重力测量野外数据处理软件设计与应用

大数据处理详细设计

目录 目录 ................................................................................................................... 错误!未指定书签。 1.引言 ................................................................................................................ 错误!未指定书签。 1.1背景与目的.......................................................................................... 错误!未指定书签。 1.2专业术语及说明.................................................................................. 错误!未指定书签。 1.3参考资料.............................................................................................. 错误!未指定书签。 2. 设计概述....................................................................................................... 错误!未指定书签。 2.1任务及目标.......................................................................................... 错误!未指定书签。 2.2需求概述.............................................................................................. 错误!未指定书签。 2.3运行环境概述...................................................................................... 错误!未指定书签。 3.系统详细需求分析......................................................................................... 错误!未指定书签。 3.1详细需求分析...................................................................................... 错误!未指定书签。 4.总体设计方案................................................................................................. 错误!未指定书签。 4.1系统总体结构...................................................................................... 错误!未指定书签。 4.2系统模块划分...................................................................................... 错误!未指定书签。 5.系统详细设计................................................................................................. 错误!未指定书签。 5.1系统结构设计...................................................................................... 错误!未指定书签。 5.2系统功能模块详细设计...................................................................... 错误!未指定书签。 6.信息编码设计................................................................................................. 错误!未指定书签。 6.1代码结构设计...................................................................................... 错误!未指定书签。 6.2代码命名规则...................................................................................... 错误!未指定书签。 7.维护设计......................................................................................................... 错误!未指定书签。 7.1系统的可靠性和安全性...................................................................... 错误!未指定书签。 7.2系统及用户维护设计.......................................................................... 错误!未指定书签。 7.3系统扩充设计...................................................................................... 错误!未指定书签。 8.系统配置......................................................................................................... 错误!未指定书签。 8.1硬件配置.............................................................................................. 错误!未指定书签。 8.2软件配置.............................................................................................. 错误!未指定书签。 9.关键技术......................................................................................................... 错误!未指定书签。 9.1关键技术的一般说明.......................................................................... 错误!未指定书签。 9.2关键技术的实现方案.......................................................................... 错误!未指定书签。 10. 测试............................................................................................................. 错误!未指定书签。 10.1测试方案............................................................................................ 错误!未指定书签。

大数据处理流程的主要环节

大数据处理流程的主要环节 大数据处理流程主要包括数据收集、数据预处理、数据存储、数据处理与分析、数据展示/数据可视化、数据应用等环节，其中数据质量贯穿于整个大数据流程，每一个数据处理环节都会对大数据质量产生影响作用。通常，一个好的大数据产品要有大量的数据规模、快速的数据处理、精确的数据分析与预测、优秀的可视化图表以及简练易懂的结果解释，本节将基于以上环节分别分析不同阶段对大数据质量的影响及其关键影响因素。 一、数据收集 在数据收集过程中，数据源会影响大数据质量的真实性、完整性数据收集、一致性、准确性和安全性。对于Web数据，多采用网络爬虫方式进行收集，这需要对爬虫软件进行时间设置以保障收集到的数据时效性质量。比如可以利用八爪鱼爬虫软件的增值API设置，灵活控制采集任务的启动和停止。 二、数据预处理 大数据采集过程中通常有一个或多个数据源，这些数据源包括同构或异构的数据库、文件系统、服务接口等，易受到噪声数据、数据值缺失、数据冲突等影响，因此需首先对收集到的

大数据集合进行预处理，以保证大数据分析与预测结果的准确性与价值性。 大数据的预处理环节主要包括数据清理、数据集成、数据归约与数据转换等内容，可以大大提高大数据的总体质量，是大数据过程质量的体现。数据清理技术包括对数据的不一致检测、噪声数据的识别、数据过滤与修正等方面，有利于提高大数据的一致性、准确性、真实性和可用性等方面的质量; 数据集成则是将多个数据源的数据进行集成，从而形成集中、统一的数据库、数据立方体等，这一过程有利于提高大数据的完整性、一致性、安全性和可用性等方面质量; 数据归约是在不损害分析结果准确性的前提下降低数据集规模，使之简化，包括维归约、数据归约、数据抽样等技术，这一过程有利于提高大数据的价值密度，即提高大数据存储的价值性。 数据转换处理包括基于规则或元数据的转换、基于模型与学习的转换等技术，可通过转换实现数据统一，这一过程有利于提高大数据的一致性和可用性。 总之，数据预处理环节有利于提高大数据的一致性、准确性、真实性、可用性、完整性、安全性和价值性等方面质量，而大数据预处理中的相关技术是影响大数据过程质量的关键因素

06单摆法测重力加速度数据处理指导

实验六 单摆法测重力加速度 实验报告第5、6部分参考 [数据处理] （每个式子应代入数据，不能仅写出结果） （1）摆线长度平均值 ='l 摆球直径平均值 =d 单摆摆长平均值 ≈+'=2 d l l 时间t 的平均值 =t 重力加速度平均值 ≈=2224t l n g π （2）摆线长度的不确定度 ≈-'-'≈ ∑='16)(612i i A l l l U cm U B l 05.0)(=?≈'钢卷尺仪 则 ≈+='''2 2B l A l l U U U （3）摆球直径的不确定度 ≈--≈∑=1 6)(612i i dA d d U cm U dB 002.0)(=?≈游标卡尺仪 则 ≈+=2 2dB dA d U U U

（4）摆长的不确定度（由摆线长度的不确定度l U '和摆球直径的不确定度d U 根据教材21页不确定度传递公式（2.2.15）得出） ≈+='224 1d l l U U U （5）时间t 的不确定度 ≈--≈∑=1 6)(612i i tA t t U s 001.0)(=?≈数字毫秒仪仪tB U 则 ≈+=22tB tA t U U U （6）重力加速度的相对不确定度（由摆长的不确定度l U 和时间t 的不确定度t U 根据教材22页不确定度传递公式（2.2.16）得出） ≈??? ??+??? ??=2 22t U l U U t l gr 则重力加速度的不确定度 ≈=gr g U g U [实验结果与分析] 本次实验测得本地区重力加速度为：=g （应表示成形如“2)3.02.981(-?±=s cm g ”的形式，注意有效数字的规定） 相对不确定度为 实验分析：（对结果的合理性作出必要的分析，说明误差可能产生的原因。）

大数据处理平台构架设计说明书

大数据处理平台及可视化架构设计说明书 版本：1.0 变更记录

目录 1 1. 文档介绍 (3) 1.1文档目的 (3) 1.2文档范围 (3) 1.3读者对象 (3) 1.4参考文献 (3) 1.5术语与缩写解释 (3) 2系统概述 (4) 3设计约束 (5) 4设计策略 (6) 5系统总体结构 (7) 5.1大数据集成分析平台系统架构设计 (7) 5.2可视化平台系统架构设计 (11) 6其它 (14) 6.1数据库设计 (14) 6.2系统管理 (14) 6.3日志管理 (14)

1 1. 文档介绍 1.1 文档目的 设计大数据集成分析平台，主要功能是多种数据库及文件数据；访问；采集；解析，清洗，ETL，同时可以编写模型支持后台统计分析算法。 设计数据可视化平台，应用于大数据的可视化和互动操作。 为此，根据“先进实用、稳定可靠”的原则设计本大数据处理平台及可视化平台。 1.2 文档范围 大数据的处理，包括ETL、分析、可视化、使用。 1.3 读者对象 管理人员、开发人员 1.4 参考文献 1.5 术语与缩写解释

2 系统概述 大数据集成分析平台,分为9个层次，主要功能是对多种数据库及网页等数据进行访采集、解析，清洗，整合、ETL，同时编写模型支持后台统计分析算法，提供可信的数据。 设计数据可视化平台 ,分为3个层次，在大数据集成分析平台的基础上实现大实现数据的可视化和互动操作。

3 设计约束 1.系统必须遵循国家软件开发的标准。 2.系统用java开发，采用开源的中间件。 3.系统必须稳定可靠，性能高，满足每天千万次的访问。 4.保证数据的成功抽取、转换、分析，实现高可信和高可用。

(完整word版)重力数据处理过程

数据处理与异常推断解释 一、数据处理方法的选择 实测的重力异常是地下由浅至深各类地质体的物性差异在地面综合叠加效 应，其中包括界面起伏，岩性不均匀等诸多地质因素在内。为了从实测异常中提取和强化有用信息，压抑干扰噪声，提高重力勘探综合地质解释的能力，故需对 实测资料进行数据处理和综合分析。 1、数据处理目的 通过不同的数据处理手段，达到突出区域重力场信息、突出与强化断裂带异常信息、突出局部重力异常信息，有效地克服或压制不同干扰异常。顺利达到完成区域重力场特征分析、提取剩余异常、断裂构造划分与分析，圈定钾矿成矿有利部位等地质任务。 2、常用的数据处理方法 数据处理采用中国地质调查局发展研究中心推广的多元信息处理系统软件—GeoExpl及中国地质大学MAGS软件进行数据处理。数据处理的目的是在消除各类误差的基础上从叠加场中分离或突出某些目标物的场，并使其信息形式（或信息结构）更易于识别和定量解释。 常用的处理方法有：各种滤波、趋势分析、解析延拓（上延和下延）、导数转换（水平和垂直导数）、圆滑（圆环法和窗口法）、多次切割、差值场法、小波多尺度分析法等方法。 （1）、数据网格化 为空间分析模块及其它数据处理提供数据源。本次采用克里格法，200米×200米，搜索半径1500米。 （2）、异常分离 采用不同滤波因子的正则化滤波、差值场法、小波多尺度分析法、向上延拓等，可分别求取“区域场”和“局部场”，达到异常分离目的。 （3）、延拓处理 向上延拓：压制了浅部小的地质体场的干扰，了解重力异常衰减规律，随着上延高度增加，突出了深部大的地质体的场。区域场反映了测区深部地质环境和

地质构造特征的差异性，为测区地质构造分区划分提供了重要信息；本次向上延拓自100 m、200 m、500 m、1000 m、2000 m，共5个高度。 向下延拓：利用向下延拓可以分离水平叠加异常。密度体埋深大，异常显得宽缓。越接近密度体，异常的范围越接近其边界。本次向下延拓自100 m、200 m、300m、500 m四个高度。 （4）、水平方向导数及水平总梯度 为了准确划分断裂构造，可求取不同方向的水平方向导数、水平总梯度，以及必要时进行“线性增强”处理。 △gu＝(Vxz2+Vyz2)1/2。其中Vxz是重力异常沿X方向的一阶导数，Vyz是重力异常沿Y方向的一阶导数。水平总梯度与水平方向导数结合，可以更加准确划分和解释断裂构造。 （5）、垂向导数 垂向导数不仅在局部异常分析中起重要作用，主要突出浅源异常，而且垂向二阶导数的0值区（线）与岩体边界关系密切。 （6）、小波多尺度分析法 把小波多尺度分析方法应用于重磁测资料处理，野外观测值ΔG经一阶小 波分解，得到局部场ΔG 局1和区域场ΔG 区1 ，把ΔG 区1 作二阶小波分解得ΔG 局2 到和ΔG 区2，再把ΔG 区2 作三阶小波分解可得ΔG 局3 和ΔG 区3 ，…,还可以继续分 解下。分解阶数视异常的特征和地质情况来决定，解释时赋于小波逼近部分和各阶的细节明确的地质意义。 根据小波多辩分析的原理，及小波细节的微分特征，实现对位场的多尺度分解及断裂分析。 根据本次1：2.5万重力调查工作的目的任务，重点在于提取可靠的局部重力低值异常，因此，在异常分离上采用多方法进行处理，对比选择抗干扰能力强的方法提取弱局部重力异常。 二、重力异常定性解释 重力异常的解释必需以地层岩石物性资料为基础，注重平面与剖面相结合，定性解释与定量解释相结合，正演与反演相结合。人们对客观事物的认识过程是一个不断实践—认识—再实践的反复过程。同样，对重力资料的处理解释亦是如

高光谱数据处理基本流程

高光谱数据处理基本流 程 The document was finally revised on 2021

高光谱分辨率遥感 用很窄（10-2l）而连续的光谱通道对地物持续遥感成像的技术。在可见光到短波红外波段其光谱分辨率高达纳米(nm)数量级，通常具有波段多的特点，光谱通道数多达数十甚至数百个以上，而且各光谱通道间往往是连续的，每个像元均可提取一条连续的光谱曲线，因此高光谱遥感又通常被称为成像光谱（Imaging Spectrometry）遥感。 高光谱遥感具有不同于传统遥感的新特点： （1）波段多——可以为每个像元提供几十、数百甚至上千个波段； （2）光谱范围窄——波段范围一般小于10nm； （3）波段连续——有些传感器可以在350~2500nm的太阳光谱范围内提供几乎连续的地物光谱； （4）数据量大——随着波段数的增加，数据量成指数增加； （5）信息冗余增加——由于相邻波段高度相关，冗余信息也相对增加。 优点： （1）有利于利用光谱特征分析来研究地物； （2）有利于采用各种光谱匹配模型； （3）有利于地物的精细分类与识别。 ENVI高光谱数据处理流程： 一、图像预处理 高光谱图像的预处理主要是辐射校正，辐射校正包括传感器定标和大气纠正。辐射校正一般由数据提供商完成。 二、显示图像波谱 打开高光谱数据，显示真彩色图像，绘制波谱曲线，选择需要的光谱波段进行输出。 三、波谱库 1、标准波谱库 软件自带多种标准波谱库，单击波谱名称可以显示波谱信息。 2、自定义波谱库

ENVI提供自定义波谱库功能，允许基于不同的波谱来源创建波谱库，波谱来源包括收集任意点波谱、ASCII文件、由ASD波谱仪获取的波谱文件、感兴趣区均值、波谱破面和曲线等等。 3、波谱库交互浏览 波谱库浏览器提供很多的交互功能，包括设置波谱曲线的显示样式、添加注记、优化显示曲线等 四、端元波谱提取 端元的物理意义是指图像中具有相对固定光谱的特征地物类型，它实际上代表图像中没有发生混合的“纯点”。 端元波谱的确定有两种方式： （1）使用光谱仪在地面或实验室测量到的“参考端元”，一般从标准波谱库选择； （2）在遥感图像上得到的“图像端元”。 端元波谱获取的基本流程： （1）MNF变换 重要作用为：用于判定图像内在的维数；分离数据中的噪声；减少计算量；弥补了主成分分析在高光谱数据处理中的不足。 （2）计算纯净像元指数PPI PPI生成的结果是一副灰度的影像，DN值越大表明像元越纯。 作用及原理：

实验设计与数据处理

《实验设计与数据处理》大作业 班级：环境17研 姓名： 学号： 1、 用Excel （或Origin ）做出下表数据带数据点的折线散点图 余浊（N T U ) 加量药（mL) 总氮T N (m g /L ) 加量药（mL ) 图1 加药量与剩余浊度变化关系图 图2 加药量与总氮TN 变化关系图 总磷T P (m g /L ) 加量药（mL) C O D C r (m g /L ) 加量药（mL) 图3 加药量与总磷TN 变化关系图 图4 加药量与COD Cr 变化关系图 去除率(%) 加药量(mL)

图5 加药量与各指标去除率变化关系图

2、对离心泵性能进行测试的实验中，得到流量Q v 、压头H 和效率η的数据如表所示，绘制离心泵特性曲线。将扬程曲线和效率曲线均拟合成多项式（要求作双Y 轴图）。 η H (m ) Q v (m 3 /h) 图6 离心泵特性曲线 扬程曲线方程为：H=效率曲线方程为：η=+、列出一元线性回归方程，求出相关系数，并绘制出工作曲线图。 (1) 表1 相关系数的计算 Y 吸光度（A ） X X-3B 浓度（mg/L ） i x x - i y y - l xy l xx l yy R 10 -30 2800 20 -20 30 -10 40 ()() i i x x y y l R --= = ∑

50 10 60 20 70 30 平均值 40 吸光度 X-3B浓度（mg/L） 图7 水中染料活性艳红（X-3B ）工作曲线 一元线性回归方程为：y=+ 相关系数为：R 2= (2) 代入数据可知： 样品一：x=样品二：x=、试找出某伴生金属c 与含量距离x 之间的关系(要求有分析过程、计算表格以及回归图形)。 表2 某伴生金属c 与含量距离x 之间的关系分析计算表 序号 x c lgx 1/x 1/c 1 2 2 3 3 4 4 5 5 7 6 8 7 10 1

野外数据采集方法

野外数据采集方法 野外数据采集包括两个阶段：控制测量、碎部点采集。控制测量的方法与传统的测图中的控制测量基本相似，但以导线测量为主的方式测定控制点位置。碎部点数据采集与传统的作业方法有较大的差别。这里主要介绍采用全站仪进行碎部点数据采集的两种方法。 一、测记法数据采集 碎部点的数据采集每作业组一般需要仪器观测员1人、绘草图领尺（镜）员1人、立尺（镜）员1~2人，其中绘草图领尺员是作业组的核心、指挥者。作业组的仪器配备：全站仪1台、电子手簿1台、通讯电缆1根、对讲机1副、单杆棱镜1~2个，皮尺1把。 数据采集之前，先将作业区的已知点成果输入电子手簿。绘草图领尺员了解测站周围地形、地物分布，并及时勾绘一份含主要地物、地貌的草图（也可在放大的旧图上勾绘），以便观测时标明所测碎部点的位置及点号。仪器观测员在测站点上架好仪器、连接电子手簿，并选定一已知点进行观测以便检查。之后可以进行碎部点的采集工作。采集碎部点时，观测员与立镜员或绘草图员之间要及时联络，以便使电子手簿上记录的点号和草图上标注的点号保持一致。绘草图员必须把所测点的属性标注在草图上，以供内业处理、图形编辑时用。草图的勾绘要遵循清晰、易读、相对位置准确、比例一致的原则。一个测站的所有碎部点测完之后，要找一个已知点重测进行检查。 二、电子平板数据采集 测图时作业人员一般配备：观测员1人、电子平板（便携机）操作员1人、立尺（镜）员1~2人。 进行碎部测图时，在测站点安置全站仪，输入测站信息：测站点号、后视点号及仪器高，然后以极坐标法为主，配合其它碎部点测量方法施测碎部点。例如电子平板测 绘系统中，常用的方法有极坐标法、坐标输入法，它们的数据输入 可以通过通信方式由全站仪直接传送到计算机，也可以采用设计友 好、清晰的图形界面对话框输入，如图6-31。 对于电子平板数字测图系统，数据采集与绘图同步进行，即 测即绘，所显即所测。 图6-31 碎部点测量输入对话框

三线摆测量物体的转动惯量实验过程分析和实验数据处理

三线摆测量物体的转动惯量实验过程分析和实验数据处理

三线摆测物体的转动惯量 7．预习思考题回答 (1)用三线摆测刚体转动惯量时，为什么必须保持下盘水平？ 答：扭摆的运动可近似看作简谐运动，以便公式推导，利用根据能量守恒定律和刚体转动定律均可导出物体绕中心轴的转动惯量公式。 (2)在测量过程中，如下盘出现晃动，对周期有测量有影响吗？如有影响，应如何避免之？ 答：有影响。当三线摆在扭动的同时产生晃动时，这时下圆盘的运动已不是一个简谐振动，从而运用公式测出的转动惯量将与理论值产生误差，其误差的大小是与晃动的轨迹以及幅度有关的。 (3)三线摆放上待测物后，其摆动周期是否一定比空盘的转动周期大？为什么？ 答：不一定。比如，在验证平行轴定理实验中，d=0,2,4,6cm 时三线摆周期比空盘小；d=8cm 时三线摆周期比空盘大。 理论上，22010002 [()]04x gRr I I I m m T m T H π=-= +-> 所以2 2 000()0m m T m T +->=〉000//()T T m m m >+ 00/()1m m m +<，并不能保证0/1T T >，因此放上待测物后周期不一定变大。 (4)测量圆环的转动惯量时，若圆环的转轴与下盘转轴不重合，对实验结果有何影响？ 答：三线摆在扭摆时同时将产生晃动时，这时下圆盘的运动已不是一个简谐振动，从而运用公式测出的转动惯量将与理论值产生误差。 8．数据记录及处理 g(重力加速度)= 9.793 m/s 2 m 0（圆盘） = 380 g m 1（圆环） = 1182 g m 21（圆柱）= 137 g m 22（圆柱）= 137 g x(两圆柱离中心距离)= 4.50 cm

统一数据处理平台软件设计说明书

统一数据处理平台软件设计说明书 优诺科技 未经许可请勿复制全部或者部分文档 ?优诺科技版权所有

目录 1范围 (3) 1.1标识 (3) 1.1.1标识号 (3) 1.1.2标题 (3) 1.1.3适用范围 (3) 1.2系统概述 (3) 1.2.1适用系统 (3) 1.2.2软件用途 (3) 1.2.3项目概述 (3) 1.3文档概述 (3) 2引用文档 (4) 3概要设计 (4) 3.1需求概述 (4) 3.2结果后处理 (4) 3.2.1支持的结果类型 (4) 3.2.2导入结果 (4) 3.2.3导出结果 (4) 3.2.4结果数学统计 (4) 3.2.5结果分段统计 (5) 3.2.6结果数据平滑 (5) 3.2.7结果数据的表格显示 (5) 3.3二维结果的XY坐标绘图 (5) 3.3.1结果绘制 (5) 3.3.2图表设置 (5) 3.3.3曲线设置 (5) 3.3.4导出图片 (6) 3.3.5打印 (6) 3.4二维结果的极坐标绘图 (6) 3.4.1结果绘制 (6) 3.4.2图表设置 (6) 3.4.3曲线设置 (6) 3.4.4导出图片 (7) 3.4.5打印 (7) 3.5三维结果的XY坐标绘图 (7) 3.5.1结果绘制 (7) 3.5.2图表设置 (7) 3.5.3曲线设置 (7) 3.5.4色彩模式设置 (7) 3.5.5导出图片 (7) 3.5.6打印 (7) 3.6三维结果的高度图绘图 (8) 3.6.1结果绘制 (8)

3.6.2图表设置 (8) 3.6.3曲线设置 (8) 3.6.4色彩模式设置 (8) 3.6.5导出图片 (8) 3.6.6打印 (8) 3.7表面电流结果的绘图 (8) 3.7.1模型显示 (8) 3.7.2色温显示 (9) 3.7.3色温条显示 (9) 3.7.4色彩模式设置 (9) 3.8一维像显示 (9) 3.9二维像显示 (10) 3.10频选分析 (11) 4功能说明 (12) 4.1传输率分析 (12) 4.2一维像分析 (13) 4.3二维像分析 (14) 5结果后处理分析 (16) 5.1结果统计处理 (16) 5.2结果分段处理 (17) 5.3结果数据平滑处理 (18) 5.4结果绘图比较分析 (20)

大数据处理综合处理服务平台的设计实现分析报告

大数据处理综合处理服务平台的设计与实现 （广州城市职业学院广东广州510405） 摘要：在信息技术高速发展的今天，金融业面临的竞争日趋激烈，信息的高度共享和数据的安全可靠是系统建设中优先考虑的问题。大数据综合处理服务平台支持灵活构建面向数据仓库、实现批量作业的原子化、参数化、操作简单化、流程可控化，并提供灵活、可自定义的程序接口，具有良好的可扩展性。该服务平台以SOA为基础，采用云计算的体系架构，整合多种ETL技术和不同的ETL工具，具有统一、高效、可拓展性。该系统整合金融机构的客户、合约、交易、财务、产品等主要业务数据，提供客户视图、客户关系管理、营销管理、财务分析、质量监控、风险预警、业务流程等功能模块。该研究与设计打破跨国厂商在金融软件方面的垄断地位，促进传统优势企业走新型信息化道路，充分实现了“资源共享、低投入、低消耗、低排放和高效率”，值得大力发展和推广。 关键词：面向金融，大数据，综合处理服务平台。 一、研究的意义 目前，全球IT行业讨论最多的两个议题，一个是大数据分析“Big Data”，一个是云计算“Cloud Computing”。

中国五大国有商业银行发展至今，积累了海量的业务数据，同时还不断的从外界收集数据。据IDC（国际数据公司）预测，用于云计算服务上的支出在接下来的5 年间可能会出现3 倍的增长，占据IT支出增长总量中25%的份额。目前企业的各种业务系统中数据从GB、TB到PB量级呈海量急速增长，相应的存储方式也从单机存储转变为网络存储。传统的信息处理技术和手段，如数据库技术往往只能单纯实现数据的录入、查询、统计等较低层次的功能，无法充分利用和及时更新海量数据，更难以进行综合研究，中国的金融行业也不例外。中国五大国有商业银行发展至今，积累了海量的业务数据，同时还不断的从外界收集数据。通过对不同来源，不同历史阶段的数据进行分析，银行可以甄别有价值潜力的客户群和发现未来金融市场的发展趋势，针对目标客户群的特点和金融市场的需求来研发有竞争力的理财产品。所以，银行对海量数据分析的需求是尤为迫切的。再有，在信息技术高速发展的今天，金融业面临的竞争日趋激烈，信息的高度共享和数据的安全可靠是系统建设中优先考虑的问题。随着国内银行业竞争的加剧，五大国有商业银行不断深化以客户为中心，以优质业务为核心的经营理念，这对银行自身系统的不断完善提出了更高的要求。而“云计算”技术的推出，将成为银行增强数据的安全性和加快信息共享的速度，提高服务质量、降低成本和赢得竞争优势的一大选择。

数据处理平台解决方案设计

数据处理平台解决方案设计数据采集、处理及信息结构化相关技术 全面的互联网信息采集：支持静态页面和动态页面的抓取，可以设置抓取网页深度，抓取文件类型，以及页面的特征分析和区块抓取。支持增量更新、数据源定位、采集过滤、格式转换、排重、多路并发等策略。 -实现企业内外部信息源的自动采集和处理，包括像网站、论坛、博客、文件系统、数据库等信息源 -海量抓取：根据信息不同来源，有效的进行海量不间断抓取，而且不干扰原有业务系统的正常运行 -更新及时：信息采集之后，对于相应的信息更新，要具备灵活的机制，保证内容的质量与完善； -结合权限：结合具体项目的流程，相应的文件都有不同的权限，抓取的时候，能够获得相关权限，以此在前台提供知识服务的同时， 满足对权限的控制； -支持录入多种格式的知识素材，包括文本、表格、图形、图像、音频、视频等。 -支持批量上传多种格式的文档，包括txt、html、rtf、word、pdf、MP3、MPEG等。 -支持采集文档里面的内嵌文档抓取（如word文件里面嵌入visio的图片文件，word的图文框等）； -支持对各种压缩文件、嵌套压缩文件的采集； -支持导入Excel、XML、Txt等多种数据源，导入后可自动解析数据源中的知识条目。 -配置好之后可以完全自动化的运行，无需人工干预； -用户可指定抓取网站列表，可进行自定义、删除、更改等操作； -用户可自定义开始时间，循环次数，传送数据库等参数； -自动检测网页链接，可自动下载更新页面，自动删除无效链接； -可设置基于URL、网页内容、网页头、目录等的信息过滤； -支持Proxy模块，支持认证的网站内容抓取；

标准化物探考试题库

2018年矿井物探标准化考试题库（100题） 一、填空题(共35题) 1、物探依据物理性质不同可分为电法勘探、磁法勘探和重力勘探等。 2、电阻率法是以不同岩矿石之间导电性为基础，通过观测和研究人工电场的分布规律和特点，实现解决各类地质问题的电法勘探。 3、实践中，人们常把AB/2的深度看作电阻率法的影响深度，而把AB/4的深度看作勘探深度来看待。 3、煤矿安全生产地质灾害防治与测量标准化装备管理中明确要求地质工作至少采用 1 种有效的物探装备。 4、煤矿严格执行有掘必探原则，对掘进巷道进行超前探测工作，实行物探先行、化探跟进、钻探验证组合方法进行探测。 5、瞬变电磁法是利用不接地回线或电极向地下发送脉冲式一次电磁场，用线圈观测由该脉冲电磁感应的地下涡流产生的二次场的空间和时间分布，解决有关地质问题。 6、地面瞬变电磁场为半空间分布，井下瞬变电磁场为全空间分布。 7、井下超前物探直流电法最常用的施工方法是三点源探测法。 8、根据同煤经地字【2016】460号文件要求掘进工作面至少采用 2 种物探方法。 9、根据同煤经地字【2016】460号文件要求超前物探成果严禁作假，一旦发现按“有掘必探”假探、不探进行处理。 10、综采工作面回采前可采用电法、地震勘探法进行隐伏地质构

造的探测。 11、井下瞬变电磁法超前物探施工应至少布置三条测线，分别是顺层测线、朝上测线、朝下测线。 12、超前物探原始数据及报告必须及时保存、备份并及时上传至信息平台。 13、YDZ(B)直流电法仪的最大发射电流不大于_65_mA，施工时的发射电流不小于__20__mA。 14、直流电法施工布置时，如果在电极周围浇水是为了__减小______电极周围的接地电阻。 15、YDZ(B)直流电法仪主要两类施工方法，分别是__超前___探测和测深探测，其中测深勘探又分为___三极____测深和对称四极测深。 16、在三极超前探测施工中，需布置3种电极，分别是____发射____电极，___测量__电极和无穷远电极。如果所有电极的间距均为4米，那么A1前方的盲区为__14__米。 17、钻孔超前探水方法采用极化率和电导率二个参数。 18、矿井瞬变电磁法经常使用的工作装置形式一般有两种，分别是中心回线装置、重叠回线装置。 19、煤矿安全生产标准化要求防治水工程中用物探和钻探等手段查明疏干、带压开采工作面隐伏构造、构造破碎带及其含（导）水情况，制定防治水措施。 20、按照DZ/T0187-2016地面磁性源瞬变电磁法技术规程中规定，常用物探工作测网比例尺1:2000时，点距为 10 米。

化探数据处理成图过程.

化探数据处理成图的过程 毕武1、2段新力1、2黄显义1、2袁小龙1、2彭仲秋1、2李永华1、2 1.乌鲁木齐金维图文信息科技有限公司，新疆，乌鲁木齐，830091 2.新疆地矿局物化探大队计算中心，新疆，昌吉，831100 0 前言 GeoIPAS软件用户群不断扩大，由于各用户对系统的熟悉程度不同，对软件功能了解不够，有必要分专题将GeoIPAS处理数据及成图过程做一系统总结，下面就化探数据处理成图的过程做一总结。 1 处理步骤 化探处理的成果包括：(1)参数统计表；(2)R型聚类分析-谱系图；(3)重复样三层套合方差分析或者重复样合格率计算结果；(4)点位数据图；(5)地球化学图；(6)直方图；(7)组合异常图；(8)综合异常图；(9)远景区划图；(10)单元素异常参数统计(附表册)；(11)异常剖析(附图册)；(12)综合异常登记卡(附表册)。 在GeoIPAS系统中，化探数据处理分为以下几个主要步骤： 1.1 数据检查 数值检查，坐标检查，重复样坐标检查。 1.2 分析处理 重复样三层套合方差分析、重复样合格率计算、化探特征参数统计、化探背景值分析、R型聚类分析、因子分析。 1.3 数据分析 数据变换；衬值、累加衬值；数据累加、累乘、比值；异常归一化。

1.4 网格化 离散数据网格化、XYZ数据转网格数据 1.5 成图 点位数据图、彩色等量线图、直方图、组合异常图、单元素异常图、综合异常图、剖析图。 1.6 单元素异常参数统计 1.7 综合异常登记卡 图2 化探数据处理成图流程

2 具体处理过程 2.1 数据检查 我们的数据处理工作从化验室提供的样品分析报告开始，项目要提供坐标和样品对应的分析数据，坐标我们一般取实际工作中的米单位，系统中默认东西向横坐标为X坐标，不加带号，南北向纵坐标为Y坐标，需要时还要提供样品对应的地质编码，我们拿到这个数据后首先进行数据检查，以确保数据中不出现写错、漏填、负数、0、>等字符，如果有这样的情况要找实验室给予纠正。数据准备好后，我们要把数据转换成TXT后缀的文本文件，这就做好了处理前的准备数据工作。 2.2 分析处理 2.2.1 重复样三层套合方差分析 一般是从分析样品的结果中挑出来重复样的分析值，每组四个样品，按如下顺序排列： 11 第一次采样第一次分析 12 第一次采样第二次分析 21 第二次采样第一次分析 22 第二次采样第二次分析 结果： 三层套合方差分析成果--元素:Cu 三层套合方差分析成果--元素:Au 查表：Fa0.05(18,19)=1.35 Fb0.05(19,38)=1.22 Cu：11.152 > 1.35 1.482 > 1.22 即：F1>Fa F2>Fb Au：10.781 > 1.35 0.483 < 1.22 即：F1>Fa F2

大数据数据分析方法 数据处理流程实战案例

方法、数据处理流程实战案例时代，我们人人都逐渐开始用数据的眼光来看待每一个事情、事物。确实，数据的直观明了传达出来的信息让人一下子就能领略且毫无疑点，不过前提是数据本身的真实性和准确度要有保证。今天就来和大家分享一下关于方法、数据处理流程的实战案例，让大家对于这个岗位的工作内容有更多的理解和认识，让可以趁机了解了解咱们平时看似轻松便捷的数据可视化的背后都是有多专业的流程在支撑着。 一、大数据思维 在2011年、2012年大数据概念火了之后，可以说这几年许多传统企业也好，互联网企业也好，都把自己的业务给大数据靠一靠，并且提的比较多的大数据思维。 那么大数据思维是怎么回事？我们来看两个例子： 案例1：输入法 首先，我们来看一下输入法的例子。 我2001年上大学，那时用的输入法比较多的是智能ABC，还有微软拼音，还有五笔。那时候的输入法比现在来说要慢的很多，许多时候输一个词都要选好几次，去选词还是调整才能把这个字打出来，效率是非常低的。 到了2002年，2003年出了一种新的输出法——紫光拼音，感觉真的很快，键盘没有按下去字就已经跳出来了。但是，后来很快发现紫光拼音输入法也有它的问题，比如当时互联网发展已经比较快了，会经常出现一些新的词汇，这些词汇在它的词库里没有的话，就很难敲出来这个词。

在2006年左右，搜狗输入法出现了。搜狗输入法基于搜狗本身是一个搜索，它积累了一些用户输入的检索词这些数据，用户用输入法时候产生的这些词的信息，将它们进行统计分析，把一些新的词汇逐步添加到词库里去，通过云的方式进行管理。 比如，去年流行一个词叫“然并卵”，这样的一个词如果用传统的方式，因为它是一个重新构造的词，在输入法是没办法通过拼音“ran bing luan”直接把它找出来的。然而，在大数据思维下那就不一样了，换句话说，我们先不知道有这么一个词汇，但是我们发现有许多人在输入了这个词汇，于是，我们可以通过统计发现最近新出现的一个高频词汇，把它加到司库里面并更新给所有人，大家在使用的时候可以直接找到这个词了。 案例2：地图 再来看一个地图的案例，在这种电脑地图、手机地图出现之前，我们都是用纸质的地图。这种地图差不多就是一年要换一版，因为许多地址可能变了，并且在纸质地图上肯定是看不出来，从一个地方到另外一个地方怎么走是最好的？中间是不是堵车？这些都是有需要有经验的各种司机才能判断出来。 在有了百度地图这样的产品就要好很多，比如：它能告诉你这条路当前是不是堵的？或者说能告诉你半个小时之后它是不是堵的？它是不是可以预测路况情况？ 此外，你去一个地方它可以给你规划另一条路线，这些就是因为它采集到许多数据。比如：大家在用百度地图的时候，有GPS地位信息，基于你这个位置的移动信息，就可以知道路的拥堵情况。另外，他可以收集到很多

大数据处理详细设计

目录 目录 (1) 1.引言 (2) 1.1背景与目的 (2) 1.2专业术语及说明 (2) 1.3参考资料 (2) 2. 设计概述 (3) 2.1任务及目标 (3) 2.2需求概述 (3) 2.3运行环境概述 (3) 3.系统详细需求分析 (4) 3.1详细需求分析 (4) 4.总体设计方案 (4) 4.1系统总体结构 (4) 4.2系统模块划分 (5) 5.系统详细设计 (5) 5.1系统结构设计 (5) 5.2系统功能模块详细设计 (6) 6.信息编码设计 (6) 6.1代码结构设计 (6) 6.2代码命名规则 (7) 7.维护设计 (7) 7.1系统的可靠性和安全性 (7) 7.2系统及用户维护设计 (7) 7.3系统扩充设计 (7) 8.系统配置 (7) 8.1硬件配置 (7) 8.2软件配置 (7) 9.关键技术 (7) 9.1关键技术的一般说明 (7) 9.2关键技术的实现方案 (8) 10. 测试 (8) 10.1测试方案 (8)

1.引言 1.1背景与目的 当下互联网和计算机技术越来越多的被各行各业利用，于是产生了海量的数据。进入2012年后，“大数据”一词越来越多的被提及，人们用它来描述和定义信息爆照时代产生的海量数据。 显而易见地，数据正在迅速膨胀并变大，它决定着企业的未来发展，虽然现在企业可能还没有意识到，但随着时间的推移，人们将越来越多的意识到数据对企业的重要性。而这就需要有一种框架来分析处理这种大数据。对于电力行业更是如此，电力方面每时每刻都在产生着大量的数据，而对这些数据的分析和利用有着巨大的市场前景和意义。 1.2专业术语及说明 Hadoop ：一种分布式基础架构，由Apache基金会开发。用户可以在不了解分布是底层细节的情况下，开发分布式程序。充分利用集群的威力运算和存储。Hadoop实现了一个分布式系统（Hadoop Distributed File System），简称HDFS。HDFS有着高容错性的特点，并且设计用来部署在低廉的（low-cost）硬件上。而且它提供高传输率（high throughput）来访问应用程序的数据，适合那些有着超大数据集（large data set）的应用程序。HDFS放宽了（relax）POSIX的要求（requirements）这样可以流的形式访问（streaming access）文件系统中的数据。 Hbase：是一个分布式的、面向列的开源数据库。 Mapreduce：是一种编程模型，用于大规模数据集（大于1T）的并行运算。当前的软件实现是指定一个Map函数，用来把一组键值对映射成一组新的键值对，指定并发的Reduce 函数，用来保证所有的映射的键值对中的每一个共享相同的键组。 1.3参考资料 【1】相海泉. 大数据时代[J]. 中国信息界, 2013 (5). 【2】李成华, 张新访, 金海, 等. MapReduce: 新型的分布式并行计算编程模型[J]. 计算机工程与科学, 2011, 33(003): 129-135. 【3】谢桂兰, 罗省贤. 基于HadoopMapReduce 模型的应用研究[J][J]. 微型机与应用, 2010, 25(3): 4-7. 【4】陈勇. 基于Hadoop 平台的通信数据分布式查询算法的设计与实现[D][D]. 北京: 北京交通大学, 2009. 【5】Taylor R C. An overview of the Hadoop/MapReduce/HBase framework and its current applications in bioinformatics[J]. BMC bioinformatics, 2010, 11(Suppl 12): S1.