概要

定义：从现有的大量数据中，撷取不明显、之前未知、可能有用的信息

目标：

• 建立起决策模型
• 根据过去的行动来预测未来的行为

数据挖掘—从大量数据中寻找其规律的技术，是统计学、数据库技术和人工智能技术的综合。数据挖掘是从数据中自动地抽取模式、关联、变化、异常和有意义的结构；数据挖掘大部分的价值在于利用数据挖掘技术改善预测模型。

模型（Model） vs 模式（Pattern）

• 数据挖掘的根本目的就是把样本数据中隐含的结构泛化（Generalize）到总体（Population）上去
• 模型：对数据集的一种全局性的整体特征的描述或概括，适用于数据空间中的所有点，例如聚类分析
• 模式：对数据集的一种局部性的有限特征的描述或概括，适用于数据空间的一个子集，例如关联分析

算法（Algorithm）：一个定义完备（well-defined）的过程，它以数据作为输入并产生模型或模式形式的输出

ggplot2是R语言中比较新的一个包，核心理念是将绘图与数据分离，数据相关的绘图与数据无关的绘图分离，按图层作图，保有命令式作图的调整函数，使其更具灵活性，将常见的统计变换融入到了绘图中

安装与使用

install.packages("ggplot2")
library(ggplot2)

qplot入门

数据集选取：diamonds

例：钻石价格和重量的关系

qplot(carat, price, data = diamonds)
qplot(log(carat), log(price), data = diamonds) #曲线性

安装python

sudo pacman -S python
sudo pacman -S python-pip

安装tensorflow

sudo pacman -S python-tensorflow-cuda
sudo pacman -S　python-pillow

如果出现Header和Library不符的情况，可以重装h5py

sudo pip uninstall h5py
sudo pip install h5py

分布式组件导论

课程介绍

web服务是中间件的自然演化和企业平台整合的结果，他们想把www,英特网和社会全球化整合为一体，尤其在经济层面。

我们本次课程要回答的问题是：什么是web服务，web服务如今能做什么

课程目标：

• 理解web服务
  • 为了能理解web服务，我们需要后退一步去看看分布式信息系统在过去十几年中变化的历史。
• 把web服务应用化
  • 我们将回顾如今基本的web服务技术，并且详细讨论SOAP,UDDI,WSDL,SOA,BPEL
  • 我们也将探讨这些规格如今可以做什么，他们缺失了什么导致他们不能成为有效的工具投入商用
  • 课程目的旨在培养一种对当今web service技术和可能性的批判思维。

老君曰：大道无形，生育天地；大道无情，运行日月；大道无名，长养万物；吾不知其名，强名曰道。夫道者：有清有浊，有动有静；天清地浊，天动地静。男清女浊，男动女静。降本流末，而生万物。清者浊之源，动者静之基。人能常清静，天地悉皆归。

夫人神好清，而心扰之；人心好静，而欲牵之。常能遣其欲，而心自静，澄其心，而神自清。自然六欲不生，三毒消灭。所以不能者，为心未澄，欲未遣也。能遣之者，内观其心，心无其心；外观其形，形无其形；远观其物，物无其物。三者既悟，唯见於空；观空亦空，空无所空；所空既无，无无亦无；无无既无，湛然常寂；寂无所寂，欲岂能生？欲既不生，即是真静。真常应物，真常得性；常应常静，常清静矣。如此清静，渐入真道；既入真道，名为得道，虽名得道，实无所得；为化众生，名为得道；能悟之者，可传圣道。