股票行情数据全推概念解析doc资料

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全推概念解析

全推

所谓全推,就是所有证券数据同步发送(每隔3秒发送一次),无论翻看与否,内存中均是当前最新数据,翻看时无停滞感。目前只有飞狐(真的?)是全推行情(软件设计时决定的),老版本的分析家也是全推(设计功能)。“有一点必须要清楚,当前所有的L2行情均是点播行情!” 。

点播

以通达信、经典版大智慧、钱龙为代表,更新模式为:当前页面股票和上证指数行情更新最快,其中上证指数无条件更新(功能设计),其次是行情列表或自选股版面行情,依屏幕大小为30—50支股票,这个版面可见股票是自动更新的,其他股票一律不更新,大智慧新一代点播更绝(只有当前股票能够实时更新)。所以相比飞狐和分析家的全推行情,要省掉95%以上的传输数据,服务器承受的压力当然要小得多,也就是为什么通达信能够一直坚持提供免费行情的原因。即便如此也需要用1000多台服务器(和联众游戏差不多吧),要是通达信也搞全推,估计要增加50倍以上的服务器投入。

由于L2数据基本上个股的各种综合行情数据和以前整个市场数据有得一拼,以目前的软硬条件注定他不可能提供全部股票数据。所以L2全是点播行情。点播行情完全扼**全市场行情预警的途径,是所有技术交易者最不愿看到的。

全推与点播的区别

源码如下:

全推与点播的区别:

1. 全推行情:

优点:在实时接收中,软件会按照服务器的全部推送数据发送方式把所有深沪数据源源不断获得到本地,这种方式有利于盘中实时指标预警和及时盘中选股。盘中及时有信息地雷提示。提供国内期货测试数据行情给用户参考使用。

缺点:该数据传递方式占有网络资源很大,一旦出现网络问题或服务器问题,所缺少数据只能人为自己手动补充数据,否则会影响计算结果。是面对点的关系,数据是存在对方的服务器上,每天必须保证收盘作业,否则次日开盘股票没有昨日数据。

2. 点播行情:

优点:自动侦测行情服务器连接响应速度。股票历史数据存储在服务器端,客户端在翻动股票的时候会自动获得数据并保留到本地供以后调用。在实时行情中,正在关注的股票K 线数据源源不断进来,未翻动股票K线数据会以较小的笔数发送,节约服务器和客户端带宽资源。一旦翻到某个股票,服务器会瞬间补充客户端全部数据。每天不用收盘作业,只需联网就可以翻阅历史行情。盘后可以补充下载历史数据。

缺点:由于该行情传递数据的方式,会对盘中实时预警和及时条件选股,造成一定影响,或者说预警的结果跟实际的结果相差巨大,不建议在点播行情来做全市场股票的预警。

简单的讲:

全推简单说就是,在开盘的时候,你的行情软件中的所有股票的价格信息都实时更新。

即使你不去浏览某只股票,该股票的最新价格也会自动下载更新。

非全推的行情软件,不自动下载股票价格,仅当你查看某只股票的时候,该股票的价格变动才源源不断的传递到你的机器上,其他股票价格不更新。

全推是指服务器将产生的全部股票的新数据主动推送给客户端(用户)。

点播是指服务器被动的接受客户端的请求将个别所需数据发送给客户端。换句话说,全推是面,点播是点。

全推概念解析

全推

所谓全推,就是所有证券数据同步发送(每隔3秒发送一次),无论翻看与否,内存中均是当前最新数据,翻看时无停滞感。目前只有飞狐(真的?)是全推行情(软件设计时决定的),老版本的分析家也是全推(设计功能)。“有一点必须要清楚,当前所有的L2行情均是点播行情!” 。

点播

以通达信、经典版大智慧、钱龙为代表,更新模式为:当前页面股票和上证指数行情更新最快,其中上证指数无条件更新(功能设计),其次是行情列表或自选股版面行情,依屏幕大小为30—50支股票,这个版面可见股票是自动更新的,其他股票一律不更新,大智慧新一代点播更绝(只有当前股票能够实时更新)。所以相比飞狐和分析家的全推行情,要省掉95%以上的传输数据,服务器承受的压力当然要小得多,也就是为什么通达信能够一直坚持提供免费行情的原因。即便如此也需要用1000多台服务器(和联众游戏差不多吧),要是通达信也搞全推,估计要增加50倍以上的服务器投入。

由于L2数据基本上个股的各种综合行情数据和以前整个市场数据有得一拼,以目前的软硬条件注定他不可能提供全部股票数据。所以L2全是点播行情。点播行情完全扼**全市场行情预警的途径,是所有技术交易者最不愿看到的。

笔者注:L2数据量是个天量,目前的网络带宽实现全推行情还很难,大智慧的L2只能是部分全推,大部分的数据是用点播方式传送到客户端的。

B、全推和点播区别2(根据网上资料编辑)

点播行情

优点:自动侦测行情服务器连接响应速度。股票历史数据存储在服务器端,客户端在翻动股票的时候会自动获得数据并保留到本地供以后调用。在实时行情中,正在关注的股票K线数据源源不断进来,未翻动股票K线数据会以较小的笔数发送,节约服务器和客户

端带宽资源。一旦翻到某个股票,服务器会瞬间补充客户端全部数据。每天不用收盘作业,只需联网就可以翻阅历史行情。盘后可以补充下载历史数据。

缺点:由于该行情传递数据的方式,会对盘中实时预警和及时条件选股,造成一定影响。

全推行情

优点:在实时接收中,软件会按照服务器的全部推送数据发送方式把所有深沪数据源源不断获得到本地,这种方式有利于盘中实时指标预警和盘中选股,盘中还会有信息地雷提示。

缺点:该数据传递方式占有网络资源很大,一旦出现网络问题或服务器问题,所缺少数据需要手工补充数据,每天还必须保证收盘作业。

笔者注:最先进的是同时使用点播和全推两种模式,大智慧L2证券行情数据和正版大交易师期货行情数据均采用两种模式同时工作。行情快车今后也将会采用两种模式同时工作。

行情传送压缩技术

股票实时盘口数据包括下面一些字段:昨收、今开、最高、最低、最新、成交量、成交额、成交时间8个字段,以及买卖5档的价和量共20个字段,两个部分相加为28个字段,每个字段需要4个字节,28个字段需字节数为28*4=112个字节,再加上市场代码2个字节和股票代码6个字节,因此一笔成交数据需要包含的字节数为

112+2+6=120个字节。附加代码:涨停价、跌停价、内盘、外盘、一笔中有多少逐笔、大智慧实时DDE的8个字段,共13个字段,52个字节。则一笔完整数据包含着172个字节,我们的技术可以压缩到8个字节,其它技术通常大于80个字节,是我们技术的10倍。

一般情况下,上海和深圳两个市场的L1数据每秒大约成交260笔数据左右,L2数

据每秒大约成交450笔数据左右,因此,如果不压缩的话,L1的数据流量大约为30K/秒左右,L2为76K/秒左右,这种网络流量要实现股票数据的全推对行情服务器和网络的压力都是很大的。本接口采用了超高效、超压缩率的压缩算法后,每笔成交数据大约可以压缩到7到8个字节就够了,网络流量是压缩前的4%左右,即3到5K/秒,相当于语音聊天的数据流量,该压缩算法十分高效,占用CPU的资源极小。

目前,各股票行情分析软件的数据接收采用的都是服务器/客户端的数据传输方式,在这种工作方式下,如果服务器出现问题或者客户端和服务器之间的网络出现问题,那么,客户端就收不到数据了;如果服务器连接的用户数太多,太拥挤的话,服务器来不及给所有的客户端发送实时数据,那么,客户端行情数据就会出现较大的延时或停顿。

P2P所采用的数据传输方式是用户和用户之间相互连接,一个用户一般和多个其他用户相连接,本接口一般可以和20个其他用户相连接,这样,即使20个其他用户中部分用户的数据传输出现问题,也不会影响到你的数据接收,并且该P2P采用谁的实时行情数据先收到,谁就为您提供数据服务的竞争机制算法,确保数据传输高速稳定。

本数据源和传统P2P文件传输技术有一些相似性,但不完全一样,股票行情的P2P 传输要求很高的实时性,而传统文件的P2P传输对实时性的要求则不高。和传统P2P文件传输软件一样,和你相连的种子越多越好,相应的行情数据的延时也会越小。

新版新概念英语第一册课文PDF

Lesson 1 Excuse me! 对不起! Listen to the tape then answer this question. Whose handbag is it? 听录音,然后回答问题,这是谁的手袋? Excuse me! Yes? Is this your handbag? Pardon? Is this your handbag? Yes, it is. Thank you very much. New Word and expressions 生词和短语 excuse v. 原谅 me pron. 我(宾格) yes

adv. 是的 is v. be 动词现在时第三人称单数 this pron.这 your possessive adjective 你的,你们的handbag n. (女用)手提包 pardon int. 原谅,请再说一遍 it pron.它 thank you 感谢你(们) very much 非常地

参考译文 对不起 什么事? 这是您的手提包吗? 对不起,请再说一遍。 这是您的手提包吗? 是的,是我的。非常 感谢! Lesson 3 Sorry, sir. 对不起,先生。 Listen to the tape then answer this question. 听录音,然后回答问题。这位男士有没有要回他的雨伞? My coat and my umbrella please. Here is my ticket. Thank you, sir. Number five. Here's your umbrella and your coat.

大大数据概念、技术、特点、应用与案例

大数据 目录 一、大数据概念 (1) 二、大数据分析 (2) 三、大数据技术 (3) 四、大数据特点 (4) 五、大数据处理 (4) 六、大数据应用与案例分析 (6) 一、大数据概念 "大数据"是一个体量特别大,数据类别特别大的数据集,并且这样的数据集无法用传统数据库工具对其内容进行抓取、管理和处理。"大数据"首先是指数据体量(volumes)?大,指代大型数据集,一般在10TB?规模左右,但在实际应用中,很多企业用户把多个数据集放在一起,已经形成了PB级的数据量;其次是指数据类别(variety)大,数据来自多种数据源,数据种类和格式日渐丰富,已冲破了以前所限定的结构化数据范畴,囊括了半结构化和非结构化数据。接着是数据处理速度(Velocity)快,在数据量非常庞大的情况下,也能够做到数据的实时处理。最后一个特点是指数据真实性(Veracity)高,随着社交数据、企业内容、交易与应用数据等新数据源的兴趣,传统数据源的局限被打破,企业愈发需要有效的信息之力以确保其真实性及安全性。 "大数据"是需要新处理模式才能具有更强的决策力、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。从数据的类别上看,"大数据"

指的是无法使用传统流程或工具处理或分析的信息。它定义了那些超出正常处理范围和大小、迫使用户采用非传统处理方法的数据集。亚马逊网络服务(AWS)、大数据科学家JohnRauser提到一个简单的定义:大数据就是任何超过了一台计算机处理能力的庞大数据量。研发小组对大数据的定义:"大数据是最大的宣传技术、是最时髦的技术,当这种现象出现时,定义就变得很混乱。" Kelly说:"大数据是可能不包含所有的信息,但我觉得大部分是正确的。对大数据的一部分认知在于,它是如此之大,分析它需要多个工作负载,这是AWS的定义。当你的技术达到极限时,也就是数据的极限"。大数据不是关于如何定义,最重要的是如何使用。最大的挑战在于哪些技术能更好的使用数据以及大数据的应用情况如何。这与传统的数据库相比,开源的大数据分析工具的如Hadoop的崛起,这些非结构化的数据服务的价值在哪里。 二、大数据分析 从所周知,大数据已经不简简单单是数据大的事实了,而最重要的现实是对大数据进行分析,只有通过分析才能获取很多智能的,深入的,有价值的信息。那么越来越多的应用涉及到大数据,而这些大数据的属性,包括数量,速度,多样性等等都是呈现了大数据不断增长的复杂性,所以大数据的分析方法在大数据领域就显得尤为重要,可以说是决定最终信息是否有价值的决定性因素。基于如此的认识,大数据分析普遍存在的方法理论有哪些呢? 1、可视化分析 大数据分析的使用者有大数据分析专家,同时还有普通用户,但是他们二者对于大数据分析最基本的要求就是可视化分析,因为可视化分析能够直观的呈现大数据特点,同时能够非常容易被读者所接受,就如同看图说话一样简单明了 2、数据挖掘算法 大数据分析的理论核心就是数据挖掘算法,各种数据挖掘的算法基于不同的数据类型和格式才能更加科学的呈现出数据本身具备的特点,也正是因为这些被全世界统计学家所公认的各种统计方法(可以称之为真理)才能深入数据内部,

曲式分析基本概念

乐思:即音乐的思想材料,构成音乐语言的素材,规模可大可小,小至音调和动机,其次是乐节、乐句、乐段等,大至完整的主题。主题:鲜明的形象性,一定的完成性 动机:最小规模的乐思,是音乐结构中的最小单位,是乐节的再划分部分,典型的动机包含一个节拍重音,即相当于一小节。音调:区别不同音乐形象的乐思,与动机着眼点不同 音型:旋律、结构、和声进行的乐思,与动机着眼点不同 乐思陈述的类型:呈示性、展开性、过渡性、收束性、导入性 音乐曲式的功能:三个主要功能(陈述、对比、再现)和三个辅助功能(引子、连接、结束)主题的陈述的特点:主题的统一、调性的统一、结构的统一 乐段:是构成独立段落的最小的结构。 乐段的特征:1、建立在单一主题上的、最小的完整曲式2、乐段的组成部分是乐句3、这些乐句之间具有问答呼应的关系,乐句数量不一定4、主调音乐风格的乐段,和声和旋律的完满终止时乐段结束时的典型标志5、大多数乐段的陈述时呈示型的6、乐段可以作为独立乐曲的曲式,也可以是较大型作品的一部分 乐段的类型:单乐段、平行复乐段、三重乐段、四重乐段、乐段聚集 单乐段:是包含一个乐段的结构。划分依据:1、依据和声:开放性乐段、收拢性乐段、转调乐段。2、依据主题材料及乐思发展的状况。3、依据乐段拥有乐句数量:二乐句乐段、三乐句乐段、四乐句乐段、多乐句乐段、单乐句数段。4、依据结构的模式:方整性乐段、非方整性乐段(基数节,前后两句乐节数量不等) 两乐句乐段:平行结构和对比结构。平行结构是指两乐句开头的主题材料基本相同,而落音或终止式不同。平行两乐句乐段常见的平行情况有:两乐句开头相同、第二乐句为第一乐句的模进或移调、第二乐句是第一乐句主题旋律的反向等。对比结构是指两乐句开头的主题材料基本不同,但仍保持着一定的呼应关系 平行复乐段:(三个条件缺一不可)1、两个大乐句开头的主题材料相同或相似2、大乐句的内部能够划分小乐句3、大乐句末尾的终止式不同,形成呼应。 单二部曲式:单二部曲式由两个部分组成,通常第一部分为乐段,第二部分为乐段或规模相当于乐段的段落。图式:ab由于发展主题的不同方式,二部曲式可以分为两种基本类型:单主题二部曲式、对比主题二部曲式(ab之间的区别可达到对比的程度) 单二部曲式因第二部分是否再现第一部分的主题因素,又可分为:有再现部的单二部曲式(第二部分在收束时再现第一部分的一个乐句,整个第二部分由相当于一个乐句的规模的中部和是乐句的再现部组成)、没有再现的单二部曲式 有再现的单二部曲式与单三部曲式的区别: 1、中部和再现部能分开单独成乐段的篇幅相当的、中部可能会做更大幅度的展开的是单三;中部与再现部合并的是单二。 2、再现部规模不同 单三的中部的类型:1单主题的中部:第一部分主题移到从属调或将第一部分主题材料进行分裂展开2对比主题的中部:与第一部分形成对比的另一个呈示部的乐段3合成性的中部:中部有两个或两个以上的部分联合形成 回旋曲式:基本主题(称为“主部”或“迭句”)出现三次以上,中间插入互不相同的段落(称为“插部”)。图式:abaca……. 17世纪~18世纪上半叶:单主题回旋曲式(古回旋曲式)——各个插部通常取材于主部主题,与逐步形成不大的对比 18世纪后半叶以后的世态风俗性回旋曲:对比主题回旋曲式(古典回旋曲式)——各个插部都和主部形成对比、与古回旋曲式完全不同

新概念英语第一册电子版

Lesson73 The way to King Street Last week Mrs. Mills went to London. She does not know London very well, and she lost her way. Suddenly, she saw a man near a bus-shop. “ I can ask him the way.” She said to herself. “Excuse me,” she said. “Can you tell me the way to King Street please” The man smiled pleasantly. He did not understand English! He spoke German. He was a tourist. Then he put his hand into his pocket, and took out a phrase-book. He opened the book and found a phrase. He read the phrase slowly. “I am sorry,” he said. “ I do not speak English.” Lesson 75 Uncomfortable shoes LADY : Have you any shoes like these SALESMAN: What size Lady: Size five. Salesman: What colour Lady: Black. Salesman: I’m sorry. We haven’t any. Lady: But my sister bought this pair last month. Salesman: Did she buy them here Lady: No, she bought them in the . Salesman: We had some shoes like those a month ago, but we haven’t any now. Lady: Can you get a pair for me please Salesman: I’m afraid that I can’t. They were in fashion last year and the year before last. But they’re not in fashion this year. Salesman: These shoes are in fashion now. Lady: They look very uncomfortable. Salesman: They are very uncomfortable. But women always wear uncomfortable shoes!

大数据分析的五个方面详解

https://www.360docs.net/doc/5d9141086.html, 大数据分析的五个方面详解 ●大数据,官方定义是指那些数据量特别大、数据类别特别复杂的数据集,这种数据集 无法用传统的数据库进行存储,管理和处理。大数据的主要特点为数据量大(Volume),数据类别复杂(Variety),数据处理速度快(Velocity)和数据真实性高(Veracity),合起来被称为4V。 ●大数据分析 大数据分析是指对规模巨大的数据进行分析。大数据可以概括为5个V,数据量大(Volume)、速度快(Velocity)、类型多(Variety)、Value(价值)、真实性(Veracity)。大数据作为时下最火热的IT行业的词汇,随之而来的数据仓库、数据安全、数据分析、数据挖掘等等围绕大数据的商业价值的利用逐渐成为行业人士争相追捧的利润焦点。随着大数据时代的来临,大数据分析也应运而生 ?五个基本方面 Predictive Analytic Capabilities(预测性分析能力)数据挖掘可以让分析员更好的理解数据,而预测性分析可以让分析员根据可视化分析和数据挖掘的结果做出一些预测性的判断。 Data Quality and Master Data Management(数据质量和数据管理)数据质量和数据管理是一些管理方面的最佳实践。通过标准化的流程和工具对数据进行处理可以保证一个预先定义好的高质量的分析结果。 Analytic Visualizations(可视化分析)不管是对数据分析专家还是普通用户,数据可视化是数据分析工具最基本的要求。可视化可以直观的展示数据,让数据自己说话,让观众听到结果。 Semantic Engines(语义引擎)由于非结构化数据的多样性带来了数据分析的新的挑战,我们需要一系列的工具去解析,提取,分析数据。语义引擎需要被设计成能够从“文档”中智能提取信息。 Data Mining Algorithms(数据挖掘算法)可视化是给人看的,数据挖掘就是给机器看的。集群、分割、孤立点分析还有其他的算法让我们深入数据内部,挖掘价值。这些算法不仅要处理大数据的量,也要处理大数据的速度。

曲式分析题目

填空 1. 音乐作品的结构涉及多方面的内容,其中主要的要素包括:(旋律)(和声)(织体)(调式调性); 2. 在一首乐曲或一个音乐段落中,能体现该乐曲或段落的基本性格面貌的乐思,称之为(主题)。 3.构成曲式的最小结构单位是(乐段), 4. 一首乐曲中的某个结构单位,如果用它自身的不稳定功能或用转调来终止,则是(开放性结构)。以自身主功能完全终止,是收拢性结构。 5.乐段的调性结构可分为(单一调性)和(转调)的结构。乐句可以分为乐节,乐汇,若干乐音 6.曲式发展的主要原则:呼应,变奏,起承转合,三部性,回旋。 7.音乐的陈述类型广义可以分为:稳定型陈述,非稳定型陈述。调式布局公式为;T-D-S-T 8. 名词解释 1.复乐段 复乐段是一种特殊的结构。复乐段的“复”,为重复或复合的意思。它既是一个量的概念,即包含两个(或两个以上)乐段的分量,又是一个质的概念,即两个(或两个以上)乐段的内容为重复关系。复乐段以其包含乐段数量的差别,可分别称之为二重复乐段、三重复乐段等。但三重及三重以上的复乐段实际上非常罕见,因此,通常所谓的复乐段,也即指二重复乐段。 2起承转合原则 起承转合原则也是由呼应原则衍生出来的,有时与三部性原则相综合: 起、承、转、合这四个阶段,在结构上具有不同的功能: 起部——乐思的最初呈示; 承部——起部的重复或引伸,巩固起部陈述的内容; 转部——引入新材料或展开起承部分所陈述的内容,与起承部分形成对比; 合部——向起承部分的内容回归,有时有明显的再现因素,具有结束、总结的功能。 三、简答题 四、 1.音乐的稳定性陈述语言有哪些特征 答:音乐的稳定性陈述语言表现的特征有以下几点: (1)乐思材料较为单纯、统一、完整。 (2)调性与和声较单纯、明确,虽也可能包含离调或转调,但通常总是以一个主要调性确立为中心。 (3)结构较为规整、匀称 2.在多声音乐中,乐段的和声进行具有一定的布局格式,这个布局格式主要指的是什么。 答:在多声音乐中,乐段的和声进行具有一定的布局格式,这个布局格式主要指的是:乐段的和声的布局格式,显示出欧洲古典音乐的规范结构形式,上句停止在半终止,下句结束于全终止,上下、主属遥相呼应。同样,这种和声进行的功能结构关系也是不可逆转的。 3.乐汇与动机的异同点在哪里 答动机与乐汇一样,至少包含一个主要重音,尤其是小节的强拍的强音,若干乐音围绕该重音在1小节或不超过2小节的长度内运动,变形成动机的规模。但并不是所有的乐汇都能成为动机,只有在乐汇作为乐曲发展的种子音调使用时,才称为动机。因此,动机是一种具有性格特点的乐思材料,而不是一个必然的结构成分。 4.二段式分类的依据是什么可以分成几种类型 答:二段式分类的依据是第二段后句的写法。第二段后句的写法延续前句的乐思继续发展就是对比二段式,如果第二段后句隔时再现第一段的材料则是再现二段式。 (5)速度和节拍的改换 5.三段式分类的依据是什么可以分成几种类型

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五行最新报道:中国税收70%属间接税,被指推高物价转嫁消 费者 当前我国税收收入的70%以上是间接税,这一比例是否过高?会不会加重居民负担?有没有改革的必要? “去年,国家调整个人所得税,普通工薪阶层税负确实减轻了不少。如果普通商品中含的税能再少点,那咱百姓消费起来就更有底气了。”在北京通州区某商场,一位正给孩子选购书包的家长说。 近期,关于中国商品中含税过高的议论成为社会热点话题。中国商品中含了多少税?中国商品含税是否高于发达国家?未来我国税制结构应如何调整? 向企业征收的间接税比重过高,加重了企业和普通消费者负担 数据显示,2011年,我国全部税收收入中来自流转税的收入占比为70%以上,而来自所得税和其他税种的收入合计占比不足30%。来自各类企业缴纳的税收收入占比更是高达92.06%,而来自居民缴纳的税收收入占比只有7.94%。 “这些数字告诉我们,当前我国税收收入的70%以上是间接税,而间接税作为价格的构成因素之一,通常可以直接嵌入商品售价之中,属于可通过价格渠道转嫁的税。”中国社科院财经战略研究院院长高培勇说。

高培勇认为,由企业法人缴税、走商品价格通道,是我国现实税收运行格局的典型特征,也集中体现了我国现行税制结构失衡的状况。这种失衡的税制结构和税收收入结构,其弊端正在不断地显露出来。 比如,高比例、大规模的间接税收入集中于商品价格渠道向全社会转嫁,不仅使得税收与物价之间处于高度关联状态,在现实生活中确有推高物价之嫌。特别是生活必需品等商品中含税过高,在事实上成为由广大消费者负担的大众税。 同时,这种高比例、大规模的税收收入集中来源于各类企业,会普遍加重各类企业的税收负担。加之不同规模企业之间竞争能力的差异,小微企业会承受更重的事实税收负担。此外,以所得税和财产税为代表的直接税比例过小,也不利于调节收入分配、缩小收入差距等税收功能的发挥。 中国商品含税高,主要在于我国的税制与发达国家有很大不同 “在美国,联邦政府收入超过40%来自个人所得税,如果加上薪酬税,占比达到80%左右,而我国个人所得税只占税收总收入的6.7%。在财产税方面,房产税刚刚开始试点,其他几乎没有。”财政部财科所所长贾康说。 贾康分析,目前,我国的税制结构与发达国家有很大不同。我国主要征流转税,流转税属于间接税,可作为价格的构成因素之一直接含在商品售价之中。而一些发达国家则主要是向居民直接征税,流转环节征税很少,所以商品中含税也

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新概念英语第一册pdf下载 新概念英语第一册学习资料免费下载:vickey新概念英语 新概念英语第一册视频免费下载:vickey新概念英语视频 1、1She was close to success. A fast B quick C near D tight A B C D 标准答案:c 2、The two girls look alike. A beautiful B similar C pretty D attractive A B C D 标准答案:b 3、The boy is intelligent. A clever B naughty C difficult D active A B C D 标准答案:a 4、Everybody was glad to see Mary back. A sorry B sad C angry D happy A B C D 标准答案:d 5、What is your goal life? A plan B aim C arrangement D idea A B C D 标准答案:b 6、Jack was dismissed.

C exhausted D criticized A B C D 标准答案:a 7、John is crazy about pop music A sorry B mad C concerned D worried A B C D 标准答案:b 8、It is the movement, not the color, of objects that excites the bull A frightens B scares C arouses D confuses A B C D 标准答案:c 9、It is highly unlikely that she will arrive today. A probably B very C hardly D possibly A B C D 标准答案:b 10、I am feeling a lot more healthy than I was A many B no C much D some A B C D 标准答案:c 11、Since ancient times people have found various ways to preserve meat A eat B cook C freeze D keep A B C D 标准答案:d 12、We packed up the things we had accumulated (积累) over the last three years and left.

你需要知道的7个大数据定义

存储和处理数据的NoSQL方式。 这些新技术的用户需要一个术语来将它们区别于以前的技术,于是大数据成了他们的最佳选择。如果你去参加大数据会议,你肯定会发现,涉及关系型数据库的会议会很少,无论他们鼓吹多少个V 。 (3)大数据与数据的区别 大数据技术的问题是,大数据有些含糊不清,以至于行业中的每个供应商都可以跳进来声称自己的技术是大数据技术。以下是两种很好的方法来帮助企业理解现在的大数据与过去单纯的大数据的区别。 交易、交互和观察:这是由Hortonworks公司负责企业战略的副总裁Shaun Connolly提出的。交易是我们过去收集、存储和分析的主要数据。交互是人们点击网页等操作得到的数据。观察是自动收集的数据。 过程介导数据、人类产生的信息以及机器生成的数据。 (4)大数据:信号 SAP公司的Steve Lucas认为,应该根据意图和时机来划分这个世界,而不是根据数据的类型。“旧世界”主要是关于交易,当这些交易被记录时,我们已经无法对它们采取任何行动:企业都在不断管理“失效的数据”。而在“新世界”,企业可以使用新的“信号”数据来预测将会发生什么,并进行干预来改善情况。 相关的案例有,追踪社交媒体上人们对品牌的态度,以及预测性维护(用复杂的算法帮助你决定何时需要更换零部件)。

(5) 大数据:机会 这是来自451 Research的Matt Aslett,他将大数据定位为“之前因为技术限制而被忽略的数据”。(虽然在技术上,Matt使用了“暗数据”,而不是大数据,但已经非常接近)。这是笔者最喜欢的定义,因为它符合大部分文章和讨论中的说法。 (6) 大数据:隐喻 Rick Smolan在其书中写道,大数据是“帮助这个星球生成神经系统的过程,其中我们人类只是另一种类型的传感器”。很深奥吧? (7) 大数据:新瓶装旧酒 很多项目基本上是使用以前的技术,这些过去被称为BI或者分析的技术突然跳入大数据的行列中。 底线:尽管大家对大数据的定义有很多争议,但所有人都同意这个事实:大数据是一个大事件,在未来几年将带来巨大的机遇。 来源:cnw网界网。 人人都是产品经理(https://www.360docs.net/doc/5d9141086.html,)中国最大最活跃的产品经理学习、交流、分享平台

曲式分析总结5

三部曲式 摘要:1、概述:意义特点;呈示部;中部;再现部;2、对比性三部式;3、插部性三部式 第一节概述 一、意义与特点 1、定义:以三个功能不同的乐部为基础,按照三部性原则构成的曲式。 2、来源: ⑴三部曲式和巴洛克时期古代组曲中的“双阙舞曲”现象有关; 巴罗克时期[1]的古代舞曲包含四首基本舞曲: 阿列曼德舞曲(Allemande)中速 库朗舞曲(Courante)快速 萨拉班德舞曲(Sarabande)慢速 吉格舞曲(Gigue)急速 四首舞曲缺一不可,速度各不相同。乐章内部速度不变,整体上呈现快的愈快,慢的越慢。常在第三首与第四首之间插入一些舞曲。 关于插入: a、不能重复基本舞曲; b、插入的基本上都是舞曲(偶尔是咏叹调); c、通常采用同名舞曲,以成双配对的方式插入,且一大一小,一难一易; d、当时演出习惯是:演奏完插入的双阙舞曲后,把第一手重复一次后,再进入吉格舞曲。 ⑵三部性原则和巴罗克时期歌剧咏叹调中“Da Capo”的演出方式有关; ⑶三段式的单位升级; 二、关于呈示部 1、呈示部的结构不能小于二段曲式,大则可无限,常常是二段式或三段式; 2、呈示部内部的不稳定性要作必要的“远距离” 保留; 3、在典型情况下,呈示部最后的终止需要完全而完满; 4、在一些含有交响性思维的三部曲式中,呈示部可能采用二段式、三段式的变体,或者使用奏鸣曲式、变奏曲式等更复杂的曲式。 三、关于中间部 1、对比性中部: ⑴具有呈示性,曲式结构较完整、主题相对稳定、结构比较方整,可以反复,所以独立性程度较高。

⑵在主题、速度、织体以及题材等方面,与第一部分形成鲜明对比。 ⑶调性变化不是必须,常常调式变换来实现色彩对比。所以中部除了“Trio”的标识外,还常用“Maggiore(大调的)”、“Minore(小调的)”中部标识。 ⑷古老的三声中部写法通常采用收拢性结构。 2、插部(Episodie)Epi/Ep:特点在于,中部插入一个新的主题,而后进行展开性加工处理 [2]。 ⑴三部曲式中部的一种类型; ⑵指回旋曲式主要主题每两次出现之间按照一定关系插入的部分; ⑶在奏鸣曲式中,用以取代正常展开部的部分(Sonata form with Epi); ⑷在音乐的正常进行中突然闯入的那些在性格上对比、在材料上与前后音乐无关的临时性段落;(浪漫主义之后,强调音乐的戏剧性,常插入这种段落); ⑸指复调音乐中,每两组和应之间具有一定主调织体特点的连接性段落(Episodie 间插段或间插句)。 3、混合中部(Mix) 4、三声中部与插部的关系: 相同点:①使用的材料新,②与前后的对比强; 区别:①三声中部的调性和声稳定,②曲式结构完整,与前后部分界限分明,独立性较高③还可能有反复;而插部不具备。 四、关于再现部 1、再现的类型: ⑴完全再现:有时会出现“Scherzo Da Capo”、“Minuetto Da Capo” ⑵变化再现:主要有装饰变奏再现或其他改变织体、配器写法而不改变曲式结构框架和结构规模的再现; ⑶动力再现 ⑷综合再现 2、再现部的调性 ⑴一般与呈示部调性布局方式相同; ⑵如果呈示部开放终止,再现部一定在主调上完全终止; ⑶有时从别的调上再现呈示段,然后回主调并在主调上结束[3];

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Lesson1: Excuse me! Excuse me! 对不起 Yes? 是的 Is this your handbag? 这是您的手提包吗? Pardon? 对不起,请再说一遍? Is this your handbag? 这是您的手提包吗? Yes, it is. 是的,是我的。 Thank you very much. 非常感谢 Lesson 3: Sorry sir. My coat and my umbrella please. 请把我的大衣和伞拿给我。 Here is my ticket. 这是我寄存东西的牌子 Thank you sir. 谢谢,先生 Number five. 是5号 Here is your umbrella and your coat. 这是您的伞和大衣 This is not my umbrella. 这不是我的伞 Sorry sir. 对不起,先生 Is this your umbrella? 这把伞是您的吗?

No, it isn't. 不,不是 Is this it? 这把是吗? Yes, it is. 是,是这把 Thank you very much. 非常感谢 Lesson 5: Nice to meet you. Good morning. 早上好 Good morning, Mr. Blake. 早上好,布莱克先生 This is Miss Sophie Dupont. 这位是索菲娅.杜邦小姐。Sophie is a new student. 索菲娅是个新学生。 She is a French. 她是法国人。 Sophie, this is Hans. 索菲娅,这位是汉斯。 He is German. 他是德国人。 Nice to meet you. 很高兴见到你。 And this is Naoko. 这位是直子。 She’s Japanese. 她是日本人。 Nice to meet you. 很高兴见到你。 And this is Chang-woo.

大数据概念

大数据概念 大数据(big data),指无法在可承受的时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合,是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力来适应海量、高增长率和多样化的信息资产[1] 在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》[2] 中大数据指不用随机分析法(抽样调查)这样的捷径,而采用所有数据进行分析处理。大数据的5V特点(IBM提出):Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety (多样)、Value(价值)、Veracity(真实性)。 应用学科:计算机,信息科学,统计学 适用领域范围: BI,工业4.0,云计算,物联网,互联网+, 人工智能 大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息,而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。换而言之,如果把大数据比作一种产业,那么这种产业实现盈利的关键,在于提高对数据的“加工能力”,通过“加工”实现数据的“增值”。 从技术上看,大数据与云计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分。大数据必然无法用单台的计算机进行处理,必须采用分布式架构。它的特色在于对海量数据进行分布式数据挖掘。但它必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库和云存储、虚拟化技术。 随着云时代的来临,大数据(Big data)也吸引了越来越多的关注。《著云台》的分析师团队认为,大数据(Big data)通常用来形容一个公司创造的大量非结构化数据和半结构化数据,这些数据在下载到关系型数据库用于分析时会花费过多时间和金钱。大数据分析常和云计算联系到一起,因为实时的大型数据集分析需要像MapReduce一样的框架来向数十、数百或甚至数千的电脑分配工作。大数据需要特殊的技术,以有效地处理大量的容忍经过时间内的数据。适用于大数据的技术,包括大规模并行处理(MPP)数据库、数据挖掘电网、分布式文件系统、分布式数据库、云计算平台、互联网和可扩展的存储系统。 意义 现在的社会是一个高速发展的社会,科技发达,信息流通,人们之间的交流越来越密切,生活也越来越方便,大数据就是这个高科技时代的产物。阿里巴巴创办人马云来台演讲中就提到,未来的时代将不是IT时代,而是DT的时代,DT就是Data Technology数据科技,显示大数据对于阿里巴巴集团来说举足轻重。 有人把数据比喻为蕴藏能量的煤矿。煤炭按照性质有焦煤、无烟煤、肥煤、贫煤等分类,而露天煤矿、深山煤矿的挖掘成本又不一样。与此类似,大数据并不在“大”,而在于“有用”。价值含量、挖掘成本比数量更为重要。对于很多行业而言,如何利用这些大规模数据是成为赢得竞争的关键。 大数据的价值体现在以下几个方面: 1)对大量消费者提供产品或服务的企业可以利用大数据进行精准营销 2) 做小而美模式的中长尾企业可以利用大数据做服务转型 3) 面临互联网压力之下必须转型的传统企业需要与时俱进充分利用大数据的价值不过,“大数据”在经济发展中的巨大意义并不代表其能取代一切对于社会问题的理性思考,科学发展的逻辑不能被湮没在海量数据中。著名经济学家路德维希·冯·米塞斯曾提醒过:“就今日言,有很多人忙碌于资料之无益累积,以致对问题之说明与解决,丧失了其对特殊的经济意义的了解。”这确实是需要警惕的。在这个快速发展的智能硬件时代,困扰应用开发者的一个重要问题就是如何在功率、覆盖范围、传输速率和成本之间找到那个微妙的平衡点。

曲式分析概念修订版

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曲式:由各种音乐要素所构成的一些或同或异的音乐事件在一起有起迄的时间过程中按一定的逻辑加以分布、组合所形成的整体结构关系,即音乐作品的曲式。 主题:在一首乐曲或一个音乐段落中,能体现该乐曲或段落的基本性格面貌的乐思。 主题的特征指一个主题能够区别于其他主题和能够使人们对它实行追踪的标志。包括以下几个方面:1、性格特征:靠自己的感受,用简单的语言进行概括;2、体裁特征——由速度、节拍、音型决定;需要注意:3、风格特征:包括a、时代特征;b、民族或地域特征;c、流派或个人风格;4、外形特征:a、点状: b、线状:气息宽广、线条悠长。c、面状:进入浪漫主义时期后的那些由平行旋律构成的主题,在印象主义作品中较常见;d、网状:一种纵横交错的副调织体 主题的发展手法:1、变奏2、展开3、对比(主题表现性格在发展时引出新的手法)4、延展(通过主题发展仿题有新的手法), 主题的分类:根据主题所要表达的音乐形象进行分类,可以分为:(一)、概括性主题:用比较纯粹的方法去概括地表达某种抽象情绪的主题。(占绝大多数)可以分为三类:1.歌唱性主题:以节奏的不断变化和乐音的频繁流动为特征,并有大气息、长线条、如波浪般起伏的旋律外形。⑴、具有歌唱性(歌唱性包括如歌性和可唱性)⑵、歌唱性程度:歌唱性程度需要音高不断的流动、节奏不断的变化;调性宽广、音色统一。2.律动性主题(有规律的运动):可以理解成歌唱性主题的逆形式。主要表现在节奏、音高、句法或结构等方面的周期性,而周期性通常又表现为重复。3、歌舞性主题:就是将“歌唱性”与“律动性”两种因素结合在一起形成的主题。一般都具有载歌载舞般的音乐形象。它又有三种情况:⑴、融合:即将两种特点混合起来。⑵、并置:将两种特点在同一主题中一前一后的出现。⑶、对置:将两种特点在同一主题的不同声部一上一下的放置。(二)、标题性主题:使用某种特定的音乐方法(文字概括)力求生动地表达某种特定情绪的主题。 1.客观描写性主题:通常采用描写的、模拟的、仿真的手法来表现自然界或人类社会生活中富有特点的声响。 2.性格刻画性主题:偏重于以某种特定的手法来概括地描写表现对象的主要性格。 3.标题联想性:用概括性的文字标题来提示音乐所表现的形象。它的特点是要有一个标题,只有结合标题才能激发我们的联想,否则就是概括性的。(三)、中介性主题

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五行财富最新快讯:上海2月份房价大跌10% 中国房产信息集团的数据显示,2月前27天上海一手房成交量环比大幅上涨8成,但成交均价下跌10%。在即将到来的3月份,上海将有49个楼盘加入到推盘行列。对于巨大的供应压力,业内预测,3月上海开发商降价动力将进一步加强,新一轮“以价换量”行情即将出现。 数据显示,2月前27天,上海共成交一手商品住宅2966套共33.05万平方米,远高于1月份1774套21.2万平方米的水平,预期整个2月份的成交量将达到40万平方米左右,环比上升8成以上。但是成交均价环比大跌了10.7%,从1月份的22618元跌到20196元/平方米。 中房信集团分析师薛建雄介绍,导致成交均价大幅下滑的主要原因是降价楼盘数量大幅增加。如大华锦绣华城、中环1号、保利叶语、象屿郦庭、新城忆华里、毕加索小镇等2月份刚加入降价的楼盘占据了成交排行榜的主要位置。 而3月份,上海又将有23个新盘入市,加上26个在售楼盘,共49个楼盘加入到“抢收”阵营。业内预测,新上市楼盘必然以低价入市来换取成交量,推新房源的楼盘也会遇到客源积累时间不足而采取低价引客策略。 “去年降价的主要都是国内大型开发商,但是3月份加入到降价行列中有大量的外资地产商,因此3月份这轮降价可能会有所不同。”薛建雄指出。

楼市成交回暖水分较大房价下行压力难减 受春节后购房需求释放、地方房地产政策微调预期、市场炒作等因素的影响,京沪深楼市近期出现“假性回暖”。中国证券报记者采访后发现,一线楼市目前成交量仍在低位,难言真正回升。 北京中原市场研究部数据统计,截至2月27日,北京2月新建住宅签约套数为5242套,预计全月新建住宅签约套数在6000套以内,基本达到了2011年9月以后的市场平均水平,但是仍低于执行限购后从2011年3月开始到2012年1月期间月均7000套的平均水平,尚难以判断出现“小阳春”。 值得注意的是,在新建住宅签约数据中,保障房占据了一定席位,这就使反映市场真实情况的商品房成交量“大打折扣”。数据显示,2月以来,剔除保障房后,新建住宅签约量约为2515套,预计全月约2800套左右。这一成交量仅高于受春节影响的1月数据,在近几年的月度成交量中依然排在倒数水平,这就意味着当前北京楼市成交仍处在底部。 “成交量‘普涨’的情况并没有出现。”北京中原市场研究部总监张大伟直言,“现在还不能说是楼市回暖,最多是较春节期间有所复苏。” 继1月深圳楼市新建普通商品住宅成交创下372套的历史新低后,截至2

解读大数据的定义及运行与分析

解读大数据的定义及运行与分析 随着物联网、云计算、移动互联网等信息智能技术的飞速发展,大数据已经渗透到当今每一个行业和业务领域。 今天我们谈谈大数据概念理论,首先我们要了解大数据,如今人们都在谈论大数据,感觉不不熟悉大数据都有点时代的落伍。现在阿里巴巴,腾讯等一些大公司都在向着大数据发展,大数据时代是一个时代的象征,也是一个改变人们的生活的一个常态。大数据不只是分析数据的一个时代,更是方便人们选择的一种个数据分析。例如今天我们说看到的产品,大数据会通过分析你的需求,为您推送更好的产品,让你有更多的选择。体现了一个智能化,便捷性,高效性。 大数据的字面理解意思是指大小超出了常用的软件工具在运行时间内可以承受的收集,管理和处理数据能力的数据集;大数据是目前存储模式与能力、计算模式与能力不能满足存储与处理现有数据集规模产生的相对概念。 大数据在运行过程中首先要进行预处理 主要完成对已接收数据的辨析、抓取、分类等操作。 (1)辨析:通过接收输入需求进行辨析产品或数据。 (2)抓取:由于获取的数据可能具有多种结构和类型,数据抽取的过程可以帮助我们将这些复杂的数据转化为单一的或者便于处理的构型,以达到快速分析处理的目的。 (3)分类:对于大数据接收的数据,并不都是有价值的,有些数据是我们不关心的内容,还有一些数据是完全错误的干扰项,所以要对数据过滤从而提取出更为有效数据。 浅谈大数据概念及大数据的运行与分析首先,想要系统的了解大数据,我们从最基础的三个方面进行解析。 第一是理论,理论是认知的必经途径,也是被广泛认同和传播的基线。我会从大数据的特征定义理解行业对大数据的整体描绘和定性;从对大数据价值的探讨来深入解析大数据的珍贵所在;从对大数据的现在和未来去洞悉大数据的发展趋势;从大数据隐私这个特别而重要的视角审视人和数据之间的长久博弈。

新概念英语第一册课文原文

新概念英语第一册 Lesson1: Excuse me! Excuse me! Yes? Is this your handbag? Pardon? Is this your handbag? Yes, it is. Thank you very much. Lesson 3:Sorry sir. My coat and my umbrella please. Here is my ticket. Thank you sir. Number five. Here is your umbrella and your coat. This is not my umbrella. Sorry sir. Is this your umbrella? No, it isn't. Is this it? Yes, it is. Thank you very much. Lesson 5: Nice to meet you. Good morning. Good morning, Mr. Blake. This is Miss Sophie Dupont. Sophie is a new student. She is a French. Sophie, this is Hans. He is German. Nice to meet you. And this is Naoko. She’sJapanese. Nice to meet you. And this is Chang-woo. He’s Korean. Nice to meet you. And this is Luming. He’s Chinese. Nice to meet you. And this is Xiaohui. She’s Chinese, too. Nice to meet you.

大数据的定义及基本特征

大数据的定义及基本特征 无论是2001年梅塔集团分析师道格〃莱尼提出的大数据技术萌芽,还是2008年IBM公司的史密斯首次以“BIG DATA”的名词初步定义了大数据的含义,时至今日,科学届对大数据还没有给出一个完整准确的定义,不同领域的科学家们都从不同的视角诠释了大数据的基本含义。但是,纵观大数据发展的前世今生,以及今后的发展趋势,大数据的含义可以归结为: 大数据是人类认知世界的技术理念,是在信息技术支撑下,利用全新的数据分析处理方法,在海量、复杂、散乱的数据集合中提取有价值信息的技术处理过程,其核心就是对数据进行智能化的信息挖掘,并发挥其作用。 有人说世界的本质就是数据,在当今充满数字化数据的时代,数据处理变得更加容易、更加快速,人们能够在瞬间处理成千上万的海量数据,为了在数据中理解信息内容,发现信息与信息之间的关系,人类从没有像今天这样对数据有那么深刻的认识,实际上,我们应该重新认识数据的特征:(1)海量的数据规模(Volume)。具有当前任何一种单体设备难以直接存储、管理和使用的数据量,大数据中所说的“大”也包括数据的全面性。 (2)快速的数据流转和动态的数据变化(Velocity)。数据会随着时间和环境发生变化。

(3)多样的数据类型(Variety)。刻画特定事物特征或规律的数据是以多种形式存在的。 (4)巨大的数据价值(Value)。数据就是资源,许多看似杂乱无章的数据,其潜在蕴含着巨大的价值,数据的价值是由不同的应用目的而体现。 (5)智能化数据挖掘(Intelligence)。无论数据有多少,还是以何种形式呈现,人类要想从数据中发现事物的真相,必须应用全新的方法分析数据,以得到有价值的信息。

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