计算机中的“回写”是什么意思

“Write Back(回写)，在回写状态下，数据只有在要被从高速缓存中清除时才写到磁盘上。随着主存读取的数据增加，回写需要开始从高速缓存中向磁盘上写数据，并把更新的数据写入高速缓存中。

回写是指更新多维数据集单元值、成员或成员属性值。 *** 作系统和平台上的应用程序在运行的时候需要往磁盘写入临时数据，但是在无盘环境下，没有硬盘作为 *** 作系统和应用程序临时的交换数据空间，所以这个任务必须交给服务器来完成

数据集是包含数据表的对象，可以在这些数据表中临时存储数据以便在应用程序中使用。 如果应用程序要求使用数据，则可以将该数据加载到数据集中，数据集在本地内存中为应用程序提供了待用数据的缓存。

即使应用程序从数据库断开连接，也可以使用数据集中的数据。 数据集维护有关其数据的更改的信息，因此可以跟踪数据更新，并在应用程序重新连接时将更新发送回数据库。

我认为学习计算机理论知识很有用，对职业发展帮助非常大。他认为应用开发和底层开发是两回事，前端属于应用开发，学理论知识完全浪费时间。具体细节就不说了，最后是不欢而散。

不过，有一点我们是达成共识的：学习计算机理论知识不能让你的业务页面写得更快、更好，它不是银d，不能解决所有开发中的问题。如果你还处于入门级别，学这个也没多大用，学好前端基础知识反而更有用（这句话针对非科班出身的前端）。

我认为学习计算机理论知识对于前端来说有两点好处：

知其然，知其所以然

开拓眼界，多维发展

1 知其然，知其所以然

我们都知道，在 JavaScript 中，有两种数据类型，分别为基本类型和引用类型。

基本类型

let a, b

a = 1

b = a

b = 3

consolelog(a) // 1

consolelog(b) // 3

引用类型

let a, b

a = { msg: 'hello' }

b = a

bmsg = 'world'

consolelog(a) // { msg: "world" }

consolelog(b) // { msg: "world" }

为什么基本类型 b 的值变了，a 不会变？而在引用类型中 b 的值变了，a也跟着变？如果你学习过内存管理以及编译原理相关知识，就可以理解这个现象了。

从程序的角度来看，内存被抽象为一个一维数组，a 和 b 在内存都占着一个位置，并且在内存中存储的是它们各自的值。

而引用类型则不同，在创建一个引用类型数据时，需要在堆中分配一块内存，然后将这块内存的地址返回。即 a = { msg: 'hello' } 这个 *** 作，a 存储的是一个地址。执行 b = a 后， a 和 b 指向同一个地址。当 bmsg = 'world' 这个 *** 作执行时，改变的是这块内存中的值，所以就不难理解为什么在引用类型中 b 的值变了，a 也跟着变了。

以上只是其中一个例子，还有更多例子就不一一列举了。

学习计算机理论知识能让我们不仅仅看到程序的表面，还能看到程序计算的本质。想一想，从你写下一行代码开始，经历词法分析、语法分析、生成机器码，最后变成一条条指令在 CPU 中执行，并且数据在 CPU 与内存之间如何流转你都了然如胸，这种感觉多奇妙。

2 开拓眼界，多维发展

一个好的前端不仅仅是一个前端，不要只盯着眼前的一亩三分地，更要了解前端以外的知识。

一个项目启动前，通常会有一个需求讨论会。如果你不懂理论知识，当聊到数据库、服务器、并发等名词时，你就只能两眼一摸黑，插不上嘴，安安静静的坐在一边。但如果你学过这方面的知识时，你就能和他们一起指点江山，不再是外人。

在前端方向，理论知识也有用武之地。例如 babel，就需要用到编译原理；研究 webgl，还得用上图形学的知识；学了软件工程，你就明白测试、团队规范的重要性和必要性。说白了，懂计算机理论知识的前端和普通前端是站在不同维度上看问题的。

计算机已经发展几十年了，中间淘汰的技术数不胜数，前端还是最近几年才火起来的，说不定哪天这个职业就没了。如果发生这种情况，你还能干什么？

技术会过时，理论知识不会过时，只要冯诺依曼体系还在，你学的东西就一直有用。学好计算机理论知识，不干前端，还能干别的。

结论

计算机理论知识很有用。

刚入门先学好前端基础知识，感觉水平差不多了，再去学习计算机理论知识。

大数据技术，就是从各种类型的数据中快速获得有价值信息的技术。大数据领域已经涌现出了大量新的技术，它们成为大数据采集、存储、处理和呈现的有力武器。

大数据处理关键技术一般包括：大数据采集、大数据预处理、大数据存储及管理、大数据分析及挖掘、大数据展现和应用(大数据检索、大数据可视化、大数据应用、大数据安全等)。

一、大数据采集技术

数据是指通过RFID射频数据、传感器数据、社交网络交互数据及移动互联网数据等方式获得的各种类型的结构化、半结构化(或称之为弱结构化)及非结构化的海量数据，是大数据知识服务模型的根本。重点要突破分布式高速高可靠数据爬取或采集、高速数据全映像等大数据收集技术;突破高速数据解析、转换与装载等大数据整合技术;设计质量评估模型，开发数据质量技术。

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零最后的是一四二五零，按照顺序组合起来就可以找到，我想说的是，除非你想做或者了解这方面的内容，如果只是凑热闹的话，就不要来了。

大数据采集一般分为大数据智能感知层：主要包括数据传感体系、网络通信体系、传感适配体系、智能识别体系及软硬件资源接入系统，实现对结构化、半结构化、非结构化的海量数据的智能化识别、定位、跟踪、接入、传输、信号转换、监控、初步处理和管理等。必须着重攻克针对大数据源的智能识别、感知、适配、传输、接入等技术。基础支撑层：提供大数据服务平台所需的虚拟服务器，结构化、半结构化及非结构化数据的数据库及物联网络资源等基础支撑环境。重点攻克分布式虚拟存储技术，大数据获取、存储、组织、分析和决策 *** 作的可视化接口技术，大数据的网络传输与压缩技术，大数据隐私保护技术等。

                二、大数据预处理技术

主要完成对已接收数据的辨析、抽取、清洗等 *** 作。1)抽取：因获取的数据可能具有多种结构和类型，数据抽取过程可以帮助我们将这些复杂的数据转化为单一的或者便于处理的构型，以达到快速分析处理的目的。2)清洗：对于大数据，并不全是有价值的，有些数据并不是我们所关心的内容，而另一些数据则是完全错误的干扰项，因此要对数据通过过滤“去噪”从而提取出有效数据。

                三、大数据存储及管理技术

大数据存储与管理要用存储器把采集到的数据存储起来，建立相应的数据库，并进行管理和调用。重点解决复杂结构化、半结构化和非结构化大数据管理与处理技术。主要解决大数据的可存储、可表示、可处理、可靠性及有效传输等几个关键问题。开发可靠的分布式文件系统(DFS)、能效优化的存储、计算融入存储、大数据的去冗余及高效低成本的大数据存储技术;突破分布式非关系型大数据管理与处理技术，异构数据的数据融合技术，数据组织技术，研究大数据建模技术;突破大数据索引技术;突破大数据移动、备份、复制等技术;开发大数据可视化技术。

开发新型数据库技术，数据库分为关系型数据库、非关系型数据库以及数据库缓存系统。其中，非关系型数据库主要指的是NoSQL数据库，分为：键值数据库、列存数据库、图存数据库以及文档数据库等类型。关系型数据库包含了传统关系数据库系统以及NewSQL数据库。

开发大数据安全技术。改进数据销毁、透明加解密、分布式访问控制、数据审计等技术;突破隐私保护和推理控制、数据真伪识别和取证、数据持有完整性验证等技术。

                四、大数据分析及挖掘技术

大数据分析技术。改进已有数据挖掘和机器学习技术;开发数据网络挖掘、特异群组挖掘、图挖掘等新型数据挖掘技术;突破基于对象的数据连接、相似性连接等大数据融合技术;突破用户兴趣分析、网络行为分析、情感语义分析等面向领域的大数据挖掘技术。

数据挖掘就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中，提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。数据挖掘涉及的技术方法很多，有多种分类法。根据挖掘任务可分为分类或预测模型发现、数据总结、聚类、关联规则发现、序列模式发现、依赖关系或依赖模型发现、异常和趋势发现等等;根据挖掘对象可分为关系数据库、面向对象数据库、空间数据库、时态数据库、文本数据源、多媒体数据库、异质数据库、遗产数据库以及环球网Web;根据挖掘方法分，可粗分为:机器学习方法、统计方法、神经网络方法和数据库方法。机器学习中，可细分为:归纳学习方法(决策树、规则归纳等)、基于范例学习、遗传算法等。统计方法中，可细分为:回归分析(多元回归、自回归等)、判别分析(贝叶斯判别、费歇尔判别、非参数判别等)、聚类分析(系统聚类、动态聚类等)、探索性分析(主元分析法、相关分析法等)等。神经网络方法中，可细分为:前向神经网络(BP算法等)、自组织神经网络(自组织特征映射、竞争学习等)等。数据库方法主要是多维数据分析或OLAP方法，另外还有面向属性的归纳方法。

从挖掘任务和挖掘方法的角度，着重突破：

     1可视化分析。数据可视化无论对于普通用户或是数据分析专家，都是最基本的功能。数据图像化可以让数据自己说话，让用户直观的感受到结果。

     2数据挖掘算法。图像化是将机器语言翻译给人看，而数据挖掘就是机器的母语。分割、集群、孤立点分析还有各种各样五花八门的算法让我们精炼数据，挖掘价值。这些算法一定要能够应付大数据的量，同时还具有很高的处理速度。

    3预测性分析。预测性分析可以让分析师根据图像化分析和数据挖掘的结果做出一些前瞻性判断。

    4语义引擎。语义引擎需要设计到有足够的人工智能以足以从数据中主动地提取信息。语言处理技术包括机器翻译、情感分析、舆情分析、智能输入、问答系统等。

    5数据质量和数据管理。数据质量与管理是管理的最佳实践，透过标准化流程和机器对数据进行处理可以确保获得一个预设质量的分析结果。

六、大数据展现与应用技术

大数据技术能够将隐藏于海量数据中的信息和知识挖掘出来，为人类的社会经济活动提供依据，从而提高各个领域的运行效率，大大提高整个社会经济的集约化程度。在我国，大数据将重点应用于以下三大领域：商业智能、政府决策、公共服务。例如：商业智能技术，政府决策技术，电信数据信息处理与挖掘技术，电网数据信息处理与挖掘技术，气象信息分析技术，环境监测技术，警务云应用系统(道路监控、视频监控、网络监控、智能交通、反电信诈骗、指挥调度等公安信息系统)，大规模基因序列分析比对技术，Web信息挖掘技术，多媒体数据并行化处理技术，影视制作渲染技术，其他各种行业的云计算和海量数据处理应用技术等。

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