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判断题
MapReduce编程模型只适合非结构化的海量数据搜索、挖掘、分析与机器智能学习等。(  )
A

对

B

错

参考答案

参考解析
解析：
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考题 数据挖掘的分类方法很多。根据不同挖掘任务，可将其分为(63)。A．分类或预测模型发现，数据归纳、聚类、关联规则发现，序列模式发现，依赖关系或依赖模型发现，异常和趋势发现等等B．机器学习法、统计方法、神经网络方法和数据库方法C．归纳学习方法(决策树、规则归纳等)、基于范例学习、遗传算法等D．回归分析、判别分析、聚类分析、探索性分析等
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考题 面对物联网海量、多态与关联的特征,物联网的数据处理需要重点解决以下几个关键技术()。 A.海量数据存储B.数据融合C.数据查询、搜索与数据挖掘D.数据采集E.智能决策
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考题 这个学术搜索系统以数以十亿计的海量元数据为基础，利用数据仓储、资源整合、知识挖掘、数据分析、文献计量学模型等相关技术，较好地解决了复杂异构数据库群的集成集合，实现高效、精准、统一的学术资源搜索，进而通过分面聚类、引文分析、知识关联分析等实现高价值学术文献发现、纵横结合的深度知识挖掘、可视化的全方位知识关联。 这段广告的语言风格是________。 A.准确细致 B.浑厚雄壮 C.诘屈聱牙 D.华美绚丽
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考题 从数据处理的层面看，城市数据融合不包括哪个方面？（）A、海量数据汇聚与存储B、数据融合与处理C、智能挖掘分析D、电子标签数据
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考题 MapReduce是一种编程模型，用于大规模数据集的并行运算，可以非常好的和云计算相结合以处理海量数据计算。MapReduce的设计目标包括以下哪些项？（）A、实时性B、高容错性C、易于扩展D、易于编程
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考题 基于机器学习的系统跟基于人工识别的系统有什么差异？（）A、机器学习系统节省人力，更自动化B、机器学习比较适合排序、简单逻辑判断C、机器学习比较适合复杂的聚类和分类算法D、机器学习可以从海量的数据中获取经验，而不受限于具体维度
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考题 MapReduce更适合以下哪种大数据处理业务A、ETLB、迭代挖掘算法C、图挖掘算法D、统计
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考题 MapReduce包括（）和（）两个阶段，可以进行海量数据分割、任务分解与结果汇总，从而完成海量数据的并行处理。A、分布B、映射C、分析D、化简
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考题 下列数据不属于大数据发展趋势的是（）A、海量数据智能挖掘应用细化B、逐步摆脱数据挖掘、分析、处理等技术限制C、行业数据共享平台形成链条D、大数据安全形势紧迫
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考题 芝麻信用人工智能机器学习平台，能够通过数据分析、处理、挖掘，进行（），相比传统风控更为高效地进行经济违约概率的预判。A、数据比对B、一一比对C、统筹规划D、模型构建
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考题 城市数据融合中包含的虚拟数据视图、海量数据汇聚与存储、数据融合与处理和智能挖掘几个方面都涉及大数据技术。
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考题 块存储常用于存储（），对象存储常用于存储（）A、海量数据，结构化数据B、结构化数据，非结构化数据C、日志数据，非结构化数据D、非结构化数据，结构化数据
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考题 面对物联网海量、多态与关联的特征，物联网的数据处理需要重点解决以下几个关键技术（）。A、海量数据存储B、数据融合C、数据查询、搜索与数据挖掘D、数据采集E、智能决策
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考题 在机器学习中，如果挖掘目标已知，则采用以（）为核心的算法往往更加有效。A、主题搜索B、元搜索C、属性搜索D、智能搜索
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考题 智能数据处理技术包括（）。A、数据格式与标准化B、智能控制方法C、规划与决策算法D、信息融合技术E、海量数据存储与搜索技术
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考题 判断题MapReduce编程模型只适合非结构化的海量数据搜索、挖掘、分析与机器智能学习等。( )A 对B 错
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考题 单选题从数据处理的层面看，城市数据融合不包括哪个方面？（）A 海量数据汇聚与存储B 数据融合与处理C 智能挖掘分析D 电子标签数据
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考题 多选题面对物联网海量、多态与关联的特征，物联网的数据处理需要重点解决以下几个关键技术（）。A海量数据存储B数据融合C数据查询、搜索与数据挖掘D数据采集E智能决策
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考题 单选题以云计算、虚拟化和高性能计算等技术手段，整合和分析海量的跨地域、跨行业的环境信息，实现海量存储、实时处理、深度挖掘和模型分析，实现“更深入的智能化”指的是（）A 感知层B 传输层C 智慧层D 服务层
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考题 单选题下列数据不属于大数据发展趋势的是（）A 海量数据智能挖掘应用细化B 逐步摆脱数据挖掘、分析、处理等技术限制C 行业数据共享平台形成链条D 大数据安全形势紧迫
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考题 多选题智能数据处理技术包括（）。A数据格式与标准化B智能控制方法C规划与决策算法D信息融合技术E海量数据存储与搜索技术
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考题 判断题互联网货币是指依托于海量、非结构化的数据，通过互联网、云计算等信息化方式，对数据进行专业化的挖掘和分析，形成大数据征信系统，并与传统金融服务相结合，开展相关资金融通工作。()A 对B 错
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考题 多选题MapReduce更适合以下哪种大数据处理业务AETLB迭代挖掘算法C图挖掘算法D统计
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考题 多选题MapReduce包括（）和（）两个阶段，可以进行海量数据分割、任务分解与结果汇总，从而完成海量数据的并行处理。A分布B映射C分析D化简
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考题 单选题物联网的智能性体现在协同处理、决策支持以及具有算法库和样本库的支持上。而要实现物联网的智能性必然要涉及（）的存储、计算与数据挖掘问题。它的存储、计算对于物联网应用服务的普适化是一个很大的挑战。A 非结构化数据B 影像数据C 海量数据D 结构化数据
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考题 单选题利用云计算、数据挖掘以及模糊识别等人工智能技术，对海量的数据和信息进行分析和处理，对物体实施智能化的控制，指的是物联网的哪个特征？（）。A 可靠传递B 全面感知C 智能处理D 海量存储
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考题 单选题芝麻信用人工智能机器学习平台，能够通过数据分析、处理、挖掘，进行（），相比传统风控更为高效地进行经济违约概率的预判。A 数据比对B 一一比对C 统筹规划D 模型构建
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考题 单选题在机器学习中，如果挖掘目标已知，则采用以（）为核心的算法往往更加有效。A 主题搜索B 元搜索C 属性搜索D 智能搜索
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