闽越人的四大特征

闽越人的四大特征
闽越人的四大特征

闽越位处浙江福建一带,水网纵横,多山多水靠海。据史记考证,大部分由南部迁居至此,他们的头发都有明显的特点──棕红色,长年在深山老林狩猎,在江上捕鱼,使得眼睛特别深邃灵敏,身体矮小、面短、须发少、鼻形广,又受地理环境(多水潮湿、气候温和)等因素影响,确定了他们生活的习性:

断发文身

“断发文身”,意思是剪短头发及在身上刺上龙、蛇一类图案花纹,这是远古人类“图腾崇拜”的反映。闽越人为甚么喜欢“文身”呢?古代越族的“文身”,是一种以龙蛇一类水族为图腾的遗俗。上古时代,各图腾部落所属的人在成年时会举行一种保证永远不失信于图腾的荣誉仪式,而文身就是这个仪式的一个程序。最初,闽越人文身,使自己与蛟龙相似,以求避免蛟龙的侵害。渐渐地,由于尽量将自己装成像蛟龙的样子,他们逐渐相信蛟龙就是自己的保护神和祖先,产生了图腾观念,承认蛟龙是自己的图腾。从此,文身带上了神秘的意味,人们沿袭这种习俗已不再是为了蒙蔽蛟龙,而主要是藉着这种图腾威灵的保佑庇护。直到最后,图腾的意义渐渐变得淡薄,但文身的习俗却保留下来。至于断发,则是闽越人对不断生长的头发采取的剪裁处理行为,本来是平常事,却在中原汉人的眼里视为奇风异俗。中原人认为身体发肤等受之于父母,不能伤毁,否则就是不孝,所以只能蓄发而不敢剪断。这是在儒家思想确立地位以后中原人才有的习俗,闽越国人显然没有受到这个影响。

凿齿

凿齿又称“拔齿”,即拔掉左右门牙或者侧齿,以为成年或婚姻标志。拔齿是闽越人的另一种独特习俗。在缺少麻醉条件的古代,强行将牙齿拔掉,无疑要忍受剧烈的痛楚。所以,发展到后来,闽越人就以“饰齿”代替拔齿。

衣着

环境的影响还使闽越人的衣着奇特。闽越国人喜欢“短绻不挎”和“短袂攘卷”。据《淮南子?原道训》记载:“九嶷之南……短绻不挎,以便涉游,短袂攘卷,以便刺舟。”“挎”就是裤子,“不挎”就是没有裤档和裤腿,“短绻不挎”就是指用布简单地包扎下身。“袂”就

是袖子,“短袂”就是短袖,“短袂攘卷”就是说穿短袖的衣服。在日常生活和生产活动中,闽越人主要穿着短衣短裤,以方便涉水、游泳、划船。

居所

聚居在沿海、沿江地方,习惯于水上生活,善于驾舟在江河、海水中捕捞水产。喜欢居住干栏式房屋,人们称之为“巢居”,早期为防兽防潮,在树干上搭巢,后发展为几棵树之间架层,最后成为部落,以防御自然灾害的袭击和外来的侵扰。

团队中的四种表现

团队中的四种表现 团队是一种特殊形式的群体。把工作团队和工作群体进行比较,可以看到,在工作群体中,群体的共同目标只是信息的共享,群体的任务是个体任务的简单叠加,并且个体间的协作配合是中性的或者消极的;而在工作团队中,团队的目标是追求集体的绩效,团队的任务是所有个体的共同任务,并且个体间的协作配合是积极的。因此,在工作团队中,个体间的互动作用就显得比在工作群体中更为重要。团队的这种整体协作的特点,也往往成为团队绩效实现的具有决定性意义的因素。 微软总裁比尔·盖茨讲过一段话:“(微软)这种企业文化营造了一种氛围,在这种氛围中,开拓性思维不断涌现,员工的潜能得以充分发挥。我们微软公司所形成的氛围是,你不但拥有整个公司的全部资源,同时还拥有一个能使自己大显身手、发挥重要作用的小而精的班级或部门。每一个人都有自己的主见,而能使这些主见变成现实的则是微软这个团体。我的策略一向是,聘用有活力、具创新精神的顶尖人才,然后把权力和责任连同资源(人、财、物),一并委托给他们,以便使他们出色地完成任务。”这种把个人归属于集体的团体意识,完全超越了自我的团体意识。这种团体意识,已在微软公司落地生根。微软人认为,他们不属于自己,而是从属于微软这个团体。

一个团队是一个整体,只有团队中的每个人都同心协力,才能提高团队的整体效率。通过考察每个人在团队中的表现,来了解、认识那些优秀的团员。这也是阅人的一种方式。优秀的团员会在团队中有哪些表现呢? 1. 有责任心和事业心 在一个团队中,并不需要每个团队成员都异常聪明,因为过度聪明往往会自我意识膨胀,好大喜功。相反,却需要每个人都要具有强烈的责任心和事业心。那些具有责任心和事业心的团员,对于公司精心制定的战略会在理解、把握、吃透的基础上把战术不折不扣、坚定不移地贯彻执行下去,对于过程中的每一个运作细节和每一个项目流程都会认真地执行,并落到实处。 2. 有不断学习的意识。 只有不断地学习,才能保持团队的活力和创造力。在一个团队里,学习型的人才,无论是从机制上还是观念上都充满了强烈的再学习意识,他们善于在实践中将理论和实际相结合,善于发现他人优点,并加以吸收。 3. 在团队中会不断创新。 只有不断地创新才能保持团队的竞争优势。喜欢创新的人才会通过参加团队组织的培训,或对自我进行培训,来提高自己的创新能

天文课后答案、地球概论课后答案

第一章绪论 1.简述天文学的研究对象,研究方法和特点? 答:天文学的研究对象是天体,其研究的基本方法是对天体的观测,包括目视观测和仪器观测。它的研究特点是: (1)大部分情况下人类不能主动去实验,只能被动观测。 (2)强调对天体进行全局、整体图景的综合研究。表现观测上是全波段、全天候。在理论上依赖模型和假设。 (3)需用计算机把观测所获得的大量原始资料进行整理。使天文学研究发生重大变化的另一个技术进步是快速互联网技术,这使得异地天文数据的交换和处理成为可能,使得观测数据具有巨大的科学产出的潜在意义。目前,虚拟天文台的提出和建设对天文研究意义深远。(4)具有大科学的特征,需要大量投资。 (5)以哲学为指导。 2.研究天文学的意义有哪些? 答:天文学与人类关系密切,天文学对于人类生存和社会进步具有积极重要的意义,突出表现在以下几个方面: (1)时间服务:准确的时间不单是人类日常生活不可缺少的,而且对许多生产和科研部门更为重要。最早的天文学就是农业和牧业民族为了确定较准确的季节而诞生和发展起来的。现代的一些生产和科研工作更离不开精确的时间。例如,某些生产、科学研究、国防建设和宇航部门,对时间精度要求精确到千分之一秒,甚至百万分之一秒,否则就会失之毫厘,差之千里。而准确的时间是靠对天体的观测获得并验证的。 (2)导航服务:对地球形状大小的认识是靠天文学知识取得的。确定地球上的位置离不开地理坐标,测定地理经度和纬度,无论是经典方法还是现代技术,都属于天文学的工作内容。 (3)人造天体的成功发射及应用:目前,人类已向宇宙发射了数以千计的人造天体,其中包括人造地球卫星、人造行星、星际探测器和太空实验站等。它们已经广泛应用于国民经济、文化教育、科学研究和国防军事。仅就人造地球卫星而言,有通讯卫星、气象卫星、测地卫星、资源卫星、导航卫星等,根据不同需要又有地球同步卫星、太阳同步卫星等。所有人造天体都需要精确地设计和确定它们的轨道、轨道对赤道面的倾角、偏心率等。这些轨道要素需要进行实时跟踪,才能保持对这些人造天体的控制和联系。这一切都得借助天体力学知识。 (4)导航服务:天文导航是实用天文学的一个分支学科,它以天体为观测目标并参照它们来确定舰船、飞机和宇宙飞船的位置。早期的航海航空定位使用六分仪(测高、测方位)和航海钟,靠观测太阳、月亮、几颗大行星和明亮恒星,应用定位线图解方法来确定位置,其精度较低,且受天气条件限制。随着电子技术的进步,已发展了多种无线电导航技术来克服这方面的缺陷。宇宙航行开始以后,为了确定飞船在空间的位置和航向,天文导航也有相当重要的作用。目前,全球卫星定位系统(GPS)技术的应用,使卫星导航更精确。卫星导航不仅普遍用于航天、航空、航海,而且还用于陆面交通管理。 (5)探索宇宙奥秘,揭示自然界规律:随着对宇宙认识的深入,人类从宇宙中不断获得地球上难以想象的新发现。例如,19世纪初有位西方哲学家断言,恒星的化学组成是人类永远不可能知道的。但过了不久,由于分光学(光谱分析)的应用,很快知道了太阳的化学组成。其中的氦元素就是首先在太阳上发现的,25年后人们才在地球上找到它。太阳何以会源源不断地发射如此巨大的能量,这是科学家早就努力探索的课题。直到20世纪30年代有

《大数据时代下的数据挖掘》试题及答案要点

《海量数据挖掘技术及工程实践》题目 一、单选题(共80题) 1)( D )的目的缩小数据的取值范围,使其更适合于数据挖掘算法的需要,并且能够得到 和原始数据相同的分析结果。 A.数据清洗 B.数据集成 C.数据变换 D.数据归约 2)某超市研究销售纪录数据后发现,买啤酒的人很大概率也会购买尿布,这种属于数据挖 掘的哪类问题?(A) A. 关联规则发现 B. 聚类 C. 分类 D. 自然语言处理 3)以下两种描述分别对应哪两种对分类算法的评价标准? (A) (a)警察抓小偷,描述警察抓的人中有多少个是小偷的标准。 (b)描述有多少比例的小偷给警察抓了的标准。 A. Precision,Recall B. Recall,Precision A. Precision,ROC D. Recall,ROC 4)将原始数据进行集成、变换、维度规约、数值规约是在以下哪个步骤的任务?(C) A. 频繁模式挖掘 B. 分类和预测 C. 数据预处理 D. 数据流挖掘 5)当不知道数据所带标签时,可以使用哪种技术促使带同类标签的数据与带其他标签的数 据相分离?(B) A. 分类 B. 聚类 C. 关联分析 D. 隐马尔可夫链 6)建立一个模型,通过这个模型根据已知的变量值来预测其他某个变量值属于数据挖掘的 哪一类任务?(C) A. 根据内容检索 B. 建模描述 C. 预测建模 D. 寻找模式和规则 7)下面哪种不属于数据预处理的方法? (D) A.变量代换 B.离散化

C.聚集 D.估计遗漏值 8)假设12个销售价格记录组已经排序如下:5, 10, 11, 13, 15, 35, 50, 55, 72, 92, 204, 215 使用如下每种方法将它们划分成四个箱。等频(等深)划分时,15在第几个箱子内? (B) A.第一个 B.第二个 C.第三个 D.第四个 9)下面哪个不属于数据的属性类型:(D) A.标称 B.序数 C.区间 D.相异 10)只有非零值才重要的二元属性被称作:( C ) A.计数属性 B.离散属性 C.非对称的二元属性 D.对称属性 11)以下哪种方法不属于特征选择的标准方法: (D) A.嵌入 B.过滤 C.包装 D.抽样 12)下面不属于创建新属性的相关方法的是: (B) A.特征提取 B.特征修改 C.映射数据到新的空间 D.特征构造 13)下面哪个属于映射数据到新的空间的方法? (A) A.傅立叶变换 B.特征加权 C.渐进抽样 D.维归约 14)假设属性income的最大最小值分别是12000元和98000元。利用最大最小规范化的方 法将属性的值映射到0至1的范围内。对属性income的73600元将被转化为:(D) A.0.821 B.1.224 C.1.458 D.0.716 15)一所大学内的各年纪人数分别为:一年级200人,二年级160人,三年级130人,四年 级110人。则年级属性的众数是: (A) A.一年级 B.二年级 C.三年级 D.四年级

大数据的基本特点

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。随着云时代的来临,大数据也吸引了越来越多的关注。那么,大数据的基本特点有哪些呢? 首先是体量巨大,种类繁多。互联网搜索的发展、电子商务交易平台的覆盖和微博等社交网站的兴起,产生了无穷无尽的各种数据内容。数据类型日益繁多,例如视频、文字、图片、符号等各种信息,发掘这些形态各不相同的数据流之间的相关性是大数据的最大优点。比如供水系统数据与交通状况比较可以发现清晨洗浴和早高峰的时间密切相关,电网运行数据和堵车时间地点有相关性,交通事故率关联睡眠质量等。 其次是开放公开,容易获得。大数据不仅存在于特定的政府机构和企业组织,而是社会生活生产过程中自动产生存储的。电信公司积累客户的电话沟通记录,电子商务网站整合消费者的各种信息,企业通过挖掘海量数据可以增强自身能力,改善运营服务,提供决策支持,

实现商业智能进而为企业带来高额经济效益回报,发现企业发展的特殊规律。例如在今天,越来越多的商业组织和政府机构大量组织收集微博上的海量信息,分析个人特征和属性标签,预测社会舆情、电影票房或者商业机会。开放公开容易获得的数据源成为大数据时代的基本特征,产生巨大的社会影响。 再次是重视社会预测。预测是大数据的本质特征。在大数据时代,预见行业未来的能力成为企业追求的目标。最近美国Netflix公司推出《纸牌屋》,即通过采集其3000万用户的播放动作,包括打开、暂停、快进、倒退等动作,分析其注册用户的几百万次评级与搜索。 最后是重视发现而非实证。大数据则重视数据,创造知识,预测前景,探索未知,关注现象,发现机遇。预见未来依靠自下而上的数据收集处理,不依赖理论假设的前提下去发现知识,预知未来,洞察趋势,找到规律。例如沃尔玛超市经过大数据技术分析海量交易数据,察觉周末如果男人买婴儿尿布的同时会顺便买啤酒的独特现象。通常数据挖掘不做刻板假设,具有未知性,但结果有效并且实用。 以上就是全部内容,希望对大家有所帮助,感谢您的阅读!

团队协作能力的四大要素

团队协作能力的四大要素 尊重 尊重没有高低之分、地位之差和资历之别,尊重只是团队成员在交往时的一种平等的态度。平等待人;有礼有节;既尊重他人、又尽量保持自我个性。这是团队合作能力之一:尊重的最高境界。团队是由不同的人组成的,每一个团队成员首先是一个追求自我发展和实现的个体人,然后才是一个从事工作、有着职业分工的职业人。虽然团队中的每一个人都有着在一定的生长环境、教育环境、工作环境中逐渐形成的与他人不同的自身价值观,但他们每一个人也同样都有渴望尊重的要求,都有一种被尊重的需要,而不论其资历深浅、能力强弱。 尊重,意味着尊重他人的个性和人格,尊重他人的兴趣和爱好,尊重他人的感觉和需求,尊重他人的态度和意见,尊重他人的权利和义务,尊重他人的成就和发展。尊重,还意味着不要求别人做你自己不愿意做或没有做到过的事情。当你不能加班时,就没有权力要求其他团队成员继续“作战”; 尊重,还意味着尊重团队成员有跟你不一样的优先考虑,或许你喜欢工作到半夜,但其他团队成员也许有更好的事情可以做。只有团队中的每一个成员都尊重彼此的意见和观点,尊重彼此的技术和能力,尊重彼此对团队的全部贡献,

这个团队才会得到最大的发展,而这个团队中的成员也才会赢得最大的成功。尊重能为一个团队营造出和谐融洽的气氛,使团队资源形成最大程度的共享。 欣赏 学会欣赏、懂得欣赏。很多时候,同处于一个团队中的工作伙伴常常会乱设“敌人”,尤其是大家因某事而分出了高低时,落在后面的人的心里就会很容易酸溜溜的。所以,每个人都要先把心态摆正,用客观的目光去看看“假想敌”到底有没有长处,哪怕是一点点比自己好的地方都是值得学习的。欣赏同一个团队的每一个成员,就是在为团队增加助力;改掉自身的缺点,就是在消灭团队的弱点。 欣赏就是主动去寻找团队成员的积极品质,尤其是你的“敌人”,然后,向学习这些品质,并努力克服和改正自身的缺点和消极品质。这是培养团队合作能力的第一步。三人行,必有我师。每一个人的身上都会有闪光点,都值得我们去挖掘并学习。要想成功地融入团队之中,善于发现每个工作伙伴的优点,是走进他们身边、走进他们之中的第一步。适度的谦虚并不会让你失去自信,只会让你正视自己的短处,看到他人的长处,从而赢得众人的喜爱。每个人都可能会觉得自己在某个方面比其他人强,但你更应该将自己的注意力放在他人的强项上。因为团队中的任何一位成员,都可能是某个领域的专家。因此,你必须保持足够的谦虚,这种压力会

教科版科学六年下册《宇宙》每课知识要点归纳练习题 附单元知识点复习测试卷 有答案

教科版科学六年下册《宇宙》每课知识要点归纳练习题 附单元知识点测试卷 第三单元宇宙 1、地球的卫星——月球 1、1969年7月20日,美国“阿波罗11号”宇宙飞船着陆月球,(阿姆斯特朗)在月球上印下了人类的第一个足印。 2、探月历程:肉眼观察→(天文望远镜)→(探测飞行器)→(登月考察)。 3、月球是地球的(卫星),月球围绕地球逆时针(自西向东)运动。 4、月球直径大约是地球的(1/4),月球体积大约是地球的(1/49),月球质量大约是地球的(1/80),月球引力大约是地球的(1/6)。 5、2007年10月24日,中国自主研发并发射了首个月球探测器( “嫦娥一号”)成为世界上第五个发射月球探测器的国家。 6、月球最具特征地形是(环形山)。

2、月相变化 1、月球在圆缺变化过程中出现的(各种形状)叫做月相。 2、月球是一个不(发光),也不(透明)的球体。我们看到的月光是它(反射)太阳的光。月相实际上是人们从(地球上)看到的月球被太阳照亮的部分。由于观察的角度不同,所以看到的月相亮面(大小)、(方向)就不同。 3、月相变化周期约为29.5天,为农历(一个月)。日,地,月三者位置不断变化。 4、月相的变化规律是:上半月(由缺变圆),下半月(由圆变缺)。月面由(右)变到(左)。 5、月球亮面始终朝着(太阳),月球只能有(一半)被太阳照亮。 6、初一是(新月),初四、二十七是(峨眉)月,初七、初八是(上玄月),十五或十六是(满月),十三、十九是(凸月),二十二、二十三是(下玄月),二十九是(残月)。

3、我们来造环形山 1、环形山的特点:①、分布(杂乱随机);②、数量(众多),大多是(圆形);③、大小、深浅不一。 2、月球地貌的最大特征,就是分布着许多大大小小的(环形山)。环形山大多是圆形,有单个的,有几个挤叠在一起的,也有(大环套小环)的。环形山的直径有的不足一千米,有的直径能达到几百千米。 3、造环形山的方法:①(喷水)法;②(撞击)法。 4、目前公认的观点是(“撞击说”)。众多的环形山是长期以来(流星)、(陨石)撞击月球后遗留下来的痕迹。因为月球上没有(空气),就相当于少了一层保护层,使得撞击更为猛烈和频繁。 5、环形山的形成与许多因素有关,(陨石)撞击是主要原因。 4、日食和月食 1、日食分为三种,即(日全食)、(日偏食)和(日环食)。月食只有(全食)和(偏食),而没有环食。 2、日食和月食是日、地、月三个天体运动形成的(天文)现象。是

大数据复习提纲

1、线性判别函数的正负和数值大小的几何意义 正(负)表示样本点位于判别界面法向量指向的正(负)半空间中;绝对值正比于样本点到判别界面的距离。 2、感知器算法特点 收敛性:经过算法的有限次迭代运算后,求出了一个使所有样本都能正确分类的W,则称算法是收敛的。感知器算法是在模式类别线性可分条件下才是收敛的。 感知器算法只对线性可分样本有收敛的解,对非线性可分样本集会造成训练过程的震荡,这也是它的缺点。 3、聂曼-皮尔逊判决准则、最小最大判决准则等区别 聂曼-皮尔逊判决准则主要用于某一种判决错误较另一种判决错误更为重要情况; 最小最大判别准则主要用于先验概率未知的情况。 4、马式距离较之于欧式距离的优点 优点:马氏距离不受量纲的影响,两点之间的马氏距离与原始数据的测量单位无关。由标准化数据和中心化数据(即原始数据与均值之差)计算出的二点之间的马氏距离相同。马氏距离还可以排除变量之间的相关性的干扰。缺点:夸大了变化微小的变量的作用。受协方差矩阵不稳定的影响,马氏距离并不总是能顺利计算出。尺度不变性;考虑了模式的分布 5、关联规则的经典算法有哪些 Apriori 算法;FP-tree;基于划分的算法 Apriori算法、GRI算法、Carma 6、分类的过程或步骤 答案一:ppt上的 1、模型构建(归纳) 通过对训练集合的归纳,建立分类模型。 2、预测应用(推论) 根据建立的分类模型,对测试集合进行测试。 答案二:老师版本的 训练样本的收集训练集的预处理、模型的选择、模型的训练(问老师后理解整理) 7、分类评价标准

1)正确率(accuracy)就是被分对的样本数除以所有的样本数,通常来说,正确率越高,分类器越好; 2)错误率(error rate) 错误率则与正确率相反,描述被分类器错分的比例,error rate = (FP+FN)/(P+N),对某一个实例来说,分对与分错是互斥事件,所以 accuracy =1 - error rate; 3)灵敏度(sensitive) sensitive = TP/P,表示的是所有正例中被分对的比例,衡量了分类器对正例的识别能力; 4)特效度(specificity) specificity = TN/N,表示的是所有负例中被分对的比例,衡量了分类器对负例的识别能力;5)精度(precision) 精度是精确性的度量,表示被分为正例的示例中实际为正例的比例, precision=TP/(TP+FP);6)召回率(recall) 召回率是覆盖面的度量,度量有多个正例被分为正例, recall=TP/(TP+FN)=TP/P= sensitive,可以看到召回率与灵敏度是一样的。 正确率:它表示的预测结果正确比例。包括正例和负例。 精确度:它表示的是预测是正例的结果中,实际为正例的比例。 召回率:它表示的是实际为正例样本中,预测也为正例的比例。 综合指标:F1=2*精确率*召回率/精确率+召回率,它实际上精确度和召回率的一个综合指标。 8、支持向量机及常见的核函数选择 SVM的目的是寻找泛化能力好的决策函数,即由有限样本量的训练样本所得的决策函数,在对独立的测试样本做预测分类时,任然保证较小的误差。 本质:求解凸二次优化问题,能够保证所找到的极值解就是全局最优解。 支持向量机的标准:使两类样本到分类面的最短距离之和尽可能大 支持向量机基本思想:通过训练误差和类间宽度之间的权衡,得到一个最优超平面 支持向量机是利用分类间隔的思想进行训练的,它依赖于对数据的预处理,即在更高维的空间表达原始模式。通过适当的到一个足够高维的非线性映射,分别属于两类的原始数据就能够被一个超平面来分隔。 支持向量机的基本思想可以概括为:首先通过非线性变换将输入空间变换到一个高维空间,然后在这个新空间中求取最优线性分类面,而这种非线性变换是通过定义适当的内积函数来实现的。支持向量机求得的分类函数形式上类似于一个神经网络,其输出是若干中间层节点的线性组合,而每一个中间层节点对应于输入样本与一个支持向量的内积,因此也被叫做支持向量网络。

大数据的4V特征

大数据的4V特征 近几年很多领域都在讨论如何发展和运用大数据,那么什么是大数据?大数据的特征是什么?好多人不怎么了解,下文对这些方面进行简单的阐述。 (一)大数据(Big Data) 大数据是指那些超过传统数据库系统处理能力的数据。它的数据规模和转输速度要求很高,或者其结构不适合原本的数据库系统。为了获取大数据中的价值,我们必须选择另一种方式来处理它。数据中隐藏着有价值的模式和信息,在以往需要相当的时间和成本才能提取这些信息。如沃尔玛或谷歌这类领先企业都要付高昂的代价才能从大数据中挖掘信息。而当今的各种资源,如硬件、云架构和开源软件使得大数据的处理更为方便和廉价。即使是在车库中创业的公司也可以用较低的价格租用云服务时间了。对于企业组织来讲,大数据的价值体现在两个方面:分析使用和二次开发。对大数据进行分析能揭示隐藏其中的信息。例如零售业中对门店销售、地理和社会信息的分析能提升对客户的理解。对大数据的二次开发则是那些成功的网络公司的长项。例如Facebook通过结合大量用户信息,定制出高度个性化的用户体验,并创造出一种新的广告模式。这种通过大数据创造出新产品和服务的商业行为并非巧合,谷歌、雅虎、亚马逊和Facebook它们都是大数据时代的创新者。 (二)大数据的4V特征 大量化(V olume):企业面临着数据量的大规模增长。例如,IDC最近的报告预测称,到2020年,全球数据量将扩大50倍。目前,大数据的规模尚是一个不断变化的指标,单一数据集的规模范围从几十TB到数PB不等。简而言之,存储1PB数据将需要两万台配备50GB硬盘的个人电脑。此外,各种意想不到的来源都能产生数据。 多样化(Variety):一个普遍观点认为,人们使用互联网搜索是形成数据多样性的主要原因,这一看法部分正确。然而,数据多样性的增加主要是由于新型多结构数据,以及包括网络日志、社交媒体、互联网搜索、手机通话记录及传感器网络等数据类型造成。其中,部分传感器安装在火车、汽车和飞机上,每个传感器都增加了数据的多样性。 快速化(Velocity):高速描述的是数据被创建和移动的速度。在高速网络时代,通过基于实现软件性能优化的高速电脑处理器和服务器,创建实时数据流已成为流行趋势。企业不仅需要了解如何快速创建数据,还必须知道如何快速处理、分析并返回给用户,以满足他们的实时需求。根据IMS Research关于数据创建速度的调查,据预测,到2020年全球将拥有220亿部互联网连接设备。 价值化(Value):大量的不相关信息,浪里淘沙却又弥足珍贵。对未来趋势与模式的可预测分析,深度复杂分析(机器学习、人工智能Vs传统商务智能(咨询、报告等) 蚁坊软件在舆情大数据处理中注重大量化、多样化、快速化、价值化,凭借自身的大数据平台为客户提供舆情应用服务,其中鹰击提供微博舆情监测分析服务,正是基于这四个维度,其舆情“早发现”的能力显著领先竞争对手,为舆情早报告、早响应提供先机;而蚁坊软件旗下的另外一款典型产品,则是从多样性(全网)、快速性方面独有优势——鹰眼提供全网舆情监测分析服务,方便客户“速读网”,掌控舆情发展态势。

有关团队合作的四种不良现象

有关团队合作的四种不良现象 不只创业团队需要高度的team work合作,学生的报告与社团、甚至大公司内的各部门分工都需要团队合作,但许多失败的团队合作例子不外乎以下四种。 现象一:竞争心理作崇 面对激烈的竞争,许多学生认为彼此“互为对手”。相关的问卷调查显示,虽然有53%的同学认为现在大学生的关系应是“互相帮助、共同进步”,但是,由于在学习、就业等各方面的竞争,46%的同学感受到了实际存在的“互为对手”的关系。还有相当一部分学生认为同学之间是“互不相干”甚至是“互相提防”的关系。很显然,片面强调竞争的心理,阻碍了年轻人的团队合作意识。 现象二、“负面”默契 一项任务布置下来,因为缺乏团队合作精神,大家明明知道该任务不切实际、无法完成,但为了逃避责任,都心照不宣地选择“沉默是金”,谁都不愿将实际情况告知上级领导——这是典型的“负面”默契。 现象三:个人英雄主义 个人英雄主义对团队合作的危害是不言而喻的。这是一个真实的故事。 明星员工的故事:有位朋友告诉我,当他第一次成为经理时,他的部门里有一位明星员工,做事情比谁都快。但是,这位员工自大、自私、看不起同事,总是向老板抱怨其他员工。他的作风造成了整个队伍士气低落,员工之间没有信任,缺乏默契,效率极差。我的朋友起初没有察觉到这一现象的危害性,反而认为那名明星员工是个英雄,他一个人的效率拯救了团队。于是,他每年重用并提拔明星员工。后来,别的员工都慢慢离开了他的部门,最后整个专案失败了。

我的朋友说:“经过这次教训,我终于懂得,团队合作比个人表现更重要。” 我问他:“之后你解雇了那个傲慢的明星员工吗?” 他说:“不,我的老板先解雇了我,然后他又解雇了那个傲慢的员工。” 看来,只有摒弃个人英雄主义,才能培育出整体表现出色的团队。优秀但不懂得团队精神的人,在团队中只会起到负面作用。 现象四:因小失大 在团队合作中,集体利益和共同目标是团队成员工作的前提和原则,有时,为保证共同目标的实现,需要对以往的团队和工作进行调整,这可能就会与团队成员的个人利益或目标发生冲突,有团队合作意识的人会坦然面对,以大局为重,也有人会“因小失大”。因小失大的高级主管:在微软公司,有一次,鲍尔默总裁要求我对两位高级副总裁管理的两个研发队伍进行重组。从技术角度看,这两个队伍应该合并起来。但在这两位副总裁看来,如果放弃了对团队的控制权,自己在公司中的地位就会动摇。因此,他们互不信任,不愿交出自己的研发队伍。最后双方都摆出了宁为玉碎、不为瓦全的架势——说实在的,这种只看重自己的“虚名”而不顾整个公司利益的做法是不折不扣的“因小失大”。没办法,我只好建议同时解除这两个副总裁对研发队伍的控制权,然后再著手合并团队,也只有这样才能最大限度地确保公司的利益。在资讯如此发达的今天,靠个人努力、单打独斗取得成功的可能性越来越小,团队合作越来越重要。因此,必须时刻警惕上述四种现象的出现,同时悉心学习团队合作的原则和技巧,只在这样,才能够真正融入以合作共赢为主题的现代社会。

大数据时代下的数据挖掘试题和答案及解析

A. 变量代换 B. 离散化 海量数据挖掘技术及工程实践》题目 、单选题(共 80 题) 1) ( D ) 的目的缩小数据的取值范围,使其更适合于数据挖掘算法的需要,并且能够得 到 和原始数据相同的分析结果。 A. 数据清洗 B. 数据集成 C. 数据变换 D. 数据归约 2) 某超市研究销售纪录数据后发现,买啤酒的人很大概率也会购买尿布,这种属于数 据挖 掘的哪类问题 (A) A. 关联规则发现 B. 聚类 C. 分类 D. 自然语言处理 3) 以下两种描述分别对应哪两种对分类算法的评价标准 (A) (a) 警察抓小偷,描述警察抓的人中有多少个是小偷的标准。 (b) 描述有多少比例的小偷给警察抓了的标准。 据相分离 (B) 哪一类任务 (C) A. 根据内容检索 B. 建模描述 7) 下面哪种不属于数据预处理的方法 (D) A. Precision,Recall B. Recall,Precision A. Precision,ROC D. Recall,ROC 4) 将原始数据进行集成、 变换、维度规约、数值规约是在以下哪个步骤的任务 (C) 5) A. 频繁模式挖掘 C. 数据预处理 B. D. 当不知道数据所带标签时, 分类和预测 数据流挖掘 可以使用哪种技术促使带同类标签的数据与带其他标签的数 6) A. 分类 C. 关联分析 建立一个模型, B. D. 聚类 隐马尔可夫链 通过这个模型根据已知的变量值来预测其他某个变量值属于数据挖掘的 C. 预测建模 D. 寻找模式和规则

C.聚集 D. 估计遗漏值 8) 假设12 个销售价格记录组已经排序如下:5, 10, 11, 13, 15, 35, 50, 55, 72, 92, 204, 215 使用如下每种方法将它们划分成四个箱。等频(等深)划分时,15 在第几个箱子内(B) A. 第一个 B. 第二个 C. 第三个 D. 第四个 9) 下面哪个不属于数据的属性类型:(D) A. 标称 B. 序数 C.区间 D. 相异 10) 只有非零值才重要的二元属性被称作:( C ) A. 计数属性 B. 离散属性 C.非对称的二元属性 D. 对称属性 11) 以下哪种方法不属于特征选择的标准方法:(D) A. 嵌入 B. 过滤 C.包装 D. 抽样 12) 下面不属于创建新属性的相关方法的是:(B) A. 特征提取 B. 特征修改 C. 映射数据到新的空间 D. 特征构造 13) 下面哪个属于映射数据到新的空间的方法(A) A. 傅立叶变换 B. 特征加权 C. 渐进抽样 D. 维归约 14) 假设属性income 的最大最小值分别是12000元和98000 元。利用最大最小规范化的方 法将属性的值映射到0 至 1 的范围内。对属性income 的73600 元将被转化为:(D) 15) 一所大学内的各年纪人数分别为:一年级200人,二年级160人,三年级130 人,四年 级110 人。则年级属性的众数是:(A) A. 一年级 B. 二年级 C. 三年级 D. 四年级 16) 下列哪个不是专门用于可视化时间空间数据的技术:(B) A. 等高线图 B. 饼图

第一篇 第四章 宇宙的结构层次与物质的基本单元

第一篇第四章宇宙的结构层次与物质的基本单元(p78-79) 第一节宇宙的宇观、宏观和微观三个层次 构成物质的基本单位是夸克、轻子和传播子。 宇宙按其空间尺度和质量大小可分为宇观、宏观和微观三个层次。一、微观层次(弱、强相互作用和电磁相互作用是支配微观层次的决定性因素) 微观层次通常又分为粒子亚原子和原子分子两个层次。 随着原子核增大,质子间静电排斥逐渐增大,最终超过核力的约束,就不存在稳定的原子核,强相互作用与电磁相互作用的平衡条件决定原子大小的上限。 二、宏观层次(电磁相互作用是支配宏观层次的决定性因素) 宏观物质是由大量原子分子形成的凝聚体系,其稳定条件是电子受原子核的为库伦吸引与电子之间因泡利不相容而有的排斥之间的平衡。密度随体积或质量的增加而略有增加,万有引力逐渐增强并开始起作用。 三、宇观层次(万有引力相互作用则是支配宇观层次的决定性因素。)在这个系列中,随着尺度和质量的增加,密度逐渐减小。万有引力作用与电磁相互作用不同,它不能屏蔽和中和,随着质量的增加,万有引力逐渐占支配地位的相互作用。 弱强相互作用和电脑相互作用是支配微观层次的决定性因素,电磁相互作用是支配宏观层次的决定性因素,而万有引力相互作用则是支配宇观层次的决定性因素。

1661年,英国科学家玻意耳提出了化学元素概念,为科学地研究化学奠定了基础。 1803年,英国化学家和物理学家道尔顿用原子的概念阐明化合物的组成及其所服从的定量规律,并通过实验来测定不同元素的原子质量之比。这种始于化学的原子假说叫做“化学原子论”。 1811年,意大利科学家阿伏伽德罗提出了分子假说,弥补了道尔顿原子学说中忽视了原子和分子区别的缺陷,两者结合成为“原子——分子学说”。 1869年,俄国科学家门捷列夫发现了元素的周期性递变规律并制成了元素周期表。在人类认识物质结构的进程中,这是一个重大的成就。第三节物质结构的基本单元 1964年,盖尔曼提出了夸克模型,认为强子,包括质子和中子,都是由夸克组成的。 一、第一粒子——电子的发展 1897年,汤姆孙发现阴极射线粒子称为“电子”。 电子有一种运动属性,叫做自旋,自旋是微观世界粒子特有的属性,电子是人类发现体现这种特性的第一个粒子。只参与电磁相互作用和弱相互作用,电子是质量很小的粒子,成为轻子。电子的Q=-1,轻子数L=+1。 汤姆孙1906年获诺贝尔物理学奖,被誉为“一位最先打开通向基本粒子物理学大门的伟人”。 二、质子的发现

大数据预测:4个特征,11个典型行业

在互联网之前便已经有基于大数据的预测分析了:天气预报。因为互联网,天气预报为代表的大数据预测的以下几个特征在更多领域得到体现。 1、大数据预测的时效性。天气预报粒度从天缩短到小时,有严苛的时效要求,基于海量数据通过传统方式进行计算,得出结论时明天早已到来,预测并无价值。其他领域的大数据预测应用特征对“时效性”有更高要求,譬如股市、实时定价,而云计算、分布式计算和超级计算机的发展则提供了这样的高速计算能力。 2、大数据预测的数据源。天气预报需要收集海量气象数据,气象卫星、气象站台负责收集,但整套系统的部署和运维耗资巨大。在互联网之前鲜有领域具备这样的数据收集能力。WEB1.0为中心化信息产生、WEB2.0为社会化创造、移动互联网则是随时随地、社会化和多设备的数据上传,每一次演化数据收集的成本都大幅降低,范围和规模则大幅扩大。大数据被引爆的同时,大数据预测所需数据源不再是问题。 3、大数据预测的动态性。不同时点的计算因子动态变化,任何变量都会引发整个系统变化,甚至产生蝴蝶效应。如果某个变量对结果起决定性作用且难以捕捉,预测难上加难,譬如人为因素。大数据预测的应用场景大都是极不稳定的领域但有固定规律,譬如天气、股市、疾病。这需要预测系统对每一个变量数据的精准捕捉,并接近实时地调整预测。发达的传感器网络外加大数据计算能力让上述两点更加容易。 4、大数据预测的规律性。大数据预测与传统的基于抽样的预测不同之处在于,其基于海量历史数据和实时动态数据,发现数据与结果之间的规律,并假设此规律会延续,捕捉到变量之后进行预测。一个领域本身便有相对稳定的规律,大数据预测才有机会得到应用。古人夜观天象就说明天气是由规律可循的,因此气象预报最早得到应用。反面案例则是规律难以捉摸,数据源收集困难的地震 预测,还有双色球彩票。 大数据预测的典型应用领域 互联网给大数据预测应用的普及带来了便利条件。天气预报之外,还有哪些领域正在或者可能被大数据预测所改变呢?结合国内外案例来看,以下11个领域是最有机会的大数据预测应用领域。 1、体育赛事预测 世界杯期间,谷歌、百度、微软和高盛等公司都推出了比赛结果预测平台。百度预测结果最为亮眼,预测全程 64 场比赛,准确率为 67%,进入淘汰赛后准确率为 94%。现在互联网公司取代章鱼保罗试水赛事预测也意味着未来的体育赛事会被大数据预测所掌控。 Google 世界杯预测基于 Opta Sports 的海量赛事数据来构建其最终的预测模型。百度则是搜索 过去 5 年内全世界 987 支球队(含国家队和俱乐部队)的 3.7 万场比赛数据,同时与中国彩票网站

组织团队合作的四大基础(一)

组织团队合作的四大基础(一) 要建设一个具有凝聚力并且高效的团队,第一个且最为重要的一个步骤,就是建立信任。这不是任何种类的信任,而是坚实的以人性脆弱为基础的信任。 这意味着一个有凝聚力的、高效的团队成员必须学会自如地、迅速地、心平气和地承认自己的错误、弱点、失败、求助。他们还要乐于认可别人的长处,即使这些长处超过了自己。 在理论上,或在幼儿园里,这并不很困难。但当一个领导面对着一群有成就的、骄傲的、有才干的员工时,让他们解除戒备、甘冒丧失职务权力的风险,是一个极其困难的挑战。而唯一能够发动他们的办法,就是领导本人率先做出榜样。 对于很多领导来说,表现自己的脆弱是很难受的事情,因为他们养成了在困难面前展现力量和信心的习惯。在很多情况下这当然是一种高尚的行为,但当犹疑的团队成员需要他们的领导率先脱光衣服、跳进冷水中展示以人性脆弱为基础的信任时,这些高尚行为就必须弱化。其实这反而需要领导具有足够的自信来承认自己的弱点,以便让别人仿效。我认识的一位CEO,由于没能在团队中建立信任,结果目睹着自己的企业衰落。其中一个重要原因就是他没能带头塑造以人性脆弱

为基础的信任。就像他曾经的一位直接下属后来对我说的:“团队中没有人被允许在任何方面超过他,因为他是CEO。”其后果:团队成员彼此之间也不会敞开心扉,坦率承认自己的弱点或错误。 以人性脆弱为基础的信任在实际行为中到底是什么样的?像团队成员之间彼此说出“我办砸了”、“我错了”、“我需要帮助”、“我很抱歉”、“你在这方面比我强”这样的话,就是明显的特征。 以人性脆弱为基础的信任是不可或缺的。离开它,一个团队不能、或许也不应该,产生直率的建设性冲突。 二、良性的冲突 团队合作一个最大的阻碍,就是对于冲突的畏惧。这来自于两种不同的担忧:一方面,很多管理者采取各种措施避免团队中的冲突,因为他们担心丧失对团队的控制,以及有些人的自尊会在冲突过程中受到伤害;另外一些人则是把冲突当作浪费时间。他们更愿意缩短会议和讨论时间,果断做出自己看来早晚会被采纳的决定,留出更多时间来实施决策,以及其它他们认为是“真正的”工作。

智慧树知到《数学宇宙的语言》章节测试答案

智慧树知到《数学宇宙的语言》章节测试答案 绪论 1、爱因斯坦因为数学的限制,使得广义相对论的研究难以开展,后来他用了7年的时间努力学习黎曼几何,才得以继续他伟大的创举。 A:对 B:错 正确答案:对 2、20世纪初爱因斯坦创立的狭义相对论与广义相对论。 A:对 B:错 正确答案:对 3、400年前开普勒发明的微积分。 A:对 B:错 正确答案:错 4、牛顿花费20年的时间思考归纳出的行星运动三定律。 A:对 B:错 正确答案:错 第一章 1、四色定理的机器证明被所有数学家们认可。 A:对 B:错

正确答案:错 2、数学已经成为人类看待世界的一种方式,这里的世界包括我们所居住的物理的、生物的与社会学的世界,以及我们心灵与思维的世界。 A:对 B:错 正确答案:对 3、下列关于数学的说法,错误的是()。 A:数学的高度抽象性决定了其应用的广泛性。 B:任何学科都有抽象的成分,数学的抽象程度与其他学科的抽象一样,没有区别。 C:数学理论的真正形成是从古希腊开始的。 D:数论是古老的数学分支,是纯粹数学思维的产物,除了起智力体操的作用以外,没有什么实际的用途。 正确答案:任何学科都有抽象的成分,数学的抽象程度与其他学科的抽象一样,没有区别。,数论是古老的数学分支,是纯粹数学思维的产物,除了起智力体操的作用以外,没有什么实际的用途。 4、整数理论中的“算术基本定理”,其内容是:任一大于1的自然数都可以分解成若干个素数的乘积,如果不计素数因子的顺序,这种分解是唯一的。 A:对 B:错 正确答案:对 5、当花粉的小颗粒悬浮在液体中时,在显微镜下可以看到不规则的复杂运动,运动的轨迹是一种处处可导的光滑曲线。 A:对 B:错 正确答案:错

北邮_大数据技术课程重点总结

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累自动提高性能; 研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为,以获取新的知识或技能,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-》预测或者识别。 手工地选取特征是一件非常费力、启发式(需要专业知识)的方法,如果数据被很好的表达成了特征,通常线性模型就能达到满意的精度。 4.大数据分析的主要思想方法 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,依赖于采样分析;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现;大数据是指不用随机分析这样的捷径,而是采用大部分或全体数据。 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。 数据混搭为创造新应用提供了重要支持。 数据坟墓:提供数据服务,其他人都比我聪明! 数据废气:是用户在线交互的副产品,包括了浏览的页面,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。

团队协作五大障碍

快速高效打造健康团队 ——克服团队协作五大障碍 课程背景 1.在大多数团队中,真正良好的团队协作仍然很难实现; 2.一个团队之所以不能实现良好的团队协作,是因为他们很容易不自觉地 陷入了五个很普通但却很危险的沼泽之中,即团队协作的五大障碍: 3.首先是来自管理者自身的两个障碍,即“消极被动”和“缺乏他人心”; 4.其次是团队内协作三个障碍:“缺乏信任”、“惧怕冲突”和“逃避责任”。 因为“缺乏信任”,所以“惧怕冲突”;因为“惧怕冲突”,所以讨论不充 分,所以对决议“欠缺投入和逃避责任”。 课程目标:通过培训,特别是掌握克服团队协作障碍的工具并使用后,帮助学员: 1.作为团队管理者,更积极更主动,从而对团队发挥证明影响; 2.掌握提升“他人心”的秘诀和密码,从而做好团队内“人”的工作; 3.提升团队成员间的信任,从而能够开诚布公地面对冲突,增加团队协作 中的投入和责任感。 课程特色 1.真正的“Learning by doing”(干中学),在课堂中实操团队建设的工具; 2.实操工具一方面是“一学就懂,懂了就会,回去了就能操作”,更重要的 是有效,接地气,是讲师在长期团队管理实践经验基础上,结合兰西奥

尼的《团队协作五大障碍》研发而成的; 3.可以进行行动学习,在后期持续帮助团队管理者进行落地;课程对象:各级团队管理者 课程时长:2天(12小时) 课程大纲 开胃菜:管理者要用服务和支撑替代权威 团队协作的第一大障碍:消极被动 1.案例讨论《为什么执行力这么差?》 2.管理者接受任务后如何体现主动? 3.主动的涵义:不等待、不抱怨、聚焦“我能做些什么” 4.管理者的担当精神 5.团队管理工具1:担当 6.团队管理工具2:担当六句话 7.管理者如何让员工更主动? 团队协作的第二大障碍:缺乏他人心 1.视频观摩《黎明之前》片段 2.案例分享《谁的错》《公开赞美》 3.案例讨论《烫手山芋》 4.他人心的三个层次 5.培养上司眼界 6.案例讨论《晨会一幕》 7.案例研讨《进退两难》 8.团队管理工具3:别人的why 9.案例研讨《自吹自擂》 团队协作的第三大障碍:缺乏信任 1.因为了解,所以信任 2.团队管理工具4:《个人背景练习》

大数据及其特点(1)

大数据及其特点(1) 胡经国 一、大数据定义 据了解,目前大数据这一概念尚无大家公认的统一定义。下面仅介绍关于大数据定义的一些常见表述,供读者参考。 1、表述1 大数据(Big Data)是指一个数据集,它的尺寸大到已经无法由传统的数据库软件工具去采集、存储、管理和分析。 Big Data referes to datasets whose size is beyond the ability of typical database software tools to capture, store, manage, and analyze. MGI May,2011 大数据是指一个数据集,它的尺寸的增长已经让现有的数据库管理工具相形见绌,这些困难包括:数据采集、存储、搜索、分享、分析和可视化。 Big data are datasets that grow so large that they become awkward to work with using on-hard database management tools. Difficulties include capture, storage, search, sharing, analytics, and visualizing. Wikipedia 2、表述2 大数据是指需要用新的处理模式处理才能使其具有更强的决策力、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,大数据是指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。 3、表述3 大数据是指所涉及的资料量规模巨大到无法通过目前主流软件工具,在合理时间内达到掘取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策达到更积极目的的资讯。 4、表述4 美国咨询公司麦肯锡给出的大数据定义:大数据是指其大小超出常规数据库工具的采集、存储、管理和分析能力的数据集。 由于传统数据库有效工作的数据上限一般为10~100TB;因而10~100TB 通常成为大数据的“门槛”。 无独有偶,IDC(国际数据公司)在给大数据做定义时,也把大数据的“门槛”设在100TB。其实,这种方法未必科学。不管怎样,有一个简单明晰的数值来指导对大数据的判断总是好事。

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