① 何為知識結構化怎樣才能知識結構化
就我認為，知識結構化是便於人的認知，在新事物認識方面會更突出知識的結構儲存的利好，利於更好的匹配適合事物的認知框架。做到知識結構化，對於每個人來說，我認為自我提升和分類以及儲備知識是先決條件，豐富分知識蘊含，才有結構化的可能，結構化就是框框架架的，需要更多的只是去支撐每個框框架架，才能形成這樣的優越知識層~~
② 什麼是結構化的數據存儲類型
結構化數據存儲，就是把數據按照一定的結構存儲起來，比如ios的NSDictionary,一個健對應一個值。以便於操作數據的時候方便操作，
一般有3種
鍵值歸檔（一個鍵，對應一個值，按鍵取值）
屬性列表（諸如xml文件存儲之類的）
資料庫存儲（直接存儲資料庫）
③ 什麼是結構化的數據存儲類型
在C語言中， 有 數據類型(data type) 和 數據存儲類(data storage class) 2個術語
數據類型一般用於表示 某個變數它在內存中占據的位元組數。
舉例， char ch = 『a』; 定義了一個字元變數ch， 初始化為字元a，數據類型為char的變數在內存中一般占據 一個位元組的內存空間，直接和它對應的一個函數為 sizeof(), 這個函數可以求出具體某個平台上，某種數據類型占據的內存位元組數。再舉例int數據類型, int這個數據類型的大小，一般而言與處理器中寄存器的大小是一致的， 對於不同的平台，16位，32位，64位 都是可能的，也就是2個位元組，4個位元組，8個位元組等
以上說的是數據類型
關於存儲類(storage class) 有4種，分別是 auto, static, extern, register
auto 是默認的存儲類型，也就是說你聲明一個變數，如 int i; 等同於 auto int i; 對於一個程序員而言，auto沒多大用途，對於一個編譯器設計者，就是另外一回事了。
static 聲明了靜態數據，所謂靜態數據 也就是變數的生命期(lifetime)，通俗點講，就是它能起多久的作用（如果我沒說錯的話）， 這種存儲類型的變數 是和 你的程序共存亡的，
如定義 static int count = 10; 除非你改變了它，或者程序退出了，否則它是一直存在的
extern 這個存儲類型， 一般是聲明變數，或者函數的，它告訴編譯器，某某的定義在別處，
比如
// in source code a.c
extern int p(unsigned i);
在這個程序的別的源代碼文件中存在 這個函數p的定義，
如
// in source code b.c
int p(unsigned i)
{
if(i>0)
return 1;
else
return 0;
}
regiter 這個存儲類告訴編譯器 盡量把某變數安排在寄存器里邊，這是程序員處於對該變數訪問速度的考慮，現在能看見這樣的聲明的機會不是很多了， 也有， 因為如果聲明了register 就打亂了編譯器本身的優化策略，但是，再說一次，有人還是在做這樣的使用的
希望我以上說的能對你有所幫助，哪怕一點點幫助也好
④ 什麼是結構化
所謂結構化,是指將逐漸積累起來的知識加以歸納和整理,使之條理化、綱領化,做到綱舉目張。知識是逐漸積累的,但在頭腦中不應該是堆積的。心理學研究已發現,優生和差生的知識組織存在明顯差異。優生頭腦中的知識是有組織、有系統的,知識點按層次排列,而且知識點之間有內在聯系,具有結構層次性。
結構：
結構，漢語詞彙，讀音為jié gòu，意思由組成整體的各部分的搭配和安排；建築物承重部分的構造；構築；建造等意思。晉·葛洪《抱朴子·勖學》：「文梓干雲而不可名台榭者，未加班輸之結構也。」唐·劉禹錫《白侍郎大尹自河南寄示兼命同作》詩：「結搆疎林下，夤緣曲岸隈。」
⑤ 結構化和非結構化的區別
結構化數據和非結構化數據是大數據的兩種類型，這兩者之間並不存在真正的沖突。客戶如何選擇不是基於數據結構，而是基於使用它們的應用程序：關系資料庫用於結構化數據，大多數其他類型的應用程序用於非結構化數據。
結構化數據也稱作行數據，是由二維表結構來邏輯表達和實現的數據，嚴格地遵循數據格式與長度規范，主要通過關系型資料庫進行存儲和管理。
與結構化數據相對的是不適於由資料庫二維表來表現的非結構化數據，包括所有格式的辦公文檔、XML、HTML、各類報表、圖片和音頻、視頻信息等。
(5)結構化的知識存儲於擴展閱讀
結構化和非結構化數據之間的差異除了存儲在關系資料庫和存儲非關系資料庫之外的明顯區別之外，最大的區別在於分析結構化數據與非結構化數據的便利性。針對結構化數據存在成熟的分析工具，但用於挖掘非結構化數據的分析工具正處於萌芽和發展階段。
並且非結構化數據要比結構化數據多得多。非結構化數據占企業數據的80%以上，並且以每年55%~65%的速度增長。如果沒有工具來分析這些海量數據，企業數據的巨大價值都將無法發揮。
⑥ 什麼叫知識結構化又如何做到知識結構化
正智力不是別的，是組織好的結構化知識，越是概括化、結構化的知識，越是具有遷移價值，這樣的知識更容易轉化為學生的能力。
所謂結構化，是指將每節課逐漸積累起來的知識加以歸納和整理，使之條理化、綱領化，要做到綱舉目張，不是像一盤散沙，要像紅線串珠。知識是一點一點地累積的，但不應該是堆積的。
寶塔型知識結構
這種知識結構形如寶塔，包括基本理論基礎知識；專業基礎知識；專業知識；學科知識；學科前沿知識構成。基本理論、基本知識為寶塔型底部，學科前沿知識為高峰塔頂。這種知識結構的特點是強調基本理論、基礎知識的寬厚扎實、專業知識的精深，容易把所具備的知識集中於主攻目標上，有利於迅速接通學科前沿。現今中國學校大多是培養這樣知識結構的人才。
⑦ 結構化數據存儲技術有哪些
在信息社會，信息可以劃分為兩大類。一類信息能夠用數據或統一的結構加以表示，我們稱之為結構化數據，如數字、符號；而另一類信息無法用數字或統一的結構表示，如文本、圖像、聲音、網頁等，我們稱之為非結構化數據。結構化數據屬於非結構化數據，是非結構化數據的特例。
⑧ 請教：關於結構化和非結構化數據存儲
（1）結構化數據，簡單來說就是資料庫。結合到典型場景中更容易理解，比如企業ERP、財務系統；醫療HIS資料庫；政府行政審批；其他核心資料庫等。這些應用需要哪些存儲方案呢？基本包括高速存儲應用需求、數據備份需求、數據共享需求以及數據容災需求。
（2）非結構化資料庫是指其欄位長度可變，並且每個欄位的記錄又可以由可重復或不可重復的子欄位構成的資料庫，用它不僅可以處理結構化數據（如數字、符號等信息）而且更適合處理非結構化數據（全文文本、圖像、聲音、影視、超媒體等信息）。
面對海量非結構數據存儲，杉岩海量對象存儲MOS，提供完整解決方案，採用去中心化、分布式技術架構，支持百億級文件及EB級容量存儲，具備高效的數據檢索、智能化標簽和分析能力，輕松應對大數據和雲時代的存儲挑戰，為企業發展提供智能決策。
⑨ 什麼是結構化的問題
結構化程度 是指對某一決策問題的決策過程、決策環境和規律，能否用明確的語言 ( 數學的或邏輯學的、形式的或非形式的、定量的或定性的 ) 給予說明或描述清晰程度或准確程度。按照決策問題的結構化程度不同把決策問題分成結構化問題、半結構化問題和非結構化問題三種類型。
1) ．結構化決策問題
結構化決策問題相對比較簡單、直接，其決策過程和決策方法有固定的規律可以遵循，能用明確的語言和模型加以描述，並可依據一定的通用模型和決策規則實現其決策過程的基本自動化。早期的多數管理信息系統，能夠求解這類問題，例如，應用運籌學方法等求解資源優化問題。
如： 飼料配方、生產計劃、調度等
2) ．非結構化決策問題
非結構化決策問題是指那些決策過程復雜，其決策過程和決策方法沒有固定的規律可以遵循，沒有固定的決策規則和通用模型可依，決策者的主觀行為 ( 學識、經驗、直覺、判斷力、洞察力、個人偏好和決策風格等 ) 對各階段的決策效果有相當影響。往往是決策者根據掌握的情況和數據臨時做出決定。
如：聘用人員，為雜志選封面
3) ．半結構化決策問題
半結構化決策問題介於上述兩者之間，其決策過程和決策方法有一定規律可以遵循，但又不能完全確定，即有所了解但不全面，有所分析但不確切，有所估計但不確定。這樣的決策問題一般可適當建立模型，但無法確定最優方案。
如： 開發市場，經費預算；
⑩ 知識體系如何構建
1、確定領域
通常構建知識體系的第一件事就是確定領域，以限定知識體系的知識范圍。確定領域，了解業務場景，思考知識體系能夠解決哪些業務問題，是第一件要做的事情。
2、借鑒
領域知識體系的構建是一個高度業務相關、極其復雜的工作。如果有可以第三方的知識體系可以借鑒是一個非常好的事情，盡可能的參考前人的工作成果，站在巨人的肩膀上，是一個比較好的策略。
3、羅列概念、屬性以及關系
實際上這是一個和業務高度相關的工作，要羅列出來這份列表，需要對知識圖譜要解決哪些問題、如何使用這個知識圖譜有明確的認識。
4、確定知識體系結構
當羅列出來了所有的概念、屬性以及關系列表之後，需要對概念進行層次結構的分類。確定分類層級通常由兩種方法：自頂向下和自底向上。自頂向下就是從最抽象的概念開始，逐層擴展添加各層概念。自底向上則是相反的過程。
在面對結構化知識和非結構化知識時所採用的策略時不同的。
1、結構化知識的知識體系構建
面對結構化的知識，知識體系構建的任務其實就是提煉出來結構化語料中蘊含的概念以及概念之間的關系。結構化數據通常存儲在關系型資料庫中，上述任務通常就變成了分析數據表中的欄位內容、主鍵以及外鍵之間的關系。
2、非結構化知識的知識體系構建
面對非結構化的知識，要自動化構建知識體系是一件難度非常大的事情。首先，要基於語料進行領域內概念的抽取。然後，基於上述過程抽取到的概念進行概念體系的構建以及概念屬性關系的抽取。