池网科技 一、求友情的定义。英文版？
Friendship is a personal relationship shared between each friend for the welfare of other, in other words, it is the relationship of trust, faith and concern for each other feelings. It is a relationship of mutual caring and intimacy among one another. A friend is one who knows you as a person and regards you for what you are and not what he or she is looking in a good friend. Best friend is one who accepts the good as well bad qualities of his friend and also takes an initiative in correcting and mending them. Friendship is a distinctive kind of concern for your friend, it is a relationship of immense faith and love for each other.
二、重要数据定义？
麦肯锡全球研究所给出的定义是：一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合，具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征。大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。换而言之，如果把大数据比作一种产业，那么这种产业实现盈利的关键，在于提高对数据的“加工能力”，通过“加工”实现数据的“增值”。
从技术上看，大数据与云计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分。大数据必然无法用单台的计算机进行处理，必须采用分布式架构。它的特色在于对海量数据进行分布式数据挖掘。但它必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库和云存储、虚拟化技术。
三、usb数据定义？
USB数据是由二进制数字串构成的，首先数字串构成域(有七种)，域再构成包，包再构成事务(IN、OUT、SETUP)，事务最后构成传输(中断传输、并行传输、批量传输和控制传输)。下面简单介绍一下域、包、事务、传输，请注意他们之间的关系。
(一)域：是USB数据最小的单位，由若干位组成(至于是多少位由具体的域决定)，域可分为七个类型：
1、同步域(SYNC)，八位，值固定为0000 0001，用于本地时钟与输入同步
2、标识域(PID)，由四位标识符+四位标识符反码构成，表明包的类型和格式，这是一个很重要的部分，这里可以计算出，USB的标识码有16种，具体分类请看问题五。
3、地址域(ADDR)：七位地址，代表了设备在主机上的地址，地址000 0000被命名为零地址，是任何一个设备第一次连接到主机时，在被主机配置、枚举前的默认地址，由此可以知道为什么一个USB主机只能接127个设备的原因。
4、端点域(ENDP)，四位，由此可知一个USB设备有的端点数量最大为16个。
5、帧号域(FRAM)，11位，每一个帧都有一个特定的帧号，帧号域最大容量0x800，对于同步传输有重要意义(同步传输为四种传输类型之一，请看下面)。
6、数据域(DATA)：长度为0~1023字节，在不同的传输类型中，数据域的长度各不相同，但必须为整数个字节的长度
7、校验域(CRC)：对令牌包和数据包(对于包的分类请看下面)中非PID域进行校验的一种方法，CRC校验在通讯中应用很泛，是一种很好的校验方法，至于具体的校验方法这里就不多说，请查阅相关资料，只须注意CRC码的除法是模2运算，不同于10进制中的除法。
(二)包：由域构成的包有四种类型，分别是令牌包、数据包、握手包和特殊包，前面三种是重要的包，不同的包的域结构不同，介绍如下
1、令牌包：可分为输入包、输出包、设置包和帧起始包(注意这里的输入包是用于设置输入命令的，输出包是用来设置输出命令的，而不是放据数的)
其中输入包、输出包和设置包的格式都是一样的：
SYNC+PID+ADDR+ENDP+CRC5(五位的校验码)
(上面的缩写解释请看上面域的介绍，PID码的具体定义请看问题五)
帧起始包的格式：
SYNC+PID+11位FRAM+CRC5(五位的校验码)
2、数据包：分为DATA0包和DATA1包，当USB发送数据的时候，当一次发送的数据长度大于相应端点的容量时，就需要把数据包分为好几个包，分批发送，DATA0包和DATA1包交替发送，即如果第一个数据包是DATA0，那第二个数据包就是DATA1。但也有例外情况，在同步传输中(四类传输类型中之一)，所有的数据包都是为DATA0，格式如下：
SYNC+PID+0~1023字节+CRC16
3、握手包：结构最为简单的包，格式如下
SYNC+PID
四、数据来源定义？
01 远古时代的数据
「数据」本身是存在的，就像空气，只有出现雾霾使它显式地呈现在我们脑海里。在百万年前，推及上亿年前，在人类没有出现在这个蓝色星球之时，数据这个事物一直在那里，它等待着的是人类那灵光乍现的智慧赋予它正真的含义。
在没有计算这个高端的家伙之前，人们为了让「数据」更加具象，便于统计，进行了至今数万的探索。在身边坚硬的物体如石器、骨片以及树干为载体，刻下纹理来代表对现实事物的表达，似乎成为了一个理所当然的开始。
1960年在非洲乌干达与扎伊尔交界处的伊尚戈渔村发掘的一根记数刻骨“Ishango Bone”（伊尚戈骨头），这是距今一万前伊尚戈人新石器时代早期的作品，是最早的刻符记数实物。远古部落人民使用这些凹痕记录日常的交易活动、物资储备和大事小情，并用他们来进行基本的算术计算。
02 现代化的数据
在今日计算机普及的社会里，数据更是显得非常有存在感，身处于大数据时代的我们已然意识到数据的重要性。那么什么是数据呢？看起来简单的问题，往往是最复杂的。
当下对数据更普遍的定义往往是从计算机原住民的视角。我们对客观事物进行观察、度量、猜测，按照统一或者不统一的尺度标准将结果予以记录，这些记录或多或少，都是数据。这些数据期望是未经加工的，它们能非常良好地代表原始事物本来的面貌和形态。
国际数据管理协会（DAMA）也认为，数据是以文本、数字、图形、图像、声音和视频等格式对事实进行表现。也就是说，数据要表现事实，受限于数据的采集技术以及数据解读能力，这或许这是一种理想。
数据表征存在，存在是不以人的意志为转移，包括物质的和精神的。物质方面有大自然中的风、雨、雷、电、人和动物等实体，这些是有明确感知的，非常方便数据化。在精神方面，人的欢乐、哀怨等情绪可以被大量多次主观度量，最终也可以形成数据。
数据似乎往往应用于实体，实体是大多数据刻画的对象。在刻画实体时往往需要系统数据，单一的数据似乎不那么受欢迎。在拥有了大量的对一个实体的刻画数据后，经常会从量变发生质变。
集结数据成为「信息」，加工信息成为「知识」，运用知识产生「智慧」，数据成为低层的驱动者；它们之间环环相扣、循序渐进，构成了「DIKW 金字塔」。
数据-信息-知识转化模型
我们再来看看东方智慧。中文词语「数据」暂且不论其词源，容我们从字面窥探一二。
「数」有两层含义，一个是数据往往用数字来记录事实，如一个人的年龄，一座山的高度；另个一个层面是它用数学的方法来进行统计最终得到记录结果，如一群人的平均年龄和群峰的平均高度，都应用了数学中的平均数概念。
再看「据」，我将据理解为日常生活中的票据，票据是证明，证明发生过此事，是人类大脑缺点的补充，是对时间的凝固，因此「据」是事实。所谓数据就是事实的数字化凭据。
03 展望未来
正如开头所讲的一样，对于数字时代的我们，数据或许真的和空气一样，已经不需要我们再去思考其概念。
当我们每天生活有数字化加持的小区里，工作在繁华的智能办公商业区，享受着数字生活的便利时，这一切显得是那么自然，而这也正是物联网时代下新的数据生态。
五、大数据 英文版
Understanding Big Data: An Introduction
As technology continues to advance at an unprecedented rate, the amount of data generated on a daily basis has skyrocketed. This massive volume of data, both structured and unstructured, is commonly referred to as Big Data. In this article, we will explore the concept of Big Data and its significance in today's digital age.
What is Big Data?
Big Data refers to extremely large and complex datasets that cannot be easily managed, processed, or analyzed using traditional data processing applications. It encompasses three main dimensions: volume, velocity, and variety.
Volume
When we talk about the volume of Big Data, we are referring to the sheer amount of data being generated. Every action taken online, every social media post, every transaction made, all contribute to the ever-growing pool of data.
Velocity
The velocity dimension of Big Data refers to the speed at which data is generated and needs to be processed. With the advent of real-time data sources like social media feeds and Internet of Things (IoT) devices, data is being produced at an unprecedented speed, requiring efficient processing methods.
Variety
The variety dimension of Big Data represents the diverse types and formats of data being generated. It includes structured data from databases, unstructured data from social media posts, audio and video files, and semi-structured data from emails, among others. Dealing with this variety of data requires specialized tools and techniques.
Why is Big Data important?
The potential value of Big Data lies in its ability to provide valuable insights and improve decision-making processes. With proper analysis of Big Data, businesses and organizations can identify trends, patterns, and correlations that were previously hard to uncover. This can lead to improved products and services, better customer experiences, and more effective marketing strategies.
Challenges of handling Big Data
While Big Data holds great potential, it also poses significant challenges. Some of the key challenges associated with handling Big Data are:
- Storage: Storing massive volumes of data requires scalable and cost-effective storage solutions.
- Processing: Traditional data processing methods are not suitable for handling Big Data due to its complexity and velocity.
- Analytics: Extracting meaningful insights from Big Data requires advanced analytics techniques and tools.
- Privacy and Security: With the abundance of personal data, ensuring privacy and security becomes paramount.
- Data Quality: Dealing with large volumes of data raises concerns about data accuracy, consistency, and completeness.
Applications of Big Data
The applications of Big Data span various industries and sectors, including:
- Finance: Big Data can be used for fraud detection, risk assessment, and personalized financial services.
- Healthcare: Big Data analytics can enhance patient care, disease prevention, and medical research.
- Retail: Big Data helps retailers understand customer behavior, optimize inventory, and offer personalized recommendations.
- Transportation: Big Data analytics enables intelligent traffic management, route optimization, and predictive maintenance.
The Future of Big Data
As technology continues to advance, the volume and complexity of Big Data will only continue to grow. This presents both challenges and opportunities. Advancements in artificial intelligence and machine learning are expected to revolutionize Big Data analytics, enabling even more precise insights and predictions.
The field of Big Data is evolving rapidly, and professionals with expertise in handling and analyzing Big Data are in high demand. Organizations that harness the power of Big Data and turn it into valuable insights will have a competitive edge in the digital age.
In conclusion, Big Data has become an integral part of our modern world. The ability to collect, process, and analyze massive amounts of data opens up unprecedented possibilities for businesses, healthcare, finance, and other industries. Embracing Big Data and investing in the necessary resources and skills will be crucial for any organization seeking success in the future.
I hope this article has provided you with a comprehensive understanding of Big Data and its significance. If you have any questions or would like to learn more about this topic, please leave a comment below.
谢谢阅读!
六、ugc数据的定义？
UGC数据，即用户原创内容，最早起源于互联网领域，即用户将自己原创的内容通过互联网平台进行展示或者提供给其他用户。
在UGC模式下，网友不再只是观众，而是成为互联网内容的生产者和供应者，体验式互联网服务得以更深入的进行。
UGC 是伴随着以提倡个性化为主要特点的Web2.0概念兴起的。
七、社交数据的定义？
社交数据：随着移动社交成为最主要的社交方式，社交不仅仅只有人与人之间的交流作用，社交数据中包括了人的喜好、生活轨迹、消费能力、价值取向等各种重要的用户画像信息。
八、大数据数定义？
大数据数是指那些数据量特别大、数据类别特别复杂的数据集。
九、web数据的定义？
Web 数据是从网站获取大量公共数据的技术，并将采集的数据转换为客户想要的格式，比如HTML，CSV，Excel，JSON，Txt等等。
十、数据资源的定义？
数据资源
数据资源管理是应用信息技术和软件工具完成组织数据资源管理任务的管理活动。早期的数据资源管理采用文件处理方法。在这种方法中，数据根据特定的组织应用程序的处理要求被组织成特定的数据记录文件，只能以特定的方式进行访问。这种方法在为现代企业提供流程管理、组织管理信息时显得过于麻烦，成本过高并且不够灵活。因此出现了数据库管理方法，它可以解决文件处理系统存在的问题。
