【大数据与人工智能知识点详解】
1. Spark Streaming 是 Spark 软件栈中的流计算组件，它提供了对实时数据流的处理能力，可以处理来自多种源的连续数据流。
2. 大数据的发展趋势包括：大数据分析方法的创新、大数据与云计算的融合、大数据一体机的发布。被淘汰并不是大数据的发展趋势。
3. 麦肯锡公司在2011年的报告中指出了数据已成为重要的生产因素。
4. 大数据在电信行业的应用包括精准广告、网络管理和客服中心优化。网络优化是其中一个例子，而非数据商业化。
5. 物流网络通常不属于电信行业的大数据应用范畴，但可能涉及物流行业的数据分析。
6. 阿里巴巴在2012年设立了首席数据官的职位，推进数据分享平台战略。
7. Kafka 适合的应用场景包括日志收集、消息系统和流式处理，而不适合直接用于业务系统。
8. HBase 是一个面向列、多版本、具有高扩展性和稀疏性的分布式数据库，面向行不是其特点。
9. 在MapReduce模型中，服务器数量越多，处理时间越短，实现线性可扩展。
10. Spark的软件栈中，用于机器学习的是MLlib。
11. Spark是在2010年开源的。
12. 大数据的多样性涵盖了结构化、非结构化和半结构化数据，全结构化数据不是其中之一。
13. 自然语言处理的难点包括语言歧义性、知识依赖和语境，而机器性能通常不是主要难点。
14. 语音识别的常见应用包括拨号、导航和设备控制，聊天可能是其中一种应用。
15. 自由学习不属于人工智能算法的典型学习方法，常见的有迁移学习、对抗学习和强化学习。
16. 机器学习通过数据训练出模型，以改善系统的性能。
17. 人工智能的未来趋势总体上是上升的。
18. 中国移动的首个人工智能平台叫做九天。
19. 数据单位从小到大的正确顺序是B、KB、MB、GB、TB、PB、EB等。
20. 1TB等于1024GB，而不是1000GB。
21. 数据库二维表数据是结构化数据，而不是非结构化数据。
22. MapReduce的过程包括Map、Shuffle、Combine和Reduce。
23. 人工智能的英文缩写是AI。
24. TensorFlow是谷歌开发的人工智能算法框架。
25. BP神经网络的学习规则是梯度下降法。
26. 语音识别产品的体系包括语音合成、语音识别和语义理解，语音播放不是体系之一。
27. 第一代算法模型通常是MapReduce，Tez、Spark和Pig是后续的改进和发展。
28. Spark是一个基于内存的迭代计算框架，适用于需要多次操作数据集的应用。
以上知识点涵盖了大数据技术（如Spark Streaming、HBase、Kafka和MapReduce）、人工智能的基础概念（如机器学习、自然语言处理和语音识别）、大数据在电信行业的应用以及相关软件框架（如TensorFlow和Spark）。这些知识点是理解和掌握大数据与人工智能领域的重要基础。
