algorithm（算法）：计算机解决问题的一系列步骤或指令。
2. programming（编程）：将问题的解决方案转换为计算机可以执行的指令。
3. software（软件）：计算机程序和相关的数据。
4. hardware（硬件）：计算机以及与其相关的物理设备。
5. database（数据库）：用于存储和组织数据的系统。
6. artificial intelligence（人工智能）：模拟人类智能的技术和系统。
7. virtual reality（虚拟现实）：通过计算机生成的模拟环境。
8. cybersecurity（网络安全）：保护计算机系统和数据免受攻击的措施和技术。
二、通信科技1. internet（互联网）：全球范围内的计算机网络。
2. website（网站）：通过互联网提供信息的站点。
3. browser（浏览器）：用于访问和浏览网页的程序。
4. email（电子邮件）：通过互联网发送和接收的电子邮件。
5. social media（社交媒体）：通过互联网和移动设备分享信息和互动的平台。
6. wireless（无线）：不需要物理连接的通信技术。
7. 5G（第五代移动通信技术）：提供更快速、低延迟和更稳定的无线通信。
8. IoT（物联网）：通过互联网连接的物理设备和对象。
三、能源科技1. renewable energy（可再生能源）：来自自然资源的可持续能源。
2. solar power（太阳能）：利用太阳光转换为电力或热能的技术。
3. wind power（风能）：利用风转换为电力的技术。
IT行业常考词汇分类速记汇编
IT行业常考词汇分类速记汇编网络与安全- VPN：Virtual Private Network，虚拟私人网络VPN：Virtual Private Network，虚拟私人网络- DDoS：Distributed Denial of Service，分布式拒绝服务攻击DDoS：Distributed Denial of Service，分布式拒绝服务攻击- SSL：Secure Sockets Layer，安全套接层SSL：Secure Sockets Layer，安全套接层- TLS：Transport Layer Security，传输层安全协议TLS：Transport Layer Security，传输层安全协议- Firewall：防火墙Firewall：防火墙- IP地址：Internet Protocol Address，网络协议地址IP地址：Internet Protocol Address，网络协议地址- DNS：Domain Name System，域名系统DNS：Domain Name System，域名系统- 黑客：Hacker，指擅长计算机或网络技术的人黑客：Hacker，指擅长计算机或网络技术的人- 漏洞：Vulnerability，指软件或系统中存在的缺陷或错误，可能被攻击者利用漏洞：Vulnerability，指软件或系统中存在的缺陷或错误，可能被攻击者利用软件开发- API：Application Programming Interface，应用程序编程接口API：Application Programming Interface，应用程序编程接口- IDE：Integrated Development Environment，集成开发环境IDE：Integrated Development Environment，集成开发环境- OOP：Object-Oriented Programming，面向对象编程OOP：Object-Oriented Programming，面向对象编程- MVC：Model-View-Controller，模型-视图-控制器框架MVC：Model-View-Controller，模型-视图-控制器框架- 迭代式开发：Iterative Development，是一种以递增方式持续交付软件的开发模式迭代式开发：Iterative Development，是一种以递增方式持续交付软件的开发模式- 原型模式：Prototype Pattern，是一种通过复制创建新对象的设计模式原型模式：Prototype Pattern，是一种通过复制创建新对象的设计模式- 编程语言：如Java、C++、Python等编程语言：如Java、C++、Python等数据库- SQL：Structured Query Language，结构化查询语言SQL：Structured Query Language，结构化查询语言- NoSQL：Not Only SQL，非关系型数据库NoSQL：Not Only SQL，非关系型数据库- MySQL：一种关系型数据库MySQL：一种关系型数据库- 分布式数据库：Distributed Database，数据分布到多个物理或逻辑节点上分布式数据库：Distributed Database，数据分布到多个物理或逻辑节点上- 事务：Transaction，是关于数据一致性的一个概念，是由一个或多个数据库操作组成的序列，这些操作要么全部执行，要么全部不执行事务：Transaction，是关于数据一致性的一个概念，是由一个或多个数据库操作组成的序列，这些操作要么全部执行，要么全部不执行人工智能- 机器研究：Machine Learning，是一种人工智能的应用，让计算机通过有限的数据集自己进行研究，并进行新数据的预测机器学习：Machine Learning，是一种人工智能的应用，让计算机通过有限的数据集自己进行学习，并进行新数据的预测- 深度研究：Deep Learning，是一种机器研究的分支，利用神经网络来处理更加复杂的数据深度学习：Deep Learning，是一种机器学习的分支，利用神经网络来处理更加复杂的数据- 人工智能：Artificial Intelligence，指通过计算机模拟人的智能、研究、思考和决策等能力的技术和方法人工智能：Artificial Intelligence，指通过计算机模拟人的智能、学习、思考和决策等能力的技术和方法- 自然语言处理：Natural Language Processing，是指让计算机理解、分析、处理自然语言文本的技术自然语言处理：Natural Language Processing，是指让计算机理解、分析、处理自然语言文本的技术- 图像识别：Image Recognition，是利用计算机视觉技术将数字图像转化为可识别的信息的过程图像识别：Image Recognition，是利用计算机视觉技术将数字图像转化为可识别的信息的过程其他- 大数据：指无法在一定时间范围内通过传统数据处理应用程序完成的数据集合大数据：指无法在一定时间范围内通过传统数据处理应用程序完成的数据集合- 区块链：Blockchain，是一种去中心化的分布式账本技术，被广泛应用于数字货币领域区块链：Blockchain，是一种去中心化的分布式账本技术，被广泛应用于数字货币领域- 物联网：Internet of Things，是通过互联网连接物理设备的一种技术，可以使物理世界与数字世界融为一体物联网：Internet of Things，是通过互联网连接物理设备的一种技术，可以使物理世界与数字世界融为一体- 微服务：Micro Service，是一种以小而自治的服务组件来构建软件系统的方法。
与it科技相关的词语和概念
与it科技相关的词语和概念与IT科技相关的词语和概念涉及广泛，以下是一些常见的词汇和概念：●人工智能（Artificial Intelligence，AI）：模拟人类智能的计算机系统，包括机器学习、深度学习等技术。
●大数据（Big Data）：处理和分析海量、复杂的数据集，以获取有价值的信息和洞察。
●云计算（Cloud Computing）：通过互联网提供计算资源和服务，包括存储、计算、数据库等。
●物联网（Internet of Things，IoT）：将物理设备与互联网连接，使它们能够相互通信和共享数据。
●区块链（Blockchain）：一种去中心化的分布式账本技术，用于安全地记录交易和信息。
●机器学习（Machine Learning）：计算机系统通过学习数据和模式来改进性能，而不是通过显式编程。
●深度学习（Deep Learning）：一种机器学习方法，使用神经网络来模拟和学习复杂的表征。
●网络安全（Cybersecurity）：保护计算机系统、网络和数据免受未经授权的访问、攻击和损害。
●用户界面（User Interface，UI）和用户体验（User Experience，UX）：设计和优化用户与软件或系统交互的界面和体验。
●虚拟现实（Virtual Reality，VR）和增强现实（Augmented Reality，AR）：创建虚拟或增强的环境，改变用户的感知和交互方式。
●DevOps：结合开发（Development）和运维（Operations）的一种文化和实践，旨在加速软件开发和部署过程。
●敏捷开发（Agile Development）：一种软件开发方法，强调快速迭代、灵活性和紧密的团队协作。
●开源（Open Source）：指软件或项目的源代码对公众开放，任何人都可以查看、修改和分发。
●数据挖掘（Data Mining）：从大数据集中发现模式、趋势和关联的过程。
●信息技术基础设施（IT Infrastructure）：支持计算、存储、网络和数据管理的硬件、软件和设备。
下列计算机技术词汇的英文缩写和中文名字
下列计算机技术词汇的英文缩写和中文名字以下是计算机技术中一些常见词汇的英文缩写和中文名字:1. AI - 人工智能 (Artificial Intelligence)2. CPU - 中央处理器 (Central Processing Unit)3. GPU - 图形处理器 (Graphics Processing Unit)4. 编程语言 - 编程语言 (Programming Language)5. OS - 操作系统 (Operating System)6. APP - 应用程序 (Application Programming Interface)7. TCP/IP - 传输控制协议/互联网协议(Transmission Control Protocol/Internet Protocol)8. HTML - 超文本标记语言 (Hypertext Markup Language)9. CSS - 层叠样式表 (Cascading Style Sheets)10. JavaScript - 脚本语言 (JavaScript)11. QR code - 快速反应码 (Quick Response Code)12. 二维码 - 二维码 (Two-Dimensional Code)13. 云计算 - 云计算 (Cloud Computing)14. 大数据 - 大数据 (Big Data)15. 物联网 - 物联网 (Internet of Things)16. 无线通信 - 无线通信 (Wireless Communication)17. 蓝牙 - 蓝牙 (Bluetooth)18. 虚拟现实 - 虚拟现实 (Virtual Reality)19. 增强现实 - 增强现实 (Augmented Reality)20. 区块链 - 区块链 (Blockchain)。
数字化领域常见的英语词汇
数字化领域常见的英语词汇以下是一些数字化领域常见的英语词汇：①Algorithm（算法）：一套解决问题的明确步骤或准则。
②Hyperlink（超链接）：允许用户导航到其他网页或资源的链接。
③Internet（互联网）：由各种计算机网络相互连接而成的网络。
④E-commerce（电子商务）：使用电子手段进行商业活动，包括在线购物、支付等。
⑤E-mail（电子邮件）：通过互联网发送的电子信息，通常以文本、图像或视频等形式存在。
⑥Web browser（网页浏览器）：用于浏览互联网上的网页的工具。
⑦World Wide Web（万维网）：由各种网页相互链接而成的网络，通常通过浏览器进行访问。
⑧URL（统一资源定位器）：标识互联网上资源的地址。
⑨FTP（文件传输协议）：用于在互联网上传输文件的协议。
⑩Network（网络）：由各种计算机、设备及数据传输线互连而成的系统，用于共享资源、通讯和信息交换。
⑪Server（服务器）：提供服务的计算机，通常用于存储数据、提供网页等。
⑫Client（客户端）：使用服务器提供的服务的计算机，通常是指用户的计算机。
⑬Database（数据库）：用于存储、管理和检索数据的系统。
⑭Software Development Kit（软件开发工具包）：包含用于开发软件应用程序的工具和库的集合。
⑮Operating System（操作系统）：管理计算机硬件和软件资源的系统。
⑯Application（应用程序）：用于完成特定任务的软件程序。
⑰Cloud computing（云计算）：使用网络从中央远程服务器提供和管理数据和应用程序的模型。
⑱Virtual reality（虚拟现实）：通过计算机技术创建的模拟现实环境，用户可以在其中进行互动。
⑲Artificial intelligence（人工智能）：模拟人类智能的技术，包括机器学习、自然语言处理等。
⑳Data science（数据科学）：结合统计学、计算机科学和领域专业知识的跨学科领域，以定量方式分析数据并提取洞见。
(完整版)计算机科学专业英语词汇
(完整版)计算机科学专业英语词汇1. Introduction本文档为计算机科学专业英语词汇的完整版，旨在帮助学生研究和掌握计算机科学领域的英语词汇。
计算机科学作为一门高度技术性和专业性的学科，其英语词汇的掌握对于研究和理解相关知识至关重要。
2. Basic Terminology以下是计算机科学中的基础词汇：- Algorithm: 算法- Data Structure: 数据结构- Programming: 编程- Software: 软件- Hardware: 硬件- Database: 数据库- Network: 网络- Operating System: 操作系统- Debugging: 调试3. Programming Languages计算机科学领域有多种编程语言，以下是其中的一些：- Java: Java语言- Python: Python语言- C/C++: C/C++语言- JavaScript: JavaScript语言- Ruby: Ruby语言- Swift: Swift语言- PHP: PHP语言- Perl: Perl语言- SQL: SQL语言4. Development Tools以下是计算机科学领域常用的开发工具：- IDE (Integrated Development Environment): 集成开发环境- Text Editor: 文本编辑器- Version Control System: 版本控制系统- Debugger: 调试器- Virtual Machine: 虚拟机- Documentation: 文档5. Specialized Terminology计算机科学领域还有一些专业术语，以下是其中的一些：- Artificial Intelligence (AI): 人工智能- Machine Learning: 机器研究- Big Data: 大数据- Cybersecurity: 网络安全- Cryptography: 密码学- User Interface (UI): 用户界面- User Experience (UX): 用户体验- Agile Development: 敏捷开发- DevOps: 开发运维6. Conclusion本文档涵盖了计算机科学专业中常用的英语词汇，包括基础术语、编程语言、开发工具以及专业术语。
2024流行词汇
2024流行词汇
以下是一些可能在2024 年流行的词汇：
1. 元宇宙：一个虚拟现实的概念，指的是一个沉浸式的数字世界，用户可以在其中进行社交、游戏、购物等活动。
2. 碳中和：通过减少二氧化碳等温室气体的排放，实现全球气候目标的术语。
3. 人工智能：一种模拟人类智能的技术，包括机器学习、自然语言处理等方面。
4. 5G：第五代移动通信技术，提供更快的数据传输速度和更低的延迟。
5. 区块链：一种去中心化的数据库技术，用于记录和验证数字资产的交易。
6. 非同质化代币（NFT）：一种利用区块链技术来表示数字资产的所有权和真实性的数据文件。
7. 远程办公：一种工作模式，员工可以通过互联网在远程地点工作。
8. 可持续性：指的是在经济、社会和环境方面实现长期发展的能力。
9. 健康科技：利用科技来改善医疗保健、健康管理和预防疾病的领域。
10. 播客：一种音频内容形式，用户可以订阅并下载感兴趣的节目。
11. 社交电商：结合社交媒体和电子商务的模式，用户可以通过社交平台购买商品。
12. 绿色能源：可再生能源，如太阳能、风能等，对环境友好。
13. 智能家居：利用物联网技术，将家居设备连接到互联网上，实现远程控制和自动化管理。
14. 大数据分析：利用大量数据进行分析和洞察，以支持决策和业务发展。
15. 虚拟现实（VR）：一种沉浸式技术，用户可以通过戴上VR 设备体验虚拟环境。
请注意，流行词汇会随着时间和文化背景的变化而有所不同，以上仅是一些可能在2024 年流行的词汇示例。
大数据方向统计学英文词汇
大数据方向统计学英文词汇English:In the field of big data, statistical knowledge is crucial for analyzing and interpreting large amounts of data. Some key terms in statistics that are important in the big data field include descriptive statistics, inferential statistics, probability distributions, hypothesis testing, regression analysis, and model building. Descriptive statistics are used to summarize and describe the main features of a dataset, while inferential statistics are used to make inferences or predictions about a population based on a sample. Probability distributions are used to model the likelihood of different outcomes, while hypothesis testing is used to make decisions about a population parameter based on sample data. Regression analysis is used to identify and analyze the relationship between variables, and model building involves creating mathematical or computational models to represent and understand data patterns. Understanding these statistical concepts and techniques is essential for professionals in the big data field in order to effectively analyze and make sense of large and complex datasets.中文翻译:在大数据领域中，统计知识对于分析和解释大量数据至关重要。
大数据专业词汇英语
大数据专业词汇英语Key Terminology in Big Data Analytics.In the realm of big data analytics, a comprehensive understanding of key terminology is paramount toeffectively navigate and harness the vast sea of data.Here's a glossary of essential terms that will empower youto engage confidently in big data discussions and endeavors:Data Analytics: The systematic examination and interpretation of data to extract meaningful insights and patterns.Hadoop: An open-source software framework thatfacilitates distributed data processing, enabling the efficient handling of vast datasets across clusters of computers.Cloud Computing: A model for delivering computing services, including servers, storage, databases, networking,software, analytics, and intelligence, over the internet ("the cloud") to offer flexible and scalable access to computing resources.Data Lake: A centralized repository for storing vast volumes of raw, unstructured data in its native format, enabling flexible exploration and analysis.Data Warehouse: A structured repository of data, typically consisting of historical data, organized and optimized for querying and reporting purposes.Data Mining: The process of extracting hidden patterns and insights from large datasets through automated or semi-automated techniques.Machine Learning: A subset of artificial intelligence that enables computers to learn from data without explicit programming by identifying patterns and making predictions.Artificial Intelligence (AI): The simulation of human intelligence processes by machines, encompassing learning,reasoning, and problem-solving capabilities.NoSQL: A non-relational database management system designed to handle large volumes of unstructured or semi-structured data, offering flexibility and scalability.Hadoop Distributed File System (HDFS): A distributed file system that enables the storage of large data files across multiple commodity servers, providing fault tolerance and high availability.MapReduce: A programming model for processing and generating large datasets that is used in conjunction with Hadoop, where data is processed in parallel and aggregated to produce the final result.Business Intelligence (BI): A set of techniques and technologies used to transform raw data into meaningful and actionable information for business decision-making.Apache Spark: A fast and versatile open-source distributed computing engine that supports a wide range ofbig data processing tasks, including real-time stream processing.Extract, Transform, Load (ETL): The process of extracting data from disparate sources, transforming itinto a consistent format, and loading it into a target system for analysis.Data Governance: The policies, processes, and practices that ensure the reliability, integrity, and security of data throughout its lifecycle.Data Visualization: The graphical representation of data to facilitate the identification of patterns, trends, and insights.Data Scientist: A professional who possesses expertise in data analysis, machine learning, and statistical modeling, responsible for extracting insights and building predictive models from large datasets.Big Data: A term used to describe extremely large andcomplex datasets that traditional data processing softwareis inadequate to handle.Data Quality: The degree to which data conforms to predefined standards of completeness, accuracy, consistency, timeliness, and validity.Data Security: The measures and practices implementedto protect data from unauthorized access, use, disclosure, disruption, modification, or destruction.Open Data: Data that is made freely available to the public without any copyright, patent, or other restrictions, promoting transparency and innovation.Data Privacy: The regulations and ethicalconsiderations governing the collection, storage, use, and disclosure of personal data to protect individuals' privacy rights.Data Curation: The selection, acquisition, preservation, and documentation of data to ensure its availability,usability, and authenticity over time.Data Lakehouse: A unified data management platform that combines the scalability and flexibility of a data lakewith the structure and governance of a data warehouse, enabling both operational and analytical workloads.Modern Data Stack: A collection of cloud-based toolsand technologies that facilitate the collection, storage, transformation, and analysis of big data in a scalable and cost-effective manner.Data Fabric: An architectural approach that enables the integration and interoperability of data across diverse systems and environments to provide a unified andconsistent data experience.By understanding these key terms, you'll be well-equipped to navigate the ever-evolving world of big data analytics and leverage its transformative potential todrive informed decisions and achieve organizational success.。
大数据英语词汇
兴趣图谱interest graph大众分类法folksonomy分类法taxonomy流streamOGP开放图协议open graph protocol团分析clique analysis图谱 API 管理工具Graph API Explorer字段扩展和嵌套field expansion and nesting代码库repository布局算法layout algorithm档案字段profile field字段选择器field selector国防情报defense intelligence欺诈检测fraud detection统计地图cartogram地理聚合泡泡图Dorling Cartogram自然语言工具natural language toolkit NLKT编辑距离edit distance levenshtein聚合agglomerate聚类算法clusteringalgorithm层次聚类hierarchical clustering信息检索information retrieval IR非结构化数据分析Unstructured Data Analysis UDA 环聊hangouts动态activities生活片段moments句子切分sentence segmentation分词 tokenization单词组合word chunking实体检测entity detection搭配检测collocation detection停用词stop word解释器会话interpreter session向量空间模型vector space model原始频率raw frequency雅卡尔系数 Jaccard Index似然率likelihood ratio二项分布binomial distribution逐点互信息pointwise mutual information, PMI卡方检验Chi-square样板boilerplateGoogle知识图谱google ’sknowledge graph句子解析器sentence tokenizer交叉验证cross-validation标签云tag cloud文摘摘要自动生成 the automatic creation of literature abstracts “词袋”模型“Bag of Words ”model贝叶斯分类器Bayesian classifier广度优先搜索breadth-first search置信区间 confidence interval监督式机器学习supervised machine learning线程词 thread pool图灵测试turning test拉取请求pull request点度中心度degree centrality中介中心度 betweenness centrality接近中心度closeness centrality分页的开发者文档developer documentation for pagination 被加星的库列表list repositories being starred延迟迭代lazy iterator超图 hypergraph超边 hyperedges中心度量centrality measure社交图谱social graph轴辐式图hub and spoke graph最小生成树minimum spanning tree。
大厂词汇表
腾讯：精品、微创新、正能量、打法、发力、精细化、闭环、布局、商业模式、联动、泛娱乐、场景、痛点、减法、落地、聚焦、跟进、不忘初心、方法论、迭代、快速响应、影响力、全栈、价值、细分、大数据、垂直领域、维度、颗粒、定性定量、聚焦、去中心化、关键路径、干货、接地气、梳理、输出、格局、生态、沉淀、结果导向、套路、用户体验、眼界、话术、体系、对齐、同步、认知、分享、面交、去中心化、勾兑、流程、感知度、赞、加速、用户画像、打磨、摸索、提炼、玩法、反哺、阈值。
阿里巴巴：价值观、颠覆、拥抱、改变、相信、基础设施、电子商务生态系统、企业社会责任、造福社会、理想主义、阿里云、技术、第五大经济体、促进进口、阿里人、野心、鲶鱼、DT战略、全球化、营业额、改变世界、团队精神、知识产权、打假、情怀、挣一块钱、脱贫、平台公益、利益共同体、生态化发展、引爆消费力、农村经济、赋能、把控能力、专业化人才、战略踩空、无人区、练兵场、倒逼、互联网下半场、撕裂的成长、把自己敲碎融入集体皮实、落地、赋能、共创、共建、分发、复盘、支撑、抓手、趴、体感、感知、方法论、融合、调性、心智、解耦、拆解、染色、集成、打法、解法、沉淀、对齐、拉齐、对标、对焦、拉通、打通、打透、吃透、颗粒度（精细度）、迁移、脑暴、分层、漏斗、闭环、战役、给到、拿到、落盘、死磕、组合拳、合力、体系、心力、聚气托底、真实不装、赛道打法、发力、精细化、闭环、布局、商业模式、联动、场景、痛点、落地、聚焦、跟进、方法论、迭代、快速响应、影响力、价值、细分、垂直领域、维度、颗粒、定性定量、聚焦、去中心化、关键路径、接地气、梳理、输出、格局、生态、沉淀、结果导向、话术、体系、对齐、同步、认知、分享、去中心化、勾兑、流程、感知度、加速、用户画像、打磨、摸索、提炼、玩法、反哺打法：方法，发力：投钱，精细化：加人，闭环：做PPT时画个圈儿，布局：画饼画大点，商业模式：洗钱方式，联动：一个事儿带好几个部门，场景：小学生作文三要素，痛点：咋让人上瘾，落地：PPT写好了怎么实现我不知道，聚焦：活儿多人少这个你不用干了方法论引爆点串联价值转化链路纽带矩阵协同赋能反哺点线面认知强化认知心智强化心智击穿心智xx驱动、xx导向、资源整合、下沉、上下游、加工、提炼、架构、机制、框架、模型、制定、协调、统筹、圈层、深挖、柔性、弹性、发力、精细化、布局、商业模式、联动、场景、聚焦、跟进、迭代、快速响应、影响力、价值、细分、垂直领域、维度、颗粒、定性定量、去中心化、关键路径、梳理、输出、格局、生态、结果导向、话术、同步、分享、勾兑、流程、感知度、加速、用户画像、打磨、摸索、玩法、阵地、壁垒、全链路、解决方案、竞争优势、钱包份额、裂变、减法、微创新、全面统筹、抽离，裂变赋能、共创、共建、分发、支撑、抓手、体感、感知、方法论、融合、调性、心智、解耦、拆解、集成、打法、解法、沉淀、对齐、拉齐、对标、对焦、拉通、打通、打透、吃透、颗粒度、迁移、分层、漏斗、闭环、战役、落盘、组合拳、合力、体系、心力、赛道、需求、痛点、生命周期、履约、引爆点、串联、价值转化、链路、纽带、矩阵、协同、反哺、点线面、认知、强化认知、强化心智、击穿心智、下钻、挖掘、交互、兼容、包装、附能、响应、刺激、规模、重组、量化、宽松、资源倾斜、完善逻辑、抽离、矩阵、圈层、宫格、深挖、柔性、弹性、。
大数据专业词汇
大数据专业词汇随着大数据技术的不断提高，大数据应用的不断普及，大数据与各行各业的关系越来越紧密。
大数据行业充斥着大量的专业词汇，准确掌握和了解这些词汇的含义，有助于更好的理解大数据，更好地利用大数据技术。
1.本地数据库(LDB/Local Data Base)本地数据库是指驻留于运行客户应用程序的机器的数据库。
本地数据库位于本地磁盘或局域网。
典型的本地数据库有Paradox、dBASE、FoxPro和ACCCSS。
2.数据采集(Data Acquisition，DAQ)数据采集又称数据获取，将被测试对象的各种参量通过各种传感器做适当转换后，再经过信号调理、采样、量化、编码、传输等步骤传递到控制器的过程。
数据采集的一般步骤：①用传感器感受各种物理量，并把它们转换成电信号;②通过A/D转换，模拟量的数据转变成数字量的数据;③数据的记录，打印输出或存入磁盘文件。
④生产厂商为该采集系统编制的专用程序，常用于大型专用系统;⑤固化的采集程序，常用于小型专用系统;⑥利用生产厂商提供的软件工具，用户自行编制的采集程序，主要用于组合式系统。
3.数据模型(data model)数据模型是现实世界数据特征的抽象，用于描述一组数据的概念和定义。
数据模型是数据库中数据的存储方式，是数据库系统的基础。
在数据库中，数据的物理结构又称数据的存储结构，就是数据元素在计算机存储器中的表示及其配置;数据的逻辑结构则是指数据元素之间的逻辑关系，它是数据在用户或程序员面前的表现形式，数据的存储结构不一定与逻辑结构一致。
4.数据整理(Data Cleansing)数据整理是对调查、观察、实验等研究活动中所搜集到的资料进行检验、归类编码和数字编码的过程，是数据统计分析的基础。
5.数据处理(Data Handling)数据处理是指对数据(包括数值的和非数值的)进行分析和加工的技术过程。
也就是对数据的采集、存储、检索、加工、变换和传输，将数据转换为信息的过程。
14个大数据专业词汇,帮你更好地理解大数据
14个大数据专业词汇，帮你更好地理解大数据众所周知，大数据行业中有大量的专业词汇，很多人很难准确掌握和了解这些词汇的含义。
本文整理了以数据处理为中心的14个大数据专业词汇，希望能有助于大家更好地理解大数据，更好地利用大数据技术。
一、本地数据库本地数据库是指驻留于运行客户应用程序的机器中的数据库。
本地数据库位于本地磁盘或局域网。
典型的本地数据库有Paradox、dBASE、FoxPro和ACCESS。
二、数据采集数据采集又称数据获取，将被测试对象的各种参数通过各种传感器做适当转换后，再经过信号调理、采样、量化、编码、传输等步骤传递到控制器的过程。
数据采集的一般步骤：①用传感器感受各种物理量，并把它们转换成电信号；②通过A/D转换，模拟量的数据转变成数字化的数据；③数据的记录、打印输出或存入磁盘文件；④生产厂商为该采集系统编制的专用程序，常用于大型专用系统；⑤固化的采集程序，常用于小型专用系统；⑥利用生产厂商提供的软件工具，用户自行编制的采集程序，主要用于组合式系统。
三、数据模型数据模型是现实世界数据特征的抽象，用于描述一组数据的概念和定义。
数据模型是数据库中数据的存储方式，是数据库系统的基础。
在数据库中，数据的物理结构又称数据的存储结构，就是数据元素在计算机存储器中的表示及其配置；数据的逻辑结构则是指数据元素之间的逻辑关系，它是数据在用户或程序员面前的表现形式，数据的存储结构不一定与逻辑结构一致。
四、数据整理数据整理是对调查、观察、实验等研究活动中所搜集到的资料进行检验、归类编码和数字编码的过程，是数据统计分析的基础。
五、数据处理数据处理是指对数据(包括数值的和非数值的)进行分析和加工的技术过程。
也就是对数据的采集、存储、检索、加工、变换和传输，将数据转换为信息的过程。
六、数据压缩数据压缩是指在不丢失有用信息的前提下，缩减数据量以减少数据的存储空间，提高其传输、存储和处理效率，或按照一定的算法对数据进行重新组织，减少数据的冗余和存储的空间的一种技术方法。
人工智能领域热点词汇
人工智能领域热点词汇
以下是 8 条关于人工智能领域热点词汇：
1. 机器学习：嘿，你知道吗，机器学习就像是给电脑装上了超级大脑！比如，当你的智能音箱能懂你的各种需求并准确回应，那就是机器学习在发挥作用呀，哇塞，是不是很厉害？
2. 深度学习：哇哦，深度学习简直就是打开智能世界大门的神秘钥匙！就像我们的大脑在不断学习和进化一样，电脑通过深度学习可以识别图像、理解语言，想想那个自动驾驶，不就是深度学习的杰作嘛！
3. 神经网络：嘿呀，神经网络就如同构建了一个智能的“关系网”！好比我们的人际关系一样复杂又神奇。
像智能翻译软件，它就是靠着神经网络来越来越准确地翻译各种语言呢，太牛了吧！
4. 自然语言处理：哇，自然语言处理不就是让电脑听懂我们说的话嘛！这不就像是和一个超级聪明的伙伴聊天一样吗。
你看那些智能客服，能跟你对答如流，这就是自然语言处理的魔力呀！
5. 大数据：哎呀呀，大数据可是个超级宝库啊！就像一个无边无际的宝藏堆，里面全是有用的信息。
比如说电商平台根据你的购买记录给你推荐合适的商品，这都多亏了大数据呀，厉害吧！
6. 智能机器人：哇塞，智能机器人就好像是未来世界的小助手！它们可以在工厂里辛勤工作，也可以在家里贴心服务，这不就跟有个万能的小伙伴在身边一样吗，酷不酷？
7. 图像识别：嘿，图像识别像是给电脑安了一双锐利的眼睛！当你的手机能识别出各种物体和人脸的时候，那就是图像识别的本事呢，真让人惊叹啊！
8. 自动驾驶：哇哦，自动驾驶这可是要改变我们出行方式的大功臣啊！想象一下，你坐在车里，啥都不用管，车自己就能安全地行驶，这多神奇呀，太期待了吧！
我觉得人工智能领域真的太神奇、太有发展前景了！各种热点词汇都代表着令人兴奋的技术突破呀。
最新大数据英语词汇
大数据英语词汇兴趣图谱 interest graph大众分类法 folksonomy分类法 taxonomy流 stream开放图协议 open graph protocol OGP团分析 clique analysis图谱API管理工具 Graph API Explorer字段扩展和嵌套 field expansion and nesting 代码库 repository布局算法 layout algorithm档案字段 profile field字段选择器 field selector国防情报 defense intelligence欺诈检测 fraud detection统计地图 cartogram地理聚合泡泡图 Dorling Cartogram自然语言工具 natural language toolkit NLKT 编辑距离 edit distance levenshtein聚合 agglomerate聚类算法clustering algorithm层次聚类 hierarchical clustering信息检索 information retrieval IR非结构化数据分析 Unstructured Data Analysis UDA 环聊 hangouts动态 activities生活片段 moments句子切分 sentence segmentation分词 tokenization单词组合 word chunking实体检测 entity detection搭配检测 collocation detection停用词 stop word解释器会话 interpreter session向量空间模型 vector space model原始频率 raw frequency雅卡尔系数 Jaccard Index似然率 likelihood ratio二项分布 binomial distribution逐点互信息 pointwise mutual information, PMI卡方检验 Chi-square样板 boilerplateGoogle知识图谱 google’s knowledge graph句子解析器 sentence tokenizer交叉验证 cross-validation标签云 tag cloud文摘摘要自动生成 the automatic creation of literature abstracts “词袋”模型“Bag of Words” model贝叶斯分类器 Bayesian classifier广度优先搜索 breadth-first search置信区间 confidence interval监督式机器学习 supervised machine learning线程词 thread pool图灵测试 turning test拉取请求 pull request点度中心度 degree centrality中介中心度 betweenness centrality接近中心度 closeness centrality分页的开发者文档 developer documentation for pagination被加星的库列表 list repositories being starred延迟迭代 lazy iterator超图 hypergraph超边 hyperedges中心度量 centrality measure社交图谱 social graph轴辐式图 hub and spoke graph最小生成树 minimum spanning tree。
考研英语二高频词汇表
考研英语二高频词汇表一、人文社科类1. 人文主义 humanism2. 文化 culture3. 文明 civilization4. 宗教 religion5. 哲学 philosophy6. 历史 history7. 价值观 values8. 传统 tradition9. 习俗 custom10. 社会 society二、经济贸易类1. 经济 economy2. 贸易 trade3. 商业 business4. 金融 finance5. 投资 investment6. 股票 stock7. 证券 securities8. 贸易战 trade war9. 关税 tariff10. 自由贸易 free trade三、自然科学类1. 科学 science2. 技术 technology3. 物理学 physics4. 化学 chemistry5. 生物学 biology6. 天文学 astronomy7. 地理学 geography8. 环境 environment9. 自然 natural10. 实验 experiment四、先进科技类1. 人工智能 AI2. 机器学习 machine learning3. 大数据 big data4. 云计算 cloud computing5. 物联网 IoT6. 区块链 blockchain7. 量子计算 quantum computing8. 5G 5G technology9. AR/VR technology AR/VR technology10. 网络空间 cyberspace五、法律政治类1. 法学 law2. 法律 law3. 政治 politics4. 国际关系 international relations5. 宪法 constitution6. 法庭 court7. 犯罪 crime8. 监狱 prison9. 社会问题 social problem10. 国际政治 international politics六、社会热点类1. 教育 education2. 就业 employment3. 医疗 healthcare4. 住房 housing5. 贫困 poverty6. 性别平等 gender equality7. 食品安全 food safety8. 社会公正是 social justice9. 人口 population10. 城市化 urbanization七、日常交际类1. 交流 communication2. 友谊 friendship3. 家庭 family4. 爱情 love5. 礼貌 politeness6. 道歉 apology7. 感谢 gratitude8. 邀请 invitation9. 道别 farewell10. 介绍 introduction八、环保能源类1. 环保 environmental protection2. 气候变化 climate change3. 污染 pollution4. 可再生能源 renewable energy5. 节能 energy conservation6. 低碳生活 low-carbon life7. 可持续发展 sustainable development8. 生态保护 ecological protection9. 绿色出行 green transportation10. 节能减排 energy conservation and emission reduction九、企业管理类1. 管理 management2. 企业 enterprise3. 战略 strategy4. 组织 organization5. 领导 leadership6. 控制 control7. 创新 innovation8. 营销 marketing9. 品牌 brand10. 人力资源管理 human resources management十、人生哲理类1. 人生观 outlook on life2. 价值观 values3. 成功 success4. 失败 failure5. 奋斗 struggle6. 勇气 courage7. 毅力 perseverance8. 坚持 persistence9. 乐观 optimism10. 感恩 gratitude十一、抽象思维类1. 真理 truth2. 智慧 wisdom3. 知识 knowledge4. 想象力 imagination5. 创造力 creativity6. 直觉 intuition7. 思维方式 way of thinking8. 理性 rationality9. 感性 sentimentality10. 思维方式 mode of thinking十二、生活感悟类1. 幸福 happiness2. 快乐 joy3. 痛苦 pain4. 孤独 loneliness5. 享受享受法 enjoyment6. 感激感激意 appreciation7. 希望 hope8. 失望 disappointment9. 梦想 dream10. 心态 state of mind在备考考研英语二的过程中，理解和掌握这些高频词汇对于提高阅读理解能力、增强写作表达能力、提升翻译水平都有很大帮助。
常用大数据词汇中英文对照表
100个常用大数据词汇中英文对照表A聚合(Aggregation) –搜索、合并、显示数据的过程算法(Algorithms) –可以完成某种数据分析的数学公式分析法(Analytics) –用于发现数据的内在涵义异常检测(Anomaly detection) –在数据集中搜索与预期模式或行为不匹配的数据项。
除了“Anomalies”,用来表示异常的词有以下几种：outliers, exceptions, surprises, contaminants.他们通常可提供关键的可执行信息匿名化(Anonymization) –使数据匿名，即移除所有与个人隐私相关的数据应用(Application) –实现某种特定功能的计算机软件人工智能(Artificial Intelligence) –研发智能机器和智能软件，这些智能设备能够感知周遭的环境，并根据要求作出相应的反应，甚至能自我学习B行为分析法(Behavioural Analytics) –这种分析法是根据用户的行为如“怎么做”，“为什么这么做”，以及“做了什么”来得出结论，而不是仅仅针对人物和时间的一门分析学科，它着眼于数据中的人性化模式大数据科学家(Big Data Scientist) –能够设计大数据算法使得大数据变得有用的人大数据创业公司(Big data startup) –指研发最新大数据技术的新兴公司生物测定术(Biometrics) –根据个人的特征进行身份识别B字节(BB: Brontobytes) –约等于1000 YB(Yottabytes)，相当于未来数字化宇宙的大小。
1 B字节包含了27个0!商业智能(Business Intelligence) –是一系列理论、方法学和过程，使得数据更容易被理解C分类分析(Classification analysis) –从数据中获得重要的相关性信息的系统化过程; 这类数据也被称为元数据(meta data),是描述数据的数据云计算(Cloud computing) –构建在网络上的分布式计算系统，数据是存储于机房外的(即云端)聚类分析(Clustering analysis) –它是将相似的对象聚合在一起，每类相似的对象组合成一个聚类(也叫作簇)的过程。
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大数据技术词汇表Anomaly：见异常值词条。
Apache Software Foundation（ASF）：专门为支持开源软件项目而办的一个非盈利性组织。
ARPU（Average revenue per user）：每个用户的平均收入。
Artificial neural network:人工神经网络，通常简称神经网络。
Avro：一个在Hadoop上的数据序列化系统，设计用于支持大批量数据交换应用。
宝贝：淘宝和天猫网上商城对于网店商品的专门用语。
贝叶斯分析方法（Bayesian Analysis）：提供了一种计算假设概率的方法，这种方法是基于假设的先验概率、给定假设下观察到不同数据的概率以及观察到的数据本身而得出的。
bounce rate：见跳出率词条。
B2C：英文Business-to-Consumer的缩写，其中文含义为企业对消费者。
CART：Classification and Regression Trees的英文首字母缩写，或者称分类与回归树，是一种决策树分类算法。
CBL（China Black List）：中国垃圾邮件黑名单。
Cluster（类或簇的英文）：是一个数据对象的集合。
Cookie: 指的是指网站为了辨别用户身份而储存在用户本地终端浏览器上的一类数据。
CRM（用户关系管理，Customer Relationship Management）指的是公司对客户和潜在客户的管理模式。
Direct Marketing：见直效行销词条。
Discriminant analysis：见判别分析词条。
DSS(Decision Support System)：决策支持系统的缩写，是辅助决策者通过数据、模型和知识，进行半结构化或非结构化决策的计算机应用系统。
独立访客：指在一天之内（00:00-24:00）访问网站的上网电脑数量（以cookie为依据）。
EB：计算机存储单位，1 EB = 1,024 PB = 1,048,576 TB = 1,152,921,504,606,846,976 Bytes（字节），或是2的60次方字节。
EDM（Email Direct Marketing）：用电子邮件进行营销的方式。
EIS（Executive Information Systems的缩写，高级管理人员信息系统)：为高级管理人员设计的系统，用于深层次管理数据分析和运营趋势分析等。
Entropy：见熵。
二跳率：当网站页面展开后，用户在页面上产生的首次点击被称为“二跳”，二跳的次数即为“二跳量”，而二跳量与浏览量的比值称为页面的二跳率。
ETL：(Extract Transform Load)的缩写，是指数据的提取、转换、加载。
分布式数据库（Distributed Database）：用计算机网络将物理上分散的多个数据库单元连接起来组成一个逻辑统一的数据库。
关联规则(Association rules)：是形如X→Y的蕴涵式,其中X和Y分别称为关联规则的先导(antecedent或left-hand-side, LHS)和后继(consequent或right-hand-side, RHS) 。
根节点：决策树最上面的节点。
在它上面没有其他节点，其他所有的属性都是它的后续节点。
购物篮分析（market basket analysis）：就是关联规则算法。
在市场上关联规则算法经常作为商品购物车的分析，所以在应用领域又被称为购物篮分析。
Granularity：见“粒度”。
HBase ：一个在HDFS上搭建大规模结构化存储集群分布式存储系统，具有高可靠性、高性能、面向列，可伸缩特性。
HDFS：部署在廉价硬件上提供高吞吐量和高容错性的分布式文件系统，适合有超大数据集的应用程序。
Hive：基于Hadoop的数据仓库工具，可以将结构化的数据映射成数据表并提供类SQL数据库查询管理功能，适合于数据仓库的统计分析。
后验概率(Posterior Probability)：当根据经验及有关材料推测出主观概率后，对其是否准确没有充分把握时，可采用概率论中的贝叶斯公式进行修正，修正前的概率称为先验概率，修正后的概率称为后验概率。
回归分析（regression analysis)是确定两种或两种以上变数间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法。
计量经济学（Econometrics）是以经济学和数理统计学为方法论作为基础，对于经济问题试图用数量和经验两者进行综合的经济学分支。
基于互联网的挖掘（Web挖掘）是利用数据挖掘技术从Web文档及Web服务中自动发现并提取人们感兴趣的信息。
交叉验证(Cross-validation)：主要用于建模应用中，在给定的建模样本中，拿出大部分样本进行建模型，留小部分样本用刚建立的模型进行预报，并求这小部分样本的预报误差，记录它们的平方加和。
机器学习(Machine Learning)：研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。
监督式学习（Supervised learning）：机器学习中的一类，可以由训练资料中学到或建立一个模式（函数），并依此模式推测新的样本归类或者属性。
聚类(Clustering)：将物理或抽象对象的集合分成由类似的对象组成的多个类的过程。
由聚类所生成的簇是一组数据对象的集合，这些对象与同一个簇中的对象彼此相似，与其他簇中的对象相异。
决策树（Decision Tree）：一般都是自上而下的来生成的。
每个决策或事件（即自然状态）都可能引出两个或多个事件，导致不同的结果，把这种决策分支画成图形很像一棵树的枝干，故称决策树。
决策树剪枝（Decision tree pruning）：由于在决策树生成过程中，会过度拟合训练数据，而且易受噪声数据的影响，所以剪枝操作是决策树生成过程中的一个重要步骤决策支持系统(decision support system)：辅助决策者通过数据、模型和知识，以人机交互方式进行半结构化或非结构化决策的计算机应用系统。
KDD(Knowledge discovery in database)：泛指所有从源数据中发掘模式或联系的方法k近邻(k nearest):一个理论上比较成熟的方法，也是最简单的机器学习算法之一。
该方法的思路是：如果一个样本在特征空间中的k个最相似(即特征空间中最邻近)的样本中的大多数属于某一个类别，则该样本也属于这个类别。
LAMP：Linux，Apache，MySQL和PHP，四种web技术的缩写，是一些web2.0公司使用的主要技术组合。
landing page：见着陆页词条。
LBS（Location-based service）是与位置相关的软件服务的英文缩写，指的是一类利用和控制与位置及时间相关的计算机软件服务。
粒度（Granularity）：指数据仓库的数据单位中保存数据的细化或综合程度的级别。
Lift：使用分类器相对于不使用分类器产生的正类的比例。
联机事务处理系统(OLTP)：实时采集处理与事务相连的数据以及共享数据库和其它文件的地位的变化。
在联机事务处理中，事务是被立即执行的，这与批处理相反，一批事务被存储一段时间，然后再被执行。
联机分析处理(OLAP)：使分析人员，管理人员或执行人员能够从多角度对信息进行快速一致，交互地存取，从而获得对数据的更深入了解的一类软件技术。
流量（traffic）：是指网站的访问量，是用来描述访问一个网站或是网店的用户数量以及用户所浏览的网页数量等一系列指标，这些指标主要包括：独立访客数量（unique visitors）、·页面浏览数（page views）、每个访客的页面浏览数（Page Views per user）。
六度分隔理论（Six Degrees of Separation）：是个假设，在人际关系脉络方面您可以通过不超出六位中间人直接与世上任意人认识LNMP：Linux，Nginx，MySQL和PHP，四种web技术的缩写，是一些web2.0公司使用的主要技术组合。
Metadata：见元数据。
MapReduce：HDFS上处理大数据集的并行计算框架。
MongoDB: 是一个基于分布式文件存储的数据库。
Nginx：开源的高性能HTTP服务器。
Outlier: 见异常点词条。
PAM：见围绕中心点的划分聚类算法判别分析(Discriminant analysis)：是在分类确定的条件下，根据某一研究对象的各种特征值判别其类型归属问题的一种多变量统计分析方法。
PB：计算机存储单位，1 PB = 1,024 TB = 1,048,576 GB = 1，125，899，906，842，624 Bytes（字节），或是2的50次方字节。
PU学习：正例和无标记样本学习（Learning from Positive and Unlabeled examples）一般称为LPU或PU学习，是一种半监督学习方法。
Pig：在HDFS和MapReduce上处理大规模数据集的脚本语言，它提供更高层次的抽象并转化为优化处理的MapReduce运算。
频繁集（frequent itemset）：是大于最小支持度的项目集。
强关联规则：如果某条规则同时满足最小支持度（min-support）和最小置信度（min-confidence），则称它为强关联规则。
R语言：R是属于GNU系统的一个自由、免费、源代码开放的软件，是一个用于统计计算和统计制图的工具。
REST（Representational State Transfer，表现状态转移）：是Roy Fielding博士在2000年他的博士论文中提出来的一种软件架构风格，在此风格中，每个资源是由全球唯一的URI 来指定，资源本身和其表现方式是完全独立的；当一个用户拿到资源的表现方式时，他有足够的信息可以修改或者删除服务器上相应的资源而且每条消息都包含了足够的信息可以描述消息的处理。
热图（heat map）：热图或热力图是数据的一种二维呈现，其中的数值都用颜色表示。
一个简单的热图提供信息的即时可见概况。
人工神经网络（Artificial Neural Networks）：一种模范动物神经网络行为特征，进行分布式并行信息处理的算法数学模型。
这种网络依靠系统的复杂程度，通过调整内部大量节点之间相互连接的关系，从而达到处理信息的目的。
人工智能(Artificial Intelligence)：研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。
它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器。
3C产品：3C产品指的是通讯产品（Communication），消费类电子产品（Consumer Electronics）和电脑产品（Computer），三类产品的首字母都是C，所以称3CSEMMA是数据挖掘过程(Sample, Explore, Modify, Model,and Assess)的英文缩写，意思是抽样，检查，修改，设立模型和评估。