計算機信息處理技術(shù)論文范文
計算機信息處理技術(shù)論文范文
大數(shù)據(jù)時代的計算機信息處理技術(shù)主要是針對海量數(shù)據(jù)存儲、管理、備份、處理、提取以及有效保障數(shù)據(jù)安全、有效、保密的數(shù)據(jù)處理技術(shù)。下面是學(xué)習(xí)啦小編給大家推薦的計算機信息處理技術(shù)論文范文，希望大家喜歡!
計算機信息處理技術(shù)論文范文篇一
淺析大數(shù)據(jù)背景下的計算機信息處理技術(shù)
摘要：該文主要簡單分析了大數(shù)據(jù)背景下的計算機信息處理技術(shù)，從大數(shù)據(jù)的定義入手，分析了大數(shù)據(jù)的產(chǎn)生對計算機信息處理技術(shù)帶來的挑戰(zhàn)，在此基礎(chǔ)上，說明了分布式存儲、數(shù)據(jù)挖掘、信息安全等大數(shù)據(jù)背景下的計算機處理技術(shù)，并詳細介紹了數(shù)據(jù)挖掘的C4.5決策樹算法思想、k-means聚類算法思想以及信息安全中的加密算法的基本機制。
關(guān)鍵詞：大數(shù)據(jù);分布式存儲;數(shù)據(jù)挖掘;信息安全
1概述
隨著科學(xué)技術(shù)的不斷快速發(fā)展以及國民經(jīng)濟的快速增長，基于互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)的計算機應(yīng)用逐漸在社會的各個行業(yè)中得到廣泛應(yīng)用，我國社會正朝著數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化、信息化的方向快速發(fā)展。由于計算機技術(shù)以及互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的廣泛應(yīng)用，在互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)中產(chǎn)生的數(shù)據(jù)非常大，可以說人們在享受信息時代為社會生活帶來無限便利和快捷的同時，也逐步向數(shù)據(jù)時代步入，而海量數(shù)據(jù)的生成，對傳統(tǒng)的IT信息處理技術(shù)和計算機結(jié)構(gòu)框架來說，雖然沒有致命的威脅，但是人們時時刻刻都需要對海量的數(shù)據(jù)進行存儲、處理、傳輸、計算、搜索等任務(wù)，這對于當前互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)和計算機系統(tǒng)快速響應(yīng)終端用戶的請求以提升服務(wù)質(zhì)量來說，也是非常巨大的挑戰(zhàn)。所以，對于當前大數(shù)據(jù)時代的計算機信息處理技術(shù)技術(shù)的研究與分析，對于提升IT系統(tǒng)運行效率，優(yōu)化企業(yè)生產(chǎn)效率來說，具有非常重要的現(xiàn)實意義。
2大數(shù)據(jù)時代的數(shù)據(jù)信息處理挑戰(zhàn)
大數(shù)據(jù)(Big Data)的定義需要從兩方面理解，第一是從數(shù)量方面，是指需要處理或存儲的對象的數(shù)據(jù)量非常之大，是傳統(tǒng)信息處理技術(shù)在適當?shù)臅r間內(nèi)難以完成數(shù)據(jù)處理任務(wù)的;第二就是這些數(shù)據(jù)中包含了很多有用的信息，可以通過專門的將這些信息提取出來以指導(dǎo)和決策人們未來的行為。大數(shù)據(jù)是當前互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)和計算機信息系統(tǒng)的大量應(yīng)用的必然結(jié)果，而這樣的必然結(jié)果，并不意味著是一種累贅，如果取舍得當，反而是一種非常重要的資源和無形財富。所以，大數(shù)據(jù)的產(chǎn)生對于現(xiàn)代的社會是一種機遇，對于經(jīng)濟的促進和發(fā)展也是良好的催化劑，如果一個企業(yè)能夠抓住對大數(shù)據(jù)信息處理技術(shù)的核心技能，那么必將在未來IT市場上占據(jù)一席之地。那么，大數(shù)據(jù)對數(shù)據(jù)信息處理帶來了哪些挑戰(zhàn)?
首先，大數(shù)據(jù)帶來了巨大的存儲壓力?？梢砸院Ａ縼矸Q謂的數(shù)據(jù)量，對于當前的數(shù)據(jù)存儲技術(shù)是非常大的挑戰(zhàn)，傳統(tǒng)的觀念或者數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)對于大數(shù)據(jù)的存儲與管理已經(jīng)捉襟見肘，如何良好地將這些海量數(shù)據(jù)有序地存儲，并且選用優(yōu)越的數(shù)據(jù)管理機制進行數(shù)據(jù)壓縮、備份、管理等都是當前大數(shù)據(jù)背景下所需要考慮的問題。其次，數(shù)據(jù)查詢問題。傳統(tǒng)的直接查詢的數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)已經(jīng)很難應(yīng)對海量數(shù)據(jù)的查詢，一個存儲量在GB級別的數(shù)據(jù)表的遍歷查詢都需要十幾個小時來完成，所以如何快速地實現(xiàn)對大數(shù)據(jù)的查詢和提取也是當前繼續(xù)解決的問題。最后，數(shù)據(jù)安全問題?；ヂ?lián)網(wǎng)絡(luò)中各種系統(tǒng)層出不窮，各式各樣的數(shù)據(jù)都需要相互傳輸，這些都為網(wǎng)絡(luò)惡意攻擊者提供了可乘之機。各種社會工程學(xué)攻擊、病毒、木馬、系統(tǒng)后門等惡意行為都時時刻刻威脅著大數(shù)據(jù)信息的安全，如何能夠保證大數(shù)據(jù)中有效信息不被泄露或惡意篡改，這也是當前大數(shù)據(jù)時代亟須解決的問題。
3 大數(shù)據(jù)背景下的計算機信息處理技術(shù)
大數(shù)據(jù)的發(fā)展推動了計算機信息處理技術(shù)的快速發(fā)展，當前計算機信息處理技術(shù)為了能夠滿足大數(shù)據(jù)量的數(shù)據(jù)信息處理需求而得到快速更新。
3.1 分布式存儲技術(shù)
分布式存儲技術(shù)是當前專門應(yīng)對大數(shù)據(jù)存儲的問題而發(fā)展起來的。由于大數(shù)據(jù)的海量數(shù)據(jù)使得傳統(tǒng)模式的單個數(shù)據(jù)庫很難存儲，同時應(yīng)對管理以及備份等工作，分布式存儲技術(shù)打破了傳統(tǒng)的思維，利用網(wǎng)絡(luò)專線或者高速網(wǎng)絡(luò)將多個數(shù)據(jù)庫存儲服務(wù)器搭建在一起，形成一個總分形式的分布式存儲系統(tǒng)，而上層的總與下層的分的特殊結(jié)構(gòu)之間則是通過數(shù)據(jù)之間的邏輯關(guān)系串聯(lián)起來。在結(jié)構(gòu)上看，分布式系統(tǒng)中同一個數(shù)據(jù)鏈中大數(shù)據(jù)可能隨機分配到不同的數(shù)據(jù)庫服務(wù)器中進行存儲，而由于數(shù)據(jù)庫存儲服務(wù)器彼此之間特殊的數(shù)據(jù)邏輯關(guān)系，看似分離的數(shù)據(jù)卻又在邏輯上得到統(tǒng)一。分布式存儲技術(shù)，不僅解決了海量數(shù)據(jù)的存儲問題，而且多個服務(wù)器的共同服務(wù)還提升了大數(shù)據(jù)的高通并發(fā)性，解決了數(shù)據(jù)串行處理反應(yīng)時間長的問題，大大提升數(shù)據(jù)處理性能。
3.2 數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)
數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)是主要應(yīng)對大數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)處理的而興起的、體現(xiàn)人工智能處理的計算機處理技術(shù)。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)多采用仿生學(xué)的手段，按照人類思維的方式，將海量的大數(shù)據(jù)進行處理，最終從海量數(shù)據(jù)中過濾出對企業(yè)生產(chǎn)或決策有用的信息，進而指導(dǎo)人們的行為。數(shù)據(jù)挖掘的主要流程包括數(shù)據(jù)選取、數(shù)據(jù)預(yù)處理、數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)分析與評估。首先對大數(shù)據(jù)的有效部分進行選取，然后采用數(shù)據(jù)預(yù)處理的技術(shù)對數(shù)據(jù)中的無效數(shù)據(jù)、冗余數(shù)據(jù)、零數(shù)據(jù)等進行清洗和刪除，然后采用數(shù)據(jù)挖掘的技術(shù)方法對有效數(shù)據(jù)進行挖掘，最后將有用的數(shù)據(jù)，通過專門的應(yīng)用系統(tǒng)進行分析與展示。其中，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)是采用人工智能的思維方式而設(shè)計的數(shù)據(jù)處理技術(shù)，主要包括決策樹、聚類、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等多種數(shù)據(jù)處理技術(shù)，通過數(shù)據(jù)挖掘的處理，最終對清洗后的數(shù)據(jù)進行有效地分類，最后通過專門的應(yīng)用系統(tǒng)對分類的數(shù)據(jù)進行分析、處理、展示，從而使用形象直觀的方式展示有價值的數(shù)據(jù)信息。
在整個數(shù)據(jù)挖掘過程中，真正體現(xiàn)人工智能數(shù)據(jù)挖掘分析的是數(shù)據(jù)挖掘環(huán)節(jié)，數(shù)據(jù)選取、數(shù)據(jù)預(yù)處理以及后期的數(shù)據(jù)分析與評估都是數(shù)據(jù)挖掘之前的準備工作以及數(shù)據(jù)挖掘之后得到有用新的常規(guī)數(shù)據(jù)處理工作。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)包含了很多技術(shù)和算法，例如以二叉樹原理為模型的決策樹技術(shù)以及智能分類的聚類技術(shù)，這些都是以數(shù)據(jù)分類為核心的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)。決策樹是以二叉樹為基本模型，所有的數(shù)據(jù)都需要通過決策樹的根節(jié)點，然后按照固定的算法分析，流向其子節(jié)點，依次計算指導(dǎo)最終的子節(jié)點。
某個數(shù)據(jù)經(jīng)過該模型是，首先按照固定的算法進行計算，分析出該數(shù)據(jù)與父節(jié)點的差異度，然后根據(jù)結(jié)果流向其子節(jié)點。例如，一個對電子產(chǎn)品非常喜愛的人，在經(jīng)過決策樹模型之后，其會流向“購買”的子節(jié)點一類中。在數(shù)據(jù)挖掘過程中，經(jīng)過選取和預(yù)處理的數(shù)據(jù)，都要經(jīng)過決策樹模型進行分類，最終落到其相關(guān)的區(qū)域中。決策樹的模型相對比較簡單，關(guān)鍵環(huán)節(jié)就是如何判斷一個數(shù)據(jù)歸屬于哪一個節(jié)點。在決策樹的C4.5算法的具體實現(xiàn)中，在對數(shù)據(jù)分類分析環(huán)節(jié)加入了信息增益比的概念，即待挖掘的數(shù)據(jù)通過計算信息增益比，比值比較高的進入到相應(yīng)的節(jié)點中。簡單地理解就是，源數(shù)據(jù)落入兩個子節(jié)點的概率計算，概率高的即進入該分類節(jié)點中的可能性就比較大。
聚類技術(shù)則是另一種數(shù)據(jù)挖掘分類技術(shù)，與決策樹專門比值計算不同，聚類算法是無目的分類。即采用聚類算法分析數(shù)據(jù)時，只需要將其定義分為幾個簇群即可，并不用指定分成什么樣在簇群。在聚類技術(shù)中，k-means算法是常見的一種算法，其核心思想就是通過指定的簇群個數(shù)，將源數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)生成對應(yīng)個簇群中心，然后離該中心較近的即為該簇群數(shù)據(jù)。那么，在k-means算法的核心向就是如何生成簇群中心以及如何判斷源數(shù)據(jù)與該簇群中心的距離。K-means算法采用歐式距離作為源數(shù)據(jù)與簇群中心距離的計算公式，首先按照分類個數(shù)任意選取對應(yīng)個數(shù)的數(shù)據(jù)，然后將該數(shù)據(jù)作為每個簇群中心，然后將源數(shù)據(jù)與簇中心計算，在限定距離范圍內(nèi)的數(shù)據(jù)即可劃分到相應(yīng)簇群中直至結(jié)束。最后將每個簇群的數(shù)據(jù)計算其平均值，并且與原有簇群中心進行比較，如果不符合要求，則將該平均值作為新的簇群中心，再次從頭循環(huán)分類源數(shù)據(jù)，直到簇群中心值與新的平均值比值符合一定的要求，即可結(jié)束算法處理過程。經(jīng)過k-means算法的聚類過程，最理想的結(jié)果就是平均地得到了對應(yīng)個數(shù)的簇群，從而實現(xiàn)限定簇群個數(shù)的聚類過程。
3.3 信息安全技術(shù)
信息安全技術(shù)是大數(shù)據(jù)時代對數(shù)據(jù)保護的一道屏障，是保障大數(shù)據(jù)有效保密的處理技術(shù)。一般的信息安全技術(shù)包括數(shù)據(jù)加密、身份認證技術(shù)、隧道技術(shù)的網(wǎng)絡(luò)等。當然，這些信息安全技術(shù)都是在一定程度上保障了數(shù)據(jù)信息的安全，并不能完全杜絕例如由于應(yīng)用系統(tǒng)的自身安全漏洞而引起的安全問題。所以，在大數(shù)據(jù)時代下，首先要加強IT網(wǎng)絡(luò)自身安全體系框架的構(gòu)建，加強運維部門或相關(guān)部門的監(jiān)控運維力度，同時要加強IT網(wǎng)絡(luò)框架安全測試的理念，采購良好的、穩(wěn)定的IT安全運維方案，從而有效地保障大數(shù)據(jù)時代的數(shù)據(jù)信息的安全。
在信息安全技術(shù)中，數(shù)據(jù)加密算法是一直以來都在廣泛應(yīng)用的算法，不同的加密算法在不同的數(shù)據(jù)環(huán)節(jié)中有不同的應(yīng)用，例如在數(shù)據(jù)存儲時，常用MD5算法對數(shù)據(jù)進行加密存儲，該算法常應(yīng)用于存儲數(shù)據(jù)驗證型的加密存儲，例如用戶密碼。MD5算法是一直不可逆的算法，即按照原始數(shù)據(jù)添加、數(shù)據(jù)分解、數(shù)據(jù)初始化以及處理的過程，將任意長度的字符按照固定的MD5算法，經(jīng)過多次的循環(huán)計算，變成128位長度的存儲數(shù)據(jù)。在身份認證環(huán)節(jié)，當系統(tǒng)用戶輸入登陸憑證之后，系統(tǒng)的應(yīng)用會將該字符串進行MD5加密處理，生成固定128字節(jié)的字符串進行傳輸，并與數(shù)據(jù)庫中的存儲字符進行對比，從而完成系統(tǒng)用戶身份驗證。MD5算法只是單向加密，一般情況下，不可能通過逆算法得到原始數(shù)據(jù)。而惡意攻擊者則通過各種方法來破解講過MD5算法機密的哈希值，例如彩虹表對比、密碼嗅探等等。而在數(shù)據(jù)傳輸過程中，加密的數(shù)據(jù)是需要在接收端呈現(xiàn)出原始數(shù)據(jù)值的，那么就需要有解密算法對加密值進行解密處理，不同的算法，加解密的計算過程不一樣，關(guān)鍵是在在加解密的密鑰處理上。之前，一般的加解密算法采用的是對稱密鑰，即加密算法和解密算法的加入密鑰是相同的，但是這樣在具體實現(xiàn)上也存在一定的安全風險，對于密鑰的管理工作卻成了困擾系統(tǒng)設(shè)計人員的核心問題?，F(xiàn)在的不對稱密鑰的加密算法，通過公鑰和私鑰的密鑰管理機制，極大地提升了數(shù)據(jù)加密的信息安全程度，為當前大數(shù)據(jù)時代信息數(shù)據(jù)的安全保密性帶來了極大的保障。
4 總結(jié)
大數(shù)據(jù)時代的計算機信息處理技術(shù)主要是針對海量數(shù)據(jù)存儲、管理、備份、處理、提取以及有效保障數(shù)據(jù)安全、有效、保密的數(shù)據(jù)處理技術(shù)，只有信息處理技術(shù)順應(yīng)時代發(fā)展的需要，才能使人們在大數(shù)據(jù)時代享受更高質(zhì)量的服務(wù)。
參考文獻：
[1] 張允壯，劉戟鋒. 大數(shù)據(jù)時代信息安全的機遇與挑戰(zhàn)：以公開信息情報為例[J]. 國防科技， 2013(02).
[2] 趙英偉，郭凱. 淺談信息處理技術(shù)的發(fā)展[J]. 信息通信， 2014(12).
計算機信息處理技術(shù)論文范文篇二
試論大數(shù)據(jù)時代背景下基于云計算的未來圖書館數(shù)字信息資源建設(shè)
摘要：大數(shù)據(jù)時代的到來為圖書館服務(wù)提出了挑戰(zhàn)，圖書館的傳統(tǒng)業(yè)務(wù)受到?jīng)_擊和壓力，在大數(shù)據(jù)環(huán)境下使用云計算技術(shù)發(fā)展業(yè)務(wù)將成為圖書館未來的發(fā)展趨勢。本文介紹了大數(shù)據(jù)和云計算的概念和特性，闡述了現(xiàn)階段圖書館信息資源建設(shè)所面臨的問題，分析了云計算在未來圖書館信息資源建設(shè)中的應(yīng)用，最后探討了云計算在數(shù)字圖書館中應(yīng)用需注意的問題。
關(guān)鍵詞：大數(shù)據(jù);云計算;圖書館;信息資源建設(shè)
1 大數(shù)據(jù)
1.1 "大數(shù)據(jù)"的含義和分類
大數(shù)據(jù)之所以被稱為大數(shù)據(jù)首先因為它的數(shù)據(jù)是海量的，而且目前隨著科技發(fā)展，隨著人們對互聯(lián)網(wǎng)的依賴程度不斷提高，這個海量的數(shù)據(jù)正在超速增長。其次，大數(shù)據(jù)是海量的數(shù)據(jù)被整理納入大數(shù)據(jù)倉庫里，然后對其進行分析挖掘，再利用有價值的結(jié)論進行下一步行動的決策[1]。
大數(shù)據(jù)從數(shù)據(jù)內(nèi)容結(jié)構(gòu)上可分為結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)即行數(shù)據(jù)，存儲在數(shù)據(jù)庫里，可以用二維表結(jié)構(gòu)來邏輯表達實現(xiàn)的數(shù)據(jù)，在形式上有諸如文字、數(shù)字、符號，能夠用統(tǒng)一的形式加以標識。非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)包括所有格式的辦公文檔、文本、圖片、XML、HTML、各類報表、圖像、音頻和視頻信息等等，這些內(nèi)容無法用簡單的邏輯表達實現(xiàn)，分析起來也需要特別的硬軟件。半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，就是介于結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)之間的數(shù)據(jù)，它一般是自描述的，數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)和內(nèi)容混在一起，沒有明顯的區(qū)分。
1.2 圖書館的"大數(shù)據(jù)"
圖書館的大數(shù)據(jù)首先包括書目數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)一般屬于圖書館穩(wěn)定的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，目前這些數(shù)據(jù)的使用多用SQL工具分析。對于結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)，小規(guī)模的數(shù)據(jù)，目前的分析工具足可以用了。對這些數(shù)字化書目數(shù)據(jù)做分析可以反映出一個圖書館館藏的級別、服務(wù)的對象、服務(wù)的傾向和服務(wù)的質(zhì)量。
圖書館的大數(shù)據(jù)雖然以結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)為主，但隨著圖書館新服務(wù)的開展，圖書館與讀者的互動信息，以及讀者面對圖書館的各種信息行為都會被記錄，這些信息將成為圖書館大數(shù)據(jù)中的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。這些動態(tài)的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)可以來自圖書館業(yè)務(wù)內(nèi)容，也可以來自讀者服務(wù)體驗。
2 云計算
2.1 云計算的概念
云計算是并行計算(Parallel Computing)、分布式計算(Distributed Computing)和網(wǎng)格計算(Grid Computing)以及Internet 結(jié)合起來的新的網(wǎng)絡(luò)資源提供模式。云計算是以虛擬化技術(shù)為基礎(chǔ)，以網(wǎng)絡(luò)為載體，以提供基礎(chǔ)架構(gòu)、軟件、平臺等服務(wù)為形式，整合大規(guī)?？蓴U展的計算、數(shù)據(jù)、存儲、應(yīng)用等分布式計算資源，進行協(xié)同工作的超級計算模式[2]。它不僅是資源的簡單匯集，而且為我們提供了一種管理機制，讓整個體系作為一個虛擬的資源池對外提供服務(wù)，并賦予開發(fā)者透明獲取資源、使用資源的自由。
2.2 云計算的特點
2.2.1超強的計算能力
云計算由成千上萬臺服務(wù)器組成的集群能賦予用戶前所未有的能力。用戶可以擁有超大的存儲和管理空間，以及超強的計算能力。
2.2.2海量的存儲空間
云計算為數(shù)據(jù)的存儲提供了廣闊的空間，它是將大量的服務(wù)器集群共同組合在一起，形成巨大的空間，所有的數(shù)據(jù)通過云計算中心運算處理后返回給用戶。
2.2.3可靠的安全保障
云計算使用了數(shù)據(jù)多副本容錯、計算節(jié)點同構(gòu)可互換等措施來保障服務(wù)，存儲在云里的數(shù)據(jù)資源丟失或硬件崩潰都不會受到影響，云計算技術(shù)存儲數(shù)據(jù)安全可靠。
2.2.4便利的資源共享
由于是將大量的信息匯聚成一個整體，對于同一資源可以供多方共同使用，從而避免了資源不必要的重復(fù)，進而提高了信息資源的共享程度。同時，云計算可以針對不同應(yīng)用即時應(yīng)對，規(guī)模可以動態(tài)伸縮，云計算下的資源可以根據(jù)應(yīng)用和用戶規(guī)模增長的需要隨時進行動態(tài)擴展和配置。
2.2.5良好的系統(tǒng)兼容
對于不同的操作系統(tǒng)，不同的數(shù)據(jù)格式，不同的數(shù)據(jù)庫之間的數(shù)據(jù)，云計算可以通過一站式檢索不同系統(tǒng)中的相同信息，系統(tǒng)之間可以無縫連接和訪問。
3現(xiàn)階段圖書館信息資源建設(shè)面臨的問題
圖書館的數(shù)字資源包括圖書館引進或自建的，擁有磁、光介質(zhì)或網(wǎng)絡(luò)使用權(quán)的數(shù)字形態(tài)的文獻資源。根據(jù)數(shù)字資源的種類可分為：電子書、電子刊、二次文獻數(shù)據(jù)庫和其他數(shù)據(jù)庫。根據(jù)數(shù)字資源的存在形式可分為：在線資源和本地鏡像資源。根據(jù)數(shù)字資源的來源可分為：購買的數(shù)據(jù)庫、自建數(shù)據(jù)庫、試用數(shù)據(jù)庫和免費數(shù)據(jù)庫[3]。現(xiàn)階段圖書館都是各自為政，在建設(shè)的過程中存在著很多問題。
3.1 數(shù)字資源重復(fù)建設(shè)問題
目前，館與館之間數(shù)字資源的建設(shè)都是相互獨立的，在建設(shè)過程中都是按照學(xué)校經(jīng)費多少和專業(yè)的需求進行資源建設(shè)，一般都不會考慮其他館的建設(shè)情況，只埋頭建設(shè)自己的數(shù)字資源。這樣勢必造成了大量的人力、財力的浪費，從宏觀的角度看不利于高校圖書館的發(fā)展。
3.2 存儲及檢索技術(shù)問題
隨著數(shù)字圖書館的發(fā)展，圖書館的數(shù)字資源海量增加，而其數(shù)據(jù)管理、備份、存儲設(shè)備能力都十分有限。同時，數(shù)字資源的圖片檢索技術(shù)、多語言檢索、不同數(shù)據(jù)標準之間的數(shù)據(jù)交換、人機交互技術(shù)、數(shù)字圖書館所需的軟件和工具等都還有待于技術(shù)上的進一步發(fā)展[4]。
3.3 信息資源共享問題
目前，圖書館資源的共享往往局限在一些對口的、接口相同的數(shù)據(jù)資源上。由于數(shù)字圖書館平臺技術(shù)不統(tǒng)一，各館間有的數(shù)據(jù)無法相通，這樣就談不上共享。
4 云計算在未來圖書館信息資源建設(shè)中的應(yīng)用
圖書館信息資源建設(shè)的最終目的是為了滿足用戶的需求，提高服務(wù)質(zhì)量。云計算的出現(xiàn)使分布在互聯(lián)網(wǎng)中各個圖書館的資源和服務(wù)整合成為一個整體，使其服務(wù)的時間、空間、服務(wù)方式等有了無限擴大完善的可能。分析云計算的特點和它所提供的服務(wù)形式，我們可以看出，云計算的模式也適用于圖書館的數(shù)字信息資源建設(shè)。
4.1 云計算可提供圖書館海量信息資源數(shù)據(jù)存儲的能力和提升數(shù)據(jù)安全。
圖書館的基本功能之一就是存儲資源。隨著時代的發(fā)展和科技的進步，各種信息資源呈爆炸性的增長。目前圖書館通過增加存儲能力來滿足日益增長的資源空間已經(jīng)力不從心。云計算采用分布式存儲的方式存儲數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)不再存儲在本地硬盤，而是通過網(wǎng)絡(luò)存儲在云計算系統(tǒng)中，可以容納海量數(shù)據(jù)，并且不斷更新和增加，為數(shù)字圖書館不斷增加的電子數(shù)據(jù)提供海量的存儲空間。同時，云計算采用冗余存儲的方式來保證存儲數(shù)據(jù)的可靠性，即為同一份數(shù)據(jù)存儲多個副本。在數(shù)據(jù)管理方面，云計算使資源更加高速、高效地存取，使數(shù)據(jù)的操作頻率遠大于更新頻率[5]。
4.2 云計算可實現(xiàn)圖書館的數(shù)字信息資源整合以及共建共享
云計算的一個核心內(nèi)容就是對"存儲內(nèi)容"的整合與應(yīng)用。云計算技術(shù)為數(shù)字資源的整合鋪平了道路，它不僅為實現(xiàn)多種資源的全面共享創(chuàng)造了統(tǒng)一的信息資源平臺，而且屏蔽了信息資源的不同格式，解決了各類數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)標準化和接口問題。基于云計算的數(shù)字圖書館將異構(gòu)分布環(huán)境下不同來源的海量數(shù)據(jù)資源進行統(tǒng)一整合，可以極大地提高信息資源的利用率，實現(xiàn)數(shù)字信息資源的共建共享[6]。
4.3 云計算可提高圖書館信息資源的利用率和信息服務(wù)的能力
云計算通過對各種資源、格式使用統(tǒng)一的管理平臺，共享應(yīng)用和數(shù)據(jù)，實現(xiàn)更大的網(wǎng)絡(luò)效益。圖書館的電子資源將存儲在"云"里無數(shù)服務(wù)器中，而不是存儲在單獨的某臺計算機中。利用云計算整合跨數(shù)據(jù)庫、跨地區(qū)數(shù)據(jù)能力，實現(xiàn)對各類型數(shù)據(jù)庫的云整合，形成各類型信息資源服務(wù)云，提高信息資源的利用效率。同時，利用云計算，用戶可以在圖書館任意一個角落隨時隨地使用已有的"云"中的資源與計算服務(wù)，這樣簡化和壓縮了圖書館信息組織、信息服務(wù)以及信息獲取的過程，提高了圖書館信息資源的利用效率和社會價值。
5 數(shù)字圖書館使用云服務(wù)需注意的問題
5.1 數(shù)據(jù)安全性與保密性
圖書館中哪些數(shù)據(jù)置于云端，哪些數(shù)據(jù)需放在本地是圖書館需研究考慮的問題。圖書館書目信息、讀者個人信息、電子資源數(shù)據(jù)庫等信息資源需進行梳理，然后再研究確定如何存放。關(guān)于圖書館讀者信息等個人隱私方面信息，更多是政策層面的問題。
5.2 信息資源共享中的版權(quán)問題
"云"模式的數(shù)字圖書館之間通過有關(guān)協(xié)議共享彼此的信息資源，在提高信息資源共享的同時，可能因為版權(quán)問題而引發(fā)糾紛。隨著數(shù)據(jù)挖掘、系統(tǒng)共享、信息共享技術(shù)的不斷開發(fā)，置于公共云端的數(shù)字資源有可能成為信息資源共享使用中的對象而產(chǎn)生版權(quán)問題。所以，云計算環(huán)境下信息資源中的問題，既要保障信息資源的共享性，又要達到內(nèi)容不受侵犯等知識產(chǎn)權(quán)問題，值得關(guān)注[7]。
5.3 網(wǎng)絡(luò)質(zhì)量問題
搭建數(shù)字圖書館的云計算服務(wù)平臺時，需要考慮到網(wǎng)絡(luò)通信能力的好壞。由于用戶的訪問和應(yīng)用都取決于圖書館的云端服務(wù)，網(wǎng)絡(luò)的高帶寬和流暢性至關(guān)重要。云計算是客戶端性能最小化、在云計算網(wǎng)絡(luò)中完成的高效信息處理，這對云計算集群服務(wù)器的性能有較高的要求，同時，網(wǎng)絡(luò)中通信設(shè)施也需要高性能，才能保證將云計算的服務(wù)高質(zhì)量地傳給需要的用戶。
6結(jié)論
"大數(shù)據(jù)"是高校圖書館未來發(fā)展無法逃避的發(fā)展趨勢。云計算模式的出現(xiàn)，給數(shù)字圖書館的發(fā)展提供了更多的技術(shù)和服務(wù)支持，把云計算運用到圖書館中，不僅可以提高資源的利用率，節(jié)約圖書館的資源，也可以給云計算帶來一個新的應(yīng)用領(lǐng)域。以信息服務(wù)工作為己任的高校圖書館，如何以"大數(shù)據(jù)"的思維重新認識高校圖書館，如何利用云計算技術(shù)將已有的數(shù)據(jù)資源進行有序組織、深入挖掘與開發(fā)，如何進一步推動數(shù)字圖書館的發(fā)展，成為高校圖書館未來發(fā)展的關(guān)鍵。
參考文獻：
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計算機信息處理技術(shù)論文范文篇三
談計算機文字信息處理技術(shù)的發(fā)展歷程及影響
傳統(tǒng)模式的文字處理技術(shù)，無論是從字樣整體的辨別率、模塊的調(diào)整還是使用的范圍來說，都已不能滿足現(xiàn)代生活的需要。而現(xiàn)代文字處理技術(shù)采用的是曲線模式的調(diào)整，通過對外圍輪廓與內(nèi)部輪廓不同幅度的調(diào)整，使文字的彎曲程度以及辨別率都具有較大的提高。
1 計算機文字處理技術(shù)發(fā)展歷程及分類
1.1 文字處理技術(shù)發(fā)展歷程
隨著現(xiàn)代科技技術(shù)的不斷發(fā)展，文字表現(xiàn)形式凸顯模式多種多樣。主要是以“非黑即白”的演化模式表現(xiàn)現(xiàn)有文字，在技術(shù)上主要以點陣、向量以及曲線，字體分為點陣模式，點陣包括左右結(jié)構(gòu)、上下結(jié)構(gòu)，文字排序結(jié)構(gòu)按照字體模式把單個結(jié)構(gòu)進行解體。向量主要是以字體的筆畫順序連接而成，向量既有大小又有方向，在文字處理技術(shù)上，向量技術(shù)主要對文字平面設(shè)計進行處理，文字內(nèi)的橫和豎的排列關(guān)系都是按照向量模式進行配比的，假設(shè)沒有合適的向量關(guān)系，就使文字失去了原有的價值觀念，沒有整體性的方向感。曲線技術(shù)處理文字的效果主要是顯示文字整體的量化性，使文字整個筆畫連續(xù)起來，這樣才能保證文字在后期處理效果上，顯現(xiàn)出的不只是流線形的整體美感，而更重要的是文字能夠在顯示屏幕上正確地表示出來，這樣才是文字最終的處理技術(shù)。
1.2 文字處理技術(shù)之點陣字
文字點陣字處理技術(shù)是采用0和1點陣的圖形來描述文字像素效果，點化成面、面化成體，這種拼湊的技術(shù)效果在文字處理上顯得尤為重要。點陣式利用電平之間的跳變，畫出文字的點陣符型。假設(shè)在處理文字“周”的點陣結(jié)構(gòu)上，在電平跳變模式上打出0和1像素的包含點，在外邊框進行電平0的跳變，在半包圍結(jié)構(gòu)內(nèi)進行1的跳變，像素點化成型模式便能根據(jù)不同的電平點進行處理，這樣在后期打印排版時節(jié)省搜索像素的時間，通過0和1像素分配點的不同對文字進行整體控制，加大了文字的分辨率，根據(jù)800×624點像素的分辨率對文字進行識別，文字在組合上不會出現(xiàn)因識別率低造成不能識別的現(xiàn)象。但這種技術(shù)也具有一定的弊端，數(shù)據(jù)流量大，在文字整體邊緣模式易產(chǎn)生鋸齒，文字在組合上不能進行有效地旋轉(zhuǎn)和移相。
1個像素點含有2個字節(jié)數(shù)，每個字節(jié)含有的信息數(shù)據(jù)量為8bit，這樣在集成像素點空間數(shù)據(jù)流量上就增大了存儲空間。產(chǎn)生鋸齒是由于像素點排布均勻造成的，文字集成的像素點比較多，計算機在掃描過程中對2um范圍內(nèi)的空白處，都進行了像素點的集成，造成在后期曲線成型上出現(xiàn)的鋸齒較多。文字的旋轉(zhuǎn)和移相，文字的旋轉(zhuǎn)需要點陣模板的轉(zhuǎn)換，轉(zhuǎn)換過程中使像素點的電平發(fā)生突變，0電平會因為瞬時的轉(zhuǎn)置，造成在像素點的偏移，該位置處不會出現(xiàn)像素點，產(chǎn)生局部化的空白。變形是根據(jù)點陣字相位的偏移進行集成的像素，變形時需要把文字進行放大或縮小，在放大過程中，會把像素從中心點位置處向邊緣化擴張，使點陣圖的偏置隨著偏移量的變化變大，假設(shè)文字在放大過程中，由于點陣圖偏移量的變化幅度控制在0.4um～0.6um范圍內(nèi)，點陣圖對應(yīng)的像素點便會擴大至原來的2.5倍。點陣圖的縮小也是這樣進行的。
1.3 文字處理技術(shù)之向量字
向量字處理技術(shù)是一種利用有向線段來描述文字的外圍輪廓，每個文字的組成部分都包含有筆畫的結(jié)構(gòu)部分，假設(shè)文字結(jié)構(gòu)沒有筆畫結(jié)構(gòu)，整體效果便會顯得很復(fù)雜化，加大后期文字簡化的難度。向量處理的文字技術(shù)采用多線段的方式拼湊文字的外圍結(jié)構(gòu)，每個文字都是由多個線段構(gòu)成，并且線段分為有向線段和無向線段，有向線段在文字處理技術(shù)上被廣泛采用，在有向線段處理的技術(shù)上添加了矢量協(xié)議，保證整體線段的構(gòu)造既有大小又有方向，在文字外圍輪廓上還有具體的坐標點。假設(shè)處理問題“量”字的結(jié)構(gòu)模型時，向量的有向線段會把整體結(jié)構(gòu)分為上中下三部分結(jié)構(gòu)，每部分結(jié)構(gòu)含有向量的有效值不一樣。上半部分為“曰”，該字整體結(jié)構(gòu)為全包圍結(jié)構(gòu)，在矢量線段處理上，上下線段在數(shù)值上大小相等，方向相同，在左上點標記坐標原點，進行矢量線段的繪制，設(shè)左上點的坐標為(0，0)，右上角的坐標值變?yōu)?2，0)，便能拼湊出上半部分的整體結(jié)構(gòu)。再統(tǒng)計左半邊的坐標數(shù)值，分為負半軸結(jié)構(gòu)，表示的坐標點為(0，-2)，這樣便能有效地確定出左半邊的字畫結(jié)構(gòu)。通過這種模式的描繪與計算，設(shè)計下半部分結(jié)構(gòu)根據(jù)坐標值序號之間的連接，便能很快把整個字體的模式有效地折射在坐標軸上。
向量字段文字的處理技術(shù)具有以下優(yōu)點：文件信息量少，與點陣式相比，不用進行文字的打點。而是采用整體繪制的方式，占用整體的信息量少，對于一般的筆畫數(shù)，含有的信息量為4bit，整個文字包含的信息量與點陣式的像素點相差甚多。向量采用的是整體結(jié)構(gòu)，流程簡化，在原有的基礎(chǔ)上便可操作。但從復(fù)雜角度進行分析，向量的彎曲度很難掌控，線段彎曲程度與折線的條數(shù)有關(guān)，折線的條數(shù)越多，則彎曲程度的復(fù)雜性就越大，使文字在整體表現(xiàn)效果上很難達到平整的自然過渡。假設(shè)計算機文字向量處理技術(shù)在某字段彎曲部分的筆畫數(shù)較多，存有折線的復(fù)雜性較大;向量在集成點處存有的字節(jié)片段較多，彎曲程度加大。
1.4 文字處理技術(shù)之曲線字
曲線文字處理技術(shù)采用的是正交曲線的變化關(guān)系，在一次線性代數(shù)關(guān)系式中y=kx+b與二次線性代數(shù)式y(tǒng)=ax EMBED Equation.3+bx+c中未知函數(shù)變化的幅度不一致，在后期字模成型的樣本也不一致。假設(shè)利用曲線文字處理技術(shù)在處理“圖”字時，首先利用一次函數(shù)關(guān)系式y(tǒng)=kx+b對外圍輪廓線進行描繪，確定文字各點的不同位置。再利用二次曲線函數(shù)關(guān)系式y(tǒng)=axEMBED Equation.3+bx+c對內(nèi)輪廓線的精確度進行細致化的調(diào)整，統(tǒng)一對各部分的線型關(guān)系進行規(guī)劃。這種處理技術(shù)精確度高，采用不同的線性函數(shù)關(guān)系對文字的內(nèi)外輪廓線進行統(tǒng)一調(diào)整，這樣在無極倍數(shù)上可擴大無限次。并且，這種文字處理技術(shù)的印刷度高，一次可成形多個版本的字體，通過調(diào)節(jié)函數(shù)內(nèi)外輪廓的對比度進行放大和縮小。假設(shè)對字體模式的變換中對一次函數(shù)y=kx+b中，k的取值進行變化，通過調(diào)節(jié)幅值的變等關(guān)系，使外圍輪廓幅度的誤差降值6%左右。
2 計算機文字處理技術(shù)對人類文化的影響
文字處理技術(shù)對人類文化發(fā)展具有積極的影響，首先確立了不同的感官字體。通過處理技術(shù)中點陣字、向量字以及曲線字的演進，在產(chǎn)生文字邊沿的鋸齒、信息量的大小以及整體的外觀形象都具有非常大的發(fā)展。例如，文字邊沿的鋸齒的磨合，早期利用點陣字的處理技術(shù)，由于像素點偏振集中性強，使在文字的外邊沿產(chǎn)生大量的像素集成點，在后期點成線的規(guī)劃階段時，各個像素點模糊性強，不能連成有效的整體部分。后來利用曲線式文字的處理技術(shù)，為文字處理的過渡提供了有力的平臺。曲線成型的文字字模接近完美的飽和度，利用一次曲線成型外圍看輪廓，利用二次曲線對文字內(nèi)部的勾畫進行合理的調(diào)整，使文字整體的美觀感受接近理想狀態(tài)。原有文字處理技術(shù)出現(xiàn)的誤差率非常大，并且文字成型版塊沒有固定的模式。在印刷處理上，文字的外圍輪廓與內(nèi)部結(jié)構(gòu)之間的結(jié)構(gòu)幾乎相連，造成文字的辨別率差。
由于現(xiàn)有技術(shù)的不斷發(fā)展，原有處理文字的技術(shù)被淘汰，采用現(xiàn)代化計算機處理技術(shù)，對人類文化的發(fā)展具有積極的影響。傳統(tǒng)印刷處理上還是采用的是人工印刷，效率低、辨別率差、整體美感達不到人類的要求標準。但采用計算機文字處理技術(shù)，這種現(xiàn)象有大幅度的改善，其中包括文字的字樣、辨識率、流線性、字符模塊的版面都具有人性化的設(shè)置，字樣包括宋體、楷體、微軟雅黑、仿宋等，滿足人們在計算機上處理文字的要求。
3 結(jié)語
人類文化的發(fā)展過程中，文字處理技術(shù)的演化包括多個階段，每個階段的變革對文字處理技術(shù)都具有積極的一面。計算機文字信息處理技術(shù)滿足了人類對字樣的分析標準，擴寬了用戶文字種類使用上的范圍，對各種字體的字號、模塊也可隨意調(diào)整，這樣的文字處理技術(shù)將會帶來更多的發(fā)展前景。
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