50例大数据术语英文翻译及详解

时间:2021-06-28 00:04 作者:凤凰预测28加拿大
本文摘要:一、大数据英文:big data,mega data大数据,或称巨量资料,指的是需要新处置惩罚模式才气具有更强的决议力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。

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一、大数据英文:big data,mega data大数据,或称巨量资料,指的是需要新处置惩罚模式才气具有更强的决议力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。二、大数据的4V:Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多样)、Value(价值)三、当前用于分析大数据的工具主要有开源与商用两个生态圈开源大数据生态圈:1、Hadoop HDFS、HadoopMapReduce, HBase、Hive 渐次降生,早期Hadoop生态圈逐步形成。2、. Hypertable是另类。

它存在于Hadoop生态圈之外,但也曾经有一些用户。3、NoSQL,membase、MongoDb商用大数据生态圈:1、一体机数据库/数据堆栈:IBM PureData(Netezza), OracleExadata, SAP Hana等等。

2、数据堆栈:TeradataAsterData, EMC GreenPlum, HPVertica 等等。3、数据集市:QlikView、 Tableau 、 以及海内的Yonghong Data Mart。

四、HadoopHadoop是一个由Apache基金会所开发的漫衍式系统基础架构。用户可以在不相识漫衍式底层细节的情况下,开发漫衍式法式。

充实使用集群的威力举行高速运算和存储。Hadoop实现了一个漫衍式文件系统(Hadoop Distributed File System),简称HDFS。

HDFS有高容错性的特点,而且设计用来部署在低廉的(low-cost)硬件上;而且它提供高吞吐量(high throughput)来会见应用法式的数据,适合那些有着超大数据集(large data set)的应用法式。HDFS放宽了(relax)POSIX的要求,可以以流的形式会见(streaming access)文件系统中的数据。Hadoop的框架最焦点的设计就是:HDFS和MapReduce。HDFS为海量的数据提供了存储,则MapReduce为海量的数据提供了盘算。

五、Apache基金会Apache软件基金会(也就是Apache Software Foundation,简称为ASF),是专门为支持开源软件项目而办的一个非盈利性组织。在它所支持的Apache项目与子项目中,所刊行的软件产物都遵循Apache许可证(Apache License)。

六、MapReduceMapReduce是一种编程模型,用于大规模数据集(大于1TB)的并行运算。观点”Map(映射)”和”Reduce(归约)”,和它们的主要思想,都是从函数式编程语言里借来的,另有从矢量编程语言里借来的特性。

它极大地利便了编程人员在不会漫衍式并行编程的情况下,将自己的法式运行在漫衍式系统上。当前的软件实现是指定一个Map(映射)函数,用来把一组键值对映射成一组新的键值对,指定并发的Reduce(归约)函数,用来保证所有映射的键值对中的每一个共享相同的键组。

七、BI商业智能(BI,Business Intelligence)。BI(Business Intelligence)即商务智能,它是一套完整的解决方案,用来将企业中现有的数据举行有效的整合,快速准确的提供报表并提出决议依据,资助企业做出明智的业务谋划决议。

八、CRMCRM即客户关系治理,是指企业用CRM技术来治理与客户之间的关系。在差别场所下,CRM可能是一个治理学术语,可能是一个软件系统。通常所指的CRM,指用盘算机自动化分析销售、市场营销、客户服务以及应用等流程的软件系统。它的目的是通过提高客户的价值、满足度、赢利性和忠实度来缩减销售周期和销售成本、增加收入、寻找扩展业务所需的新的市场和渠道。

CRM是选择和治理有价值客户及其关系的一种商业计谋,CRM要求以客户为中心的企业文化来支持有效的市场营销、销售与服务流程。九、云盘算云盘算(cloud computing)是基于互联网的相关服务的增加、使用和交付模式,通常涉及通过互联网来提供动态易扩展且经常是虚拟化的资源。云是网络、互联网的一种比喻说法。已往在图中往往用云来表现电信网,厥后也用来表现互联网和底层基础设施的抽象。

因此,云盘算甚至可以让你体验每秒10万亿次的运算能力,拥有这么强大的盘算能力可以模拟核爆炸、预测气候变化和市场生长趋势。用户通过电脑、条记本、手机等方式接入数据中心,按自己的需求举行运算。十、云盘算相关漫衍式盘算(Distributed Computing)并行盘算(Parallel Computing)效用盘算(Utility Computing)网络存储(Network Storage Technologies)虚拟化(Virtualization)负载平衡(Load Balance)热备份冗余(High Available)十一:数据堆栈数据堆栈,英文名称为Data Warehouse,可简写为DW或DWH。

数据堆栈是为企业所有级此外决议制定历程提供支持的所有类型数据的战略荟萃。它是单个数据存储,出于分析性陈诉和决议支持的目的而建立。为企业提供需要业务智能来指导业务流程革新和监视时间、成本、质量和控制。

十二:非关系型数据库NoSQL,泛指非关系型的数据库。随着互联网web2.0网站的兴起,传统的关系数据库在应付web2.0网站,特别是超大规模和高并发的SNS类型的web2.0纯动态网站已经显得力有未逮,袒露了许多难以克服的问题,而非关系型的数据库则由于其自己的特点获得了很是迅速的生长。NoSQL数据库的发生就是为相识决大规模数据荟萃多重数据种类带来的挑战,尤其是大数据应用难题。十三:结构化数据结构化数据(即行数据,存储在数据库里,可以用二维表结构来逻辑表达实现的数据)而言,不利便用数据库二维逻辑表来体现的数据即称为非结构化数据,包罗所有花样的办公牍档、文本、图片、尺度通用标志语言下的子集XML、HTML、各种报表、图像和音频/视频信息等等。

十四:结构化分析方法结构化分析方法(Structured Method,结构化方法)是强调开发方法的结构合理性以及所开发软件的结构合理性的软件开发方法。结构是指系统内各个组成要素之间的相互联系、相互作用的框架。结构化开发方法提出了一组提高软件结构合理性的准则,如剖析与抽象、模块独立性、信息隐蔽等。针对软件生存周期各个差别的阶段,它有结构化分析(SA)和结构化法式设计(SP)等方法。

十五:半结构化数据和普通纯文底细比,半结构化数据具有一定的结构性,但和具有严格理论模型的关系数据库的数据相比。OEM(Object exchange Model)是一种典型的半结构化数据模型。半结构化数据(semi-structured data)在做一个信息系统设计时肯定会涉及到数据的存储,一般我们都市将系统信息生存在某个指定的关系数据库中。

我们会将数据按业务分类,并设计相应的表,然后将对应的信息生存到相应的表中。好比我们做一个业务系统,要生存员工基本信息:工号、姓名、性别、出生日期等等;我们就会建设一个对应的staff表。但不是系统中所有信息都可以这样简朴的用一个表中的字段就能对应的。十六:非结构化数据非结构化数据库是指其字段长度可变,而且每个字段的记载又可以由可重复或不行重复的子字段组成的数据库,用它不仅可以处置惩罚结构化数据(如数字、符号等信息)而且更适合处置惩罚非结构化数据(全文文本、图象、声音、影视、超媒体等信息)。

十七:数据库(Database)数据库是根据数据结构来组织、存储和治理数据的堆栈,它发生于距今六十多年前,随着信息技术和市场的生长,特别是二十世纪九十年月以后,数据治理不再仅仅是存储和治理数据,而转酿成用户所需要的种种数据治理的方式。数据库有许多种类型,从最简朴的存储有种种数据的表格到能够举行海量数据存储的大型数据库系统都在各个方面获得了广泛的应用。十八:数据分析英文名:Data Analysis数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据举行分析,提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和归纳综合总结的历程。

这一历程也是质量治理体系的支持历程。在实用中,数据分析可资助人们作出判断,以便接纳适当行动。Excel作为常用的分析工具,可以实现基本的分析事情,在商业智能领域Cognos、Style Intelligence、Microstrategy、Brio、BO和Oracle以及海内产物如Yonghong Z-Suite BI套件等。

十九:数据挖掘数据挖掘(英语:Data mining),又译为资料探勘、数据采矿。它是数据库知识发现(英语:Knowledge-Discovery in Databases,简称:KDD)中的一个步骤。

数据挖掘一般是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中信息的历程。数据挖掘通常与盘算机科学有关,并通过统计、在线分析处置惩罚、情报检索、机械学习、专家系统(依靠已往的履历规则)和模式识别等诸多方法来实现上述目的。二十:数据清洗数据清洗从名字上也看的出就是把“脏”的“洗掉”,指发现并纠正数据文件中可识此外错误的最后一道法式,包罗检查数据一致性,处置惩罚无效值和缺失值等。

因为数据堆栈中的数据是面向某一主题的数据的荟萃,这些数据从多个业务系统中抽取而来而且包罗历史数据,这样就制止不了有的数据是错误数据、有的数据相互之间有冲突,这些错误的或有冲突的数据显然是我们不想要的,称为“脏数据”。我们要根据一定的规则把“脏数据”“洗掉”,这就是数据清洗。

而数据清洗的任务是过滤那些不切合要求的数据,将过滤的效果交给业务主管部门,确认是否过滤掉还是由业务单元修正之后再举行抽取。不切合要求的数据主要是有不完整的数据、错误的数据、重复的数据三大类。

数据清洗是与问卷审核差别,录入后的数据清理一般是由盘算机而不是人工完成。二十一:可视化可视化(Visualization)是使用盘算机图形学和图像处置惩罚技术,将数据转换成图形或图像在屏幕上显示出来,并举行交互处置惩罚的理论、方法和技术。

它涉及到盘算机图形学、图像处置惩罚、盘算机视觉、盘算机辅助设计等多个领域,成为研究数据表现、数据处置惩罚、决议分析等一系列问题的综合技术。现在正在飞速生长的虚拟现实技术也是以图形图像的可视化技术为依托的。

二十二:数据可视化英文名:Data visualization数据可视化技术的基本思想是将数据库中每一个数据项作为单个图元元素表现,大量的数据集组成数据图像,同时将数据的各个属性值以多维数据的形式表现,可以从差别的维度视察数据,从而对数据举行更深入的视察和分析。数据可视化主要旨在借助于图形化手段,清晰有效地转达与相同信息。可是,这并不就意味着,数据可视化就一定因为要实现其功效用途而令人感应枯燥乏味,或者是为了看上去绚丽多彩而显得极端庞大。

为了有效地转达思想观点,美学形式与功效需要齐头并进,通过直观地转达关键的方面与特征,从而实现对于相当稀疏而又庞大的数据集的深入洞察。然而,设计人员往往并不能很好地掌握设计与功效之间的平衡,从而缔造出华而不实的数据可视化形式,无法到达其主要目的,也就是转达与相同信息。

二十三:产物数据治理产物数据治理(Product Data Management)是基于漫衍式网络、主从结构、图形化用户接口和数据库件治理技术生长起来的一种软件框架(或数据平台),PDM对并行工程中的人员工具、设备资源、产物数据以及数据生成历程举行全面治理。二十四:DSP(需求方平台)DSP(Demand-Side Platform),就是需求方平台。这一观点起源于网络广告密达的西欧,是陪同着互联网和广告业的飞速生长新兴起的网络广告领域。

它与Ad Exchange和RTB一起迅速崛起于美国,已在全球快速生长,2011年已经笼罩到了西欧、亚太以及澳洲。在世界网络展示广告领域,DSP方兴未艾。

DSP传入中国,迅速成为热潮,成为推动中国网络展示广告RTB市场快速生长的动力之一。二十五:DMP(数据治理平台)DMP(Data-Management Platform)数据治理平台,是把疏散的第一、第三方数据举行整合纳入统一的技术平台,并对这些数据举行尺度化和细分,让用户可以把这些细分效果推向现有的互动营销情况里。DMP的焦点元素包罗:·数据整合及尺度化能力:接纳统一化的方式,将各方数据吸纳整合。·数据细分治理能力:建立出唯一无二、有意义的客户细分,举行有效营销运动。

·功效健全的数据标签:提供数据标签灵活性,便于营销运动的使用。·自助式的用户界面:基于网页web界面或其他集成方案直接获取数据工具,功效和几种形式报表和分析。

·相关渠道情况的毗连:跟相关渠道的集成,包罗网站端、展示广告、电子邮件以及搜索和视频,让营销者能找到、定位和提供细分群体相关高度的营销信息。二十六:CPA(广告术语)CPA(Cost Per Action)是一种广告计费模式,顾名思义根据行为(Action)作为指标来计费,这个行为可以是注册、咨询、放入购物车等等。

广告公司和媒体公司常用CPA、CPC(Cost Per Click)、CPM(Cost Per Mille,或者Cost Per Thousand;Cost Per Impressions)一起来权衡广告价钱。CPA(每次行动成本,Cost Per Action)计价方式是指按广告投放实际效果,即按回应的有效问卷或定单来计费,而不限广告投放量。CPA广告是网络中最常见的一种广告形式,当用户点击某个网站上的cpc广告后,这个站的站长就会获得相应的收入。二十七:CPT(广告术语)定时长计费是包时段投放广告的一种形式,广告主选择广告位和投放时间,用度与广告点击量无关。

接纳这种方式出售广告,网站主决议每一个广告位的价钱,广告主自行选择购置时间段,现在可按周或按天购置,成交价就是网站主标定的价钱。二十八:CTR(广告点击率)CTR(Click-Through-Rate)互联网广告常用的术语,指网络广告(图片广告/文字广告/关键词广告/排名广告/视频广告等)的点击到达率,即该广告的点击量(严格的来说,可以是到达目的页面的数量)除以广告的浏览量(PV- Page View)。CTR是权衡互联网广告效果的一项重要指标。

二十九:算法算法(Algorithm)是指解题方案的准确而完整的形貌,是一系列解决问题的清晰指令,算法代表着用系统的方法形貌解决问题的计谋机制。也就是说,能够对一定规范的输入,在有限时间内获得所要求的输出。如果一个算法有缺陷,或不适合于某个问题,执行这个算法将不会解决这个问题。

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差别的算法可能用差别的时间、空间或效率来完成同样的任务。一个算法的优劣可以用空间庞大度与时间庞大度来权衡。三十:机械学习机械学习(Machine Learning, ML)是一门多领域交织学科,涉及概率论、统计学、迫近论、凸分析、算法庞大度理论等多门学科。

专门研究盘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术,重新组织已有的知识结构使之不停改善自身的性能。它是人工智能的焦点,是使盘算机具有智能的基础途径,其应用广泛人工智能的各个领域,它主要使用归纳、综合而不是演绎。三十一:人工智能人工智能(Artificial Intelligence) ,英文缩写为AI。

它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能是盘算机科学的一个分支,它企图相识智能的实质,并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反映的智能机械,该领域的研究包罗机械人、语言识别、图像识别、自然语言处置惩罚和专家系统等。

人工智能从降生以来,理论和技术日益成熟,应用领域也不停扩大,可以设想,未来人工智能带来的科技产物,将会是人类智慧的“容器”。三十二:深度学习英文名:Deep Learning深度学习的观点源于人工神经网络的研究。

含多隐层的多层感知器就是一种深度学习结构。深度学习通过组合低层特征形成越发抽象的高层表现属性种别或特征,以发现数据的漫衍式特征表现。

深度学习的观点由Hinton等人于2006年提出。基于深信度网(DBN)提出非监视贪心逐层训练算法,为解决深层结构相关的优化难题带来希望,随后提出多层自动编码器深层结构。此外Lecun等人提出的卷积神经网络是第一个真正多层结构学习算法,它使用空间相对关系淘汰参数数目以提高训练性能。

深度学习是机械学习研究中的一个新的领域,其念头在于建设、模拟人脑举行分析学习的神经网络,它模拟人脑的机制来解释数据,例如图像,声音和文本。三十四:神经网络人工神经网络(Artificial Neural Networks,简写为ANNs)也简称为神经网络(NNs)或称作毗连模型(Connection Model),它是一种模拟动物神经网络行为特征,举行漫衍式并行信息处置惩罚的算法数学模型。这种网络依靠系统的庞大水平,通过调整内部大量节点之间相互毗连的关系,从而到达处置惩罚信息的目的。

三十五:OpenStackOpenStack是一个由NASA(美国国家航空航天局)和Rackspace互助研发并提倡的,以Apache许可证授权的自由软件和开放源代码项目。OpenStack是一个开源的云盘算治理平台项目,由几个主要的组件组合起来完成详细事情。OpenStack支持险些所有类型的云情况,项目目的是提供实施简朴、可大规模扩展、富厚、尺度统一的云盘算治理平台。

OpenStack通过种种互补的服务提供了基础设施即服务(IaaS)的解决方案,每个服务提供API以举行集成。三十六:SaaSSaaS是Software-as-a-Service(软件即服务)的简称,随着互联网技术的生长和应用软件的成熟, 在21世纪开始兴起的一种完全创新的软件应用模式。

它与“on-demand software”(按需软件),the application service provider(ASP,应用服务提供商),hosted software(托管软件)所具有相似的寄义。它是一种通过Internet提供软件的模式,厂商将应用软件统一部署在自己的服务器上,客户可以凭据自己实际需求,通过互联网向厂商定购所需的应用软件服务,按定购的服务几多和时间是非向厂商支付用度,并通过互联网获得厂商提供的服务。

三十七:PaasPaaS是Platform-as-a-Service的缩写,意思是平台即服务。把服务器平台作为一种服务提供的商业模式。

通过网络举行法式提供的服务称之为SaaS(Software as a Service),而云盘算时代相应的服务器平台或者开发情况作为服务举行提供就成为了PaaS(Platform as a Service)。所谓PaaS实际上是指将软件研发的平台(计世资讯界说为业务基础平台)作为一种服务,以SaaS的模式提交给用户。

因此,PaaS也是SaaS模式的一种应用。可是,PaaS的泛起可以加速SaaS的生长,尤其是加速SaaS应用的开发速度。在2007年海内外SaaS厂商先后推出自己的PAAS平台。

三十八:IaaSIaaS(Infrastructure as a Service),即基础设施即服务。消费者通过Internet 可以从完善的盘算机基础设施获得服务。这类服务称为基础设施即服务。

基于 Internet 的服务(如存储和数据库)是 IaaS的一部门。Internet上其他类型的服务包罗平台即服务(Platform as a Service,PaaS)和软件即服务(Software as a Service,SaaS)。

PaaS提供了用户可以会见的完整或部门的应用法式开发,SaaS则提供了完整的可直接使用的应用法式,好比通过 Internet治理企业资源。三十九:HaaS以提供的Hadoop作为一种服务(HAAS)HaaS(Hardware-as-a-service)的意思是硬件即服务。HaaS观点的泛起源于云盘算,现在被称作基础架构即服务(IaaS)或基础架构云,使用IaaS,各企业可通过Web将更多的基础架构容量作为服务提供。

“通过Web”分配更多的存储或处置惩罚容量固然要比供应商在基础情况中引入和安装新硬件要快得多。HaaS还具有另外一层寄义是针对嵌入式设备而言的,目的在于建设通过互联网(Web)举行嵌入式设备统一治理服务的模式。在这种情况下,HaaS类似于SaaS,对于嵌入式设备使用者来说,无需对所需嵌入式设备举行一次性购置,仅需根据设备使用量或其它尺度支付设备的服务费及维护费即可。

四十:决议树决议树(Decision Tree)是在已知种种情况发生概率的基础上,通过组成决议树来求取净现值的期望值大于即是零的概率,评价项目风险,判断其可行性的决议分析方法,是直观运用概率分析的一种图解法。由于这种决议分支画成图形很像一棵树的枝干,故称决议树。

在机械学习中,决议树是一个预测模型,他代表的是工具属性与工具值之间的一种映射关系。Entropy = 系统的缭乱水平,使用算法ID3, C4.5和C5.0生成树算法使用熵。这一怀抱是基于信息学理论中熵的观点。四十一:EM算法最大期望算法(Expectation Maximization Algorithm,又译期望最大化算法),是一种迭代算法,用于含有隐变量(hidden variable)的概率参数模型的最大似然预计或极大后验概率预计。

四十二:数据聚类数据聚类 (英语 : Cluster analysis) 是对于静态数据分析的一门技术,在许多领域受到广泛应用,包罗机械学习,数据挖掘,模式识别,图像分析以及生物信息。聚类是把相似的工具通过静态分类的方法分成差别的组别或者更多的子集(subset),这样让在同一个子集中的成员工具都有相似的一些属性,常见的包罗在坐标系中越发短的空间距离等。

四十三:概率模型给定一个用户的查询串,相对于该串存在一个包罗所有相关文档的荟萃。我们把这样的荟萃看作是一个理想的效果文档集,在给出理想效果集后,我们能很容易获得效果文档。这样我们可以把查询处置惩罚看作是对理想效果文档集属性的处置惩罚。问题是我们并不能确切地知道这些属性,我们所知道的是存在索引术语来表现这些属性。

由于在查询期间这些属性都是不行见的,这就需要在初始阶段来预计这些属性。这种初始阶段的预计允许我们对首次检索的文档荟萃返回理想的效果集,并发生一个开端的概率形貌。四十四:贝索斯定律英文:Bezos’ Law贝索斯定律是指在云的生长历程中,单元盘算能力的价钱约莫每隔3年会降低50%。

四十五:回归分析回归分析(regression analysis)是确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法。运用十分广泛,回归分析根据涉及的自变量的几多,可分为一元回归分析和多元回归分析;根据自变量和因变量之间的关系类型,可分为线性回归分析和非线性回归分析。如果在回归分析中,只包罗一个自变量和一个因变量,且二者的关系可用一条直线近似表现,这种回归分析称为一元线性回归分析。

如果回归分析中包罗两个或两个以上的自变量,且因变量和自变量之间是线性关系,则称为多元线性回归分析。四十六:推荐算法基于内容的信息推荐方法的理论依据主要来自于信息检索和信息过滤,所谓的基于内容的推荐方法就是凭据用户已往的浏览记载来向用户推荐用户没有接触过的推荐项。主要是从两个方法来形貌基于内容的推荐方法:启发式的方法和基于模型的方法。

启发式的方法就是用户凭借履历来界说相关的盘算公式,然后再凭据公式的盘算效果和实际的效果举行验证,然后再不停修改公式以到达最终目的。而对于模型的方法就是凭据以往的数据作为数据集,然后凭据这个数据集来学习出一个模型。

四十七:八叉树英文名:Octree八叉树是一种用于形貌三维空间的树状数据结构。八叉树的每个节点表现一个正方体的体积元素,每个节点有八个子节点,将八个子节点所表现的体积元素加在一起就即是父节点的体积。

四十八:红黑树红黑树(Red Black Tree) 是一种自平衡二叉查找树,是在盘算机科学中用到的一种数据结构,典型的用途是实现关联数组。它是在1972年由Rudolf Bayer发现的,其时被称为平衡二叉B树(symmetric binary B-trees)。

厥后,在1978年被 Leo J. Guibas 和 Robert Sedgewick 修改为如今的“红黑树”。红黑树和AVL树类似,都是在举行插入和删除操作时通过特定操作保持二叉查找树的平衡,从而获得较高的查找性能。它虽然是庞大的,但它的最坏情况运行时间也是很是良好的,而且在实践中是高效的: 它可以在O(log n)时间内做查找,插入和删除,这里的n 是树中元素的数目。

四十九:哈希表散列表(Hash table,也叫哈希表),是凭据关键码值(Key value)而直接举行会见的数据结构。也就是说,它通过把关键码值映射到表中一个位置来会见记载,以加速查找的速度。这个映射函数叫做散列函数,存放记载的数组叫做散列表。

给定表M,存在函数f(key),对任意给定的关键字值key,代入函数后若能获得包罗该关键字的记载在表中的地址,则称表M为哈希(Hash)表,函数f(key)为哈希(Hash) 函数。五十:随机森林英文名:Random forest在机械学习中,随机森林是一个包罗多个决议树的分类器, 而且其输出的种别是由个体树输出的种别的众数而定。

Leo Breiman和Adele Cutler生长出推论出随机森林的算法。而 “Random Forests” 是他们的商标。这个术语是1995年由贝尔实验室的Tin Kam Ho所提出的随机决议森林(random decision forests)而来的。

这个方规则是联合 Breimans 的 “Bootstrap aggregating” 想法和 Ho 的”random subspace method”” 以制作决议树的荟萃。


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