数据库是由计算排序并存储在一个或多个文件中的一组数据，管理这个数据库的软件叫做数据库管理系统。DBMS提供相应的数据语言来定义(DDL) 数据库结构，是描述数据库的框架，存储在数据字典中，包括数据库初始数据加载、数据库转储、恢复、重组、系统性能监控、分析等功能。
异构网络的集成和自治是物联网最显著的特征之一。由于应用需求和网络技术的多样性，多种网络将在物联网的框架下共存，包括用于感知信息的个人局域网、有线和无线局域网、城域网和广域网。这些具有不同性能特征的网络相互补充、相互促进。如何实现它们之间的无缝集成和自主管理，更有效、更灵活地满足用户需求，是物联网面临的重要技术挑战之一。
首先，在物联网中，海量地址空间的分配和管理，对象地址与标签的映射，以及对象数量庞大导致的海量数据的传输和存储，成为异构网络首先要解决的问题。其次，由于各种网络的性能特点不同，使用传统的单目标决策理论很难找到真正最优的接入选择方案。因此，有必要引入多目标决策理论，在有限的资源和用户要求的多个目标之间找到一个平衡点，从而达到多目标优化的目的。
Python已经成为数据科学领域的流行语言，不仅是因为大数据公司采用它，还因为这个领域的许多初始教学也使用它。Python已经上升到2015年机器学习领域的十大语言。BjarneStroustrup说:有两种语言:一种是人们抱怨它，另一种是没有人使用它。Python语言属于前者，但在数值计算机器学习等领域的使用量越来越大。除了与性能相关的领域，Python几乎可以做任何事情。使用Python最好的选择是分析统计数据计算，而学习Python进行Web开发需要掌握很多不同的Web框架。比如Django，而学习数据科学的Python只需要数据科学家学习正则表达式的使用，包括科学类库和数据虚拟化的概念。
3、数据挖掘技术主要包括哪些数据挖掘也被翻译为数据挖掘和数据挖掘。它是通过数学模型分析企业存储的大量数据，找出不同的客户或细分市场，分析消费者的偏好和行为的方法。是数据库知识发现中的一个步骤。数据挖掘一般是指从大量数据中自动寻找隐藏着特殊关系的信息的过程。主要有三个步骤:数据准备、规则发现和规则表示。数据挖掘的任务包括相关性分析、聚类分析、分类分析、异常分析、特殊群体分析和演化分析。
