2013年河南省基础数据加强

1、由二叉树的前序遍历和中序遍历序列能确定唯一的一棵二叉树,下面程序的作用是实现由已知某二叉树的前序遍历和中序遍历序列,生成一棵用二叉链表表示的二叉树并打印出后序遍历序列,请写出程序所缺的语句。

#define MAX 100

typedef struct Node

{char info; struct Node *llink, *rlink; }TNODE;

char pred[MAX],inod[MAX];

main(int argc,int **argv)

{ TNODE *root;

if(argc<3) exit 0;

strcpy(pred,argv[1]); strcpy(inod,argv[2]);

root=restore(pred,inod,strlen(pred));

postorder(root);

}

TNODE *restore(char *ppos,char *ipos,int n)

{ TNODE *ptr; char *rpos; int k;

if(n<=0) return NULL;

ptr->info=(1)_______;

for((2)_______ ; rpos

k=(3)_______;

ptr->llink=restore(ppos+1, (4)_______,k );

ptr->rlink=restore ((5)_______+k,rpos+1,n-1-k);

return ptr;

}

postorder(TNODE*ptr)

{ if(ptr=NULL) return;

postorder(ptr->llink); postorder(ptr->rlink); printf(“%c”,ptr->info); }

2、设有一组初始记录关键字为(45,80,48,40,22,78),要求构造一棵二叉排序树并给出构造过程。

3、有一种简单的排序算法,叫做计数排序(count sorting)。这种排序算法对一个待排序的表(用数组表示)进行排序,并将排序结果存放到另一个新的表中。必须注意的是,表中所有待排序的关键码互不相同,计数排序算法针对表中的每个记录,扫描待排序的表一趟,统计表中有多少个记录的关键码比该记录的关键码小,假设针对某一个记录,统计出的计数值为c,那么,这个记录在新的有序表中的合适的存放位置即为c。

(1) (3分)给出适用于计数排序的数据表定义;

(2) (7分)使用Pascal或C语言编写实现计数排序的算法;

(3) (4分)对于有n个记录的表,关键码比较次数是多少?

(4) (3分)与简单选择排序相比较,这种方法是否更好?为什么?

4、设T是一棵满二叉树,编写一个将T的先序遍历序列转换为后序遍历序列的递归算法。

5、设T是一棵满二叉树,编写一个将T的先序遍历序列转换为后序遍历序列的递归算法。

6、本题要求建立有序的循环链表。从头到尾扫描数组A,取出A[i](0<=i

中去查找值为A[i]的结点,若查找失败,则插入。

LinkedList creat(ElemType A[],int n)

//由含n个数据的数组A生成循环链表,要求链表有序并且无值重复结点{LinkedList h;

h=(LinkedList)malloc(sizeof(LNode));//申请结点

h->next=h; //形成空循环链表

for(i=0;i

{pre=h;

p=h->next;

while(p!=h && p->data

{pre=p; p=p->next;} //查找A[i]的插入位置

if(p==h || p->data!=A[i]) //重复数据不再输入 {s=(LinkedList)malloc(sizeof(LNode));

s->data=A[i]; pre->next=s; s->next=p;//将结点s链入链表中

}

}//for

return(h);

}算法结束

2013年河南省公务员考试行测真题及解析

2013河南逻辑判断真题解析 71.科学家在南极洲的海底钻探揭晓了数千万年前南极洲的真实状况,他们发现了与现今截然不同的远古南极洲。在距今4800万—5500万年前的始新世时期,这里温度较高,或许拥有一片绿色海岸。 以下哪项为真,最能支持上述结论? A.研究人员观察了分布在同一深度的海底火山锥体,发现始新世时期曾出现了大规模的火山喷发 B.研究发现,南极洲最温暖的地带——南设得兰群岛上生长着200种淡水藻类,这些藻类有时也会在冰面上生长 C.科学家在海底沉积层中发现了木棉树的花粉,而木棉树是一种生长于热带地区的植物,它的树干不仅粗大且能储存水份 D.在海底探测中,科学家发现了一些类似原核生物的化石,这意味着南极洲有可能孕育了早期的生命形态 71. C.【解析】本题属于支持型。题干的推理过程是:海底钻探发现了与现今截然不同的远古南极洲,因此推测始新世时期,这里温度较高,或许拥有一片绿色海岸。ABD项均和题干无关。C项,在海底沉积层发现了木棉树的花粉,木棉树是生长在热带地区,说明,南极洲曾经长有木棉树,支持题干结论。所以正确答案为C选项。 72.近日,研究人员在实验鼠的神经回路进行分析中,发现导致特发性震颤的致病基因。研究人员分析了行走时下半身出现强烈震颤症状的实验鼠的基因及中枢神经系统,发现实验鼠的“Teneurin-4”基因出现变异,导致神经细胞的轴突外没有形成髓鞘。神经类似电线,轴突相当于电线中的导线,而髓鞘如同覆盖在导线外的绝缘层。研究人员认为,实验鼠是由于髓鞘没有正常形成,导致神经回路“短路”,才出现震颤症状。研究人员据此得出结论,人类发生这种震颤的原因也是相同的。

大数据发展的几大方向

大数据发展的几大方向 大数据是目前最火热的一个词了,想必所有人,只要你接触网络,那你就应该听说过这个词。然而更多的人也只是听说过而已,对大数据并没有过多的了解,前几天我好多朋友就问我,大数据这么火,那它到底是做什么呢,这么火热的大数据前景究竟怎么样?今天我们就来探讨一下。 一、大数据的前景中国拥有世界上五分之一的人口,很多行业内专业人士断定中国在未来将成为大数据最重要的市场。中国的发展正在处于快速的上升期,中国产生的数据将是巨大的,而巨大的数据对大数据的发展将起到促进的作用,而大数据在中国市场的发展也将领先。如今,大数据作为中国官方重点扶持的战略性新兴产业,已逐步从概念走向落地“大数据”和“虚拟化”两大热门领域得到了广泛关注和重视,90%企业都在实用大数据。大数据将给中国的企业带来更广泛的发展机会,是值得大家重视的一个市场。 二、大数据发展的几大方向 方向一:大数据分析领域快速发展数据蕴藏价值,但是数据的价值需要用IT技术去发现、去探索,数据的积累并不能够代表其价值的多少。方向二:分布式存储有了用武之地大数据的特点就是数量多且大,这就使得存储的管理面临着挑战,这个问题就需要新的技术来解决,分布式存储技术将作为未来解决大数据存储的重要技术。方向三:大数据与云技术的结合如果再找一个可以跟大数据并驾齐驱的IT热词,云计算无疑是跟大数据关系非常大的一个词语。方向四:大数据将成为企业IT核心随着大数据价值逐渐被发展,大数据将成为企业IT的核心,毕竟在这个以盈利为主导的行业环境中,谁能够为企业带来更多的价值就将会更重要。了解详情 三、大数据就业前景好,工资高。大数据技术人才在中国市场目前非常紧缺,因此

大数据专业发展前景如何

大数据是目前最火热的一个词了,想必所有人,只要你接触网络,那你就应该听说过这个词。然而更多的人也只是听说过而已,对大数据并没有过多的了解,前几天我好多朋友就问我,大数据这么火,那它到底是做什么呢,这么火热的大数据前景究竟怎么样?今天我们就来探讨一下。 一、大数据的前景中国拥有世界上五分之一的人口,很多行业内专业人士断定中国在未来将成为大数据最重要的市场。中国的发展正在处于快速的上升期,中国产生的数据将是巨大的,而巨大的数据对大数据的发展将起到促进的作用,而大数据在中国市场的发展也将领先。如今,大数据作为中国官方重点扶持的战略性新兴产业,已逐步从概念走向落地“大数据”和“虚拟化”两大热门领域得到了广泛关注和重视,90%企业都在实用大数据。大数据将给中国的企业带来更广泛的发展机会,是值得大家重视的一个市场。 二、大数据发展的几大方向

方向一:大数据分析领域快速发展数据蕴藏价值,但是数据的价值需要用IT技术去发现、去探索,数据的积累并不能够代表其价值的多少。方向二:分布式存储有了用武之地大数据的特点就是数量多且大,这就使得存储的管理面临着挑战,这个问题就需要新的技术来解决,分布式存储技术将作为未来解决大数据存储的重要技术。方向三:大数据与云技术的结合如果再找一个可以跟大数据并驾齐驱的IT热词,云计算无疑是跟大数据关系非常大的一个词语。方向四:大数据将成为企业IT核心随着大数据价值逐渐被发展,大数据将成为企业IT的核心,毕竟在这个以盈利为主导的行业环境中,谁能够为企业带来更多的价值就将会更重要。 三、大数据就业前景好,工资高。大数据技术人才在中国市场目前非常紧缺,因此企业也是开出了高薪聘请这类高端人才。北大青鸟佳音校区为您提供一个好的平台,让你深入接触大数据,实现你的高薪就业梦,北大青鸟佳音校区为您扬帆起航。

2013年河南高考本科一批各院校录取分数线

2013年河南省普通高校招生本科一批院校 平行投档分数线(理科) 说明: 平行志愿投档的规则:在上线考生中先按分数优先的原则从高分到低分排序(当遇到多名考生同分时,依次按照语文、数学、外语、综合科目的单科成绩从高分到低分排序),再按考生填报的高校志愿顺序投档。 (1103)中南民族大学对少数民族考生有录取比例要求,其理科汉族考生投档线为:516分,语文113,数学108,外语091。 院校代号院校名称计划实际投档 人数 投档 最低分 语文数学外语 1100 中央民族大学35 35 555 114 104 130 1103 中南民族大学201 196 505 101 103 104 1105 北京大学29 29 652 126 125 134 1106 北京大学医学部23 26 642 124 122 125 1106 北京大学医学部(护理) 16 16 621 128 117 125 1110 中国人民大学38 40 624 117 122 131 1113 中国人民大学(苏州校区) (较高收费) 6 6 564 121 10 7 117 1115 清华大学71 73 654 113 132 136 1120 北京交通大学139 144 575 115 126 116 1125 东南大学174 176 590 111 125 126 1130 复旦大学21 33 639 109 128 129 1135 湖南大学260 266 572 117 120 126 1140 华中科技大学424 429 592 107 124 123 1145 吉林大学536 547 563 111 113 111 1150 江南大学171 173 547 124 111 119 1155 兰州大学122 129 562 108 121 110 1160 南京大学41 46 626 110 129 131 1165 南开大学84 93 611 115 131 124 1170 山东大学193 203 579 116 115 110 1170 山东大学(较高收费) 18 19 513 099 122 116 1173 山东大学威海分校100 101 550 110 120 091 1175 四川大学195 205 575 110 113 123 1180 武汉大学435 457 591 117 116 114 1180 武汉大学(护理) 8 8 541 109 104 108

2017公需课课后作业 大数据前沿技术及应用(六):大数据技术与发展前景

大数据前沿技术及应用(六):大数据技术与发展前景(仅适用于2017年公需课)课后作业成绩:100分已通过重新测试 正确20 题错误0 题使用时间10分23秒 试卷说明: ◇本卷共20题,作答时间为30分钟,总分100分,60分及格。 ◇试卷年份:2017年 一、单项选择题(每题分。每题的备选项中,只有1个最符合题意) 1. 下列选项中不属于大数据环境下的分析和挖掘方法具有的挑战是()。 A. 数据量的膨胀 B. 数据深度分析需求的增长 C. 自动化、可视化分析需求的出现 正确答案为:D 4. 据管理数据的模式分类,NoSQL 系统可以分为不包括()。 A. 键值系统 B. 文档存储系统 C. 图数据库 D. 语音管理系统 正确答案为:D 7. 大数据营销是基于()的基础上,描绘、预测、分析、指引消费者行为,从而帮助企业制定有针对性的商业策略。 A. 用户行为分析 B. 大数据分析 C. 用户数量分析 D. 云计算分析 正确答案为:B 5. 下列选项中不属于目前大数据计算模式重要发展趋势和方向有()。 A. 主流的Hadoop 平台改进后将与其他计算模式和平台共存 B. 混合计算模式将成为满足多样性大数据处理和应用需求的有效手段 C. 内存计算将成为高实时性大数据处理的重要技术手段和发展方向 正确答案为:D 3. ()是指通过互联网采集大量的行为数据。 A. 大数据营销 B. 互联网营销 C. 大数据分析 D. 互联网分析 正确答案为:A 6. 大数据给存储系统带来的挑战中不包括()。

A. 存储规模大 B. 存储管理复杂 C. 数据服务的种类和水平要求高 D. 安全要求高 正确答案为:D 2. 下列选项中不属于目前大数据分析与挖掘重要发展趋势和方向的是()。 A. 更加复杂、更大规模的分析和挖掘 B. 大数据的实时分析和挖掘 C. 大数据分析和挖掘的基准测试 正确答案为:D 二、多项选择题(每题分。每题的备选项中,有2个或2个以上符合题意,至少1个错项.错选,本题不得分;少选,所选每个选项得0.5分) 9. 在科学大规模数据的并行可视化工作中,主要涉及基本技术有()。 A. 数据流线化 B. 任务并行化 C. 管道并行化 D. 数据并行化 正确答案为:A,B,C,D 8. 实时流式大数据的处理的需求是()。 A. 大数据系统实现低延迟处理 B. 强大而又灵活的复杂事件处理引擎 C. 具有容错和去重能力 D. 对流量进行控制和动态节点增加和删除的能力 正确答案为:A,B,C,D 11. 在大数据环境下,目前最适用的存储与管理软件技术是()。 A. 分布式文件系统 B. 分布式数据库 C. 访问接口 D. 查询语言 正确答案为:A,B,C,D 12. 对大数据的使用者、研究者、开发者以及上级主管部门,提出如下建议有() A. 提高用户对大数据可用性的重要性的认识 B. 加强对大数据可用性评估和保证的关键技术的研究和开发。 C. 注重大数据可用性的评估,加强数据质量保证软件的开发和推广。 D. 尽快建立关于大数据可用性的标准,保证大数据的统一质量。 正确答案为:A,B,C,D 10. 大数据时代企业对数据的管理、查询及分析的需求变化主要集中在()。

大数据时代的三大发展趋势和投资方向

大数据时代的三大发展趋势和投资方向 (2012-03-27 14:01:49) 赵国栋 应约写一篇介绍大数据的文章,发表在某公司的内刊上。阅读对象多为非IT行业的咨询顾问和投资人。因此,必须做到深入浅出,言之有物。IT本身枯燥,大数据这个概念又过于时髦,业界亦是众说纷纭。不用技术词汇说明白这件事情,还是蛮有挑战的,因此写成博文,先请方家、网友们批驳。 1993年《纽约客》刊登了一副漫画:标题是:“互联网上,没有人知道你是一条狗”。据说作者彼得·施泰纳因为此漫画的重印而赚取了超过5万美元。彼时关注互联网社会学的一些专家,甚至担忧“计算机异性扮装”而引发的社会问题。譬如同性恋和恋童癖,可能会借助互联网而大行其道。 20年后互联网发生的巨大的变化,移动互联、社交网络、电子商务大大拓展了互联网的疆界和应用领域。我们在享受便利的同时,也无偿贡献了自己的“行踪”。现在互联网不但知道对面是一只狗,还知道这只狗喜欢什么食物、几点出去遛弯,几点回窝睡觉。我们不得不接受这个现实,每个人在互联网进入到大数据时代,都将是透明性存在。在物理世界中,许多行为是“人似秋鸿有来信,事如春梦了无痕”。但在互联网上却是“处处行迹处处痕”。任何行为,皆有前兆。要买商品,必先浏览,对比,询价;要搞活动,必先征集、讨论、策划;互联网上恰恰保留了大量的前兆性的数据,通过对这些数据的收集和分析,互联网企业具备了预判物理世界中,人类未来行为的能力。收集分析海量的各种类型的数据,并快速获取影响未来的信息的能力,这就是大数据技术的魅力。事实上大数据的来源非常广泛,天上的卫星、地上汽车、埋在土壤里面的各类传感器,无时无刻不在生成大量的数据。这些数据如果综合利用,产生的社会价值和经济价值将是难以估量的。 第一篇报告——《大数据时代即将到来》,之所以用时代这个词作为标题,是因为大数据是历史上首个可以预测人类短期行为的技术。未来的不确定性,是人类产生恐惧的根源之

2013年河南省高考理科数学及标准答案

2013年普通高等学校全国统一考试 理科数学 (全国新课标卷II) 第Ⅰ卷 一、选择题:本大题共12小题,每小题5分,在每小题给出的四个选项中,只有一项是符合题目要求的. 1.(2013课标全国Ⅱ,理1)已知集合M={x|(x-1)2<4,x∈R},N={-1,0,1,2,3},则M∩N=( ). A.{0,1,2} B.{-1,0,1,2} C.{-1,0,2,3}D.{0,1,2,3} 2.(2013课标全国Ⅱ,理2)设复数z满足(1-i)z=2i,则z=( ). A.-1+i B.-1-I C.1+i D.1-i 3.(2013课标全国Ⅱ,理3)等比数列{a n}的前n项和为S n.已知S3=a2+10a1,a5=9,则a1=( ). A.1 3 B. 1 3 - C. 1 9 D. 1 9 - 4.(2013课标全国Ⅱ,理4)已知m,n为异面直线,m⊥平面α,n⊥平面β.直线l满足l⊥m,l⊥n,lα,lβ,则( ). A.α∥β且l∥αB.α⊥β且l⊥β C.α与β相交,且交线垂直于l D.α与β相交,且交线平行于l 5.(2013课标全国Ⅱ,理5)已知(1+ax)(1+x)5的展开式中x2的系数为5,则a=( ). A.-4 B.-3 C.-2 D.-1 6.(2013课标全国Ⅱ,理6)执行下面的程序框图,如果输入的N=10,那么输出的S= (). A. 111 1+ 2310 +++ B. 111 1+ 2!3!10! +++ C. 111 1+ 2311 ++ + D. 111 1+ 2!3!11! +++ 7.(2013课标全国Ⅱ,理7)一个四面体的顶点在空间直角坐标系O-xyz中的坐标分别是(1,0,1),(1,1,0),(0,1,1),(0,0,0),画该四面体三视图中的正视图时,以zOx平面为投影面,则得到的正视图可以为( ).

大数据技术进展与发展趋势

大数据技术进展与发展趋势 在大数据时代,人们迫切希望在由普通机器组成的大规模集群上实现高性能的以机器学习算法为核心的数据分析,为实际业务提供服务和指导,进而实现数据的最终变现。与传统的在线联机分析处理OLAP不同,对大数据的深度分析主要基于大规模的机器学习技术,一般而言,机器学习模型的训练过程可以归结为最优化定义于大规模训练数据上的目标函数并且通过一个循环迭代的算法实现,如图4所示。因而与传统的OLAP相比较,基于机器学习的大数据分析具有自己独特的特点[24]。图4 基于机器学习的大数据分析算法目标函数和迭代优化过程(1)迭代性:由于用于优化问题通常没有闭式解,因而对模型参数确定并非一次能够完成,需要循环迭代多次逐步逼近最优值点。(2)容错性:机器学习的算法设计和模型评价容忍非最优值点的存在,同时多次迭代的特性也允许在循环的过程中产生一些错误,模型的最终收敛不受影响。(3)参数收敛的非均匀性:模型中一些参数经过少数几轮迭代后便不再改变,而有些参数则需要很长时间才能达到收敛。这些特点决定了理想的大数据分析系统的设计和其他计算系统的设计有很大不同,直接应用传统的分布式计算系统应用于大数据分析,很大比例的资源都浪费在通信、等待、协调等非有效的计算上。传统的分布式

计算框架MPI(message passing interface,信息传递接口)[25]虽然编程接口灵活功能强大,但由于编程接口复杂且对容错性支持不高,无法支撑在大规模数据上的复杂操作,研究人员转而开发了一系列接口简单容错性强的分布式计算框架服务于大数据分析算法,以MapReduce[7]、Spark[8]和参数服务器ParameterServer[26]等为代表。分布式计算框架MapReduce[7]将对数据的处理归结为Map和Reduce两大类操作,从而简化了编程接口并且提高了系统的容错性。但是MapReduce受制于过于简化的数据操作抽象,而且不支持循环迭代,因而对复杂的机器学习算法支持较差,基于MapReduce的分布式机器学习库Mahout需要将迭代运算分解为多个连续的Map 和Reduce 操作,通过读写HDFS文件方式将上一轮次循环的运算结果传入下一轮完成数据交换。在此过程中,大量的训练时间被用于磁盘的读写操作,训练效率非常低效。为了解决MapReduce上述问题,Spark[8] 基于RDD 定义了包括Map 和Reduce在内的更加丰富的数据操作接口。不同于MapReduce 的是Job 中间输出和结果可以保存在内存中,从而不再需要读写HDFS,这些特性使得Spark能更好地适用于数据挖掘与机器学习等需要迭代的大数据分析算法。基于Spark实现的机器学习算法库MLLIB 已经显示出了其相对于Mahout 的优势,在实际应用系统中得到了广泛的使用。近年来,随着待分析数据规模的迅速扩

2013年河南省高考理科数学及答案

2013年普通高等学校全国统一考试 理科数学 (全国新课标卷II) 第Ⅰ卷 一、选择题:本大题共12小题,每小题5分,在每小题给出的四个选项中,只有一项是符合题目要求的. 1.(2013课标全国Ⅱ,理1)已知集合M ={x |(x -1)2 <4,x ∈R },N ={-1,0,1,2,3},则M ∩N =( ). A .{0,1,2} B .{-1,0,1,2} C .{-1,0,2,3} D .{0,1,2,3} 2.(2013课标全国Ⅱ,理2)设复数z 满足(1-i)z =2i ,则z =( ). A .-1+i B .-1-I C .1+i D .1-i 3.(2013课标全国Ⅱ,理3)等比数列{a n }的前n 项和为S n .已知S 3=a 2+10a 1,a 5=9,则a 1=( ). A .13 B .13- C .19 D .1 9- 4.(2013课标全国Ⅱ,理4)已知m ,n 为异面直线,m ⊥平面α,n ⊥平面β.直线l 满足l ⊥m ,l ⊥n ,l α, l β,则( ). A .α∥β且l ∥α B .α⊥β且l ⊥β C .α与β相交,且交线垂直于l D .α与β相交,且交线平行于l 5.(2013课标全国Ⅱ,理5)已知(1+ax )(1+x )5的展开式中x 2 的系数为5,则a =( ). A .-4 B .-3 C .-2 D .-1 6.(2013课标全国Ⅱ,理6)执行下面的程序框图,如果输入的N =10,那么输出的S =( ). A .1111+23 10+++ B .1111+2!3! 10!+++ C .1111+23 11+++ D .1111+2!3! 11!+++ 7.(2013课标全国Ⅱ,理7)一个四面体的顶点在空间直角坐标系O -xyz 中的坐标分别是(1,0,1),(1,1,0), (0,1,1),(0,0,0),画该四面体三视图中的正视图时, 以zOx 平面为投影面,则得到的正视图可以为( ). 8.(2013课标全国Ⅱ,理8)设a =log 36,b =log 510,c =log 714,则( ). A .c >b >a B .b >c >a C .a >c >b D .a >b >c 9.(2013课标全国Ⅱ,理9)已知a >0,x ,y 满足约束条件1,3,3.x x y y a x ≥?? +≤??≥(-)? 若z =2x +y 的最小值为1 ,则 a =( ).

大数据和人工智能在国内就业前景分析

伴随着大数据时代的到来,人工智能技术的火热,很多人开始了对大数据、人工智能技术的研究。 2018 年1 月教育部印发的《普通gao中课程方案和语文等学科课程标准》新加入了数据结构、人工智能、开源硬件设计等AI 相关的课程。这意味着职场新人和准备找工作的同学们,为了在今后十年内不被淘汰,你们要补课了,从初中开始。 但时光一去不复返,对于已经升入大学,但还没有接触到大数据、人工智能技术的小伙伴又该怎么办呢?面对诱人的就业前景,正在向你招手的大好机遇,怎么能不心动?怎么能不想踏入这两大行业? 据数据统计分析,大数据人工智能尖端人才远远不能满足需求。行业风口的人工智能,在中国人才缺口将超过500 万人,而中国人工智能人才数量目前只 有5 万(数据来自工信部教育考试中心)。 并且目前岗位溢价相当严重,2017 年人工智能在互联网岗位薪酬中位列第三,月薪20.1k,如果按照普遍的16 月薪酬计算,那么人工智能在2017 年一年的薪酬就是2.01*16=32.16 万。那么再来看一组2018 的薪酬数据:

所以如果你对自己的专业/工作不满意,现在正是进入人工智能ling域学习就业/转业的绝佳时机。 在面对众多的数学知识和编程知识里,自学会让大家耗费大量的时间金钱。因此,课工场成都基地大数据培训教育学院2018 重磅推出大数据人工智能课程,采用“T”字形的思维,以大数据的深度为主,以机器学习、云计算等作为宽度,相辅相成。成就无数大学生进入大数据人工智能ling域的梦想。 此外课工场成都基地大数据课程定期组织与一线名企的工程师进行面对面的就企业当下的项目讨论与研发,进而验证所学技术的正确方向。从宏观上讲述了大数据的特点,商业应用,发展和职业前景。然后对主流数据技术和生态圈进行了介绍,了解其他和大数据技术之间关系,然后对不同类型的大数据的分析和处理系统,解决方案和行业案例进行剖析和讲解。 以北京的中关村、西二旗等IT 公司密集的公司为技术背景,数据来源于一 线互联网公司的源数据,有一定的商业价值,并严格把控实际项目的前瞻性,如:Spark 的版本迭代,机器学习中的算法革新。学员实战项目贯穿整个教学环节,潜移默化的培养学生放眼全局,排查技术难点,既能独立思考,又能组织团队开发。 希望能帮到大家。

大数据及其产业发展方向与趋势(3)

大数据及其 产业发展方向与趋势(3) 胡经国 四、从历史变革中认识和发展大数据 大数据的概念从问世到现在已有9年历史。这个概念从诞生到发展,在全球掀起了一次又一次热潮,经久不衰。有关研究者提出从历史变革中来认识和发展大数据。 1、从历史和全局战略认识大数据 ⑴、从历史角度认识大数据 大数据发展至今,有两个重要因素起着推动作用。第一个重要因素是人类社会在发展过程中对信息的渴求。在人类社会发展的所有时间里,信息一直是人和人类社会发展的最重要的内容。但是,为什么直到9年前才“突然”出现大数据这一概念呢?那就是由于第二个重要因素——以传感技术、互联网、移动智能终端为代表的一系列新的信息技术,使得信息的获取、利用、集聚在数量上发生了突飞猛进的变化。 从这样的角度去分析,由于技术和信息内在的联系,我们会看到技术和信息这两支力量在以大数据为代表的信息时代的重要性将会进一步凸现。这是历史的角度。 ⑵、从全局角度认识大数据 我们还需要从全局的角度来看一下大数据。在2011年大数据概念产生的时候,当年4月份英国《经济学人》刊登了一篇专题文章论述“第三次工业革命”,指出大数据在其中发挥着重要作用。 真的是这样吗?至少我们看到了一系列重大变化:从产业互联网、工业4.0、先进制造业、智能制造到中国制造2025,从电子商务到3d打印,从远程治疗到智慧治疗,从远程教育到智能教育;这一系列经济和社会发展的新概念都在发生变化。我们从这样的发展变革中看到,所有这些变化背后都有大数据在其中发挥着极其重要的作用。 ⑶、大数据持续发展的必然性 为什么我们要从历史和全局这两个角度去看大数据呢?这是由于技术进步和社会发展的需求;人类社会发展进入新的历史阶段,新的基础性技术力量和新的资源概念正在诞生。这个新的基础性技术力量使信息技术和工业技术融合在一起,使我们从产品服务、生活管理等方面有了一个迈上新台阶的生产力构建。在这个新的生产力构成的背后,是人类社会自工业革命以来,由物质和能

2017年公需课考题大数据技术与发展前景

2017年公需课考题大数据技术与发展前景1 【单选】()是一种高实时性的计算模式。 ? A. 批处理计算 ? B. 流式计算 ? C. 查询分析计算 ? D. 数据挖掘计算 ? A ? B ? C ? D ?正确答案:B 2 【单选】数据的可用性取决于() ? A. 数据分析 ? B. 数据集采 ? C. 数据质量 ? D. 数据需求 ? A ? B ? C

? D ?正确答案:C 3 【单选】批处理和复杂数据挖掘计算通常属于() ? A. 分析计算 ? B. 实时计算 ? C. 查询计算 ? D. 非实时计算 ? A ? B ? C ? D ?正确答案:D 4 【多选】目前大数据分析与挖掘重要发展趋势和方向有()? A. 更加复杂、更大规模的分析和挖掘 ? B. 大数据的实时分析和挖掘 ? C. 大数据分析和挖掘的基准测试 ? B

? C ?正确答案:A B C 5 【多选】从数据处理类型来看,大数据处理可分为()? A. 传统的查询分析计算 ? B. 复杂的数据挖掘分析计算 ? C. 数据纵向挖掘分析计算 ? D. 数据横向挖掘分析计算 ? A ? B ? C ? D ?正确答案:A B 6 【多选】大数据查询分析计算的典型系统包括() ? A. Hadoop36下的HBase 和Hive ? B. Facebook开发的Cassandra ? C. Google 公司的Dremel ? D. Cloudera 公司的实时查询引擎Impala ? A

? B ? C ? D ?正确答案:A B C D 7 【判断】云计算IT资源庞大、分布较为广泛,是异构系统较多的企业及时准确处理数据的有力方式()? A. 正确 ? B. 错误 ?正确 ?错误 ?正确答案:正确 8 【判断】最适合于完成大数据批处理的计算模式是Spark() ? A. 正确 ? B. 错误 ?正确 ?错误 ?正确答案:错误 9 【判断】大数据时代的安全与传统安全相比,变得更加复杂()

大数据的应用领域和发展前景怎么样

大数据的应用领域和发展前景怎么样 随着大数据进军社会的各个领域,千锋教育培训机构在疯狂的输出大数据人才,力争打造大数据全才,就今年的综合情况来看,未来几年大数据在商业智能、政府服务和市场营销三个领域的应用非常值得看好,大多数大数据案例和预算将发生在这三个领域。 (1)商业智能 商业智能(Business Intelligence,简称:BI),又称商业智慧或商务智能,指用现代数据仓库技术、线上分析处理技术、数据挖掘和数据展现技术进行数据分析以实现商业价值。 过去几十年,分析师们都依赖来自Hyperion、Microstrategy和Cognos 的BI产品分析海量数据并生成报告。数据仓库和BI工具能够很好地回答类似这样的问题:“某某人本季度的销售业绩是多少?”(基于结构化数据),但如果涉及决策和规划方面的问题,由于不能快速处理非结构化数据,传统的BI会非常吃力和昂贵。大多数传统BI工具都受到以下两个方面的局限: 首先,它们都是“预设-抓取”工具,由分析师预先确定收集什么数据用于分析。 其次,它们都专注于报告“已知的未知”(Known unknowns),也就是我

们知道问题是什么,然后去找答案。(而大数据会给出一些未知的未知,也就是你没有想到的一些问题的结果)传统BI工具主要用于企业运营,侧重于成本控制和计划执行报告。 而大数据技术最主要的功能/应用是ETL(Extract、Transform、Load)。将近80%的Hadoop应用都与ETL有关,例如在导入Vertica这样的分析数据库之前对日志文件或传感器数据的处理。 今天计算和存储硬件变得非常便宜,配合大量的开源大数据工具,人们可以非常“奢侈”地先抓取大量数据再考虑分析命题。可以说,低廉的计算资源正在改变我们使用数据的方式。此外,处理性能的大幅提高(例如内存计算)使得实时互动分析更加容易实现,而“实时”和“预测”将BI带到了一个新的境界——未知的未知。这也是大数据分析与传统BI之间最大的区别。未来几年,随着企业间的兼并和新产品的不断推出,传统的BI工具将与大数据分析并存。 (2)公共服务 大数据另外一个重大的应用领域是社会和政府。如今,数据挖掘已经能够预测疾病暴发、理解交通模型并改善教育。

大数据发展趋势答案

大数据发展趋势势 2011年,IBM的“沃森”超级计算机在美国著名智力竞赛节目《危险边缘》上击败两名人类选手而夺冠。(3分) ? A. 是 ? B. 否 北京航空航天大学创办了国内第一个“大数据科学与应用”软件工程硕士专业。(3分) ? A. 是 ? B. 否 人工智能够和人一样进行感知、认知、决策、执行的人工程序或系统。(3分) ? A. 是 ? B. 否

大数据开发的根本目的是以数据分析为基础,帮助人们做出更明确的决策,优化企业和社会运转。(3分) ? A. 是 ? B. 否 机器学习就是通过算法,使得机器能从大量历史数据中学习规律,从而对新的样本做智能识别或对未来做预测。(3分) ? A. 是 ? B. 否 目前,我国政府、企业和行业信息化系统建设往往缺少统一规划和科学论证,系统之间缺乏统一的标准,形成了众多“信息孤岛”。(3分) ? A. 是 ? B. 否 当前,企业提供的大数据解决方案大多基因Hadoop开源项目。(3分)

A. 是 ? B. 否 由于大数据处理多样性的需求,目前出现了多种典型的计算模式,包括大数据查询分析计算、批处理计算、流式计算、图计算等。(3分) ? A. 是 ? B. 否 大数据分为“结构化数据“与”非结构化数据”。(3分) ? A. 是 ? B. 否 大数据成熟催化了人工智能的进步,深度学习带来算法上的突破则带来了人工智能浪潮。(3分)

A. 是 ? B. 否 知识图谱是一种基于图的数据结构,由节点和边组成。(3分) ? A. 是 ? B. 否 大数据的发展趋势中的智能化关键技术包括感知技术、自然语言技术、交互技术以及决策等。(3分) ? A. 是 ? B. 否 2012年7月国务院发布的《“十二五”国家战略性新兴产业发展规划》中明确提出支持海量数据存储、处理技术的研发和产业化。(3分) ?

2013年河南省中考数学试题及答案(word版)

2013年河南省初中学业水平暨高级中等学校招生考试试卷 数 学 注意事项: 1. 本试卷分试题卷和答题卡两部分。试题卷共4页,三个大题,满分120分,考试时间100分钟. 2. 试题卷上不要答题,请用0.5毫米黑色签字水笔直接把答案写在答题卡上,答在试题卷上的答案无效. 3. 答题前,考生务必将本人姓名、准考证号填写在答题卡第一面的指定位置上. 参考公式:二次函数y =ax 2 +bx +c (a ≠0)图象的顶点坐标为)44, 2(2 a b a c a b --. 一、选择题 (每小题3分,共24分)下列各小题均有四个答案,其中只有一个是正确的. 1. -2的相反数是 A . 2 B . 2-- C . 21 D . 2 1 - 2. 下列图形中,既是轴对称图形又是中心对称图形的是 3.方程(x-2)( x +3)=0的解是 A . x =2 B . x =3- C . x 1=2-,x 2=3 D . x 1=2,x 2=3- 4. 在一次体育测试中,小芳所在小组8人的成绩分别是:46,47,48,48,49,49,49,50.则这8人体育成绩的中位数是 A . 47 B . 48 C . 48.5 D . 49 5. 如图是正方体的一种展开图,其每个面上都标有一个数字,那么在原正方体中,与数字“2”相对的面上的数字是 A . 1 B . 4 C . 5 D . 6 6. 不等式组? ??>+≤122 x x 的最小整数解为 A . 1- B . 0 C . 1 D . 2 第5题 3 2 4 5 1 6 A B C D

7. 如图,CD 是⊙O 的直径,弦AB ⊥CD 于点G ,直线EF 与 ⊙O 相切于点D ,则下列结论中不一定正确的是 A. AG =BG B. AB //EF C. AD //BC D. ∠ABC =∠ADC 8. 在二次函数y =-x 2+2x +1的图象中,若y 随x 的增大而增大,则x 的取值范围是 A. x <1 B. x >1 C. x <-1 D. x >-1 二、填空题 (每小题3分,工21分) 9. 计算:._______43=-- 10. 将一副直角三角板ABC 和EDF 如图放置(其中 ∠A =60°,∠F =45°),使点E 落在AC 边上,且 ED //BC ,则∠CEF 的度数为_________. 11. 化简: ._________) 1(1 1=-+x x x 12. 已知扇形的半径为4 cm ,圆心角为120°,则此扇形的弧长是_________cm. 13. 现有四张完全相同的卡片,上面分别标有数字-1,-2,3,4. 把卡片背面朝上洗匀,然后 从中随机抽取两张,则这两张卡片上的数 字之积为负数的概率是_________. 14. 如图,抛物线的顶点为P (-2,2),与y 轴 交于点A (0,3). 若平移该抛物线使其顶点 P 沿直线移动到点P ′(2,-2),点A 的对应 点为A ′,则抛物线上P A 段扫过的区域 (阴影部分)的面积为_________. 15. 如图,矩形ABCD 中,AB =3,BC =4,点 E 是BC 边上一点,连接AE ,把∠B 沿AE 折叠,使点B 落在点B ′处,当△CEB ′为直 角三角形时,BE 的长为_________. 三、解答题 (本大题共8个小题,满分75分) 16.(8分)先化简,再求值:(x +2)2+(2x +1)(2x -1)-4x (x +1),其中2-=x . E C D B A 第15题 B ′ P O A 第14题 x y A′ P ′ E O F C D B G A 第7题 E F C D B A 第10题

2017公需课考试:大数据技术与发展前景

()是分布内存计算的一个典型的系统 ? A. Facebook ? B. Spark ? C. Twister ? D. iMapReduce ? A ? B ? C ? D ?正确答案:B 2 【单选】批处理和复杂数据挖掘计算通常属于()? A. 分析计算 ? B. 实时计算 ? C. 查询计算 ? D. 非实时计算 ? A ? B ? C ? D

?正确答案:D 3 【单选】数据的可用性取决于() ? A. 数据分析 ? B. 数据集采 ? C. 数据质量 ? D. 数据需求 ? A ? B ? C ? D ?正确答案:C 4 【多选】在科学大规模数据的并行可视化工作中,主要涉及基本技术有()? A. 数据流线化 ? B. 任务并行化 ? C. 管道并行化 ? D. 数据并行化 ? B

? C ? D ?正确答案:A B C D 5 【多选】目前大数据分析与挖掘重要发展趋势和方向有()? A. 更加复杂、更大规模的分析和挖掘 ? B. 大数据的实时分析和挖掘 ? C. 大数据分析和挖掘的基准测试 ? A ? B ? C ?正确答案:A B C 6 【多选】据管理数据的模式分类,NoSQL 系统可以分为()? A. 键值系统 ? B. 文档存储系统 ? C. 图数据库 ? D. 语音管理系统 ? B

? C ? D ?正确答案:A B C 7 【判断】大数据环境下的分析和挖掘方法与传统的小样本统计分析,在本质上是一致的() ? A. 正确 ? B. 错误 ?正确 ?错误 ?正确答案:正确 8 【判断】随着政府和行业数据的开放,更多的外部数据将进入企业级数据仓库() ? A. 正确 ? B. 错误 ?正确 ?错误 ?正确答案:正确 9 【判断】在大数据时代,数据的数量和复杂度的提高带来了对数据探索,分析,理解和呈现的巨大挑战()? A. 正确

大数据的前世今生:大数据特征与发展历程

大数据的前世今生:大数据特征与发展历程 大数据(big data)是这样的数据集合:数据量增长速度极快,用常规的数据工具无法在一定的时间内进行采集、处理、存储和计算的数据集合。 大数据具有以下五大特征(4V+1O)的数据才称之为大数据,即: 数据量大(Volume)。第一个特征是数据量大,包括采集、存储和计算的量都非常大。大数据的起始计量单位至少是P(1000个T)、E(100万个T)或Z(10亿个T)。 类型繁多(Variety)。第二个特征是种类和来源多样化。包括结构化、半结构化和非结构化数据,具体表现为网络日志、音频、视频、图片、地理位置信息等等,多类型的数据对数据的处理能力提出了更高的要求。 价值密度低(Value)。第三个特征是数据价值密度相对较低,或者说是浪里淘沙却又弥足珍贵。随着互联网以及物联网的广泛应用,信息感知无处不在,信息海量,但价值密度较低,如何结合业务逻辑并通过强大的机器算法来挖掘数据价值,是大数据时代最需要解决的问题。 速度快时效高(Velocity)。第四个特征数据增长速度快,处理速度也快,时效性要求高。比如搜索引擎要求几分钟前的新闻能够被用户查询到,个性化推荐算法尽可能要求实时完成推荐。这是大数据区别于传统数据挖掘的显著特征。

数据是在线的(Online)。数据是永远在线的,是随时能调用和计算的,这是大数据区别于传统数据最大的特征。现在我们所谈到的大数据不仅仅是大,更重要的是数据变的在线了,这是互联网高速发展背景下的特点。比如,对于打车工具,客户的数据和出租司机数据都是实时在线的,这样的数据才有意义。如果是放在磁盘中而且是离线的,这些数据远远不如在线的商业价值大。 关于大数据特征方面,特别要强调的一点是数据是在线的,因为很多人认为数据量大就是大数据,往往忽略了大数据的在线特性。数据只有在线,即数据在与产品用户或者客户产生连接的时候才有意义。如某用户在使用某互联网应用时,其行为及时的传给数据使用方,数据使用方通过某种有效加工后(通过数据分析或者数据挖掘进行加工),进行该应用的推送内容的优化,把用户最想看到的内容推送给用户,也提升了用户的使用体验。 大数据发展过程的重大事件 2005年Hadoop项目诞生。Hadoop其最初只是雅虎公司用来解决网页搜索问题的一个项目,后来因其技术的高效性,被Apache Software Foundation公司引入并成为开源应用。Hadoop本身不是一个产品,而是由多个软件产品组成的一个生态系统,这些软件产品共同实现全面功能和灵活的大数据分析。从技术上看,Hadoop由两项关键服务构成:采用Hadoop分布式文件系统(HDFS)的可靠数据存储服务,以及利用一种叫做MapReduce技术的高性能并行数据处理服务。这两项服务的共同目标是,提供一个使对结构化和复杂数据的快速、可靠分析变为现实的基础。 2008年末,“大数据”得到部分美国知名计算机科学研究人员的认可,业界组织计算社区联盟 (Computing Community Consortium),发表了一份有影响力的白皮书《大数据计算:在商务、科学和社会领域创建革命性突破》。它使

大数据发展现状与未来发展趋势研究

大数据发展现状与未来发展趋势研究 朱孔村 (江苏省科学技术情报研究所,江苏南京210042) 【摘要】数据是信息化时代的“新石油”资源,如何利用好这种“新石油”资源需要大数据技术的支持。文章介绍了大数据技术及其发展历程,概括了当前国内外大数据的发展现状并展望了大数据技术和产业方面的未来发展趋势。 【关键词】大数据;现状;趋势 【中图分类号】TP391【文献标识码】A【文章编号】1008-1151(2019)01-0115-04 Research on the Current Situation and Future Development Trend of Big Data Abstract: Data is the “new petroleum” resource of the information age and how to make good use of this “new petroleum” resource needs the support of big data technology. This paper first introduces the big data technology and its development process and summarizes the current development of big data at home and abroad. Finally, the future development trend of big data technology and industry is prospected. Key words: big data; current situation; trend 1 大数据技术概述 1.1大数据技术 随着物联网、云计算、移动互联网等技术的成熟,以及智能移动终端的普及,全社会的数据量呈指数型增长,全球已经进入以数据为核心的大数据时代。大数据并不是一个新的概念,信息技术发展的每一个阶段都会遇到数据处理的问题,人类需要不停的面对来自数据的挑战。为满足商业结构化数据存储的需求而产生了关系型数据库,为满足互联网时代非结构化数据存储需求而产生了NoSQL技术,而大数据技术的产生是为了解决大型数据集分析的问题。 大数据技术目前还没有一个确切的定义,各行各业有着自己的见解,但总体而言,其关键在于从数量庞大、种类繁多的数据中提取出有用的信息。维基百科从数据处理的角度将大数据定义为一个超大的、难以用现有常规的数据库管理技术和工具处理的数据集。国际数据公司(IDC)给出的报告指出,大数据技术描述了一种新一代技术和构架,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[1]。 少量的数据看似杂乱无章,但是当数据累积到一定程度时,就会呈现出一种规律和秩序。大数据的价值就在于数据分析,利用大数据分析技术,从海量数据中总结经验、发现规律、预测趋势,最终为辅助决策服务。《大数据时代》的作者克托·迈尔-舍恩伯格认为:“大数据开启了一次重大的时代转型”,他指出大数据将带来巨大的变革,改变人们的生活、工作和思维方式,改变人们的商业模式,影响人们的经济、政治、科技和社会等各个层面。 1.2大数据发展历程 1.2.1萌芽阶段 20世纪90年代,“大数据”这个术语开始出现。1998年SGI首席科学家John Masey在USENIX大会上提出大数据的概念,他当时发表了一篇名为Big Data and the Next Wave of Infrastress的论文,使用了大数据来描述数据爆炸的现象。但是那时的大数据只表示“大量的数据或数据集”这样的字面含义,还没有涵盖到相关的采集、存储、分析挖掘、应用等技术方法与特征内涵 1.2.2发展阶段 从20世纪末到21世纪初期是大数据的发展期,在这一阶段中大数据逐渐为学术界的研究者所关注,相关的定义、内涵、特性也得到了进一步的丰富。2003至2006年,Google 发布的GFS、MapReduce和BigTable三篇论文对大数据的发展起到重要作用。2006至2009年,大数据技术形成并行运算与分布式系统。2009年,Jeff Dean在BigTable基础上开发了Spanner数据库。随着数据挖掘理论和数据库技术的逐步成熟,一批商业智能工具和知识管理技术如数据仓库、专家系统、知识管理系统等开始被应用。 1.2.3成熟阶段 2011年至今,是大数据发展的成熟阶段,越来越多的研究者对大数据的认识从技术概念丰富到了信息资产与思维变革等多个维度,一些国家、社会组织、企业开始将大数据上升为 总第21卷233期大众科技Vol.21 No.1 2019年1月Popular Science & Technology January 2019 【收稿日期】2018-11-06 【作者简介】朱孔村(1985-),男,山东临沂人,江苏省科学技术情报研究所实习研究员,从事电子政务相关工作。 - 115 -

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