kitti mini data object crop 数据是mini 版KITTI激光雷达数据集保留图像视野内的点云，已经将图片视野范围外点云加以剔除，含20个训练点云文件和5个测试点云文件。crop点云裁剪过程请参考：https://blog.csdn.net/suiyingy/article/details/124817919。Mini版kitti可以用于快速验证三维点云算法模型，下载速度更快。详细介绍及使用方式请参考：https://blog.csdn.net/suiyingy/article/details/124820161。

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首先根据处理形式的不同,介绍了不同形式数据的特征和各自的典型应用场景以及相应的代表性处理系 统,总结了大数据处理系统的三大发展趋势;随后,对系统支撑下的大数据分析技术和应用(包括深度学习、知识计 算、社会计算与可视化等)进行了简要综述,总结了各种技术在大数据分析理解过程中的关键作用;最后梳理了大数 据处理和分析面临的数据复杂性、计算复杂性和系统复杂性挑战,并逐一提出了可能的应对之策.

数据挖掘标准 标准： OLE DB for DM and XML for Analysis SQL/Multimedia for Data Mining Java Data Mining API *Predictive Model Markup Language预测模型标记语言 XML格式为基础，被用于描述统计与数据挖掘模型的开放标准，令各种数据挖掘工具的定义和共享后续的预测模型成为可能，通过使用标准的XML解析器对PMML进行解析，应用程序能够知道模型输入和输出的数据类型、模型详细的格式，并且按照标准的数据挖掘术语来解释模型的结果。 *Crisp-DM 偏重于挖掘过程和周期 Common Warehouse Metadata

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