数据定义与操作

数据定义与操作
数据定义与操作

信息工程学院1

数据库原理与应用(SQL Server 2008) 实验/实习报告

一、实验目的

1、掌握使用SQL语句创建和删除数据库;

2、掌握使用SQL语句创建和删除数据表,创建各种完整性约束,修改表的结构;

3、掌握索引的创建和删除方法。

4、掌握查询语句的使用方法,重点掌握连接查询和嵌套查询,理解查询的执行过程。

5、掌握数据更新语句的使用;

6、掌握视图操作的基本方法和应用,理解基于视图的查询和数据更新操作的过程。

二、预备知识

1、数据库的建立与删除

可以使用SQL语句建立数据库,语句格式为:

CREATE DATABASE <数据库名>

其中CREATE DATABASE为关键字,<数据库名>为用户创建的数据库的名称,由用户自定。

使用DROP DATABASE 语句可以删除数据库,语句格式为:

DROP DATABASE <数据库名>

其中DROP DATABASE为关键字,<数据库名>为要删除的数据库的名称。当数据库被删除时,数据库中的所有数据对象也一起被删除掉。

2、数据表的创建与删除

使用Create Table语句创建数据表,语句格式为:

CREATE TABLE <表名>(<列名> <数据类型> [列级完整性约束条件]

[,<列名> <数据类型> [列级完整性约束条件]]

[,<表级完整性约束条件>]);

其中CREATE TABLE为关键字,<表名>为数据表的名称,由用户确定,<列名>为组成这个表的属性列的名称,由用户确定,<数据类型>为属性列的取值的类型,由用户在具体的DBMS所提供的数据类型中选择。

使用Drop Table 语句删除数据表,语句格式为:

注意:删除一个表,表的定义以及表中的所有数据,以及该表的索引、约束、触发器等将自动删除,并且与表相关联的规则和默认对象也将失去与它的关联关系。

3、修改基本表

使用ALTER TABLE语句修改已建立好的基本表,该语句可以实现添加、修改、删除基本表中的属性列、约束等操作,下面分别给出语句格式及说明:

(1)添加操作

在ALTER TABLE语句中使用ADD子句添加新列和新的完整性约束,添加新列的语句格式如下:

ALTER TABLE <表名> ADD <新列名> <数据类型>

添加新的完整性约束语句格式如下:

ALTER TABLE <表名> ADD <完整性约束规则>

(2)修改操作

在ALTER TABLE语句中使用ALTER COLUMN子句修改原有列的定义,语句格式如下:

ALTER TABLE <表名> ALTER COLUMN <列名> <数据类型>(3)删除操作

在ALTER TABLE语句中使用DROP子句删除已有的列和完整性约束条件,删除列的语句格式如下:

ALTER TABLE <表名> DROP COLUMN <列名>

删除完整性约束条件的语句格式为:

ALTER TABLE <表名> DROP <约束名称>

关于ALTER TABLE语句更详细的语法格式请参照“联机丛书”,下面通过实例给出ALTER TABLE语句的具体用法,如下:

操作类型实例

添加

添加新列A lter table s add Sid char(20) 添加新的完整性约束A lter table s add unique(sid)

修改修改原有列的定义A lter table s alter column Sid char(30)

删除删除已有完整性约束A lter table s drop uq_sid 删除已有列A lter table s drop column Sid

4、索引的创建与删除

使用CREATE INDEX语句创建索引,语句格式为:

CREATE [ UNIQUE ] [ CLUSTERED | NONCLUSTERED ] INDEX <索引名称>

ON <表名>(列名[ ASC | DESC ] [ ,...n ] )

其中UNIQUE、CLUSTERED、NONCLUSTERED 指出所建索引的类型,分别为唯一性索引、聚集索引和非聚集索引。

注意:不能在数据类型为text、ntext和image的列上建立索引。

使用DROP INDEX语句删除索引,语句格式为:

注意:Drop Index语句能够删除Create Index语句所建立的索引,但是它不能删除SQL Sever 为Primary Key或Unique约束所建立的索引,这些索引只能通过删除约束或表的方法来删除。5、查询语句的基本格式如下:

SELECT <目标列名序列> --需要哪些列

FROM <数据源> --来自于哪些表

[WHERE <检索条件>] --根据什么条件

[GROUP BY <分组依据列>] --分组

[HAVING <组提取条件>] --筛选

[ORDER BY <排序依据列>] --排序

6、数据更新基本语句及其格式

(1)插入操作

SQL的数据插入语句INSERT有两种形式:

①插入单个元组,使用命令:

INSERT INTO 基本表名(列名表)

VALUES (元组)

②插入子查询的结果:

INSERT INTO 基本表名(列表名)

查询语句

(2)修改操作

当需要修改指定关系中元组的值时,可使用下列语句实现:

UPDATE 基本表名

SET 列名1=值表达式1[,列名2=值表达式2…]

[WHERE 条件表达式]

(3)删除操作

删除关系中满足条件的元组语句格式如下:

DELETE FROM <表名>

Where <条件表达式>

三、实验内容

(一)数据库的建立

使用CREATE DATABASE语句创建名为“gongcheng”的数据库。

(二)数据表操作

1.建立数据表

在创建的“gongcheng”数据库中使用SQL语句建立4个关系(可参考课本P74习题5),如下:供应商表S (Sno,Sname,Status,Ctiy)

写完这个语句后,我已经按了执行,但是在左上角那没选中“gongcheng”这个数据库,所以出现了以下错误。把代码剪切下来,然后在左边列表把S表删除,再重新粘贴改代码,选中“gongcheng”数据库,这时候执行就没问题了。

S表建成:

零件表P(Pno,Pname,Color,Weight)

P表创建完成:

工程项目表J(Jno,Jname,City)

J表创建完成:

供应情况表SPJ(Sno,Pno,Jno,QTY)

SPJ表创建完成:

要求:

(1)创建每个关系的主键,有外键的创建外键。

(2)S表中的Sname属性列的取值唯一

(3)P表中weight属性列的取值范围在1-50之间

(4)J表中的Jname取值不能为空并且是唯一的

(5)SPJ表中QTY属性列的数据类型必须为int

2.修改表的结构

用SQL语句完成以下操作:

(1)给S表增加Sphone和Semail两个属性列,分别用来存放供应商的联系电话和电子信添加完成:

(2)删除Jname属性列取值唯一的约束。

删除完成:

(3)将QTY属性列的数据类型修改为Smallint型。

修改成功:

(4)删除S表中的属性列Semail

3.创建、删除索引

通过SQL语句分别在表S、P、J表中的Sno,Pno,Jno属性列上建立唯一索引(升序)

索引创建完成:

4.数据录入操作

在EXCEl中录入四个表的数据(具体数据可参照课本P75四个表中的数据),用数据导入功能将EXCEL中的数据分别导入到S,P,J和SPJ表中。

5.备份gongcheng数据库。

6.还原实习二中创建的“gongcheng”数据库和实习一中创建的“学生选课管理”数据库。

7.在“gongcheng”数据库中完成以下查询:

(1)查询所有供应商所在的城市。

select distinct city from S

(2)查询零件重量在10-20之间(包括10和20)的零件名和颜色。

select Pname,color from P where Weight between 10 and 20

(3)查询工程项目的总个数。select COUNT(distinct Jno)from J

(4)查询所有零件的平均重量。select AVG(Weight)from P

(5)查询供应商S3供应的零件号。

select pno from SPJ where Sno='S3'

(6)查询各个供应商号及其供应了多少类零件。select Sno,COUNT(distinct Pno)from SPJ group by Sno

(7)查询供应了2类以上零件的供应商号。

select Sno from SPJ group by Sno having COUNT(*)>2

(8)查询零件名以“螺”字开头的零件信息。

select Pno,Pname,Color,Weight from P where Pname like'螺%'

(9)查询工程项目名中最后一个字为“厂”字的工程项目所在的城市。select Jname,city from J where Jname like'%厂'

(10)查询给每个工程供应零件的供应商的个数。

select Jno,COUNT(distinct Sno)from SPJ group by Jno

(11)查询供应数量在1000—2000之间(包括1000和2000)的零件名称。select Pname from P where Pno in(select Pno from SPJ group by Pno

having sum(QTY)between 1000 and 2000)

(12)完成课本P127页第5题的前七个小题。select Sname,city from S

select Pname,color,weight from P

select Jno from SPJ where Sno='S1'

select Pname,QTY from P,SPJ where P.pno=SPJ.pno and SPJ.Jno='j2'

select distinct Pno from SPJ,S where SPJ.Sno=S.Sno and S.City='上海'

select distinct Jname from J,Spj,S where J.Jno=Spj.Jno and S.Sno=Spj.Sno and S.City='上海'

Select distinct(Jno)from J Where Jno not in(select Jno from SPJ,S Where S.Sno=SPJ.Sno and S.City='天津')

8.在“学生选课管理”数据库中完成以下查询:

(1)查询是“选修课”的课程号、课程名。

Select https://www.360docs.net/doc/674802512.html,o,https://www.360docs.net/doc/674802512.html,ame from c,sc where https://www.360docs.net/doc/674802512.html,o=https://www.360docs.net/doc/674802512.html,o

(2)查询学号为“09105103”学生所学课程的课程名与学分。select Sno,Cname,Credit from S,C where Sno='09105103'

数据库基本概念

数据库基本概念 引言 本章的目标是讲解数据库研究人员常常要使用到的一些理论和术语。我所在的工作组集中了一批以开发性能优异的数据库系统为谋生手段的精英,数据库理论乍看起来与我们的具体工作相距甚远。 是否很有必要学习有关数据库理论方面的知识可能是留给你思考的一个问题。我们说,理解一种技术的基本原理是非常重要的。这就好比把你的汽车交给一个不懂火花塞工作原理的机械师,或是坐在一架由不懂飞行理论的驾驶员的飞机上。如果你不懂数据库设计的相关理论,又怎能指望用户登陆门请你设计系统呢? 研究人员所用的某些术语和概念令我们感到困惑,部分原因是数学基础的问题。有一些术语,大多数程序员理解为一种含义,而实际上是完全不同的另一种含义。为了能设计合理的系统,了解关系数据库理论是十分重要的。 为了搞清楚研究人员的专业术语,我们需要学习一些关系数据库理论中较浅显的内容,并且同我们所熟知的SQL概念进行比较。许多书中都讲解了这些内容,所以并不打算过于深入地探讨理论。我们只提供一些基本且实用的数据库概念。 本章将主要从面向SQL的角度介绍关系理论。我们将常常涉及相关理论的具体实现,尽管这超出了本书的范围,但却是难以避免的。然而我们不会陷入实现的细节,仅仅给出一个概述。更进一步的内容,参看第一章提到的参考书目。 在本章中,我们将会看到下列内容: ?关系模型——考察相关的技术术语:我们将在后面的章节中构造它们 ?其他数据库概念的定义 关系模型 正像第1章中提到的,E.F.Codd早在1970年就提出了关系模型的概念。在这一节中,我们将从SQL Server 的角度出发,考察一些在关系模型中比较重要的内容。 正像我们所看到的那样,SQL Server 与关系模型有很多共性的东西,但

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,

操作系统定义、功能,特征

操作系统的定义,功能,特征、文件夹 一、定义 操作系统(Operating System,简称OS)是一管理电脑硬件与软件资源的程序,同时也是计算机系统的内核与基石。 详细来说,操作系统是为裸机配置的一种系统软件,是用户和用户程序与计算机之间的接口,是用户程序和其他程序的运行平台和环境。它有效的控制和管理计算机系统中的各种硬件和软件资源,合理地组织计算机系统的工作流程,最大限度地方便用户使用计算机发挥资源的作用 目前常用的操作系统包括:Windows Linux 二、功能 1、 2、资源管理者功能:cpu管理、存储器管理、设备管理、文件管理 3、计算机工作流程组织或者总调度员功能:作业管理、进程管理、中断与事件管理、进程通信、死锁对策 课堂重点:进程与处理机管理作业管理、存储管理、设备管理、文件管理、 三、微观特征:并发性、共享性、不确定性、大量文件系统 四、操作系统类型:批处理系统、分时系统、实时系统、网络操作系统、分布式操作系统

五、操作系统文件夹 1、Windows文件夹(一般在c盘根目录下) 存放操作系统主要文件的文件夹,在安装操作系统过程中创建并将相关文件放在对应的文件夹中,这里面的文件直接影响系统的正常运行,多数都不允许随 意改变。 2、Document and settings(c盘根目录下) 是Windows 操作系统中用来存放用户配置信息的文件夹。 3、Program Files(c盘根目录下) Program Files安装程序的文件夹 4、System volume Information(c盘根目录下) 是windows系统文件夹,中文名称可以翻译为“系统卷标信息”。这个文件夹里就存储着系统还原的备份信息,是一个隐藏的系统文件夹,"系统还原"工具使用该文件夹来存储它的信息和还原点。 5、All Users文件夹(Document and settings目录下) 表示所有用户文件夹,里面包括系统缺省登录时的桌面文件和开始菜单的内容。每个用户对应一个目录,包括开始菜单、桌面、收藏夹、我的文档等等。 6、Cookies文件夹 Cookies又叫小甜饼,是在浏览某些网站时,留在硬盘上的一些资料,包括用户名、用户资料、网址等等。每个用户都有一个Cookies文件夹,位于Documents and Settings 文件夹的每个用户目录中。 7、Favorites文件夹

数据库的4个基本概念

数据库的4个基本概念 1.数据(Data):描述事物的符号记录称为数据。 2.数据库(DataBase,DB):长期存储在计算机内、有组织的、可共享的大量数据的集合。 3.数据库管理系统(DataBase Management System,DBMS 4.数据库系统(DataBase System,DBS) 数据模型 数据模型(data model)也是一种模型,是对现实世界数据特征的抽象。用来抽象、表示和处理现实世界中的数据和信息。数据模型是数据库系统的核心和基础。 数据模型的分类 第一类:概念模型 按用户的观点来对数据和信息建模,完全不涉及信息在计算机中的表示,主要用于数据库设计现实世界到机器世界的一个中间层次 实体(Entity): 客观存在并可相互区分的事物。可以是具体的人事物,也可以使抽象的概念或联系 实体集(Entity Set): 同类型实体的集合。每个实体集必须命名。 属性(Attribute): 实体所具有的特征和性质。 属性值(Attribute Value): 为实体的属性取值。 域(Domain): 属性值的取值范围。 码(Key): 唯一标识实体集中一个实体的属性或属性集。学号是学生的码 实体型(Entity Type): 表示实体信息结构,由实体名及其属性名集合表示。如:实体名(属性1,属性2,…) 联系(Relationship): 在现实世界中,事物内部以及事物之间是有联系的,这些联系在信息世界中反映为实体型内部的联系(各属性)和实体型之间的联系(各实体集)。有一对一,一对多,多对多等。 第二类:逻辑模型和物理模型 逻辑模型是数据在计算机中的组织方式 物理模型是数据在计算机中的存储方式 数据模型的组成要素 数据模型通常由数据结构、数据操作和数据的完整性约束条件三部分组成 关系模型(数据模型的一种,最重要的一种) 从用户观点看关系模型由一组关系组成。每个关系的数据结构是一张规范化的二维表。 ?关系(Relation):一个关系对应通常说的一张表。 ?元组(Tuple):表中的一行即为一个元组。 ?属性(Attribute):表中的一列即为一个属性,给每一个属性起一个名称即属性名。 ?码(Key):表中的某个属性组,它可以唯一确定一个元组。 ?域(Domain):一组具有相同数据类型的值的集合。属性的取值范围来自某个域。

大数据分析的五个方面详解

https://www.360docs.net/doc/674802512.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。

试述数据库系统的特点

1、试述数据库系统的特点。 (1)、数据结构化数据库系统实现整体数据的结构化,这是数据库的主要特征之一,也是数据库系统与文件系统的本质区别。 (2)数据的共享性高,冗余度低,易扩充数据库的数据不再面向某个应用而是面向整个系统, (3)数据独立性高数据独立性包括数据的物理独立性和数据的逻辑独立性。 (4)数据由DBMS 统一管理和控制数据库的共享是并发的共享,即多个用户可以同时存取数据库中的数据甚至可以同时存取数据库中同一个数据。 2、数据库管理系统的主要功能有哪些? 答: ( l )数据库定义功能; ( 2 )数据存取功能; ( 3 )数据库运行管理; ( 4 )数据库的建立和维护功能。 3、试述数据模型的概念、数据模型的作用和数据模型的三个要素。 数据模型是数据库中用来对现实世界进行抽象的工具,是数据库中用于提供信息表示和操作手段的形式构架。 因此数据模型通常由数据结构、数据操作和完整性约束三部分组成。 4、试述概念模型的作用。

概念模型实际上是现实世界到机器世界的一个中间层次。概念模型用于信息世界的建模,是现实世界到信息世界的第一层抽象,是数据库设计人员进行数据库设计的有力工具,也是数据库设计人员和用户之间进行交流的语言。 5、试述数据库系统三级模式结构 数据库系统的三级模式结构由外模式、模式和内模式组成。 特点:(1)数据结构化。(2)数据的共享性高,冗余度低,容易扩展。(3)数据独立性高。(4)数据有DBMS统一管理。 6、试述数据库系统的组成。 数据库系统一般由数据库、数据库管理系统(及其开发工具)、应用系统、数据库管理员和用户构成。 7、DBA 的职责是什么? 负责全面地管理和控制数据库系统。具体职责包括:①决定数据库的信息内容和结构;②决定数据库的存储结构和存取策略;③定义数据的安全性要求和完整性约束条件;④监督和控制数据库的使用和运行;⑤改进和重组数据库系统。 8、试述关系模型的三个组成部分。 答:关系模型由关系数据结构、关系操作集合和关系完整性约束三部分组成 9、试述关系数据语言的特点和分类。 答:关系数据语言可以分为三类: (1)关系代数语言。

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/674802512.html,)中国最大最活跃的产品经理学习、交流、分享平台

操作系统课后习题答案2

2. 进程和线程的管理 例题解析 例2.2.1 试说明进程和程序之间的区别和联系。 解进程和程序是既有区别又有联系的两个概念。 进程是动态的,程序是静态的。程序是一组有序的指令集合,是一个静态的概念;进程则是程序及其数据在计算机上的一次执行,是一个动态的集合。离开了程序,进程就失去了存在的意义,但同一程序在计算机上的每次运行将构成不同的进程。程序可看作是电影的胶片,进程可以看作电影院放电影的过程。 一个进程可以执行多个程序,如同一个电影院的一场电影可放映多部影片。 一个程序可被多个进程执行,如同多个影院同时利用一个电影的胶片放映同一部电影。 程序可以长期保存,进程只能存在于一段时间。程序是永久存在的,而进程有从被创建到消亡的生命周期。 例2.2.2 举例说明多道程序系统失去了封闭性和再现性。 解例如,有两个循环程序A和B,共享一个变量N。程序A每执行一次时,都要做N:=N+1操作;程序B则每执行一次时,都要执行print(N)操作,然后再将N的值置成“0”。程序A 和B在多道程序系统中同时运行。假定某时刻变量N的值为n,可能出现下述三种情况:N:=N+1 在print(N)和N:=0之前,此时得到N值变化过程为n+1、n+1、0; N:=N+1 在print(N)和N:=0之后,此时得到N值变化过程为n 、0 、1; N:=N+1 在print(N)之后和N:=0之前,此时得到N值变化过程为n、n+1、0。 所以,在A、B程序多次执行过程中,虽然其每次执行时的环境和初始条件都相同,但每次得到的结果却不一定相同。 例2.2.3 为什么将进程划分成执行、就绪和阻塞三个基本状态? 解根据多道程序执行的特点,进程的运行是走走停停的。因此进程的初级状态应该是执行和等待状态。处于执行状态的进程占用处理机执行程序,处于等待状态的进程正在等待处理机或者等待其它某种事件的发生。但是,当处理机空闲时,并不是所有处于等待状态的进程都能放到处理机上执行,有的进程即使分配给它处理机,它也不能执行,因为它的执行的条件没有得到满足。因此,将等待状态的进程分成两部分,一部分是放在处理机上就能立即执行,这就是就绪的进程;另一部分是仍需等某种事件发生的进程,即使放在处理机上也不能执行的进程,这就是阻塞进程。 例2.2.4 进程的挂起状态与进程的阻塞状态和就绪状态有何异同? 解相同点是它们都没有占用处理机。不同点是挂起状态的进程是处于一种静止状态,不会参与对资源的竞争,在解除挂起之前,进程不会有新的资源要求,也不会有占用处理机的机会;阻塞状态和就绪状态的进程均处于活动状态,它们都有获得处理机的机会,都可能有新的资源要求。 例2.2.5 两个并发进程P1和P2的程序代码在下面给出。其中,A、B、C、D和E均为原语。 P1: begin P2: begin A; D; B; E; C; end end 请给出P1、P2两个进程的所有可能执行的过程。

案例的特征及其写作意义

案例的特征及其写作意义 一. 什么是案例 一个案例就是一个包含有疑难问题的实际情境的描述,是一个教育实践过程中的故事,描述的是教学过程中“意料之外,情理之中的事”。 案例是对某种具体情景的记录,是对“当前”课堂中真实发生的实践情景的描述。它不能用“摇摆椅子上杜撰的事实来替代”,也不能从抽象的、概括化的理论中演绎的事实来替代。案例描述的是具体的、特殊的、需要进行探索和解决的两难境地和紧张状态。案例是为了突出一个主题而截取的教学行为片段,这些片段蕴涵了一定的教育理论。案例不是课堂实录,也不是教师教案、教师个案。 二.案例的特征 ★案例讲述的应该是一个故事,叙述的是一个事例; ★案例的叙述要有一个从开始到结束的完整情节,并包括一些戏剧性的冲突; ★案例的叙述要具体、特殊,例如,反映某一教师与某一学生围绕一特定的教学目标和特定的教学内容展开的双边活动,不应是对活动大体如何的笼统描述,也不应是对活动的总体特征所作的抽象化的、概括化的说明; ★案例的叙述要把事件置于一个时空框架之中,也就是要说明事件发生的时间、地点等; ★案例对行动等的陈述,要能反映教师工作的复杂性,揭示出人物的内心世界,如态度、动机、需要等; ★案例的叙述要能反映出事件发生的特定的教育背景。 三.为什么要写案例 其一,案例写作为教师提供了一个记录自己教育教学经历的机会。你在日常教育教学中遇到的一些事例,通过案例写作的形式再现出来,实际上也就是对你职业生涯中一些困惑、喜悦、问题等等的记录和模写。如果我们说每个教师展示其自身生命价值的主要所在,是在课堂、在学校、在与学生的交往的话,那么,案例在一定程度上就是教师生命之光的记载。在案例中,有教师的情感,同时也蕴涵着教师无限的生命力。记录、记载本身也承载着深深的历史感,每一时期、每一阶段处理事件的案例,在很大程度上可以折射出教育历程的演变,它一方面可以作为个人发展史的反映,另一方面也可以作为社会大背景下教育的变革历程。 其二,案例写作可以促使教师更为深刻地认识到自己工作中的重点和难点。能够成为案例的事实,往往是教师工作中难以化解的难题。教师自己在对教学经历的梳理过程中,头脑中印象深刻的常常是那些自己感到困惑不解的事实材料。这样一个梳理过程。会强化教

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。

关系数据库的基本概念应用

★事业单位考试专用★ 数据库 1.数据模型(Data Models):在数据库中用数据模型这个工具来抽象、表示和处理现实世界中的数据和信息。通俗地讲数据模型就是现实世界的模拟。 2.数据模型应满足三方面要求:能比较真实地模拟现实世界;容易为人所理解;便于在计算机上实现。 3.数据模型:按计算机的观点对数据建模,主要用于DBMS的实现。一般有层次,网状,关系三种。 4.矩形:表示实体集;菱形:表示联系集;线:连接实体集与联系集或属性与实体集;椭圆:表示属性;下划线:主码属性。 5.常用数据模型:层次模型、网状模型、关系模型、面向对象模型。 6.层次模型的存储结构:邻接法:前序穿线树;链接法:用指针表示层次关系(子女-兄弟链接法,层次序列链接法)。(众) 7.网状模型存储结构:链接法:用指针表示层次关系(单链,双链,环链等)。(S_XH,C_KCH) 8.关系模型中,关系的每一个分量必须是一个不可分的数据项。 9.SQL语言的REVOKE语句实现安全性数据控制功能。 10.数据仓库通常采用三层体系结构、底层的数据仓库服务器一般是一个关系型数据库系统、数据仓库前端分析工具中包括报表工具。 11.Linux是一套免费使用和自由传播的类Unix操作系统、Linux提供强大的应用程序开发环境,支持多种编程语言、Linux提供对TCP/IP协议的完全支持。 12.Solaris是SUN公司的高性能Unix,Solaris运行在许多RISC工作站和服务器

上,Solaris支持多处理、多线程。 13.Unix系统的特色:交互的分时系统、以全局变量为中心的模块结构、可以分成内核和外壳。Unix系统中进程由三部分组成:进程控制块,正文段和数据段。Unix系统中,输入/输出设备被看成是特殊文件。 14.属于企业级的大型数据库管理系统的主要有Oracle、DB2、Informix、Sybase 、SQL Server。 15.DBA是数据库系统的一个重要组成,有很多职责:定义数据库的存储结构和存取策略、定义数据库的结构、定期对数据库进行重组和重构。 16.对于数据量大的网站,应选用的数据库是DB2。 17.关系代数表达式的优化策略中,首先要做的是尽早执行选择运算。

信息的含义和信息的基本特征

目标 1、记住信息技术的基本含义和特征 2、信息技术的有关应用 复习: 1、电子计算机的历史按元件不同分为四代,第四代是() A.电子管 B.晶体管 C中小规模集成电路 D.大规模/超大规模集成电路 2、现代社会中,人们把称为构成世界的三大要素。 A. 物质、能量、知识 B. 信息、物质、能量 C. 财富、能量、知识 D. 精神、物质、知识 尝试: (1)具有共享性、载体依附性、价值相对性、时效性等特征。 A . 信息技术 B. 信息 C. 信息素养 D. 电脑 (2)信息的表现形式:信息载体就是承载信息的媒介物。 (3)天气预报、市场信息都会随时间的推移而变化,这体现了信息的。 A. 载体的依附性 B. 时效性 C. 共享性 D. 必要性(4)下列不属于信息的是。 A. 收到的手机短信息 B.广播里播放的天气预报 C. 存有照片的数码相机 D.电视里播放的汽车降价消息 (5)信息的概念:用语言、文字、符号、情景、图像、声音等所表示的内容统称为信息。 信息的特征:对载体的依附性、共享性、时效性、价值相对性。 3、什么是信息技术 信息技术:Information Technology,简称IT,信息的获取、加工、存储、传递和利用等有关的技术都称为信息技术。 4、信息技术中的核心技术: 信息技术包括计算机技术、通信技术、微电子技术 (控制技术)和感测技术(传感技术)。 5、信息技术的发展历程:人类经历的五次信息技术革命依次为:语言的使用;文字的使用;印刷技术的应用;电报、电话、广播、电视的使用和计算机的普及应用及其与通信技术的结合。 巩固: (1)现在我们常常听人家说到(或在报纸电视上也看到)IT行业各种各样的消息。那么这里所提到的“IT”指的是()。 A.信息 B.信息技术 C.通信技术 D.感测技术

数据库系统的基本概念

1.4 数据库设计基础 考点17 数据库系统的基本概念 1、数据、数据库、数据库管理系统和数据库系统 (1)数据 数据(Data)是描述事物的符号记录。 数据:在计算机系统中,各种字母、数字符号的组合、语音、图形、图像等统称为数据,数据经过加工后就成为信息。 在计算机科学中,数据是指所有能输入到计算机并被计算机程序处理的符号的介质的总称,是用于输入电子计算机进行处理,具有一定意义的数字、字母、符号和模拟量等的通称。 (2)数据库 数据库(Database, DB)是指长期存储在计算机内的、有组织的、可共享的数据集合。 数据库是一个单位或是一个应用领域的通用数据处理系统,他存储的是属于企业和事业部门、团体和个人的有关数据的集合。数据库中的数据是从全局观点出发建立的,他按一定的数据模型进行组织、描述和存储。其结构基于数据间的自然联系,从而可提供一切必要的存取路径,且数据不再针对某一应用,而是面向全组织,具有整体的结构化特征。 数据库中的数据是为众多用户所共享其信息而建立的,已经摆脱了具体程序的限制和制约。不同的用户可以按各自的用法使用数据

库中的数据;多个用户可以同时共享数据库中的数据资源,即不同的用户可以同时存取数据库中的同一个数据。数据共享性不仅满足了各用户对信息内容的要求,同时也满足了各用户之间信息通信的要求。 (3)数据库管理系统 数据库管理系统(Database Management System, DBMS)是数据库的机构,它是一个系统软件,负责数据库中的数据组织、数据操纵、数据维护、控制及保护和数据服务等。 数据库管理系统的主要类型有4种:文件管理系统,层次数据库系统,网状数据库系统和关系数据库系统,其中关系数据库系统的应用最为广泛。 数据库管理系统是一种操纵和管理数据库的大型软件,用于建立、使用和维护数据库。它对数据库进行统一的管理和控制,以保证数据库的安全性和完整性。用户通过它访问数据库中的数据,数据库管理员也通过它进行数据库的维护工作。它可使多个应用程序和用户用不同的方法在同时或不同时刻去建立,修改和询问数据库。DBMS 提供数据定义语言DDL(Data Definition Language)与数据操作语言DML(Data Manipulation Language),供用户定义数据库的模式结构与权限约束,实现对数据的追加、删除等操作。 (4)数据库系统 数据库系统(Database System, DBS)是指引进数据库技术后的整个计算机系统,能够实现有组织地、动态地存储大量相关数据,

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。

操作系统的概念和功能

操作系统的概念和功能 计算机是一个高速运转的复杂系统:它有CPU、内存储器、外存储器、各种各样的输入输出设备,通常称为硬件资源;它可能有多个用户同时运行他们各自的程序,共享着大量数据,通常称为软件资源。如果没有一个对这些资源进行统一管理的软件,计算机不可能协调一致、高效率地完成用户交给它的任务。 从资源管理的角度,操作系统是为了合理、方便地利用计算机系统,而对其硬件资源和软件资源进行管理的软件。它是系统软件中最基本的一种软件,也是每个使用计算机的人员必须学会使用的一种软件。 4.3.1 操作系统功能 操作系统五大管理功能,即作业管理、存储管理、信息管理、设备管理和处理机管理。这些管理工作是由一套规模庞大复杂的程序来完成的。 作业管理解决的是允许谁来使用计算机和怎样使用计算机的问题。在操作系统中,把用户请求计算机完成一项完整的工作任务称为一个作业。当有多个用户同时要求使用计算机时,允许哪些作业进入,不允许哪些进入,对于已经进入的作业应当怎样安排它的执行顺序,这些都是作业管理的任务。 存储管理解决的是内存的分配、保护和扩充的问题。计算机要运行程序就必须要有一定的内存空间。当多个程序都在运行时,如何分配内存空间才能最大限度地利用有限的内存空间为多个程序服务;当内存不够用时,如何利用外存将暂时用不到的程序和数据“滚出”到外存上去,而将急需使用的程序和数据“滚入”到内存中来,这些都是存储管理所要解决的问题。 信息管理解决的是如何管理好存储在磁盘、磁带等外存上的数据。由于计算机处理的信息量很大而内存十分有限,绝大部分数据都是保存在外存上。如果要用户自己去管理就要了解如何将数据存放到外存的物理细节,编写大量程序。在多个用户使用同一台计算机的情况下既要保证各个用户的信息在外存上存放的位置不会发生冲突,又要防止对外存空间占而不用;既要保证任一用户的信息不会被其他用户窃取、破坏,又要允许在一定条件下多个用户共享,这些都是要靠信息管理解决的。信息管理有时也称为文件管理,是因为在操作系统中通常是以“文件”作为管理的单位。操作系统中的文件概念与日常生活中的文件不同,在操作系统中,文件是存储在外存上的信息的集合,它可以是源程序、目标程序、一组命令、图形、图像或其它数据。 设备管理主要是对计算机系统中的输入输出等各种设备的分配、回收、调度和控制,以及输入输出等操作。 处理机管理主要解决的是如何将CPU分配给各个程序,使各个程序都能够得到合理的运行安排。 从资源管理的角度来看,可以把操作系统看作是控制和管理计算机资源的一组程序;从用户的角度看,操作系统是用户和计算机之间的界面。用户看到的是操作系统向用户提供的一组操作命令,用户可以通过这些命令来使用和操作计算机。因而学会正确使用这些命令就成为学会使用计算机的第一步。 4.3.2 操作系统基本类型 计算机上使用的操作系统种类很多,但其基本类型可以划分为三类,即批处理操作系统、分时操作系统和实时操作系统。 批处理操作系统的设计目标是为了最大限度地发挥计算机资源的效率;在这种操作系统环境下,用户要把程序、数据和作业说明一次提交给系统操作员,输入计算机,在处理过程中与外部不再交互。分时操作系统的设计目标是使多个用户可以通过各自的终端互不干扰地同时使用同一台计算机交互进行操作,就好像他自己独占了该台计算机一样。实时操作系统则要

操作系统复习题 概念

1、操作系统是管理系统资源、控制程序执行,改善人机界面,提供各种服务,合理组织计算机工作流程和为用户使用计算机提供良好运行环境的一种系统软件。配置操作系统的主要目标:方便用户使用;扩大机器功能;管理系统资源;提高系统效率;构筑开放环境。 2、系统调用是一种中介角色,把用户和硬件隔离开来,应用程序只有通过系统调用才能请求系统服务并使用系统资源。系统调用是应用程序获得操作系统服务的唯一途径。系统调用可分为:进程管理、文件操作、设备管理、贮存管理、进程通信、信息维护六类。 3、系统调用的实现原理:⑴编写系统调用处理程序⑵设计一张系统调用入口地址表,每个入口地址都指向一个系统调用的处理程序,有的系统还包含系统调用自带参数的个数⑶陷入处理机制,需开辟现场保护,以保存发生系统调用时的处理器现场。 4、系统调用与过程调用的主要区别:⑴调用形式不同⑵被调用代码的位置不同⑶提供方式不同⑷调用的实现不同 5、系统调用的作用:(1)内盒可以基于权限和规则对资源访问进行裁决,保证系统的安全性(2)系统调用对资源进行抽象,提供一致性接口,避免用户使用资源时发生错误且提高编程效率 5、用户态转向核心态:程序请求操作系统服务,执行系统调用;在程序运行时产生中断或异常事件 6、中断的概念:指在程序执行过程中,遇到急需处理的事件时,暂时中止现行程序在CPU上的运行,转而执行相应的事件处理程序,待处理完成后再返回断点或调度其他程序执行。

进程线程区别联系: 进程:是一个可并发执行的具有独立功能的程序关于某个数据集合的一次执行过程,也是操作系统进行资源分配和保护的基本单位。 线程:是操作系统进程中能够独立执行的实体,也是处理器调度和分派的基本单位。是进程的组成部分,每个进程内允许包含多个并发执行的实体 引入进程的原因:一是刻画系统的动态性,发挥系统的并发性,提高资源利用率。 二是解决共享性,正确描述程序的执行状态。 8、进程最基本的状态有三种:运行态:进程占有处理器正在运行。就绪态:进程具备运行条件,等待系统分配处理器以便运行。等待态:又称为阻zǔ塞sè态或睡眠态,指进程不具备运行条件,正在等待某个事件的完成。进程状态转换的具体原因:运行态等待态等待使用资源或某事件发生,如等待外设传输、等待人工干预。等待态就绪态资源得到满足或某事件已经发生,如外设传输结束;人工干预完成。运行态就绪态运行时间片到,或出现有更高优先权进程。就绪态运行态 CPU空闲时被调度选中一个就绪进程执行。 9、进程控制块(PCB)的概念和组成:每个进程有且仅有一个进程控制块(PCB),或称进程描述符,它是进程存在的唯一标识,是操作系统用来记录和刻画进程状态及有关信息的数据结构,是进程动态特征的一种汇集,也是操作系统掌握进程的唯一资料结构和管理进程的主要依据。包含三类:标识信息,现场信息,控制信息 10、临界区管理的基本原则:一次至多一个进程能够在它的临界区内;不能让一个进程无限地留在它的临界区内;不能强迫一个进程无限地等待进入它

儿童文学的特征和意义

=新课标的实施使儿童文学佳作成为中小学生的主要精神食量的地位得以实现。?新编的语文教材前所未有的选入了大量的儿童文学作品,其中小学语文实现儿童文学化已成为必然的趋势。 ?在新课标列出的适合学生阅读的各类图书参考书目中,可列入广义儿童文学范畴的就有11种(共20种):《安徒生童话》、《格林童话》、中外现当代童话、《伊索寓言》、《克雷洛夫寓言》、中外古今寓言、《繁星·春水》、《西游记》、《鲁滨逊漂流记》、《格列佛游记》、《童年》。 =九年义务教育阅读总目标 具有独立阅读能力,注重情感体验,有较丰富的积累,形成良好的语感。学会运用多种阅读方法。能初步理解、鉴赏文学作品,受到高尚情操和趣味的熏陶,发展个性,丰富自己的精神世界。九年课外阅读总量应在400万字以上。 =对儿童文学丰富人文内涵的感悟能力 ?儿童文学是成人作者与少年读者之间的艺术对话和交流。 ?培养对儿童文学的基本情感和态度,和儿童一起体验来自儿童文学的快乐和感动,能敏锐地把握作品中超越儿童浅层次理解能力的深层意蕴,并能遵循儿童接受能力的发展规律,和他们交流对作品内涵成熟的理解和感悟,把儿童自己读不出的意义解读出来,使儿童文学的阅读指导具有提高和深化儿童审美水平的意义。 =儿童文学的美学特质(艺术品格) 描绘儿童的现实世界和想象世界 表达儿童情感和愿望,富有儿童情趣 0儿童的反儿童化心理:渴望长大成人的儿童,盼望长大的童年——表现能力,自我发现,走向成熟。 0游戏精神:游戏几乎就是童年的象征,而游戏精神,其实也就是玩的精神,它十分明显地反映在一切优秀的儿童文学作品的艺术技巧之中,是儿童读者和成人儿童文学作者都乐于接受的形式。采用游戏的形式是把社会的教育同儿童的审美特点最巧妙地融合一体的做法,在玩之中实现了成人和儿童双方的追求。(释放、变幻) 主题深刻和多样化: 真:用艺术的形象化的审美途径,告诉孩子们“真的人”、“真的世界”、“真的道理”。远离暴

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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