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分布式系统（distributedsystem）是建立在网络之上的软件系统。...在分布式数据库系统中，用户感觉不到数据是分布的，即用户不须知道关系是否分割、有无副本、数据存于哪个站点以及事务在哪个站点上执行等。
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继承性在分布式环境中则面临跨站点继承的问题，解决方案是将对象分为接口和实现，接口通过接口定义语言（IDL）描述，而实现则取决于具体的编程语言。 分布式对象的引用也受到影响，对象引用在系统中用来标识对象，...
分布式数据流应用如传感器网络、网络监控、WEB日志分析以及多站点的信用卡交易数据等，它们具有实时性、连续性、大规模以及分布式的特点。对于如何管理和分析这种大规模分布式的动态数据集，成为研究人员迫切需要...
文章中提到，针对水文模型（如半分布式水文模型TOPMODEL）存在的问题，研究者尝试引入了神经网络（ANN）技术，以融合稀疏站点的降水观测数据和模拟的降水数据作为输入，进行产汇流计算。这说明了神经网络在数据融合...
分布式学习算法的提出和应用，不仅解决了大规模数据集在单个计算节点上训练时面临的问题，也为大规模深度学习模型的快速迭代提供了可能。这种分布式训练方法可以使多个计算节点协同工作，将数据分割成小部分，各节点...
总结来说，基于支持向量数据描述的分布式数据流挖掘算法是一种高效且精确的解决方案，它通过局部站点的SVM学习和中心站点的全局模型构建，减少了网络通信开销，提高了挖掘效率，是应对大数据流挖掘挑战的有效途径。...
分布式K-means聚类算法是大数据分析中处理大规模数据集的一个重要工具。随着数据量的日益增长，传统的集中式K-means...在未来的数据挖掘、机器学习以及大规模数据集分析等领域，分布式K-means算法有望发挥重要作用。
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