1 计算机软件技术概述
计算机软件技术是指借助数学、逻辑学等理论知识，对计算机软件进行研发的过程。目前，我国的计算机软件技术发展相对比较成熟，这为提高现代化技术发展速度创造了良好的条件。计算机软件被广泛地应用于各行各业中，各有特点。这表明计算机软件技术对互联网行业发展可以产生深远影响，甚至还可以提高国民经济水平。但计算机软件技术相对比较复杂，在设计期间通常会遇到各种各样的问题和困难，一旦缺乏相关规范和标准，在现代化技术应用方面很难突破传统束缚，所以强化对计算机软件技术创新研发，将AI智能技术、自动化技术科学地应用到各大行业中是当务之急[1]。
2 大数据系统组成
2.1 分析技术
分析技术的主要内涵是指,采用大数据技术,完成对大量数据的分析工作,在分析完毕后获取操作人员想要获得信息。同时,考虑到大数据和普通数据在数量、复杂度方面存在些许差别,因此在后期会逐步完善大数据分析技术。此外,随着各类新技术的出现,也将充分凸显大数据分析技术的实际职能,为我国科学技术、信息技术领域的可持续发展提供无尽动力。
2.2 语义引擎
非结构化数据所具有的多样化特点,将为数据分析工作带来一定的挑战。基于此,在进行数据分析的过程中,人们需要依托工具展开系统化的分析,对数据进行提炼、处理。而通过使用语义引擎,则能充分发挥人工智能的实际职能,从数据当中获取信息,促使提炼信息的整个过程呈现自动化状态,真正满足信息使用者的基本需求。
2.3 数据质量与数据管理系统
在对数据进行处理、分析的过程中,操作人员可通过极具标准化的方式针对数据展开综合处理,最终获得精准度极高的分析结果。同时,根据大数据技术的实际发展进程进行分析时,也可以明显发现,大数据技术的起源和互联网技术有着极为密切的联系,在用户浏览网页、储存讯息等多项操作中,将会生成海量数据。此时,为了精准捕捉此类海量数据集中的有价值信息,便需要充分发挥出关于大数据处理技术的实际职能,彰显其管理能效,完成对数据的一系列处理,最终获取高质量的数据,由上述操作过程可以明显发现,操作人员能运用大数据技术的处理功能、分析功能,精准判断数据的质量以及对数据展开管理活动,最终完成优质工作活动[2]。
3计算机软件技术在大数据系统中的应用
3.1大数据处理平台的设计与实现
通过在集群中使用多个计算节点，可以实现高效的数据处理和并行计算。分布式计算还提供了容错机制，即使在某个节点故障的情况下，任务仍然可以继续执行，保证了系统的稳定性和可靠性。对于大规模的数据集，传统的关系型数据库已经无法满足需求。因此，分布式存储系统被广泛应用于大数据处理平台中。例如，Hadoop分布式文件系统（HDFS）可以将数据分布存储在多个计算节点上，并通过冗余备份来保证数据的可靠性。通过索引技术和数据划分策略，可以实现快速的数据访问和查询。另外，在大数据处理平台中，任务调度和资源管理也是需要考虑的重要因素。由于任务数量庞大且任务类型多样，合理的任务调度策略可以充分利用集群资源，并保证任务的公平性和完成时间的优化。同时，对于不同任务的需求，系统需要提供灵活的资源管理机制，根据任务的特点调整资源的分配和优先级。由于数据量急剧增长，大数据处理平台需要能够轻松地扩展和添加新的计算节点，以应对不断增长的数据挑战。同时，通过优化算法和数据处理流程，可以提高系统的处理效率，加快数据处理和分析的速度。
3.2 人工智能和机器学习技术在大数据处理中的应用
人工智能技术包括自然语言处理、语音识别、图像识别、机器翻译、推荐系统等多个领域，在大数据处理中有着广泛的应用。其中，自然语言处理技术可以帮助企业更好地理解和利用大量的文本数据，提高决策效率和精度；语音识别技术可以帮助企业更快速地处理大量的语音数据，实现语音交互和自动语音转写；图像识别技术可以帮助企业更好地分析和利用大量的图像数据，实现自动化图像识别和分类；机器翻译技术可以帮助企业更好地处理跨语言的数据，实现文本翻译和语音翻译；推荐系统技术可以帮助企业更好地分析用户行为数据，实现个性化推荐和精准营销。机器学习技术是指通过对数据进行建模和训练，使计算机能够自主学习和推断的一种技术。在大数据处理中，机器学习技术可以帮助企业更好地挖掘和利用大量的数据。其中，监督学习技术可以通过对已有数据进行训练和预测，实现对未来数据的预测和分类；无监督学习技术可以通过对未知数据进行分析和分类，实现数据聚类和异常检测；强化学习技术可以通过与环境的交互和反馈，实现智能决策和优化。以智能客服系统为例，该系统可以通过自然语言处理技术和机器学习技术对客户的问题进行自动处理和回答。在自然语言处理方面，系统可以对客户的文字或语音进行分析和理解，并通过文本分类、关键词提取等技术将客户问题分类和归纳；在机器学习方面，系统可以通过对历史数据进行训练和预测，提高对客户问题的识别和回答精度[3]。
3.3 深度学习的图像处理与识别
传统的图像处理方法通常依赖于人工设计的特征提取算法，而这些算法在面对复杂图像时往往效果不佳。而深度学习通过多层神经网络自动学习图像的特征表示，能够更准确地捕捉图像中的抽象概念，从而提高图像处理的效果。随着深度学习技术的不断发展，例如卷积神经网络（CNN）的出现，图像识别的准确率得到了大幅度的提升。CNN通过多层卷积和池化操作，可以有效地学习图像中的特征模式，并能够更好地进行图像分类和识别。因此，基于深度学习的图像识别在大数据时代的应用中，能够得到更高准确率的结果。由于大数据时代图像数据规模庞大，传统的手工处理方法难以应对。而基于深度学习的方法可以实现对图像数据的自动化处理和识别，大大提高了图像处理的效率和准确性。基于深度学习的图像处理与识别在大数据时代具有重要的应用价值，能够提取更高级别的特征信息，提高图像处理的准确率，并实现更高效的自动化处理。随着深度学习技术的不断发展，相信在未来的大数据应用中，基于深度学习的图像处理与识别将有着更广泛和深入的应用。
3.4 交互式数据处理
交互式数据处理有着直观、灵活等多种特征,针对于此类数据的处理过程较为便捷,容易控制。操作人员可使用人机对话形式完成处理,在系统的指示下完成需要执行的操作步骤。通过使用此种方式,可以降低操作人员处理数据过程中的难度,促使工作人员的数据处理工作呈现简洁性特点,储存于系统当中的数据和文件也可被实时修改、便捷处理。此外,通过以上述方式获得的处理结果,可以立刻被操作人员予以使用。通过进行综合分析可明显发现关于交互式数据处理所具备的多类特征,在合理应用此处理方式后,自然可以保证处理信息的实时性,使得交互方式能够发挥其实际职能服务于数据处理工作。
4 结语
总之，在大数据时代，计算机软件技术扮演着至关重要的角色。通过收集、存储、分析和应用海量的数据，计算机软件技术为决策和创新提供了有力支持。然而，面对大规模数据、多样化数据类型和实时处理需求的挑战，我们需要不断探索和优化相关技术，以确保信息处理的高效性和准确性。未来，计算机软件技术将继续发展壮大。随着技术的进步和创新，我们可以预见到更加高效、精确、智能的信息处理方法的出现。
参考文献：
[1]林晓鹏.大数据时代下计算机软件技术的应用分析[J].信息记录材料,2023,24(08):137-139.
[2]张宓.计算机软件技术在大数据时代的应用[J].科技资讯,2023,21(11):26-29.
[3]鲍春.基于FPGA的图像处理深度学习模型的压缩与加速[D].北京：北京工商大学,2020.
