下载方式可直接通过论文或文章标题搜索。4.PubMed任何想查医学文献的人都应该知道，提供生物医学论文搜索和摘要。其数据库来源为MEDLINE。它的核心主题是医学，但也包括与医学相关的其他领域，如护理或其他健康学科。5.Google学术搜索是一个网络应用，可以免费搜索学术文章，包括世界上大多数已出版的学术期刊，是广泛搜索学术文献的简单方法。
4、当前大 数据技术的基础是由什么首先提出的当前大数据技术的基础最早是由Google提出的。Google在2003-2006年发表的三篇文章论文为Da 数据 Ecology的发展奠定了技术基础。谷歌是一家位于美国的跨国科技企业，业务包括互联网搜索、云计算、广告技术等。同时开发和提供大量基于互联网的产品和服务，主要盈利来源于关键词广告和其他服务。谷歌也是认可的。
5、从谷歌流感趋势谈大 数据分析的光荣与陷阱从Google flu trend谈分析的荣耀与陷阱数据本文从2009年前后Google flu trend的表现差异入手，探讨容易面对的大数据分析数据傲慢、算法进化、隐形动机。本文认为，我国要健康发展大数据产业，需要防范自大风险，促进大数据产业与小数据产业齐头并进，加强对大的完善。
“GoogleFluTrends (GFT)”的故事通常被认为是分析优势的证明。2008年11月，谷歌启动了GFT项目，其目标是预测美国CDC报告的流感发病率。它一出现，GFT就展示了一份非常惊人的成绩单。2009年，GFT团队在《自然》杂志上发表了一份报告。通过分析数十亿次搜索中的45个流感相关关键词，GFT可以比疾控中心提前两周预测2007-2008年的流感发病率。
6、云计算与大 数据学习报告百度指数报告中心，有很多大的数据报告可以参考学习网页链接。云计算(Cloudcomputing)和Big 数据概述云计算是一种基于互联网增加、使用和交付相关服务的模式，通常涉及通过互联网提供动态可扩展且往往是虚拟化的资源。云是网络和互联网的隐喻。在过去，云经常被用来表示电信网络，后来它也被用来表示互联网和底层基础设施的抽象。
该服务可以与IT和软件、互联网或其他服务相关。意味着计算能力也可以通过互联网作为商品流通。Big 数据(bigdata)，或massive 数据，是指涉及如此大量的数据，无法在合理的时间内进行捕获、管理、处理和整理，以帮助企业通过当前主流的软件工具做出更积极的商业决策的信息。Da数据. 4V特性:量、速、变、准。
7、如何看待Google说已经停用MapReduce好多年恕我直言，那些到处喷MapReduce的人真的读过MR .的原文论文吗？googleMr的发布从来不是强调高性能和表现力，而是强调可扩展性。更重要的是普及了我们对真正意义上的“Da 数据”的认识。知足吧，屌丝。在2004 论文出来之前，从事并行计算的人连“容错”这个概念都没有。
另外，大部分人都是通过hadoop了解MapReduce的，但是Hadoop无疑是现在一个非常糟糕的系统，无论是系统的设计还是编程语言的选择。Hadoop充满了各种超工程，比如你的计算框架做什么资源调度？搞什么鬼，求职者？这难道不是一个集群管理系统应该做的吗？直到现在hadoop社区才意识到这个问题，然后去弄个毛线。但是人民的Mesos几年前就出了。
8、Google学术最近打不开怎么查文献 论文啊Google搜索和Google学术搜索最近经常打不开。我不知道为什么。外文文献的搜索方式也有很多，主要是学术搜索引擎和专业数据数据库:Google学术搜索、阅秀学术搜索(选择外文搜索)、中国知网(选择国际文献数据库)、Scopus等等。专业数据图书馆:webofscience，ScienceDirect(Elsevier公司)，WileyOnlineLibrary，PubMed，ACS，RSC等。
9、Google是如何使用云计算和大 数据的随着云计算和big 数据的普及，越来越多的IT公司选择将其big 数据解决方案部署在云上。云计算和Da 数据的结合带来了哪些便利？典型的大数据云是如何设计和部署的？我们以GoogleCloud为例，来说明云在工业中的实际应用。GoogleCloudGoogle作为分布式系统和大型数据的领导者，开发了很多跨时代的产品。
比如MapReduce发布后开源社区根据Google的一篇文章论文开发了Hadoop，BigTable发布后开源社区又进一步开发了Hbase等等。可以说，没有谷歌的创新，就没有开源社区的繁荣，而谷歌已经把自己的产品放到了GoogleCloud上，形成了丰富多彩的产品线，吸引了Snapchat等一大堆大大小小的公司使用。
