海量数据分析方法（共9篇）
海量数据分析方法 篇1
大数据量，海量数据 处理方法总结 大数据量的问题是很多面试笔试中经常出现的问题，比如baidu google 腾讯 这样的一些涉及到海量数据的公司经常会问到。
下面的方法是我对海量数据的处理方法进行了一个一般性的总结，当然这些方法可能并不能完全覆盖所有的问题，但是这样的一些方法也基本可以处理绝大多数遇到的问题。下面的一些问题基本直接来源于公司的面试笔试题目，方法不一定最优，如果你有更好的处理方法，欢迎与我讨论。1.Bloom filter 适用范围：可以用来实现数据字典，进行数据的判重，或者集合求交集
基本原理及要点：
对 于原理来说很简单，位数组+k个独立hash函数。将hash函数对应的值的位数组置1，查找时如果发现所有hash函数对应位都是1说明存在，很明显这 个过程并不保证查找的结果是100%正确的。同时也不支持删除一个已经插入的关键字，因为该关键字对应的位会牵动到其他的关键字。所以一个简单的改进就是 counting Bloom filter，用一个counter数组代替位数组，就可以支持删除了。还有一个比较重要的问题，如 何根据输入元素个数n，确定位数组m的大小及hash函数个数。当hash函数个数k=(ln2)*(m/n)时错误率最小。在错误率不大于E的情况 下，m至少要等于n*lg(1/E)才能表示任意n个元素的集合。但m还应该更大些，因为还要保证bit数组里至少一半为0，则m应 该>=nlg(1/E)*lge 大概就是nlg(1/E)1.44倍(lg表示以2为底的对数)。举个例子我们假设错误率为0.01，则此时m应大概是n的13倍。这样k大概是8个。
注意这里m与n的单位不同，m是bit为单位，而n则是以元素个数为单位(准确的说是不同元素的个数)。通常单个元素的长度都是有很多bit的。所以使用bloom filter内存上通常都是节省的。
扩展：
Bloom filter将集合中的元素映射到位数组中，用k（k为哈希函数个数）个映射位是否全1表示元素在不在这个集合中。Counting bloom filter（CBF）将位数组中的每一位扩展为一个counter，从而支持了元素的删除操作。Spectral Bloom Filter（SBF）将其与集合元素的出现次数关联。SBF采用counter中的最小值来近似表示元素的出现频率。问题实例：给你A,B两个文件，各存放50亿条URL，每条URL占用64字节，内存限制是4G，让你找出A,B文件共同的URL。如果是三个乃至n个文件呢？ 根 据这个问题我们来计算下内存的占用，4G=2^32大概是40亿*8大概是340亿，n=50亿，如果
按出错率0.01算需要的大概是650亿个bit。现在可用的是340亿，相差并不多，这样可能会使出错率上升些。另外如果这些urlip是一一对应的，就可以转换成ip，则大大简单了。2.Hashing 适用范围：快速查找，删除的基本数据结构，通常需要总数据量可以放入内存
基本原理及要点：
hash函数选择，针对字符串，整数，排列，具体相应的hash方法。
碰撞处理，一种是open hashing，也称为拉链法；另一种就是closed hashing，也称开地址法，opened addressing。
扩展：
d-left hashing中的d是多个的意思，我们先简化这个问题，看一看2-left hashing。2-left hashing指的是将一个哈希表分成长度相等的两半，分别叫做T1和T2，给T1和T2分别配备一个哈希函数，h1和h2。在存储一个新的key时，同 时用两个哈希函数进行计算，得出两个地址h1[key]和h2[key]。这时需要检查T1中的h1[key]位置和T2中的h2[key]位置，哪一个 位置已经存储的（有碰撞的）key比较多，然后将新key存储在负载少的位置。如果两边一样多，比如两个位置都为空或者都存储了一个key，就把新key 存储在左边的T1子表中，2-left也由此而来。在查找一个key时，必须进行两次hash，同时查找两个位置。问题实例： 1).海量日志数据，提取出某日访问百度次数最多的那个IP。
IP的数目还是有限的，最多2^32个，所以可以考虑使用hash将ip直接存入内存，然后进行统计。3.bit-map 适用范围：可进行数据的快速查找，判重，删除，一般来说数据范围是int的10倍以下 基本原理及要点：使用bit数组来表示某些元素是否存在，比如8位电话号码
扩展：bloom filter可以看做是对bit-map的扩展 问题实例： 1)已知某个文件内包含一些电话号码，每个号码为8位数字，统计不同号码的个数。
8位最多99 999 999，大概需要99m个bit，大概10几m字节的内存即可。
2)2.5亿个整数中找出不重复的整数的个数，内存空间不足以容纳这2.5亿个整数。将bit-map扩展一下，用2bit表示一个数即可，0表示未出现，1表示出现一次，2表示出现2次及以上。或者我们不用2bit来进行表示，我们用两个bit-map即可模拟实现这个2bit-map。
4.堆 适用范围：海量数据前n大，并且n比较小，堆可以放入内存 基 本原理及要点：最大堆求前n小，最小堆求前n大。方法，比如求前n小，我们比较当前元素与最大堆里的最大元素，如果它小于最大元素，则应该替换那个最大元 素。这样最后得到的n个元素就是最小的n个。适合大数据量，求前n小，n的大小比较小的情况，这样可以扫描一遍即可得到所有的前n元素，效率很高。
扩展：双堆，一个最大堆与一个最小堆结合，可以用来维护中位数。问题实例： 1)100w个数中找最大的前100个数。
用一个100个元素大小的最小堆即可。
5.双层桶划分 适用范围：第k大，中位数，不重复或重复的数字
基本原理及要点：因为元素范围很大，不能利用直接寻址表，所以通过多次划分，逐步确定范围，然后最后在一个可以接受的范围内进行。可以通过多次缩小，双层只是一个例子。扩展： 问题实例： 1).2.5亿个整数中找出不重复的整数的个数，内存空间不足以容纳这2.5亿个整数。有点像鸽巢原理，整数个数为2^32,也就是，我们可以将这2^32个数，划分为2^8个区域(比如用单个文件代表一个区域)，然后将数据分离到不同的区域，然后不同的区域在利用bitmap就可以直接解决了。也就是说只要有足够的磁盘空间，就可以很方便的解决。
2).5亿个int找它们的中位数。这个例子比上面那个更明显。首先我们将int划分为2^16个区域，然后读取数据统计落到各个区域里的数的个数，之后我们根据统计结果就可以判断中位数落到那个区域，同时知道这个区域中的第几大数刚好是中位数。然后第二次扫描我们只统计落在这个区域中的那些数就可以了。
实 际上，如果不是int是int64，我们可以经过3次这样的划分即可降低到可以接受的程度。即可以先将int64分成2^24个区域，然后确定区域的第几 大数，在将该区域分成2^20个子区域，然后确定是子区域的第几大数，然后子区域里的数的个数只有2^20，就可以直接利用direct addr table进行统计了。6.数据库索引 适用范围：大数据量的增删改查 基本原理及要点：利用数据的设计实现方法，对海量数据的增删改查进行处理。扩展： 问题实例： 7.倒排索引(Inverted index)适用范围：搜索引擎，关键字查询 基本原理及要点：为何叫倒排索引？一种索引方法，被用来存储在全文搜索下某个单词在一个文档或者一组文档中的存储位置的映射。
以英文为例，下面是要被索引的文本： T0 = “it is what it is” T1 = “what is it” T2 = “it is a banana” 我们就能得到下面的反向文件索引： “a”: {2} “banana”: {2} “is”: {0, 1, 2} “it”: {0, 1, 2} “what”: {0, 1}
检索的条件“what”, “is” 和 “it” 将对应集合的交集。正 向索引开发出来用来存储每个文档的单词的列表。正向索引的查询往往满足每个文档有序频繁的全文查询和每个单词在校验文档中的验证这样的查询。在正向索引 中，文档占据了中心的位置，每个文档指向了一个它所包含的索引项的序列。也就是说文档指向了它包含的那些单词，而反向索引则是单词指向了包含它的文档，很 容易看到这个反向的关系。扩展： 问题实例：文档检索系统，查询那些文件包含了某单词，比如常见的学术论文的关键字搜索。8.外排序 适用范围：大数据的排序，去重 基本原理及要点：外排序的归并方法，置换选择 败者树原理，最优归并树
扩展：
问题实例： 1).有一个1G大小的一个文件，里面每一行是一个词，词的大小不超过16个字节，内存限制大小是1M。返回频数最高的100个词。这个数据具有很明显的特点，词的大小为16个字节，但是内存只有1m做hash有些不够，所以可以用来排序。内存可以当输入缓冲区使用。9.trie树 适用范围：数据量大，重复多，但是数据种类小可以放入内存 基本原理及要点：实现方式，节点孩子的表示方式 扩展：压缩实现。问题实例： 1).有10个文件，每个文件1G，每个文件的每一行都存放的是用户的query，每个文件的query都可能重复。要你按照query的频度排序。
2).1000万字符串，其中有些是相同的(重复),需要把重复的全部去掉，保留没有重复的字符串。请问怎么设计和实现？
3).寻找热门查询：查询串的重复度比较高，虽然总数是1千万，但如果除去重复后，不超过3百万个，每个不超过255字节。10.分布式处理 mapreduce 适用范围：数据量大，但是数据种类小可以放入内存
基本原理及要点：将数据交给不同的机器去处理，数据划分，结果归约。
扩展：
问题实例： 1).The canonical example application of MapReduce is a process to count the appearances of
each different word in a set of documents:
void map(String name, String document):
// name: document name
// document: document contents
for each word w in document: EmitIntermediate(w, 1);void reduce(String word, Iterator partialCounts): // key: a word // values: a list of aggregated partial counts int result = 0;for each v in partialCounts: result += ParseInt(v);Emit(result);Here, each document is split in words, and each word is counted initially with a “1” value by
the Map function, using the word as the result key.The framework puts together all the pairs
with the same key and feeds them to the same call to Reduce, thus this function just needs to
sum all of its input values to find the total appearances of that word.2).海量数据分布在100台电脑中，想个办法高效统计出这批数据的TOP10。
3).一共有N个机器，每个机器上有N个数。每个机器最多存O(N)个数并对它们操作。如何找到N^2个数的中数(median)？ 经典问题分析 上千万or亿数据（有重复），统计其中出现次数最多的前N个数据,分两种情况：可一次读入内存，不可一次读入。
可用思路：trie树+堆，数据库索引，划分子集分别统计，hash，分布式计算，近似统计，外排序
所 谓的是否能一次读入内存，实际上应该指去除重复后的数据量。如果去重后数据可以放入内存，我们可以为数据建立字典，比如通过 map，hashmap，trie，然后直接进行统计即可。当然在更新每条数据的出现次数的时候，我们可以利用一个堆来维护出现次数最多的前N个数据，当 然这样导致维护次数增加，不如完全统计后在求前N大效率高。
如果数据无法放入内存。一方面我们可以考虑上面的字典方法能否被改进以适应这种情形，可以做的改变就是将字典存放到硬盘上，而不是内存，这可以参考数据库的存储方法。
当 然还有更好的方法，就是可以采用分布式计算，基本上就是map-reduce过程，首先可以根据数据值或者把数据hash(md5)后的值，将数据按照范 围划分到不同的机子，最好可以让数据划分后可以一次读入内存，这样不同的机子负责处理各种的数值范围，实际上就是map。得到结果后，各个机子只需拿出各 自的出现次数最多的前N个数据，然后汇总，选出所有的数据中出现次数最多的前N个数据，这实际上就是reduce过程。实际上可能想直 接将数据均分到不同的机子上进行处理，这样是无法得到正确的解的。因为一个数据可能被均分到不同的机子上，而另一个则可能完全聚集到一个机子上，同时还可 能存在具有相同数目的数据。比如我们要找出现次数最多的前100个，我们将1000万的数据分布到10台机器上，找到每台出现次数最多的前 100个，归并之后这样不能保证找到真正的第100个，因为比如出现次数最多的第100个可能有1万个，但是它被分到了10台机子，这样在每台上只有1千 个，假设这些机子排名在
1000个之前的那些都是单独分布在一台机子上的，比如有1001个，这样本来具有1万个的这个就会被淘汰，即使我们让每台机子选 出出现次数最多的1000个再归并，仍然会出错，因为可能存在大量个数为1001个的发生聚集。因此不能将数据随便均分到不同机子上，而是要根据hash 后的值将它们映射到不同的机子上处理，让不同的机器处理一个数值范围。
而外排序的方法会消耗大量的IO，效率不会很高。而上面的分布式方法，也可以用于单机版本，也就是将总的数据根据值的范围，划分成多个不同的子文件，然后逐个处理。处理完毕之后再对这些单词的及其出现频率进行一个归并。实际上就可以利用一个外排序的归并过程。
另外还可以考虑近似计算，也就是我们可以通过结合自然语言属性，只将那些真正实际中出现最多的那些词作为一个字典，使得这个规模可以放入内存。
海量数据分析方法 篇2
虚拟现实项目制作过程中，由于虚拟现实包含的内容丰富，需要载入的数据量有时会非常巨大，需要进行处理和查询的内容很多，然后还要以文字和图像的形式进行表示出来，所以经常会遇到海量数据处理的瓶颈，造成这种情况的原因是：
(1)数据量过大，数据中什么情况都可能存在。如果说有10条数据，那么大不了每条去逐一检查，人为处理，如果有上百条数据，也可以考虑，如果数据上到千万级别，甚至过亿，那不是手工能解决的了，必须通过工具或者程序进行处理，尤其海量的数据中，什么情况都可能存在，例如，数据中某处格式出了问题，尤其在程序处理时，前面还能正常处理，突然到了某个地方问题出现了，程序终止了。
(2)软硬件要求高，系统资源占用率高。对海量的数据进行处理，除了好的方法，最重要的就是合理使用工具，合理分配系统资源。一般情况，如果处理的数据过TB级，小型机是要考虑的，普通的机子如果有好的方法可以考虑，不过也必须加大CPU和内存，就象面对着千军万马，光有勇气没有一兵一卒是很难取胜的。
(3)要求很高的处理方法和技巧。这也是本文的写作目的所在，好的处理方法是一位工程师长期工作经验的积累，也是个人的经验的总结。没有通用的处理方法，但有通用的原理和规则。
在多个虚拟现实项目的基础上，尤其是通过与行内多名专家进行项目经验交流，以下的方法都可以对海量数据在虚拟现实项目中的处理进行改善。
1 选用优秀的数据库工具
现在的数据库工具厂家比较多，对海量数据的处理对所使用的数据库工具要求比较高，一般使用Oracle或者DB2，微软公司最近发布的SQL Server 2005性能也不错。另外在BI领域：数据库，数据仓库，多维数据库，数据挖掘等相关工具也要进行选择，象好的ETL工具和好的OLAP工具都十分必要，例如Informatic,Eassbase等。笔者在实际数据分析项目中，对每天6000万条的日志数据进行处理，使用SQL Server 2000需要花费6小时，而使用SQL Server 2005则只需要花费3小时。
2 编写优良的程序代码
处理数据离不开优秀的程序代码，尤其在进行复杂数据处理时，必须使用程序。好的程序代码对数据的处理至关重要，这不仅仅是数据处理准确度的问题，更是数据处理效率的问题。良好的程序代码应该包含好的算法，包含好的处理流程，包含好的效率，包含好的异常处理机制等。
3 对海量数据进行分区操作
对海量数据进行分区操作十分必要，例如针对按年份存取的数据，我们可以按年进行分区，不同的数据库有不同的分区方式，不过处理机制大体相同。例如SQL Server的数据库分区是将不同的数据存于不同的文件组下，而不同的文件组存于不同的磁盘分区下，这样将数据分散开，减小磁盘I/O，减小了系统负荷，而且还可以将日志，索引等放于不同的分区下。
4 建立广泛的索引
对海量的数据处理，对大表建立索引是必行的，建立索引要考虑到具体情况，例如针对大表的分组、排序等字段，都要建立相应索引，一般还可以建立复合索引，对经常插入的表则建立索引时要小心，笔者在处理数据时，曾经在一个ETL流程中，当插入表时，首先删除索引，然后插入完毕，建立索引，并实施聚合操作，聚合完成后，再次插入前还是删除索引，所以索引要用到好的时机，索引的填充因子和聚集、非聚集索引都要考虑。
5 建立缓存机制
当数据量增加时，一般的处理工具都要考虑到缓存问题。缓存大小设置的好差也关系到数据处理的成败，例如，笔者在处理2亿条数据聚合操作时，缓存设置为100000条/Buffer，这对于这个级别的数据量是可行的。
6 加大虚拟内存
如果系统资源有限，内存提示不足，则可以靠增加虚拟内存来解决。笔者在实际项目中曾经遇到针对18亿条的数据进行处理，内存为1GB,1个P4 2.4G的CPU，对这么大的数据量进行聚合操作是有问题的，提示内存不足，那么采用了加大虚拟内存的方法来解决，在6块磁盘分区上分别建立了6个4096M的磁盘分区，用于虚拟内存，这样虚拟的内存则增加为4096*6+1024=25600M，解决了数据处理中的内存不足问题。
7 分批处理
海量数据处理难因为数据量大，那么解决海量数据处理难的问题其中一个技巧是减少数据量。可以对海量数据分批处理，然后处理后的数据再进行合并操作，这样逐个击破，有利于小数据量的处理，不至于面对大数据量带来的问题，不过这种方法也要因时因势进行，如果不允许拆分数据，还需要另想办法。不过一般的数据按天、按月、按年等存储的，都可以采用先分后合的方法，对数据进行分开处理。
8 使用临时表和中间表
数据量增加时，处理中要考虑提前汇总。这样做的目的是化整为零，大表变小表，分块处理完成后，再利用一定的规则进行合并，处理过程中的临时表的使用和中间结果的保存都非常重要，如果对于超海量的数据，大表处理不了，只能拆分为多个小表。如果处理过程中需要多步汇总操作，可按汇总步骤一步步来，不要一条语句完成，一口气吃掉一个胖子。
9 优化查询SQL语句
在对海量数据进行查询处理过程中，查询的SQL语句的性能对查询效率的影响是非常大的，编写高效优良的SQL脚本和存储过程是数据库工作人员的职责，也是检验数据库工作人员水平的一个标准，在对SQL语句的编写过程中，例如减少关联，少用或不用游标，设计好高效的数据库表结构等都十分必要。笔者在工作中试着对1亿行的数据使用游标，运行3个小时没有出结果，这是一定要改用程序处理了。
10 使用文本格式进行处理
对一般的数据处理可以使用数据库，如果对复杂的数据处理，必须借助程序，那么在程序操作数据库和程序操作文本之间选择，是一定要选择程序操作文本的，原因为：程序操作文本速度快；对文本进行处理不容易出错；文本的存储不受限制等。例如一般的海量的网络日志都是文本格式或者csv格式（文本格式），对它进行处理牵扯到数据清洗，是要利用程序进行处理的，而不建议导入数据库再做清洗。
11 定制强大的清洗规则和出错处理机制
海量数据中存在着不一致性，极有可能出现某处的瑕疵。例如，同样的数据中的时间字段，有的可能为非标准的时间，出现的原因可能为应用程序的错误，系统的错误等，这是在进行数据处理时，必须制定强大的数据清洗规则和出错处理机制。
12 建立视图或者物化视图
视图中的数据来源于基表，对海量数据的处理，可以将数据按一定的规则分散到各个基表中，查询或处理过程中可以基于视图进行，这样分散了磁盘I/O，正如10根绳子吊着一根柱子和一根吊着一根柱子的区别。
13 避免使用32位机子
目前的计算机很多都是32位的，那么编写的程序对内存的需要便受限制，而很多的海量数据处理是必须大量消耗内存的，这便要求更好性能的机子，其中对位数的限制也十分重要。
14 考虑操作系统问题
海量数据处理过程中，除了对数据库，处理程序等要求比较高以外，对操作系统的要求也放到了重要的位置，一般是必须使用服务器的，而且对系统的安全性和稳定性等要求也比较高。尤其对操作系统自身的缓存机制，临时空间的处理等问题都需要综合考虑。
15 使用数据仓库和多维数据库存储
数据量加大是一定要考虑OLAP的，传统的报表可能5、6个小时出来结果，而基于Cube的查询可能只需要几分钟，因此处理海量数据的利器是OLAP多维分析，即建立数据仓库，建立多维数据集，基于多维数据集进行报表展现和数据挖掘等。
16使用采样数据，进行数据挖掘
基于海量数据的数据挖掘正在逐步兴起，面对着超海量的数据，一般的挖掘软件或算法往往采用数据抽样的方式进行处理，这样的误差不会很高，大大提高了处理效率和处理的成功率。一般采样时要注意数据的完整性和，防止过大的偏差。笔者曾经对1亿2千万行的表数据进行采样，抽取出400万行，经测试软件测试处理的误差为千分之五，客户可以接受。
还有一些方法，需要在不同的情况和场合下运用，例如使用代理键等操作，这样的好处是加快了聚合时间，因为对数值型的聚合比对字符型的聚合快得多。类似的情况需要针对不同的需求进行处理。
海量数据是发展趋势，对数据分析和挖掘也越来越重要，从海量数据中提取有用信息重要而紧迫，这便要求处理要准确，精度要高，而且处理时间要短，得到有价值信息要快，所以，对海量数据的研究很有前途，也很值得进行广泛深入的研究。
摘要：在虚拟现实项目制作中,由于种种原因,海量数据处理是一项艰巨而复杂的任务,本文主要论述了海量数据处理困难的原因,并提出了对海量数据进行处理的方法。
关键词：虚拟现实,海量数据
参考文献
[1]何来坤,徐渊.虚拟现实建模语言VRML及其应用[J].杭州师范学院学报,2005,(2).
[2]金杰.远程教育中虚拟实验与虚拟仪器及技术的运用与前景[J].电脑与技术,2005.
在海量信息中寻找学习方法 篇3
引导学生正确看待信息海
在笔者多年来的数学课堂教学实践中，经常遇到学生面对一些干扰性信息时，不知所措，主要表现为停留在无效信息的思考中、在判断运算方式时无法充分避免无效信息的干扰等，这样就严重影响了学生在最短时间内充分把握有效信息，做出最精准的判断。那么，产生上述情形的主要原因是什么呢？
笔者曾做过一项调查，被调查的学生中，部分学生认为，数学习题中，不可能出现没有用的信息；部分学生认为自己无法分辨出这些信息是否有用；只有极少数学生认为，明确知道这些信息是无效信息，是用来故意迷惑答题者。通过上述调查，笔者了解到，大部分学生没有意识到无效信息是否存在的意义。实际上，在现实生活当中，尤其是在网络上，会有一些无效信息，但由于学生缺乏一定的判断能力，并被这些信息所影响，最终走向迷恋网游、网恋等，不能自拔。
如何避免上述这些情况呢？笔者以为，应当引导学生正确看待摆在自己面前的海量信息。一方面，从数学的教与学的层面，要明白不是所有的信息都是有用的，在解决数学问题时，一定要学会分析，利用所学知识，避开无效信息的干扰，在限定的时间内将问题予以解决。
从提高学生的自信能力入手
在上述调查中，笔者发现，面对海量信息，部分学生感觉无从下手。通过分析发现，有些学生之所以无从下手，其中一个很重要的原因就是其实已经判断出哪些是有效信息，哪些是无效信息，但是由于缺乏自信，便在无效信息上长时间停留，又不知道从哪入手，最终影响了学习效率。学生的自信能力是其成长发展过程中必不可少的一项基本素养，如果缺乏自信，所谓的创新、发散思维等将无从谈起。只有在日常的课堂教学中不断注重培养学生的自信能力，才能使得学生在面对无效信息时“无所畏惧”。那么，如何在数学课堂上提高学生的自信能力呢？
首先，在数学课堂教学中，教师要多让学生有成功的体验，引导学生在知识和信息的海洋里遨游，通过课堂教学、谈心、游戏等课内外教学方式树立学生的自信心。
其次，通过丰富的数学知识的学习，提高学生的学习兴趣，培养学生的自信心，因为，如果学生缺乏兴趣，被迫进入学习活动，势必影响学生的判断能力，甚至有可能将有效的信息当成无效信息来处理。
最后，要充分运用现代信息技术手段，正确利用好网络信息资源，让学生在海量信息中，多了解一些与生活和学习密切相关的数学知识信息，做一个“博学多识”的现代中学生，这样既可以提升自信力，也可以缩短判断信息是否有效的时间。
无效信息也并非“一无是处”
任何事物都是一分为二的，数学课堂教学也应该遵循这一规律。在知识的海洋里，学生只有在充分掌握更多知识的前提下，才能更好地在海量信息中以及干扰信息面前，做到科学合理地遴选。在课堂教学中，引导学生在避免无效信息的干扰后，对这些无效信息一定要做到非常了解。当然，这个前提是在完成当前学习任务之后。笔者曾遇到过一位学生在做一道数学题时，还是花费很多时间停留在对无效信息的思考。后来通过与该学生沟通，笔者了解到，原因是老师曾说了要对无效信息进行深入了解。所以，引导学生把握处理无效信息的时间显得非常重要。
在信息化时代，具备分辨有效信息或者有用信息的能力，显得尤其重要。把握课堂教学的优势，通过各学科课堂教学的特点，提升中学生对信息的分辨能力，是教师义不容辞的责任。这种能力也是将来学生走向社会，运用所学知识为社会发展做出贡献的必要条件。因此，教师要通过多种方法和手段，引导学生不断地提升判断能力。
数学课堂和其它学科一样，也具有多种优势，如何更好地利用数学课堂的优势，提升学生的各种能力，需要探讨的空间很大，这需要教学的组织者，不断提升自身的教学技能，充分利用现代教学手段，结合当前社会的信息化发展动态趋势，为学生的成长架起一座心灵的桥，让学生不论是在课堂上，还是在课外实践活动中，甚至是将来在社会上都尽可能避免在海量信息中迷茫，在人生的道路上走得更加从容和自如。
海量数据分析方法 篇4
提出了一种新的海量地震数据准无损压缩算法,并针对LWT的特点给出了率失真优化的码率分配方案.
作 者：邹江花 朱荣 秦前清 作者单位：邹江花(武汉大学,电子信息学院,湖北,武汉,430079)
朱荣(武汉大学,多媒体实验室,湖北,武汉,430079)
秦前清(武汉大学,测绘遥感信息国家重点实验室,湖北,武汉,430079)
海量阅读心得 篇5
为了提高学生的语文素养，结合学校教育教学的实际，学校及时而广泛地开展了小学语文“海量阅读”活动，通过有计划的学习、反思、调查、研究和实践，我们组在实现阅读从课堂向家庭延伸、以课内有限带动课外无限方面；在拓宽学生阅读视野、实现阅读由量变到质变方面；在实现阅读由被动变为自主、提高学生海量阅读积极性和有效性方面，都取得了可喜的效果。“自主阅读”逐渐成为孩子们共同的认识。
1.给孩子们推荐适合他们阅读的书籍
我们崇尚小学生要“多读书，读好书，好读书”。我们也坚持小学生要有选择的读书，那就要：择真而读，择善而读，择美而读。①让经典诗文与童年相伴
经典诗文是人类知识的结晶，是蕴藏着人类几千年来灿烂的文明与智慧的宝藏；它所具有的文学价值以及它所包蕴的人文精神更是毋庸置疑。小学生处在人生记忆力发展的黄金阶段，抓住时机背诵一些永恒的经典名篇，将能有效培养学生的人文素养和语文素养。在此背景下，我们进行古诗文诵读的研究，内容包括语文课程标准中要求背诵的古诗词。目的就是引导学生诵读经典古诗文，让中华灿烂文化走进学生心灵，让他们在口诵心惟、含英咀华中受到中华五千年优秀文化精华的熏陶。让古老的智慧、经典的知识、脍炙人口的诗文，在孩子幼小的心灵中不断产生潜移默化的作用，逐渐培养孩子的仁义敦厚和高尚的人格品德、开启孩子的智慧。
②让文学经典与学生相随
经典是通过文化历史长河汰洗出的文字精品。而儿童文学作为首选读物应该作为儿童阅读的“主食”。从本学期开始，我把一些优秀儿童文学作品引入语文教学———跨越了一本语文教材的教学模式，让语文的课堂充满书香。师生共读，读整本书。并将指定书目阅读和学生自由阅读相结合，将读与写相结合，全面提高学生的文化素养。
2.创新阅读模式，让孩子们提高阅读效率
如何让孩子进行大量持续地阅读，有效指导学生阅读？我们初步确立导读、共读、讨论的班级读书模式。在导读中，激发阅读兴趣，让孩子有一份阅读的期待。指导读书的方法，提高阅读的效率。在共读中，建立话语环境，师生共同阅读、交流同一本书。在讨论中，让文字温暖彼此的心，让不同的观点彼此碰撞，让相同或不同的情感彼此交融，让孩子的心智在交流中不断完善、不断丰富。组织班级读书会：大声读给孩子听，图画书阅读，名著导读，阅读交流会，读物推荐会等多种形式。设计时要把握：引导正确的价值取向，让孩子逐步拥有思辨的眼光；话题设计能启发学生多元思考；精心选择书本和学生生活世界的联系点等。可以说，读书交流会，在作者、文中人物、读者之间架起了一座沟通的桥梁，师生在心灵与心灵的碰撞中，走进了文本，走入了精神的深处。在交流中学生从文学作品本身感受到美，学会了做人处事，开阔了眼界，丰富了内心，升华了境界，健全了人格。
3.亲子共读，提高阅读兴趣
海量阅读心得体会 篇6
一、文贵自通，书忌耳传我们不难发现，韩老师的课堂被读书声所充盈，在教师范读、学生多种形式读之后，教师只是提纲携领地提一两个问题学生回答后，马上进行第二篇文章的学习。让学生在读中悟、悟中读，这样就为孩子的海量阅读赢得了时间。实践证明，通过海量阅读，以前孩子们不懂的地方，也被慢慢理解，甚至被孩子们灵活运用于现实中，这比死扣书本，教师耳提面命要生动的多。
二、在鲸吞牛食中内化韩老师的课堂有两个特点：鲸吞和牛食。鲸吞当然指的是海量阅读，一节课有时候讲一个单元，别担心孩子会消化不了，经过一段时间的内化，遇到合适的时机，教师会巧妙的将这些储备调动起来，经过一段时间的训练，这种反刍的本领学生掌握的桥恰到好处，使我们见到了一群能够旁征博引，推古论今的小学者们。
三、强化阅读，淡化考试要真正地将读书活动进行到底，时间必须有所保障。为此，韩老师向局长提出要求，取消考试，为海量阅读的试验提供时间的保证。也许有家长或老师会提出质疑，不考试，学生还会把学习当回事吗？总有一天孩子们必须要面对考试的啊。实践证明，海量阅读与考试并不冲突。孩子们没有了考试的枷锁，会更有充足的时间来徜徉在书海中，获得读书的乐趣。在广泛阅读中，孩子们的识字量突飞猛进、对文章的理解能力也远远高于非实验班，至于生字的书写这道难题在韩老师的集中训练中也迎刃而解。孩子们不再视复习期为灾难日，那快乐的情绪，强烈的读书欲望正是作为教师的我们所期待的啊。学校要培养的就是这中学生，具备从学习中体味到快乐和幸福的能力的学生，而不是培养考生，培养将考试看做世界末日的考生啊。
海量数据分析方法 篇7
海量数据有internet web数据, 视频图像, 各类企业数据, 公共服务部门管理数据, 例如道路交通数据、医学图像数据。数据挖掘实际是创新的技术, 最令人感兴趣的是在基因技术中能发现DNA的子序列。因此, 对海量数据能发现人们所需的、新颖的、有价值的知识和信息, 从而为政府和商业决策服务;经过数据分析发现模型、模式和规律是数据挖掘最重要的功能。在新技术时期, 不再是单机存储的时代, 海量数据存储在分布式系统中, 数据挖掘技术也升级为分布式数据挖掘。云计算能存储海量数据, 基础架构资源 (基础设施即服务Iaa S) 能解决海量数据挖掘的底层系统设施问题。国际计算机软件公司, 互联网供应商和电子商务企业都建立了云计算产品和服务系统。谷歌的GAE, 雅虎的YAP, IBM的“蓝云”, 亚马逊的AWS, 微软的Azure云计算平台。Hafoop是开源项目Nutch的子项目, 是Apache基金会开发的分布式计算平台。基于Hadoop云计算系统的数据挖掘系统, 可实现不同领域的应用, 生物信息学、商业数据分析、绿色生态环境、汽车等计算机辅助制造、智能医学、信息检索都应用复杂数据挖掘技术, 获得了良好的商业价值。中国移动基于云计算的数据挖掘服务系统WPDminer, 立足提供下一代互联网服务。中国电信也参加了全球云计算测试平台Open Cirrus[1]。
分布式数据挖掘则对海量数据进行优化管理, 对大量存储在不同地理位置的分散数据, 根据用户需求, 获得有价值的数据知识和信息。云计算对海量数据的存储技术采用数据一次写入、多次读取分析的方法。基于Hadoop实现的云计算体系有三大主要系统:文件系统HDFS、分布式编程模式Map/Reduce和分布式数据库Hbase。Hadoop环境则包括10个组件, 分布在上百个网络结点中, 或者数据中心上千个普通PC机组成的集群上, 不同Hadoop系统产生了云计算市场。整合云计算资源, 则可实现第三代互联网技术[2]。Mahout是基于Hadoop产生的机器学习和数据挖掘大型数据库, 关键技术是分类、聚类和频繁项集, 提供了多种数据挖掘算法的并行实现。Mahout能更快地构成合同用户所需的数据挖掘系统, 并且更便捷地应用到公有云和企业运营系统中。当前Mahout发展到了第四版。基于Hadoop的数据挖掘云计算系统将逐渐升级, 整合更多的并行算法, 平稳发展, 获得更广泛的应用。
1 Hadoop体系的参数配置和运行系统设置
布署Hadoop集群系统有四个步骤:计算机硬件系统和网络构建和软件系统安装, SSH认证, hadoop参数配置, hadoop部署和运行。
1.1系统硬件、软件和网络参数配置
Hadoop实验系统包括主结点master和数据结点工作网站, 称为主从节点式系统。建立在集群上或者局域网中。至少有两台计算机, 分别作为命名节点Namenode和数据节点datanode, 若在一台PC机上设置虚拟机, 则可有多个数据节点。
硬件系统配置:CPU:intel Pentium Dual-Core3.20GHZ, 内存4G, 硬盘400G, 4个PC机。
(1) 局域网IP地址配置。
(2) /etc/hosts文件配置。
集群master节点作为命名节点, 则/etc/hosts文件中还包括所有数据节点的内容
(3) 软件配置。
操作系统:linux 6.0
Hadoop版本:hadoop 0.20.0
SSH client/Server:网络软件, hadoop运行要求SSH的设置必须准确。
Java执行环境:JDK 1.6.0
集成开发环境:Eclipse 7.5 Linux
(4) 文件系统设置。
集群中所有计算机的文件系统部署相同, 用户名都使用hadoop, 目录名为:
/home/Hadoop/Hadoop-0.20.0
1.2 SSH设置
首先, Namenode hadoop通过SSH无密码公钥方式启动datanode hadoop1~hadoop3上的守护进程。然后用hadoop的命令生成密码对, 有一个私钥和一个公钥, 公钥应拷贝到所有datanode结点, 而私钥保存在namenode结点上。生成的密码对id_rsa和id_rsa.pub, 存储路径是/home/hadoop/.ssh/id_rsa。公钥id_rsa.pub复制到所有datanode的/home/Hadoop/.ssh authorized_keys文件中。注意文件的读写权限可设置为
$>chmod 644 authorized_keys。
一次公钥认证过程是:
(1) hadoop向hadoop2发起ssh连接;
(2) hadoop2生成一个随机数, 并且用公钥进行加密;
(3) Hadoop收到hadoop2加密的数后, 用私钥解密, 并发动到hadoop2;
(4) Hadoop2发现数相同, 则一次SSH认证完成, 建立了SSH连接。
接着在集群的所有机器上对sshd服务进行配置, 修改文件/etc/ssh/sshd_config文件。
#去除密码认证
Pasword Authentication no
authorizedkey File/home/Hadoop/.ssh/authorized_keys
最后, 进行SSH测试。Hadoop向hadoop2发起ssh连接,
$>ssh hadoop2
1.3 Hadoop配置文件设置
Hadoop云计算体系配置文件有hadoop_env.sh.hadoopsite.xml和masters、slaves文件[2]。
修改hadoop-site.xml文件, 应用java语言编程, 篇幅所限, 不再多写。设置主从结点时, 将masters文件的localhost改成hadoop (namenode) , 修改slaves文件去除localhost, 而加入datanode, 每个机器一行。
1.4 Hadoop运行的参数配置
包括部署分布式系统和运行集群系统的主进程两个过程。在集群系统的所有节点上部署hadoop系统。并且在namenode上产生一个新的分布式文件系统, 用格式化的方法,
$>cd/home/Hadoop/Hadoop-0.20.0
$>bin/hadoop namenode-format.
在namenode上启动主hadoop进程
$>bin/start-all.sh
则在namenode上能启动namenode, secondary namenode和jobtracker三个进程, 而在datanode上进启动datanode和tasktracker两个进程。Jobtracker是唯一的, 而tasktracker是多个的。然后在每个节点运行主进程。集成开发环境则是Eclipse。
2 Hadoop体系的分布式数据挖掘技术
分布式数据挖掘技术主要有基于主体 (ontology) 、网格和云计算三种方法。在Hadoop体系中应用分布式数据挖掘技术的关键是实现算法的并行, 而且算法的可扩展性应该很好。分布式数据挖掘算法有SPRINT (数据分类) 、LWLR算法、SBC算法等。分布式系统中并行运行多个数据挖掘算法, 因此要求Hapood体系能实现松耦合, 在提供良好统一标准的条件下, 能实现应用建模和调度, 模块的动态组合和互操作, 保证系统的一致性和扩展性。
数据挖掘系统的输出是数据的相同属性和未来数据的走向。数据挖掘系统包括数据源服务器、数据预处理、数据挖掘引擎、模式评估、知识表示、图形界面、知识库, 分别实现输入数据、数据预处理、数据分析、模式产生、输出表示、用户GUI功能、指导数据挖掘过程。数据挖掘系统组成见参考文献1。数据预处理对海量数据的不同数据结构进行数据格式转换。数据分析是主要的数据挖掘技术, 包括概念特征和类描述、大量复杂数据的频繁模式和多维关联、具体数据的标号分类与预测、数据类型标号的聚类分析。模式评估采用置信度等方法选择有用的模式。数据挖掘引擎和模式评估都要用到知识库。
Hadoop体系运营并行数据挖掘算法, 实现了数据集划分、TCP/IP消息传递协议、节点间数据传递协议、并行编程模式map/reduce、写入时备份策略、错误处理和安全等关键技术。在hadoop之上运行数据挖掘组件, 包括并行处理、数据加载、模式评估、结构存储和并行ETL组件。工作流和主服务响应功能则更靠近操作系统。在图形界面为用户提供管理、展示和响应管控。数据挖掘算法进行map/reduce编程后在hadoop体系中应用, 技术架构和实现过程是[3]:
(1) 用户完成数据挖掘算法的map/reduce并行编程, 并且在客户端client运行map/reduce program。
(2) Client向namenode提交数据挖掘算法的元数据操作, namenode的Jobtracker进程初始化。
(3) Client将fork () 一个datanode中的进程, 分割并复制数据源文件。存储在HDFS中。
(4) Namenode指派map任务到空闲datanode。Map和reduce任务都是数据挖掘算法组成子模块的相应函数, 并且根据并行策略实现。
(5) Datanode的Task Traker进程解析出 (key, value) 对, 经过map函数处理, 保存中间结果。
(6) 本地写入到文件中。Namenode分派reduce节点, 将中间结果的位置信息传递到reduce结点
(7) Reduce结点远程读取map结点的中间结果, 数据挖掘算法的reduce函数进行归约操作。
(8) 当所有数据挖掘算法的map, reduce完成后, 将模式产生结果的知识表示形式保存在输出文件中。
(9) 用户数据挖掘应用程序又取得系统控制权, 获得输出文件, 并且从调用点继续执行程序。
海量数据的困难在于数据结构的形式, 这是数据挖掘系统中数据预处理子系统的工作。在分布式数据挖掘系统中的另一个难点在于算法实现并行的方法。然而在hadoop体系中由于map/reduce并行编程的应用, 这些困难都得到了解决。
3结语
Hadoop体系在云计算系统中由于良好的性能和开源模式, 在集群系统中获得了最广泛的应用。Hadoop体系在参数配置后, 应用java编程环境编写map/reduce程序, 则能运行海量数据的数据挖掘技术, 可在大型数据库、计算机辅助制造、医学和生物信息学、金融和商业系统的决策、图像处理、模式识别中应用。
参考文献
[1]杨宸铸.基于Hadoop的数据挖掘研究[M].重庆大学.2010
[2]张良将.基于Hadoop云平台的海量数字图像数据挖掘的研究[M].上海交通大学.2013
DNA不日或用于存储海量数据 篇8
研究人员已想出了通过DNA存储数据的一种办法，而DNA可以持续上万年的时间。
研究人员在近日发表于《自然》杂志的一篇论文中称，这种编码方法有望用大概一杯DNA就能存储至少1亿小时的高清视频。
这些研究人员来自位于英国的欧洲分子生物学实验室——欧洲生物信息研究所（EMBL-EBI），他们称已经用DNA存储了经过编码的马丁·路德·金的《我有一个梦想》演讲的MP3文件，以及EMBL-EBI的jpg照片和几个文本文件。
EMBL-EBI这篇研究报告的撰写者之一尼克·戈德曼（Nick Goldman）在声明中说：“我们已经知道，DNA是存储信息的一种有效方法，因为我们能够从数万年前的长毛猛犸象骨头中提取DNA，并且解读DNA密码。DNA还非常小、非常密集，不需要电力就能用于存储数据，所以运输和保存起来很容易。”
读取DNA非常简单，但写入DNA是一大障碍。目前面临两大挑战：首先，如果使用现有方法，只能制造短串的DNA。其次，读取和写入DNA容易出错，相同的DNA字母重复时更是容易出错。
尼克和另一位撰写者——EMBL-EBI副所长伊万·伯尼（Ewan Birney）着手编写克服这两个问题的编码。这种新方法需要合成来自编码信息的DNA。EMBL-EBI与总部位于加利福尼亚州的安捷伦科技公司（Agilent Technologies）合作，传输数据，然后用DNA对数据进行编码。安捷伦公司专门生产电子和生物分析测量仪器，比如示波器和信号发生器。
安捷伦公司从网上下载了文件，然后合成了数十万个代表数据的DNA片段。安捷伦的艾米丽·勒普劳斯特（Emily Leproust）说：“结果看起来像是一粒小小的灰尘。”
随后，安捷伦把样本寄给了EMBL-EBI。那里的研究人员能够测定DNA的序列，并对文件进行了解码，没有出现任何错误。
这不是第一次证明DNA是一种卓有成效的数据存储方法。去年秋天，哈佛大学的研究人员演示了通过DNA二进制代码，以HTML的格式存储700亿本书（书是同一本书）的功能。
研究人员通过DNA标记（DNA marker），创建了二进制代码，以保存这本书的文本，这本书名为《复活：合成生物学将如何通过DNA改造自然和我们人类自己？》。
戈德曼说：“我们发明了一种ECC，这种ECC专门用来处理测序技术——合成（写入）和测序（读取）——往往会出现的那些类型的错误。我们的试验完美无缺，这点很重要；哈佛大学的研究团队遇到了错误，即信息出现了丢失。”
戈德曼特别指出，EMBL-EBI演示了其编码方法可用于存储比那次试验多得多的信息。他说：“从理论上来说，我们可以把世界上的所有数字信息存储起来。”
戈德曼的团队还分析了这项技术的成本效益。预测表明，DNA存储介质实际上适用于不远的将来。比如说，用于存储全球和全国有历史价值的重要信息，以及对你想保存好几代的具有重要个人价值的信息进行长期存档，比如给子孙看的结婚视频。由于存入数据的过程很缓慢，研究人员认为DNA存储介质目前只适用于数据存档。
由于数据大幅增长，研究人员们正在寻求用越来越小的数据包存储数据的方法。
据市场研究公司IDC最新发布的《数字宇宙》研究报告声称，在未来8年，生成的数字数据量将超过40亿兆字节，这相当于地球上每个男人、女人和孩子有5200GB数据。
从现在到2020年，绝大部分数据不是人类生成的，而是机器生成的，许多机器通过数据网络进行联系。比如说，这将包括与其他设备联系的机器传感器以及智能设备。
尼克说：“我们开发了使用分子形式的一种容错编码，我们知道它在合适的条件下可以持续1万年或更长的时间。只要有人知道这编码是什么，要是有能够读取DNA的机器，那么就能把它读取出来。”
研究人员表示，开发过程的下一步是完善编码方法，并且探索实用性，从而为商业上可行的DNA存储模式铺平道路。
-沈建苗编译
海量视频检索与视频侦查 篇9
启动TDPlatform平台主程序，单击右侧面板中“侦查器”按钮，如下图：
在弹出的“图像侦查器”对话框中，为所有案件指定一个存储根目录，例如“F:武汉市公安局所有案件根目录”，如下图： TDPlatform平台应用于海量视频检索与视频侦查入门教程
为不同案件定义“唯一”的任务名称，例如“2013-08-07-武昌某小区失窃案”，如下图：
根据案情需要，可为案件填写相关任务描述，以备日后调阅，例如“该案发生于2013年08月07日下午14:30-16:00时间段，地点在武昌某小区„„”，如下图：
根据案发现场监控录像，定义可疑目标出现的已知场景，单击“场景”按钮，如下图： TDPlatform平台应用于海量视频检索与视频侦查入门教程
在弹出的“图像场景”对话框中，选择案发现场监控录像对应的视频文件作为“媒体源0”，例如：“D:Videoavich10_20***9.avi”，如下图：
单击“起始帧0”右侧的“V”按钮，定义案发现场可疑目标出现的“起始帧0”，如下图： TDPlatform平台应用于海量视频检索与视频侦查入门教程
在弹出的“视频”窗口中，“参考帧步长”可灵活控制播放速度和进退方式，该值默认为1时即正常前进播放，为2时即2倍速快进播放，为4时即4倍速快进播放，„„，依此类推；该值为负值时为倒退播放，如为-1时即正常后退播放，为-2时即2倍速快退播放，为-4时即4倍速快退播放，„„，依此类推。例如，输入“12”以12倍速快进播放，如下图：
“当前帧”在播放停止时作为播放开始的起始帧，在播放过程中作为播放的当前帧，如下图： TDPlatform平台应用于海量视频检索与视频侦查入门教程
可以通过“打开”（注意：第一次打开该视频可能较慢，需要耐心等待画面播放，切记不要着急和频繁操作！）和“中断”按钮，灵活改变“参考帧步长”和“当前帧”的取值，来回细致调节，定义案发现场可疑目标出现的起始帧，如下图：
找到案发现场可疑目标出现的起始帧后，单击“视频”窗口右上角的“关闭”按钮，如下图： TDPlatform平台应用于海量视频检索与视频侦查入门教程
返回到“图像场景”对话框，“起始帧0”将使用最后的“当前帧”自动更新，并允许人工再次修改调节，如下图：
单击“自动运行所有”按钮，如下图： TDPlatform平台应用于海量视频检索与视频侦查入门教程
在弹出的“先清除结果目录？”询问框中，单击“是”按钮，如下图：
程序自动预处理案发现场图像场景，当可疑目标即将离开案发现场后，单击“视频”窗口右上角的“关闭”按钮，如下图： TDPlatform平台应用于海量视频检索与视频侦查入门教程
程序自动再处理案发现场图像场景，生成关键帧集合后，弹出“图像分割器”窗口，这时须要手动定义待侦查目标在图像中的区域。“图像分割器”的主要功能是辅助分割目标图像区域。一张图像可以分割出多个目标图像区域。每个区域单击鼠标左键开始和调整，以单击鼠标右键结束。单击鼠标中键清除所有区域。双击鼠标右键移到下一张图像。向上和向左箭头后退，向下和向右箭头前进。手动定义目标区域时，尽量多选取目标较大、较清晰的图像集合（一个场景通常可以分割出20-100张的目标区域图像），以便在后面进行视频检索和视频侦查时，尽可能多地搜索到目标，同时又尽量减少程序误判和人工筛选的工作量，如下图： TDPlatform平台应用于海量视频检索与视频侦查入门教程
手动定义完待侦查目标在图像中的区域后，单击“图像分割器”窗口右上角“关闭”按钮，如下图：
程序自动运行后续所有程序，可能需要持续一两分钟的时间，请耐心等待后，弹出“操作完成”消息框，单击“确定”按钮，如下图：
单击“图像场景”对话框右上角的“退出”或“关闭”按钮，完成该案发现场可疑目标出现的已知场景定义，如下图： TDPlatform平台应用于海量视频检索与视频侦查入门教程
返回到“图像侦查器”对话框，如果需要再为该案件增加新的已知场景，请再次单击“场景”按钮，重复上面步骤。定义完已知场景后，单击“训练”按钮，如下图：
在弹出的“这可能需要持续几分钟。您要继续吗？”询问框中，单击“是”按钮，如下图： TDPlatform平台应用于海量视频检索与视频侦查入门教程
程序全自动训练侦查器，无须任何人工干预操作，可能需要持续几分钟的时间，请耐心等待后，弹出“训练完成”消息框，单击“确定”按钮，如下图：
在“图像侦查器”对话框中，单击“应用”按钮，如下图：
程序将跳到TDPlatform平台主程序，在弹出的消息框中，单击“确定”按钮，如下图：
在“视频”窗口中，选择“源类型”为“视频目录”，如下图： TDPlatform平台应用于海量视频检索与视频侦查入门教程
选择“媒体源”所在的视频目录，例如“D:Videoavi”，如下图：
单击“打开”按钮，如下图：
弹出“先清除捕获结果？”询问框，单击“是”按钮，如下图：
程序开始执行视频检索和视频侦查任务，搜索过程可能须要持续较长时间，请耐心等候。搜索任务结束后，在TDPlatform平台主程序中，单击右侧面板中的“浏览器”按钮，如下图： TDPlatform平台应用于海量视频检索与视频侦查入门教程
在弹出的“图像浏览器”窗口中，进行人工筛选，得到最终检索结果。“图像浏览器”的主要功能有：对图像进行自定义分屏浏览、由图像到对应视频的回放和浏览、对选中图像进行相关操作等。按钮I可选择图像目录。按钮R弹出五个捕获目录的菜单：原图目录、预处理目录、目标目录、警报目录、识别目录。按钮V可选择视频目录。图像到对应视频的回放和浏览，可以指定一个后退的时间间隔，该值默认为5秒。行数和列数用于自定义分屏，其默认分别为3和10。Home键的功能等价于首页，End键的功能等价于尾页，Pgup、Up、Left键的功能等价于上页，Pgdn、Down、Right键的功能等价于下页。左键单击图像进行选择和取消选择的切换。左键双击图像，如果该图像存在对应视频，则定位到视频中的相应位置并浏览，如果该图像找不到对应视频，则弹出其完整文件路径对话框。单击右键弹出快捷菜单，其功能分别为：刷新-刷新当前页、删除-删除选择集、移动-移动选择集、复制-复制选择集、全选-选中全部图像、全不选-取消选中全部图像、反选-反向选择图像。经过人工筛选后的检索结果，如下图： TDPlatform平台应用于海量视频检索与视频侦查入门教程
作者：李瑞鑫 网站： 邮件：ruixin_1981@sina.com