2011年山西省分析数据章程
1、后序遍历最后访问根结点，即在递归算法中，根是压在栈底的。采用后序非递归算法，栈中存放二叉树结点的指针，当访问到某结点时，栈中所有元素均为该结点的祖先。本题要找p和q 的最近共同祖先结点r ,不失一般性，设p在q的左边。后序遍历必然先遍历到结点p，栈中元素均为p的祖先。将栈拷入另一辅助栈中。再继续遍历到结点q时，将栈中元素从栈顶开始逐个到辅助栈中去匹配，第一个匹配（即相等）的元素就是结点p 和q的最近公共祖先。
typedef struct
{BiTree t;int tag;//tag=0 表示结点的左子女已被访问，tag=1表示结点的右子女已被访问
}stack;
stack s[],s1[];//栈，容量够大
BiTree Ancestor(BiTree ROOT,p,q,r)//求二叉树上结点p和q的最近的共同祖先结点r。{top=0; bt=ROOT;
while(bt!=null ||top>0)
{while(bt!=null && bt!=p && bt!=q) //结点入栈
{s[++top].t=bt; s[top].tag=0; bt=bt->lchild;} //沿左分枝向下
if(bt==p) //不失一般性，假定p在q的左侧,遇结点p时，栈中元素均为p的祖先结点{for(i=1;i<=top;i++) s1[i]=s[i]; top1=top; }//将栈s的元素转入辅助栈s1 保存
if(bt==q) //找到q 结点。
for(i=top;i>0;i--)//；将栈中元素的树结点到s1去匹配
{pp=s[i].t;
for (j=top1;j>0;j--)
if(s1[j].t==pp) {printf(“p 和q的最近共同的祖先已找到”)；return (pp);}
｝
while(top!=0 && s[top].tag==1) top--; //退栈
if (top!=0)｛s[top].tag=1;bt=s[top].t->rchild;｝ //沿右分枝向下遍历
}//结束while(bt!=null ||top>0)
return(null);//ｑ、p无公共祖先
｝//结束Ancestor
2、给出折半查找的递归算法，并给出算法时间复杂度性分析。
3、有一个带头结点的单链表，每个结点包括两个域，一个是整型域info，另一个是指向下一个结点的指针域next。假设单链表已建立，设计算法删除单链表中所有重复出现的结点，使得info域相等的结点只保留一个。
#include
typedef char datatype;
typedef struct node{
datatype data;
struct node * next;
} listnode;
typedef listnode* linklist;
/*--------------------------------------------*/
/* 删除单链表中重复的结点 */
/*--------------------------------------------*/
linklist deletelist(linklist head)
{ listnode *p,*s,*q;
p=head->next;
while(p)
{s=p;
q=p->next;
while(q)
if(q->data==p->data)
{s->next=q->next;free(q);
q=s->next;}
else
{ s=q; /*找与P结点值相同的结点*/
q=q->next;
}
p=p->next;
}
return head;
}
4、假设K1，…，Kn是n个关键词，试解答：
试用二叉查找树的插入算法建立一棵二叉查找树，即当关键词的插入次序为K1，K2，…，Kn 时，用算法建立一棵以LLINK / RLINK 链接表示的二叉查找树。
5、对二叉树的某层上的结点进行运算，采用队列结构按层次遍历最适宜。
int LeafKlevel(BiTree bt, int k) //求二叉树bt 的第k(k>1) 层上叶子结点个数
{if(bt==null || k<1) return(0);
BiTree p=bt,Q[]; //Q是队列，元素是二叉树结点指针,容量足够大
int front=0,rear=1,leaf=0; //front 和rear是队头和队尾指针, leaf是叶子结点数int last=1,level=1; Q[1]=p; //last是二叉树同层最右结点的指针，level 是二叉树的层数
while(front<=rear)
{p=Q[++front];
if(level==k && !p->lchild && !p->rchild) leaf++; //叶子结点
if(p->lchild) Q[++rear]=p->lchild; //左子女入队
if(p->rchild) Q[++rear]=p->rchild; //右子女入队
if(front==last) {level++; //二叉树同层最右结点已处理,层数增1
last=rear; } //last移到指向下层最右一元素
if(level>k) return (leaf); //层数大于k 后退出运行
}//while }//结束LeafKLevel
6、对二叉树的某层上的结点进行运算，采用队列结构按层次遍历最适宜。
int LeafKlevel(BiTree bt, int k) //求二叉树bt 的第k(k>1) 层上叶子结点个数
{if(bt==null || k<1) return(0);
BiTree p=bt,Q[]; //Q是队列，元素是二叉树结点指针,容量足够大
int front=0,rear=1,leaf=0; //front 和rear是队头和队尾指针, leaf是叶子结点数int last=1,level=1; Q[1]=p; //last是二叉树同层最右结点的指针，level 是二叉树的层数
while(front<=rear)
{p=Q[++front];
if(level==k && !p->lchild && !p->rchild) leaf++; //叶子结点
if(p->lchild) Q[++rear]=p->lchild; //左子女入队
if(p->rchild) Q[++rear]=p->rchild; //右子女入队
if(front==last) {level++; //二叉树同层最右结点已处理,层数增1
last=rear; } //last移到指向下层最右一元素
if(level>k) return (leaf); //层数大于k 后退出运行
}//while }//结束LeafKLevel
7、本题应使用深度优先遍历，从主调函数进入dfs(v)时，开始记数，若退出dfs()前，已访问完有向图的全部顶点（设为n个），则有向图有根，v为根结点。将n个顶点从1到n编号，各调用一次dfs()过程，就可以求出全部的根结点。题中有向图的邻接表存储结构、记顶点个数的变量、以及访问标记数组等均设计为全局变量。建立有向图g的邻接表存储结构参见上面第2题，这里只给出判断有向图是否有根的算法。
int num=0， visited[]=0 //num记访问顶点个数,访问数组visited初始化。
const n=用户定义的顶点数;
AdjList g ; //用邻接表作存储结构的有向图g。
void dfs(v)
{visited [v]=1; num++; //访问的顶点数＋1
if (num==n) {printf(“%d是有向图的根。\n”,v); num=0;}//if
p=g[v].firstarc;
while (p)
{if (visied[p->adjvex]==0) dfs (p->adjvex);
p=p->next;} //while
visited[v]=0; num--; //恢复顶点v
}//dfs
void JudgeRoot()
//判断有向图是否有根，有根则输出之。
{static int i ;
for (i=1;i<=n;i++ ) //从每个顶点出发，调用dfs()各一次。
{num=0; visited[1..n]=0; dfs(i); }
}// JudgeRoot
算法中打印根时，输出顶点在邻接表中的序号（下标），若要输出顶点信息，可使用g[i].vertex。
人教版小学三年级数学《简单的数据分析》教学案例
【第一课时】 简单的数据分析 一、 教学目标 1. 进一步认识横向条形统计图和起始格与其他格表示不同单位量的条形统计图。 2. 让学生根据统计图进行初步的数据分析，通过分析寻找信息，并根据这些信息作出 进一步的判断和决策。 3. 通过数学活动体验与同伴交流学习的乐趣，培养学生对数学的亲切感，感受数学与 生活的密切联系感受统计知识对于生活的指导作用。 二、 教学重点 认识不同的条形统计图法。 三、 教学难点 进行简单的数据分。 四、 教学具准备 电脑课件。 五、教学过程 （一）纵向条形统计图 出示图片：我带你们看一个地方，你们知道这是哪吗？（水立方）这是哪？（鸟巢） 师：北京为了筹备第29 届奥运会除了新建了这两个标志建筑以外，还改建了一些原有 的体育馆，比如工人体育馆和首都体育馆。知道它们分别可以容纳多少名观众吗？ 【课件演示】：奥运会场馆情况统计图 工人体育馆首都体育馆 人水立方 奥运场馆容纳人数统计图 鸟巢
1．这是一份？（板书：统计图）这份统计图和我们二年级学过的有什么不同？ 2．我们看看工体的座位情况，它有多少座位啊？怎么知道的？ 师：如果按我们以前学过的统计图那样，每个小格代表2或者5行不行？ 小结：得按照数据的大小来决定单位格代表多少。 3．首体呢？在什么范围？怎么看的？（出示：18000） 师：观察这张统计图，如果去掉竖线，你还认识吗？ 4．水立方里可以容纳多少人呢？为什么？ 5．鸟巢的座位数占9个格多一点，你猜猜鸟巢有多少座位？为什么都估计90000多？ 看来单位格表示多少特别重要。（出示91000人） 师：我们都知道开幕式在鸟巢进行，为什么？（场馆大，容人多。） 你是通过什么猜的？（板书：数据） 师：如果把这张图改变方向，你还认识吗？ （二）横向条形统计图 师：绿色奥运需要我们每个人的努力。一起看看北京用水的情况是怎样的。 【课件演示】 北京市部分生活用水情况与北海蓄水量对比统计图 北海 的蓄水量 洗浴业 洗车业 1．这张统计图和我们之前学过的有什么不同？（横向） 2．课件：这是哪里？（北海）知道北海有多少水吗？（出示：60 ）怎么知道的？ 师：这是一家洗浴中心，现在北京大街上的洗浴中心越来越多了，北京市所有洗浴中心的年用水量是（出示：条形）你们为什么表示惊奇？
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。
浙江省国防教育条例
浙江省人民代表大会常务委员会公告 第80号 《浙江省国防教育条例》已于2012年7月27日经浙江省第十一届人民代表大会常务委员会第三十四次会议通过，现将修订后的《浙江省国防教育条例》公布，自2012年9月1日起施行。 浙江省人民代表大会常务委员会 2012年7月27日 浙江省国防教育条例 （1989年12月29日浙江省第七届人民代表大会常务委员会第十三次会议通过2012年7月27日浙江省第十一届人民代表大会常务委员会第三十四次会议修订） 第一章总则 第一条为了普及和加强全民国防教育，弘扬爱国主义精神，促进国防建设和经济社会协调发展，根据《中华人民共和国国防教育法》和其他有关法律、行政法规的规定，结合本省实际，制定本条例。 第二条国防教育是全民性终身教育。通过开展国防教育，使公民增强国防观念，掌握基本的国防知识，学习必要的军事技能，激发爱国热情，自觉履行国防义务。 第三条国防教育贯彻全民参与、长期坚持、讲求实效的方针，实行经常教育与集中教育相结合、普及教育与重点教育相结合、理论教育与行为教育相结合的原则，针对不同对象确定相应的教育内容分类组织实施。 第四条普及和加强国防教育是全社会的共同责任。接受国防教育
是公民依法享有的权利和应尽的义务。 第五条各级人民政府领导本行政区域内的国防教育工作， 将国防教育纳入国民经济和社会发展规划。 省军区、军分区（警备区）、县（市、区）人民武装部（以下统称军事机关）协助和支持当地人民政府开展国防教育工作。 第六条对在国防教育工作中作出突出贡献的组织和个人，按照国家有关规定给予表彰和奖励。 第二章国防教育机构与职责 第七条省、设区的市、县（市、区）设立国防教育委员会，主要职责是： （一）组织、指导、协调和检查本行政区域内的国防教育工作，研究解决国防教育工作的重大问题； （二）宣传贯彻国防教育法律、法规和政策； （三）拟定并实施国防教育计划，组织开展国防教育活动，总结推广国防教育工作经验； （四）制定国防教育工作考核办法并组织实施； （五）指导国防教育场所的建设、使用和管理； （六）组织开展国防教育理论研究，加强国防教育师资队伍建设； （七）负责国防教育的其他工作。 国防教育委员会下设办公室，负责国防教育的日常工作，并配备专职工作人员。办公室设在同级军事机关，由军事机关、文化宣传、教育、经济和信息化等部门的人员组成。 国防教育委员会及其办公室应当建立健全定期例会、重大事项会商等工作制度。 第八条军事机关负责协调驻地部队、军事院校参与当地的国防教育，为当地开展国防教育活动提供师资、场地及其他便利条件，开展民兵、预备役人员的国防教育工作。 第九条文化宣传、新闻出版、广播电影电视等部门负责协调、组
数据分析工作计划范文基础版3篇
数据分析工作计划范文基础版3篇Data analysis work plan model Basic Edition 汇报人：JinTai College
数据分析工作计划范文基础版3篇 前言：工作计划是对一定时期的工作预先作出安排和打算时制定工作计划，有了工作计划，工作就有了明确的目标和具体的步骤，大家协调行动，使工作有条不紊地进行。工作计划对工作既有指导作用，又有推动作用，是提高工作效率的重要手段。本文档根据工作计划的书写内容要求，带有规划性、设想性、计划性、方案和安排的特点展开说明，具有实践指导意义。便于学习和使用，本文档下载后内容可按需编辑修改及打印。 本文简要目录如下：【下载该文档后使用Word打开，按住键盘Ctrl键且鼠标单击目录内容即可跳转到对应篇章】 1、篇章1：数据分析工作计划范文(规范版) 2、篇章2：数据分析工作计划范文通用版 3、篇章3：数据分析工作计划样本(通用版) 篇章1:数据分析工作计划范文(规范版) 一、数据分析： 1、季度任务完成进度; 2、未按计划完成的客户网点列表; 3、特殊项目完成进度; 二、5月份销售业绩分解：
1、本月销量分解客户列表，并标注匹配的主要政策; 2、实地拜访客户类表，并标注主要工作事项; 3、促销活动安排及促销人员调用列表; 4、特殊项目销售分解目标; 三、问题分析： 1、存在问题的销售网点列表，并标注问题点及产生的影响; 2、对产生的问题是否有解决的办法; 3、销售环节的问题表现，及解决建议; 四、5月份重点配套工作项目计划及地区、网点、日程安排列表，做好个人工作计划; 五、增长点： 1、销量增长网点列表及措施; 2、新客户、新项目拓展地区网点类表及日程 六、改进： 1、对公司流程、制度的改进建议;
大数据平台方向教学计划
大数据平台课程标准 一、课程定位 现在企业为了提升客人使用体验，提高业务效率，在大数据蓬勃发展的阶段里，需要对现有业务系统进行转型升级；作为大数据载体，大数据平台工程师应用成为有大量数据的企业必备人才。 随着大数据应用的大量普及，开源框架，比如hadoop，spark等，也得到长足发展。本课程着力于系统数据的收集和搭建技术，使得作为大数据的研发/分析带来基础设施，让学员掌握；并通过本课程，掌握大数据平台的理念，为将来在不同企业使用各种基础设施的搭建和维护指明方向。 二、课程性质与作用 课程性质大数据平台搭建核心课程。 课程作用 大数据平台搭建核心课程，是整个大数据中基础的一环。在实际工作中，掌握本技术是是大数据方向的重要的岗位，即大数据平台工程师。在后续的大数据研发及大数据分析中，必须要在大数据平台搭建完成后才能在真实生产环境运行。本课程会涉及到其余的计算机知识，比如Linux操作系统、数据库、集群等知识。学习完本科课程之后，为了巩固和提高对大数据平台搭建的理解，在后续课程中加入有实际生产环境的搭建过程并验证。 三、课程目标 课程教学以生产环境搭建为目标，以实际项目为中心，以合理知识结构分解为手段，在理解大数据平台架构的过程中，主要以实际操作让学员对相关知识点掌握，达到理论
与实际结合，教学与企业融合的内容。学员学成后，能够利用流程的大数据平台框架大家生产环境，并且在企业相关架构选择有微调时，能够触类旁通，也能完成搭建任务。课程内容始终围绕全面提升学生的理论和操作的熟练程度、规范化程度以及职业素质三个方面展开。 （一）知识目标 1.理解大数据概念及应用场景，先导课程Linux的操作 2.掌握大数据HDFS、HBase、Hadoop集群搭建及数据批处理。 3.熟练掌握Spark搭建并能够验证运行。 4.熟练掌握Storm搭建并掌握流处理概念。 5.Hadoop生态其他组件的安装和应用，Yarn &zookeeper。 6.离线工具ETL和hive的安装及应用。 （二）能力目标 1.全局的眼光理解大数据，理解大数据的应用，并有总体的概念。 2.理解企业中实际生产环境的大数据搭建，收集，分析，应用的过程。 3.具备在实际应用中，针对技术框架的微调，能够应对并能够调试验证成功。 四、课程设计 主要指课程设计的总体思路： 课程设计围绕大数据基础设施的搭建，并考虑到实际企业生产环境中的应用场景，从先导知识，基础知识，生态知识及扩展知识。
大数据分析方向教学计划
大数据分析课程标准 一、课程定位 现在企业为了提升客人使用体验，提高业务效率，在大数据蓬勃发展的阶段里，需要对现有业务系统进行转型升级；作为大数据核心部分，大数据研发工程师应用成为有大量数据的企业必备人才，在数据处理，数据分析方面，大数据研发是不可或缺的技能。 随着大数据应用的大量普及，开源框架，比如hadoop，spark 等，也得到长足发展。本课程除了着力于统数据的收集和搭建，使得作为大数据的研发/ 分析带来基础设施，让学员掌握，同时，对大数据的离线/ 实时处理和部分数据分析进行深度理解和把握。通过本课程，掌握大数据平台并且对大数据分析的基本技能和方法，为将来在企业分析大数据做决策打下基础。 二、课程性质与作用 课程性质大数据分析课程。 课程作用 大数据分析是数据清洗过后使得数据产生价值的过程。在企业丰富应用场景中，通过标准的大数据分析方法不能胜任的情况下，就需要通过先验知识来验证大数据并找出规律来达到业务目标。在实际工作中，掌握大数据研分析需要展示的数理统计分析的知识，敏锐的数据观察力，和部分软件开发的知识，也需要比较扎实的计算机基础。本课程大纲是完整的课程，实际培训课程中，会根据学员实际情况进行分组。通过本课程的学习。 三、课程目标课程教学以灵活运用分析方法为目标，以实际项目为中心，以合理知识结构分解为手段，结合实际的应用场景，对大数据进行文本，图标等大数据进行分析和学习，主要以实际操作让学员对相关知识点掌握，达到理论与实际结合，教学与企业融合的内容。学员学成后，能够利用清洗后的数据，根据提供的先验知识，可以做出模型并能够预测业务数据。课程内容始终围绕全面提升学生的理论和操作的熟练程度、规范化程度以及职业素质三个方面展开。 （一）知识目标 1.理解大数据概念及应用场景，先导课程Linux 的操作 2.掌握开发语言R 或python
数据分析系统—用户操作手册
数据分析系统 操作手册 目录 一、前言 (2) 1.1、编写目的 (2) 1.2、读者对象 (2) 二、系统综述 (3) 2.1、系统架构 (3) 2.1.1系统浏览器兼容 (3) 三、功能说明 (4) 3.1、登录退出 (4) 3.1.1、登录 (4) 3.1.2、退出 (4) 3.1.3、用户信息 (5) 3.2、仪表盘 (5) 3.2.1、报表选择 (6) 3.2.2、布局方式 (7) 3.2.3、仪表盘管理 (8) 3.2.4、单个报表 (10) 3.3、应用中心 (13) 3.3.1、数据搜索 (13) 3.4、策略配置 (39)
3.4.1、数据采集 (39) 3.4.2、报表 (46) 3.4.3、数据类型 (53) 3.4.4、预设搜索 (58) 3.5、系统管理 (61) 3.5.1、代理注册设置 (61) 3.5.2、用户角色 (62) 3.5.3、系统用户 (65) 四、附件 (67) 一、前言 1.1、编写目的 本文档主要介绍日志分析系统的具体操作方法。通过阅读本文档，用户可以熟练的操作本系统，包括对服务器的监控、系统的设置、各类设备日志源的配置及采集，熟练使用日志查询、日志搜索功能，并掌握告警功能并能通过告警功能对及日志进行定位及分析。 1.2、读者对象 系统管理员：最终用户
项目负责人：即所有负责项目的管理人员 测试人员：测试相关人员 二、系统综述 2.1、系统架构 系统主界面为所有功能点的入口点,通过主菜单可快速定位操作项。系统主要分为四大模块，分别为 1）：仪表盘 2）：应用中心 3）：策略配置 4）：系统管理 2.1.1系统浏览器兼容 支持的浏览器 IE版本IE8至IE11等版本 Chrome 36及以上版本 Google chrome(谷歌 浏览器) Firefox 30及以以上版本 Mozilla Firefox (火 狐浏览器)
在全县征兵工作会议上的讲话(修改)
在全县征兵工作会议上的讲话 县长张洪国 （二O一O年十月十二日） 同志们： 刚才，会议表彰通报了2009年度征兵工作先进单位和个人；县政府与各乡镇政府签订了责任书；人武部部长刘立锋同志对去冬征兵工作情况进行了总结，对如何搞好今冬征兵工作进行了周密部署，讲得很全面、很到位，希望各乡镇、各部门认真抓好贯彻落实。 去冬征兵工作，我县各级坚决贯彻市、县征兵命令，坚持以提高新兵质量为核心，军地合力，严密组织，坚持标准，出色地完成了上级赋予的新兵征集任务，连续两年被浙江省政府、省军区表彰为“征兵工作先进单位”，在此，我代表县委、县政府向我县取得省征兵先进单位和受市、县表彰的先进单位和个人表示热烈的祝贺！向关心和支持征兵工作的各级党委、政府和辛勤工作在征兵战线上的同志们表示衷心的感谢！下面，我就做好今年征兵工作，在刘部长部署的基础上，再讲三点意见： 一、要充分认清形势，增加做好征兵工作的责任感和使命感 “国无防不稳，民无军不安”，强大的国防是我们进行经济建设、人民安居乐业的基本保证。当前我们国家总体形势良好，但是我们要有强烈的忧患意识，要清醒认识到我国周边和国内安全
形势复杂严峻，国家安全还面临着诸多挑战和威胁，传统安全威胁与非传统安全威胁相互交织，霸权主义和强权政治依然存在。从国际安全环境来看，我国周边一些国家在西方大国挑唆下，频频搞小动作，不断挑起事端；领土和海洋权益争端十分突出。近期发生的中日撞船事件不断升级，南海争端朝着多边化、国际化发展的趋势；美韩黄海联合军演公然挑战我国安全底线；从国内安全环境来看，国内民族分裂势力、极端宗教势力和暴力恐怖势力猖獗；重大自然灾害、经济安全事故等非战争安全问题频发，突发公共事件时有发生。这都提醒我们要建立强大的国防，为国家和社会发展提供坚强的安全保障。从我县的征兵形势来看，近年来，通过各级共同努力，我县征兵工作形势总体上是好的，新兵质量有了很大提高，征兵工作任务完成较好，但随着社会经济快速发展，征兵工作的基础还比较薄弱，形势不容乐观。比如适龄青年价值取向日益现实化，参军积极性下降；高学历文化青年征集难等问题仍然比较突出。去年还有筱村镇、柳峰乡、下洪乡三个单位没有完成征兵任务。 征兵工作是加强国防和军队建设的一项基础性工作，是关系国家安全稳定的一件大事，这项工作做得好不好，直接关系到我们党的执政地位的巩固，关系到我军建设的方向和质量。扎实做好征兵工作，是我们各级政府支持国防和军队建设的具体体现，也是政府的重要职责和义务。军地各级领导、各有关部门要从全局的高度认识做好征兵工作的重要性，要充分认清当前我国安全
数据的分析单元教学计划
数据的分析单元教学计划 It was last revised on January 2, 2021
第二十章数据的分析单元教学计划一、教学目标 1．掌握平均数、中位数、众数的概念，并会求一组数据的平均数、中位数、众数。 2．掌握加权平均数的概念，知道权的差异对加权平均数的影响，并能用加权平均数解释一些现象。 3．了解平均数、中位数、众数的差别，初步体会它们在不同情境中的应用。 4.会求一组数据的极差和方差； 5.根据具体问题，会用它们表示数据的离散程度；能用计算器处理较为复杂的统计数据；能用样本的方差估计总体的方差； 二、教学重点： 1.理解平均数、中位数、众数、极差和方差的概念，并能根据所收集或提供的信息熟练求出一组数据的平均数、中位数、众数、极差和方差； 2.能利用科学计算器求一组数据的算术平均数； 3.了解平均数、中位数、众数的差别，体会它们在不同情境中的应用。 三、教学难点： 1.对平均数、中位数及众数之间区别的要求定位； 2.对加权平均数的定位。 3.根据具体问题，会用它们表示数据的离散程度；能用计算器处理较为复杂的统计数据；能用样本的方差估计总体的方差 四、学情分析
在信息技术不断发展的社会里，人们面临着更多的机会和选择，常常需要处理大量的纷繁复杂的信息，而随着计算机等技术的飞速发展，数据日益成为重要的信息，为了更好地适应社会，人们不仅要收集数据，还要对所收集的数据进行加工处理，进而作出评判，其中“平均水平”是最为常用的一个评判指标，本章通过实际背景，引入了刻画“平均水平”的三个数据代表，以让学生获取一定的评判能力。 五、教学措施 1．注重教学素材的来源渠道和呈现方式多样化以及数据的真实科学性。可以组织一些调查或文献检索等活动，充分挖掘学生生活中的教学素材，将知识的学习放在解决问题的情境中，作为数据处理过程的一部分，使学生体会数学与现实的联系。 2．注重学生的活动，特别是小组合作的活动，鼓励学生通过独立思考与交流，寻求解决问题的方法，获得数学活动经验。 3．议一议等教学活动中，鼓励学生思维的多样性，避免评价的统一性。 4．鼓励学生使用计算器处理复杂的数据，注重其他课程资源（如信息技术、媒体）的开发与利用。有条件的地区或学校可尝试让学生用计算机等现代化手段处理数据。 六、教学中应注意的问题 1、注重对学生活动的评价，主要评价学生的参与程度、活动过程中的思维方式，与同学合作交流的 情况等。 2、关注学生对知识技能的理解与应用。 3、提倡运用定性的方法对学生进行评价。 七、课时安排：
从历年双十一数据看电子商务发展
从历年双十一数据看电子商务的发展 课程：电子商务 专业：会计 姓名：某某 学号：******
摘要：2016年双十一购物狂欢节结束，电商销售数据对比本文通过历年双十一电商销售的数据对比，从历年双十一购物狂欢节电商的销售额、消费群体、热门行业、物流运输等方面综合分析了电商所面临的问题及可行的解决办法，概括总结了未来电商的发展趋势。 关键词：双十一，电商，销售额，发展趋势 目录： 一．数据分析 1. 销售额与增长率分析 1.1问题 1.2分析 1.3解决 2.物流运输 2.1问题 2.2分析 2.3解决 二．问题分析 三．结论
参考文献
一．数据分析 表1 数据来源： 销售额——中国网 双十一销售额占社会消费品零售额比例——中商产业研究院物流订单量——CN人才网、国家邮政局 1．历年双十一销售额与增长率分析 图1-1
1.1 问题 从图1-1可以看出，2009年起至今，双十一电商的销售额都在呈增长趋势，2009年到2010年销售额增长率大幅度提升，2010年到2016年双十一电商销售额增长率逐渐放缓。 1.2 分析 2009年至今，随着电子技术的发展，由表1双十一销售额占社会消费品零售额比例可以看出，电商的接受度逐渐增强，人们的电商平台购买力逐渐增强。 2009年到2010年双十一电商购物狂欢节这个概念刚刚出现在人们眼前，由于人们的好奇心理等原因，销售额增长率大幅上升之后，出现转折点。 2010年到2016年，虽然销售额仍在增长，但增速放缓，说明电商平台购买力已逐渐饱和。人们虽然愈加依赖电商的消费方式，但是随着大家已经完全接受电商平台双十一促销的方式，双十一购物狂欢节的短期性、产品的时效性等特点，决定了人们的消费数额增长速度逐渐放缓，人们不会再盲从地大量消费，购买囤货，而是在双十一理性消费。 2.物流 图1-2
系统和数据分析
第一课SAS 系统简介 一.SAS 系统 1什么是SAS 系统 SAS 系统是一个模块化的集成软件系统。所谓软件系统就是一组在一起作业的计算机程序。 SAS 系统是一种组合软件系统。基本部分是Base SAS 软件 2 SAS 系统的功能 SAS 系统是大型集成应用软件系统,具有完备的以下四大功能： ●数据访问 ●数据管理 ●数据分析 ●数据显示 它是美国软件研究所（SAS Institute Inc.）经多年的研制于1976年推出。目前已被许多 国家和地区的机构所采用。SAS 系统广泛应用于金融、医疗卫生、生产、运输、通信、政府、科研和教育等领域。它运用统计分析、时间序列分析、运筹决策等科学方法进行质量管理、财务管理、生产优化、风险管理、市场调查和预测等等业务，并可将各种数据以灵活多样的各种报表、图形和三维透视的形式直观地表现出来。在数据处理和统计分析领域，SAS 系统一直被誉为国际上的标准软件系统。 3 SAS 系统的主要模块 SAS 系统包含了众多的不同的模块，可完成不同的任务，主要模块有： ●●●●●●●● ●●●SAS/BASE（基础）——初步的统计分析 SAS/STAT（统计）——广泛的统计分析 SAS/QC（质量控制）——质量管理方面的专门分析计算 SAS/OR（规划）——运筹决策方面的专门分析计算 SAS/ETS（预测）——计量经济的时间序列方面的专门分析计算 SAS/IML（距阵运算）——提供了交互矩阵语言 SAS/GRAPH（图形）——提供了许多产生图形的过程并支持众多的图形设备 SAS/ACCESS（外部数据库接口）——提供了与大多数流行数据库管理系统的方便接口并自身也能进行数据管理 SAS/ASSIST（面向任务的通用菜单驱动界面）——方便用户以菜单方式进行操作SAS/FSP（数据处理交互式菜单系统） SAS/AF（面向对象编程的应用开发工具） 另外SAS系统还将许多常用的统计方法分别集成为两个模块LAB和INSIGHT，供用户
征兵工作先进单位事迹
主要事迹 近年来，街道紧紧围绕兵员质量核心，加强领导、周密部署、严格把关，圆满完成了县下达的征兵任务。年，街道共向部队输送青年名，其中高中以上文化名，占总数的，确保了把政治素质好、文化程度高、组织纪律观念强的优秀青年选送到部队去。面对征兵工作的新形势、新任务、新要求，主要做了以下几个方面的工作。 一、领导重视，措施得力，征兵工作开展有序 街道党工委、办事处高度重视征兵工作，把征兵工作列入中心任务，明确党委主要领导亲自抓、亲自管。成立了由办事处主任任组长，分管副主任、武装部长任副组长，派出所、卫生院、团委、民政办等职能部门负责人组成的征兵工作领导小组，健全了征兵工作的组织领导。在领导小组的有力指导下，有关科室、村居密切配合，扎实做好征兵基础工作。一是全面登记、摸清底数。组建了由宣传、文教、工青妇职能部门负责人组成的领导小组，由街道人武部具体负责日常工作，按照“一抄、二核、三登记、四分类”的程序，详细登记适龄青年的年龄、文化程度、政治面貌、外出去向、联系方式等信息，登记率达。二是深入走访，建档立册。根据调查摸底情况，认真进行综合衡量，突出把政治思想好、文化程度高、身体健康的适龄青年确定为预征对象；三是联系沟通，跟踪管理。定期与预征对象的家庭及本人联系，及时掌握预征对象的思想状况，有针对性地做好思想工作，为完成征兵工作打下坚实的基础。 二、宣传深入，动员到位，营造良好征兵氛围
在坚持依法征兵的同时，重视加强公民的宣传教育和思想发动，充分调动公民自觉应征的积极性。一是广宣传。利用宣传栏、标语、广播等载体，深入宣传《兵役法》、《浙江省征兵工作条例》等法律法规，提高广大干部群众对依法服兵役的认识，使得征兵工作的法律法规家喻户晓、人人皆知；二是勤动员。工作人员进村入户到人，充分运用身边典型事例和先进事迹，开展面对面宣传工作，引导广大适龄青年树立正确的国防观念，激发应征青年踊跃参军的热情。三是诚慰问。做好拥军优属工作，采取慰问、帮扶等措施，切实帮助军人家庭解决实际困难，尽可能多地让退伍、复员军人享受优抚政策和低保政策，努力营造“一人参军，全家光荣”的浓厚氛围。 三、坚持标准，严格审核，切实提高兵员质量 将提高兵员质量作为征兵工作的关键环节，做到了严把“四关”。一是严把筛选关。对推荐的优秀青年逐个进行审查，做到与本人、学校、家庭“三见面”；二是严把政审关。制定政审责任制，由派出所民警和专武干部担任政审人员，实行初审和联审双重审核，本地和外地横向联审，切实查清情况，不留任何疑点；三是严把体检关。按照《应征公民体格检查标准》及有关规定，聘请专业医生对人员进行全面检查，确保兵员体检质量；四是严把定兵关。召开征兵领导小组会议，坚持集体研究，并且积极向县征兵办提供有关预征对象的基本情况，按照公开、民主、择优定兵的原则，集体共同定兵。 四、严肃纪律，廉洁征兵，确保过程公平公正 街道党工委、办事处自觉站在讲政治、讲党性的高度，把征兵中的廉洁工作作为一项重要的政治任务来完成，并通过“三强化”端正
16种常用数据分析方法
一、描述统计 描述性统计是指运用制表和分类，图形以及计筠概括性数据来描述数据的集中趋势、离散趋势、偏度、峰度。 1、缺失值填充：常用方法：剔除法、均值法、最小邻居法、比率回归法、决策树法。 2、正态性检验：很多统计方法都要求数值服从或近似服从正态分布，所以之前需要进行正态性检验。常用方法：非参数检验的K-量检验、P-P图、Q-Q图、W检验、动差法。 二、假设检验 1、参数检验 参数检验是在已知总体分布的条件下（一股要求总体服从正态分布）对一些主要的参数(如均值、百分数、方差、相关系数等）进行的检验。 1）U验使用条件：当样本含量n较大时，样本值符合正态分布 2）T检验使用条件：当样本含量n较小时，样本值符合正态分布 A 单样本t检验：推断该样本来自的总体均数μ与已知的某一总体均数μ0 (常为理论值或标准值)有无差别； B 配对样本t检验：当总体均数未知时，且两个样本可以配对，同对中的两者在可能会影响处理效果的各种条件方面扱为相似； C 两独立样本t检验：无法找到在各方面极为相似的两样本作配对比较时使用。
2、非参数检验 非参数检验则不考虑总体分布是否已知，常常也不是针对总体参数，而是针对总体的某些一股性假设（如总体分布的位罝是否相同，总体分布是否正态）进行检验。适用情况：顺序类型的数据资料，这类数据的分布形态一般是未知的。 A 虽然是连续数据，但总体分布形态未知或者非正态； B 体分布虽然正态，数据也是连续类型，但样本容量极小，如10以下； 主要方法包括：卡方检验、秩和检验、二项检验、游程检验、K-量检验等。 三、信度分析 检査测量的可信度，例如调查问卷的真实性。 分类： 1、外在信度：不同时间测量时量表的一致性程度，常用方法重测信度 2、内在信度；每个量表是否测量到单一的概念，同时组成两表的内在体项一致性如何，常用方法分半信度。 四、列联表分析 用于分析离散变量或定型变量之间是否存在相关。 对于二维表，可进行卡方检验，对于三维表，可作Mentel-Hanszel分层分析。列联表分析还包括配对计数资料的卡方检验、行列均为顺序变量的相关检验。
重卡历年销售数据及主要企业历年销售数据
重卡销量年度项目合计123456789101112 销量(台)771,11854,42544,42282,59080,44775,01858,96347,52662,42862,42860,06970,89171,911 占比7.1% 5.8%10.7%10.4%9.7%7.6% 6.2%8.1%8.1%7.8%9.2%9.3% 销量(台)767,63062,94964,54099,16586,54675,71263,72050,61848,12654,43751,29654,15856,363 同比0%16%45%20%8%1%8%7%-23%-13%-15%-24%-22% 占比8.2%8.4%12.9%11.3%9.9%8.3% 6.6% 6.3%7.1% 6.7%7.1%7.3% 销量(台)549,98539,99027,55167,69958,70751,71250,27337,24734,20741,82945,20746,70248,861 同比-28%-36%-57%-32%-32%-32%-21%-26%-29%-23%-12%-14%-13% 占比7.3% 5.0%12.3%10.7%9.4%9.1% 6.8% 6.2%7.6%8.2%8.5%8.9% 销量(台)726,45536,87234,94272,77868,88464,83159,35749,72749,34152,93669,62291,84975,316 同比32%-8%27%8%17%25%18%34%44%27%54%97%54% 占比 5.1% 4.8%10.0%9.5%8.9%8.2% 6.8% 6.8%7.3%9.6%12.6%10.4% 销量(台)1,112,01783,01786,377114,636104,37497,70497,57690,21393,666101,11092,28984,75566,300 同比53%125%147%58%52%51%64%81%90%91%33%-8%-12% 占比7.5%7.8%10.3%9.4%8.8%8.8%8.1%8.4%9.1%8.3%7.6% 6.0% 销量(台)1,143,710109,60074,827138,946122,818113,579112,07474,65971,84276,00080,06589,30080,000 同比3%32%-13%21%18%16%15%-17%-23%-25%-13% 5.36%20.66% 占比9.6% 6.5%12.1%10.7%9.9%9.8% 6.5% 6.3% 6.6%7.0% 销量(台)1,173,99098,70278,017148,755118,757108,264103,69375,78373,26083,57191,347101,60292,239 同比3%-10%4%7%-3%-5%-7%2%2%10%14%14%15% 占比8.4% 6.6%12.7%10.1%9.2%8.8% 6.5% 6.2%7.1%7.8%8.7%7.9% 年度项目合计123456789101112 数据来源：中国卡车网统计范围：27家重卡企业重型货车产销量 天然气重卡销量 年度项目合计123456789101112 销量(台)16,0911********,0298391,8381,6748009721,2562,7413,522 当月占比0.1% 3.7% 5.0% 6.4% 5.2%11.4%10.4% 5.0% 6.0%7.8%17.0%21.9% 销量(台)36,5761,7461,4141,6363,3783,9657,5213,5752,2191,7351,9842,1845,219 同比127%10813%139%101%228%373%309%114%177%78%58%-20%48% 201820192012 2013 2013 2014201520162017
江西直招士官分数线范文
江西直招士官分数线【一】:江西省定向培养直招士官招生计划(一) 江西省定向培养直招士官招生计划（一） 江西省定向培养直招士官招生计划（二） 附件二定向培养直招士官招生面试表 省(区、市) 县(市、区) 考生号 面试具有下列情形之一者，面试结论为不合格 （一）入伍动机不端正，献身国防的理想信念不坚定，缺乏经受紧张艰苦部队生活或长期在部队服役的思想准备； （二）语言表达能力差，吐字不清，语无伦次，词不达意，或有明显生理性口吃； （三）形象气质差，五官不端正，体型不匀称，外在仪表和内在气质明显不具备士官的基本条件； （四）心理素质差，无法沟通，性格孤僻，乖戾； （五）逻辑思维能力差，思路不清，逻辑混乱，思维不连贯；（六）行为反应能力差，反应迟钝，动作不灵活、不协调；（七）其他地方明显不符合士官要求的。 江西直招士官分数线【二】:2015年直招士官 - 欢迎访问南昌大学招生与就业工作处 2015年直招士官 直招士官的概念 我军现役士兵按兵役性质分为义务兵役制士兵和志愿兵役制，义务兵役制士兵称为义务兵，志愿兵役制士兵称为士官。士官属于士兵军衔序列，但不同于义务兵役制士兵，是士兵中的骨干。义务兵实行供给制，发给津贴；士官实行工资制和定期增资制度。直接从非军事部门招收士官（简称直招士官），是根据《兵役法》、《征兵工作条例》以及有关规定，直接招收普通高等学校、高级技工学校和技师学院毕业生以及其他具有专业技能的公民入伍，作为志愿兵役制士兵到部队服现役。 招收条件 （一）招收对象
招收对象为普通高等学校应届或历届毕业生，所学专业符合部队专业需要，未婚，男性年龄不超过24周岁(1990年7月31日以后出生）、女性年龄不超过23周岁（1991年7月31日以后出生）；政治和体格条件，按照征集义务兵的规定执行。招收的普通高等学校毕业生，所在高校和所学专业已开展职业技能鉴定的，应当取得国家颁发的中级以上职业资格证书。 （二）政治条件 征集的青年应当热爱中国共产党，热爱社会主义祖国，热爱人民军队，遵纪守法，品德优良，决心为抵抗侵略、保卫祖国、保卫人民而英勇奋斗。政治考核内容包括应征公民的年龄、户籍、职业、政 治面貌、宗教信仰、文化程度、现实表现以及家庭主要成员的主要社会关系成员的政治情况等。 （三）身体条件 公民应征入伍要符合国防部2014年颁布的《应征公民体格检查标准（试行）》和有关规定。其中 1、身高。男性160cm以上，女性158cm以上。 2、体重。标准体重＝（身高—110）kg。男性不超过标准体重的30％不低于标准体重的15％；女性不超过标准体重的20％不低于标准体重的15％。 3、视力。应征男女青年的右眼裸眼视力不低于6,左眼裸眼视力不低于5；采取准分子激光手术矫正视力的应征青年，手术时间距应征时间应在半年以上，且无并发症裸眼视力达到8,眼底正常。 4、内科。乙肝表面抗原显阴性，血压收缩压96-149毫米汞柱，舒张压60-86毫米汞柱，心跳每分钟56-110次之间。 报名方式 报名时间为2015年6月15日前，实行网上报名，应征青年可通过网上查询招收专业，通过网络提交报名信息，实现学历和网上审核，审核不通过一律不招收。报名网址 任命及待遇 招收士官入伍时间一般从 8 月 1 日起算，按义务兵新兵标准发放津贴，从下达士官命令的当月起（通常为当年的 12 月 1 日）， 执行相应的士官工资标准，不享受学费补偿代偿政策。 招收士官为普通高等学校毕业生，其高中（中职）毕业后在国家规定学制内在校就读的
大数据研究分析方向教学计划
大数据分析方向教学计划
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大数据分析课程标准 一、课程定位 现在企业为了提升客人使用体验，提高业务效率，在大数据蓬勃发展的阶段里，需要对现有业务系统进行转型升级；作为大数据核心部分，大数据研发工程师应用成为有大量数据的企业必备人才，在数据处理，数据分析方面，大数据研发是不可或缺的技能。 随着大数据应用的大量普及，开源框架，比如hadoop，spark等，也得到长足发展。本课程除了着力于统数据的收集和搭建，使得作为大数据的研发/分析带来基础设施，让学员掌握，同时，对大数据的离线/实时处理和部分数据分析进行深度理解和把握。通过本课程，掌握大数据平台并且对大数据分析的基本技能和方法，为将来在企业分析大数据做决策打下基础。 二、课程性质与作用 课程性质大数据分析课程。 课程作用 大数据分析是数据清洗过后使得数据产生价值的过程。在企业丰富应用场景中，通过标准的大数据分析方法不能胜任的情况下，就需要通过先验知识来验证大数据并找出规律来达到业务目标。在实际工作中，掌握大数据研分析需要展示的数理统计分析的知识，敏锐的数据观察力，和部分软件开发的知识，也需要比较扎实的计算机基础。本课程大纲是完整的课程，实际培训课程中，会根据学员实际情况进行分组。通过本课程的学习。 三、课程目标 课程教学以灵活运用分析方法为目标，以实际项目为中心，以合理知识结构分解为手段，结合实际的应用场景，对大数据进行文本，图标等大数据进行分析和学习，主要以实际操作让学员对相关知识点掌握，达到理论与实际结合，教学与企业融合的内容。学员学成后，能够利用清洗后的数据，根据提供的先验知识，可以做出模型并能够预测业务数据。课程内容始终围绕全面提升学生的理论和操作的熟练程度、规范化程度以及职业素质三个方面展开。 （一）知识目标 1.理解大数据概念及应用场景，先导课程Linux的操作 2.掌握开发语言R 或python
大数据可视化分析平台介绍
大数据可视化分析平台 一、背景与目标 基于邳州市电子政务建设得基础支撑环境,以基础信息资源库（人口库、法人库、宏观经济、地理库）为基础，建设融合业务展示系统,提供综合信息查询展示、信息简报呈现、数据分析、数据开放等资源服务应用。实现市府领导及相关委办得融合数据资源视角，实现数据信息资源融合服务与创新服务,通过系统达到及时了解本市发展得综合情况，及时掌握发展动态，为政策拟定提供依据。 充分运用云计算、大数据等信息技术,建设融合分析平台、展示平台,整合现有数据资源結合政务大数据得分析能力与业务编排展示能力，以人口、法人、地理人口与地理法人与地理实现基础展示与分析，融合公安、交通、工业、教育、旅游等重点行业得数据综合分析，为城市管理、产业升级、民生保障提供有效支撑。 二、政务大数据平台 1、数据采集与交换需求：通过对各个委办局得指定业务数据进行汇聚，将分散得数据进行物理集中与整合管理，为实现对数据得分析提供数据支撑。将为跨机构得各类业务系统之间得业务协同，提供统一与集中得数据交互共享服务。包括数据交换、共享与ETL等功能。 2、海量数据存储管理需求:大数据平台从各个委办局得业务系统里抽取得数据量巨大，数据类型繁杂，数据需要持久化得存储与访问。不论就是结构化数据、半结构化数据，还就是非结构化数据，经过数据存储引擎进行建模后，持久化保存在存储系统上。存储系统要具备髙可靠性、快速查询能力。 3、数据计算分析需求:包括海量数据得离线计算能力、髙效即席数
据查询需求与低时延得实时计算能力。随着数据量得不断增加, 需要数据平台具备线性扩展能力与强大得分析能力，支撑不断增长得数据量，满足未来政务各类业务工作得发展需要，确保业务系统得不间断且有效地工作。 4、数据关联集中需求:对集中存储在数据管理平台得数据，通过正确得技术手段将这些离散得数据进行数据关联，即：通过分析数据间得业务关系，建立关键数据之间得关联关系，将离散得数据串联起来形成能表达更多含义信息集合，以形成基础库、业务库、知识库等数据集。 5、应用开发需求：依靠集中数据集，快速开发创新应用，支撑实际分析业务需要。 6、大数据分析挖掘需求：通过对海量得政务业务大数据进行分析与挖掘，辅助政务决策，提供资源配置分析优化等辅助决策功能，促进民生得发展。
八年级道德与法制下册 第二单元测试卷含答案
八年级道德与法制下册 第二单元测试卷02 一、选择题（每小题3，共45分） 1.小江把自己的钢笔赠送给了好朋友，这是在行使自己对合法财产的（） A.占有权 B.使用权 C.收益权 D.处分权 2.国家赔偿法第三十三条规定：“侵犯公民人身自由的，每日赔偿金按照国家上年度职工日平均工资计算。”下列行为中，没有侵犯公民人身自由的是（） ①动车站安检人员检查乘客背包②公安机关依法拘留酒驾人员 ③进城务工人员将欠薪的包工头扣押④医疗部门按规定将传染病患者隔离 A.①② B.①②④ C.①③④ D.②③④ 3.一位老奶奶从工厂退休后，报名到一所老年大学学习，先后掌握了三门外语。老奶奶在国外旅游时，流利的外语得到不少外国人的赞扬。下列对此表述正确的是（） ①老奶奶积极行使受教育的权利②老奶奶所受教育是义务教育 ③老奶奶所受的教育是成人教育④老奶奶所受的教育是职业教育 A.①③ B.①④ C.②③ D.②④ 4.《中国青年报》载文指出，法律是公民权利的保护神，“不侵犯权利”是社会法律的底线。这种权利，如霍姆斯所言：就好比我可以挥动拳头，但是绝不能碰到另一个人的鼻子。这启示我们（） A.公民在法律面前一律平等 B.个人利益与国家利益是相辅相成的 C.有序的社会需要特定的规则 D.公民行使权利时要尊重他人的权利 5.“海阔凭鱼跃，天高任鸟飞”。人们常以此表达自己对自由的羡慕和向往。下列对此理解错误的是（） A.在世界上，不受任何约束、随心所欲的自由是根本不存在的 B.鱼儿能跃到陆地上，鸟儿能飞出大气层 C.人们只有在恰到好处的约束范围内活动，才能获得真正的自由 D.生活中的约束无时不有，无处不在 6.“80后”男孩张明为父母画了一份图文并茂的“微信操作说明书”，用实际行动表达了自己的孝心。孝敬父母是（） ①我们享有的权利②我们应尽的义务③做人的基本要求④中华民族的传统美德 A.①②③ B.①②④ C.①③④ D.②③④