列举型数据类型？

一、列举型数据类型？

(byte、short、int、long)：

byte：8 位，用于表示最小数据单位，如文件中数据，-128~127

short：16 位，很少用，-32768 ~ 32767

int：32 位、最常用，-2^31-1~2^31 （21 亿）

long：64 位、次常用

注意事项： int i=5; // 5 叫直接量（或字面量），即 直接写出的常数。

整数字面量默认都为 int 类型，所以在定义的 long 型数据后面加 L或 l。

小于 32 位数的变量，都按 int 结果计算。

强转符比数学运算符优先级高。见常量与变量中的例子。

2）两种浮点数类型(float、double)：

float：32 位，后缀 F 或 f，1 位符号位，8 位指数，23 位有效尾数。

double：64 位，最常用，后缀 D 或 d，1 位符号位，11 位指数，52 位有效尾

注意事项：

二 进 制 浮 点 数 ： 1010100010=101010001.0*2=10101000.10*2^10（2次方)=1010100.010*2^11(3次方)= . 1010100010*2^1010(10次方)

尾数： . 1010100010

指数：1010

基数：2

浮点数字面量默认都为 double 类型，所以在定义的 float 型数据后面加F 或 f；double 类型可不写后缀，但在小数计算中一定要写 D 或 X.X float 的精度没有 long 高，有效位数（尾数）短。

float 的范围大于 long 指数可以很大。

浮点数是不精确的，不能对浮点数进行精确比较。

3）一种字符类型(char)：

char：16 位，是整数类型，用单引号括起来的 1 个字符（可以是一个中文字符），使用 Unicode 码代表字符，0~2^16-1（65535） 。

注意事项： 不能为 0个字符。

转义字符：\n 换行 \r 回车 \t Tab 字符 \" 双引号 \\ 表示一个\

两字符 char 中间用“+”连接，内部先把字符转成 int 类型，再进行加法运算，char 本质就是个数！二进制的，显示的时候，经过“处理”显示为字符。

4）一种布尔类型(boolean)：true 真 和 false 假。

5）类型转换：

char-->

二、大数据感知技术应用领域？

1、电商领域：相信大数据在电商领域的应用，大家已经屡见不鲜了，淘宝京东等电商平台利用大数据技术，对用户信息进行分析，从而为用户推送用户感兴趣的产品，从而刺激消费。

　　2、政府领域：“智慧城市”已经在多地尝试运营，通过大数据，政府部门得以感知社会的发展变化需求，从而更加科学化、精准化、合理化的为市民提供相应的公共服务以及资源配置。

　　3、医疗领域：医疗行业通过临床数据对比、实时统计分析、远程病人数据分析、就诊行为分析等，辅助一声进行临床决策，规范诊疗路径，提高一声的工作效率。

　　4、传媒领域：传媒相关企业通过收集各式各样的信息，进行分类筛选、清洗、深度加工，实现对读者和受众葛新华需求的准确定位和把握，并追踪用户的浏览习惯，不断进行信息优化。

　　5、安防领域：安防行业可实现视频图像模糊查询、快速检索、精准定位，并能够进一步挖掘海量视频监控数据背后的价值信息，反馈内涵知识辅助决策判断。

　　6、金融领域：用户画像的基础上，银行可以根据用户的年龄、资产规模、理财偏好等，对用户群进行精准定位，分析出潜在的金融服务需求。

　　7、电信领域：电信行业拥有庞大的数据，大数据技术可以应用于网络管理、客户关系管理、企业运营管理等，并且使数据对外商业化，实现单独盈利。

　　8、教育领域：通过大数据进行学习分析，能够为每位学生创设一个量身定做的个性化课程，为学生的多年学习提供一个富有挑战性而非逐渐厌倦的学习计划。

　　9、交通领域：大数据技术可以预测未来交通情况，为改善交通状况提供优化方案，有助于交通部门提高对道路交通的把控能力，防止和缓解交通拥堵，提供更加人性化的服务

三、greenplum数据库应用领域？

greenplum属于OLAP 数据库系统一般分为两种类型:OLTP、OLAP: OLTP(On-Line Transaction Processing,联机事务处理)系统:也称为生产系统。

Greenplum拥有一支具备丰富行业经验的销售和技术团队，具备金融、电信、政府、互联网等等行业的数据仓库项目行业经验，专注于推动Greenplum在数据仓库分析领域的应用，为客户实现投资回报、价值增长。

四、请列举三种开关电源的应用领域？

电视机家电领域，电视发射机工业设备，自行车充电器交通民用

五、列举数据是什么论证方法？

列数字是说明文中的一种说明方法。在议论文中用数字来证明观点，应该是属于事实论据吧，属于论证方法中的举例论证。

引用通常是引用名言、诗句

举例子是举一个具体的事例

列数字就看这个句子里有没有数字，有就是列数字

道理论证就是讲道理，通常也会举一些例子

引用论证就和引用差不多，引用些例子类的

六、大数据的特点及应用领域？

大数据的特点主要包括数据规模巨大、数据类型多样、处理速度快和价值密度低。这些特点使得大数据在各个领域都有着广泛的应用，包括政府机构、制造业、交通领域、医疗卫生、金融业、互联网+和传统行业等。

在政府机构方面，大数据可以帮助实现数据的共享和网络化，提高政府部门的工作效率和公共服务的效率，同时也可以提高政府的决策分析能力和决策效率。在制造业方面，大数据可以帮助企业进行研发、供应链管理、生产、售后服务等环节的优化，提高生产效率，压缩开发周期，满足客户的个性化需求。在交通领域，大数据可以帮助相关决策机构提高决策效率和正确性，减少交通拥堵和环境污染，预防交通事故的发生。

此外，大数据在医疗卫生、金融业、互联网+等领域也发挥了重要的作用。通过对大数据的挖掘和分析，可以更好地了解客户需求，开拓和挖掘市场需求，制定市场营销方案，提升客户满意度。同时，大数据也可以帮助金融业提升其风险管理的水平。

在传统行业方面，大数据可以帮助解决和目标客户之间的信息不对称问题，创新出新的经营模式和营销手段。例如：电商平台可以运用大数据技术收集、分析用户的浏览、关注、讨论、比价、加入购物车等购买前大量看似无序的行为数据，将用户信息与商品信息进行比配，智能地推荐客户感兴趣的产品。

总之，大数据已经成为了信息产业持续高速增长的新引擎，其在各个领域的应用也将不断涌现和发展。

七、大数据的应用领域有哪些？

可以应用在云计算方面。 大数据具体的应用：

1、洛杉矶警察局和加利福尼亚大学合作利用大数据预测犯罪的发生。

2、google流感趋势(Google Flu Trends)利用搜索关键词预测禽流感的散布。

3、统计学家内特.西尔弗(Nate Silver)利用大数据预测2012美国选举结果。

4、麻省理工学院利用手机定位数据和交通数据建立城市规划。

5、梅西百货的实时定价机制。根据需求和库存的情况，该公司基于SAS的系统对多达7300万种货品进行实时调价。

6、医疗行业早就遇到了海量数据和非结构化数据的挑战，而近年来很多国家都在积极推进医疗信息化发展，这使得很多医疗机构有资金来做大数据分析。

7、及时解析故障、问题和缺陷的根源，每年可能为企业节省数十亿美元。

8、为成千上万的快递车辆规划实时交通路线，躲避拥堵。

9、分析所有SKU，以利润最大化为目标来定价和清理库存。

10、根据客户的购买习惯，为其推送他可能感兴趣的优惠信息。

八、财政大数据应用领域有哪些？

生产领域，市场交易，铁路交通，银行，理财和股市交易。

九、大数据的主要应用领域包括哪些？

大数据的主要应用领域非常广泛，包括但不限于以下几个方面：

医疗健康：通过收集和分析大量的医疗数据，如病人的病历、生理指标、基因数据等，可以建立起疾病预测模型，帮助医生和研究人员预测某些疾病的发生概率，从而采取相应的预防措施。同时，大数据也可以实现个性化治疗，根据病人的特征和病情，为其提供最适合的治疗方案。此外，大数据还能帮助优化医疗资源的分配，提高医疗决策的辅助效果。

公共服务：在公共服务领域，大数据通过分析交通数据和天气数据等，可以更加准确地预测和管理交通流量和灾害风险，提高公共服务的效率和质量。

电子商务：电子商务领域是大数据应用的主要领域之一。通过分析用户的购买历史和浏览记录等数据，电子商务平台可以向用户推荐更加个性化的产品和服务，改善购物体验，实现下一级的购物个性化。

制造业：工业大数据的应用正在推动制造业向基于大数据分析与应用基础上的智能化转型。通过整合来自研发、工程、生产部门的数据，可以优化生产流程，提高生产效率和竞争力。

金融领域：大数据在金融领域的应用包括实时、准确、全面的风险评估，发现不符合规定的交易行为，并对大量数据进行监测、预警和防范。此外，大数据还可以助力金融机构实现精准营销、产品创新、服务创新等，提升业务核心竞争力。

教育领域：大数据技术助力学校和教育机构实现个性化学习，通过分析学生学习需求和兴趣，为学生提供个性化的学习资源和服务。同时，大数据还可以帮助教育机构更准确地评估学生表现和学习成果，优化教育管理和资源配置。

除此之外，大数据还在物流、交通、能源、零售、旅游等众多领域得到了广泛的应用。随着技术的不断发展和创新，大数据的应用领域还将不断扩大和深化。

十、互联网+大数据的应用领域？

一是机器学习、人工智能继续成为大数据智能分析的核心技术，大数据预测和决策支持仍是主要应用。

在学术上，深度分析继续扮演技术主角，推动整个大数据智能的应用。通过像神经网络模型的深度学习，让计算机自动学习产生特征的方法，并将特征学习融入建立模型的过程中，增加设计特征的完备性。深度学习将在图像分类、语音识别、问答系统等应用取得重大突破，并有望得到成功商业应用。

二是数据科学带动多学科融合。

随着社会的数字化程度逐步加深，更为宽泛、更为包容大数据的边界不断完善，使得越来越多的学科在数据层面趋于一致，为类比科学研究创造了条件。“数据科学”的基础研究与成果将源源不断地注入技术研究和应用范畴中。