大数据时代下深度学习理论综述

一、引言 据Domo公司在2016年统计数据显示,全球每分钟在亚马逊上产生222283美元的交易,YouTuBe上有400小时的视频共享资源,谷歌翻译出69500000个字符,气象频道收到13888889次预报请求,Dropbox上传833333个新文件等.面对如此海量的数据,如何处理这些日益膨胀的数据,如何挑选出适合自己的数据,如何利用这些数据更好地服务客观世界,找出规律进行分类,实现对大数据的合理利用是研究者应考虑和解决的当务之急,在此条件下,深度学习应运而生.     

C语言教学中指针与数组的运用分析

C语言以其简洁的语法规则、灵活的使用方法深受编程人员的喜爱.一方面,C语言所独有的指针可以访问内存资源;另一方面,C语言中的位运算可以直接控制系统的输入/输出端口,这是其他高级语言不可比拟的.指针作为C语言程序设计的灵魂,为程序员带来极大的方便,但在教学时,由于对指针的使用不多,很多学生对指针的概念模糊,导致C语言学习中很多精髓难以掌握,在此对C语言中指针与数组的相关问题进行分析,以期帮助学生更好得理解指针和数组的使用方法.     

量子算法在大数据时代的应用浅析

量子计算机的提出不仅在计算机领域,而且在物理、通信、材料等很多领域产生了巨大的反响,目前各国都加 入到量子计算机的研发中,量子算法、构建、物理实现等方面都有很多进展。随着信息技术的进步,人们对数据处理的需求和 速率要求变得日益苛刻,在这种背景下,量子技术与大数据处理技术的结合成为突破大数据处理的曙光。     

便携式X射线荧光光谱技术在泥河铁矿岩心矿化蚀变信息识别中的应用

便携式X射线荧光光谱(PXRF)是针对野外原位快速分析而发展起来的一项新技术,常被用于岩石露头地球化学研究和土壤重金属污染评价等方面.本研究以安徽省泥河铁矿钻孔为例,在野外对5个钻孔的岩心系统划分岩性段,利用便携式X射线荧光光谱仪原位测量每个岩性段的Fe、Mn、Cr、Co、Ni、Ti、V、Cu、Zn、Pb、Ag、Mo、K、Ca、As、Sb、Bi、Cs、Zr、Nb等元素含量,绘制钻孔各元素含量分布图.研究发现,(1)利用PXRF技术获得的岩心Fe元素高含量部位与根据化学分析得到的铁矿石品位数据而圈定的磁铁矿体范围吻合较好;(2)Fe元素和Fe-V-Mn-Cr-Ni-Ti-Bi组合异常、Zn元素和Zn-Cu-Cd组合异常分别对铁矿化和铜、锌矿化具有较好的指示作用;(3)K、Ca异常分别对钾长石化、硬石膏化等蚀变具有较好的指示作用.由此可见,PXRF技术在野外岩心矿化和蚀变信息识别中具有方便、快捷、实用、可靠、无损、成本低廉等优点.     

河南省高职院校计算机专业设置 与地方经济匹配性研究

高职教育的发展与地方经济息息相关,高职院校专业设置的优化直接影响着人才结构进而促进经济的发展,经 济的发展同样也影响着高职院校专业的设置。因此高职院校专业设置与地方经济发展相匹配就显得尤为重要。以河南地区高 职院校计算机专业为例,通过分析河南地区高职院校专业配置问题,提出优化方案,旨在实现高职院校与经济的可持续发展。