全集，混杂性，相关性。根据查询网易新闻网显示，大数据的三大思想提供更多描述性的信息，其原则是一切皆可测，预测消费者的行为偏好。大数据所带来的信息可以帮助制定营销策略。
利用所有的数据，而不再仅仅依靠部分数据，即不是随机样本，而是全体数据。唯有接受不精确性，才有机会打开一扇新的世界之窗，即不是精确性，而是混杂性。不是所有的事情都必须知道现象背后的原因，而是要让数据自己“发声”，即不是因果关系，而是相关关系。
以数据为核心的理念反映了当下IT产业的变革，数据成为人工智能的基础。然而，海量数据既给数据分析带来了机遇，也带来了新的挑战。大数据往往利用众多技术和方法，综合了源自各个渠道、不同时间的信息而获得的。为了应对大数据带来的挑战，我们不得不采用新的统计思想和计算方法来处理海量数据。
大数据的三大思维：要数据全集不要采样、拥抱混杂性、要相关性不要因果性。这些思维为大数据分析提供了新的视角和方法。然而，这些思维并非放之四海而皆准的真理。例如，在全量数据存在且可分析的前提下，全量数据优于采样数据。
大数据与三个重大的思维转变有关，这三个转变是相互联系和相互作用的。首先，要分析与某事物相关的所有数据，而不是依靠分析少量的数据样本。其次，我们乐于接受数据的纷繁复杂，而不再追求精确性。最后，我们的思想发生了转变，不再探求难以捉摸的因果关系，转而关注事物的相关关系。
数据库最重要的思想是数据独立性。数据独立性指数据的存储和管理与数据的使用和应用分开，从而避免数据的冗余和冲突，提高数据的一致性和完整性。数据独立性分为物理独立性和逻辑独立性。物理独立性是指数据的物理结构（例如数据的存储方式、存储路径等）的改变不影响数据的逻辑结构。
数据库中的数据核心：在数据库领域，内核可以指代数据库的核心部分，包括数据存储、管理和查询等功能。数据库内核负责处理数据的读写和操作，是数据库系统的重要组成部分。总之，内核是一个多义词，常用来表示事物的核心、本质或最重要的部分。
计算机数据库管理系统本身就能够加密数据，而将其与单纯的数据加密系统结合在一起更能提高数据的安全性。计算机数据库管理系统最大的优势在于能够进行数据信息的长期存储和管理。而这一特点在很多领域都有广泛的应用。
数据库优化中心思想并没有很大的改变，这里主要是说原则之类的没有任何变化。
目前数据库技术基本上都是关系表，如果你想通过OO思想要用数据库的话可以用o/r模型，也就是object/relation，比较有名的是hibernate技术。
1、数据主义认为，宇宙由数据流组成，任何现象或实体的价值就在于对数据处理的贡献。宇宙、数据流、现象、实体、价值、贡献、数据处理这些关键词，在赫拉利的视野下指的是什么？对宇宙数据流的贡献，是评判一个地球人的唯一标准。
2、数据概览表格目录详尽记录了帝国改革与拉普拉塔河冲突的关键数据，以及殖民秩序的演变历程。序曲与背景序言“阿根廷之谜”引领读者探索从古代阿根廷人与欧洲接触，到19世纪晚期的自由主义与民众主义的交替更迭。历史分期- 古代阿根廷与欧洲相遇：早期接触与交融。- 殖民时期：拉普拉塔河地区的殖民统治与冲突。
3、国际关系学院： 录取人数少，竞争看高分，2024年拟录取3人，笔试成绩的重要性凸显。生态环境学院： 24年复试线上涨，录取平均分提高，复试在成绩中的权重或影响较大。马克思主义学院： 分数线上涨，复试成绩占比50%，高分落榜或逆袭都有可能。
4、AI的诞生与目标：早期的AI研究旨在复制人类的思维能力，如语音识别与图像理解，两大主要学派——符号主义和联结主义，犹如双引擎推动技术前行。符号主义以逻辑推理为基石，而联结主义则模拟大脑神经元网络，如感知机和神经元模型的诞生，开启了AI的探索之旅。