GP-PRO-PBⅢ入门培训教材
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新手学习大数据的入门书籍
新手学习大数据的入门书籍 大数据是眼下非常流行的技术名词，自然也催生出了一些与大数据相关的职业，通过对数据的分析挖掘来影响企业的商业决策。想知道有关大数据的学习书籍资料有哪些？，今天千锋教育来为大家推荐一波大数据学习需要的书籍。 《大数据时代》 大数据不是随机样本，而是所有采集数据；大数据不追求精确性，而是允许混杂性；大数据不是分析因果关系，而是相关关系。 2、《爆发》 《爆发：大数据时代预见未来的新思维》揭开了人类行为背后隐藏的模式“爆发”，大胆的提出人类有93%的行为都是可预测的，是一本超越《黑天鹅》惊世之作。神秘色彩十足。
3、《Presto技术内幕》 Presto是Face book开发的数据查询引擎，基于Java语言开发的，专门为大数据实时查询计算而设计和开发的产品，更是大数据实时查询计算产品的佼佼者，比Spark、Impala更加简单、高效。 4、《智能时代》
《智能时代》回顾了科学研究发展的四个范式，用实例证明了数据在科学发现中的位置。 5、《大数据处理之道》 从最初的Hadoop到Spark，再到Storm，到底哪个战斗力更强？《大数据处理之道》分析比较了当下流行的大数据处理技术的优劣及适用场景，包括Hadoop、Spark、Storm、Dremel、Drill等，详细分析了各种技术的应用场景和优缺点。几乎涵盖所有的大数据处理热门技术，语言诙谐，大数据处理技术与应用场景并在，对未来新的大数据处理技术发展趋势进行了预，测，初学者好上手，专业人士可系统的扩展知识。
6、《大数据基础与应用》 数据本身没有丝毫意义，通过统计、分类、萃取、特征抽取等一系列技术手段才能实现其价值。基础≠不重要，大数据初级必须要掌握的理论知识都在这里 7、《超越大数据》 把社交数据、移动数据、位置数据与主数据结合起来, 可以实现与现有客户
通信线路培训资料全
长途通信光缆线路工程建设 有关技术问题 一、长途通信光缆线路工程建设的有关技术问题 （一）通信光缆中光纤的主要技术指标 目前通信建设工程使用的光纤主要有两种，即ITU-T G.655（简称G.655）和ITU-T G.652（简称G.652）建议的单模光纤。G.655为非零色散位移单模光纤。一个工程（至少是一个中继段）所用的光缆应为同一型号和同一来源（即同一工厂、同一材料和同一制造方法）。光缆中的同一种光纤（G.655或G.652）应为同一来源（同一工厂、同一材料和同一制造方法和同一折射率分布）。每盘光缆中的光纤不应有接头。 现将G.652和G.655光纤的主要技术标准分别介绍如下： 1、G.652光纤 （1）模场直径（1310nm波长） 标称值：8.8-9.5μm之间取一定值 偏差：不超过取定值的±0.5μm （2）包层直径 标称值：125μm 偏差：不超过取定值的±1.0μm （3）1310nm波长的模场同心度偏差：不大于0.8μm （4）包层不圆度：小于2% （5）截止波长 截止波长应满足λcc及λc的要求： λc（在2米光纤上测试）<1260nm； λcc（在20米光缆+2米光纤上测试）<1270nm。 （6）光纤衰减系数 ①在1310nm波长上的最大衰减系数为：0.36dB/km。
光纤衰减曲线应有良好的线性并且无明显台阶。用OTDR检测 任意一根光纤时，在1285～1339nm波长围，任一波长上光纤的衰减系数与1310nm波长上的衰减系数相比，其差值不超过0.03dB/km。 ②在1550nm波长上的最大衰减系数为：0.23dB/km。 光纤衰减曲线应有良好的线性并且无明显台阶。用OTDR检测任意一根光纤时，在1480～1580nm波长围，任一波长上光纤的衰减系数与1550nm波长上的衰减系数相比，其差值不超过0.05dB/km。 用OTDR检测任意一根光纤时（在1310nm及1550nm波长）时，其衰减曲线具有良好的线性，并无明显台阶。 （7）光纤在1310nm波长上的弯曲衰减特性 以37.5mm为弯曲半径，松绕100圈后衰减增加值小于0.05dB。（8）色散 ①零色散波长围为1300～1324nm； ②最大零色散点斜率不大于0.093ps/nm2. km； ③在1300～1339nm波长围色散不大于3.5ps/nm. km； ④在1271～1360nm波长围色散不大于5.3ps/nm. km； ⑤在1550nm波长的色散系数不大于16ps/nm. km； ⑥在1480～1580nm波长围色散不大于19ps/nm. km。 （9）偏振模色散系数 成缆后在1550nm波长围，光纤的偏振模色散系数应小于0.20ps/√km。 （10）拉力筛选试验 成缆前的一次涂覆光纤全部经过拉力筛选试验，试验拉力不小于5N（约为0.4Gpa、50kPsi，光纤应变约为0.58%），加力时间不小于1秒钟。 （11）光纤着色应优先采用UV处理法。其颜色应不迁染、不褪色（用丙酮或酒精擦拭也应如此）。 （12）光纤接头损耗 所供光缆中的任意两根光纤在工厂条件下1310nm波长的熔接损
管理基础知识整理资料
▲判断：组织在管理中起着关键枢纽作用。（V） ▲判断：管理本质就是为了有效地实现管理目标的活动。（V） ▲环境：组织生存的土壤，它既为组织活动提供条件，同时也必须对组织的活动起制约作用。▲判断：任何组织的经营过程，实际上是不断在其内部环境、外部环境与经营目标三者之间寻求动态平衡的过程。（V） ▲判断：SWOT分析是最常用的内外部环境综合分析技术。（V） ▲判断：不是古埃及颁布的）古巴比伦：《汉穆拉比大法典》 ▲古罗马：建立了层次分明的中央集权帝国，实行一种把集权和分权相结合的连续授权制度。（判断V） ▲到中世纪，西方管理实践和管理思想都有了很大的发展。（判断：V） 道家：（老子） ▲道家管理思想的核心：无为而治（判断V） ▲商家的经营思想在我国管理思想史上占有重要位置。（判断V） ▲欧洲伟大社会学家韦伯的管理学理论，为管理学提供了一个科学的理论框架。（判断题） ▲人际关系理论的诞生是从著名的霍桑试验开始的。（判断V） ▲判断题影响生产力最重要的因素是工作中发展的人际关系，而不是待遇和工作环境 ▲工人是社会人，而不是经济人。（判断题） ▲新型的领导能力在于提高工作的满足感。（判断题） ▲判断：决策是管理的核心，管理功能实质上是决策方案实施过程的体现。（V） ▲判断：决策就是从两个备选方案中选择一个方案的过程。（V） ▲判断：专家调查法是最科学的预测方法。（X）
（判断）管理者是在管理中指挥和领导他人活动的人们，他们构成了管理活动的主体。． 判断：管理是人类社会协作劳动和共同生活的产物（V） 政府的管理具有典型的合法性和强制性（判断） 判断：“带着有色眼镜看人”是种应当克服的决策定型效应。（V） 判断决策是计划的前提，计划是决策的逻辑延续（V） 作为管理的载体和基本途径，组织对于管理具有基础性和工具性的意义（判断） 判断：非正式组织也有明确的组织结构类型。（X） 判断：任何组织在发展过程中，都会出现失误。（V） 社会生产在不断发展，但现代组织的规模和内部结构日趋简单。（X） 由于组织环境的不确定性，组织必须通过控制来及时了解情况，调整计划，修正目标。（V）判断：建立专门履行控制职能的机构是控制的功能。（X，应该是功能的基本条件） 判断：一种新制度是否优越的衡量标准是企业的效益是否提高X）。坚持收益大于成本的原则。判断：只有市场创新，才能对消费者各类需求给予更大程度的满足X） 管理创新是一种手段、方式，而不是最终目的（判断）； 1、组织是以特定的结构形式存在和活动的。V 2、组织设计不仅是组织结构的设计和优化，更重要的是组织规范的制度建议。V （1）组织结构的刚性将减少内部组织成本（判断）。 （2）组织结构的刚性将减少委托代理成本（判断）。 （3）组织结构的刚性将增加外部交易成本（判断）。 单项选择题 等。（单选）人员状况）内部环境：组织性质和2．
大数据入门教程-大数据入门视频
大数据入门教程-大数据入门视频 现在有很多的人开始学习大数据想要进入到大数据领域中去，但不知道自己适不适合学习大数据，就想找一些大数据的入门学习视频，看看自己能不能学会大数据，对于大数据入门视频，小编觉得，千锋的教程讲的通俗易懂，是比较适合想入门的小伙伴看的。 下载大数据入门视频，必须有所选择的进行。小编的建议是上专业的知名的大数据培训机构下载比较好，原因很简单，每个大数据培训机构都不会上传一些质量比较差的大数据视频来影响自己的整体形象。 千锋成立多年，在IT培训行业内有口皆碑，始终不忘教育为本的理念，为学习大数据的学员们营造了一种良好的学习氛围。学员在入学时就签就业协议，并且全程跟踪学员就业状态，提高学员的就业质量。 千锋教育拥有真正的大数据课程，启用商业数据使用、全栈数据开发，吊打初级工程师。与亚马逊达成战略合作，企业项目真实还原，让学员积累真正的开发经验。名师配好课，17年项目经验总监统领全程面授，课程覆盖云计算与机器学习等热门技术，为万余企业定制培训。
大数据入门到精通的视频教程是由众多名师精心录制的视频教程，不仅内容专业，紧贴时代需求，同时依托千锋线下面授培训课程的教学经验和实力，让千锋教育大数据的视频教程更具权威性，更值得学习者信赖，进一步提高学生的学习质量。在基础内容的理解上，穿插一定的项目实战，让学习者在感受学习乐趣的同时，提高项目实战能力，更好地达到工学结合的要求，实现学习和工作的完美过渡和无缝衔接。 千锋大数据视频教程是实时更新的，跟随时代的发展，技术的变革而不断地改变，让每一个阶段的学生都能学到新颖的技术，从而快速适应企业的开发节奏。
云计算和大数据基础知识教学总结
云计算与大数据基础知识 一、云计算是什么? 云计算就是统一部署的程序、统一存储并由相关程序统一管理着的数据！ 云计算cloud computing是一种基于因特网的超级计算模式，在远程的数据中心里，成千上万台电脑和服务器连接成一片电脑云。因此，云计算甚至可以让你体验每秒超过10万亿次的运算能力，拥有这么强大的计算能力可以模拟核爆炸、预测气候变化和市场发展趋势。用户通过电脑、笔记本、手机等方式接入数据中心，按自己的需求进行运算。 云计算是一种按使用量付费的模式，这种模式提供可用的、便捷的、按需的网络访问，进入可配置的计算资源共享池（资源包括网络，服务器，存储，应用软件，服务），这些资源能够被快速提供，只需投入很少的管理工作，或与服务供应商进行很少的交互。 通俗的理解是，云计算的“云”就是存在于互联网上的服务器集群上的资源，它包括硬件资源（服务器、存储器、CPU等）和软件资源（如应用软件、集成开发环境等），所有的处理都在云计算提供商所提供的计算机群来完成。 用户可以动态申请部分资源，支持各种应用程序的运转，无需为繁琐的细节而烦恼，能够更加专注于自己的业务，有利于提高效率、降低成本和技术创新。 云计算的核心理念是资源池。 二、云计算的基本原理 云计算的基本原理是，在大量的分布式计算机集群上，对这些硬件基础设施通过虚拟化技术构建不同的资源池。如存储资源池、网络资源池、计算机资源池、数据资源池和软件资源池，对这些资源实现自动管理，部署不同的服务供用户应用，这使得企业能够将资源切换成所需要的应用，根据需求访问计算机和存储系统。 打个比方，这就好比是从古老的单台发电机模式转向了电厂集中供电的模式。它意味着计算能力也可以作为一种商品进行流通，就像煤气、水电一样，取用方便，费用低廉。最大的不同在于，它是通过互联网进行传输的。 三、云计算的特点 1、支持异构基础资源 云计算可以构建在不同的基础平台之上，即可以有效兼容各种不同种类的硬件和软件基础资源。硬件基础资源，主要包括网络环境下的三大类设备，即：计算(服务器)、存储(存储设备)和网络(交换机、路由器等设备);软件基础资源，则包括单机操作系统、中间件、数据库等。 2、支持资源动态扩展 支持资源动态伸缩，实现基础资源的网络冗余，意味着添加、删除、修改云计算环境的任一资源节点，或者任一资源节点异常宕机，都不会导致云环境中的各类业务的中断，也不会导致用户数据的丢失。这里的
大数据基础-大数据软件基础
第2章大数据软件基础
目录 ?Linux基础 ?Java基础 ?SQL语言基础 ?在VirtualBox上安装Linux集群?习题
2.1.1 Linux 简介 Linux简洁，仅提供数百个有明确设计目的系统调用； Linux中所有的设备都被当做文件对待，可通过一套相同的系统调用接口对数据和设备的操作； Linux的内核和相关的系统工具软件都是用C语音编写的，Linux在各种硬件体系架构面前具备非常好的移植能力； Linux将所有的进程都当做线程，而创建线程速度快、开销少； Linux提供了一套非常简单但又非常稳定的进程间通信元语，快速简洁的进程创建过程使得Linux程序高质量地完成任务，而简单稳定的进程间通信机制可以保证一组单一目的的程序方便地组合在一起，去解决更为复杂的任务。 Linux系统核心最初是由芬兰赫尔辛基大学学生Linus Torvalds在1990年设计。后来，Linux周边程序越来越多，在不到三年的时间里，linux成为了一个功能完善，稳定可靠的操作系统。 Linux存在着许多不同的Linux版本，例如RedHat、CentOS、Ubuntu、debian等。 Linux系统具有以下几个重要的特点：
1．修改主机名和hosts文件 v查看主机名 可以使用hostname查看当前主机名称，命令如下：$ hostname
v永久修改主机名 可以使用hostnamectl永久设置主机名，修改后的主机名存储在/etc/hostname文件中。命令如下： $ hostnamectl set-hostname controller# 设置主机名为controller $ cat /etc/hostname # 用cat 命令在控制台显示文件内容为controller 也可以通过直接修改/etc/hosts文件中的主机名来修改主机名称。 还可以使用Vim等编辑工具编辑该文件，修改对应IP地址后的主机名称。 $ vim /etc/hosts # 注意：在打开文件，并修改主机名称后，保存$ cat /etc/hosts
基础知识培训教材
广州竞越企业管理咨询有限公司 I S O14001 基 础 知 识 培 训 教 材 专业是土壤顾客是根本创新就是竞 争力 一、ISO 14000系列标准推行背景
1、地球面临的环境问题 我们赖以生存的地球将以什么样的状态进入21世纪？ 30年来，人类对地球造成的破环增加了差不多三分之二。 温室效应、臭氧层破坏。 森林面积锐减；土地严重沙化；淡水资源严重不足；自然灾害频繁；酸雨危害；化学废物排放剧增等。我们正在为人类近百年来对地球环境的破坏付出沉重的代价。 2、环境管理 各个国家在不同法律制度下采取了各种各样的环境措施。 企业被动地执行环保法律法规 企业界的动向 首先，许多企业已开始将ISO 14001认证作为推动自身事业发展的战略。 第二，根据对发达国家的企业进行的调查，在ISO 14001正式公布之前已有很多企业在为此做准备。例如，1996年11月8日日本经济新闻公布的资料，在接受调查的939家企业中，有45.6%在准备中，44.7%在研究中，4.2%已取得BS 7750，正考虑转化为ISO 14001认证，没对ISO 14001做任何考虑的企业仅占5.5%。 第三，作为想取得ISO 14001认证的理由，对日本企业的调查结果为 ①为解决环境问题82% ②为提高企业社会形象70% ③为了企业长期利益55%
④为满足客户需求9% ⑤为满足母公司要求5% 第四，对积极准备进行ISO 14001认证的企业以行业上划分，则为： 电子、电气类63% 化学化工类21% 办公机械类6% 钢铁类2% 汽车类1% 其它7% 另外，美国、加拿大等国也认为，ISO 14001认证的发展速度会比ISO 9000快得多。 ·消费者的动向。环境ISO 是针对企业等组织的，并不和消费者有直接联系，但是，企业的产品和服务对象是消费者，消费者的行为自然对企业有最大的影响。 3、有关环境管理的标准 ICC可持续发展宪章 BS 7750 EMAS/ECO ISO 14000系列 4、环境管理体系和质量管理体系之比较
大数据挖掘入门教程
大数据挖掘入门教程 大数据时代的来临，给人们生活带来了巨大变化。对于中国而言，大数据产业起步晚，发展速度快。物联网、移动互联网的迅速发展，使数据产生速度加快、规模加大，迫切需要运用大数据手段进行分析处理，提炼其中的有效信息。千锋教育，经过多年的洗礼，在大数据培训中取得了不错的成绩。 下面是千锋教育对于大数据入门教程的步骤： 1)数据挖掘概述与数据： 讲解了数据挖掘技术的起源、应用场景以及基本的处理方法，并对于数据集、数据等基本的概念做了阐释。 2)可视化与多维数据分析： 讲解了数据可视化的基本方法，并分别演示了Excel数据透视表与SQLServerAnalysisService对于多维数据的可视化处理。 3)分类器与决策树： 讲解了分类器的基本概念与应用方法，并具体分析了分类器经典算法之一决策树的实现方法。 4)其他分类器：
讲解了另外两种经典的分类器算法：基于规则的分类器与基于距离的分类器和其他一些常见的分类器算法，如基于距离的分类器的改良算法、贝叶斯分类器、人工神经网络、支持向量机与组合方法等。 5)决策树的应用： 演示了利用WekaExplorer、KNIME、Tanagra等开源工具进行的数据挖掘处理。演示中对比了几类数据挖掘算法，如Cart决策树、C4.5决策树、KNIME决策树、简单贝叶斯分类、组合方法、人工神经网络、基于规则的分类等。 6)关联分析： 讲解了关联分析的常见算法，即Apriori算法与FP增长算法。 7)购物车数据分析： 主要演示了利用微软的解决方案来进行购物车数据的关联分析，包括SQLServiceAnalysisService的关联分析与Excel结合SSAS外接程序等方法。最后还利用WekaKnowledgeFlow工具来进行关联分析，以便对比第六章的实践。 8) 聚类算法： 讲解了聚类算法的基本原理与常见算法，包含K均值算法、层次聚类、基于密度的聚类算法。 大数据是未来的趋势，选择千锋教育，助力人生！
ISO9000质量管理体系基础知识培训教材(1)
开平市富利来塑胶企业有限公司 ISO9000质量管理体系 基础知识培训教材 企业内部培训教材，请勿转载或复制 编辑：jack.shi 2005年4月15日
第一章重要术语 1.过程 process 一组将输入转化为输出的相互关联或相互作用的活动。 注1：一个过程的输入通常是其他过程的输出。 注2：组织为了增值通常对过程进行策划并使其在受控条件下运行。 注3：对形成的产品是否合格不易或不能经济地进行验证的过程，通常称之为“特殊过程”。 2.产品 product 过程的结果。 注1：有下述四种通用的产品类别： ——服务（如运输）； ——软件（如计算机程序、字典）； ——硬件（如发动机机械零件）； ——流程性材料（如润滑油）。 许多产品由不同类别的产品构成，服务、软件、硬件或流程性材料的区分取决于其主导成分。例如：外供产品“汽车”是由硬件（如轮胎）、流程性材料（如：燃料、冷却液）、软件（如：发动机控制软件、驾驶员手册）和服务（如销售人员所做的操作说明）所组成。 注2：服务通常是无形的，并且是在供方和顾客接触面上至少需要完成一项活动的结果。服务的提供可涉及，例如： ——在顾客提供的有形产品（如维修的汽车）上所完成的活动； ——在顾客提供的无形产品（如为准备税款申报书所需的收益表）上所完成的活动； ——无形产品的交付（如知识传授方面的信息提供）； ——为顾客创造氛围（如在宾馆和饭店）； 软件由信息组成，通常是无形产品并可以方法、论文或程序的形式存在。 硬件通常是有形产品，其量具有计数的特性。流程性材料通常是有形产品，其量具有连续的特性。硬件和流程性材料经常被称之为货物。 注3：质量保证主要关注预期的产品。 3.质量quality
【深圳千锋】大数据学习教程资料
【深圳千锋】大数据学习教程资料 深圳大数据开发培训班哪家好？不多说，直接推荐千锋，现在口碑为胜的社会，口碑好才是我们靠谱的选择！今天小编除了给大家推荐好学习培训班之外，还给大家分享十本学习大数据开发的书籍，可以速速收藏待用了！ 《Python 数据科学手册》 本书介绍了在Python中处理数据所必需的核心库：特别是IPython，NumPy，Pandas，Matplotlib，Scikit-Learn和相关软件包。读这本书，你需要有Python基础，如果你没有Python基础可以先读《A Whirlwind Tour of Python》这本书是针对Python语言快速入门的书 2. 《Neural Networks and Deep Learning》 是一本免费的在线书籍。这本书主要概述两大核心概念： ●神经网络，一个编程范例，使计算机可以从观测数据中学习 ●深度学习，这是一套强大的神经网络学习技术 神经网络和深度学习目前为图像识别，语音识别和自然语言处理中的许多问题提供了更好的解决方案。本书将教授许多神经网络和深度学习背后的核心概念。 3. 《贝叶斯思维》 think X系列的书籍之一，大多数讲贝叶斯统计的书，都是用数学符号，以数学概念（如微积分）为基础展开的，此书则用Python代码代替数学符号，用离散数学代替连续数学。这样一来，数学里的积分变成了求和，概率分布的运算大多成了简单的循环。 4. 《Machine Learning & Big Data》
这本书目前算是一部还没完结的作品，其目的是为了让软件工程师可以在不依赖库的情况下就能轻松构建机器学习模型，从而在理论和实践中获得平衡，大多数情况下，模型背后的概念或技术都很简单或者说比较直观，但是细节和术语上就容易出问题。 另外，现有的库基本可以解决现有的问题。更多的时候它们有自己的抽象和架构来隐藏底层概念。本书的目的就是为了让基本概念更清晰。 5. 《Statistical Learning with Sparsity》 在过去的十年中，计算和信息技术出现了爆炸性增长。随着它在各种领域如医学，生物学，金融和市场营销中涌现出大量的数据。本书在一个通用的概念框架中阐述了这些领域重要的数据科学思想。 6. 《Statistical inference for data science》 本书是作为数据科学专业领域的书籍，也是一部有关推论统计学的Coursera配套书。 本书旨在作为推论统计学的入门书籍。目标受众是具有数学和计算机编程基础的学生，他们希望将这些技能用于数据科学或统计学。这本书是免费提供的。 7. 《凸优化》 这是一本关于凸优化的书，凸优化是一类特殊的数学优化问题，它包括zui 小二乘法和线性规划问题。众所周知，zui小二乘法和线性规划问题具有相当完善的理论，出现在各种应用中，并且这些问题可以用编程来解决。这本书主要是面向实际应用，丰富的案例是本书的特色 《Python 自然语言处理》 这是一本关于自然语言处理的书。“自然语言”是指用于人类日常交流的语
Hadoop大数据开发基础教学进度表
学院 课程教学进度计划表（20 ～20 学年第二学期） 课程名称Hadoop大数据开发基础授课学时48 主讲（责任）教师 参与教学教师 授课班级/人数 专业（教研室） 填表时间 专业（教研室）主任 教务处编印 年月
一、课程教学目的 通过本课程的学习，使学生了解Hadoop集群的基本框架，Hadoop的基本理论，以及Hadoop的核心组件HDFS和MapReduce的原理和使用。为学生今后使用大数据技术挖掘、学习其他大数据技术奠定基础。同时，本课程将紧密结合实际，不仅通过大量的实践操作和练习提高学生的动手实践能力；而且会提供实际的案例，讲解实际项目的开发流程，通过案例讲解启发学生思维，并通过学生的实际操作来增强学生对于实际案例的思考以及实现，为学生毕业后能更快地适应工作环境创造条件。 二、教学方法及手段 本课程将采用理论与实践相结合的教学方法。在理论上，通过任务引入概念、原理和方法。在实践上，对于安装配置的内容，先有教师讲解与演练，再将安装教程发给学生，由学生自主完成；教学过程中的任务、实践操作、练习，可由教师提供简单思路，学生自主完成。 要求学生自己动手搭建Hadoop集群、分析实例，学习基本理论和方法，结合已有的知识，适当布置练习、实践题，组织一些讨论，充分调动学生的主观能动性，提高学生的动手实践能力，以达到本课程的教学目的。 三、课程考核方法 突出学生解决实际问题的能力，加强过程性考核。课程考核的成绩构成= 平时作业（20%）+ 课堂参与（10%）+ 期末考核（70%），期末考试建议采用开卷形式，试题应包括基本概念、基本理论、程序设计、综合应用等部分，题型可采用判断题、选择、简答、应用题等方式。
大数据入门推荐书籍
大数据入门推荐书籍 大数据是眼下非常流行的技术名词，自然也催生出了一些与大数据相关的职业，通过对数据的分析挖掘来影响企业的商业决策。想知道有关大数据的学习书籍资料有哪些？，今天千锋教育来为大家推荐一波大数据学习需要的书籍。 《大数据时代》 大数据不是随机样本，而是所有采集数据；大数据不追求精确性，而是允许混杂性；大数据不是分析因果关系，而是相关关系。 2、《爆发》 《爆发：大数据时代预见未来的新思维》揭开了人类行为背后隐藏的模式“爆发”，大胆的提出人类有93%的行为都是可预测的，是一本超越《黑天鹅》惊世之作。神秘色彩十足。
3、《Presto技术内幕》 Presto是Face book开发的数据查询引擎，基于Java语言开发的，专门为大数据实时查询计算而设计和开发的产品，更是大数据实时查询计算产品的佼佼者，比Spark、Impala更加简单、高效。 4、《智能时代》
《智能时代》回顾了科学研究发展的四个范式，用实例证明了数据在科学发现中的位置。 5、《大数据处理之道》 从最初的Hadoop到Spark，再到Storm，到底哪个战斗力更强？《大数据处理之道》分析比较了当下流行的大数据处理技术的优劣及适用场景，包括Hadoop、Spark、Storm、Dremel、Drill等，详细分析了各种技术的应用场景和优缺点。几乎涵盖所有的大数据处理热门技术，语言诙谐，大数据处理技术与应用场景并在，对未来新的大数据处理技术发展趋势进行了预，测，初学者好上手，专业人士可系统的扩展知识。
6、《大数据基础与应用》 数据本身没有丝毫意义，通过统计、分类、萃取、特征抽取等一系列技术手段才能实现其价值。基础≠不重要，大数据初级必须要掌握的理论知识都在这里 7、《超越大数据》 把社交数据、移动数据、位置数据与主数据结合起来, 可以实现与现有客户
企业基础管理培训教材
《卓越的管理技能》之 基础管理培训
开场与团队建设 一、分组（请按要求找到自己的组员） 二、自我介绍 依次自我介绍，介绍程序及内容： G开场向小组成员问好鞠躬； G我的名字是－－我来自－－现任－－ G我的个人情况（生肖、籍贯、专业等） G我的特点（与自画像结合介绍） G我的个人爱好是－－ G我最想达到的生活目标是- - G结束致谢 G掌声鼓励 三、选组长 四、起队名 五、团队竞赛
认识管理
一、企业是什么 案例一：寡妇与母鸡 有个地方住着一位寡妇，通常与丈夫永别的女人都有同样的心境，那就是把所有希望都寄托在蓄积小钱上，这位寡妇也不例外，她也养起几只来亨鸡，很幸运的是这些来亨鸡都很会下蛋，每只每天都下一枚，使养鸡的寡妇内心高兴极了。 一天她站在鸡舍前望着鸡，忽然有了一个希望“假如这些鸡每天能下两枚蛋岂不更好……”。 想到这点她几乎高兴得跳了起来，于是她立刻下了决心从明天起增加更好的饲料。 第二天她就买了更好、更多的饲料开始她的下蛋倍增计划，跟着母鸡一天比一天肥大起来，羽毛也忽然越来越长得雪亮了，看样子她深信“过几天可以每天下两枚蛋了”。 可是，奇怪得很，每天下一枚蛋的母鸡却变为每两天下一枚，但是寡妇还是相信“这一定是什么特别原因，过几天定会……” 然而可怜的寡妇的期望一周过了一周，一月过了一月，都没有实现的一天，不但如此后来终于半枚都不下了。 案例二：泰勒与搬运工作
泰勒就任为北恒制钢厂的技术员之后，就着手提高搬运工作的效率，那个工厂大约有600个搬运工人，从事重矿石、轻灰等很多材料的搬运工作。 他开始研究每次搬运多少公斤疲劳最少而工作成绩最佳，他选出两位第一流的搬运工，变更每次搬运的重量，很明白地记录每天工作成绩，做了一次慎重的观察。 结果呢，如果每次搬运38公斤，每天可完成25吨，每次搬运34公斤，每天30吨，如是跟着减少每次搬运量，一天的总成绩随着增加，但是减少到每次21-22公斤以下时，则每天成绩反而会下降，经过这一番研究，他得到了结论，每次搬运21公斤成绩最佳。 于是他又设计了八种搬运工具，搬运重的矿石使用小号工具，搬运轻的灰砂使用大号工具，如此依搬运物质的不同选择适当工具，每次搬运恰可成为21公斤，结果他可以有计划地很合理分配这600个搬运工的工作，使原来每吨需要0.072美元的搬运工资降至0.033美元每年节省达8万美元。 问题思考： 1、请比较上面二个事情，相同的地方在哪里，不同的地方在哪里？ 2、对于企业经营，上述案例对你有何启示？ 一、对于企业是什么，有如下几种说法，你认为哪种最合适，为什么？
大数据开发新手学习指南(经典)
上市公司，官网：https://www.360docs.net/doc/1616864653.html, 大数据开发初学者该如何学习 导读： 第一章：初识Hadoop 第二章：更高效的WordCount 第三章：把别处的数据搞到Hadoop上 第四章：把Hadoop上的数据搞到别处去 第五章：快一点吧，我的SQL 第六章：一夫多妻制 第七章：越来越多的分析任务 第八章：我的数据要实时 第九章：我的数据要对外 第十章：牛逼高大上的机器学习 经常有初学者会问，自己想往大数据方向发展，该学哪些技术，学习路线是什么样的，觉得大数据很火，就业很好，薪资很高……首先，如果你确定了想往这个方面发展，先考虑自己的过去从业经历、专业、兴趣是什么。计算机专业——操作系统、硬件、网络、服务器？软件专业——软件开发、编程、写代码？还是数学、统计学专业——对数据和数字特别感兴趣？ 其实这就是想告诉你大数据的三个发展方向，平台搭建/优化/运维/监控、大数据开发/设计/架构、数据分析/挖掘。 先扯一下大数据的4V特征： ?数据量大，TB->PB ?数据类型繁多，结构化、非结构化文本、日志、视频、图片、地理位置等；
上市公司，官网：https://www.360docs.net/doc/1616864653.html, ?商业价值高，但是这种价值需要在海量数据之上，通过数据分析与机器学习更快速的挖掘出来； ?处理时效性高，海量数据的处理需求不再局限在离线计算当中。 现如今，正式为了应对大数据的这几个特点，开源的大数据框架越来越多，越来越强，先列举一些常见的： 文件存储：Hadoop HDFS、Tachyon、KFS 离线计算：Hadoop MapReduce、Spark 流式、实时计算：Storm、Spark Streaming、S4、Heron K-V、NOSQL数据库：HBase、Redis、MongoDB 资源管理：YARN、Mesos 日志收集：Flume、Scribe、Logstash、Kibana 消息系统：Kafka、StormMQ、ZeroMQ、RabbitMQ 查询分析：Hive、Impala、Pig、Presto、Phoenix、SparkSQL、Drill、Flink、Kylin、Druid 分布式协调服务：Zookeeper 集群管理与监控：Ambari、Ganglia、Nagios、Cloudera Manager 数据挖掘、机器学习：Mahout、Spark MLLib 数据同步：Sqoop 任务调度：Oozie 1.1 学会百度与Google
设备基础知识培训教材
设备基础知识
目录 第一章：泵的基础知识 第一节：离心泵 第二节：计量泵 第三节：螺杆泵 第四节：滑片泵 第五节：屏蔽泵 第二章：汽轮机 第三章：螺杆压缩机 第四章：搅拌器 第五章：换热器
第一章泵的基础知识 第一节：离心泵 1.离心泵的主要性能参数 离心泵的主要性能参数有流量、扬程、功率、汽蚀余量和效率等。 （1）流量：泵的流量有体积流量和质量流量之分，体积流量是泵在单位时间内所抽送的液体体积，即是从泵的 压出口截面所排出的液体体积。体积流量用Q表示,其 单位为m3/s、 m3 /min、m3/h或L/s。有时也用质量流 量表示，质量流量则是泵在单位时间内所抽送的液体质 量，质量流量q表示，单位为kg/s、kg/min、和t/h。（2）扬程：泵的扬程H——单位重量液体流过泵后的总能量的增值。或者作功元件对泵排出的单位重量液体所 作的有效功（单位为m—液柱）。 （3）功率：泵的功率是指泵的输入功率，以P表示，即是原动机传递给泵轴的功率，又叫轴功率。有时叫制动 功率BHP，是一台泵完成待定量的工作所需要的功率。
泵出输入功率外，还有输出功率，即是液体流过时由泵传递给它的有用功率，又叫水力功率HHP，输出功率有时叫做水功率，是泵输送液体所需要的功率，不包括损失。也就是质量流量ρQ与单位质量的流体通过泵时能量的增值gH 的乘积，以Pu表示： Pu= ρQH/1000（KW） (4) 效率：泵效率（总效率）η是衡量泵工作是否经济的指标，定义为： η= Pu/P, 即有效功率与轴功率的比值 除了以上所述，离心泵还有一个重要性能参数就是泵的允许吸上真空度〔H s〕或允许汽蚀余量〔NPSH〕，单位均以米——液柱表示。 离心泵的主要性能参数之间存在着一定的关系，可用实验测定。将实验结果标绘于坐标纸上，得出一组曲线，称为离心泵的特性曲线。图1-3-2为某型号离心泵在转速为 2900r/min时的特性曲线。 2．离心泵的汽蚀 2.1.汽蚀机理及其危害 在叶片入口附近的非工作面上存在着某些局部低压区，当处于低压区的液流压力降低到对应液体温度的饱和蒸汽压时，液体便开始汽化而形成气泡。气泡随液流在流道中流动
大数据学习网盘-大数据学习资料
大数据学习网盘-大数据学习资料 零基础想要学习大数据，讲真，真的还是一件困难的事，不过人生就是这样，只有你越过更大的困难，才知道自己会有更大的收获。就像现在的大数据行业，人人都说大数据行业好，薪资高，但是你看到每一个学习大数据的学生为此付出的惨痛经历吗？你看到过大数据工程师曾经日夜苦读、钻研书籍和教程吗？付出不一定有回报，但不付出一定不会有回报，想要更大的收获，先来收下千锋小编这波大数据书籍和视频教程吧！ 一、大数据书籍推荐： 1、《为数据而生》 书中分别阐述在大数据1.0、大数据2.0和大数据3.0时代下，相对应的数据分析需要做到分析、外化、集成。 2、《智能时代》 这本书作者分七章从不同角度对大数据进行介绍，分别以技术和思维方式的改变为主线，从工业革命这个角度嵌入，顺理成章的延伸出大数据与智能化，但
是没有将过多笔墨放在技术的深究上，而是选择从应用层面体现大数据的理念。大数据应用则会渗透到各行各业，这正是作者的用心之处。 3、《R语言预测实战》 R语言横跨了金融、生物、医学、互联网等多个领域，主要用于统计、建模及可视化。由于上手快、效率高，备受技术人员青睐。预测是大数据挖掘的主要作用之一,借助R语言来做大数据预测，可以兼具效率与价值于一身。 3、《数据之巅》 这本书中，从小数据时代到大数据的崛起，作者以宏大的历史观、文化观、大数据观，给我们描绘了一幅数据科学、智慧文化的全景图。 4、《Hadoop权威指南》 《Hadoop权威指南(中文版)》从Hadoop的缘起开始，由浅入深，结合理论和实践，全方位地介绍Hadoop这一高性能处理海量数据集的理想工具。 5、《Hive编程指南》 《Hive编程指南》是一本Apache Hive的编程指南，旨在介绍如何使用Hive的SQL方法HiveQL来汇总、查询和分析存储在Hadoop分布式文件系统上的大数据集合。
产品基础知识培训教材
---------------------------------------------------------------最新资料推荐------------------------------------------------------ 产品基础知识培训教材 易居中国房地产学院沈阳分校培训教材（产品基础知识类）二〇一〇年十一月产品基础知识住宅规划一住宅规划基本概念1 居住区2 居住小区3 居住组团4 城市规划用地： 4.1 居住区用地（R ）： R=R01+R02+R03+R044.2 住宅用地（R01 ）： 指住宅基底占地及其四周合理间距内的用地（含家务院、宅间小路和绿地）4.3 公共服务设施用地（R02 ）： 指公共服务设施建筑基底占地及其所属场院、绿地、道路、配建停车场等4.4 道路用地（R03 ）： 指宅间小路以外的各级道路、小广场、停车场 4.5 公共绿地（R04 ）： 指各级中心绿地、运动场、成人和儿童休憩场地、林荫路和绿化隔离带其他用地： 指非直接为本区居民配套的道路用地、其他单位用地、保留的自然村或不可建设用地等5 规划常用术语及指标5.1 用地红线：经城市规划行政主管部门批准的建设用地范围的界线。 5.2 容积率： 一定地块内，总建筑面积与建筑用地面积的比值。 总建面积包括： 住宅、商业、高于地面 1.5 米的半地下室、公共配套服务设施 1 / 18
（居委会、物业用房、配电房、垃圾转运站..）不包括露台、地下室、层高低于 2.2 米的架空层、向公共开放的层高高于 2.2米的架空层，净用地面积指居住区用地，不包括代征道路用地、代征绿地用地5.3 建筑密度： 一定地块内所有建筑物的基底总面积占用地面积的比例。 相同容积率下，平均层数越高，建筑密度越低，可用于景观用地越多。 正常情况下，居住区建筑密度一般在 12%~30%5.4 道路红线： 规划的城市道路路幅的边界线。 5.5 建筑红线： 城市道路两侧控制沿街建筑物（如外墙、台阶等）靠临街面的界线。 又称建筑控制线。 5.6 城市绿线： 是指城市各类绿地范围的控制线。 5.7 绿地率： 绿地面积/规划建设用地面积（覆土面积在 3 米以上的绿化才算在绿化面积中）。 各类绿地包括： 公共绿地、宅旁绿地、公共服务设施所属绿地和道路绿地（即道路红线内的绿地），地下或半地下建筑的屋顶绿地、水面折算，不包括：
《大数据开发基础》课程教学大纲
大数据开发基础 一、课程性质、目的和任务 1. 本课程为计算机专业大学本科生及研究生选修的一门课程； 2. 目的是让学生了解并掌握四个领域（即大数据系统的起源及系统特征、大数据系统的架构设计 及功能目标设计、大数据系统程序开发、企业大数据案例分析）的内容，同时利用真机实验环节以及大数据实训一体机来提升学生对大数据开发的实践能力； 3. 本课程重点让学生掌握五个方面的内容： （1）HDFS使用操作； （2）MapReduce开发； （3）HBase数据库的开发； （4）Hive数据仓库开发； （5）大数据案例分析； 二、教学内容及要求 第一章大数据概述 授课学时：1 基本要求： 1.了解大数据概念、特征、数据计量单位以及大数据的类型； 2.了解大数据系统的设计背景、以及当前大数据系统存在的不足； 3.了解大数据系统的设计思想、设计目标和设计原则； 4.了解大数据系统的整体逻辑架构设计及运行逻辑，了解当前大数据系统的主流架构； 第二章大数据应用开发思路和开发环境配置 授课学时：1 基本要求： 1.掌握大数据系统应用读写操作的开发流程； 2.掌握分析大数据开发技术及思路； 3.掌握大数据Java开发的环境配置、Plugin插件的安装，Hadoop环境配置；
第三章HDFS分布式文件系统 授课学时：4 基本要求： 1.了解HDFS设计目标、基本概念； 2.掌握HDFS文件系统的命令操作； 3.掌握Java对HDFS的程序开发操作，包含目录管理、文件列表、读取、导入导出、文件压缩等开发； 4. 真机实操训练（实验环节 1）； 第四章MapReduce分布式编程 授课学时：6 基本要求： 1.了解MapReduce的设计思想、基本概念； 2.了解MapReduce的系统架构、作业运行机制和关键技术； 3.掌握MapReduce的数据类型的自定义以及数据类型的使用； 4.掌握MapReduce开发，定制输入输出的数据格式； 5.掌握将HDFS文件系统中整个文件作为输入数据的开发； 6.掌握利用MapReduce完成小文件聚合成一个大文件的开发； 7.掌握压缩数据处理程序开发； 8.掌握任务组合过程，掌握迭代组合、并行组合及串行组合； 9.掌握任务的前后链式组合； 10.掌握多数据源连接的开发，包含Map端开发以及Reduce端开发； 11.掌握Hadoop全局参数的使用，全局文件的使用； 12.掌握与关系型数据库的访问连接； 13.真机实操训练（实验环节2）； 第五章HBase分布式数据库 授课学时：4 基本要求： 1.了解HBase分布式数据库的设计目标、基本概念； 2.了解HBase逻辑架构以及物理架构； 3.掌握HBase分布式数据库Shell命令操作； 4.掌握HBase数据库系统的Java开发，包含创建表、删除表，查询所有表操作； 5.掌握HBase数据库系统的Java开发，包含插入记录、查询数据，组合查询、修改删除记录等开发； 6.真机实操训练（实验环节3）；
数据通信基础培训教材
数据通信基础培训教材 Corporation standardization office #QS8QHH-HHGX8Q8-GNHHJ8
目录 第一部分通信基础知识 第一章概述 第二章传输基础知识 第三章交换基础知识 第四章分层通信体系结构 第二部分通信网络 第一章概述 第二章电话网 第三章 ISDN综合业务数字网 第四章 DDN网 第五章帧中继网 第六章 ATM 第七章接口和接入网 第八章信令网 第九章同步网 第十章管理网 第三部分计算机网络 第一章概述 第二章局域网 第三章TCP/IP协议族 第四章网络连接设备及网络软件
第五章交换式网络 第六章INTERNET 第四部分数据固定网网络拓朴图 第一节 ATM网网络拓朴图 第二节 VOIP网网络拓朴图 第三节 193长途网网络拓朴图 第四节广西165网网络拓朴图 第五部分各县组网结构 第一节各县组网结构和当前现状 第二节各县组网结构示意图 第三节专线故障处理流程 第四节数据业务故障处理表 第六部分数据专员工作职责及考核要求 第七部分设备维护常识及常见故障处理第一节县、镇级基本网络组网方式 第二节设备故障判断方法 第八部分数据网运行维护制度 第一节安全操作规程 第二节机房管理和安全保密规定 第三节障碍处理和障碍报告制度
第一部分通信基础知识 第一章概述 通信的目的是为了信息的传递。携带信息的信号可分为模拟信号（如话音）和数字信号（计算机输出的信号）。信息的传递由通信系统来完成。 1.1通信系统的组成 通信系统由硬件和软件组成。硬件包括终端、传输和交换三大部分。 终端：包括普通电话、移动电话、计算机、数据终端、可视电话、会议 电视终端等。 传输系统：信息传递的通道，一般叫信道。 交换系统：完成接入交换节点链路的汇集、转接和分配。 通信系统软件：为能更好完成信息的传递和转接交换所必须的一整套协 议、标准，包括网络结构、网内信令、协议和借口以及技术体制、接口 标准等。 区分交换和传输的概念，有助于我们对一些概念的理解。但随着通信的发展，它们之间的界限越来越不明显，很多新的标准已经把传输和 交换融合到一起。 注释 1.2通信系统的分类 按照系统所传输的信号来分类，则系统可分为模拟通信系统和数字通信系统。 模拟通信系统：用模拟信号传递消息的系统。 数字通信系统：用数字信号传递消息的系统。 由于光纤通信的普及和集成工艺的发展，数字通信系统具有抗干扰能力强，数字信号可再生，可综合各种业务，便于和计算机系统连接，易于集成等优点，所以逐渐取代了模拟通信系统。 1.3标准化组织