应用领域：AI 主要应用于人工智能领域，致力于提高计算机的智能水平；而 DI 模架主要应用于数据处理领域，致力于实现数据的标准化和互操作。 技术核心：AI 的技术核心是机器学习和深度学习等算法；而 DI 模架的技术核心是数据接口和数据流程等规范。
于图数据库而言，知识图谱是图数据库关联最为紧密、应用范围最广的应用场景。知识图谱对海量信息进行智能化处理，形成大规模的知识库并进而支撑业务应用。
图数据可以应用于几乎适用于所有需要处理大规模数据关系的场景，例如与欺诈团体发现、商品营销推荐等相关的应用场景。通过建模数据关系，图数据库可以实现更多样化、更智能和更快速的数据查询和挖掘，因此被用于许多需要追踪、分析和预测关系的应用。
中国市场的佼佼者包括开源的Nebula Graph，其分布式设计使得超大规模数据处理变得可能，同时保证了高可用性和安全访问；HugeGraph则以其易用性和高效性，在网络安全和金融风控等场景中占据一席之地，特别适合处理大规模数据结构。
对数据进行加工处理并赋予一定的意义之后，数据就成为了信息。数据是未经处理的原始数字或事实，它本身没有明确的含义。然而，当我们对数据进行加工处理，例如整理、归纳、计算、分析等操作，就可以从中提取出有用的信息，并赋予其一定的意义和价值。
数据经过解释并赋予一定的意义之后，便成为信息。数据处理的基本目的是从大量的、可能是杂乱无章的、难以理解的数据中抽取并推导出对于某些特定的人们来说是有价值、有意义的数据。数据处理是系统工程和自动控制的基本环节。数据处理贯穿于社会生产和社会生活的各个领域。
数据（Data）是对事实、概念或指令的一种表达形式，可由人工或自动化装置进行处理。数据经过解释并赋予一定的意义之后，便成为信息。数据处理（data processing）是对数据的采集、存储、检索、加工、变换和传输。数据与信息的区别联系 从其概念而言，信息是对事物运动状态和特征的描述；数据是载荷信息的物理符号。
数据经过解释并赋予一定的意义之后，便成为信息。数据处理（data processing）是对数据的采集、存储、检索、加工、变换和传输。 数据与信息的区别联系从其概念而言，信息是对事物运动状态和特征的描述；数据是载荷信息的物理符号。
建行后台数据处理是对事实、概念或指令的一种表达形式，可由人工或自动化装置进行处理。数据经过解释并赋予一定的意义之后，便成为信息。数据处理（data processing）是对数据的采集、存储、检索、加工、变换和传输。
是信息的具体表现形式。数据经过加工处理之后，就成为信息；而信息需要经过数字化转变成数据才能存储和传输。接收者对信息识别后表示的符号称为数据。数据的作用是反映信息内容并为接收者识别。声音、符号、图像、数字就成为人类传播信息的主要数据形式。因此，信息是数据的含义，数据是信息的载体。
顾名思义， 机器学习是研究如何使用机器来模拟人类学习活动的一门学科。稍为严格的提法是：机器学习是一门研究机器获取新知识和新技能，并识别现有知识的学问。这里所说的“机器”，指的就是计算机；现在是电子计算机，以后还可能是中子计算机、光子计算机或神经计算机等等。
机器学习（MachineLearning，ML）是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。
机器学习是一门人工智能的科学，该领域的主要研究对象是人工智能，特别是如何在经验学习中改善具体算法的性能。（2） 机器学习是对能通过经验自动改进的计算机算法的研究。（3） 机器学习是用数据或以往的经验，以此优化计算机程序的性能标准。
机器学习是一种通过算法和统计模型使计算机系统具备自动学习能力的领域。它是人工智能的一个重要分支，旨在让计算机系统从数据中自动学习并提升性能，而无需显式地进行编程。机器学习的核心思想是通过对大量数据的学习和分析，寻找数据中的模式、规律和趋势，并将这些知识应用于新的数据中做出预测或做出决策。
一个（机器学习）的程序就是可以从经验数据E中对任务T进行学习的算法，它在任务T上的性能度量P会随着对于经验数据E的学习而变得更好 由于机器学习必然利用了某些经验，它们常常数据的形式存在，我们称之为数据集，其中的每个数据称为记录。
机器学习（Machine Learning，ML）是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。[1]专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。它是人工智能的核心，是使计算机具有智能的根本途径。
大数据处理的技术栈共有四个层次，分别是数据采集和传输层、数据存储层、数据处理和分析层、数据应用层。数据采集和传输层：这一层主要负责从各种数据源收集数据，并将数据传输到数据中心。常用的技术包括Flume、Logstash、Sqoop等。
技术栈的具体内容取决于应用程序的类型、需求和开发语言等因素，一般包括以下几个方面：操作系统：如Windows、Linux、macOS等。开发语言：如Java、Python、JavaScript、C#等。后端框架：如Spring、Django、Flask、Express等。前端框架：如React、Angular、Vue等。数据库：如MySQL、PostgreSQL、MongoDB等。
物联网 物联网技术栈由三个核心层构成，即物/设备层、连接层和物联网云层，详情如图1-4所示。 ▲图1-4 物联网的技术栈 在物/设备层，诸如传感器、执行器等物联网特定的硬件可以被添加至已有的核心硬件中，嵌入式的软件可以被修改或集成进已有的系统，以便管理和操作具体的设备。
大数据技术专业以统计学、数学、计算机为三大支撑性学科；生物、医学、环境科学、经济学、社会学、管理学为应用拓展性学科。此外还需学习数据采集、分析、处理软件，学习数学建模软件及计算机编程语言等。
Spark可以通过YARN（另一个资源协调器）在Hadoop集群中运行，但是Spark现在也在进化成一个生态过程，希望通过一个技术栈实现上下游的集成。例如，Spark Shark VS Hadoop Hive， Spark Streaming VS Storm。
spark和hadoop的区别：诞生的先后顺序、计算不同、平台不同。诞生的先后顺序，hadoop属于第一代开源大数据处理平台，而spark属于第二代。属于下一代的spark肯定在综合评价上要优于第一代的hadoop。