(i) DP: Wyświetl obraz
DP oznacza Wyświetlanie obrazu. Reprezentuje zdjęcie, które jest zwykle używane do przesyłania na portalach społecznościowych, takich jak Facebook, Twitter, Tumblr itp.
Wyświetl obrazek można zdefiniować jako: „Wyróżnione zdjęcie jednej osoby w mediach społecznościowych lub innym profilu czatu internetowego w celu przedstawienia jej tożsamości wizualnej”. Nazywa się je również zdjęciem profilowym, ale ponieważ nie przedstawia Twojego profilu, większość ludzi woli nazywać je obrazem wyświetlanym (DP).
Możesz także przycinać, zmieniać kontrast i jasność, zmieniać tło wyświetlanego obrazu itp.
(ii) DP: Przetwarzanie danych
Przetwarzanie danych Jest technika wykorzystująca oprogramowanie komputerowe do porządkowania danych i manipulowania nimi , zwykle duża ilość danych liczbowych. Służy również do zarządzania, analizowania, obliczania, przetwarzania i przechowywania danych. Krótko mówiąc, jest to konwersja surowych danych na znaczące informacje w procesie obejmującym systemy komputerowe, oprogramowanie itp.
Ogólnie rzecz biorąc, organizacje używają systemów komputerowych i oprogramowania do wykonywania szeregu operacji w celu uzyskania informacji poprzez przetwarzanie surowych danych. Dane wyjściowe prezentowane są w formie diagramów, raportów, grafik itp. Na rynku dostępnych jest wiele programów do przetwarzania danych. Niektóre z nich to MS Word, PowerPoint, MS Excel itp.
Przetwarzanie danych obejmuje pewne procesy, takie jak:
Walidacja: Proces ten gwarantuje, że dostarczone dane są czyste, poprawne i użyteczne.
Sortowanie: Służy do porządkowania elementów w określonej kolejności rosnącej lub malejącej.
centos kontra rhel
Podsumowanie: Służy do redukcji danych szczegółowych do głównych punktów.
Zbiór: Służy do łączenia wielu fragmentów danych.
Analiza: Wykorzystuje specjalistyczne i bardzo dokładne algorytmy oraz obliczenia statystyczne.
Klasyfikacja: Służy do rozdzielania danych na różne kategorie.
Przetwarzanie danych obejmuje kilka procesów:
Walidacja: Proces ten gwarantuje, że dostarczone dane są czyste, poprawne i użyteczne.
Sortowanie: Służy do porządkowania elementów w określonej kolejności, rosnącej lub malejącej.
Podsumowanie: Służy do zredukowania szczegółowych danych do głównych punktów.
Zbiór: Służy do łączenia wielu fragmentów danych.
Analiza: Wykorzystuje specjalistyczne i bardzo dokładne algorytmy oraz obliczenia statystyczne.
Klasyfikacja: Służy do podziału danych na różne kategorie.
Różne przykłady przetwarzania danych
Niezależnie od tego, czy jesteśmy tego świadomi, czy nie, przetwarzanie danych odbywa się codziennie. Oto kilka przykładów przetwarzania danych w świecie rzeczywistym:
- Program do handlu akcjami, który tworzy prosty wykres z milionów punktów danych giełdowych.
- Historie wyszukiwania klientów są wykorzystywane przez sprzedawców internetowych do sugerowania im powiązanych towarów.
- Firma zajmująca się marketingiem cyfrowym planuje reklamy dostosowane do lokalizacji, korzystając z informacji demograficznych o konsumentach.
- Dane z czujników zbierane w czasie rzeczywistym są wykorzystywane przez samochody autonomiczne do rozpoznawania innych pojazdów i pieszych na drodze.
Przetwarzanie danych do celów analitycznych
Big data zmieniają sposób, w jaki wszyscy prowadzimy działalność gospodarczą. Obecnie posiadanie określonej, wydajnej strategii przetwarzania danych jest niezbędne, aby zachować elastyczność i konkurencyjność. Sześć procesów przetwarzania danych pozostanie takich samych, ale dzięki chmurze technologia poczyniła ogromne postępy, które zaowocowały jak dotąd najbardziej wyrafinowanymi, wydajnymi i szybkimi technikami przetwarzania danych.
Techniki przetwarzania danych
Mechaniczne, elektryczne i ręczne przetwarzanie danych to trzy główne kategorie.
Ręczne przetwarzanie danych: Do przetwarzania tego rodzaju danych wykorzystywana jest praca fizyczna. Cały proces gromadzenia danych, filtrowania, sortowania, obliczania i innych operacji logicznych odbywa się ręcznie, bez użycia jakiejkolwiek innej aparatury technicznej lub zautomatyzowanego oprogramowania. Jest to tanie podejście, które wymaga niewielkiego sprzętu lub nie wymaga go wcale, ale ma wady, w tym wysokie koszty pracy, wysoki poziom błędów i długi czas przetwarzania.
Zautomatyzowane przetwarzanie danych: Dane przetwarzane są mechanicznie przy użyciu narzędzi i maszyn. Do tej kategorii można zaliczyć proste instrumenty, takie jak kalkulatory, maszyny do pisania, prasy drukarskie itp. Dzięki takiemu podejściu można zakończyć proste czynności związane z przetwarzaniem danych. Chociaż ma znacznie mniej błędów niż przetwarzanie danych przez ludzi, rosnąca ilość danych sprawiła, że to podejście stało się większym wyzwaniem.
wyjątek nullpointer
Skomputeryzowane przetwarzanie danych: Wykorzystując oprogramowanie i algorytmy do przetwarzania danych, dane są przetwarzane przy użyciu współczesnych technologii. Do oprogramowania dostarczany jest zestaw wytycznych, dzięki którym może ono przetwarzać dane i dostarczać wyniki. Chociaż to podejście jest najbardziej kosztowne, zapewnia wynik o najlepszej niezawodności i dokładności, a także najszybszym czasie przetwarzania.
Przetwarzanie danych w przyszłości
Chmura to miejsce, w którym w przyszłości będzie przetwarzane dane. Obecne techniki elektronicznego przetwarzania danych są wygodne, ale technologia chmury zwiększa ich szybkość i wydajność. Każda organizacja może wykorzystać więcej danych i uzyskać bardziej wnikliwe spostrzeżenia, jeśli dane są szybsze i wyższej jakości.
Firmy dostrzegają znaczne korzyści z migracji dużych zbiorów danych do chmury. Firmy mają teraz możliwość połączenia wszystkich swoich platform w jedno, elastyczne rozwiązanie dzięki technologii chmury dużych zbiorów danych. Kiedy oprogramowanie jest rozwijane i aktualizowane, technologia przetwarzania w chmurze płynnie łączy nowe ze starym (jak to często ma miejsce w środowisku dużych zbiorów danych).
Korzyści z przetwarzania danych w chmurze nie ograniczają się do dużych korporacji. Małe firmy mogą naprawdę dużo zyskać na własną rękę. Możliwość rozwijania i zwiększania możliwości w miarę rozwoju firmy zapewniają platformy chmurowe, które mogą być niedrogie. Dzięki temu firmy mogą się rozwijać bez konieczności wydawania dużych pieniędzy.