空口理论性能速率计算方法

空口性能问题排查方法

1. 速率的决定要素

小区带宽调制方式 MIMO 模式 UE 能力等级

空口速率 = 调度次数*TBS*MIMO 模式

1.计算传输块TBS 的大小

1.1 CQI 取值范围为0~15，如果要达到峰值的话，CQI 值需要达到15是通过PUCCH 告诉网络侧的；可用RB 是通过PDCCH 告诉UE ，小区带宽是通过PBCH 中MIB 消息广播的；其中调度次数是由TTI 决定，一般1TTI 是1ms ，因此1s 就会调度1000次.

TBS 计算，一个TTI 内DL-SCH 上传输的最大TBS 是根据ue-category 决定，ue-category 请参考36306协议章节.

1.2不同带宽、解调模式决定当前TBS 大小，参考36.213协议

1.首先根据带宽确定最大RB 数，最大RB 个数由带宽决定，参考协议36101 table 5.6-1 MHz 1.4 3 5 10 15 20 Nrb

100

2.调制编码方式MCS ，取值范围0~31，其中【29~31】用于重传，28阶表示满阶，MCS 由CQI 决定，参考36101协议A4章节.

其中，CQI 为0时，不能进行数据传输，当CQI 为1~6时，对应调制解调为QPSK ，CQI 为7~9时，为16QAM ，CQI 为10~15时，为64QAM ；而CQI 又由BLER 和SINR 等决定.

3.查表，根据36213协议，先查table 7.1.7.1-1，根据MCS 确定TBS Index ，然后查表7.1.7.2 1-1，根据MCS 和RB 可以确定TBS 。

小区带宽

可用RB 调制编码方式 UE 能力和QOS 信息

传输块大小(TBS)

调度次数 MIMO 模式

吞吐率(Mbps)

4. 对于CAT4终端，如果要达到150Mbps，则MCS至少要达到28阶，当MCS=28时，查找得到TBS Index为26，RB=100，TBS查表得到是75376，则物理层理论速率为

75376*1000*2bps = 150Mbps

如果MCS=27，查表得到TBS Index为25，RB为100，TBS查表得到63776，则下行理论速率约为：

63776*1000*2bps=125mbps

对比上行，只不过是把把第三步查表table 7.1.7.1-1，修改为table 8.6.1-1_PUSCH,终端只有一根发射天线，MIMO为1，如果MCS为23的话，则下行理论速率为

51024*1000*1 = 51Mbps

大数据与并行计算

西安科技大学计算机科学与技术学院实习报告课程：大数据和并行计算班级：网络工程姓名：学号：

前言大数据技术(big data)，或称巨量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法通过目前主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。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》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4V特点：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（价值）。特点具体有：大数据分析相比于传统的数据仓库应用，具有数据量大、查询分析复杂等特点。《计算机学报》刊登的“架构大数据：挑战、现状与展望”一文列举了大数据分析平台需要具备的几个重要特性，对当前的主流实现平台——并行数据库、MapReduce及基于两者的混合架构进行了分析归纳，指出了各自的优势及不足，同时也对各个方向的研究现状及作者在大数据分析方面的努力进行了介绍，对未来研究做了展望。大数据的4个“V”，或者说特点有四个层面：第一，数据体量巨大。从TB级别，跃升到PB级别；第二，数据类型繁多。前文提到的网络日志、视频、图片、地理位置信息等等。第三，处理速度快，1秒定律，可从各种类型的数据中快速获得高价值的信息，这一点也是和传统的数据挖掘技术有着本质的不同。第四，只要合理利用数据并对其进行正确、准确的分析，将会带来很高的价值回报。业界将其归纳为4个“V”——Volume（数据体量大）、Variety（数据类型繁多）、Velocity（处理速度快）、Value（价值密度低）。从某种程度上说，大数据是数据分析的前沿技术。简言之，从各种各样类型的数据中，快速获得有价值信息的能力，就是大数据技术。明白这一点至关重要，也正是这一点促使该技术具备走向众多企业的潜力。 1.大数据概念及分析毫无疑问，世界上所有关注开发技术的人都意识到“大数据”对企业商务所蕴含的潜在价值，其目的都在于解决在企业发展过程中各种业务数据增长所带来的痛苦。现实是，许多问题阻碍了大数据技术的发展和实际应用。因为一种成功的技术，需要一些衡量的标准。现在我们可以通过几个基本要素来衡量一下大数据技术，这就是——流处理、并行性、摘要索引和可视化。大数据技术涵盖哪些内容? 1.1流处理伴随着业务发展的步调，以及业务流程的复杂化，我们的注意力越来越集中在“数据流”而非“数据集”上面。决策者感兴趣的是紧扣其组织机构的命脉，并获取实时的结果。他们需要的是能够处理随时发生的数据流的架构，当前的数据库技术并不适合数据流处理。 1.2并行化大数据的定义有许多种，以下这种相对有用。“小数据”的情形类似于桌面环境，磁盘存储能力在1GB到10GB之间，“中数据”的数据量在100GB到1TB之间，“大数据”分布式的存储在多台机器上，包含1TB到多个PB的数据。如果你在分布式数据环境中工作，并且想在很短的时间内处理数据，这就需要分布式处理。 1.3摘要索引摘要索引是一个对数据创建预计算摘要，以加速查询运行的过程。摘要索引的问题是，你必须为要执行的查询做好计划，因此它有所限制。数据增长飞速，对摘要索引的要求远不会停止，不论是长期考虑还是短期，供应商必须对摘要索引的制定有一个确定的策略。 1.4数据可视化可视化工具有两大类。

大数据分析的六大工具介绍

大数据分析的六大工具介绍 2016年12月一、概述来自传感器、购买交易记录、网络日志等的大量数据，通常是万亿或EB的大小，如此庞大的数据，寻找一个合适处理工具非常必要，今天我们为大家分学在大数据处理分析过程中六大最好用的工具。我们的数据来自各个方面，在面对庞大而复杂的大数据，选择一个合适的处理工具显得很有必要，工欲善其事，必须利其器，一个好的工具不仅可以使我们的工作事半功倍，也可以让我们在竞争日益激烈的云计算时代，挖掘大数据价值，及时调整战略方向。大数据是一个含义广泛的术语，是指数据集，如此庞大而复杂的，他们需要专门设il?的硬件和软件工具进行处理。该数据集通常是万亿或EB的大小。这些数据集收集自各种各样的来源:传感器、气候信息、公开的信息、如杂志、报纸、文章。大数据产生的其他例子包括购买交易记录、网络日志、病历、事监控、视频和图像档案、及大型电子商务。大数据分析是在研究大量的数据的过程中寻找模式, 相关性和其他有用的信息，可以帮助企业更好地适应变化，并做出更明智的决策。二.第一种工具:Hadoop Hadoop是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架。但是Hadoop是以一种可黑、高效、可伸缩的方式进行处理的。Hadoop是可靠的，因为它假设计算元素和存储会失败，因此它维护多个工作数据副本，确保能够针对失败的节点重新分布处理。Hadoop 是高效的，因为它以并行的方式工作，通过并行处理加快处理速度。Hadoop还是可伸缩的，能够处理PB级数据。此外，Hadoop依赖于社区服务器，因此它的成本比较低，任何人都可以使用。

Hadoop是一个能够让用户轻松架构和使用的分布式计算平台。用户可以轻松地在Hadoop上开发和运行处理海量数据的应用程序。它主要有以下儿个优点: ,高可黑性。Hadoop按位存储和处理数据的能力值得人们信赖。，高扩展性。Hadoop是在可用的计?算机集簇间分配数据并完成讣算任务的，这些集簇可以方便地扩展到数以千计的节点中。，高效性。Hadoop能够在节点之间动态地移动数据，并保证各个节点的动态平衡，因此处理速度非常快。，高容错性。Hadoop能够自动保存数据的多个副本，并且能够自动将失败的任务重新分配。 ,Hadoop带有用Java语言编写的框架，因此运行在Linux生产平台上是非常理想的。Hadoop上的应用程序也可以使用其他语言编写，比如C++。第二种工具:HPCC HPCC, High Performance Computing and Communications（高性能计?算与通信）的缩写° 1993年，山美国科学、工程、技术联邦协调理事会向国会提交了“重大挑战项 U：高性能计算与通信”的报告，也就是被称为HPCC计划的报告，即美国总统科学战略项U ,其U的是通过加强研究与开发解决一批重要的科学与技术挑战问题。HPCC是美国实施信息高速公路而上实施的计?划，该计划的实施将耗资百亿美元，其主要U标要达到:开发可扩展的计算系统及相关软件，以支持太位级网络传输性能，开发千兆比特网络技术，扩展研究和教育机构及网络连接能力。

2021学年方程式法求平均发展速度的计算

方程式法求平均发展速度的计算实验目的：掌握用方程式法求平均发展速度的计算方法。实验要求：了解方程式法求平均发展速度的理论原理及利用计算机软件用方程式法求平均发展速度的实际操作过程。实验用软件：Excel 2003 实验原理：解释用方程式法求平均发展速度的计算。实验内容： 1、实验用样本数据：研究香港2001-2010年人均本地居民生产总值依次录入数据如下： 2、实验步骤： 1、对i进行赋值，取值范围为1-9 （1）激活C2单元格——在C2单元格键入“1”——右键拖动C2单元格填充柄到C10单元格——在下拉菜单中选择“序列”——修改弹出窗口的参数，选择“序列产生在”“列”，选择“类型”为“等

比序列”，设置“步长值”为“1”（此项为系统默认则不修改），设置“终止值”为“9”，如下图所示：（2）序列填充效果如下图所示： 2、激活E2单元格，输入“平均发展速度”——激活F2单元格，设置平均发展速度为 1.1，如下图所示：

3、求i x的取值（1）激活D2单元格——在D2单元格键入公式，公式为“=F$2^C2”——按回车键，得出1x的取值，如下图所示：（2）单击D2单元格，左键拖动填充柄到D10单元格，求出的各个取值，得出i x各个取值如下图所示： 4、求sum(B3:B11)/B2 (1)激活B12单元格，在数据编辑区键入公式

“=sum(B3:B11)/B2”，如下图所示： (2)按回车键，得出sum(B3:B11)/B2的取值，如下图所示： 5、求 9 1 i i x的值（1）单击“插入”菜单——选择“对象”选项，如下图所示：

2015高考归纳总结20有关基因频率的计算题

归纳总结有关基因频率的计算题基因频率的计算题对高二学生来说是个重点也是个难点，为此我把这部分知识进行整理、归纳，总结如下：一、由基因型频率来计算基因频率（一）常染色体若已经确定了基因型频率，用下面公式很快就可以计算出基因频率。 A的基因频率=（AA的频率+1/2Aa的频率）＝（AA的个数×2＋Aa的个数）/2 a的基因频率=（aa的频率+1/2Aa的频率）＝(aa的个数×2＋Aa的个数)/2 例1 、在一个种群中随机抽出一定数量的个体，其中基因型AA的个体占24%，基因型为Aa的个体占72%，aa的个体占4%，那么，基因A和a的频率分别是解：这是最常见的常染色体基因频率题：A=（AA的频率+1/2Aa的频率）=24%+72%÷2=60%，a=1-60%=40% （二）性染色体 XA=（XAXA个数×2 + XAXa个数+ XAY个数）/（雌性个数×2 + 雄性个数） Xa=（XaXa个数×2 + XAXa个数+ XaY个数）/（雌性个数×2 + 雄性个数）注意：基因总数=女性人数×2 + 男性人数×1 例1.某工厂有男女职工各200名，对他们进行调查时发现：女性色盲基因的携带者为15人，患者5人，男性患者11人，那么这个群体中色盲基因的频率为。解：这是最常见的性染色体基因频率题：由XAXa：15，XaXa：5，XaY：11，得Xa=（XaXa个数×2 + XAXa个数+ XaY个数）/（雌性个数×2 + 雄性个数）=（5×2+15+11）/（200×2+200）=6% 例2．对欧洲某学校的学生进行遗传调查时发现，血友病患者占0.7%（男：女=2：1）；血友病携带者占5%，那么，这个种群的Xh的频率是（） A 2.97% B 0.7% C 3.96% D 3.2% 解析：该题稍有难度，解本题的关键在于确定各基因型的频率，而且还要注意男性的Y染色体上是没有相关基因 1：1）由表格数据，Xh基因的总数是1.4%/3+5%+1.4%/3，Xh的基因频率=(1.4%/3+5%+1.4%/3)/150%=3.96%。二、根据基因频率求基因型频率做这种题时一般要用到遗传平衡定律，如果一个种群符合下列条件： 1. 种群是极大的； 2. 种群个体间的交配是随机的，那么其后代可用遗传平衡来计算。 3. 没有突变发生；种群之间不存在个体的迁移或基因交流；没有自然选择。那么，这个种群的基因频率（包括基因型频率）就可以一代代稳定不变，保持平衡。就可以用遗传平衡定律，也称哈迪——温伯格平衡。公式是：AA=A2. aa=a2. Aa=2×A×a （一）一个大的群体可用遗传平衡定律计算（1）、常染色体例1、在欧洲人中有一种罕见的遗传病，在人群中的发病率约为25万分之一，患者无生育能力，现有一对表现型正常的夫妇，生了一个患病的女儿和正常的儿子。后因丈夫车祸死亡，该妇女又与一个没任何血缘关系的男子婚配，则这位妇女再婚后再生一患病孩子的概率是： A.1/4 B. 1/250000 C.1/1000 D.1/50000 解析：由aa=1/250000，得a=1/500。由题干可知该妇女的基因型为Aa，她提供a配子的概率为1/2，没有任何亲缘关系的男子提供a配子的概率为1/500，所以他们生出一个有病孩子aa的概率是：1/2×1/500=1/1000。例2．某常染色体隐性遗传病在人群中的发病率为1%，现有一对表现正常的夫妇，妻子为该常染色体遗传病致病基因携带者。那么他们所生小孩患病的概率是 A．1/88 B．1/22 C．7/2200 D．3/800

用于大数据处理高性能计算的4个实现步骤

用于大数据处理高性能计算的4个实现步骤如果企业需要采用处理其大数据的高性能计算，则在内部部署运营可能效果最佳。以下是企业需要了解的内容，其中包括高性能计算和Hadoop的不同之处。在大数据领域，并非每家公司都需要高性能计算(HPC)，但几乎所有使用大数据的企业都采用了Hadoop式分析计算。 HPC和Hadoop之间的区别很难区分，因为可以在高性能计算(HPC)设备上运行Hadoop分析作业，但反之亦然。HPC和Hadoop分析都使用并行数据处理，但在Hadoop 和分析环境中，数据存储在硬件上，并分布在该硬件的多个节点上。在高性能计算(HPC)中，数据文件的大小要大得多，数据存储集中。高性能计算(HPC)由于其文件体积庞大，还需要更昂贵的网络通信(如InfiniBand)，因此需要高吞吐量和低延迟。企业首席信息官的目的很明确：如果企业可以避免使用HPC并只将Hadoop用于分析，可以执行此操作。这种方式成本更低，更易于员工操作，甚至可以在云端运行，其他公司(如第三方供应商)可以运行它。不幸的是，对于需要高性能计算(HPC)进行处理的生命科学、气象、制药、采矿、医疗、政府、学术的企业和机构来说，全部采用Hadoop是不可能的。由于文件规模较大，处理需求极其严格，采用数据中心或与采用云计算都不是很好的方案。简而言之，高性能计算(HPC)是一个在数据中心内部运行的大数据平台的完美示例。正因为如此，企业如何确保其投资巨大的硬件完成需要的工作成为了一个挑战。大数据Hadoop和HPC平台提供商PSCC Labs首席战略官Alex Lesser表示：“这是必须使用HPC来处理其大数据的许多公司面临的挑战。大多数这些公司都有支持传统IT 基础设施，他们很自然地采用了这种思路，自己构建Hadoop分析计算环境，因为这使用

实验2 自由落体法测定重力加速度(详写).doc

《实验2 自由落体法测定重力加速度》实验报告一、实验目的和要求 1、学会用自由落体法测定重力加速度； 2、用误差分析的方法，学会选择最有利的测量条件减少测量误差。二、实验描述重力加速度是很重要的物理参数，本实验通过竖直安放的光电门测量自由落体时间来求重力加速度，如何提高测量精度以及正确使用光电计时器是实验的重要环节。三、实验器材 MUJ-5C型计时计数测速仪（精度0.1ms），自由落体装置（刻度精度0.1cm），小钢球，接球的小桶，铅垂线。四、实验原理实验装置如图1。在重力实验装作用下，物体的下落运动是匀加速直线运动，其运动方程为 s=v0t+1/2g t2 该式中，s是物体在t时间内下落的距离；v0是物体运动的初速度；g是重力加速度；若测得s, v0,t，即求出g值。若使v0=0，即物体（小球）从静止释放，自由落体，则可避免测量v0的麻烦，而使测量公式简化。但是，实际测量S 时总是存在一些困难。本实验装置中，光电转换架的通光孔总有一定的大小，当小铁球挡光到一定程度时，计时-计数-计频仪才开始工作，因此，不容易确定小铁球经光电转换架时的挡光位置。为了解决这个问题，采用如下方法：让小球从O点处开始下落，设它到A处速度为v0，再经过 t1时间到达B处，令AB间距离为s1，则 gt12 s1=v0t1?1 2 同样，经过时间t2后，小球由A处到达B’处，令AB’间的距离为s2，则有 s2=v0t2+1/2g t22 化简上述两式，得: 图1 实验装置图g=2（s2t1-s1t2)/ t1t22-t2t12=2(s2/t2-s1/t1)/ t2-t1 --------------------------------------------（1）

一、国家高性能计算中心(合肥)—大数据挖掘与计算研究室二、研究方向

欢迎希望成为我的学生们阅读，包括本科生毕业设计、推免硕士研究生、统招硕士研究生和直博研究生。下面先介绍我们的情况，然后提出对新学生的要求和期望。本材料共4页，成稿于2018年8月14日。一、国家高性能计算中心（合肥）—大数据挖掘与计算研究室本实验室隶属于安徽省重点实验室—国家高性能计算中心（合肥），从事高性能计算与应用方向，是计算机学院的重点方向。实验室由陈国良院士创建并领衔负责，现有100多名博士后、博士生和硕士生。上图为实验室位于东区科研楼五楼一角。现在本实验室共有1名博士后（与讯飞联合培养）、5名博士生、11名硕士生。二、研究方向 1.文本序列异同分析：开源程序集，DNA和蛋白质序列，学术文献挖掘； 2.软件分析：代码克隆，代码推荐和生成，软件架构改良； 3.并行计算及性能优化：自适应并行编程框架，并行算法及系统性能优化； 4.区块链技术及应用。

三、研究成果本研究室早期得到985工程“信息科技前沿理论与应用”创新平台、教育部“大规模科学工程计算”长江学者和创新团队、教育部和外专局“计算科学及其应用基础”111引智计划等重大项目支持，目前得到教育部“高性能计算协同创新”2011计划、科技部“大数据分析及应用创新团队”、“面向大规模序列同源问题的并行分布式算法及其关键技术研究”基金委面上项目等新近支持。程序集和基因组中原版片段或祖先片段搜寻和分析称之为序列同源分析，是软件源码补全、代码自动生成和推荐等新一代软件开发技术中的理论基础和关键技术，也是文本异同分析共性技术和关键。我们发展的Large Gap克隆工具CCAligner 和序列比对算法BitMapper，分别在软件工程顶会ICSE2018和Bioinformatics2018上发表，其他研究成果有发表在数据挖掘顶刊TKDE和并行计算顶刊TPDS上。四、研究意义左图说明并行计算需要学习和训练，右图说明并行计算是大数据和人工智能的核心技术和支撑。我们开展的大数据挖掘与计算，主要是进行大规模序列数据的异同分析和挖掘，依靠的是并行算法和并行计算技术。五、研究工作 1. 软件源码分析及应用 1)主要研究内容： a)大差异的软件源码克隆算法研究面向较小差异的源代码克隆算法SourcererCC取得了较好的进展，对于软件迭代开发中的大差异代码克隆一直是业界的挑战问题和应用，我们提出CCAligner1&2工具该需求问题的研究突破，其中CCAligner1发表在国际软件工程学术会议ICSE2018上。学生受同行研究者的邀请到加拿大访问，此项工作已有企业意向合作。

基因频率和基因频率计算

基因频率和基因频率计算 IMB standardization office【IMB 5AB- IMBK 08- IMB 2C】

基因频率与基因型频率计算 1.某植物种群中，AA个体点16%，aa个体占36%，该种群随机交配产生的后代中AA个体百分比、A基因频率和自交产生的后代中AA个体百分比、A基因频率的变化依次为（） A．增大，不变；不变，不变B．不变，增大；增大，不变 C．不变，不变；增大，不变D．不变，不变；不变，增大 2.某小岛上原有果蝇20000只，其中基因型VV、Vv和vv的果蝇分别占15%，55%和30%。若此时从岛外入侵了2000只基因型为VV的果蝇，且所有果蝇均随机交配，则F1代中 V的基因频率约为（） A．43%%%% 3.在调查某小麦种群时发现T（抗锈病）对t（易感染锈病）为显性，在自然情况下该小麦种群可以自由传粉，据统计TT为20%，Tt为60%，tt为20%。该小麦种群突然大面积感染锈病，，致使全部的易感染锈病的小麦在开花之前全部死亡。则该小麦在感染锈病之前与感染锈病之后基因T的频率分别是（） A．50%和50%%和%和50%%和100% 4.某人群中某常染色体显性遗传病的发病率为19%，一对夫妇中妻子患病，丈夫正常，他们所生的子女患该病的概率是（） A．10/19B．9/19C．1/19D．1/2 5.当地人群中约2500人中有一个白化病患者，现在有一个表现型正常，其双亲也正常，但其弟弟是白化病患者的女性，与当地一个无亲缘关系的正常男性婚配，他们所生男孩患白化病的概率为_______。 6.某工厂有男女职工各200名，对他们进行调查时发现：女性色盲基因的携带者为15人，患者5人，男性患者11人，那么这个群体中色盲基因的频率为。 7.对欧洲某学校的学生进行遗传调查时发现，血友病患者占%（男∶女=2∶1）；血友病携带者占5%，那么，这个种群的Xh的频率是() %%% 8.在欧洲人中有一种罕见的遗传病，在人群中的发病率约为25万分之一，患者无生育能力，现有一对表现型正常的夫妇，生了一个患病的女儿和正常的儿子。后因丈夫车祸

大数据技术原理与应用-林子雨版-课后习题答案复习进程

大数据技术原理与应用-林子雨版-课后习题答案

第一章 1.试述信息技术发展史上的3次信息化浪潮及具体内容。 2.试述数据产生方式经历的几个阶段答：运营式系统阶段，用户原创内容阶段，感知式系统阶段。 3.试述大数据的4个基本特征答：数据量大、数据类型繁多、处理速度快和价值密度低。 4.试述大数据时代的“数据爆炸”的特性答：大数据时代的“数据爆炸”的特性是，人类社会产生的数据一致都以每年50%的速度增长，也就是说，每两年增加一倍。 5.数据研究经历了哪4个阶段？答：人类自古以来在科学研究上先后历经了实验、理论、计算、和数据四种范式。 6.试述大数据对思维方式的重要影响答：大数据时代对思维方式的重要影响是三种思维的转变：全样而非抽样，效率而非精确，相关而非因果。 7.大数据决策与传统的基于数据仓库的决策有什么区别答：数据仓库具备批量和周期性的数据加载以及数据变化的实时探测、传播和加载能力，能结合历史数据和实时数据实现查询分析和自动规则触发，从而提供对战略决策和战术决策。大数据决策可以面向类型繁多的、非结构化的海量数据进行决策分析。

8.举例说明大数据的基本应用 9.举例说明大数据的关键技术答：批处理计算，流计算，图计算，查询分析计算 10.大数据产业包含哪些关键技术。答：IT基础设施层、数据源层、数据管理层、数据分析层、数据平台层、数据应用层。 11.定义并解释以下术语：云计算、物联网答：云计算：云计算就是实现了通过网络提供可伸缩的、廉价的分布式计算机能力，用户只需要在具备网络接入条件的地方，就可以随时随地获得所需的各种IT资源。物联网是物物相连的互联网，是互联网的延伸，它利用局部网络或互联网等通信技术把传感器、控制器、机器、人类和物等通过新的方式连在一起，形成人与物、物与物相连，实现信息化和远程管理控制。

高性能计算实验大作业

大数据处理技术研究姓名：；学号：1502；专业：模式识别与智能系统摘要：本文详细介绍了大数据的相关概念及其对应的处理方法，列举了大数据处理技术在当代计算机处理中的应用，并简要的解释了Hadoop的相关概念，展望了大数据处理技术的发展方向。关键词：大数据 Hadoop高性能计算 1.研究背景：大数据浪潮汹涌来袭，与互联网的发明一样，这绝不仅仅是信息技术领域的革命，更是在全球范围启动透明政府、加速企业创新、引领社会变革的利器。大数据，IT行业的又一次技术变革，大数据的浪潮汹涌而至，对国家治理、企业决策和个人生活都在产生深远的影响，并将成为云计算、物联网之后信息技术产业领域又一重大创新变革。未来的十年将是一个“大数据”引领的智慧科技的时代、随着社交网络的逐渐成熟，移动带宽迅速提升、云计算、物联网应用更加丰富、更多的传感设备、移动终端接入到网络，由此而产生的数据及增长速度将比历史上的任何时期都要多、都要快。 2.大数据定义： “大数据”是一个涵盖多种技术的概念，简单地说，是指无法在一定时间内用常规软件工具对其内容进行抓取、管理和处理的数据集合。IBM将“大数据”理念定义为4个V，即大量化(Volume)、多样化(Variety)、快速化(Velocity)及由此产生的价值(Value)。如下图;

3.大数据技术的发展：大数据技术描述了一种新一代技术和构架，用于以很经济的方式、以高速的捕获、发现和分析技术，从各种超大规模的数据中提取价值，而且未来急剧增长的数据迫切需要寻求新的处理技术手段。在“大数据”(Big data)时代，通过互联网、社交网络、物联网，人们能够及时全面地获得大信息。同时，信息自身存在形式的变化与演进，也使得作为信息载体的数据以远超人们想象的速度迅速膨胀。云时代的到来使得数据创造的主体由企业逐渐转向个体，而个体所产生的绝大部分数据为图片、文档、视频等非结构化数据。信息化技术的普及使得企业更多的办公流程通过网络得以实现，由此产生的数据也以非结构化数据为主。预计到2012年，非结构化数据将达到互联网整个数据量的75%以上。用于提取智慧的“大数据”，往往是这些非结构化数据。传统的数据仓库系统、BI、链路挖掘等应用对数据处理的时间要求往往以小时或天为单位。但“大数据”应用突出强调数据处理的实时性。在线个性化推荐、股票交易处理、实时路况信息等数据处理时间要求在分钟甚至秒级。而“大数据”的多样性决定了数据采集来源的复杂性，从智能传感器到社交网络数据，从声音图片到在线交易数据，可能性是无穷无尽的。选择正确的数据来源并进行交叉分析可以为企业创造最显著的利益。随着数据源的爆发式增长，

发展速度教案

第29讲动态数列速度指标主要内容：动态数列速度指标含义及计算方法一、复习发展速度——动态相对数 ????? ? ?? ???? ??????? ???? ?? ??平均增长速度平均发展速度增长速度发展速度速度指标平均增长量增长量平均发展水平发展水平水平指标动态指标

（一）速度指标及计算方法列表（同比增长、环比增长、总增长）（二）增长1%的绝对值速度指标反映现象发展快慢，但有时，速度快并不代表现象总量、增长量高，有必要将速度指标与水平指标结合进来，深入分析增长速度与增长量之间的关系，进一步反映增长速度的实际效果。所以在此有必要计算环比增长速度每增减一个百分点所代表的绝对量，通常称为增长1%的绝对值。现象发展过程中，报告期与基期相比，平均每增长百分之一所增加的绝对数量。用环比增长速度和逐期增长量计算。 1、含义解析——A市财政收入07年比06年增长13.9%，增加了35.1亿元，那么07年与06年相比，平均每增长百分之一所增加的财政收入是多少？

比例式： 13.9%：35.1=1%：X 则， X=35.1*1%/13.9%=2.53（亿元） 2、计算方法 3、增长1%的绝对值作用现有甲省的A 、B 两市财政收入资料如下： A 市财政收入环比增长速度是多少？ B 市财政收入环比增长速度是多少？是否表明，A 市财政收入增长高于B 市？（需要计算每增长1%，财政收入增加了多少？）发展速度的学习中，明确几个关系？环比发展速度与定基发展速度；逐期增长量与环比增长速度；逐期增长量与累计增长量二、平均发展速度（一）何为平均发展速度是各期环比发展速度的的几何平均数，说明社会经济现象在较长时期内速度变化的平均程度。是各期环比发展速度的连乘积开n 次方，或 % 1 环比增长速度逐期增长量 100 前期水平

实验二重力加速度的测定(精)

实验二重力加速度的测定一、单摆法实验内容 1．学习使用秒表、米尺。 2．用单摆法测量重力加速度。教学要求 1.理解单摆法测量重力加速度的原理。 2.研究单摆振动的周期与摆长、摆角的关系。 3.学习在实验中减小不确定度的方法。实验器材单摆装置（自由落体测定仪），秒表，钢卷尺重力加速度是物理学中一个重要参量。地球上各个地区重力加速度的数值，随该地区的地理纬度和相对海平面的高度而稍有差异。一般说，在赤道附近重力加速度值最小，越靠近南北两极，重力加速度的值越大，最大值与最小值之差约为1/300。研究重力加速度的分布情况，在地球物理学中具有重要意义。利用专门仪器，仔细测绘各地区重力加速度的分布情况，还可以对地下资源进行探测。伽利略在比萨大教堂内观察一个圣灯的缓慢摆动，用他的脉搏跳动作为计时器计算圣灯摆动的时间，他发现连续摆动的圣灯，其每次摆动的时间间隔是相等的，与圣灯摆动的幅度无关，并进一步用实验证实了观察的结果，为单摆作为计时装置奠定了基础。这就是单摆的等时性原理。应用单摆来测量重力加速度简单方便，因为单摆的振动周期是决定于振动系统本身的性质，即决定于重力加速度g和摆长L，只需要量出摆长，并测定摆动的周期，就可以算出g值。实验原理单摆是由一根不能伸长的轻质细线和悬在此线下端体积很小的重球所构成。在摆长远大于球的直径，摆球质量远大于线的质量的条件下，将悬挂的小球自平衡位置拉至一边（很小距离，摆角小于5°），然后释放，摆球即在平衡位置左右作周期性的往返摆动，如图2-1所示。 θ 图2-1 单摆原理图

摆球所受的力f 是重力和绳子张力的合力，f 指向平衡位置。当摆角很小时（θ<5°），圆弧可近似地看成直线，f 也可近似地看作沿着这一直线。设摆长为L ，小球位移为x ，质量为m ，则 sin θ= L x f=psin θ=-mg L x =-m L g x （2-1）由f=ma ，可知a=- L g x 式中负号表示f 与位移x 方向相反。单摆在摆角很小时的运动，可近似为简谐振动，比较谐振动公式：a =m f =-ω2 x 可得ω= l g 于是得单摆运动周期为： T =2π/ω=2π g L （2-2） T 2 =g 2 4πL （2-3）或 g=4π22T L （2-4）利用单摆实验测重力加速度时，一般采用某一个固定摆长L ，在多次精密地测量出单摆的周期T 后，代入（2-4）式，即可求得当地的重力加速度g 。由式（2-3）可知，T 2 和L 之间具有线性关系，g 2 4π为其斜率，如对于各种不同的摆长测出各自对应的周期，则可利用T 2—L 图线的斜率求出重力加速度g 。上述单摆测量g 的方法依据的公式是(2-2)式,这个公式的成立是有条件的，否则将使测量产生如下系统误差: 1. 单摆的摆动周期与摆角的关系，可通过测量θ<5°时两次不同摆角θ1、θ2的周期值进行比较。在本实验的测量精度范围内，验证出单摆的T 与θ无关。实际上，单摆的周期T 随摆角θ增加而增加。根据振动理论，周期不仅与摆长L 有关，而且与摆动的角振幅有关，其公式为： T=T 0[1+( 21)2sin 22θ+(4231??)2sin 22 θ+……] 式中T 0为θ接近于0o 时的周期，即T 0=2πg L 2．悬线质量m 0应远小于摆球的质量m ，摆球的半径r 应远小于摆长L ，实际上任何一个单摆都不是理想的，由理论可以证明，此时考虑上述因素的影响，其摆动周期为：

基因频率计算类型及其公式推导

基因频率计算类型及其公式推导摘要：生物进化的实质是种群基因库基因频率在环境选择作用下的定向改变。运用数学方法计算种群基因频率有利于理解种群进化情况，本文结合实例探讨种群在不同情况下种群基因频率计算类型和计算公式的推导过程。关键词：遗传平衡基因频率基因频率是指在一个种群基因库中，某个基因占全部等位基因数的比例。种群中某一基因位点上各种不同的基因频率之和以及各种基因型频率之和都等于1。对于一个种群来说，理想状态下种群基因频率在世代相传中保持稳定，然而在自然条件下却受基因突变、基因重组、自然选择、迁移和遗传漂变的影响，种群基因频率处于不断变化之中，使生物不断向前发展进化。因此，通过计算某种群的基因频率有利于理解该种群的进化情况。为了进一步加深对这部分知识的理解和掌握，现将基因频率计算类型和计算公式推导归纳如下：1．理想状态下种群基因频率的计算理想状态下的种群就是处于遗传平衡状况下的种群，遵循“哈迪──温伯格平衡定律”。遗传平衡指在一个极大的随机自由交配的种群中，在没有突变发生，没有自然选择和迁移的条件下，种群的基因频率和基因型频率在代代相传中稳定不变，保持平衡。一个具有Aa基因型的大群体(处于遗传平衡状态的零世代或某一世代），A基因的频率P(A)=p，a基因的频率P(a)=q，显性基因A的基因频率与隐性基因a的基因频率之和p+q=1，其雌雄个体向后代传递基因A型配子的频率为p，与其相对应的传递隐性基因a型配子的频率为q，则可用下表1来表示各类配子的组合类型、子代基因型及其出现的概率：表1 由上表可知该种群后代中出现三种基因型AA、Aa、aa，并且三种基因型出现的频率分别为P（AA）= p×p= p2=D；P（Aa）=2p×q=2pq=H； P（aa）= q×q = q 2=R。且它们的频率之和为p2+2pq+q2=（p+q）2=1。其基因频率为A基因的频率P（A）=D+1/2H= p2+ pq=p（p+q）=p；a基因的频率P（a）= R+1/2H=q2+ pq=q（p+q）=q。可见子代基因频率与亲代基因频率一样。所以，在以后所有世代中，如果没有突变、迁移和选择等因素干扰，这个群体的遗传成分将永远处于p2+ 2pq+q2平衡状态。伴性基因和多等位基因遗传平衡的计算仍遵循上述规律。运用此规律，已知基因型频率可求基因频率；反之，已知基因频率可求基因型频率。例题：已知苯丙酮尿症是位于常染色体上的隐性遗传病。据调查，该病的发病率大约为1/10000，请问在人群中该苯丙酮尿症隐性致病基因（a）的基因频率以及携带此隐性基因的携带者(Aa)基因型频率分别是（） A．1% 和0．99% B．1% 和1．98% C．1% 和3．96% D．1% 和0．198%解析：苯丙酮尿症是一种常染色体隐性遗传病。由于该病则发病基因型为aa,即 a2=0．0001，a=0．01，A= 1-a=1-0．01=0．99，携带者基因型为Aa的频率 = 2×0．01×0．99=0．0198。答案：D

云计算与大数据技术课后习题

第一章云计算与大数据基础 1.在信息产业的发展历程中。硬件驱动力，网络驱动力，作为两个重要的内在动力在不同的时期起着重要的作用西摩克雷超级计算机之父约翰麦克锡云计算之父蒂姆伯纳斯李万维网发明人第一个网页开发者吉姆格雷大数据之父 6．MapReduce思想来源LISP语言 7.按照资源封装层次，云计算分为 Iaas paas saas三种 8. 教材P2 1.1.2 10. 教材P8 1.2.2 11. 教材P10 1.2.3 第二章云计算与大数据相关技术 1.一致性hash算法原理：哈希算法是一种从稀疏值到紧密值范围的映射方法，在存储和计算定位时可以被看做是一种路由算法。通过这种路与哦算法文件块能被唯一的定位到一个节点的位置。传统的hash 算法容错性和扩展性都不好，无法有效的适应面向数据系统节点的动态变化。意思就是当集群需要增加节点，传统的hash算法不容易检测到新增加的节点，此为扩展性不好，而一致性hash算法增加一个节点只会影响增加的这个节点到前一个节点之间的数据。容错性就是如果不幸一个机器C宕机了,那么机器B和C之间的数据都会被D执行，那么受影响的数据只是机器B和C之间的数据。当然，容错性和扩展性对于节点数较多的集群是比较有意义的，对于节点较少的集群似乎这两个特性并没有什么诱惑力。一致性hash的实际目的就是解决节点频繁变化时的任务分配问题，一致性hash将整个hash值空间组织成一个虚拟圆环，我们这里假设某hash函数H值空间为0~(2^32-1),即32位无符号整形。下面简述一下一致性hash的原理：这是一致性hash的整个值空间0~(2^32-1)

高性能计算云平台解决方案

目录 1概述 (3) 1.1建设背景 (3) 1.2设计范围 (3) 1.3总体设计原则 (3) 2系统平台设计 (4) 2.1项目需求 (4) 2.2设计思想 (5) 2.3云存储系统方案 (6) 2.4系统优势和特点 (6) 2.5作业调度系统方案 (8) 3系统架构 (9) 3.1cStor系统基本组成 (9) 3.2cStor系统功能描述 (10) 3.3Jobkeeper系统基本组成 (17) 4系统安全性设计 (20) 4.1安全保障体系框架 (20) 4.2云计算平台的多级信任保护 (21) 4.3基于多级信任保护的访问控制 (25) 4.4云平台安全审计 (28) 5工作机制 (31) 5.1数据写入机制 (31) 5.2数据读出机制 (32) 6关键技术 (33) 6.1负载自动均衡技术 (33) 6.2高速并发访问技术 (33) 6.3高可靠性保证技术 (33) 6.4高可用技术 (34) 6.5故障恢复技术 (34) 7接口描述 (35) 7.1POSIX通用文件系统接口访问 (35) 7.2应用程序API接口调用 (35) 8本地容错与诊断技术 (36) 8.1 cStor高可靠性 (36) 8.2 cStor数据完整性 (36) 8.3 cStor快照技术 (37) 8.4 Jopkeeper故障处理技术 (37) 9异地容灾与恢复技术 (39) 9.1cStor数据备份与恢复系统功能 (39) 9.2cStor异地文件恢复 (40)

1概述 1.1建设背景云存储平台与作业调度为本次高性能计算总体解决方案的一部分。主要针对海量的数据的集中存储、共享、计算与挖掘，建立一套具有高可靠、可在线弹性伸缩，满足高吞吐量并发访问需求的云存储与计算平台。为数据存储和高效计算提供便捷、统一管理和高效应用的基础平台支撑。 1.2设计范围本技术解决方案针对海量数据集中存储、共享与计算，提供从系统软硬件技术架构、原理、硬件选型、网络接入以及软件与应用之间的接口等方面的全面设计阐述。 1.3总体设计原则针对本次工程的实际情况,充分考虑系统建设的建设发展需求，以实现系统统一管理、高效应用、平滑扩展为目标，以“先进、安全、成熟、开放、经济”为总体设计原则。 1.3.1先进性原则在系统总体方案设计时采用业界先进的方案和技术，以确保一定时间内不落后。选择实用性强产品，模块化结构设计，既可满足当前的需要又可实现今后系统发展平滑扩展。 1.3.2安全性原则数据是业务系统核心应用的最终保障，不但要保证整套系统能够7X24运行，而且存储系统必须有高可用性，以保证应用系统对数据的随时存取。同时配置安全的备份系统，对应用数据进行更加安全的数据保护，降低人为操作失误或病毒袭击给系统造成的数据丢失。在进行系统设计时，充分考虑数据高可靠存储，采用高度可靠的软硬件容错设计，进行有效的安全访问控制，实现故障屏蔽、自动冗余重建等智能化安全可靠措施，提供

发展速度的方法

发展速度的方法 1 六种发展速度素质的练习方法高抬腿后蹬跑车轮跑 30米行进间跑顺风跑让距跑加速跑 2 在新课程教学中教师为何由知识的传播着转为促进学生学习的促进着 1积极的旁观 2给学生心里上的支持3培养学生的自律能力 3 体育课程改革的基本思路是什么 1淡化竞技运动的教学模式牢牢树立讲课第一的指导思想2重视体育课程的功能开发增强体育课程的综合性3培养学生的运动兴趣树立学生终身体育的概念4培养学生的意志品质提高学生的社会适应能5以人为本重视学生的主体地位6关注个体差异与不同需求确保每一个学生受益7改革体育考试和评价学生的体育学习 4 体育教学原则主要包括哪八个方面身心全面发展原则教师的主导地位与学生的主体地位相结合的原则直观性原则循序渐进原则巩固提高原则从实际出发原则合理安排运动负荷原则综合创新原则 5 体育与健康的基本理念是什么坚持健康第一的指导思想促进学生健康成长2激发学生兴趣培养学生终身体育的意识3以学生发展为中心重视学生的主体地位关注个体差异与不同需求确保每一个学生收益 6 体育锻炼应遵循哪些原则循序渐进原则全面锻炼原则经常性原则区别对待原则准备与整理活动 7 心理健康目标有哪几个方面了解体育活动对心里健康的作用认识身心发展的关系2 正确理解体育活动与自尊和自信的关系3学会通过体育活动等方法调控情绪4形成克服困难的课程性质 8 运动参与目标有哪个方面具有积极参加体育活动的态度和行为用科学的方法与体育活动 9 简述素质教育的要义面向全体学生让学生德智体全面发展让学生主动发展 10 叙述教师专业发展大致要经历专业形成阶段2专业成长阶段3专业成熟阶段4充分专业化阶段

基因频率的计算

若在果蝇种群中,X B的基因频率为80%,X b的基因频率为20%,雌雄果蝇数相等,理论上X b X b、X b Y的基因型比例依次为--------------------------------------- 可见，理论上X B Y基因型比例为40%，X b Y的为10%，X B X b的为16%，X b X b的为2%，X B X B 32%。与基因频率有关的计算例析基因频率是指某群体中，某一等位基因在该位点上可能出现的基因总数中所占的比率。对基因频率的计算有很多种类型，不同的类型要采用不同的方法计算。一、哈代--温伯格公式（遗传平衡定律）的应用当种群较大，种群内个体间的交配是随机的，没有突变发生、新基因加入和自然选择时，存在以下公式：(p+q)2=p2+2pq+q2=1 ，其中p代表一个等位基因的频率，q代表另一个等位基因的频率，p2 代表一个等位基因纯合子（如AA）的频率，2pq代表杂合子（如Aa）的频率，q2代表另一个纯合子（aa）的频率。例1：已知苯丙酮尿症是位于常染色体上的隐性遗传病。据调查，该病的发病率大约为1/10000。请问，在人群中苯丙酮尿症致病基因的基因频率以及携带此隐性基因的杂合基因型频率各是多少？解析：由于本题不知道具体基因型的个体数以及各种基因型频率，所以问题变得复杂化，此时可以考虑用哈代----温伯格公式。由题意可知aa的频率为1/10000，计算得a的频率为1/100。又A+a=1，所以A的频率为99/100，Aa的频率为2×（99/100）×（1/100）=99/5000。答案：1/100，99/5000 例2：在阿拉伯牵牛花的遗传实验中，用纯合体红色牵牛花和纯合体白色牵牛花杂交，F1全是粉红色牵牛花。将F1自交后，F2中出现红色、粉红色和白色三种类型的牵牛花，比例为1：2：1，如果取F2中的粉红色的牵牛花与红色的牵牛花均匀混合种植,进行自由传粉,则后代表现性及比例应该为( )

大数据环境下高性能计算模型及关键技术研究

大数据环境下高性能计算模型及关键技术研究隨着大数据时代的来临，大数据正在以快速有效处理海量数据的技术影响着各行各业，其中大数据的环境下高性能计算模型及关键技术的研究能够有效地提高海量大数据的索引和处理速度，因此，文章主要针对大数据环境下高性能计算模型及关键技术进行了详细探究和讨论。标签：大数据环境：高性能计算模型：关键技术大数据时代已经来临，大数据（big data）是指无法在一定时间范围内用常规软件捕捉和处理的数据集合，需要新型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、高增长率以及多样化的信息资产。大数据具有5V的特点，分别是V olume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（低价值密度）以及Veracity（真实性）。 1 大数据环境下高性能计算模型 1.1 数据活化理论数据活化理论方面的研究实际上最早起始于上个世纪初叶，现如今，随着全球信息科学和计算机科学的持续高速发展，数据活化理论已经成为了大数据环境下高性能计算模型中被广泛应用并投入使用的理论。尤其在随着全球现代化的高速发展的趋势，数据活化理论在大数据环境下高性能计算模型中日益显示出其重要的地位，虽然现如今，在全球经济高速发展的背景下，各种各样的基于大数据环境下的高性能计算模型理论层出不穷，例如：走鹃——RoadRuner存储系统理论、蓝色基因Blue Gene/L存储系统、元数据管理理论、分布式多级缓存管理理论、分布式数据布局理论等，但数据活化理论的地位却依旧无法撼动[1]。 1.2 数据多态组织索引在大数据环境下高性能计算模型中，数据多态组织索引是目前最常用的一种索引技术，数据多态组织索引实际上就是基于一种离散目标的索引方式，主要针对的是目标区域内的某一个特定的点集进行搜索，也正是由于数据多态组织索引覆盖的搜索区域和范围非常的广，所以在数据多态组织索引就具有了网络能耗大且关注点不突出的缺点。但在大数据环境下高性能计算模型中数据多态组织索引由于可以针对一定区域内的移动的目标进行索引，因而具有了其他索引技术所不具备的优势，在一定范围内目标被搜索到的概率就会有相对的提高。同时，由于数据多态组织索引对于大数据环境中的数据质量、网络的连通性、能量的有效性、网络的容错性、算法的复杂度、算法的精确度、动态性和兼容性、网络的可扩展性、执行的复杂程度等各个方面的要求都较低，因而也就成为了大数据环境下高性能计算模型中最实用和方便的一种方式[2]。 1.3 数据处理