什么是实时交互?什么是流计算?
时间: 2023-10-05 08:15:10 浏览: 199
实时交互是指用户在与系统交互时,系统能够及时地响应用户的请求并给出相应的结果,通常要求系统的响应时间在毫秒或更短的时间范围内。实时交互在许多领域都有应用,例如在线游戏、金融交易、智能家居等。
流计算是一种数据处理方式,用于处理连续的数据流。与批处理不同,流计算可以实时地处理数据并输出结果。在流计算中,数据被分为多个小批次,每个小批次都可以被看作是一个有限的数据集合,数据在小批次之间以连续的、无限的方式流动。流计算广泛应用于物联网、金融、电信、广告等领域。
相关问题
画数据流图原则是什么?
数据流图(Data Flow Diagram,DFD)是一种用于系统分析和设计的工具,它帮助我们理解信息如何在系统中流动以及系统之间的交互。绘制数据流图时,应遵循以下基本原则:
1. **明确目的**:每个数据流图应有明确的目标,如描述某个特定过程或系统的功能。
2. **自顶向下**:从系统的高层模块开始,逐步细化到更低层次的模块,形成分层结构。
3. **数据流中心**:数据流是主要的关注点,箭头表示数据的流动方向,起点代表数据源,终点代表数据的处理或存储。
4. **实体和加工**:用矩形表示实体(数据存储或数据源),用椭圆或方框表示加工(处理、计算或决策)。
5. **抽象和细节**:保留关键的业务逻辑,去除不必要的细节,但要保证模型的准确性和完整性。
6. **无环规则**:确保数据流图没有自环,即数据不应在系统内部循环。
7. **输入/输出**:标识每个加工的输入和输出数据,以反映它们的功能。
8. **控制流**:与数据流区分,控制流(如分支和循环)用流程线或特殊符号表示,但不是DFD的主要关注点。
9. **命名清晰**:使用明确、一致的名称,以便于理解和沟通。
什么是Jupyter Notebook?
Jupyter Notebook 是一个非常流行的开源交互式计算环境,它最初是为了支持数据科学和机器学习任务而设计的。它结合了代码、文本( Markdown )、数学公式和可视化结果,提供了一种直观的方式来编写和分享数据分析、编程以及科学计算的文档。
1. Jupyter Notebook 的核心是一个基于浏览器的界面,用户可以通过编写和运行代码单元格(称为"Notebook Cells")来进行实验和探索。
2. 支持多种编程语言,如 Python、R、Julia 和 Scala 等,使得跨语言协作变得轻松。
3. 代码执行的结果(包括文本、图形、表格等)会实时显示在同一个界面中,方便快速迭代和调试。
4. 它还支持版本控制(如 Git),使得工作流程更加规范,便于团队协作和项目分享。