云南煤炭产业发展历程？

一、云南煤炭产业发展历程？

云南原煤产量从“一五”期间的564万吨增长到“十二五”期间超过4亿吨，煤矿事故死亡人数从2003年最高峰时的355人下降到2017年最低时的4人，煤矿百万吨死亡率从1980年的18.575下降到2017年的0.1……新中国成立以来，云南煤炭产业伴随着共和国发展的进程，开启了从小到大、从乱到治、从弱到强的跨越式发展。

二、大数据的发展历程？

大数据发展历程可以追溯到20世纪90年代，但真正的突破性进展是在21世纪初。以下是大数据发展历程的几个关键阶段：

萌芽期（20世纪90年代到21世纪初）：在这个阶段，数据库技术逐渐成熟，数据挖掘理论也开始形成。随着数据量的不断增加，人们开始意识到数据的重要性，并开始尝试利用数据挖掘技术来分析和利用数据。

突破期（2003年-2006年）：在这个阶段，社交网络的流行导致大量非结构化数据的出现，传统数据处理方法难以应对。为了解决这个问题，人们开始重新思考数据处理系统和数据库架构，大数据的概念逐渐形成。

成长期（2006年-2009年）：在这个阶段，大数据开始形成并行计算和分布式系统，为大数据的成熟发展奠定了基础。同时，一些商业智能工具和知识管理技术也开始被应用，大数据的应用范围不断扩大。

成熟期（2010年至今）：在这个阶段，随着智能手机和物联网的普及，数据碎片化、分布式、流媒体特征更加明显，移动数据急剧增长。大数据的概念开始风靡全球，各种大数据技术和应用不断涌现，大数据已经成为信息化社会的重要基础设施。

总的来说，大数据的发展历程是一个不断演进的过程，随着技术的不断进步和应用场景的不断扩展，大数据将会在未来发挥更加重要的作用。

三、香港四大支柱产业发展历程？

香港的四大支柱产业是指金融服务业、旅游业、贸易及物流、专业服务及其他工商业支援服务。

1997年7月1日香港回归以来，四大产业加速发展，对经济增长和就业的贡献日益加大。2005年，四大产业以要素成本计算的增加值达到13460亿港元，占GDP的55.0%，比1996年增长了29.8%；就业人数达到338.7万人，增长了15.3%，占总就业人数的45.8%。四大支柱产业撑起了香港经济的半壁江山： 1. 世界金融中心地位进一步巩固 2. 跃居世界物流中心第二位，物流业成为香港经济增长的助推器 3.人才济济，专业服务水平达到世界一流水平 4.旅游业蓬勃发展并带动相关行业快速增长。

四、大数据产业发展历程

大数据产业发展历程

1. 大数据的兴起

随着互联网技术的迅速发展，人们在日常生活中产生的数据量不断增加，传统的数据处理方式已经无法满足对海量数据的分析和挖掘需求。因此，大数据概念应运而生。大数据以其对海量数据的高效处理和分析能力，成为各行业关注的焦点。

2. 大数据应用领域拓展

随着大数据技术的不断创新和发展，大数据应用领域也在不断拓展。除了传统的金融、电商等行业，大数据在医疗健康、智慧城市、物联网等领域的应用也日益广泛。大数据正在深刻改变着人们的生活和工作方式。

3. 大数据技术的突破

随着人工智能、物联网等新技术的兴起，大数据技术也在不断突破和创新。数据存储、处理、分析等方面的技术不断优化，为大数据产业的发展提供了有力支撑，促进了大数据技术向更深层次、更广泛领域的应用。

4. 大数据产业的未来展望

展望未来，随着5G、边缘计算等新技术的普及和应用，大数据产业将迎来更广阔的发展空间。人工智能、深度学习等技术的不断推进，也会为大数据产业带来更多机遇和挑战。大数据产业有望成为推动数字经济发展的重要引擎。

五、亚马逊大数据的发展历程？

“大数据”出现阶段(1980-2008年)

“大数据”热门阶段(2009-2011年)

“大数据”时代特征阶段(2012-2016年)

“数据就是力量”，这是亚马逊的成功格言。EKN研究的最新报告显示，80%的电子商务巨头都认为亚马逊的数据分析成熟度远远超过同行。亚马逊利用其20亿用户账户的大数据，通过预测分析140万台服务器上的10个亿GB的数据来促进销量的增长。亚马逊追踪你在电商网站和APP上的一切行为，尽可能多地收集信息。你可以看一下亚马逊的“账户”部分，就能发现其强大的账户管理，这也是为收集用户数据服务的。主页上有不同的部分，例如“愿望清单”、“为你推荐”、“浏览历史”、“与你浏览过的相关商品”、“购买此商品的用户也买了”，亚马逊保持对用户行为的追踪，为用户提供卓越的个性化购物体验。

六、深圳的发展历程和产业结构？

深圳的发展历程可以分为三个阶段：起步阶段、快速发展阶段和创新引领阶段。起步阶段：上世纪80年代初，深圳被确定为中国改革开放的先行示范区。在这个阶段，深圳主要依靠外资引进和经济特区政策的支持，吸引了大量的外资和外资企业进驻，推动了深圳的经济起步。快速发展阶段：上世纪90年代至21世纪初，深圳进入了快速发展的阶段。在这个阶段，深圳逐渐形成了以电子信息、通信、制造业为主导的产业结构。深圳的制造业发展迅速，成为全球电子产品制造中心之一，吸引了大量的高新技术企业和人才。创新引领阶段：21世纪初至今，深圳进入了创新引领的阶段。在这个阶段，深圳加大了科技创新的力度，积极推动创新型企业的发展。深圳成为中国的创新创业中心，涌现出了一批具有国际竞争力的高科技企业和创新型企业。深圳的产业结构主要包括电子信息、金融、现代服务业和制造业等。电子信息产业是深圳的支柱产业，涵盖了电子产品制造、通信技术、互联网等领域。金融业在深圳也得到了快速发展，深圳证券交易所和深圳保险业已经成为中国金融业的重要组成部分。现代服务业包括文化创意产业、物流业、旅游业等，也在深圳得到了快速发展。制造业方面，深圳的制造业已经从传统的加工制造转向了高端制造和智能制造。总之，深圳在经济发展中经历了起步阶段、快速发展阶段和创新引领阶段。在产业结构方面，深圳以电子信息、金融、现代服务业和制造业为主导。

七、大模型发展历程？

大模型的发展可以追溯到20世纪80年代。当时的神经网络模型只有几层，训练数据也很少。直到20世纪90年代，随着计算机技术的不断发展，神经网络模型的深度和训练数据的规模也逐渐增加。

2006年，Hinton等人提出了深度置信网络（Deep Belief Networks），这是一种多层神经网络模型，可以通过无监督学习进行预训练。这一突破为大模型的发展奠定了基础。

随后，2012年，Hinton等人在ImageNet图像分类竞赛中使用了深度卷积神经网络（Deep Convolutional Neural Network，简称CNN）取得了巨大成功。这一成果引发了对深度学习的广泛兴趣和研究热潮。

随着深度学习模型的发展，大模型的训练数据和算力需求也越来越大。为了应对这一挑战，2012年，Google公司推出了Google Brain项目，该项目旨在研究和开发大规模神经网络模型。Google Brain团队在2014年提出了Inception模型，该模型在ImageNet竞赛中取得了优异的成绩。

2014年，Google发布了用于分布式训练的深度学习框架TensorFlow，为大模型的训练提供了强大的工具支持。此后，各种大型深度学习模型相继涌现，如ResNet、BERT、GPT等，这些模型在图像识别、自然语言处理等领域取得了重大突破。

随着硬件技术的不断进步，如GPU和TPU的发展，以及云计算的普及，大模型的训练和部署变得更加可行和高效。目前，大模型已经成为深度学习领域的重要研究方向，并在各个领域展现出巨大的潜力和应用前景。

八、ieee数据库的发展历程？

IEEE/IEE Electronic Library（IEL）数据库提供1988年以来、美国电气电子工程师学会（IEEE）和英国电气工程师学会（IEE）出版的207种期刊、6279种会议录、1496种标准的全文信息，包括947，413篇文章（截止到2003年6月25日）、2，350，000 页PDF文件和500，000位作者。用户通过检索可以浏览、下载或打印与原出版物版面完全相同的文字、图表、图像和照片的全文信息。

IEEE和IEE作为世界知名学术机构，多年来一直致力于出版有深度的高质量出版物，IEL数据库包含了二者的所有出版物，其内容计算机、自动化及控制系统、工程、机器人技术、电信、运输科技、声学、纳米、新材料、应用物理、生物医学工程、能源、教育、核科技、遥感等许多专业领域位居世界第一或前列。

九、大数据的含义和发展历程？

大数据是指规模巨大、类型繁多的数据集合，这些数据集合无法使用常规软件工具在合理时间内进行捕捉、管理和处理。大数据的“大”通常指的是数据量的大小，但同时也涉及数据的多样性和处理速度。

大数据的发展历程：

早期阶段：在计算机科学和信息技术的发展初期，数据主要是以结构化形式存在，如数据库中的数据。这个阶段的数据处理相对简单，因为数据规模和复杂性有限。

互联网的兴起：随着互联网的普及，数据的产生和收集变得前所未有地容易。社交媒体、电子商务、在线服务等产生了大量的非结构化数据，如文本、图片、视频等。

大数据概念的形成：2000年代初期，“大数据”这个词开始流行，用来描述那些超出传统数据处理能力范围的数据集合。2005年，计算机科学家Hilbert和López在《科学》杂志上发表的文章中提出了“大数据”这一概念。

技术的进步：为了处理和分析大数据，各种新技术和新工具被开发出来，如分布式计算框架Hadoop、NoSQL数据库、数据挖掘和机器学习算法等。

应用的扩展：大数据开始被广泛应用于各个领域，包括商业智能、城市管理、健康医疗、环境保护、金融服务等。企业和组织开始利用大数据来提高效率、优化决策和创造新的商业价值。

数据隐私和安全问题：随着大数据技术的发展，数据隐私和安全的问题越来越受到关注。各国政府和国际组织开始制定相关的法律法规，以保护个人隐私和数据安全。

数据治理和伦理：数据治理成为了一个重要议题，涉及数据的所有权、使用权、质量控制、合规性等。同时，数据伦理也开始受到重视，如何公正、透明地使用数据成为了讨论的焦点。

总的来说，大数据的发展历程反映了信息技术和社会需求的不断变化。随着技术的进步，大数据将继续在各行各业中发挥重要作用，同时也将面临新的挑战和机遇。

十、Hadoop大数据框架的发展历程？

Hadoop的主要发展历程：

　　· 2008年1月，Hadoop成为Apache顶级项目。

　　· 2008年6月，Hadoop的第一个SQL框架——Hive成为了Hadoop的子项目。

　　· 2009年7月 ，MapReduce 和 Hadoop Distributed File System (HDFS) 成为Hadoop项目的独立子项目。

　　· 2009年7月 ，Avro 和 Chukwa 成为Hadoop新的子项目。

　　· 2010年5月 ，Avro脱离Hadoop项目，成为Apache顶级项目。

　　· 2010年5月 ，HBase脱离Hadoop项目，成为Apache顶级项目。

　　· 2010年9月，Hive脱离Hadoop，成为Apache顶级项目。

　　· 2010年9月，Pig脱离Hadoop，成为Apache顶级项目。

　　· 2010年-2011年，扩大的Hadoop社区忙于建立大量的新组件(Crunch，Sqoop，Flume，Oozie等)来扩展Hadoop的使用场景和可用性。

　　· 2011年1月，ZooKeeper 脱离Hadoop，成为Apache顶级项目。

　　· 2011年12月，Hadoop1.0.0版本发布，标志着Hadoop已经初具生产规模。

　　· 2012年5月，Hadoop 2.0.0-alpha版本发布，这是Hadoop-2.x系列中第一个(alpha)版本。与之前的Hadoop-1.x系列相比，Hadoop-2.x版本中加入了YARN，YARN成为了Hadoop的子项目。

　　· 2012年10月，Impala加入Hadoop生态圈。

　　· 2013年10月，Hadoop2.0.0版本发布，标志着Hadoop正式进入MapReduce v2.0时代。

　　· 2014年2月，Spark开始代替MapReduce成为Hadoop的默认执行引擎，并成为Apache顶级项目。

　　· 2017年12月，继Hadoop3.0.0的四个Alpha版本和一个Beta版本后，第一个可用的Hadoop 3.0.0版本发布。