⑴ 什么是结构化的数据存储类型
在C语言中， 有 数据类型(data type) 和 数据存储类(data storage class) 2个术语
数据类型一般用于表示 某个变量它在内存中占据的字节数。
举例， char ch = ‘a’; 定义了一个字符变量ch， 初始化为字符a，数据类型为char的变量在内存中一般占据 一个字节的内存空间，直接和它对应的一个函数为 sizeof(), 这个函数可以求出具体某个平台上，某种数据类型占据的内存字节数。再举例int数据类型, int这个数据类型的大小，一般而言与处理器中寄存器的大小是一致的， 对于不同的平台，16位，32位，64位 都是可能的，也就是2个字节，4个字节，8个字节等
以上说的是数据类型
关于存储类(storage class) 有4种，分别是 auto, static, extern, register
auto 是默认的存储类型，也就是说你声明一个变量，如 int i; 等同于 auto int i; 对于一个程序员而言，auto没多大用途，对于一个编译器设计者，就是另外一回事了。
static 声明了静态数据，所谓静态数据 也就是变量的生命期(lifetime)，通俗点讲，就是它能起多久的作用（如果我没说错的话）， 这种存储类型的变量 是和 你的程序共存亡的，
如定义 static int count = 10; 除非你改变了它，或者程序退出了，否则它是一直存在的
extern 这个存储类型， 一般是声明变量，或者函数的，它告诉编译器，某某的定义在别处，
比如
// in source code a.c
extern int p(unsigned i);
在这个程序的别的源代码文件中存在 这个函数p的定义，
如
// in source code b.c
int p(unsigned i)
{
if(i>0)
return 1;
else
return 0;
}
regiter 这个存储类告诉编译器 尽量把某变量安排在寄存器里边，这是程序员处于对该变量访问速度的考虑，现在能看见这样的声明的机会不是很多了， 也有， 因为如果声明了register 就打乱了编译器本身的优化策略，但是，再说一次，有人还是在做这样的使用的
希望我以上说的能对你有所帮助，哪怕一点点帮助也好
⑵ 最近一直听到人工智能前端感知，这是什么鬼
人工智能（Artificial Intelligence），英文缩写为AI。
是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。
⑶ 基于物联网大数据技术的智慧消防物联网解决方案是怎么样的
现今，创新技术的融入让城市生活更加便利和安全，越来越多的城区开始引入智慧城市概念，在智慧城市的建设过程中，消防工作的智能分析和处理是其中重要的一环，受到了更多的青睐，也面临着很大的需求挑战。
基于物联网大数据技术的智慧消防物联网解决方案
在刚刚结束的消防物联网大会上，看到众多企业纷纷布局智慧消防建设，金特莱公司的智慧安防解决方案—金智云，这套方案采用云到端的基本架构，借助视频监控、烟感终端、用电监控等主要设备，融入智慧城市整体架构，标准化接口，开放协议接口，满足城市消防安全监控需求的同时，实现智慧城市交通、水源、用电、消防设备设施、地理位置等信息的共享互通与智能化分析应用。
智慧消防物联网按照“统一规划、统一标准、统一平台、统一管理”的设计思路，通过对城市内的烟感、视频、水源以及各类型感知设备，实现城市数据、事件的全面感知，并充分运用大数据、人工智能、物联网等新技术，建设以大数据智能应用为核心的“智能消防平台”融合智慧城市大数据系统,形成了公安、综治、街道、物业多方联合的立体化消防防控体系。
这套方案能够应用在多个场景下，并有效提升城市的管理效率与水平。在消防安全领域，能够分析海量数据并提取有效线索，帮助监管部门快速筛选出隐患区域或隐患原因。在交通领域，通过对人和车的密度分布以及变化趋势的分析，可以帮助城市管理者进行动态监测，提升城市的运行效率，结合智慧消防子系统为应急救援提供路况信息，以便做出应对方案，有效提升园区的管理水平。
智慧消防平台
智慧消防平台由三大部分组成：
》前端感知子系统
前端感知子系统主要由智能视频监控子系统、智慧烟感子系统、消防水源监控子系统、地理位置信息系统、消防设备设施管理系统、消防监管系统、业主用户系统、消防感知子系统等组成，实现对前端数据、事件的全面感知。
》联网传输子系统
联网传输子系统主要包括消防安全接入网关、视频联网平台、云存储等，实现视频、图片、结构化数据等的可靠接入，转发至后端应用平台。
》消防物联网云平台
通过对海量城市消防感知数据和交通、位置信息等业务数据的云存储、弹性计算以及数据治理，形成各种主题库、专题库和技战法模型，为公安、综治、居民、街道、物业等多方用户提供个性化应用。
智慧消防建设有效提升了特殊场所、重点单位、小微场所等消防安全管理能力，不断提高公安、综治等政府机关的预测预警和研判能力、精准执法能力和动态管理能力，提升社会消防防控智能化水平，提升居民居住幸福指数。
⑷ 一名合格的前端工程师的知识结构是怎样的
第一，必须掌握基本的Web前端开发技术，其中包括：CSS、HTML、DOM、BOM、Ajax、Java等，在掌握这些技术的同时，还要清楚地了解它们在不同浏览器上的兼容情况、渲染原理和存在的Bug。
第二，在一名合格的前端工程师的知识结构中，网站性能优化、SEO和服务器端的基础知识也是必须掌握的。
第三，必须学会运用各种工具进行辅助开发。
第四，除了要掌握技术层面的知识，还要掌握理论层面的知识，包括代码的可维护性、组件的易用性、分层语义模板和浏览器分级支持等等。
可见，看似简单的网页制作，如果要做得更好、更专业，真的是不简单。这就是前端开发的特点，也是让很多人困惑的原因。如此繁杂的知识体系让新手学习起来无从下手，对于老手来说，也时常不知道下一步该学什么，这里的关键影响因素就是代码质量。CSS、HTML、Java这三种前端开发语言的特点是不同的，对代码质量的要求也不同，但它们之间又有着千丝万缕的联系。
对于新手，在Web前端开发培训班学习一定要给自己制定一系列的学习和成长计划，制定的方法如下：
第一、梳理知识架构
梳理知识架构的目的在于，要了解清楚，哪些技术是前置、哪些技术是后继，哪些技术是深度、哪些技术是广度，按照这两个维度梳理好知识架构之后，才能准确地制定清晰的成长目标、高效的成长计划。
第二、分解目标
大抵可分解为三个阶段，包括：起步阶段、提升阶段、成型阶段。这三个阶段分别对应着不同的目标：起步、提升、成型阶段。
成为一名合格的前端开发工程师，学习是必不可少的。
⑸ 结构化数据存储技术有哪些
在信息社会，信息可以划分为两大类。一类信息能够用数据或统一的结构加以表示，我们称之为结构化数据，如数字、符号；而另一类信息无法用数字或统一的结构表示，如文本、图像、声音、网页等，我们称之为非结构化数据。结构化数据属于非结构化数据，是非结构化数据的特例。
⑹ 智慧环保，如何把物联网技术应用到环境
环境保护工作严峻的形式给环境监管带来更高要求。当前环保监控系统中，移动执法和污染源、河流、水质、空气质量等环境要素的控均有各自的系统，分别有不同的操作步骤，系统间难以兼容、操作繁杂;各系统接口的不同导致无法实现系统间的信息共享;现场执法人员无法实时掌握污染源排放情况;诸多不足给环境监控人员工作带来很大不便。在此大背景下，“智慧环保”应运而生。
一、“智慧环保”是互联网技术与环境信息化相结合的概念
智慧环保借助物联网技术的数字环保平台，将在线监测监控网络、环境应急指挥系统融合，结合物联网、云计算、多网融合等多种技术方案，通过实时采集污染源排放因子、环境质量、环境生态、环境风险、企业信息管理等信息，构建全方位、多层次、立体化、全覆盖的生态环境监测网络，构筑感知测量更透彻、互联互通更可靠、智能应用更深入的智慧环保物联网体系，以更加精细和动态的方式实现环境管理和决策，从而实现环境保护智慧化。
二、智慧环保建设思路
1、建设思路
结合当前环境保护工作实际需求，按照“服务需求、应用主导;统筹规划，统一标准;整合资源、协同共享”的原则，提出一种“智慧环保”项目建设思路：包括大气环境综合监测系统、水环境综合监测系统、网格化监管系统、企业信息管理系统、企业环境信用评价系统、建设项目环境管理系统、排污许可证管理系统、三同时验收系统、环境监测业务管理系统等，形成覆盖主要生态要素的资源环境承载能力动态监测网络，实现环境信息统一监管、统一应用、统筹规划、生态环境数据互联互通和开放共享，具体归纳为：
(1)一张网：建设加密监测网+网格化监管网。通过“线上千里眼、线下网格员”的综合布局实现环境监管的天罗地网，通过线上监控和线下监管联动，促进环保执法溯源明确、反应及时、处理快速、监督有效。
(2)一张图：采用多维GIS融合技术，将污染源分布、环境质量实时监控、污染趋势变化，网格员分布等在一张地图上显示出来，真正实现“物联网前端感知、应用时态分析、管理虚拟仿真、多维GIS空间分析”一体化的GIS可视化应用创新模式，实现对环境质量和管理直观把控，对环保决策及监督进行有力支撑。
(3)一张表：将空气质量、水环境质量、网格化监管、企业信用评分等进行排名，有利于增强环保意识，强化各级属地责任、环保部门综合监管责任、行业部门管理责任和企业主体责任等，促进治污有效落实，从而使环境质量整体好转。
(4)一个库：将大气、噪声、固废、污染源、移动执法等不同业务信息集成于一个数据库，实现数据统一存取，信息共融共通，方便各种环境保护相关的工作应用。
(5)一个平台：通过整合原有业务系统，建立健全网格化监测监管系统及移动办公系统，促使工作程序化，规范化，提高工作效率及社会服务效能。进而实现工作过程可监控、全程可追溯、公众可监督，实现综合、动态、事前、事中、事后相结合，打造一个全方位、多层次、规范化的信息化监控平台。
2、建设模式
智慧环保基于云计算、物联网、互联网+架构，其网络架构主要包括智能感知层、网络传输层、服务层和系统应用层。智能感知层包括对水质、空气、噪声、固废、土壤、污染源核辐射、移动执法等环境要素的感知监测设备;网络传输层为以互联网为基础的高速传输网络，如移动网络、卫星网络、互联网络和自组网络等;服务层包括支撑平台和环境云数据中心，支撑全局的环境数据资源和业务应用;系统应用层提供环境在线监控平台主要的功能――水质监测、大气监测和污染源、固废、噪声、生态监测，对数据、业务进行集成，形成完整的集成系统，实现日常办公应用、环保电子政务、环境管理和监控及决策支持等功能。
智慧环保项目涉及层面较广，实际构建中需要与多个技术方沟通对接，依据“优先解决突出问题”、“避免重复建设”和“充分利用现有资源”的原则，将大气环境网格化监测、水环境监测和网格化环境监管纳入建设重点，噪声、医废、固废、放射源可后期跟进;视频追踪和可与当地公安部门的综治系统结合，实现视频信息资源共享。
3、智慧环保发展前景
智慧环保是当代信息技术发展的必然，也为新时期环境保护科学发展提供了崭新之路。通过智慧环保，使得搭建一套综合信息基础架构成为可能，从而实现对环境的有效管理。通过部署完善的感测网，运用现场实地监测的感测系统，达到环境监管与预防突发环境事件发生的效果。
智慧环保提高环境与发展的综合决策能力，对构建资源节约型、环境友好型社会，实现环境保护战略目标具有重要意义。
三、智慧环保网格化环境监管平台
搭建网格化环境监管平台，建立城市管理长效机制，深化环境监管体制改革，建立条块结合、责权利相统一的环境管理新模式，推进安全社区创建，保障城市安全稳定，打造“平安城市”，实现城市环境监管管理资源的横向共享和业务的整合，立足城市科学管理，为城市发展服务。
网格化环境监管系统采用万米单元网格管理法和环境管理部件、事件管理法相结合的方式，应用、整合多项智慧环保技术，实现环境监管管理的信息化、标准化、精细化、动态化;按照“属地管理、分级负责、无缝对接、全面覆盖、责任到人”的原则，以政府为责任主体，明确相关部门环境监管职能，建立“横向到边、纵向到底”的网格化环境综合监管平台，明确职责分工，促进管理流程再造，落实管理职能逐步，建立起发现迅速、分工明确、责任到位、处置及时、运转高效的安全管理和监督的长效机制，保证环境监管运行使用中管理问题能够及时发现、及时处理、及时解决。
网格化环境监管平台采用“三级管理、三级网络”的模式以村居为单位，以村居网格为基本单元，区县、乡镇结合，集合区县级管理，建立全区统一编码，实现区、镇街、村居三级网格管理层面信息资源共享。一级网格是全区级别，由环保局负责;二级网格是各个镇街级别的，由各个镇街环保责任人负责;三级网格是各村(社区)构成，主要是由警务助理级区域责任人负责。金鹏信息智慧环保解决方案
⑺ 处理大规模结构化数据使用()
相对于结构化数据(即行数据,存储在数据库里,可以用二维表结构来逻辑表达实现的数据)而言,不方便用数据库二维逻辑表来表现的数据即称为非结构化数据,包括所有格式的办公文档、文本、图片、XML、HTML、各类报表、图像和音频/视频信息等等。 字段可根据需要扩充，即字段数目不定，可称为半结构化数据，例如Exchange存储的数据。 非结构化数据库 在信息社会，信息可以划分为两大类。一类信息能够用数据或统一的结构加以表示，我们称之为结构化数据，如数字、符号；而另一类信息无法用数字或统一的结构表示，如文本、图像、声音、网页等，我们称之为非结构化数据。结构化数据属于非结构化数据，是非结构化数据的特例 数据清洗从名字上也看的出就是把“脏”的“洗掉”。因为数据仓库中的数据是面向某一主题的数据的集合，这些数据从多个业务系统中抽取而来而且包含历史数据，这样就避免不了有的数据是错误数据、有的数据相互之间有冲突，这些错误的或有冲突的数据显然是我们不想要的，称为“脏数据”。我们要按照一定的规则把“脏数据”“洗掉”，这就是数据清洗.而数据清洗的任务是过滤那些不符合要求的数据，将过滤的结果交给业务主管部门，确认是否过滤掉还是由业务单位修正之后再进行抽取。不符合要求的数据主要是有不完整的数据、错误的数据、重复的数据三大类。
(1)不完整的数据 这一类数据主要是一些应该有的信息缺失，如供应商的名称、分公司的名称、客户的区域信息缺失、业务系统中主表与明细表不能匹配等。对于这一类数据过滤出来，按缺失的内容分别写入不同Excel文件向客户提交，要求在规定的时间内补全。补全后才写入数据仓库。
(2)错误的数据 这一类错误产生的原因是业务系统不够健全，在接收输入后没有进行判断直接写入后台数据库造成的，比如数值数据输成全角数字字符、字符串数据后面有一个回车操作、日期格式不正确、日期越界等。这一类数据也要分类，对于类似于全角字符、数据前后有不可见字符的问题，只能通过写SQL语句的方式找出来，然后要求客户在业务系统修正之后抽取。日期格式不正确的或者是日期越界的这一类错误会导致ETL运行失败，这一类错误需要去业务系统数据库用SQL的方式挑出来，交给业务主管部门要求限期修正，修正之后再抽取。
(3)重复的数据 对于这一类数据——特别是维表中会出现这种情况——将重复数据记录的所有字段导出来，让客户确认并整理。 数据清洗是一个反复的过程，不可能在几天内完成，只有不断的发现问题，解决问题。对于是否过滤，是否修正一般要求客户确认，对于过滤掉的数据，写入Excel文件或者将过滤数据写入数据表，在ETL开发的初期可以每天向业务单位发送过滤数据的邮件，促使他们尽快地修正错误,同时也可以做为将来验证数据的依据。数据清洗需要注意的是不要将有用的数据过滤掉，对于每个过滤规则认真进行验证，并要用户确认。 随着网络技术的发展，特别是Internet和Intranet技术的飞快发展，使得非结构化数据的数量日趋增大。这时，主要用于管理结构化数据的关系数据库的局限性暴露地越来越明显。因而，数据库技术相应地进入了“后关系数据库时代”，发展进入基于网络应用的非结构化数据库时代。所谓非结构化数据库，是指数据库的变长纪录由若干不可重复和可重复的字段组成，而每个字段又可由若干不可重复和可重复的子字段组成。简单地说，非结构化数据库就是字段可变的数据库。 我国非结构化数据库以北京国信贝斯(iBase)软件有限公司的iBase数据库为代表。IBase数据库是一种面向最终用户的非结构化数据库，在处理非结构化信息、全文信息、多媒体信息和海量信息等领域以及Internet/Intranet应用上处于国际先进水平，在非结构化数据的管理和全文检索方面获得突破。它主要有以下几个优点：
(1)Internet应用中，存在大量的复杂数据类型，iBase通过其外部文件数据类型，可以管理各种文档信息、多媒体信息,并且对于各种具有检索意义的文档信息资源，如HTML、DOC、RTF、TXT等还提供了强大的全文检索能力。
(2)它采用子字段、多值字段以及变长字段的机制，允许创建许多不同类型的非结构化的或任意格式的字段，从而突破了关系数据库非常严格的表结构，使得非结构化数据得以存储和管理。
(3)iBase将非结构化和结构化数据都定义为资源，使得非结构数据库的基本元素就是资源本身，而数据库中的资源可以同时包含结构化和非结构化的信息。所以，非结构化数据库能够存储和管理各种各样的非结构化数据，实现了数据库系统数据管理到内容管理的转化。
(4)iBase采用了面向对象的基石，将企业业务数据和商业逻辑紧密结合在一起，特别适合于表达复杂的数据对象和多媒体对象。
(5)iBase是适应Internet发展的需要而产生的数据库，它基于Web是一个广域网的海量数据库的思想，提供一个网上资源管理系统iBase Web，将网络服务器(WebServer)和数据库服务器(Database Server)直接集成为一个整体，使数据库系统和数据库技术成为Web的一个重要有机组成部分，突破了数据库仅充当Web体系后台角色的局限，实现数据库和Web的有机无缝组合，从而为在Internet/Intranet上进行信息管理乃至开展电子商务应用开辟了更为广阔的领域。
(6)iBase全面兼容各种大中小型的数据库，对传统关系数据库，如Oracle、Sybase、SQLServer、DB2、Informix等提供导入和链接的支持能力。 通过从上面的分析后我们可以预言，随着网络技术和网络应用技术的飞快发展，完全基于Internet应用的非结构化数据库将成为继层次数据库、网状数据库和关系数据库之后的又一重点、热点技术。
⑻ 什么是结构化的数据存储类型
结构化数据存储，就是把数据按照一定的结构存储起来，比如ios的NSDictionary,一个健对应一个值。以便于操作数据的时候方便操作，
一般有3种
键值归档（一个键，对应一个值，按键取值）
属性列表（诸如xml文件存储之类的）
数据库存储（直接存储数据库）
⑼ 为什么说针对结构化数据,关系型数据库管理系统已经形成了一套完善的存储、访问、安全与备份控制体系
元数据 (metadata) 最常见的定义为“有关数据的结构数据”，或再简单一点就是“关于数据的信息”，日常生活中的图例、图书馆目录卡和名片等都能够看作是元数据。在关系型数据库管理系统 (DBMS) 中，元数据描述了数据的结构和意义。比如在管理、维护 SQL Server 或是研发数据库应用程式的时候，我们经常要获取一些涉及到数据库架构的信息：
某个数据库中的表和视图的个数连同名称;
某个表或视图中列的个数连同每一列的名称、数据类型、长度、精度、描述等;
某个表上定义的约束;
某个表上定义的索引连同主键/外键的信息。
下面我们将介绍几种获取元数据的方法。
获取元数据
使用系统存储过程和系统函数访问元数据
获取元数据最常用的方法是使用 SQL Server 提供的系统存储过程和系统函数。
⑽ elasticsearch储存结构化数据吗
词频统计可以说是map-rece的Hello World程序，它简单明了，却描述了map-rece的基本原理，统计中文的词频得先要分词
目前有一些免费的分词软件，中科院和哈工大的都还不错，现在我们有下面这样一篇已经分好词的文章（data.txt）需要进行词频统计！