WPSOffice2016表格视频教程(从入门
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江西省南昌市2015-2016学年度第一学期期末试卷
（江西师大附中使用）高三理科数学分析
试卷紧扣教材和考试说明，从考生熟悉的基础知识入手，多角度、多层次地考查了学生的数学理性思维能力及对数学本质的理解能力，立足基础，先易后难，难易适中，强调应用，不偏不怪，达到了“考基础、考能力、考素质”的目标。试卷所涉及的知识内容都在考试大
纲的范围内，几乎覆盖了高中所学知识的全部重要内容，体现了“重点知识重点考查”的原则。
1．回归教材，注重基础
试卷遵循了考查基础知识为主体的原则，尤其是考试说明中的大部分知识点均有涉及，其中应用题与抗战胜利70周年为背景，把爱国主义教育渗透到试题当中，使学生感受到了
数学的育才价值，所有这些题目的设计都回归教材和中学教学实际，操作性强。
2．适当设置题目难度与区分度
选择题第12题和填空题第16题以及解答题的第21题，都是综合性问题，难度较大，学生不仅要有较强的分析问题和解决问题的能力，以及扎实深厚的数学基本功，而且还要掌握必须的数学思想与方法，否则在有限的时间内，很难完成。
3．布局合理，考查全面，着重数学方法和数学思想的考察
在选择题，填空题，解答题和三选一问题中，试卷均对高中数学中的重点内容进行了反复考查。包括函数，三角函数，数列、立体几何、概率统计、解析几何、导数等几大版块问题。这些问题都是以知识为载体，立意于能力，让数学思想方法和数学思维方式贯穿于整个试题的解答过程之中。
二、亮点试题分析
1．【试卷原题】11.已知A,B,C是单位圆上互不相同的三点，且满足AB AC，则ABAC
的最小值为（）
1 4
1B． 2 3C． 4 D． 1 A．
建筑施工钢筋入门识图讲解
入门钢筋识图 一、箍筋表示方法： ⑴φ10@100/200(2) 表示箍筋为φ10 ，加密区间距100，非加密区间距200，全为双肢箍。 ⑵φ10@100/200(4) 表示箍筋为φ10 ，加密区间距100，非加密区间距200，全为四肢箍。 ⑶φ8@200(2) 表示箍筋为φ8，间距为200，双肢箍。 ⑷φ8@100(4)/150(2) 表示箍筋为φ8，加密区间距100，四肢箍，非加密区间距150，双肢箍。 一、梁上主筋和梁下主筋同时表示方法： ⑴ 3Φ22，3Φ20 表示上部钢筋为3Φ22, 下部钢筋为3Φ20。 ⑵ 2φ12，3Φ18 表示上部钢筋为2φ12, 下部钢筋为3Φ18。 ⑶ 4Φ25，4Φ25 表示上部钢筋为4Φ25, 下部钢筋为4Φ25。 ⑷ 3Φ25，5Φ25 表示上部钢筋为3Φ25, 下部钢筋为5Φ25。 二、梁上部钢筋表示方法：（标在梁上支座处） ⑴ 2Φ20 表示两根Φ20的钢筋，通长布置，用于双肢箍。 ⑵ 2Φ22+（4Φ12）表示2Φ22 为通长，4φ12架立筋，用于六肢箍。 ⑶ 6Φ25 4/2 表示上部钢筋上排为4Φ25，下排为2Φ25。 ⑷ 2Φ22+ 2Φ22 表示只有一排钢筋，两根在角部，两根在中部，均匀布置。 三、梁腰中钢筋表示方法： ⑴ G2φ12 表示梁两侧的构造钢筋，每侧一根φ12。 ⑵ G4Φ14 表示梁两侧的构造钢筋，每侧两根Φ14。 ⑶ N2Φ22 表示梁两侧的抗扭钢筋，每侧一根Φ22。 ⑷ N4Φ18 表示梁两侧的抗扭钢筋，每侧两根Φ18。 四、梁下部钢筋表示方法：（标在梁的下部） ⑴ 4Φ25 表示只有一排主筋，4Φ25 全部伸入支座内。 ⑵ 6Φ25 2/4 表示有两排钢筋，上排筋为2Φ25，下排筋4Φ25。 ⑶ 6Φ25 （-2 ）/4 表示有两排钢筋，上排筋为2Φ25，不伸入支座，下排筋4Φ25，全部伸入支座。 ⑷ 2Φ25 + 3Φ22（-3）/ 5Φ25 表示有两排筋，上排筋为5根。2Φ25伸入支座，3Φ22，不伸入支座。下排筋 5Φ25，通长布置。 五、标注示例： KL7（3）300×700 Y500×250 φ10@100/200(2) 2Φ25 N4Φ18 （-0.100） 4Φ25 6Φ25 4/2 6Φ25 4/2 6Φ25 4/2 4Φ25 □———————————□———————□———————————□ 4Φ25 2Φ25 4Φ25 300×700 N4φ10 KL7(3) 300×700 表示框架梁7，有三跨，断面宽300，高700。
新手学习大数据的入门书籍
新手学习大数据的入门书籍 大数据是眼下非常流行的技术名词，自然也催生出了一些与大数据相关的职业，通过对数据的分析挖掘来影响企业的商业决策。想知道有关大数据的学习书籍资料有哪些？，今天千锋教育来为大家推荐一波大数据学习需要的书籍。 《大数据时代》 大数据不是随机样本，而是所有采集数据；大数据不追求精确性，而是允许混杂性；大数据不是分析因果关系，而是相关关系。 2、《爆发》 《爆发：大数据时代预见未来的新思维》揭开了人类行为背后隐藏的模式“爆发”，大胆的提出人类有93%的行为都是可预测的，是一本超越《黑天鹅》惊世之作。神秘色彩十足。
3、《Presto技术内幕》 Presto是Face book开发的数据查询引擎，基于Java语言开发的，专门为大数据实时查询计算而设计和开发的产品，更是大数据实时查询计算产品的佼佼者，比Spark、Impala更加简单、高效。 4、《智能时代》
《智能时代》回顾了科学研究发展的四个范式，用实例证明了数据在科学发现中的位置。 5、《大数据处理之道》 从最初的Hadoop到Spark，再到Storm，到底哪个战斗力更强？《大数据处理之道》分析比较了当下流行的大数据处理技术的优劣及适用场景，包括Hadoop、Spark、Storm、Dremel、Drill等，详细分析了各种技术的应用场景和优缺点。几乎涵盖所有的大数据处理热门技术，语言诙谐，大数据处理技术与应用场景并在，对未来新的大数据处理技术发展趋势进行了预，测，初学者好上手，专业人士可系统的扩展知识。
6、《大数据基础与应用》 数据本身没有丝毫意义，通过统计、分类、萃取、特征抽取等一系列技术手段才能实现其价值。基础≠不重要，大数据初级必须要掌握的理论知识都在这里 7、《超越大数据》 把社交数据、移动数据、位置数据与主数据结合起来, 可以实现与现有客户
大数据入门教程-大数据入门视频
大数据入门教程-大数据入门视频 现在有很多的人开始学习大数据想要进入到大数据领域中去，但不知道自己适不适合学习大数据，就想找一些大数据的入门学习视频，看看自己能不能学会大数据，对于大数据入门视频，小编觉得，千锋的教程讲的通俗易懂，是比较适合想入门的小伙伴看的。 下载大数据入门视频，必须有所选择的进行。小编的建议是上专业的知名的大数据培训机构下载比较好，原因很简单，每个大数据培训机构都不会上传一些质量比较差的大数据视频来影响自己的整体形象。 千锋成立多年，在IT培训行业内有口皆碑，始终不忘教育为本的理念，为学习大数据的学员们营造了一种良好的学习氛围。学员在入学时就签就业协议，并且全程跟踪学员就业状态，提高学员的就业质量。 千锋教育拥有真正的大数据课程，启用商业数据使用、全栈数据开发，吊打初级工程师。与亚马逊达成战略合作，企业项目真实还原，让学员积累真正的开发经验。名师配好课，17年项目经验总监统领全程面授，课程覆盖云计算与机器学习等热门技术，为万余企业定制培训。
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课课家教育-1周搞定CAD和建筑电气识图视频教程
系统班内容：从零到高级CAD和工程识图。基本达到中级证书水平。 系统班收费：包教会。一年制学习，学费50元。（没有老师辅导） 如需老师辅导的话，学费是150元 授课方式：首先看学院发的录制课程，遇到不懂的问题随时联系学院的专业CAD 导师，课程属于一对一教学。缴费后会获得导师的联系方式跟学习要用到的资料，定期完成作业，不断的提升自我是每个学员都必须的。 目录 第1节 1_CAD安装与界面简介 第2节 2_命令与坐标-点的输入 第3节 3_常用命令1 第4节 4_常用命令2
01:10:57 第5节 5_常用命令3 01:17:08 第6节 6_实操训练1 00:41:00 第7节 7_实操训练2 00:42:36 第8节 8_实操训练3 00:39:28 第9节 9_文字输入与图层01:05:50 第10节
10_标注设置与块制作01:19:08 第11节 11_绘图制作与标注00:47:21 第12节 12_绘图标注与三视图基础00:53:16 第13节 13_三视图基础绘制00:33:23 第14节 14_三视图基础绘制2 00:50:36 第15节 15_刨视图 00:40:54
第16节 16_根据刨视图绘制三视图1 00:41:55 第17节 17_根据刨视图绘制三视图2 00:44:47 第18节 18_建筑识图 00:50:42 第19节 19_建筑电气识图 00:49:36 第20节 20_建筑电气与打印设置00:47:11
课程网址：https://www.360docs.net/doc/995846581.html,/course-3231.html?a=wenku
云计算和大数据基础知识教学总结
云计算与大数据基础知识 一、云计算是什么? 云计算就是统一部署的程序、统一存储并由相关程序统一管理着的数据！ 云计算cloud computing是一种基于因特网的超级计算模式，在远程的数据中心里，成千上万台电脑和服务器连接成一片电脑云。因此，云计算甚至可以让你体验每秒超过10万亿次的运算能力，拥有这么强大的计算能力可以模拟核爆炸、预测气候变化和市场发展趋势。用户通过电脑、笔记本、手机等方式接入数据中心，按自己的需求进行运算。 云计算是一种按使用量付费的模式，这种模式提供可用的、便捷的、按需的网络访问，进入可配置的计算资源共享池（资源包括网络，服务器，存储，应用软件，服务），这些资源能够被快速提供，只需投入很少的管理工作，或与服务供应商进行很少的交互。 通俗的理解是，云计算的“云”就是存在于互联网上的服务器集群上的资源，它包括硬件资源（服务器、存储器、CPU等）和软件资源（如应用软件、集成开发环境等），所有的处理都在云计算提供商所提供的计算机群来完成。 用户可以动态申请部分资源，支持各种应用程序的运转，无需为繁琐的细节而烦恼，能够更加专注于自己的业务，有利于提高效率、降低成本和技术创新。 云计算的核心理念是资源池。 二、云计算的基本原理 云计算的基本原理是，在大量的分布式计算机集群上，对这些硬件基础设施通过虚拟化技术构建不同的资源池。如存储资源池、网络资源池、计算机资源池、数据资源池和软件资源池，对这些资源实现自动管理，部署不同的服务供用户应用，这使得企业能够将资源切换成所需要的应用，根据需求访问计算机和存储系统。 打个比方，这就好比是从古老的单台发电机模式转向了电厂集中供电的模式。它意味着计算能力也可以作为一种商品进行流通，就像煤气、水电一样，取用方便，费用低廉。最大的不同在于，它是通过互联网进行传输的。 三、云计算的特点 1、支持异构基础资源 云计算可以构建在不同的基础平台之上，即可以有效兼容各种不同种类的硬件和软件基础资源。硬件基础资源，主要包括网络环境下的三大类设备，即：计算(服务器)、存储(存储设备)和网络(交换机、路由器等设备);软件基础资源，则包括单机操作系统、中间件、数据库等。 2、支持资源动态扩展 支持资源动态伸缩，实现基础资源的网络冗余，意味着添加、删除、修改云计算环境的任一资源节点，或者任一资源节点异常宕机，都不会导致云环境中的各类业务的中断，也不会导致用户数据的丢失。这里的
建筑工程识图及预算快速入门 40
建筑施工实用书籍 一．建筑类： 1.建筑工程定额原理与概预算￥31.20 2.建筑工程竣工验收与资料管理￥25.60 3.建筑施工技术与机械（工业与民用建筑专业）￥22.40 4.建筑工程招投标实务与案例分析￥26.30 5.建筑装饰工程预算与招投标￥15.00 6.建筑材料与施工/新农村规划与建设丛书￥31.60 7.建筑工程测量￥20.90 8.建筑与景观设计基本规范￥26.10 9.建筑地基计算原理与实例￥70.30 10.建筑预算员一本通￥23.00 11.建筑设备工程￥30.60 12.建筑装饰材料识别与选购￥17.60 13.建筑装饰装修施工工艺标准手册（第2版）￥84.80 14.建筑工程技术资料管理￥14.40 15.建筑工程预算常用数据速查手册￥20.90 16. 建筑工程识图及预算快速入门 40.2 二．建筑招投标与合同类： 1.工程项目承揽与合同管理(建筑工程技术专业) ￥44.00 2.合同员一本通/建筑施工现场管理人员一本通系列丛书￥31.60 3.建筑工程合同管理￥15.00 4.建筑施工企业工程合同风险管理法律实务[新华文轩] ￥50.70 5.建筑师合同谈判￥20.00 6.建筑工程招投标与合同管理￥24.50 7.招投标用建筑材料与产品技术标准选编￥71.50 三．隧道类： 1.隧道施工技术 34 2.城市隧道工程施工技术￥39.20 3.隧道工程预算定额与工程量清单计价应用手册￥15.00四．公路、市政、土石方类： 1.新编公路工程预算:定额计价与工程量清单计￥41.30 2.市政工程定额与预算（第二版）￥29.60 3.土石方工程施工[新华文轩] ￥15.00 4.土石方工程工程量清单计价应用手册 14.4 五．水利建设类： 水利工程施工技术与组织（第2版）￥32.00 水利工程施工组织与管理￥19.80 六．其他类： 1.中国古建筑修建施工工艺￥65.60 2.资料员一本通/建筑装饰装修工程现场管理人员一￥19.80 3.建设法规案例与评析￥28.5
建筑电气施工图识图教程
建筑电气施工图识图方法（I） 一、电气施工图的特点 1. 建筑电气工程图大多是采用统一的图形符号并加注文字符号绘制而成的； 2. 电气线路都必须构成闭合回路； 3. 线路中的各种设备、元件都是通过导线连接成为一个整体的； 4. 在进行建筑电气工程图识读时应阅读相应的土建工程图及其他安装工程图，以了解相互间的配合关系； 5. 建筑电气工程图对于设备的安装方法、质量要求以及使用维修方面的技术要求等往往不能完全反映出来，所以在阅读图纸时有关安装方法、技术要求等问题，要参照相关图集和规范。 二、电气施工图的组成 1. 图纸目录与设计说明 包括图纸内容、数量、工程概况、设计依据以及图中未能表达清楚的各有关事项。如供电电源的来源、供电方式、电压等级、线路敷设方式、防雷接地、设备安装高度及安装方式、工程主要技术数据、施工注意事项等。 2. 主要材料设备表 包括工程中所使用的各种设备和材料的名称、型号、规格、数量等，它是编制购置设备、材料计划的重要依据之一。 3. 系统图 如变配电工程的供配电系统图、照明工程的照明系统图、电缆电视系统图等。系统图反映了系统的基本组成、主要电气设备、元件之间的连接情况以及它们的规格、型号、参数等。 4. 平面布置图 平面布置图是电气施工图中的重要图纸之一，如变、配电所电气设备安装平面图、照明平面图、防雷接地平面图等，用来表示电气设备的编号、名称、型号及安装位置、线路的起始点、敷设部位、敷设方式及所用导线型号、规格、根数、管径大小等。通过阅读系统图，了解系统基本组成之后，就可以依据平面图编制工程预算和施工方案，然后组织施工。 5. 控制原理图 包括系统中各所用电气设备的电气控制原理，用以指导电气设备的安装和控制系统的调试运行工作。 6. 安装接线图 包括电气设备的布置与接线，应与控制原理图对照阅读，进行系统的配线和调校。 7. 安装大样图(详图) 安装大样图是详细表示电气设备安装方法的图纸，对安装部件的各部位注有具体图形和详细尺寸，是进行安装施工和编制工程材料计划时的重要参考。 三、电气施工图的阅读方法 1. 熟悉电气图例符号，弄清图例、符号所代表的内容。 电气符号主要包括文字符号、图形符号、项目代号和回路标号等。在绘制电气图时，所有电气设备和电气元件都应使用国家统一标准符号，当没有国际标准符号时，可采用国家标准或行业标准符号。要想看懂电气图，就应了解各种电气符号的含义、标准原则和使用方法，充分掌握由图形符号和文字符号所提供的信息，才能正确地识图。 电气技术文字符号在电气图中一般标注在电气设备、装置和元器件图形符号上或者其近旁，以表明设备、装置和元器件的名称、功能、状态和特征。 单字母符号用拉丁字母将各种电气设备、装置和元器件分为23类，每大类用一个大写字母表示。如用“V”表示半导体器件和电真空器件，用“K”表示继电器、接触器类等。 双字母符号是由一个表示种类的字单母符号与另一个表示用途、功能、状态和特征的字母组成，种类字母在前，功能名称字母在后。如“T”表示变压器类，则“TA”表示电流互感器，“TV”表示电压互感器，“TM”表示电力变压器等。辅助文字符号基本上是英文词语的缩写，表示电气设备、装置和元件的功能、状态和特征。例如，“起动”采用“START”
大数据基础-大数据软件基础
第2章大数据软件基础
目录 ?Linux基础 ?Java基础 ?SQL语言基础 ?在VirtualBox上安装Linux集群?习题
2.1.1 Linux 简介 Linux简洁，仅提供数百个有明确设计目的系统调用； Linux中所有的设备都被当做文件对待，可通过一套相同的系统调用接口对数据和设备的操作； Linux的内核和相关的系统工具软件都是用C语音编写的，Linux在各种硬件体系架构面前具备非常好的移植能力； Linux将所有的进程都当做线程，而创建线程速度快、开销少； Linux提供了一套非常简单但又非常稳定的进程间通信元语，快速简洁的进程创建过程使得Linux程序高质量地完成任务，而简单稳定的进程间通信机制可以保证一组单一目的的程序方便地组合在一起，去解决更为复杂的任务。 Linux系统核心最初是由芬兰赫尔辛基大学学生Linus Torvalds在1990年设计。后来，Linux周边程序越来越多，在不到三年的时间里，linux成为了一个功能完善，稳定可靠的操作系统。 Linux存在着许多不同的Linux版本，例如RedHat、CentOS、Ubuntu、debian等。 Linux系统具有以下几个重要的特点：
1．修改主机名和hosts文件 v查看主机名 可以使用hostname查看当前主机名称，命令如下：$ hostname
v永久修改主机名 可以使用hostnamectl永久设置主机名，修改后的主机名存储在/etc/hostname文件中。命令如下： $ hostnamectl set-hostname controller# 设置主机名为controller $ cat /etc/hostname # 用cat 命令在控制台显示文件内容为controller 也可以通过直接修改/etc/hosts文件中的主机名来修改主机名称。 还可以使用Vim等编辑工具编辑该文件，修改对应IP地址后的主机名称。 $ vim /etc/hosts # 注意：在打开文件，并修改主机名称后，保存$ cat /etc/hosts
大数据挖掘入门教程
大数据挖掘入门教程 大数据时代的来临，给人们生活带来了巨大变化。对于中国而言，大数据产业起步晚，发展速度快。物联网、移动互联网的迅速发展，使数据产生速度加快、规模加大，迫切需要运用大数据手段进行分析处理，提炼其中的有效信息。千锋教育，经过多年的洗礼，在大数据培训中取得了不错的成绩。 下面是千锋教育对于大数据入门教程的步骤： 1)数据挖掘概述与数据： 讲解了数据挖掘技术的起源、应用场景以及基本的处理方法，并对于数据集、数据等基本的概念做了阐释。 2)可视化与多维数据分析： 讲解了数据可视化的基本方法，并分别演示了Excel数据透视表与SQLServerAnalysisService对于多维数据的可视化处理。 3)分类器与决策树： 讲解了分类器的基本概念与应用方法，并具体分析了分类器经典算法之一决策树的实现方法。 4)其他分类器：
讲解了另外两种经典的分类器算法：基于规则的分类器与基于距离的分类器和其他一些常见的分类器算法，如基于距离的分类器的改良算法、贝叶斯分类器、人工神经网络、支持向量机与组合方法等。 5)决策树的应用： 演示了利用WekaExplorer、KNIME、Tanagra等开源工具进行的数据挖掘处理。演示中对比了几类数据挖掘算法，如Cart决策树、C4.5决策树、KNIME决策树、简单贝叶斯分类、组合方法、人工神经网络、基于规则的分类等。 6)关联分析： 讲解了关联分析的常见算法，即Apriori算法与FP增长算法。 7)购物车数据分析： 主要演示了利用微软的解决方案来进行购物车数据的关联分析，包括SQLServiceAnalysisService的关联分析与Excel结合SSAS外接程序等方法。最后还利用WekaKnowledgeFlow工具来进行关联分析，以便对比第六章的实践。 8) 聚类算法： 讲解了聚类算法的基本原理与常见算法，包含K均值算法、层次聚类、基于密度的聚类算法。 大数据是未来的趋势，选择千锋教育，助力人生！
(完整版)建筑工程识图要点汇总总结
建筑工程识图方法概述 建筑分类 房屋组成：一般可认为房屋由基础或地下室、墙体、或柱、梁、楼板层与地面、楼梯及垂直交通设施、屋顶、门和窗等结构构件组成。 一、建筑工程施工图的用途与内容 建筑工程施工图是表示工程项目总体布局，建筑物的外部形状、内部布置、结构构造、内外装修、材料做法以及设备、施工等要求的图样。 1、用途 （1）指导施工 （2）编制施工图预算 （3）安排材料、设备 （4）非标准构件的制作 2、内容 （1）图纸目录（既首页图） （2）设计总说明 （3）建筑施工图（简称建施） （4）结构施工图（简称结施） （5）设备施工图（简称设施）
二、建筑工程施工图的特点 1、施工图中的各图样，主要是用正投影法绘制的。 2、绘图比例较小，多采用统一规定的图例或代号来表示。 3、施工图中的不同内容，使用不同的线型。 三、建筑工程施工图的识图方向 1、熟悉拟建工程的功能。 了解本工程的类型、联想基本组成和装修。 2、细阅说明书、目录。 了解图纸有多少类别，每类多少张。 3、先整体后局部，先建筑后结构，先平面后立面。 4、先图标、文字，后图样；先图形，后尺寸。
建筑施工图识图方法 1、图纸目录 图纸目录包括每张图纸的名称、内容、图纸编号等，表明该工程图纸由哪几个专业的图纸及哪些图纸所组成，便于检索和查找。
2、设计总说明 设计总说明主要介绍工程的概况和总的要求。内容一般体现： 1）设计依据（如规划限制、设计规模、建筑面积以及有关的地质、气象资料等）。 2）设计标准（如建筑标准、结构荷载等级、抗震要求等）。 3）施工要求（如施工技术、材料要求以及采用新技术、新材料或有特殊施工的工艺说明）。
建筑结构施工图识图入门总结,很详细
建筑结构施工图识图入门总结，很详细 知识，力求达到以下四个方面能力： 1、理解建筑施工图的成图原理和制图标准； 2、看懂房屋的组成和各部分的材料、做法，能够看懂一般建筑工程的主要施工图纸； 3、能够根据施工图纸进行建筑面积和一般工程量的计算以及常用构件数量的统计； 4、能够发现图纸中较明显的错误、遗漏和图样之间相互矛盾的地方。 第一节建筑工程施工图的组成 各专业施工图的内容 1、总图：建筑场地范围内建筑物的位置、形状和尺寸，道路、绿化及各种室外管线的布置等。 2、建筑专业图：建筑平面图、立面图、剖面图、各种详图及门窗表、材料做法表。 3、结构专业图：基础图、各层顶板的平面、剖面、各种构件详图，构件数量表及设计说明。 4、设备专业图：包括给水、排水、采暖、通风各系统的平面图、轴测图和各种详图。 5、电气专业图：包括照明、动力和弱电的系统图、平面图及详图等。 第二节建筑工程图的成图原理 一、投影的概念 用一组假想的投射线把物体的形状投到一个平面上，就可以得到一个图形，称为投影法。 二、投影的种类 1、中心投影：投影线由一点放射出来投射到物体上，这种作图方法称为中心投影法。 2、平行投影：投影线呈相互平行状投射到物体上，称平行投影。 （1）正投影：使投影线垂直于投影面时，并且使物体的一个面也垂直于投影线。
（2）斜投影：当投影线倾斜于投影面时，所作出的投影。 三、物体的三面正投影图 1、三面正投影体系的形成 （1）将物体放在三个相互垂直的投影面间； （2）用三组垂直于投影面的投影线作投影； （3）在三个投影面上得到三个正投影图。 2、三面正投影体系的展开 （1）正立投影面不动； （2）水平投影面向下转动90°； （3）侧立投影面向右后方转动90°。 3、三面投影图的特性 （1）不全面性 每个投影图只能反映物体两个方向的尺寸；立面图反映长度和高度；平面图反映长度和宽度；侧面图反映高度和宽度。
【深圳千锋】大数据学习教程资料
【深圳千锋】大数据学习教程资料 深圳大数据开发培训班哪家好？不多说，直接推荐千锋，现在口碑为胜的社会，口碑好才是我们靠谱的选择！今天小编除了给大家推荐好学习培训班之外，还给大家分享十本学习大数据开发的书籍，可以速速收藏待用了！ 《Python 数据科学手册》 本书介绍了在Python中处理数据所必需的核心库：特别是IPython，NumPy，Pandas，Matplotlib，Scikit-Learn和相关软件包。读这本书，你需要有Python基础，如果你没有Python基础可以先读《A Whirlwind Tour of Python》这本书是针对Python语言快速入门的书 2. 《Neural Networks and Deep Learning》 是一本免费的在线书籍。这本书主要概述两大核心概念： ●神经网络，一个编程范例，使计算机可以从观测数据中学习 ●深度学习，这是一套强大的神经网络学习技术 神经网络和深度学习目前为图像识别，语音识别和自然语言处理中的许多问题提供了更好的解决方案。本书将教授许多神经网络和深度学习背后的核心概念。 3. 《贝叶斯思维》 think X系列的书籍之一，大多数讲贝叶斯统计的书，都是用数学符号，以数学概念（如微积分）为基础展开的，此书则用Python代码代替数学符号，用离散数学代替连续数学。这样一来，数学里的积分变成了求和，概率分布的运算大多成了简单的循环。 4. 《Machine Learning & Big Data》
这本书目前算是一部还没完结的作品，其目的是为了让软件工程师可以在不依赖库的情况下就能轻松构建机器学习模型，从而在理论和实践中获得平衡，大多数情况下，模型背后的概念或技术都很简单或者说比较直观，但是细节和术语上就容易出问题。 另外，现有的库基本可以解决现有的问题。更多的时候它们有自己的抽象和架构来隐藏底层概念。本书的目的就是为了让基本概念更清晰。 5. 《Statistical Learning with Sparsity》 在过去的十年中，计算和信息技术出现了爆炸性增长。随着它在各种领域如医学，生物学，金融和市场营销中涌现出大量的数据。本书在一个通用的概念框架中阐述了这些领域重要的数据科学思想。 6. 《Statistical inference for data science》 本书是作为数据科学专业领域的书籍，也是一部有关推论统计学的Coursera配套书。 本书旨在作为推论统计学的入门书籍。目标受众是具有数学和计算机编程基础的学生，他们希望将这些技能用于数据科学或统计学。这本书是免费提供的。 7. 《凸优化》 这是一本关于凸优化的书，凸优化是一类特殊的数学优化问题，它包括zui 小二乘法和线性规划问题。众所周知，zui小二乘法和线性规划问题具有相当完善的理论，出现在各种应用中，并且这些问题可以用编程来解决。这本书主要是面向实际应用，丰富的案例是本书的特色 《Python 自然语言处理》 这是一本关于自然语言处理的书。“自然语言”是指用于人类日常交流的语
Hadoop大数据开发基础教学进度表
学院 课程教学进度计划表（20 ～20 学年第二学期） 课程名称Hadoop大数据开发基础授课学时48 主讲（责任）教师 参与教学教师 授课班级/人数 专业（教研室） 填表时间 专业（教研室）主任 教务处编印 年月
一、课程教学目的 通过本课程的学习，使学生了解Hadoop集群的基本框架，Hadoop的基本理论，以及Hadoop的核心组件HDFS和MapReduce的原理和使用。为学生今后使用大数据技术挖掘、学习其他大数据技术奠定基础。同时，本课程将紧密结合实际，不仅通过大量的实践操作和练习提高学生的动手实践能力；而且会提供实际的案例，讲解实际项目的开发流程，通过案例讲解启发学生思维，并通过学生的实际操作来增强学生对于实际案例的思考以及实现，为学生毕业后能更快地适应工作环境创造条件。 二、教学方法及手段 本课程将采用理论与实践相结合的教学方法。在理论上，通过任务引入概念、原理和方法。在实践上，对于安装配置的内容，先有教师讲解与演练，再将安装教程发给学生，由学生自主完成；教学过程中的任务、实践操作、练习，可由教师提供简单思路，学生自主完成。 要求学生自己动手搭建Hadoop集群、分析实例，学习基本理论和方法，结合已有的知识，适当布置练习、实践题，组织一些讨论，充分调动学生的主观能动性，提高学生的动手实践能力，以达到本课程的教学目的。 三、课程考核方法 突出学生解决实际问题的能力，加强过程性考核。课程考核的成绩构成= 平时作业（20%）+ 课堂参与（10%）+ 期末考核（70%），期末考试建议采用开卷形式，试题应包括基本概念、基本理论、程序设计、综合应用等部分，题型可采用判断题、选择、简答、应用题等方式。
大数据入门推荐书籍
大数据入门推荐书籍 大数据是眼下非常流行的技术名词，自然也催生出了一些与大数据相关的职业，通过对数据的分析挖掘来影响企业的商业决策。想知道有关大数据的学习书籍资料有哪些？，今天千锋教育来为大家推荐一波大数据学习需要的书籍。 《大数据时代》 大数据不是随机样本，而是所有采集数据；大数据不追求精确性，而是允许混杂性；大数据不是分析因果关系，而是相关关系。 2、《爆发》 《爆发：大数据时代预见未来的新思维》揭开了人类行为背后隐藏的模式“爆发”，大胆的提出人类有93%的行为都是可预测的，是一本超越《黑天鹅》惊世之作。神秘色彩十足。
3、《Presto技术内幕》 Presto是Face book开发的数据查询引擎，基于Java语言开发的，专门为大数据实时查询计算而设计和开发的产品，更是大数据实时查询计算产品的佼佼者，比Spark、Impala更加简单、高效。 4、《智能时代》
《智能时代》回顾了科学研究发展的四个范式，用实例证明了数据在科学发现中的位置。 5、《大数据处理之道》 从最初的Hadoop到Spark，再到Storm，到底哪个战斗力更强？《大数据处理之道》分析比较了当下流行的大数据处理技术的优劣及适用场景，包括Hadoop、Spark、Storm、Dremel、Drill等，详细分析了各种技术的应用场景和优缺点。几乎涵盖所有的大数据处理热门技术，语言诙谐，大数据处理技术与应用场景并在，对未来新的大数据处理技术发展趋势进行了预，测，初学者好上手，专业人士可系统的扩展知识。
6、《大数据基础与应用》 数据本身没有丝毫意义，通过统计、分类、萃取、特征抽取等一系列技术手段才能实现其价值。基础≠不重要，大数据初级必须要掌握的理论知识都在这里 7、《超越大数据》 把社交数据、移动数据、位置数据与主数据结合起来, 可以实现与现有客户
大数据开发新手学习指南(经典)
上市公司，官网：https://www.360docs.net/doc/995846581.html, 大数据开发初学者该如何学习 导读： 第一章：初识Hadoop 第二章：更高效的WordCount 第三章：把别处的数据搞到Hadoop上 第四章：把Hadoop上的数据搞到别处去 第五章：快一点吧，我的SQL 第六章：一夫多妻制 第七章：越来越多的分析任务 第八章：我的数据要实时 第九章：我的数据要对外 第十章：牛逼高大上的机器学习 经常有初学者会问，自己想往大数据方向发展，该学哪些技术，学习路线是什么样的，觉得大数据很火，就业很好，薪资很高……首先，如果你确定了想往这个方面发展，先考虑自己的过去从业经历、专业、兴趣是什么。计算机专业——操作系统、硬件、网络、服务器？软件专业——软件开发、编程、写代码？还是数学、统计学专业——对数据和数字特别感兴趣？ 其实这就是想告诉你大数据的三个发展方向，平台搭建/优化/运维/监控、大数据开发/设计/架构、数据分析/挖掘。 先扯一下大数据的4V特征： ?数据量大，TB->PB ?数据类型繁多，结构化、非结构化文本、日志、视频、图片、地理位置等；
上市公司，官网：https://www.360docs.net/doc/995846581.html, ?商业价值高，但是这种价值需要在海量数据之上，通过数据分析与机器学习更快速的挖掘出来； ?处理时效性高，海量数据的处理需求不再局限在离线计算当中。 现如今，正式为了应对大数据的这几个特点，开源的大数据框架越来越多，越来越强，先列举一些常见的： 文件存储：Hadoop HDFS、Tachyon、KFS 离线计算：Hadoop MapReduce、Spark 流式、实时计算：Storm、Spark Streaming、S4、Heron K-V、NOSQL数据库：HBase、Redis、MongoDB 资源管理：YARN、Mesos 日志收集：Flume、Scribe、Logstash、Kibana 消息系统：Kafka、StormMQ、ZeroMQ、RabbitMQ 查询分析：Hive、Impala、Pig、Presto、Phoenix、SparkSQL、Drill、Flink、Kylin、Druid 分布式协调服务：Zookeeper 集群管理与监控：Ambari、Ganglia、Nagios、Cloudera Manager 数据挖掘、机器学习：Mahout、Spark MLLib 数据同步：Sqoop 任务调度：Oozie 1.1 学会百度与Google
建筑工程钢筋识图入门
【建筑工程钢筋识图入门】——建工、监理、造价的同学都应该明白的平法标注 一、箍筋表示方法： ⑴ φ10@100/200(2) 表示箍筋为φ 10 ，加密区间距100，非加密区间距200，全为双肢箍。（两根钢筋的箍筋） 箍筋的支数 ⑵ φ10@100/200(4) 表示箍筋为φ10 ，加密区间距100，非加密区间距200，全为四肢箍。 ⑶ φ8@200(2) 表示箍筋为φ8，间距为200，双肢箍。 ⑷ φ8@100(4)/150(2) 表示箍筋为φ8，加密区间距100，四肢箍，非加密区间距150，双肢箍。 一、 梁上主筋和梁下主筋同时表示方法 ： ⑴ 3Φ22，3Φ20 表示上部钢筋为3Φ22, 下部钢筋为3Φ20。 ⑵ 2φ12，3Φ18 表示上部钢筋为2φ12, 下部钢筋为3Φ18。 ⑶ 4Φ25，4Φ25 表示上部钢筋为4Φ25, 下部钢筋为4Φ25。 ⑷ 3Φ25，5Φ25 表示上部钢筋为3Φ25, 下部钢筋为5Φ25。 二、 梁上部钢筋表示方法：（标在梁上支座处） ⑴ 2Φ20 表示两根Φ20的钢筋，通长布置，用于双肢箍。 ⑵ 2Φ22+（4Φ12） 表示2Φ22 为通长，4φ12架立筋，用于六肢箍。 ⑶ 6Φ25 4/2 表示上部钢筋上排为4Φ25，下排为2Φ25。 ⑷ 2Φ22+ 2Φ22 表示只有一排钢筋，两根在角部，两根在中部，均匀布置。 三、 梁腰中钢筋表示方法： ⑴ G2φ12 表示梁两侧的构造钢筋，每侧一根φ12。 ⑵ G4Φ14 表示梁两侧的构造钢筋，每侧两根Φ14。 ⑶ N2Φ22 表示梁两侧的抗扭钢筋，每侧一根Φ22。 ⑷ N4Φ18 表示梁两侧的抗扭钢筋，每侧两根Φ18。 四、 梁下部钢筋表示方法：（标在梁的下部） ⑴ 4Φ25 表示只有一排主筋，4Φ25 全部伸入支座内。 ⑵ 6Φ25 2/4 表示有两排钢筋，上排筋为2Φ25，下排筋4Φ25。 ⑶ 6Φ25 （-2 ）/4 表示有两排钢筋，上排筋为2Φ25，不伸入支座，下排筋4Φ25，全部伸入支座。 ⑷ 2Φ25 + 3Φ22（-3）/ 5Φ25 表示有两排筋，上排筋为5根。2Φ25伸入支座，3Φ22，不伸入支座。下排筋 5Φ25，通长布置。 五、 标注示例： KL7（3）300×700 Y500×250 φ10@100/200(2) 2Φ25 N4Φ18 （-0.100） 4Φ25 6Φ25 4/2 6Φ25 4/2 6Φ25 4/2 4Φ25 □———————————□———————□———————————□ 4Φ25 2Φ25 4Φ25
大数据学习网盘-大数据学习资料
大数据学习网盘-大数据学习资料 零基础想要学习大数据，讲真，真的还是一件困难的事，不过人生就是这样，只有你越过更大的困难，才知道自己会有更大的收获。就像现在的大数据行业，人人都说大数据行业好，薪资高，但是你看到每一个学习大数据的学生为此付出的惨痛经历吗？你看到过大数据工程师曾经日夜苦读、钻研书籍和教程吗？付出不一定有回报，但不付出一定不会有回报，想要更大的收获，先来收下千锋小编这波大数据书籍和视频教程吧！ 一、大数据书籍推荐： 1、《为数据而生》 书中分别阐述在大数据1.0、大数据2.0和大数据3.0时代下，相对应的数据分析需要做到分析、外化、集成。 2、《智能时代》 这本书作者分七章从不同角度对大数据进行介绍，分别以技术和思维方式的改变为主线，从工业革命这个角度嵌入，顺理成章的延伸出大数据与智能化，但
是没有将过多笔墨放在技术的深究上，而是选择从应用层面体现大数据的理念。大数据应用则会渗透到各行各业，这正是作者的用心之处。 3、《R语言预测实战》 R语言横跨了金融、生物、医学、互联网等多个领域，主要用于统计、建模及可视化。由于上手快、效率高，备受技术人员青睐。预测是大数据挖掘的主要作用之一,借助R语言来做大数据预测，可以兼具效率与价值于一身。 3、《数据之巅》 这本书中，从小数据时代到大数据的崛起，作者以宏大的历史观、文化观、大数据观，给我们描绘了一幅数据科学、智慧文化的全景图。 4、《Hadoop权威指南》 《Hadoop权威指南(中文版)》从Hadoop的缘起开始，由浅入深，结合理论和实践，全方位地介绍Hadoop这一高性能处理海量数据集的理想工具。 5、《Hive编程指南》 《Hive编程指南》是一本Apache Hive的编程指南，旨在介绍如何使用Hive的SQL方法HiveQL来汇总、查询和分析存储在Hadoop分布式文件系统上的大数据集合。
《大数据开发基础》课程教学大纲
大数据开发基础 一、课程性质、目的和任务 1. 本课程为计算机专业大学本科生及研究生选修的一门课程； 2. 目的是让学生了解并掌握四个领域（即大数据系统的起源及系统特征、大数据系统的架构设计 及功能目标设计、大数据系统程序开发、企业大数据案例分析）的内容，同时利用真机实验环节以及大数据实训一体机来提升学生对大数据开发的实践能力； 3. 本课程重点让学生掌握五个方面的内容： （1）HDFS使用操作； （2）MapReduce开发； （3）HBase数据库的开发； （4）Hive数据仓库开发； （5）大数据案例分析； 二、教学内容及要求 第一章大数据概述 授课学时：1 基本要求： 1.了解大数据概念、特征、数据计量单位以及大数据的类型； 2.了解大数据系统的设计背景、以及当前大数据系统存在的不足； 3.了解大数据系统的设计思想、设计目标和设计原则； 4.了解大数据系统的整体逻辑架构设计及运行逻辑，了解当前大数据系统的主流架构； 第二章大数据应用开发思路和开发环境配置 授课学时：1 基本要求： 1.掌握大数据系统应用读写操作的开发流程； 2.掌握分析大数据开发技术及思路； 3.掌握大数据Java开发的环境配置、Plugin插件的安装，Hadoop环境配置；
第三章HDFS分布式文件系统 授课学时：4 基本要求： 1.了解HDFS设计目标、基本概念； 2.掌握HDFS文件系统的命令操作； 3.掌握Java对HDFS的程序开发操作，包含目录管理、文件列表、读取、导入导出、文件压缩等开发； 4. 真机实操训练（实验环节 1）； 第四章MapReduce分布式编程 授课学时：6 基本要求： 1.了解MapReduce的设计思想、基本概念； 2.了解MapReduce的系统架构、作业运行机制和关键技术； 3.掌握MapReduce的数据类型的自定义以及数据类型的使用； 4.掌握MapReduce开发，定制输入输出的数据格式； 5.掌握将HDFS文件系统中整个文件作为输入数据的开发； 6.掌握利用MapReduce完成小文件聚合成一个大文件的开发； 7.掌握压缩数据处理程序开发； 8.掌握任务组合过程，掌握迭代组合、并行组合及串行组合； 9.掌握任务的前后链式组合； 10.掌握多数据源连接的开发，包含Map端开发以及Reduce端开发； 11.掌握Hadoop全局参数的使用，全局文件的使用； 12.掌握与关系型数据库的访问连接； 13.真机实操训练（实验环节2）； 第五章HBase分布式数据库 授课学时：4 基本要求： 1.了解HBase分布式数据库的设计目标、基本概念； 2.了解HBase逻辑架构以及物理架构； 3.掌握HBase分布式数据库Shell命令操作； 4.掌握HBase数据库系统的Java开发，包含创建表、删除表，查询所有表操作； 5.掌握HBase数据库系统的Java开发，包含插入记录、查询数据，组合查询、修改删除记录等开发； 6.真机实操训练（实验环节3）；
大数据课程视频从入门到精通
大数据课程视频从入门到精通 每每看到大数据公司抛来的橄榄枝，是不是总有种立刻跳进大数据圈子的冲动？每每看到比自己现在工资高一倍的大数据薪资，是不是有种想要学习的冲动？不用怕，小编为你送福利，爱学习的小伙伴们，你们需要的从入门到精通的大数据课程视频。 大数据时代，学习大数据技术已然成为一股热潮，不仅仅是计算机专业的专职，还有很多不是计算机专业的学生也纷纷踏入大数据行业。毕竟大数据行业的就业前景和薪资待遇是如此的诱人。 大数据开发工程师其实是一个比较笼统的概念，在公司内根据工作要求不同会分出比较细的方向，大数据开发工程师市场上大致分为：数据挖掘工程师、大数据专家、数据研究员、用户分析专家等，这些都是公司大数据部门比较常见的职称。 每家公司对大数据工作的要求不同：有的强调数据库编程、有的突出应用数学和统计学知识、有的则要求有咨询公司或投行相关的经验、有些是希望能找到懂得产品和市场的应用型人才。
大数据培训视频就是帮助有识之士成为大数据开发工程师的过程，大数据开发工程师需要掌握的技术往往比较高端，大致如下图所示： 想要成为大数据工程师你需要掌握的计算机技术有：hadoop 、spark、storm开发、hive 数据库、Linux 操作系统等知识，具备分布式存储、分布式计算框架等。其中，大数据生态体系的各个模块的功能和开发技术，包括Hadoop 体系中的HDFS，Hbase 进行数据操作，MapReduce 进行数据开发，YARN 进行资源配置，Hive 完成数据仓库，Pig进行数据分析，以及Oozie，Zookeeper，Sqoop 和Flume 等模块。最后阶段将学习Spark 生态体系，及其Scala 基础和SparkSQL 开发。
大数据技术与应用基础_教学大纲.doc
《大数据技术与应用基础》教学大纲 学时： 60 代码： 适用专业： 制定： 审核： 批准： 一、课程的地位、性质和任务 大数据技术的发展，已被列为国家重大发展战略。而在过去的几年里，无论是聚焦大数据发展 的《促进大数据发展行动纲要》，还是《“十三五”规划》中都深刻体现了政府对大数据产业和应用 发展的重视。目前国内大数据发展还处于加速期、转型期，数据与传统产业的融合还处于起步阶段，各 行业对大数据分析和挖掘的应用还不理想。但随着市场竞争的加剧，各行业对大数据技术研究的 热情越来越高，在未来几年，各领域的数据分析都将大规模应用。 本课程在注重大数据时代应用环境前提下，考虑大数据处理分析需求多样复杂的基本情况，从 初学者角度出发，以轻量级理论、丰富的实例对比性地介绍大数据常用计算模式的各种系统和工具。 考虑到当前大数据发展处于起步并逐步赶超先进的阶段，其应用领域丰富广泛，在教学过程中应注 重掌握大数据分析的实践操作。本课程通过丰富简单易上手的实例，让学生能够切实体会和掌握各 种类型工具的特点和应用。 二、课程教学基本要求 1.了解大数据的发展和基本概念，理解并掌握大数据的特征及主要技术层面。 2.掌握 Scrapy 环境的搭建，了解网络爬虫获取数据的过程，熟悉爬虫项目的创建。 3.深刻了解 hadoop 的基础理论，理解并掌握 Hadoop 单机及集群环境的部署方法。 4.掌握 HDFS 的基本概念和 HDFS 在 hadoop 中的作用，理解并识记 HDFS 的使用，了解HDFS的JAVA API 接口及数据流原理；让学生明白Map 过程与 Reduce过程这两个独立部分各自的原理及合作途径，知道如何独立编写满足自己需求的MapReduce程序。 5.理解 HBase 中涉及的基本概念，掌握 HBase 的简单应用；让学生了解数据仓库的基础概念，熟 悉 Hive 与 HDFS 、 MapReduce 直接的关心。 6. 熟悉 Spark 和 RDD 的基本概念，熟悉spark 接口的使用，解决实战时的步骤及思路。 7. 明白 Hadoop 和 Storm 之间的差别，掌握对Storm 的使用。理解 Apex 的工作过程并能简单应用。 8.了解 Druid 的基本概念、应用场景以及集群架构，掌握批量数据加载、流数据加载的操作。 了解 Flink的重要概念和基本架构，掌握Flink简单的使用实例。 9.理解Elasticsearch的基本架构，掌握Elasticsearch的一些入门操作。了解并基本掌握怎样利用所学的工具对目标实例进行数据分析。 三、课程的内容 1．大数据概述