尚学堂项目实战

尚学堂项目实战

第一阶段：java SE开发技术

C HAT项目：Chat项目通过完成一个模拟的在线聊天系统，主要锻炼大家对于TCP/IP、Socket 编程、C/S模式的编程、线程的运用等方面的能力。

坦克大战单机版/图片版/网络版：这三个项目通过大家喜闻乐见的小游戏的形式来锻炼大家对于Java SE综合运用的能力，并且能够初步运用面向对象的编程理念，锻炼初步的设计能力，并基本掌握多线程的编程。

第二阶段：java Web开发技术

BBS项目：BBS的两个项目完成了一个具备完善前台展现以及后台管理的论坛系统，论坛系统的业务逻辑大家比较熟悉，是用来进行JavaWeb开发的极好的入门系统。但是由于其业务逻辑太简单，尚学堂目前的课程体系中已经用搜索项目来替代它。

金尚在线商城项目：这个系统整合了商品展示、商品管理、商品类别管理、购物车、会员管理等功能，提供了简易的操作，丰富的功能和完善的权限管理，为用户提供了一个低成本、高效率的网上商城建设方案。这个项目在商品类别设计中采用了树状层次设计结构；在前台可以分类浏览所有商品详细信息，下订单购买商品，查看购物车状态以及购买用户的反馈信息；在系统后台可以管理会员、管理商品和商品类别，并使用上传组件上传商品图片，管理查看商品库存以及进货渠道，并使用报表组件将商品的销售情况做成图表，供商城管理者做市场分析。前台对数据的修改使用Ajax技术直接与后台交互，提高了用户体验。但是，由于这个项目业务逻辑比较简单，尚学堂目前的课程体系中已经使用DRP项目?云浣 刑娲 ?

CMS项目：CMS是大型直播发布系统，需求调研、需求分析、系统设计、编码、单元测试、集成测试和子系统测试，本系统主要包括，播放工具管理、电视频道管理、比赛管理、时区管理、节目管理，是综合了Java Web、数据库、JDBC、设计模式、SOA、AJAX等技术的不可多得的大型系统。

这个项目所涉及的知识点包括JDBC、连接池、数据库、HTML、 CSS、JavaScript、AJAX、分页、树状结构的设计与展现、JSP、Servlet、Session等.

这个项目所涉及的知识点包括JDBC、数据库、HTML、CSS、JavaScript、AJAX、分页、树状结构的设计与展现、JSP、Servlet、Session、JFreechart图表组件、上传组件等，并且已经开始教授软件工程、SCM等方面的项目管理知识，是商城项目的替代者，除了在技术上更加复杂和细腻之外，在业务领域也有自己的独到之处，学习本项目不但可以得到技术上的锻炼，也可以了解复杂的业务逻辑，达到一个较高级程序员的水平。

E-learning项目：直播、点播、课件制作、课程发布四大子系统，Java C++多语言开发，系统分析与设计课程不可多得的项目。

第三阶段：主流框架技术及项目实战

OA项目：国家金审项目OA系统，综合运用了Hibernate、Struts、Spring、XDoclet、Ant、JUnit、DOM4J、JAXP、Log4J、DWR、Workflow、Freemarker等技术的大型OA项目，是尚学堂老师呕心沥血之作，并且经过多次打磨成型，相比较新成立公司的项目而言，具有更先进、更细致、更能帮助同学建立大型项目经验的特点，这是不可多得的项目，是尚学堂的

最核心项目，请务必认真学习！

这个项目所涉及的知识点除了包括以前有项目的知识点之外，还包括Struts、Spring、Hibernate、多层架构、XDoclet、工作流引擎等高精尖的知识体系，并且，老师的手把手讲解是从需求分析开始，运用UML、设计模式等进行设计，然后再手把手带大家编码，同时在Linux/Unix上进行部署，让你熟悉企业开发的一条龙步骤。（这个项目会在课程中手把手详细讲解）

CRM项目：CRM的概念由美国Gartner 集团率先提出。我们认为，CRM是辨识、获取、保持和增加“可获利客户”的理论、实践和技术手段的总称。它既是一种国际领先的、以“客户价值”为中心的企业管理理论、商业策略和企业运作实践，也是一种以信息技术为手段、有效提高企业收益、客户满意度、雇员生产力的管理软件。尚学堂的CRM项目除了在业务上的特色之外，还综合了JSF + Spring + Ibatis + Jfreechart的技术实现：展现层JSF采用Apache 的myfaces1.1.1实现包，JSF基于组件、事件和后台bean的交互来开发应用，而不再基于请求相应和标记来解决展现层问题；利用Spring来解耦合，管理依赖，将整个应用进行整合；持久化层采用轻量级的ORM解决方案ibatis；对系统中的多种报表生成采用Jfreechart技术。

CCS项目：Credit Control System属银行核心业务系统的主要子系统之一，在这个项目中，同学们将锻炼自己的EJB3.0的知识，同时了解金融方面的知识，做到技术+业务的双重深入，为以后进入金融行业铺平道路。

税务稽核系统：省级国税稽核系统的分析与设计项目。

第四阶段：常见面试技术及新技术开发

楼层日常信息监控系统：本系统是专为大型楼盘与机构等开发的楼层日常信息监控系统，管理人员可以查看室内温度，室内湿度，UPS，电压，空调运行情况等，还可以执行空调漏水和电压报警。本软件功能：查看室内温度，室内湿度，UPS，电压，空调运行情况，空调漏水报警，烟雾探测器等，室内温度和湿度以及电压设置报警。本软件除硬件设备包括服务器的opc探测及传输，基础价为30万，如需其他功能，价格面议，欲购此软件的企业请与西安尚学堂联系。

Android平板电脑移动OA：该软件可以实现在Android系统的平板电脑上进行客户管理、日程管理、文件审批、企业通讯录、邮箱、论坛等功能。

大数据结构的基本概念

实用标准文档 文案大全第1章数据结构基础 结构之美无处不在： 说到结构，任何一件事物都有自己的结构，就如可以看得见且触摸得到的课桌、椅子，还有看不见却也存在的化学中的分子、原子。可见，一件事物只要存在，就一定会有自己的结构。一幅画的生成，作家在挥毫泼墨之前，首先要在数尺素绢之上做结构上的统筹规划、谋篇布局。一件衣服的制作，如果在制作之前没有对衣服的袖、领、肩、襟、身等各个部位周密筹划，形成一个合理的结构系统，便无法缝制出合体的衣服。还有教育管理系统的结构、通用技术的学科结构和课堂教学结构等。试想一下，管理大量数据是否也需要用到数据结构呢？ 本章知识要点： 数据结构的基本概念 数据类型和抽象数据类型 算法和算法分析 1.1 数据结构的基本概念 计算机科学是一门研究数据表示和数据处理的科学。数据是计算机化的信息，它是计算机可以直接处理的最基本和最重要的对象。无论是进行科学计算，还是数据处理、过程控制、对文件的存储和检索以及数据库技术等计算机应用，都是对数据进行加工处理的过程。因此，要设计出一个结构良好而且效率较高的程序，必须研究数据的特性、数据间的相互关系及其对应的存储表示，并利用这些特性和关系设计出相应的算法和程序。 计算机在发展的初期，其应用围是数值计算，所处理的数据都是整型、实型和布尔型等简单数据，以此为加工、处理对象的程序设计称为数值型程序设计。随着计算技术的发展，计算机逐渐进入到商业、制造业等其他领域，广泛地应用于数据处理和过程控制中。与此相对应，计算机所处理的数据也不再是简单的数值，而是字符串、图形、图像、语音和视频等复杂的数据。这些复杂的数据不仅量大，而且具有一定的结构。例如，一幅图像是一个由简单数值组成的矩阵，一个图形中的几何坐标可以组成表。此外，语言编译过程

Java学习顺序讲解

第一阶段：J2SE基础数据结构正则表达式反射机制 第零部分：60分钟零基础体验项目开发 第一部分：J2se学习视频内容包括： 尚学堂科技_马士兵_JA V A视频教程_JDK5.0_下载-安装-配置 尚学堂科技_马士兵_JA V A视频教程_J2SE_5.0_第01章_JA V A简介_源代码_及重要说明 尚学堂科技_马士兵_JA V A视频教程_J2SE_5.0_第02章_递归补充 *尚学堂科技_马士兵_JA VA视频教程_J2SE_5.0_第02章_基础语法 *尚学堂科技_马士兵_JA VA视频教程_J2SE_5.0_第03章_面向对象 尚学堂科技_马士兵_JA V A视频教程_J2SE_5.0_第04章_异常处理 *尚学堂科技_马士兵_JA VA视频教程_J2SE_5.0_第05章_数组 *尚学堂科技_马士兵_JA VA视频教程_J2SE_5.0_第06章_常用类 尚学堂科技_马士兵_JA V A视频教程_J2SE_5.0_第07章_容器 尚学堂科技_马士兵_JA V A视频教程_J2SE_5.0_第08章_IO 尚学堂科技_马士兵_JA V A视频教程_J2SE_5.0_第09章_线程 尚学堂科技_马士兵_JA V A视频教程_J2SE_5.0_第10章_网络 //尚学堂科技_马士兵_JA V A视频教程_J2SE_5.0_第11章_GUI 尚学堂科技_马士兵_JA V A视频教程_J2SE_5.0_专题_日期处理 尚学堂科技_马士兵_JA V A视频教程_J2SE_专题_正则表达式 尚学堂科技_马士兵_JA V A视频教程_J2SE_专题_递归 尚学堂科技_马士兵_JA V A视频教程_J2SE_专题_CLASSPA TH

大数据基本概念及技术

大数据是当前很热的一个词。这几年来，云计算、继而大数据，成了整个社会的热点，不管什么，都要带上“大数据”三个字才显得时髦。大数据究竟是什么东西?有哪些相关技术?对普通人的生活会有怎样的影响?我们来一步步弄清这些问题。 一、基本概念 在讲什么是大数据之前，我们首先需要厘清几个基本概念。 1.数据 关于数据的定义，大概没有一个权威版本。为方便，此处使用一个简单的工作定义:数据是可以获取和存储的信息。 直观而言，表达某种客观事实的数值是最容易被人们识别的数据(因为那是“数”)。但实际上，人类的一切语言文字、图形图画、音像记录，所有感官可以察觉的事物，只要能被记下来，能够查询到，就都是数据(data)。

不过数值是所有数据中最容易被处理的一种，许多和数据相关的概念，例如下面的数据可视化和数据分析，最早是立足于数值数据的。 传统意义上的数据一词，尤其是相对于今天的“大数据”的“小数据”,主要指的就是数值数据，甚至在很多情况下专指统计数值数据。这些数值数据用来描述某种客观事物的属性。 2.数据可视化 对应英语的data visulization(或可译为数据展示)，指通过图表将若干数字以直观的方式呈现给读者。比如非常常见的饼图、柱状图、走势图、热点图、K线等等，目前以二维展示为主，不过越来越多的三维图像和动态图也被用来展示数据。 3.数据分析 这一概念狭义上，指统计分析，即通过统计学手段，从数据中精炼对现实的描述。例如:针对以关系型数据库中以table形式存储的数据，按照某些指定的列进行分组，然后计算不同组的均值、方差、分布等。再以可视化的方式讲这些计算结果呈现出来。目前很多文章中提及的数据分析，其实是包括数据可视化的。

尚学堂课程详细介绍

尚学堂课程详细介绍： 第一阶段名称内容简介涉及到项目 您将学习 JAVA 编程的基础部分即 J2SE 部分，共分 2 门课程J2SE JAVA 开发基础知识 | Eclipse 开发环境 | J2SE 5.0 API | J2SE 6.0新特性 | 多线程技术 | Socket 网络技术 | Regular Expression | Java反射技术 | Properties技术 | 各种实战设计 模式Factory系列、Singleton、 Strategy、Observer等 | Java Debug技术 | 面向对象设计原则 详解 | 实例解决面向对象设计 | 面试题内部详解 | 面试答题技巧 详解 设计模 式版坦 克大战 游戏 实战数据 结构 数据结构实战训练 | 数组、链表 等常用数据结构实战 实战链 表开发项目实战综合了设计模式、设计思想的项目 第二 阶段 名称内容简介涉及到项目 您将学习JAVA WEB 技术，共分7 门课程数据库技术 Oracle 基础管理； SQL 语言； PL/SQL 语言；触发器、存储过程； MySQL 简介； SQLServer 简介；各 种业界常见问题设计；设计范式； 数据备份与移植；多表连接难题详 解； 选课系统 雇员管理系统 BBS 系统 JDBC技术 JDBC Connection； Statement； PreparedStatement； CallableStatement； ResultSet； Scrollable RS； Updatable RS； RowSet and DataSource；连接池技 术；使用设计模式开发连接池；详 细扩展与测试池效率； 在线商城类别管理 模块树的存储与展 现 HTML & CSS & JavaScript 网页技术 HTML 语言； CSS 语言； JavaScript 语言； JS常用模版； 后台管理模版； DOM； JS操作CSS； JS操作DOM； ECMAScript； JS操 作DIV； 用户注册模块用 户管理模块后台模 块 JSP&Servlet Servlet 技术； JSP 技术； Tag 在线商城

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。

全网最新尚学堂hadoop大数据视频教程

Hadoop是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架。 Hadoop 以一种可靠、高效、可伸缩的方式进行数据处理。 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，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。 它主要有以下几个优点： 1、高可靠性。Hadoop按位存储和处理数据的能力值得人们信赖。 2、高扩展性。Hadoop是在可用的计算机集簇间分配数据并完成计算任务的，这些集簇可以方 便地扩展到数以千计的节点中。 3、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。 4、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。 5、低成本。与一体机、商用数据仓库以及QlikView、Yonghong Z-Suite等数据集市相比， hadoop是开源的，项目的软件成本因此会大大降低。 6、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。 7、Hadoop 上的应用程序也可以使用其他语言编写，比如 C++。 hadoop大数据处理的意义 Hadoop得以在大数据处理应用中广泛应用得益于其自身在数据提取、变形和加载(ETL)方面上的天然优势。Hadoop的分布式架构，将大数据处理引擎尽可能的靠近存储，对例如像ETL这样的批处理操作相对合适，因为类似这样操作的批处理结果可以直接走向存储。Hadoop的MapReduce功能实现了将单个任务打碎，并将碎片任务(Map)发送到多个节点上，之后再以单个数据集的形式加载(Reduce)到数据仓库里。

大数据概述及基本概念

考试：大数据概述及基本概念 试卷年份：2015年 题量：10题 答题时间：分钟 总分：100分 合格线：60分 1 【单选】下列不属于商业大数据类型的是（） A. 传统企业数据 B. 机器和传感器数据 C. 社交数据 D. 电子商务数据 A B C D 正确答案：D 2 【单选】信息技术是指有关信息的收集、识别、提取、变换、存贮、传递、处理、检索、检测、分析和利用等的技术。凡涉及到这些过程和技术的工作部门，都可称作（）部门 A. 技术 B. 研究 C. 信息 D. 管理 A B C D 正确答案：C 3 【单选】数据本身所承载的信息内容是指（） A. 内容维度 B. 关系维度 C. 时空维度 D. 维度的交叉综合 A B

C D 正确答案：A 4 【多选】大数据平台的三个重要的技术部分有（） A. 数据交易技术 B. 数据交互技术 C. 数据存储技术 D. 数据处理技术 A B C D 正确答案：A B D 5 【多选】互连网上出现的海量信息可以划分为三种，分别为（） A. 结构化信息 B. 非结构化信息 C. 半结构化信息 D. 特殊化信息 A B C D 正确答案：A B C 6 【多选】“大数据”的特点是（） A. 数据体量大 B. 数据类别大 C. 数据处理速度快 D. 数据真实性高 A B C D 正确答案：A B C D 7 【判断】结构化数据是指不方便用数据库二维逻辑表来表现的数据（）

A. 正确 B. 错误 正确 错误 正确答案：错误 8 【判断】数据存储是大数据平台的根本。没有了存储平台，数据也就没有了载体（） A. 正确 B. 错误 正确 错误 正确答案：正确 9 【判断】可视化是给机器看的，数据挖掘就是给人看的（） A. 正确 B. 错误 正确 错误 正确答案：错误 10 【判断】全球数据的90%产生于过去2年内（） A. 正确 B. 错误 正确 错误 正确答案：正确

尚学堂项目实战

尚学堂项目实战 第一阶段：java SE开发技术 C HAT项目：Chat项目通过完成一个模拟的在线聊天系统，主要锻炼大家对于TCP/IP、Socket 编程、C/S模式的编程、线程的运用等方面的能力。 坦克大战单机版/图片版/网络版：这三个项目通过大家喜闻乐见的小游戏的形式来锻炼大家对于Java SE综合运用的能力，并且能够初步运用面向对象的编程理念，锻炼初步的设计能力，并基本掌握多线程的编程。 第二阶段：java Web开发技术 BBS项目：BBS的两个项目完成了一个具备完善前台展现以及后台管理的论坛系统，论坛系统的业务逻辑大家比较熟悉，是用来进行JavaWeb开发的极好的入门系统。但是由于其业务逻辑太简单，尚学堂目前的课程体系中已经用搜索项目来替代它。 金尚在线商城项目：这个系统整合了商品展示、商品管理、商品类别管理、购物车、会员管理等功能，提供了简易的操作，丰富的功能和完善的权限管理，为用户提供了一个低成本、高效率的网上商城建设方案。这个项目在商品类别设计中采用了树状层次设计结构；在前台可以分类浏览所有商品详细信息，下订单购买商品，查看购物车状态以及购买用户的反馈信息；在系统后台可以管理会员、管理商品和商品类别，并使用上传组件上传商品图片，管理查看商品库存以及进货渠道，并使用报表组件将商品的销售情况做成图表，供商城管理者做市场分析。前台对数据的修改使用Ajax技术直接与后台交互，提高了用户体验。但是，由于这个项目业务逻辑比较简单，尚学堂目前的课程体系中已经使用DRP项目?云浣 刑娲 ? CMS项目：CMS是大型直播发布系统，需求调研、需求分析、系统设计、编码、单元测试、集成测试和子系统测试，本系统主要包括，播放工具管理、电视频道管理、比赛管理、时区管理、节目管理，是综合了Java Web、数据库、JDBC、设计模式、SOA、AJAX等技术的不可多得的大型系统。 这个项目所涉及的知识点包括JDBC、连接池、数据库、HTML、 CSS、JavaScript、AJAX、分页、树状结构的设计与展现、JSP、Servlet、Session等. 这个项目所涉及的知识点包括JDBC、数据库、HTML、CSS、JavaScript、AJAX、分页、树状结构的设计与展现、JSP、Servlet、Session、JFreechart图表组件、上传组件等，并且已经开始教授软件工程、SCM等方面的项目管理知识，是商城项目的替代者，除了在技术上更加复杂和细腻之外，在业务领域也有自己的独到之处，学习本项目不但可以得到技术上的锻炼，也可以了解复杂的业务逻辑，达到一个较高级程序员的水平。 E-learning项目：直播、点播、课件制作、课程发布四大子系统，Java C++多语言开发，系统分析与设计课程不可多得的项目。 第三阶段：主流框架技术及项目实战 OA项目：国家金审项目OA系统，综合运用了Hibernate、Struts、Spring、XDoclet、Ant、JUnit、DOM4J、JAXP、Log4J、DWR、Workflow、Freemarker等技术的大型OA项目，是尚学堂老师呕心沥血之作，并且经过多次打磨成型，相比较新成立公司的项目而言，具有更先进、更细致、更能帮助同学建立大型项目经验的特点，这是不可多得的项目，是尚学堂的

辅导班教育机构教师教学满意度学生评价表家长评价表

芜湖尚学堂教育教师教育教学情况（学生）评价表 姓名：_______ 学科：_______ 任课教师：______ 时间：_________ 亲爱的同学： 你好！这是一份关于任课教师教学情况的评价表。你的回答对于师生彼此之间增进了解、共同进步很有意义，请在每个题号后你认为合适的一格内打“√”（但全部选同一竖栏的答卷无效），

尊敬的家长： 在暑期辅导即将结束之际，再次感谢你选择和信赖尚学堂，和为了不断的提高我校的教学水平，更好地服务于家长，服务于学生，请你对我校教师的教学给予真实的评价。（请在相应的括号中打“√”。） 1.老师的教学态度【语文（作文）科数学英语书法美术】 A工作热情高，关心、爱护学生 B工作认真，对学生比较关心 C工作不够认真，不关心学生 2.老师创设的课堂情景【语文（作文）科数学英语书法美术】 A融洽、活跃而有序 B秩序好，但比较死板 C课堂秩序差 3.老师按时上下课，课前准备【语文（作文）科数学英语书法美术】 A按时，很充分 B基本按时，比较充分 C迟到拖堂次数多，准备不充分 4.老师对孩子的学习指导【语文（作文）科数学英语书法美术】 A能够经常进行指导，效果好 B能够进行指导，但效果一般C很少指导 5.孩子被提问的次数 A较多B较少C很少 6.孩子课堂上参与学习情况【语文（作文）科数学英语书法美术】 A积极、主动地学习B 较少主动参与C基本不主动答问 7.孩子学习的效果及进步情况【语文（作文）科数学英语书法美术】 A很好；进步较快B一般；进步不大C较差；没有进步 8.老师布置与批改作业的情况【语文（作文）科数学英语书法美术】 A合理布置作业，批改认真，讲评及时B作业基本合理，批改较认真，讲评较及时 C作业布置不合理，评改不认真，不及时讲评 9.检测考试情况【语文（作文）科数学英语书法美术】 A按时检测，及时进行评卷B有时进行检测，试卷讲评较及时 C不进行检测和讲评 10.老师对孩子的帮助【语文（作文）科数学英语书法美术】 A帮助很大B帮助比较大C帮助不大 11.教学水平总体感觉【语文（作文）科数学英语书法美术】 A水平很高B水平比较高C水平不高

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。

2016尚学堂Android开发入门教程

android开发者资料大全 第一篇：安装SDK 这里主要介绍如何安装Android的SDK开发包和配置开发环境。如果你还没有下载SDK，点击下面的链接开始。 Download the Android SDK 系统和软件配置要求 要通过Android SDK中提供的代码和工具进行Android应用程序的开发，需要一个合适的用于开发的电脑和合适的开发环境，具体要求如下： 支持的开发环境 Eclipse Eclipse 3.2,3.3(Europa) Android开发工具插件(可选) 其他的开发环境或者IDE JDK5.0或者JDK6.0(仅有JRE是不够的) 安装SDK 下载好SDK包后，将zip文件解压缩至合适的地方。在下文中，我们默认你的SDK安装目录为$SDK_ROOT 你可以选择将$SDK_ROOT/tools加入到你的路径中 1.Linux下，打开文件~/.bash_profile或者~/.bashrc，找到设定PATH环境变量的一行，将$SDK_ROOT/tools的完整路径加入其中。如果没有找到设定PATH变量的行，你可以自己添加一行： export PATH=${PATH}:<你的$SDK_ROOT/tools的完全路径> 2.Mac下，在你的home目录中找到文件.bash_profile，和Linux的一样处理。如果还没有在机器上设定这个文件，你可以创建一个.bash_profile文件。 3.Windows下，右键点击【我的电脑】，选择【属性】，在【高级】页中，点击【环境变量】按键，在弹出的对话框中双击“系统变量”中的变量“Path”，将$SDK/tools的完全路径加入其中。

大数据的概念

大数据的概念、算法及应用 一、大数据基本概念 大数据Big Data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。 大数据的预处理 主要完成对已接收数据的辨析、抽取、清洗等操作。 (1)抽取：因获取的数据可能具有多种结构和类型，数据抽取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。 (2)清洗：对于大数据，并不全是有价值的，有些数据并不是我们所关心的内容，而另一些数据则是完全错误的干扰项，因此要对数据通过过滤“去噪”从而提取出有效数据。 大数据带来的数学问题 在数学上来看，计算机中存在不断变大的数据集，不存在绝对的大数据，计算机中的所有数据集都是有限集合。 ?大数据采样——把大数据变小、找到与算法相适应的极小样本集、采样对算法误差的影响 ?大数据表示——表示决定存储、表示影响算法效率 ?大数据不一致问题——导致算法失效和无解、如何消解不一致 ?大数据中的超高维问题——超高维导致数据稀疏、算法复杂度增加 ?大数据中的不确定维问题——多维度数据并存、按任务定维难 ?大数据中的不适定性问题——高维导致问题的解太多难以抉择 大数据的特征 ?稠密与稀疏共存：局部稠密与全局稀疏 ?冗余与缺失并在：大量冗余与局部缺失 ?显式与隐式均有：大量显式与丰富隐式 ?静态与动态忽现：动态演进与静态关联 ?多元与异质共处：多元多变与异质异性 ?量大与可用矛盾：量大低值与可用稀少 目前大数据的外延 大数据规模大小是一个不断演化的指标： 当前任务处理的单一的数据集,从数十TB到十几PB级的数据规模(TB?PB?EB?ZB) 处理大数据的可等待的合理时间依赖任务的目标： 地震数据预测要求在几分钟内才有效、气象数据应该在小时级别、失联飞机数据处理要在7天之内、数据挖掘一般要求在12小时内 回到顶部 二、大数据悖论 大数据已被定义为科学探索的第四范式。继几千年前的实验科学、数百年前的理论科学和数十年前的计算科学之后，当今的数据爆炸孕育了数据密集型科学，将理论、实验和计算仿真等范式统一起来。大数据已被誉为“非竞争性”生产要素。大数据具有“取之不尽，用之不竭”的特性，在不断的再利用、重组和扩展中持续释放其潜在价值，在广泛的公开、共享中不断创造着新的财富。根源在于，大数据的价值在于预测未知领域、非特定因素的未来趋势，在于破解长期的、普遍的社会难题。而目前的大数据技术和应用，依然局限于历史和实时数据的关联分析，局限于满足短线的、特定的市场需求。解决悖论的过程，恰恰是理论和方法

Hadoop入门教程(四)MR作业的提交监控、输入输出控制及特性使用-北京尚学堂

北京尚学堂提供 上次课讲到MR重要运行参数，本次继续为大家讲解MapReduce相关 提交作业并监控 JobClient是用户作业与JobTracker交互的主要接口，它提供了提交作业，跟踪作业进度、访问任务报告及logs、以及获取MR集群状态信息等方法。 提交作业流程包括： ?检查作业的输入输出 ?计算作业的输入分片(InputSplit) ?如果需要，为DistributedCache设置必须的账户信息 ?将作业用到的jar包文件和配置信息拷贝至文件系统（一般为HDFS）上的MR系统路径中 ?提交作业到JobTracker，并可监控作业状态 作业历史(Job History)文件会记录在https://www.wendangku.net/doc/2511174070.html,er.location指定的位置，默认在作业输出路径下的logs/history/路径下。因此历史日志默认在mapred.output.dir/logs/history下。 用户可以将https://www.wendangku.net/doc/2511174070.html,er.location值设置为none来不记录作业历史。 使用命令来查看历史日志: 1 $hadoop job -history output-dir 上面命令会显示作业的详细信息、失败的被kill的任务（tip）的详细信息。使用下面命令可以查看作业更详细的信息： 1 $hadoop job -history all output-dir 可以使用OutputLogFilter从输出路径中过滤日志文件。 一般，我们创建应用，通过JobConf设置作业的各种属性，然后使用JobClient提交作业并监控进度。 作业控制 有时可能需要一个作业链完成复杂的任务。这点是可以轻松实现的，因为作业输出一般都在分布式文件系统上，作业输出可以当做下个作业的输入，这样就形成了链式作业。 这种作业成功是否依赖于客户端。客户端可以使用以下方式来控制作业的执行： ?runJob(JobConf):提交作业并仅在作业完成时返回 ?submitJob(JobConf):提交作业后立即返回一个RunningJob的引用，使用它可以查询作业状态并处理调度逻辑。 ?JobConf.setJobEndNotificationURI(String):设置作业完成时通知 你也可以使用Oozie来实现复杂的作业链。 作业输入 下面讲作业输入的内容。 InputFormat描述MR作业的输入信息。InputFormat有以下作用: 1.验证作业的输入信息

单点登录_尚学堂CAS讲义

一.SSO (Single Sign-on)原理 SSO 分为Web-SSO和桌面SSO。桌面SSO 体现在操作系统级别上。Web-SSO体现在客户端，主要特点是：SSO 应用之间使用Web 协议( 如HTTPS) ，并且只有一个登录入口。我们所讲的SSO，指Web SSO 。 SSO 的体系中，有下面三种角色： ?User（多个） ?Web应用（多个） ?SSO认证中心（一个） SSO 实现模式千奇百怪，但万变不离其宗，包含以下三个原则： ●所有的登录都在 SSO 认证中心进行。 ●SSO 认证中心通过一些方法来告诉 Web 应用当前访问用户究竟是不是通过认证的 用户。 ●SSO 认证中心和所有的 Web 应用建立一种信任关系。 二.CAS 的基本原理 CAS(Central Authentication Service) 是Yale 大学发起的构建Web SSO 的Java开源项目。 1.CAS 的结构体系 ◆CAS Server CAS Server 负责完成对用户信息的认证，需要单独部署，CAS Server 会处理用户名/ 密码等凭证(Credentials) 。 ◆CAS Client CAS Client部署在客户端，当有对本地Web 应用受保护资源的访问请求，并且需要对请求方进行身份认证，重定向到CAS Server 进行认证。 2.CAS 协议 基础协议

上图是一个基础的CAS 协议，CAS Client 以过滤器的方式保护Web 应用的受保护资源，过滤从客户端过来的每一个Web 请求，同时，CAS Client 会分析HTTP 请求中是否包请求Service Ticket( 上图中的Ticket) ，如果没有，则说明该用户是没有经过认证的，CAS Client 会重定向用户请求到CAS Server （Step 2 ）。Step 3 是用户认证过程，如果用户提供了正确的认证信息，CAS Server 会产生一个随机的Service Ticket ，会向User 发送一个Ticket granting cookie (TGC) 给User 的浏览器，并且重定向用户到CAS Client （附带刚才产生的Service Ticket），Step 5 和Step6 是CAS Client 和CAS Server 之间完成了一个对用户的身份核实，用Ticket 查到Username ，认证通过。 3.CAS 如何实现SSO 当用户访问Helloservice2再次被重定向到CAS Server 的时候，CAS Server 会主动获到这个TGC cookie ，然后做下面的事情： 1)如果User 的持有TGC 且其还没失效，那么就走基础协议图的Step4 ，达到了 SSO 的效果。 2)如果TGC 失效，那么用户还是要重新认证( 走基础协议图的Step3) 。 三.实践配置 下面我们以tomcat 5.5 为例进行说明(这里，我将Server和Client同时放在了同一个Tomcat服务器下)。 软件环境：tomcat 5.5 ant-1.6.5, jdk1.5.0_06 下载cas-server-3.0.4.zip和cas-client和cas-server-jdbc-3.0.5-rc2.jar和mysql 5.0.16和tomcat 5.5.15 https://www.wendangku.net/doc/2511174070.html,/downloads/cas/cas-server-3.0.4.zip

大数据的概念、特征及其应用

马建光等：大数据的概念、特征及其应用 (2013-09-05 16:15:35) 转载▼ 分类：学习资料 标签： 杂谈 大数据的概念、特征及其应用 马建光，姜巍 (国防科技大学人文与社会科学学院，湖南长沙410074) 源自：国防科技2013年4月 ［摘要］随着互联网的飞速发展，特别是近年来随着社交网络、物联网、云计算以及多种传感器的广泛应用，以数量庞大，种类众多，时效性强为特征的非结构化数据不断涌现，数据的重要性愈发凸显，传统的数据存储、分析技术难以实时处理大量的非结构化信息，大数据的概念应运而生。如何获取、聚集、分析大数据成为广泛关注的热点问题。介绍大数据的概念与特点，分别讨论大数据的典型的特征，分析大数据要解决的相关性分析、实时处理等核心问题，最后讨论大数据可能要面临的多种挑战。 ［关键词］大数据; 非结构化信息; 解决核心问题; 未来挑战 一、引言 自上古时代的结绳记事起，人类就开始用数据来表征自然和社会，伴随着科技和社会的发展进步，数据的数量不断增多，质量不断提高。工业革命以来，人类更加注重数据的作用，不同的行业先后确定了数据标准，并积累了大量的结构化数据，计算机和网络的兴起，大量数据分析、查询、处理技术的出现使得高效的处理大量的传统结构化数据成为可能。而近年来，随着互联网的快速发展，音频、文字、图片视频等半结构化、非结构化数据大量涌现，社交网络、物联网、云计算广泛应用，使得个人可以更加准确快捷的发布、获取数据。在科学研究、互联网应用、电子商务等诸多应用领域，数据规模、数据种类正在以极快的速度增长，大数据时代已悄然降临。 首先，全球数据量出现爆炸式增长，数据成了当今社会增长最快的资源之一。根据国际数据公司IDC 的监测统计［1］，即使在遭遇金融危机的2009 年，全球信息量也比2008 年增长了62%，达到80 万PB ( 1PB 等于10亿GB) ，到2011 年全球数据总量已经达到1. 8ZB ( 1ZB 等于1 万亿GB，) ，并且以每两年翻一番的速度飞速增长，预计到2020 年全球数据量总量将达到40 ZB，10年间增长20 倍以上，到2020 年，地球上人均数据预计将达5247GB。在数据规模急剧增长的同时，数据类型也越来越复杂，包括结构化数据、半结构化数据、非结构化数据等多种类型，其中采用传统数据处理手段难以处理的非结构化数据已接近数据总量的75%。 如此增长迅速、庞大繁杂的数据资源，给传统的数据分析、处理技术带来了巨大的挑战。为了应对这样的新任务，与大数据相关的大数据技术、大数据工程、大数据科学和大数据应用等迅速成为信息科学领域的热点问题，得到了一些国家政府部门、经济领域以及科学领域有关专家的广泛关注。2012 年3 月22 日，奥巴马宣布美国政府五大部门投资2 亿美元启动“大数据研究和发展计划( Big Data Research and Development Initiative) ”［2］，欲大力推

java的学习计划

java的学习计划 篇一：最新java学习计划 java笔记－从菜鸟到j2se 精通j2ee的高手之路(对初学java的人有用) 进来的所有人，不管你是不是懂点java皮毛，还是一窍不通的，如果你选择看完我下面的话和每天下载我的笔记代码观看学习。那相信08年底既是属于我的成功也是属于你的成功。对了，不屑一顾的到此可以离开了。先说下我的学习的东西和我准备如何学习的计划。目前手里购买了几套视频教程，删减下来最后定为两套必学的材料。（马士兵的所有教程和 MLDN所有教程） 12月份买了 些盗版光盘，细读之后安排了如下计划。 08年学习计划方案 07年9月底到08年2月初,通过各类途径,以完成对j2ee各类知识的初步了解. 现开始制定最终冲刺方案,该方案开始时间2月中旬,结束时间9月初.较去年vc最终方案多了 2月. 具体定制如下: 一:4个月基础方案 用1个半月时间,对11章节基础和基础相关视频一个一

个复习并完成里面知识代码.同时对大量的知识点做好相应的笔记,包括本子上和电脑上的笔记.务必达到每个知识点说道就能知道,不知 道也能立刻找到.注意配合中文帮助使用. 利用半个月时间,对在线聊天系统视频复习,做到每一个章节都能很快想到以前的知识点.如果不 熟悉一定要回头复习11章节内容. 坦克大战包括3部分,合理安排复习时间,以求完全精通代码流程.时间不得超过1个半月,此部分 必须建立在前面两项学习稳固之后方可学习. 最后半个月结合以前对图形游戏的理解,完成自我设计的,自我所能掌握的知识内的一款在线图 形游戏. 注:4个月时间务必做到对java 基础的全面运用,对eclipse的熟练操作,对java正式规格书写 完美. 二:2个半月web学习方案 3到5天时间,对oracle MySQL数据库的复习,做到对简单的命令直接背下来,繁琐的命令找到帮 助手册或自己写下来,以供日后使用时直接查找. 10天时间,复习jsp_servlet视频,结束对eclipse使用. 半个月时间学习lomboz,针对JDBC_MySQL_BBS项目.务

大数据概念

大数据概念 研究机构Gartner—大数据概念 "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。 大数据分析 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。 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，挖掘出公认的价值。另外一个方面也是因为有这些数据挖掘的算法才能更快速的处理大数据，如果一个算法得花上好几年才能得出结论，那大数据的价值也就无从说起了。 大数据分析最终要的应用领域之一就是预测性分析，从大数据中挖掘出特点，通过科学的建立模型，之后便可以通过模型带入新的数据，从而预测未来的数据。 大数据分析最终要的应用领域之一就是预测性分析，从大数据中挖掘出特点，通过科学的建立模型，之后便可以通过模型带入新的数据，从而预测未来的数据。 大数据分析离不开数据质量和数据管理，高质量的数据和有效的数据管理，无论是在学术研究还是在商业应用领域，都能够保证分析结果的真实和有价值。大数据分析的基础就是以上五个方面，当然更加深入大数据分析的话，还有很多很多更加有特点的、更加深入的、更加专业的大数据分析方法。 大数据技术

大数据的概念及相关技术

一.大数据的概念 大数据(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，而采用所有数据的方法[2]）大数据的4V特点：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（价值）。 “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。 二.大数据的相关技术 1．大数据采集技术 数据是指通过RFID射频数据、传感器数据、社交网络交互数据及移动互联网数据等方式获得的各种类型的结构化、半结构化（或称之为弱结构化）及非结构化的海量数据，是大数据知识服务模型的根本。重点要突破分布式高速高可靠数据爬取或采集、高速数据全映像等大数据收集技术；突破高速数据解析、转换与装载等大数据整合技术；设计质量评估模型，开发数据质量技术。 大数据采集一般分为大数据智能感知层：主要包括数据传感体系、网络通信体系、传感适配体系、智能识别体系及软硬件资源接入系统，实现对结构化、半结构化、非结构化的海量数据的智能化识别、定位、跟踪、接入、传输、信号转换、监控、初步处理和管理等。必须着重攻克针对大数据源的智能识别、感知、适配、传输、接入等技术。 2．大数据预处理技术 主要完成对已接收数据的辨析、抽取、清洗等操作。 1）抽取：因获取的数据可能具有多种结构和类型，数据抽取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。 2）清洗：对于大数据，并不全是有价值的，有些数据并不是我们所关心的内容，而另一些数据则是完全错误的干扰项， 因此要对数据通过过滤“去噪”从而提取出有效数据。 3．大数据存储及管理技术 大数据存储与管理要用存储器把采集到的数据存储起来，建立相应的数据库，并进行管理和调用。重点解决复杂结构化，半结构化和非结构化大数据管理与处理技术。主要解决大数据的可存储、可表示、可处理、可靠性及有效传输等几个关键问题。开发可靠的分布式文件系统（DFS）、能效优化的存储、计算融入存储、大数据的去冗余及高效低成本的大数据存储技术；突破分布式非关系型大数据管理与处理技术，异构数据的数据融合技术，数据组织技术，研究大数据建模技术；突破大数据索引技术；突破大数据移动、备份、复制等技术；开发大数据可视化技术。 开发新型数据库技术，数据库分为关系型数据库、非关系型数据库以及数据库缓存系统。其中，非关系型数据库主要指的是NoSQL数据库，分为：键值数据库、列存数据库、图存数据库以及文档数据库等类型。关系型数据库包含了传统关系数据库系统以及NewSQL数据