EagleBear2002 的博客

这里必须根绝一切犹豫，这里任何怯懦都无济于事

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互联网

互联网与万维网有何不同？

  • WWW = HTML* + HTTP(S)，包含 CSS，JavaScript，以及其他浏览器内容

简要发展史

  • 万维网，1989-91 由 Tim Berners-Lee 创造：This is for Everyone
  • 发布流行的浏览器：Netscape 1994，IE 1995
  • Amazon.com 1995
  • Google 1996
  • 2000-2002 .COM
  • 2004 web2.0
  • 2016 web3.0
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课程介绍

主要内容

全栈式：

  • HyperText Markup Language (HTML)
  • Cascading Style Sheets (CSS)
  • JavaScript
  • Asynchronous JavaScript and XML (Ajax)
  • Nodejs
  • Structured Query Language (SQL) for interacting with databases

性能优化：

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典型商业模式分类

“（讨论）建筑风格的意义在于捕获建筑设计的理念，将其作为典型的、可重复使用的描述”

本课程关注的五类商业模式

  • 分拆商业模式（Unbundled）
  • 开放式的商业模式（Open）
  • 多边商业模式（Multisided）
  • 免费商业模式（Free）
  • 长尾商业模式（Long-tail）

从业务转向“人”：商业模式的重构

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本文主要内容来自 SpriCoder的博客，更换了更清晰的图片并对原文的疏漏做了补充和修正。

商务智能的起源

数据库系统的发展

  • 1968 年 IBM 公司： 层次 IMS
  • 1969 年美 CODASY： 网状 DBTG 标准
  • 1970 年 IBM 的 E.F.Codd 提出关系模型
  • 20 世纪 70 年代以层次、网状为主流
  • 20 世纪 80 年代关系系统逐渐代替层次与网状模型
  • 以关系型数据库为基础，建立大量业务系统和信息系统，累计大量数据

计算平台的发展

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本文主要内容来自 SpriCoder的博客，更换了更清晰的图片并对原文的疏漏做了补充和修正。

从数据库到数据仓库

事务处理应用中的数据库技术

数据库技术的进步

关系数据模型的出现极大地促进了数据库技术的发展和联机事务处理（OTP）技术的发展，数据库技术被广泛应用于商业管理、政府办公、科学研究和工程开发等领域

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Donald E. Knuth

Donald E. Knuth

Donald E. Knuth (1938~), the "father of the analysis of algorithm", Turing Award, 1974

For his major contributions to the analysis of algorithms and the design of programming languages, and in particular for his contributions to the "Art of Computer Programming" through his well-known books in a continuous series by this title.

编译器

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起源

FAT（File Allocation Table）文件配置表。用来记录文件所在位置的表格。假若丢失文件分配表，那么硬盘上的数据就会因无法定位而无法使用。

  • 在 DOS v1.0 时代就引入了，是最基本的文件系统之一。
  • FAT 家族：FAT12、FAT16、FAT32、ExFAT、VFAT
  • 12 位地址，最大容量 16MB
  • 为软盘设计的文件系统

FAT 结构

  • FAT 文件系统把存储介质看成一维的数组，基本单位是簇（cluster）
    • 存储介质被划分为 3 个区域：boot record、FAT、directory and data area
  • 一个簇包含一个扇区，大小为 512B
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引入：推荐系统的例子

  1. 京东推荐系统
  2. 推荐产品和食物
  3. 两个客户：
    1. 客户 X：购买了 CD1 和 CD2
    2. 客户 Y：搜索了 CD1，那么推荐系统将会根据从客户 X 处收集到的信息推荐给客户 CD2

推荐与推荐系统

用户执行物品搜索，推荐系统根据情况返回推荐结果

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什么是聚类

聚类是一种无监督学习，有时候被叫做被统计学分类、被物理学家排序、被营销人员分段。

将数据划分成类，并且满足以下两个条件：

  1. 类内相似度高
  2. 类间相似度低

不同于分类问题的是，我们直接从数据中获取到类标签和类的数量，也就是找到自然分类。

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分类

在分类问题中，可以将某个域中的每个实体置于一组离散的类别中的一个中：是/否，朋友/敌人，好/坏/无所谓，蓝色/红色/绿色等。

给定一个带有标签的实体的训练集，制定一个将标签分配给测试集中的实体的规则。

分类引入

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