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北京四创华电新材料技术有限公司

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北京四创华电新材料技术有限公司是国内最早专业生产双金属堆焊耐磨钢板(堆焊耐磨板,堆焊板,复合耐磨板,耐磨复合板和堆焊钢板)企业,复合堆焊耐磨板的硬度、耐磨性能、平整度和卷板变形能力指标等各项指标属于一流。公司具有很强的耐磨复合板的生产和加工加工能力,可以按用户要求加工耐磨衬板、堆焊衬板、耐磨管道、耐磨弯头、耐磨三通、耐磨变径管等,耐磨风机叶轮和叶片、分离器导风叶片(导风板)、耐磨落煤管、耐磨落煤筒、耐磨料斗和导料槽、螺旋送料器、焦罐耐磨衬板、耐磨溜子等耐磨部件和耐磨衬板。
详细企业介绍
??????? 北京四创华电新材料技术有限公司是国内最早专门从事堆焊双金属耐磨复合钢板(堆焊耐磨板,堆焊耐磨钢板,堆焊板,耐磨复合钢板,耐磨复合板)、堆焊药芯焊丝材料研发、生产与销售的企业,于1996开始专业生产双金属复
  • 行业:金属材料
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国内最早专业生产碳化铬双金属耐磨钢板,堆焊复合钢板(SWDplate,简称SP) ,双面堆焊耐磨板,堆焊耐磨复合钢板。公司生产的双金属耐磨钢板,耐磨板,堆焊耐磨板,耐磨堆焊钢板的耐磨层合金含量高,耐磨钢板的平整度高和优异的卷板变形能力。双金属耐磨钢板可以方便地加工成耐磨衬板,料斗,落煤筒,落煤管和导风叶片,耐磨倒锥等耐磨部件。四创华电公司已经在芜湖高新产业开发区建厂专业生产双金属耐磨堆焊板和药芯焊丝,并成立芜湖四创新材料技术有限公司。 双金属耐磨板可以加工: 耐磨钢板、堆焊堆焊板、堆焊耐磨钢板、耐磨衬板、复合耐磨钢板、落煤筒、落煤管、落料管、导风叶片、导风板、耐磨料斗、导料槽、溜槽、耐磨衬板、磨煤机筒体衬板和各种耐磨叶片。 硬面堆焊药芯堆焊材料(SWD) 双金属耐磨部件加工 北京公司联系方式: 电话:010-83681452 83681453 13701013251 传真:010-83681459 芜湖公司联系电话:  电话:0553-3028851 3028852 15305538130 传真:0553-3028853 
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数据流_9494曾道中救世网2018 百度百科

作者:shonly   发布于 2020-01-14   阅读( )  

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  数据流(data stream)是一组有序,有开始和终点的字节的数据序列。收集输入流和输出流。

  数据流首先是通信界限操纵的概想,代表传输中所运用的新闻的数字编码暗号序列。这个概想最先在1998年由Henzinger在文献87中提出,全班人将数据流定义为“只能以事先法规好的秩序被读取一次的数据的一个序列”。

  仍然能够赓续主动出现大宗的细节数据。这类数据最早产生于古板的银行和股票生意范围,自后则也浮现为地质衡量、阵势、天文巡察等方面。加倍是互联网(汇聚流量监控,点击流)和无线通信网(通话记载)的呈现,展现了大宗的数据流楷模的数据。全部人仔细到这类数据大批与地理音尘有必定关联,这重要是缘故地理音信的维度较大,方便崭露这类巨额的细节数据。

  须要以近实时的手法对更始流举办杂乱论说。对以上周围的数据举办杂乱阐扬(如趋势叙述,预测)昔日屡屡是(在数据堆栈中)脱机举行的,然则少少新的运用(尤其是在蚁集平和和国家清静周围)对时光都非常敏感,如检测互联网上的相当事件、敲诈、入侵、极度,凌乱人群监控,趋势监控(track trend),探查性发挥(exploratory analyses),协调度论说(harmonic analysis)等,都须要进行联机的阐发。

  在此之后,学术界基础认同了这个定义,有的作品也在此本源上对定义稍微举行了筑正。例如,S. Guha等[88]以为,数据流是“只能被读取一次或少数屡次的点的有序序列”,这里放宽了前述定义中的“一遍”领域。

  为什么在数据流的解决中,强调对数据读取次数的边界呢?S. Muthukrishnan[89]指出数据流是指“以极度高的速度到来的输入数据”,以是对数据流数据的传输、企图和存储都将变得很困穷。在这种情状下,唯有在数据最先达到时有机缘对其实行一次处分,其全班人时间很难再存取到这些数据(因为没有也无法存在这些数据)。

  B.Babcock等[90]感到数据流模式在以下几个方面分裂于守旧的关系数据模式:

  4. 由于数据量的强大,数据流中的元素被处分后将被放胆或存档(archive)。此后再想取得这些数据将会很穷苦,除非将数据保全在内存中,但由于内存大小日常远远小于数据流数据的数量,所以实质上泛泛只能在数据第一次到达时取得数据。

  全班人感到,眼前所考虑的数据流筹算之所以分歧于古板的企图模式,合节在于这些数据流数据自身具有如下三个特征:

  这意味着短韶光内可以会有大批的输入数据需要措置。这对处置器输入输出安排来道都是一个较大的责任,因此对数据流的处理当尽可以容易。

  这是指数据属性(维)的取值范围非常大,可能取的值很是多,如区域、手机号码、人、蚁集节点等。这才是导致数据流无法在内存或硬盘中保管的紧要原故。若是维度小,假使到来的数据量很大,也可以在较小的保管器中糊口这些数据。比方,对付无线万条通线个保全单位就可以存在充斥多和充塞精准的数据来回答“某一用户的累计通话韶光有多长”的问题;而假使共有100000个用户,要生活这些消息,就需要100000个生存单位。数据流数据的属性大多与地理信休、IP场所、手机号码等有关,并且一再与年华干系在一齐。这时,数据的维度远远横跨了内存和硬盘容量,这意味着系统无法完满糊口这些音书,日常只能在数据到达的期间存取数据一次。

  数据的连续抵达意味着数据量可能是无限的。并且,对数据举行措置的成果不会是结果的出力,原由数据还会接连地达到。因而,对数据流的拜候的成果屡屡不是一次性而是接连的,即随着底层数据的到达而陆续返回最新的效劳。

  以上数据流的特征决心了数据流处分的特质一次存取,接续管理,有限保全, 仿佛功用,快速响应。

  近似功用是在前三个条件范围下涌现的必定成果。由于只能存取数据一次,而且惟有相对较小的有限空间保留数据,因而显现精准的企图成果普遍是不可能的。而将对效力的要求从往日的“精准”改为“近似”后,收场数据流探望的疾速反映也就成为了可能。

  数据的本质、体式差异,则对流的管理手腕也差别,以是,在Java的输入/输出类库中,有区别的流类来对应分歧本质的输入/输出流。在java.io包中,根蒂输入/输出流类可按其读写数据的典型之分化分为两种:字减少和字符流。

  数据流分为输入流(InputStream)和输出流(OutputStream)两类。输入流只能读不能写,而输出流只能写不能读。广泛顺次中行使输入流读出数据,输出流写入数据,就恰似数据流入到依序并从次第中流出。选择数据流使秩序的输入输出摆布孤立与关联摆设。

  输入流可从键盘或文件中得到数据,输出流可向产生器、打印机或文件中传输数据。

  为了抬高数据的传输服从,凡是诈骗缓冲流(Buffered Stream),即为一个流配有一个缓冲区(buffer),一个缓冲区便是特为用于传输数据的内存块。当向一个缓冲流写入数据时,体系不直接发送到外部布置,而是将数据发送到缓冲区。缓冲区自动纪录数据,当缓冲区满时,体例将数据整个发送到反应的设备。

  当从一个缓冲流中读取数据时,系统实质是从缓冲区中读取数据。当缓冲区空时,系统就会从相关摆设自愿读取数据,并读取尽能够多的数据充塞缓冲区。

  我们们试图从数据聚集、数据属性和企图样板三个分化方面对数据流的模型进行轮廓和描画。实质上,许多文章红叶论坛网站,http://www.gdamk.com提出了各种各样的数据流模型,你并没有搜集理想这些模型,不过将其中比较急迫的和常见的举办了详细和分类。

  推敲向量α,其属性的域为[1..n](秩为n),而且向量α在年光t的情景

  α(t)=α1(t), ...αi(t), ...αn(t)

  在期间s,α是0向量,即对付具体i,αi(s)=0。对向量的各个分量的创新所以二元组流的景色映现的。即,第t个鼎新为(i, ct),意味着αi(t)= αi(t . 1) + ct,且看待i. =.i,αi. (t)= αi. (t . 1)。在时间t产生的访问是针对α(t)的。

  全部人发轫研究在实行数据流盘算时,有哪些数据被征求在筹算界限之内。对于这个问题,重要有三种分裂的模型:不合是数据流模型(data stream model)、滑动窗口模型(sliding window model)和n-of-N模型。

  数据流模型(data stream model)在数据流模型中,从某个特定时间动手的所少有据都要被纳入计算规模。此时,s=0,即在工夫0,α是0向量。即这是数据流起初和最凡是的模型。

  滑动窗口模型(sliding window model ,筹算近来的N个数据)滑动窗口模型是指,从企图时算起,向前追忆的N个数据要被纳入筹算领域。此时,s = t . N,即在时期t . N,α是0向量。换句话说,要盘算最近的N个数据。由于数据流的数据是持续显现的,于是直观的看,这种模式就像用一个稳定的窗口,数据随时光的推移进程窗口,展示窗口内的数据即是被打算的数据集中。M. Datar等[91]开始提出这一模式,随后得到了平淡呼应[92]。

  n-of-N模型(盘算最近的n个数据,其中0 n ≤ N) 文献[93] 提出的这种模型设立在滑动窗口模型的本原之上,比滑动窗口模型更为活跃:被纳入盘算领域的是从计算时算起,向前追想的n个数据。此时,s = t . n,即在工夫t . n,α是0向量。属意,个中n ≤ N,况且是可以随探问哀求转移的。而在滑动窗口模型中,n = N并且是固定巩固的。看待数据流管理系统来说,要能够答复举座长度小于等于N的滑动窗口问题。

  时间序列(time series model) 数据依照其属性(实质上便是岁月)的按次前来。在这种境况下,i = t,即一个t时候的革新为(t, ct)。此时对α的厘革操手脚αt(t)= ct, 且敷衍i. =.t,αi. (t)= αi. (t . 1)。这种模型关用于时序数据,如某特定IP的传出的数据,或股票的定期改进数据等。

  收款机模型(cash register model) 联关属性的数据相加,数据为正。在这种模型中,ct =0。这意味着敷衍所有的i和t来谈,αi(t)总是不小于零,况且是递增的。骨子上,这种模型被感触是最常用的,例如可以用于对收款机(收款机模型由此得名),各个IP的辘集传输量,手机用户的通话时长的监控等等。

  十字转门模型(turnstile model) 团结属性的数据相加,数据为正或负。在这种模型中,ct可能大于0也能够小于0。这是最通用的模型。S. Muthukrishnan[89]称其为十字转门模型源由于这种模型的效力就象地铁站的十字转门,可以用来打算有几多人达到和脱离,从而得出地铁中的人数。

  对数据流数据的打算可以分为两类:根底计算和芜杂盘算。根底计算紧张征采对点拜谒、周围查询和内积调查这三种探望的企图。零乱企图搜求对分位数的打算、屡次项的打算以及数据发现等。

  分位数(Quantile) 给定一个序号r,返回值v,并保证v在α中的确切排序r.符关以下哀告:

  G. S. Manku等[94]供给了对分位数举行一遍扫描举行彷佛料到的框架结构,将数据蚁关当作树的节点,这些节点占据区别的权重(如节点中包罗的数据个数)。觉得全体的分位数的估筹算法都可以被感觉由三个对节点的操作组成显现新节点(NEW) 、合并(COLLAPSE)和输出(OUTPUT)。不同的政策构成了分裂模范的树。这个框架结构成为自后许多分位数估筹算法的根源。

  反复项(Frequent items)临时也称Heavy hitters,即找出在数据流中反复映现的项。在这种筹算中,骨子上令ct =1。云云,αi(t)中保存了松手t功夫,维值等于i的数据到达的频率。对这些数据的调查又可分为两种:

  发掘对数据流数据实行发现涉及更庞杂的打算。对这方面的念虑搜求:多维说明[96],分类阐发[97, 98],聚类阐扬[99–102],以及其所有人one-pass算法[103]。

  数据流管理过程中的严沉难点在于奈何将存在数据所花消的空间独揽在一定规模之内。调查响合时间标题尽管也很紧急,但相对容易处置。举止想考界限的一个热点,数据流解决标题取得了遍及的推敲,显示了许多算法。

  处分数据流强大的数据量与有限的保管空间之间的矛盾的一个想途是操纵采样,另一个思路是,机关一个小的、能供给貌似服从的数据组织存放屈曲的数据流数据,这个结构能存放在保管器中。略图(Sketch)、直方图(histogram)和小波(wavelet)实质上就都是这样的数据组织中最遑急的三种。

  以上手腕实际上大批已用于古板数据库规模,题目在于奈何将它们运用于数据流的格外景况。

  随机采样(Random sampling)能够原委抽取少量样历来搜捕数据集会的基本特色。一个很常见的方便手腕便是一致性采样(uniform sample)。举止一个备选的采样办法分层采样(strati.ed sampling)能够减弱数据的不平均传布所带来的误差。然则,敷衍纷乱的阐扬,浅显的采样算法还是必要太大的空间。

  看待数据流的少许格外打算,仍然浮现了一些有趣的采样算法。粘采样(Sticky sampling)[95]用于频繁项(frequent items)的打算。粘采样操纵的法子是,在内存中寄存二元组(i,f)所构成的聚积S,对待每到来的一个数据,若是其键i已经糊口于S,则对应的f加1;否则,以1 r 的概率实行采样,要是该项中选中,在S中添加一组(i,1);每过一段年光,对S中的组进行一遍扫描,对个中的值举行改善。尔后填充r的值;终止(或用户恳求结果)时,输出整体f.(s-e)N的组。

  P. Gibbons提出的distinct sampling[104]用于distinct counting ,即寻得数据流中分裂值的个数。它运用哈希(hash )函数对每一个到来的分别值以2.(i+1)的概率映射到级别i上;倘使i ≥内存级别L(L的初始值为0),将其参预内存,否则放胆;内存满时,将内存中级别为L的值减省,并将L加1;结尾对distinct count的揣度为内存中差异的值乘以2L。distinct counting是数据库处理中的一个老题目,这种算法的好处是,经历树立适当的参数,可行使于带谓词的拜访(即对数据流的一个子集举办distinct counting)。

  采样算法的偏差是:它们对至极数据不足敏感。并且,即使它们能够很好的应用于浅显的数据流模型,但假使要用于滑动窗口模型(sliding window model)[91] 或n-of-N模型[93],还须要实行较大的删改。

  构造略图(sketching)是指挥用随机照射(Random projections)将数据流投射在一个小的保管空间内活动完全数据流的纲要,这个小空间留存的大纲数据称为略图,可用于宛如回答特定的看望。不同的略图可用于对数据流的不合Lp范数的估算,进而这些Lp范数可用于回复此外典型的看望。如L0范数可用于估算数据流的不同值(distinct count);L1范数可用于盘算分位数(quantile)和再三项(frequent items);L2范数可用于估算自接续的长度等等。

  略图的概想最早由N. Alon在[105]中提出,往后持续展示出各式略图及其机关算法。

  N. Alon 在[105]中提出的随机略图结构(randomized steching)能够用于对差异Lp范数的估算,最多需要O(n 1. lg n)的空间。该文更告急的功劳在于,它还可以以O(log n + log t)的空间需求估算L2。它的首要想途是,利用哈希函数,将数据属性的域D中的每一个元素同等地随机映照到zi ∈ {.1+ 1}上,92002神算子76755 皱纹纸手工教程:用皱纹纸做出惊艳的手工礼物,令随机变量X = .i αizi,X2就可手脚对L2范数的揣测。

  S. Guha 等[88]提出的分位数略图(quantile sketch) 连续一组形如(vi,gi, Δi)的数据组织,rmax(vi) 和rmin(vi)差异是vi能够的排位的最大和最小值。对待ij 满意:

  随着数据的到来,对此略图进行反映的改革驾御,使估算接连在肯定的精度之内。X. Lin等[93]看待这个问题做出了更事态化的描画。

  若令AS为一个从[1..n]中提取的随机聚合,每一个元素被提取的概率为1/2。A. Gilbert 等[106]构造几何个AS,将每个咸集中元素值的和称为随机和(random sum)。多个随机和构成一个略图。对αi的估算为

  2E(AS αi ∈ AS) . A, 个中A为数据流中所罕见的和。是以,这种略图可用于估算点拜望的功效。愚弄多个云云的略图,可用于估算领域探问、分位数调查等。略图才干实际上是空间和精度相权衡的结果。为保险点拜谒出力的纰谬小于εN, 上述略图必要的空间日常以是ε.2作为系数的。与此比拟较,G. Cormode 等提出的计数-最小略图(Count-Min Sketch )[19]只必要ε.1系数的空间。其想路也对照容易,利用若干个哈希函数将分歧数据流投射到多个小的略图上,回答点拜望时,每个略图差异作答,并取舍值最小的举止答案。以点拜访为本源,计数-最小略图可以用于别的百般查询和混乱筹算。计数-最小略图并不计算Lp范数,而是直接盘算出点查询的效果,这是它的时空成果比别的略图高的源由之一。

  直方图(histogram)有两个含义:一个是遍及意义上的直方图,是一种用于展现相同统计的视觉机谋;另外,它依旧一种追拿数据的形似散播的数据机合/手段。动作后者出现时时,直方图是云云构造的:将数据按其属性分到多个不订交的子集(称为桶)并用某种联合的手法相仿剖明桶中的值[107]。

  直方图方法要紧用于密码解决、统计、图像措置、计算机视觉和数据库。在数据库周围,直方图平昔浸要用于取舍性忖度(selectivity estimation),香港欣欣图库 福建金森前三季度盈利839万 同比减少35%。用于弃取查询优化和犹如调查治理。直方图是一种最简单、最活动的似乎管理手腕,同时也是最有效的一种。只消处分好数据改进标题,就能够将原有的直方图欺骗到数据流处理中。这类根据新的数据主动安置的直方图被称为消息(或自适关/自安置)直方图。

  L. Fu等[108]提出的直方图紧要用于中值函数(Median )和其他分位数函数的计算,可用于宛如打算,也可用于正确看望。它通过确定性分桶(Deterministic Bucketing )和随机分桶(Randomized Bucketing )技艺,构造多个不同精度的桶(buckets),而后将输入数据逐级分到这些桶中,从而告终了动静直方图的构造。

  由于将静态直方图直接欺骗到数据流处理对照艰难。S. Guha等[88]纵然能够动态地结构近最优的V-optimal 直方图,但只能行使于时间序列模型(time series model) 下的数据流。

  一个常选取的要领是将团体算法分为两步:发端组织一个数据流数据的略图;而后从这个略图中组织适当的直方图。这种办法能够使用略图数据易于刷新的特色,又能达成直方图的动静化。N. Thaper等[109]最先是组织一个彷佛反映数据流数据的略图,应用略图的出色的维新功能来杀青数据的鼎新,而后从这个略图中导出一个直方图来完成对数据流数据的肖似。由于从略图中导出最佳的直方图是一个NP-hard问题,作者供给了一个劝导式算法(贪心算法)来推求一个较佳的直方图。

  A. Gilbert等[110]结构了一个摘要的数据组织,该组织愚弄一组与文献[106]中相仿的随机和构造来糊口差别粒度级其余dyadic interval的值。随后,将不合粒度级此外dyadic interval([111])从大到小地参与所要结构的直方图中,云云就将相似错误降到最低(求精)。

  A. Gilbert等在文献[112]中紧急研究的是怎么颓唐对数据流中每个输入数据的处置庞杂度。我们先将输入数据蜕变为小波系数(诈骗小波系数是密码与基向量的内积),而后选择了与文献[110]如同的dyadic interval措置方法。略图与直方图有很热情的相合,从某种方面来谈,能够感触直方图是略图的一种特殊情况。

  小波调换(wavelet transformation)常用于禀赋数据的纲要讯休。这是出处平淡小波系数唯有很少一个人是急迫的,大局部系数恐怕值很小,惟恐自身不弁急。因此,如若轻率数据历程小波变换后生成的不遑急系数,就能够运用很少的空间实现对原数据的相似。

  Y. Matias等着手针对数据流数据构造一个直方图,使用小波对其举办仿效。随后维持几何最迫切的小波系数达成对直方图的效仿。当新的数据出眼前,经历对这些小波系数举行革新以告终直方图的更始。

  文献提出的实质上是一种直方图办法,只然而操纵了小波变更。A. Gilbert等指出小波更换能够感应是暗号与一组正交的长度为N的向量蚁合所作的内积,以是组织一组数据流数据的略图,由于略图能够格外容易和无误地计算暗记与一组向量的内积,则能够从略图计算出小波系数,从而用于点访问和范围拜谒的臆想。

  G. Cormode等紧急管理对常常项的企图。它昔时人的主项(majority item ) 算法([116, 117])为来历,应用了error-correcting codes来处分问题。如数据的每一位设置一个计数器,再听命这些计数器的计数作用来推测频仍项集中。

  Y. Tao等[118]内心上是对Probabilistic counting (如故平时地用于数据库周围的distinct counting)在数据流处置的一种利用。

  Lin等在文献[93]中结构了一个繁芜的略图编制,可用于滑动窗口模型(sliding window model )和n-of-N模型的分位数料到,这是容易略图难以做到的。

  在滑动窗口模型下,文献[93]将数据按光阴次第分为多个桶,在每个桶中扶植略图(精度比要求的高),而后访问时再将这些略图关并(merge),其中对末尾一个桶能够需要进行普及(lift )摆布。警备时只减少过期的桶,增加新的桶。

  在n-of-N model中,文献[93]将数据按EH Partitioning才略分为多个大小不合的桶,在每个桶中设立略图(精度比苦求的高),尔后访问时再将此中一局部略图兼并,可以保障乞请的精度,此中对末尾一个同可以必要进行升高。

  J. Sun等在文献[120]中即使重要针对时空数据的史册探问和瞻望管理。然则,文章却强调时空数据因此数据流的地步显露的,解决中也更爱戴于时空数据的改善效力。

  Y. Tao等[118]使用数据流的手段处理时空数据,经由对消息的时空数据组织略图,用于离别物体是否在多个区域间活动或静止的景遇,并估算其数量。而这种题目在原来的时空办理中是很难治理的。

  聚集小说数据流是新兴家数,意想是小说主角势力数据化,和网游属性栏似乎的数据浮现。

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