深物业A：董事会决议公告 2011-04-26

深圳市物业发展(集团)股份有限公司

证券代码：000011 200011 股票简称：深物业A 深物业B 编号：2011—07号

董事会决议公告

本公司及董事会全体成员保证公告内容的真实、准确、完整、及时、公平，没有虚假记载、误导性陈述或者重大遗漏。

一、会议召集、召开情况

本公司董事会于2011年4月15日以书面方式发出关于召开第六届董事会第三十次会议的通知，会议于2011年4月22日14：00在深圳市人民南路国贸大厦39层会议室召开，会议召集和召开程序符合《公司法》、深圳证券交易所《股票上市规则》、本公司《章程》及《董事会议事规则》的有关规定。

会议由陈玉刚董事长主持。会议应到董事8人，实到董事8人。公司监事、主管财务工作的副总经理王航军、财务总监龚四新列席了会议。

二、议案表决情况

（一）审议2010年度董事会工作报告

表决结果：8票赞成、0票弃权、0票反对。

本议案尚需提交股东大会审议。

（二）审议2010年度报告正文及摘要

表决结果：8票赞成、0票弃权、0票反对。

本议案尚需提交股东大会审议。

（三）审议2010年度财务决算报告

本议案尚需提交股东大会审议。

（四）审议关于减少各项资产减值准备的议案

根据财政部发布的《企业会计准则》等有关规定，并结合公司的实际情况，本公司2010年度拟减少资产减值准备69,184,674.03元，其中：坏帐准备1,872,631.21元，存货跌价准备59,557,015.65元，长期投资减值准备7,755,027.17元，以真实、完整、准确地反映本公司的财务状况。

表决结果：8票赞成、0票弃权、0票反对。

（五）审议关于计提各项减值准备的议案

根据财政部发布的《企业会计准则》等有关规定，并结合本公司的实际情况，本公司2010年度拟计提各项资产减值准备698,327.76元，其中：坏帐准备651,777.76元，存货跌价准备46,550.00元，以真实、完整、准确地反映本公司的财务状况。

表决结果：8票赞成、0票弃权、0票反对。

（六）审议2010年度利润分配预案

经武汉众环会计师事务所有限责任公司审计，公司2010年度实现归属于母公司所有者的合并净利润为174,998,534.79元，公司本年度合并可供分配利润为148,961,664.40元；母公司2010年度实现净利润为18,982,840.06 元，加上2010年初的未分配利润-31,832,183.52元后，母公司本年度实际可供分配利润为-12,849,343.46元。

公司2010年度拟不进行利润分配，也不以资本公积金转增股本。

表决结果：8票赞成、0票弃权、0票反对。

本预案尚需提交股东大会审议。

（七）审议2011年度财务预算报告

本议案尚需提交股东大会审议。

（八）审议关于续聘会计师事务所的议案

本公司拟续聘武汉众环会计师事务所有限责任公司担任公司2011年度财务会计报表的审计机构，审计费为人民币62万元。并拟请股东大会授权董事会办理审计约定书的签署及费用支付手续。

表决结果：8票赞成、0票弃权、0票反对。

本议案尚需提交股东大会审议。

（九）审议关于《内部控制自我评估报告》的议案

表决结果：8票赞成、0票弃权、0票反对。

（十）审议关于向金融机构申请贷款的议案

根据公司的经营需要，公司计划向金融机构申请贷款不超过78,000万元人民币，具体如下：

1、申请项目贷款不超过48,000万元

公司全资子公司--东莞市国贸长盛房地产开发有限公司因东莞大朗项目开发的需要，计划向银行申请项目贷款不超过48,000万元人民币，用于东莞大朗项目的开发，期限1-3年，具体的贷款机构、担保条件、利率等以最终与金融机构商定及签订的协议书为准。

2、申请流动资金贷款不超过30,000万元

预计2011年房地产市场的调控仍将持续，2011 年房地产市场将存在诸多不确定性，可能将对公司的项目销售带来一定影响。结合公司的资金状况，公司计划在2012年6月30日前向相关金融机构申请贷款不超过30,000万元人民币，用于补充公司的日常周转资金，保证公司经营活动顺利开展。具体贷款机构、贷款主体、贷款金额、担保条件、期限、利率等以最终与金融机构商定及签订的协议为准。

本议案尚需提交股东大会审议。

（十一）审议关于召开2010年度股东大会的议案

本公司拟定于2011年5月20日（周五）上午9:00在深圳市人民南路国贸大厦39层会议室召开2010年度股东大会，详见与本公告同日刊登的《关于召开2010年度股东大会的通知》。

表决结果：8票赞成、0票弃权、0票反对。

三、董事会决议情况

会议审议并通过了如下议案：

（一）2010年度董事会工作报告；

（二）2010年度报告正文及摘要；

（三）2010年度财务决算报告；

（四）关于减少各项资产减值准备的议案；

（五）关于计提各项减值准备的议案；

（六）2010年度利润分配预案；

（七）2011年度财务预算报告；

（八）关于续聘会计师事务所的议案；

（九）关于《内部控制自我评估报告》的议案；

（十）关于向金融机构申请贷款的议案；

（十一）关于召开2010年度股东大会的议案。

特此公告。

深圳市物业发展（集团）股份有限公司

董事会

二〇一一年四月二十六日

【物业品牌百强】2017中国物业服务品牌百强企业名单

【物业品牌百强】2017中国物业服务品牌百强企业名单华润置地(北京)物业服务有限公司 招商局物业管理有限公司 万达物业管理有限公司 北京首华物业管理有限公司 金科物业服务集团有限公司 佳兆业物业管理（深圳）有限公司 成都嘉善商务服务管理有限公司 深圳市明喆物业管理有限公司 浙江祥生物业服务有限公司 雅居乐物业管理服务有限公司 四川民兴物业管理有限公司 四川嘉宝资产管理集团股份有限公司 广州奥联物业股份有限公司 北京住总北宇物业服务公司 广东众安康后勤集团有限公司 成都成飞物业服务有限责任公司 上海锐翔上房物业管理有限公司 深业集团（深圳）物业管理有限公司 绿城物业服务集团有限公司 厦门海投物业有限公司 保利物业管理有限公司 重庆加州物业服务有限公司

河南建业物业管理有限公司 深圳天安智慧园区运营有限公司 广东公诚设备资产服务有限公司 昆明银海物业服务有限公司 幸福基业物业服务有限公司 南京紫竹物业管理股份有限公司 远洋亿家物业服务股份有限公司 重庆市长安物业管理有限公司 长城物业集团股份有限公司 第一物业（北京）股份有限公司 广东碧桂园物业服务股份有限公司成都金房物业服务有限公司 北京首开鸿城实业有限公司 广东省华侨物业发展有限公司 卓达物业服务股份有限公司 浙江浙大新宇物业集团有限公司 山东省诚信行物业管理有限公司 深圳市华佳宏物业投资集团有限公司山东明德物业管理有限公司 狮城怡安（上海）物业管理有限公司江苏银河物业管理有限公司 上海中企物业管理有限公司 广州广电物业管理有限公司 浙江大管家物业管理服务有限公司

山东东晨物业管理有限公司 厦门联发（集团）物业服务有限公司北京金融街物业管理有限责任公司浙江浙大求是物业管理有限公司 广州奥园物业服务有限公司 中土物业管理集团有限公司 世茂天成物业服务集团有限公司 北京和泓物业服务有限公司 上海科瑞物业管理发展有限公司 江苏金枫物业服务有限责任公司 新中物业管理（中国）有限公司 安徽诚和物业服务有限公司 上海文化银湾物业管理有限公司 重庆泽京物业管理集团有限公司 河北恒辉物业服务集团有限公司 湖南都美物业管理有限公司 阳光城物业服务（福建）有限公司深圳市东部物业管理有限公司 廊坊荣盛物业服务有限公司 深圳市特科物业发展有限公司 珠海葆力物业管理有限公司 上海航天实业有限公司 深圳市保利物业管理集团有限公司北京恒富物业服务有限公司

数据挖掘算法综述

数据挖掘方法综述 [摘要]数据挖掘（DM，DataMining）又被称为数据库知识发现（KDD,Knowledge Discovery in Databases）,它的主要挖掘方法有分类、聚类、关联规则挖掘和序列模式挖掘等。 [关键词]数据挖掘分类聚类关联规则序列模式 1、数据挖掘的基本概念 数据挖掘从技术上说是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在的有用的信息和知识的过程。这个定义包括好几层含义: 数据源必须是真实的、大量的、含噪声的、发现的是用户感兴趣的知识, 发现的知识要可接受、可理解、可运用, 并不要求发现放之四海皆准的知识, 仅支持特定的发现问题, 数据挖掘技术能从中自动分析数据进行归纳性推理从中发掘出潜在的数据模式或进行预测, 建立新的业务模型帮助决策者调整策略做出正确的决策。数据挖掘是是运用统计学、人工智能、机器学习、数据库技术等方法发现数据的模型和结构、发现有价值的关系或知识的一门交叉学科。数据挖掘的主要方法有分类、聚类和关联规则挖掘等 2、分类 分类（Classification）又称监督学习（Supervised Learning）。监

督学习的定义是：给出一个数据集D，监督学习的目标是产生一个联系属性值集合A和类标（一个类属性值称为一个类标）集合C的分类/预测函数，这个函数可以用于预测新的属性集合（数据实例）的类标。这个函数就被称为分类模型（Classification Model），或者是分类器（Classifier）。分类的主要算法有：决策树算法、规则推理、朴素贝叶斯分类、支持向量机等算法。 决策树算法的核心是Divide-and-Conquer的策略，即采用自顶向下的递归方式构造决策树。在每一步中，决策树评估所有的属性然后选择一个属性把数据分为m个不相交的子集，其中m是被选中的属性的不同值的数目。一棵决策树可以被转化成一个规则集，规则集用来分类。 规则推理算法则直接产生规则集合，规则推理算法的核心是Separate-and-Conquer的策略，它评估所有的属性-值对（条件），然后选择一个。因此，在一步中，Divide-and-Conquer策略产生m条规则，而Separate-and-Conquer策略只产生1条规则，效率比决策树要高得多，但就基本的思想而言，两者是相同的。 朴素贝叶斯分类的基本思想是：分类的任务可以被看作是给定一个测试样例d后估计它的后验概率，即Pr（C=c j︱d），然后我们考察哪个类c j对应概率最大，便将那个类别赋予样例d。构造朴素贝叶斯分类器所需要的概率值可以经过一次扫描数据得到，所以算法相对训练样本的数量是线性的，效率很高，就分类的准确性而言，尽管算法做出了很强的条件独立假设，但经过实际检验证明，分类的效果还是

数据挖掘概述

数据挖掘概述 阅读目录 ?何为数据挖掘？ ?数据挖掘背后的哲学思想 ?数据挖掘的起源 ?数据挖掘的基本任务 ?数据挖掘的基本流程 ?数据挖掘的工程架构 ?小结 回到顶部何为数据挖掘？ 数据挖掘就是指从数据中获取知识。 好吧，这样的定义方式比较抽象，但这也是业界认可度最高的一种解释了。对于如何开发一个大数据环境下完整的数据挖掘项目，业界至今仍没有统一的规范。说白了，大家都听说过大数据、数据挖掘等概念，然而真正能做而且做好的公司并不是很多。

笔者本人曾任职于A公司云计算事业群的数据引擎团队，有幸参与过几个比较大型的数据挖掘项目，因此对于如何实施大数据场景下的数据挖掘工程有一些小小的心得。但由于本系列博文主要是结合传统数据挖掘理论和笔者自身在A云的一些实践经历，因此部分观点会有较强主观性，也欢迎大家来跟我探讨。 回到顶部数据挖掘背后的哲学思想 在过去很多年，首要原则模型(first-principle models)是科学工程领域最为经典的模型。 比如你要想知道某辆车从启动到速度稳定行驶的距离，那么你会先统计从启动到稳定耗费的时间、稳定后的速度、加速度等参数；然后运用牛顿第二定律(或者其他物理学公式)建立模型；最后根据该车多次实验的结果列出方程组从而计算出模型的各个参数。通过该过程，你就相当于学习到了一个知识--- 某辆车从启动到速度稳定行驶的具体模型。此后往该模型输入车的启动参数便可自动计算出该车达到稳定速度前行驶的距离。 然而，在数据挖掘的思想中，知识的学习是不需要通过具体问题的专业知识建模。如果之前已经记录下了100辆型号性能相似的车从启动到速度稳定行驶的距离，那么我就能够对这100个数据求均值，从而得到结果。显然，这一过程是是直接面向数据的，或者说我们是直接从数据开发模型的。 这其实是模拟了人的原始学习过程 --- 比如你要预测一个人跑100米要多久时间，你肯定是根据之前了解的他(研究对象)这样体型的人跑100米用的多少时间做一个估计，而不会使用牛顿定律来算。 回到顶部数据挖掘的起源 由于数据挖掘理论涉及到的面很广，它实际上起源于多个学科。如建模部分主要起源于统计学和机器学习。统计学方法以模型为驱动，常常建立一个能够产生数据的模型；而机器学习则以算法为驱动，让计算机通过执行算法来发现知识。仔细想想，"学习"本身就有算法的意思在里面嘛。

Wavelet Toolbox Version4.1-r2013a函数清单

Wavelet Toolbox Version 4.11(R2013a)13-Feb-2013 Wavelet ToolboxGUI(Graphical User Interface). wavemenu - Start Wavelet Toolboxgraphicaluserinterfacetools. Wavelets: General. biorfilt - Biorthogonal wavelet filterset.双正交小波滤波器设计centfrq - Wavelet center frequency.小波中心频率 dyaddown - Dyadic downsampling.二阶……？ dyadup - Dyadic upsampling.二阶……？ intwave - Integrate wavelet functionpsi.综合小波函数……？ orthfilt - Orthogonal wavelet filterset.正交小波滤波器设计 qmf - Quadrature mirror filter.正交镜像滤波器 scal2frq - Scale to frequency.频率扩展 wavefun - Wavelet and scalingfunctions.小波缩放函数 wavefun2 - Wavelets and scalingfunctions2-D.小波缩放功能2维wavemngr- Wavelet manager. 小波管理器 wfilters - Wavelet filters.小波滤波器 wmaxlev - Maximum wavelet decompositionlevel.最大小波分解水平wscalogram -Scalogram for continuous wavelet transform.连续小波变换尺度?？？ Wavelet Families. biorwavf - Biorthogonal spline waveletfilters. cgauwavf - Complex Gaussian wavelet. cmorwavf - Complex Morlet wavelet. coifwavf - Coiflet wavelet filter. dbaux - Daubechies wavelet filtercomputation. dbwavf - Daubechies wavelet filters. fbspwavf - Complex Frequency B-Splinewavelet. gauswavf - Gaussian wavelet. mexihat - Mexican Hat wavelet. meyer - Meyer wavelet. meyeraux - Meyer wavelet auxiliaryfunction. morlet - Morlet wavelet. rbiowavf - Reverse Biorthogonal splinewaveletfilters. shanwavf - Complex Shannon wavelet.

物业公司清洁保洁服务方案技术标

物业公司清洁保洁服务方案技术标 物业公司保洁员培训方案一、公司概况二、公司理念三、企业精神四、管理模式五、质量目标1、公司新接管的物业两年内达到省级“城市物业管理优秀大厦”标准和“省级文明大厦”的标准。 2、管辖区内无重大安全责任事故，区内治安案件年发率占总人口的0.2%，无重大火灾、刑事和交事故。 3、业主对大厦内物业管理服务满意率达95%以上有效投诉处理率100%。 4、房屋及公共设施完好率达98%。 5、大厦内卫生、消杀、环境绿化达市级精品工程标准。 6、员工上岗前培训合格率达100%。 六物业管理者职业道德的基本内容职业道德是指从事一定职业的人，在职业活动的整个过程中必须秉承和遵循的职业思想、行为规范和行为准则。 良好的职业道德的基本因素，包括职业认识、职业感情、职业意志、职业信念、职业行为和习惯五个方面。这就是：在不断提高职业认识的基础上，逐步加深职业感情，磨炼职业意志，进而坚定职业信念，以养成良好的职业行为和习惯。 物业管理者职业道德的基本内容包括：物业管理者的职业思想、行为规范和行为准则。

1.物业管理者的职业思想一个人的职业思想，指引着他在职业活动中的一言一行。只有深刻认识到职业的特性、特点和要求，并经过不断的实践磨炼，才能形成正确的职业思想，才能在日常工作中把每一件事做好。据一些资深物业管理者总结，物业管理者职业思想十分丰富，但以下几点最为关键： (1)业主至上观物业管理公司是受业主聘请担任物业管理工作的，物业管理公司的一切努力和工作，都是为了满足业主的需要。因此，物业管理者要摆正自己与业主的关系，真正做到以业主为尊，业主至上。物业管理者应该明白，是业主为管理公司、也为自己提供了工作的机会。业主的满意，是自己工作的方向和目标。那种不履行合同与承诺、管理与服务不对板、收多少管理费做多少事、多收费少做事甚至冷眼对(恶言辱骂)业主的行为，无异于砸管理公司的牌子、丢自己的饭碗。 (2)管理就是服务观物业管理的兴起，改变了过去房管体制下的老爷作风，因此受到人们的欢迎。尽管物业管理本质上就是提供服务，但是由于受传统思想的影响，一些物业管理者对物业管理的这一特性尚缺乏认识，总以为自己是个“管事儿的”，即便对业主，也只有“管”，不想服务。 管理就是服务观，就是在管理过程中，一切从服务业

分布式数据库管理系统简介

分布式数据库管理系统简介 一、什么是分布式数据库： 分布式数据库系统是在集中式数据库系统的基础上发展来的。是数据库技术与网络技术结合的产物。 分布式数据库系统有两种：一种是物理上分布的，但逻辑上却是集中的。这种分布式数据库只适宜用途比较单一的、不大的单位或部门。另一种分布式数据库系统在物理上和逻辑上都是分布的，也就是所谓联邦式分布数据库系统。由于组成联邦的各个子数据库系统是相对“自治”的，这种系统可以容纳多种不同用途的、差异较大的数据库，比较适宜于大范围内数据库的集成。 分布式数据库系统（DDBS）包含分布式数据库管理系统（DDBMS和分布式数据库（DDB）。 在分布式数据库系统中，一个应用程序可以对数据库进行透明操作，数据库中的数据分别在不同的局部数据库中存储、由不同的DBMS进行管理、在不同的机器上运行、由不同的 操作系统支持、被不同的通信网络连接在一起。 一个分布式数据库在逻辑上是一个统一的整体：即在用户面前为单个逻辑数据库，在物理上则是分别存储在不同的物理节点上。一个应用程序通过网络的连接可以访问分布在不同地理位置的数据库。它的分布性表现在数据库中的数据不是存储在同一场地。更确切地讲，不存储在同一计算机的存储设备上。这就是与集中式数据库的区别。从用户的角度看，一个分布式数据库系统在逻辑上和集中式数据库系统一样，用户可以在任何一个场地执行全局应用。就好那些数据是存储在同一台计算机上，有单个数据库管理系统（DBMS）管理一样，用 户并没有什么感觉不一样。 分布式数据库中每一个数据库服务器合作地维护全局数据库的一致性。 分布式数据库系统是一个客户/ 服务器体系结构。 在系统中的每一台计算机称为结点。如果一结点具有管理数据库软件，该结点称为数据库服务器。如果一个结点为请求服务器的信息的一应用，该结点称为客户。在ORACL客户， 执行数据库应用，可存取数据信息和与用户交互。在服务器，执行ORACL软件，处理对ORACLE 数据库并发、共享数据存取。ORACL允许上述两部分在同一台计算机上，但当客户部分和 服务器部分是由网连接的不同计算机上时，更有效。 分布处理是由多台处理机分担单个任务的处理。在ORACL数据库系统中分布处理的例 子如： 客户和服务器是位于网络连接的不同计算机上。 单台计算机上有多个处理器，不同处理器分别执行客户应用。 参与分布式数据库的每一服务器是分别地独立地管理数据库，好像每一数据库不是网络化的数据库。每一个数据库独立地被管理，称为场地自治性。场地自治性有下列好处： ?系统的结点可反映公司的逻辑组织。

一次函数A

第6章 一次函数（强化练习） 2014.11.28 A 组 一 填空 1若点A （m,3）、B （2，-1）在正比例函数y=kx 的图像上，则m= 2 直线y=3x-6与x 轴交点A 的坐标是 ，与y 轴交点B 的坐标是 ；△AOB 的面积为 。若直线y=3x+b 与两坐标轴围成的面积为6个平方单位，则b= ；若直线y=kx+b 与y 轴交点的纵坐标是-2，且与两坐标轴围成的三角形面积为1，则k= 3 已知一次函数y=mx-m+2的图像过点（0，5），则m= 4 一次函数y=(m+4)x+2m-1的图像与y 轴的交点在x 轴的下方，则m 的取值范围是 5 已知一次函数y=-x-3当0≤x ≤3时，函数y 的最大值是 6直线y=kx+b 和直线y= -3x 平行，且过（0，-2）点，则它的解析式为 ，此直线与两坐标轴围成的三角形面积为 。 7 一次函数y=3x+m-1的图像不过第二象限，求m 的范围 8已知点P 1（x 1,y 1）,p 2(x 2,,y 2)是一次函数y=-4x+3图像上的两点，且x 1

物业薪酬管理办法

深圳市东深物业管理有限公司 薪酬管理办法 第一章总则 第一条为适应深圳市东深物业管理有限公司（以下简称公司）管理和发展的要求，建立由 岗位工资、绩效工资及房补组成的动态激励薪酬分配机制，根据国家有关规定和深圳市东深投资控股有限公司（以下简称集团）薪酬管理的相关规定，特制定本办法。 第二条指导思想：认真贯彻“效率优先、兼顾公平”的按劳分配原则，在公司内建立起员工个人劳动报酬与个人和所在单位（部门）工作业绩、公司效益相联系的动态激机励分配机制。 第三条基本原则： 1.业绩至上、效益至上，责、权、利相结合的原则。 2.个人劳动报酬与公司整体效益挂钩的原则。 3.全面导入IS09000质量管理体系。 4.“以岗定薪级”、“岗变薪级变”的原则。 第四条本办法所称薪酬是指依据集团批复的工资总额，以国家法定货币形式支付给员工的报酬。 第五条薪酬结构由月工资、加班工资、绩效奖金、各项福利待遇等组成。 第六条薪酬体系的确定。主要是参考公司所在地区的社会平均工资水平和行业工资水平，兼顾公司薪酬体系的历史，基本依据为： 1.各地政府部门出台的劳动力市场工资指导价位； 2.同行业企业在当地的实际工资水平； 3.集团的薪酬体系及公司现行薪酬水平； 4.其他可参照的依据。 第七条员工的日工资标准按月标准工资除以国家法定工作时间21.75 天计算第二章有关概 念的定义 第八条本办法采用概念定义：1．月标准工资是根据公司工资标准表，依员工的岗位（职 务）对应工资等级、档次的 工资。它由岗位工资、考核工资等部分组成： ①. 岗位工资：岗位工资相对固定，不参与工资总额的浮动，占月标准工资的70%。

②. 考核工资：指与公司、部门当月业绩、效益挂钩，并根据考核成绩进行分配，占月标准工资的30%。 2．加班工资：指员工在正常上班时间以外上班所发放的报酬。 3．福利费：指根据当地政策，发放给员工的防暑降温（抵御严寒）费、独生子女费等 4．年终双薪：指公司根据经营状况，在年终时发放给在册在岗员工的一个月本人标准工资（按年在岗月份比例计发，外聘水电工、保安员及试用期内员工不享受年终双薪）5．绩效奖金：指公司根据年度经营情况和工资总额使用状况，在集团批复额度内发放给员工的奖金。 6.异地工作补贴：公司派往异地工作的员工，根据集团规定可以发放异地生活补贴。7．试用 期工资：指员工在试用期应得的薪酬，按其本人核定标准工资的80%计发。 8．属新粤海统一工资体系管理的人员执行集团的薪酬规定。 第三章岗位设置及薪酬确定 第九条岗位设置。主要是指依据公司的组织架构设立的岗位和编制确定，结合公司实际，管理岗位由二类岗位开始划分：二类岗位：部门经理、管理处主任三类岗位：部门副经理、管理处副主任 四类岗位：业务经理、主管五类岗位：管理员（含会计、出纳、文员、物业管理员等）六类岗位：水电维修工、驾驶员 第十条员工薪酬实行岗变薪级变的动态管理。职务、岗位变动的员工，以任免文件或通知日期之下月起，按新职务、岗位并参考其工作资历、能力及工作表现确定套入相应的薪级及档次；原则上升职的从最低档套入，最低档低于目前员工月标准工资的，则保持其月标准工资不变；降职的，按新岗位重新定级。 第十一条员工上岗须持有相应岗位的上岗证。人员招聘时无相应上岗证的原则上不予录用，属岗位变动的必须在半年内取得相应岗位上岗证，否则须再次调整岗位或予以解聘。 第十二条外派员工的工资由公司统一管理；福利待遇按公司《外派人员管理办法》的规定执行。 第四章薪酬管理 第十三条公司当月（季）可分配工资额度与公司当月（季）预算完成情况挂钩，实行全额浮动，每季度末由东控根据公司当季预算完成情况核准公司下一季度可分配工资额度，公司再将该额度平摊至下一季的三个月中使用。然后公司根据当月的营业收入情况及对各所属公司、职能部门业绩考核的结果，核定所属公司及职能部门当月工资额度。

分布式数据库系统复习题

一、何为分布式数据库系统？一个分布式数据库系统有哪些特点？ 答案：分布式数据库系统通俗地说，是物理上分散而逻辑上集中的数据库系统。分布式数据库系统使用计算机网络将地理位置分散而管理和控制又需要不同程度集中的多个逻辑单位连接起来，共同组成一个统一的数据库系统。因此，分布式数据库系统可以看成是计算机网络与数据库系统的有机结合。一个分布式数据库系统具有如下特点： 物理分布性，即分布式数据库系统中的数据不是存储在一个站点上，而是分散存储在由计算机网络连接起来的多个站点上，而且这种分散存储对用户来说是感觉不到的。 逻辑整体性，分布式数据库系统中的数据物理上是分散在各个站点中，但这些分散的数据逻辑上却构成一个整体，它们被分布式数据库系统的所有用户共享，并由一个分布式数据库管理系统统一管理，它使得“分布”对用户来说是透明的。 站点自治性，也称为场地自治性，各站点上的数据由本地的DBMS管理，具有自治处理能力，完成本站点的应用，这是分布式数据库系统与多处理机系统的区别。 另外，由以上三个分布式数据库系统的基本特点还可以导出它的其它特点，即：数据分布透明性、集中与自治相结合的控制机制、存在适当的数据冗余度、事务管理的分布性。 二、简述分布式数据库的模式结构和各层模式的概念。 分布式数据库是多层的，国内分为四层： 全局外层：全局外模式，是全局应用的用户视图，所以也称全局试图。它为全局概念模式的子集，表示全局应用所涉及的数据库部分。 全局概念层：全局概念模式、分片模式和分配模式 全局概念模式描述分布式数据库中全局数据的逻辑结构和数据特性，与集中式数据库中的概念模式是集中式数据库的概念视图一样，全局概念模式是分布式数据库的全局概念视图。分片模式用于说明如何放置数据库的分片部分。分布式数据库可划分为许多逻辑片，定义片段、片段与概念模式之间的映射关系。分配模式是根据选定的数据分布策略，定义各片段的物理存放站点。 局部概念层：局部概念模式是全局概念模式的子集。局部内层：局部内模式 局部内模式是分布式数据库中关于物理数据库的描述，类同集中式数据库中的内模式，但其描述的内容不仅包含只局部于本站点的数据的存储描述，还包括全局数据在本站点的存储描述。 三、简述分布式数据库系统中的分布透明性，举例说明分布式数据库简单查询的 各级分布透明性问题。 分布式数据库中的分布透明性即分布独立性，指用户或用户程序使用分布式数据库如同使用集中式数据库那样，不必关心全局数据的分布情况，包括全局数据的逻辑分片情况、逻辑片段的站点位置分配情况，以及各站点上数据库的数据模型等。即全局数据的逻辑分片、片段的物理位置分配，各站点数据库的数据模型等情况对用户和用户程序透明。

数据挖掘分类算法介绍

数据挖掘分类算法介绍 ----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- 分类是用于识别什么样的事务属于哪一类的方法，可用于分类的算法有决策树、bayes分类、神经网络、支持向量机等等。 决策树 例1 一个自行车厂商想要通过广告宣传来吸引顾客。他们从各地的超市获得超市会员的信息，计划将广告册和礼品投递给这些会员。 但是投递广告册是需要成本的，不可能投递给所有的超市会员。而这些会员中有的人会响应广告宣传，有的人就算得到广告册不会购买。 所以最好是将广告投递给那些对广告册感兴趣从而购买自行车的会员。分类模型的作用就是识别出什么样的会员可能购买自行车。 自行车厂商首先从所有会员中抽取了1000个会员，向这些会员投递广告册，然后记录这些收到广告册的会员是否购买了自行车。 数据如下：

在分类模型中，每个会员作为一个事例，居民的婚姻状况、性别、年龄等特征作为输入列，所需预测的分类是客户是否购买了自行车。 使用1000个会员事例训练模型后得到的决策树分类如下：

※图中矩形表示一个拆分节点，矩形中文字是拆分条件。 ※矩形颜色深浅代表此节点包含事例的数量，颜色越深包含的事例越多，如全部节点包含所有的1000个事例，颜色最深。经过第一次基于年龄的拆分后，年龄大于67岁的包含36个事例，年龄小于32岁的133个事例，年龄在39和67岁之间的602个事例，年龄32和39岁之间的229个事例。所以第一次拆分后，年龄在39和67岁的节点颜色最深，年龄大于67岁的节点颜色最浅。 ※节点中的条包含两种颜色，红色和蓝色，分别表示此节点中的事例购买和不购买自行车的比例。如节点“年龄>=67”节点中，包含36个事例，其中28个没有购买自行车，8个购买了自行车，所以蓝色的条比红色的要长。表示年龄大于67的会员有74.62%的概率不购买自行车，有23.01%的概率购买自行车。 在图中，可以找出几个有用的节点： 1. 年龄小于32岁，居住在太平洋地区的会员有7 2.75%的概率购买自行车； 2. 年龄在32和39岁之间的会员有68.42%的概率购买自行车； 3. 年龄在39和67岁之间，上班距离不大于10公里，只有1辆汽车的会员有66.08%的概率购买自行车；

函数A函数的概念与表示法(烟台市芝罘区数学精品一轮)

第二章 函数例题解析A 【知识导读】 【方法点拨】 函数是中学数学中最重要，最基础的内容之一，是学习高等数学的基础．高中函数以具体的幂函数，指数函数，对数函数和三角函数 映射 特殊化 函数 具体化 一般化 概念 图像 表 示 方 法 定义域 值域 单调性 奇偶性 基本初等函数Ⅰ 幂函数 指数函数 对数函数 二次函数 指数 对数 互 逆 函数与方应用问题

的概念，性质和图像为主要研究对象，适当研究分段函数，含绝对值的函数和抽象函数；同时要对初中所学二次函数作深入理解． 1.活用“定义法”解题．定义是一切法则与性质的基础，是解题的基本出发点．利用定义，可直接判断所给的对应是否满足函数的条件，证明或判断函数的单调性和奇偶性等． 2.重视“数形结合思想”渗透．“数缺形时少直观，形缺数时难入微”．当你所研究的问题较为抽象时，当你的思维陷入困境时，当你对杂乱无章的条件感到头绪混乱时，一个很好的建议：画个图像！利用图形的直观性，可迅速地破解问题，乃至最终解决问题． 3.强化“分类讨论思想”应用．分类讨论是一种逻辑方法，是一种重要的数学思想，同时也是一种重要的解题策略，它体现了化整为零、积零为整的思想与归类整理的方法．进行分类讨论时，我们要遵循的原则是：分类的对象是确定的，标准是统一的，不遗漏、不重复，科学地划分，分清主次，不越级讨论。其中最重要的一条是“不漏不重”． 4.掌握“函数与方程思想”．函数与方程思想是最重要，最基本的数学思想方法之一，它在整个高中数学中的地位与作用很高．函数的思想包括运用函数的概念和性质去分析问题，转化问题和解决问题．

第1课 函数的概念 【考点导读】 1.体会：函数是描述变量之间的依赖关系的重要数学模型，对应关系在刻画函数概念中的作用； 2.了解：构成函数的要素，会求一些简单函数的定义域和值域． 3.应用：理解函数的概念，能根据函数的三要素判断两个函数是否为同一函数． 【基础练习】 1．设有函数组：①y x =，2y x =；②y x =，33y x =；③y x =，x y x = ；④1(0), 1 (0), x y x >?=? -

管理制度物业薪酬管理办法

（管理制度）物业薪酬管理 办法

深圳市东深物业管理XX公司 薪酬管理办法 第壹章总则 第一条为适应深圳市东深物业管理XX公司（以下简称公司）管理和发展的要求，建立由岗位工资、绩效工资及房补组成的动态激励薪酬分配机制，根据国家有关规定和深圳市东深投资控股XX公司（以下简称集团）薪酬管理的关联规定，特制定本办法。 第二条指导思想：认真贯彻“效率优先、兼顾公平”的按劳分配原则，于公司内建立起员工个人劳动报酬和个人和所于单位（部门）工作业绩、公司效益相联系的动态激机励分配机制。 第三条基本原则： 1.业绩至上、效益至上，责、权、利相结合的原则。 2.个人劳动报酬和公司整体效益挂钩的原则。 3.全面导入ISO9000质量管理体系。 4.“以岗定薪级”、“岗变薪级变”的原则。 第四条本办法所称薪酬是指依据集团批复的工资总额，以国家法定货币形式支付给员工的报酬。 第五条薪酬结构由月工资、加班工资、绩效奖金、各项福利待遇等组成。 第六条薪酬体系的确定。主要是参考公司所于地区的社会平均工资水平和行业工资水平，兼顾公司薪酬体系的历史，基本依据为： 1.各地政府部门出台的劳动力市场工资指导价位； 2.同行业企业于当地的实际工资水平； 3.集团的薪酬体系及公司现行薪酬水平； 4.其他可参照的依据。 第七条员工的日工资标准按月标准工资除以国家法定工作时间 21.75天计算。 第二章有关概念的定义 第八条本办法采用概念定义： 1．月标准工资是根据公司工资标准表，依员工的岗位（职务）对应工资等级、档次的工资。它由岗位工资、考核工资等部分组成： ①.岗位工资：岗位工资相对固定，不参和工资总额的浮动，占月标准工资的70%。 ②.考核工资：指和公司、部门当月业绩、效益挂钩，且根据考核成绩进行分

深物业A2020年三季度财务分析结论报告

深物业A2020年三季度财务分析综合报告 一、实现利润分析 2020年三季度利润总额为负3,302.64万元，与2019年三季度负 2,053.22万元相比亏损有较大幅度增长，增长60.85%。企业亏损的主要原因是内部经营业务，应当加强经营业务的管理。 二、成本费用分析 2020年三季度营业成本为26,160.71万元，与2019年三季度的15,021.37万元相比有较大增长，增长74.16%。2020年三季度销售费用为1,139.88万元，与2019年三季度的2,518.97万元相比有较大幅度下降，下降54.75%。从销售费用占销售收入比例变化情况来看，2020年三季度在销售费用下降的情况下营业收入却获得了较大幅度的增长，企业采取了非常成功的销售战略，营销效率显著提高。2020年三季度管理费用为 4,442.87万元，与2019年三季度的2,986.41万元相比有较大增长，增长48.77%。2020年三季度管理费用占营业收入的比例为13.36%，与2019年三季度的12.11%相比有所提高，提高1.25个百分点。2020年三季度财务费用为3,201.74万元，与2019年三季度的4,974.74万元相比有较大幅度下降，下降35.64%。 三、资产结构分析 2020年三季度存货占营业收入的比例明显下降。应收账款出现过快增长。预付货款占收入的比例下降。从流动资产与收入变化情况来看，流动资产增长慢于营业收入增长，资产的盈利能力没有提高。与2019年三季度相比，资产结构偏差。 四、偿债能力分析 从支付能力来看，深物业A2020年三季度是有现金支付能力的，其现金支付能力为418,417.89万元。企业净利润为负，负债经营是否可行，取决于能否扭亏为盈。 内部资料，妥善保管第1 页共3 页

分布式数据库系统(1)

分布式数据库系统（1） 胡经国 本文作者的话 本文是根据有关文献和资料编写的《漫话云计算》系列文稿之一。以此作为云计算学习笔录，供云计算业外读者进一步学习和研究参考。希望能够得到大家的指教和喜欢！ 下面是正文 一、分布式数据库系统概述 1、概述一 分布式数据库（Distributed Database，DDB）是指数据分散存储在计算机网络中的各台计算机上的数据库。 分布式数据库系统（Distributed Database System，DDBS）通常使用较小的计算机系统，每台计算机可单独放在一个地方；每台计算机中都可能有DBMS （数据库管理系统）的一份完整拷贝副本，或者部分拷贝副本，并具有自己局部的数据库；位于不同地点的许多计算机通过网络互相连接，共同组成一个完整的、全局的、逻辑上集中、物理上分布的大型数据库系统。 2、概述二 分布式数据库，是指利用高速计算机网络，将物理上分散的多个数据存储单元连接起来组成一个逻辑上统一的数据库。 分布式数据库的基本思想，是将原来集中式数据库中的数据分散存储到多个通过网络连接的数据存储节点上，以获取更大的存储容量和更高的并发访问量。 近年来，随着数据量的高速增长，分布式数据库技术也得到了快速的发展。传统的关系型数据库开始从集中式模型向分布式架构发展。基于关系型的分布式数据库，在保留传统数据库的数据模型和基本特征前提下，从集中式存储走向分布式存储，从集中式计算走向分布式计算。 另一方面，随着数据量越来越大，关系型数据库开始暴露出一些难以克服的缺点。以NoSQL为代表的、具有高可扩展性、高并发性等优势的非关系型数据库快速发展；一时间市场上出现了大量的key-value（键－值）存储系统、文档型数据库等NoSQL数据库产品。NoSQL类型数据库正日渐成为大数据时代下分布式数据库领域的主力。 这种按分布式组织数据库的方法克服了物理中心数据库组织的弱点。

大数据时代的数据挖掘技术

大数据时代的数据挖掘 技术 Document serial number【UU89WT-UU98YT-UU8CB-UUUT-UUT108】

大数据时代的数据挖掘技术 【摘要】随着大数据时代的到来，在大数据观念不断提出的今天，加强数据大数据挖掘及时的应用已成为大势所趋。那么在这一过程中，我们必须掌握大数据与数据挖掘的内涵，并对数据挖掘技术进行分析，从而明确大数据时代下数据挖掘技术的应用领域，促进各项数据的处理，提高大数据处理能力。 【关键词】大数据时代；数据挖掘技术；应用 大数据时代下的数据处理技术要求更高，所以要想确保数据处理成效得到提升，就必须切实加强数据挖掘技术的应用，才能更好地促进数据处理职能的转变，提高数据处理效率，以下就大数据时代下的数据挖掘技术做出如下分析。 1.大数据与数据挖掘的内涵分析 近年来，随着云计算和物联网概念的提出，信息技术得到了前所未有的发展，而大数据则是在此基础上对现代信息技术革命的又一次颠覆，所以大数据技术主要是从多种巨量的数据中快速的挖掘和获取有价值的信息技术，因而在云时代的今天，大数据技术已经被我们所关注，所以数据挖掘技术成为最为关键的技术。尤其是在当前在日常信息关联和处理中越来越离不开数据挖掘技术和信息技术的支持。大数据，而主要是对全球的数据量较大的一个概括，且每年的数据增长速度较快。而数据挖掘，主要是从多种模糊而又随机、大量而又复杂且不规则的数据中，获得有用的信息知识，从数据库中抽丝剥茧、转换分析，从而掌握其潜在价值与规律[1]。

2.大数据时代下数据挖掘技术的核心-分析方法 数据挖掘的过程实际就是对数据进行分析和处理，所以其核心就在于数据的分析方法。要想确保分析方法的科学性，就必须确保所采用算法的科学性和可靠性，获取数据潜在规律，并采取多元化的分析方法促进问题的解决和优化。以下就几种常见的数据分析方法做出简要的说明。 一是归类法，主要是将没有指向和不确定且抽象的数据信息予以集中，并对集中后的数据实施分类整理和编辑处理，从而确保所形成的数据源具有特征一致、表现相同的特点，从而为加强对其的研究提供便利。所以这一分析方法能有效的满足各种数据信息处理。 二是关联法，由于不同数据间存在的关联性较为隐蔽，采取人力往往难以找出其信息特征，所以需要预先结合信息关联的表现，对数据关联管理方案进行制定，从而完成基于某种目的的前提下对信息进行处理，所以其主要是在一些信息处理要求高和任务较为复杂的信息处理工作之中。 三是特征法，由于数据资源的应用范围较广，所以需要对其特征进行挖掘。也就是采用某一种技术，将具有相同特征的数据进行集中。例如采用人工神经网络技术时，主要是对大批量复杂的数据分析，对非常复杂的模式进行抽取或者对其趋势进行分析。而采取遗传算法，则主要是对其他评估算法的适合度进行评估，并结合生物进化的原理，对信息数据的成长过程进行虚拟和假设，从而组建出半虚拟、半真实的信息资源。再如可视化技术则是为数据挖掘提供辅助，采取多种方式对数据的

大数据技术概述

大数据技术 1.什么是数据挖掘，什么是机器学习： 什么是机器学习 关注的问题：计算机程序如何随着经验积存自动提高性能； 研究计算机如何样模拟或实现人类的学习行为，以猎取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能； 通过输入和输出，来训练一个模型。 2.大数据分析系统层次结构：应用层、算法层、系统软件层、基础设施层 3.传统的机器学习流程 预处理-》特征提取-》特征选择-》再到推理-》预测或者识不。手工地选取特征是一件特不费劲、启发式（需要专业知识）的方法，假如数据被专门好的表达成了特征，通常线性模型就能达到中意的精度。 4.大数据分析的要紧思想方法

4.1三个思维上的转变 关注全集（不是随机样本而是全体数据）：面临大规模数据时，依靠于采样分析；统计学习的目的——用尽可能少的数据来证实尽可能重大的发觉；大数据是指不用随机分析如此的捷径，而是采纳大部分或全体数据。 关注概率（不是精确性而是概率）：大数据的简单算法比小数据的复杂算法更有效 关注关系（不是因果关系而是相关关系）：建立在相关关系分析法基础上的预测是大数据的核心，相关关系的核心是量化两个数据值之间的数理关系，关联物是预测的关键。 4.2数据创新的思维方式 可量化是数据的核心特征（将所有可能与不可能的信息数据化）；挖掘数据潜在的价值是数据创新的核心；三类最有价值的信息：位置信息、信令信息以及网管和日志。 数据混搭为制造新应用提供了重要支持。 数据坟墓：提供数据服务，其他人都比我聪慧！ 数据废气：是用户在线交互的副产品，包括了扫瞄的页面，停留了多久，鼠标光标停留的位置、输入的信息。

4.3大数据分析的要素 大数据“价值链”构成：数据、技术与需求（思维）；数据的价值在于正确的解读。 5.数据化与数字化的区不 数据化：将现象转变为可制表分析的量化形式的过程； 数字化：将模拟数据转换成使用0、1表示的二进制码的过程 6.基于协同过滤的推举机制 基于协同过滤的推举（这种机制是现今应用最为广泛的推举机制）——基于模型的推举（SVM、聚类、潜在语义分析、贝叶斯网络、线性回归、逻辑回归） 余弦距离（又称余弦相似度）：表示是否有相同的倾向 欧几里得距离（又称欧几里得相似度）：表示绝对的距离 这种推举方法的优缺点： 它不需要对物品或者用户进行严格的建模，而且不要求物品的描述是机器可理解的；推举是开放的，能够共用他人的经验，专门好的支持用户发觉潜在的兴趣偏好。 数据稀疏性问题，大量的用户只是评价了一小部分的项目，而大多数的项目是没有进行评分；冷启动问题，新物品和新用户依靠

二级单选-函数和代码复用

1关于递归函数的描述，以下选项中正确的是 A 函数内部包含对本函数的再次调用 B 函数比较复杂 C 包含一个循环结构 D 函数名称作为返回值 正确答案：A 2关于递归函数基例的说明，以下选项中错误的是 A 递归函数必须有基例 B 每个递归函数都只能有一个基例 C 递归函数的基例决定递归的深度 D 递归函数的基例不再进行递归 正确答案：B 3以下选项中，不属于函数的作用的是 A 复用代码 B 提高代码执行速度 C 降低编程复杂度 D 增强代码可读性 正确答案：B 4假设函数中不包括global保留字，对于改变参数值的方法，以下选项中错误的是 A 参数是整数类型时，不改变原参数的值 B 参数是组合类型（可变对象）时，改变原参数的值 C 参数是列表类型时，改变原参数的值 D 参数的值是否改变与函数中对变量的操作有关，与参数类型无关 正确答案：D 5在Python中，关于函数的描述，以下选项中正确的是. A Python函数定义中没有对参数指定类型，这说明，参数在函数中可以当作任意类型使用 B 函数eval()可以用于数值表达式求值，例如eval("2*3+1") C 一个函数中只允许有一条return语句 D Python中，def和return是函数必须使用的保留字 正确答案：B 6 给出如下代码： def func(a,b): c=a**2+b b=a return c a=10 b=100 c=func(a,b)+a 以下选项中描述错误的是 A 执行该函数后，变量c的值为200 B 执行该函数后，变量a的值为10 C 执行该函数后，变量b的值为100 D 该函数名称为func