基于互联网的信息抽取技术(2003年)

这项技术对于从事数据挖掘方向的硕士研究生来说非常适用，可以帮助他们进行阅读和学习的简介。

本指南提供了有关使用GPRS进行互联网连接的全面信息。它涵盖了基本概念、设置说明和故障排除提示。

随着技术的迅速发展，互联网已经成为情感公众表达和沟通的重要平台。人们通过技术的可供性，更加方便地分享和交流情感。

在线考试系统利用互联网技术实现教育评估，允许学生在任何网络连接地点进行考试，大大扩展了教育的时空边界。系统由前端用户界面、后端服务器处理和数据库存储组成。核心编程语言JSP将Java代码嵌入HTML，处理考试页面展示、答案提交和结果反馈。系统数据库如MySQL、Oracle、SQL Server存储考试题目、答案、用户信息和成绩，确保数据操作效率和一致性。良好的界面设计提升用户体验，通过HTML、CSS、JavaScript和AJAX技术实现友好交互和页面更新。安全性策略包括时间限制、随机出题、IP检测、HTTPS加密通信和数据库权限控制，防止作弊和数据泄露。版本控制工具Git和单元测试确保系

基于互联网技术的电子商务应用系统允许用户通过网络进行商品浏览、选购、支付和配送等一系列在线交易活动。系统采用了Microsoft的技术栈，包括SQL Server 2005数据库管理系统、Visual Studio 2008开发环境，以及C#编程语言和ASP.NET框架。SQL Server 2005作为后台数据库，负责存储商品信息、用户数据和订单详情等关键信息，同时支持T-SQL语言进行复杂查询和业务逻辑编写。Visual Studio 2008提供了C#代码编辑和开发工具，支持开发者创建ASP.NET页面和后台服务。C#作为面向对象的编程语言，处理用户请求、数据验证和数据库交互。ASP.N

为优化传统工业窑炉监控，结合无线传感、通信、网络、云平台和大数据技术，开发了一套基于B/S架构的智慧窑炉远程监控系统。该系统实现了窑炉在线自诊断，能即时监测温度分布、废气排放和设备故障预警，支持生产安全、效率提升、能源节约和环保监测。其对工业生产具有重要意义。

数据说明 移动端数据：通过SDK的形式获取用户移动端APP使用数据，包括但不限于频次、时长、浏览路径、订单、移动支付等数据维度，涉及收集、上报、存储及统计分析。 PC端数据：针对特定平台类型，进行不同维度及口径的数据抓取、数据结构化处理、存储及统计分析。 宏观数据：主要来源包括Wind、Choice、彭博等各国相关统计机构、国际组织及第三方数据机构。 统计周期：报告重点数据截止到2020年2月29日。 免责声明：本报告基于独立、客观、实事求是的分析研究，但不构成任何机构或个人的投资及其他决策建议，不分享相关收益，且不承担相关责任。

在互联网行业，Hadoop已经成为大数据处理的关键工具。阿里巴巴利用Hadoop处理商业数据并优化ISEARCH搜索引擎，服务器集群包括15台机器，每台配备8核CPU、16G内存和1.4T硬盘容量。百度使用Hadoop进行日志分析和网页数据库数据挖掘，集群规模从10到500个节点，处理的周数据量达到3000TB。Facebook则利用Hadoop存储内部日志，主要有两个集群，分别包含1100台和300台节点，支持数据挖掘和日志统计。Twitter和雅虎也分别应用Hadoop存储微博数据、日志文件和支持广告系统及网页搜索。

大数据的互联网思维 中国移动集团专家段云峰博士深入解析大数据的互联网思维，从理论到实践，系统阐述大数据在互联网领域的应用和创新。