硬币的两面：大数据和云计算(图)
　　业内声音>
硬币的两面：
大数据和云计算
樊万鹏 重庆中兴软件有限责任公司总工程师
云计算与大数据是一枚硬币的两面，构成了互联网时代最具技术前景的两翼。
2011年4月，在重庆两江新区水土高新技术产业园开建的国内最大的离岸数据处理中心（云计算中心）具备了大数据应用解决方案的载体。那么，大数据到底能给我们带来什么？我们来举个智慧交通的应用场景。
城市拥堵是政府和市民最头疼的一件事。基于云计算中心运行的智慧交通云系统，可以实时采集和处理城市几千个摄像头的数据，每天会产生数千个TB的海量交通数据。通过大数据的分布式文件系统和分布式缓存技术，可以快速处理海量的结构化数据和非结构化数据；基于大数据的商业智能分析系统，以往需要人工参与并监控的交通拥堵和等信息，现在完全可以交由云计算平台进行处理，从而快速处理，缓解拥堵，并合理规划和设立公交、轻轨车站。
以上只是一个简单的基于云计算的大数据方案的一个例子。随着国家宽带网的实施，随着运营商4G的建设，我们城市每天产生的数据呈几何级数的增长，基于云计算的大数据方案会应用在金融、交通、医疗、工业、农业、商业等各个方面，我们每天都会和大数据打交道，同时，我们自己也在产生数据，为大数据作贡献。所以重庆在云计算领域还有很大的发展空间。
本文来源：华龙网-重庆晨报
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热门影院：大数据算不出思维创意
　　“大数据并非万能，比如创意和想象，用大数据是‘算’不出来的。”因《大数据时代》走红的牛津大学互联网研究院教授维克托·迈尔-舍恩伯格，日前在沪接受本报记者独家专访。这位“大数据商业应用第一人”直接表示大数据也存在“短板”：大数据可以预测经济、防灾避险、预防犯罪，但是它不能预测不可预知的事情，别指望大数据能帮你100%地完成创造性工作。　　独家透露：新书本月完成，先出电子版　　舍恩伯格的著作《大数据时代》、《删除》今年在中国持续热销。前者揭示大数据将给人类带来巨大变革、后者提醒大数据选择性遗忘之道，令很多读者大呼开眼界。当记者问及舍恩伯格接下来的写作计划时，他坦言最近的确在写一本新书，“瞧我这黑眼圈，就知道这本书现在还写着呢！预计本月完成。”　　舍恩伯格透露，新书的内容是对《大数据时代》的拓展与补充，希望展示大数据的另一面，涉及的大数据应用领域人人都会关心。相较之前作品，新书篇幅会更短小，内容也会更紧凑。“这样的安排是为了更加符合新媒体时代的阅读需求。当然，也有读者反映，我之前的书太长了。”舍恩伯格透露，明年春天，这本书会首先以电子版的方式与全球读者见面。　　目前，几家中国出版社也正在为这本书的出版而竞价，有望在两三周内决定出版社。舍恩伯格表示，中国读者在他心中占有极重要的位置。　　回应质疑：想用大数据，先知其“短板”　　在舍恩伯格的书和演讲中，人们获取得最多的都是关于大数据的种种神奇之处。比如大数据不光可以用于服务业，还可以用于经济预测、防灾避险、疾病诊断、识别潜在犯罪分子等等。有人质疑，舍恩伯格简直是把大数据给神化了。　　大数据真的无所不能？对此，舍恩伯格给出的回应是“大数据当然有局限”，“就像这个世界上没有万能的工具一样，我们需要更好地了解与运用大数据，就得清晰地认识到大数据存在的局限。”他举了两个例子：首先，它不能预知不可预知的事件，这类事件通常被称为“黑天鹅”。大数据是基于过去的数据来预测未来，当过去不可掌握时，它便无计可施。其次，它不可能替代人类的思维。大数据统统来源于现实，而人类的许多想法来源于脑海而非现实，甚至会产生许多非理性的、创造性的思维与想象，这些都是大数据不可能做到的。　　本报记者
张祯希　　■相关链接
　　今年3月2日，《大数据时代》一书出版后不久，本报在“书缘”版刊登书评《海量数据正在颠覆传统商业思维》，用整个版面向读者推介《大数据时代》--大数据将给人类生活、工作与思维带来大变革。　　3月11日，本报又在“文汇学人”版刊登舍恩伯格专访稿件《大数据带来更理性、更可靠的决策》，用整版报道帮助读者解答疑问，比如大数据能够在多大程度上改变我们的生活。　　4月9日，本报“文化新闻”版头条刊登《网络时代需学会“选择性遗忘”》，聚焦舍恩伯格继《大数据时代》之后的力作《删除》，提醒读者：想要利用好大数据，与其选取有价值的，不如删除没有价值的。
本文来源：文汇报
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热门影院：浪潮提出“计算+”挖大数据商机
新快报讯 “实际上互联网企业的发展有两个阶段:一是商务电子化,一是电子商务化。前者是将互联网作为企业运营的一个手段和服务,后者是把互联网作为主体进行管理和服务。”日前,浪潮集团副总裁孙海波接受新快报记者采访时表示,“互联网+”实际上是给了一个重新定义的机会,也是浪潮未来发展的一个契机。同时浪潮也在“互联网+”的呼应下提出了“计算+”,在硬件重构、软件定义、产业生态等方面进行创新。孙海波认为,当下提出的“计算+”就是“互联网+”战略下的技术基础措施,帮助企业实现电子商务化,广东企业在互联网发展上,最重要的无非就是数据和计算。“企业无论是电商还是私人数据系统,实际上都是把数据放置在一个存储盘中进行管理和分类,数据的管理便需要计算。因此 计算+ 实际上就是一个可以与各行各业相互结合、可定制化的技术方案。”(陈庆麟、王洋平)
(原标题：浪潮提出“计算+”挖大数据商机)
本文来源：金羊网-新快报
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历史上的今天
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blogAbstract:'&&&&&&&& 聚类的目标是使同一类对象的相似度尽可能地大；不同类对象之间的相似度尽可能地小。目前聚类的方法很多，根据基本思想的不同，大致可以将聚类算法分为五大类：层次聚类算法、分割聚类算法、基于约束的聚类算法、机器学习中的聚类算法和用于高维度的聚类算法。摘自 数据挖掘中的聚类分析研究综述 这篇论文。
1、层次聚类算法
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