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智能數(shù)據(jù)采集平臺（智能數(shù)據(jù)采集平臺有哪些）

發(fā)布時(shí)間：2023-05-27 12:15:23 稿源：創(chuàng)意嶺閱讀： 128

大家好！今天讓創(chuàng)意嶺的小編來大家介紹下關(guān)于智能數(shù)據(jù)采集平臺的問題，以下是小編對此問題的歸納整理，讓我們一起來看看吧。

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本文目錄:

為什么要設(shè)計(jì)智能家居數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)
什么是大數(shù)據(jù)采集平臺
什么是智能設(shè)備數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)？
大數(shù)據(jù)采集平臺有哪些？

智能數(shù)據(jù)采集平臺（智能數(shù)據(jù)采集平臺有哪些）

為什么要設(shè)計(jì)智能家居數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)

智能家居是以住宅為平臺，兼?zhèn)浣ㄖO(shè)備、網(wǎng)絡(luò)通信、信息家電和設(shè)備自動化，集系統(tǒng)、結(jié)構(gòu)、服務(wù)、管理為一體的高效、舒適、安全、便利、環(huán)保的居住環(huán)境。它利用先進(jìn)的計(jì)算機(jī)技術(shù)、網(wǎng)絡(luò)通信技術(shù)和綜合布線技術(shù)，將與家居生活有關(guān)的各種系統(tǒng)有機(jī)地結(jié)合在一起，通過統(tǒng)籌管理，讓家居生活更加舒適、安全。家庭自動化、家庭網(wǎng)絡(luò)、網(wǎng)絡(luò)家電、信息家電等產(chǎn)品都屬于智能家居系統(tǒng)產(chǎn)品。
　　數(shù)據(jù)的采集、處理以及傳輸是實(shí)現(xiàn)智能小區(qū)控制作用的核心。在此設(shè)計(jì)了利用嵌入式系統(tǒng)作為開發(fā)平臺，利用TCP／IP協(xié)議作為信息傳輸方式的業(yè)主基本信息數(shù)據(jù)采集的方案。

什么是大數(shù)據(jù)采集平臺

自然語言處理（NLP）關(guān)注的是人類的自然語言與計(jì)算機(jī)設(shè)備之間的相互關(guān)系。NLP是計(jì)算機(jī)語言學(xué)的重要方面之一，它同樣也屬于計(jì)算機(jī)科學(xué)和人工智能領(lǐng)域。而文本挖掘和NLP的存在領(lǐng)域類似，它關(guān)注的是識別文本數(shù)據(jù)中有趣并且重要的模式。

但是，這二者仍有不同。首先，這兩個(gè)概念并沒有明確的界定（就像“數(shù)據(jù)挖掘”和“數(shù)據(jù)科學(xué)”一樣），并且在不同程度上二者相互交叉，具體要看與你交談的對象是誰。我認(rèn)為通過洞見級別來區(qū)分是最容易的。如果原始文本是數(shù)據(jù)，那么文本挖掘就是信息，NLP就是知識，也就是語法和語義的關(guān)系。

雖然NLP和文本挖掘不是一回事兒，但它們?nèi)允蔷o密相關(guān)的：它們處理同樣的原始數(shù)據(jù)類型、在使用時(shí)還有很多交叉。

我們的目的并不是二者絕對或相對的定義，重要的是要認(rèn)識到，這兩種任務(wù)下對數(shù)據(jù)的預(yù)處理是相同的。

努力消除歧義是文本預(yù)處理很重要的一個(gè)方面，我們希望保留原本的含義，同時(shí)消除噪音。

以下就是處理文本任務(wù)的幾大主要步驟：

1.數(shù)據(jù)收集

獲取或創(chuàng)建語料庫，來源可以是郵箱、英文維基百科文章或者公司財(cái)報(bào)，甚至是莎士比亞的作品等等任何資料。

2.數(shù)據(jù)預(yù)處理

在原始文本語料上進(jìn)行預(yù)處理，為文本挖掘或NLP任務(wù)做準(zhǔn)備

數(shù)據(jù)預(yù)處理分為好幾步，其中有些步驟可能適用于給定的任務(wù)，也可能不適用。但通常都是標(biāo)記化、歸一化和替代的其中一種。

3.數(shù)據(jù)挖掘和可視化

無論我們的數(shù)據(jù)類型是什么，挖掘和可視化是探尋規(guī)律的重要步驟

常見任務(wù)可能包括可視化字?jǐn)?shù)和分布，生成wordclouds并進(jìn)行距離測量

4.模型搭建

這是文本挖掘和NLP任務(wù)進(jìn)行的主要部分，包括訓(xùn)練和測試

在適當(dāng)?shù)臅r(shí)候還會進(jìn)行特征選擇和工程設(shè)計(jì)

語言模型：有限狀態(tài)機(jī)、馬爾可夫模型、詞義的向量空間建模

機(jī)器學(xué)習(xí)分類器：樸素貝葉斯、邏輯回歸、決策樹、支持向量機(jī)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

序列模型：隱藏馬爾可夫模型、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）、長短期記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（LSTMs）

5.模型評估

模型是否達(dá)到預(yù)期？

度量標(biāo)準(zhǔn)將隨文本挖掘或NLP任務(wù)的類型而變化

以上觀點(diǎn)僅供參考，而在自然語言文本預(yù)處理方面的技術(shù)在國內(nèi)效果比較好的并不多，具有代表性的如：北理工張華平博士的NLPIR大數(shù)據(jù)語義智能分析技術(shù)。NLPIR大數(shù)據(jù)語義智能分析平臺是根據(jù)中文數(shù)據(jù)挖掘的綜合需求,融合了網(wǎng)絡(luò)精準(zhǔn)采集、自然語言理解、文本挖掘和語義搜索的研究成果,并針對互聯(lián)網(wǎng)內(nèi)容處理的全技術(shù)鏈條的共享開發(fā)平臺。如果感興

智能數(shù)據(jù)采集平臺（智能數(shù)據(jù)采集平臺有哪些）

什么是智能設(shè)備數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)？

智能設(shè)備數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)是一款為面向?qū)I(yè)采集點(diǎn)驗(yàn)而設(shè)計(jì)的數(shù)據(jù)采集、檢驗(yàn)以及預(yù)警的移動產(chǎn)品，適用于營區(qū)個(gè)人手機(jī)信息采集、點(diǎn)驗(yàn)以及分析。該產(chǎn)品利用手機(jī)便攜易帶的特點(diǎn)，圍繞營區(qū)關(guān)注的涉恐、涉毒、涉賭、涉密、涉貸、涉政、涉恐、涉邪教等違紀(jì)、違規(guī)問題，對目標(biāo)手機(jī)通過熱點(diǎn)連接的方式進(jìn)行快速采集、高效點(diǎn)驗(yàn)。

大數(shù)據(jù)采集平臺有哪些？

針對這個(gè)問題，我們先來了解下大數(shù)據(jù)采集平臺提供的服務(wù)平臺流程包括：

1，首先平臺針對需求對數(shù)據(jù)進(jìn)行采集。

2，平臺對采集的數(shù)據(jù)進(jìn)行存儲。

3，再對數(shù)據(jù)進(jìn)行分析處理。

4，最后對數(shù)據(jù)進(jìn)行可視化展現(xiàn)，有報(bào)表，還有監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)。

優(yōu)秀的大數(shù)據(jù)平臺要能在大數(shù)據(jù)分析方法,大數(shù)據(jù)編程，大數(shù)據(jù)倉庫，大數(shù)據(jù)案例，人工智能,數(shù)據(jù)挖掘方面都能表現(xiàn)出優(yōu)秀的性能。

現(xiàn)在來推薦幾個(gè)主流且優(yōu)秀的大數(shù)據(jù)平臺：

1，ApacheFlume

Apache旗下的一款開源、高可靠、高擴(kuò)展、容易管理、支持客戶擴(kuò)展的數(shù)據(jù)采集系統(tǒng),它是一個(gè)分布式、可靠、可用的系統(tǒng)，是java運(yùn)行時(shí)環(huán)境j用于從大量不同的源有效地收集、聚合、移動大量日志數(shù)據(jù)進(jìn)行集中式數(shù)據(jù)存儲。

主要的功能表現(xiàn)在:

1.日志收集:日志系統(tǒng)中定制各類數(shù)據(jù)發(fā)送方，用于收集數(shù)據(jù)。

2.數(shù)據(jù)處理:提供對數(shù)據(jù)進(jìn)行簡單處理，并寫到各種數(shù)據(jù)接受方（可定制）的能力,提供了從console（控制臺）、RPC（Thrift-RPC）、text（文件）、tail（UNIXtail）、syslog（syslog日志系統(tǒng)，支持TCP和UDP等2種模式），exec（命令執(zhí)行）等數(shù)據(jù)源上收集數(shù)據(jù)的能力。

2，F(xiàn)luentd

Fluentd是一個(gè)用于統(tǒng)一日志層的開源數(shù)據(jù)收集器。Fluentd允許您統(tǒng)一數(shù)據(jù)收集和使用，以便更好地使用和理解數(shù)據(jù)。Fluentd是云端原生計(jì)算基金會(CNCF)的成員項(xiàng)目之一，遵循Apache2License協(xié)議。FLuentd的擴(kuò)展性非常好，客戶可以自己定制(Ruby)Input/Buffer/Output。

官網(wǎng)：

articles/quickstart

主要的功能表現(xiàn)在:

1,Input:負(fù)責(zé)接收數(shù)據(jù)或者主動抓取數(shù)據(jù)。支持syslog，http，filetail等。

2,Buffer:負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)獲取的性能和可靠性，也有文件或內(nèi)存等不同類型的Buffer可以配置。

3,Output:負(fù)責(zé)輸出數(shù)據(jù)到目的地例如文件，AWSS3或者其它的Fluentd。

3，Chukwa

Chukwa可以將各種各樣類型的數(shù)據(jù)收集成適合Hadoop處理的文件保存在HDFS中供Hadoop進(jìn)行各種MapReduce操作。Chukwa本身也提供了很多內(nèi)置的功能，幫助我們進(jìn)行數(shù)據(jù)的收集和整理。

1，對應(yīng)用的各個(gè)節(jié)點(diǎn)實(shí)時(shí)監(jiān)控日志文件的變化，并將增量文件內(nèi)容寫入HDFS，同時(shí)還可以將數(shù)據(jù)去除重復(fù)，排序等。

2，監(jiān)控來自Socket的數(shù)據(jù)，定時(shí)執(zhí)行我們指定的命令獲取輸出數(shù)據(jù)。

優(yōu)秀的平臺還有很多，筆記淺談為止，開發(fā)者根據(jù)官方提供的文檔進(jìn)行解讀，才能深入了解，并可根據(jù)項(xiàng)目的特征與需求來為之選擇所需的平臺。

以上就是關(guān)于智能數(shù)據(jù)采集平臺相關(guān)問題的回答。希望能幫到你，如有更多相關(guān)問題，您也可以聯(lián)系我們的客服進(jìn)行咨詢，客服也會為您講解更多精彩的知識和內(nèi)容。