1019大数据笔记记录

一、大数据,云计算,AI概述

1、背景及来源

大数据的背景:20世纪开始，政府和各行业（如医疗、通信、交通、金融等）信息化的发展，积累了海量数据。而且目前数据增长速度越来越快。

如何实现对海量数据的存储、查询、分析，使之产生商业价值，是目前面临的主要挑战。

2、大数据的定义

目前没有统一的大数据的定义。

Gartner:“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。

麦肯锡：大数据指的是大小超出常规的数据库工具获取、存储、管理和分析能力的数据集。但它同时强调，并不是说一定要超过特定TB 值的数据集才能算是大数据。

维基百科：大数据是指无法在一定时间内用常规软件工具对其内容进行抓取、管理和处理的数据集合.

总结成一句话、大数据实际上不是一项单一的技术，而是一个概念，一套技术，一个生态圈。

3、大数据的4大特征

第一个特征:数据量大（Volume）.

第二个特征:数据类型繁多（Variety）

第三个特征:价值密度低（Value）

第四个特征是速度快、时效高（Velocity）

。

4、大数据生态圈

框架:Hadoop、Spark

集群管理：MapReduce、Yarn、Mesos

开发语言：Java、Python、Scala、Pig、Hive、SparkSQL。

数据库：NoSQL、HBase、Cassandra、Impala。

文件系统：HDFS、Ceph。

搜索系统：Elastic Search

采集系统：Flume、Sqoop、Kafka

流式处理：Spark Streaming、Storm

发行版：HortonWorks、Cloudera、MapR

集群管理：Ambari、大数据管理平台

机器学习：Spark MLLib、Mahout

5、大数据应用

大数据的应用已经深入到各行各业各领域，如金融（银行、证券、P2P）、互联网、通信、交通、医疗、环保等等！

6、大数据应用：案例分享

案例：无线通信大数据平台VMAX

数据量：以深圳市南山区为例，一天大概2T的数据。

功能：无线网络质量监控、布网规划和优化

技术：Hadoop+SPARK+HBASE+Kafka+…

硬件配置：联想服务器（Linux环境，30台，每台40核，256G内存，12个4T外挂盘）

过程：开发+优化升级+运维

7、大数据应用：思维的转变

第一个思维变革：利用所有的数据，而不再仅仅依靠部分数据，即不是随机样本，而是全体数据。

第二个思维变革：我们唯有接受不精确性，才有机会打开一扇新的世界之窗，即不是精确性，而是混杂性。

第三个思维变革：不是所有的事情都必须知道现象背后的原因，而是要让数据自己“发声”，即不是因果关系，而是相关关系。

8、大数据应用：面临的问题

存储和计算问题

成本问题

数据质量问题

数据安全问题

9、大数据应用中的一些坑

大数据不是万能良方，发挥不出价值就只是一片坟墓

第一：数据它首先是成本，其次才是价值，要让价值作为一个取舍对象。而不是为了建一个数据中心而建一个数据中心。

第二：千万不要试图用我们的理念去束缚计算机，要把大数据和人工智能用来解决企业问题的时候，我们要抓住的是企业真正要解决的目标是什么，然后我们要去尊重计算机的方法。第三：不要用自己的人类语言套计算机身上，计算机在提供可预测性的时候，不一定提供可解释性，在提供可解释性的时候，不一定给出非常好的预测建议。

10、大数据应用：一些建议

注重数据的积累。

重视大数据技术。

重视大数据人才的培养。

时刻注意数据安全和法律合规风险。

二、大数据与云计算

。

1、云计算（CloudComputing）的定义

云计算（CloudComputing）：是基于互联网的相关服务的增加、使用和交付模式，通常涉及通过互联网来提供动态易扩展且经常是虚拟化的资源。

云计算是分布式计算（Distributed Computing）、并行计算（Parallel Computing）、效用计算（Utility Computing）、网络存储（Network Storage Technologies）、虚拟化（Virtualization）、负载均衡（Load Balance）、热备份冗余（High Available）等传统计算机和网络技术发展融合的产物。

2、云计算的特点

(1) 超大规模

(2) 虚拟化

(3) 高可靠性

(4) 通用性

(5) 高可扩展性

(6) 按需服务

(7) 价格廉价

(8) 潜在的危险性

3、云计算的服务形式

IaaS：基础设施即服务

PaaS：平台即服务

SaaS：软件即服务

4、目前已有的云计算平台

IaaS：AWS、Azure、GCP等；

Paas：GCP、IBM、Oracle、Azure等；

DELL、EMC、Oracle、Teradata和惠普等提供大数据系统一体机服务；

国内有：阿里云、腾讯云、平安云、华为云等。

5、为什么要用云计算？

大数据基础架构的特征，必须要支持节点的横向扩展，既然实现了通过横向扩展的架构来提高性能，就没必要在每个节点上花费太多的钱。

大数据的高可用性是通过软件设计和架构设计实现的，而不是通过传统的高性能、高可用性的高端硬件设备来实现的。

6、大数据与云计算：今后的趋势如何？

未来的趋势是：云计算平台作为存储和计算的底层，支撑着上层的大数据处理，而大数据的发展为云计算的落地找到而更多的实际应用。

大数据和云计算的融合是今后的重大趋势，两者相辅相成。

三、大数据与AI

1、定义

人工智能（Artificial Intelligence），简称AI。意为机器对人脑认知思维功能的模拟。

2、大数据与AI的关系。

数据是AI发展的粮食和催化剂，如今的人工智能不如说是数据智能，人工智能其实就是用大量的数据作导向，让需要机器来做判别的问题最终转化为数据问题。

3、AI、机器学习、深度学习的关系

AI≠机器学习≠深度学习

数据结构期末考试复习笔记

判断： 1.线性表的链式存储结构优于顺序存储错误 2.单链表的每个节点都恰好包含一个指针域错误 3.线性表中的元素都可以是各种各样的，但同一线性表中的数据元素具有相同的特性，因此属于同一数据对象正确 4.在线性表的顺序存储结构中，逻辑上相邻的两个元素在屋里位置上并不一定紧邻。错误 5.在线性表的数据结构中，插入和删除元素时，移动元素的个数和该元素的位置有关。正确 6.顺序存储的线性表可以实现随机存取正确 7.栈一定是顺序存储的线性结构错误 8.一个栈的输入序列为A，B,C,D，可以得到输入序列为C,A,B,D 错误 9.队列是一种后进先出的线性表错误 10.树结构中每个节点最多只有一个直接前驱正确 11.二叉树的前序遍历中，任意一个节点均处于其子树节点的前面正确 12.在栈空的情况下，不能做出出栈操作，否则产生溢出正确 13.在前序遍历二叉树的序列中，任何节点的子树的所有节点都是直接跟在该节点之后正确填空： 1.在N个节点的顺序表中删除一个节点平均需要移动（（N-1）/2）个节点，具体的移动次数取决于（表长N和删除位置） 2.在单链表中除首节点外，任意节点的存储位置都由（直接前驱）节点中的指针指示 3.树中节点的最大层次称为树的（度） 4.由一颗二叉树的前序序列和（中）序列可唯一确定这棵二叉树 5.哈弗曼树的带权路径长度（最小）的二叉树 6.二插排序树任意节点的关键字值（大于）其左子树中各节点的关键字值（小于）其右子树中的各节点关键字值 7.二分查找法，表中元素必须按（关键字有序）存放选择： 1.用单链表方式存储的线性表，储存每个节点需要两个域，一个数据域，另一个是（B 指针域） 2.设A1，A2，A3为三个节点；P，10，,2代表地址，则如下的链表存储结构称为（B 单链表） 3.单链表的存储密度（C 小于1） 4.在线性表中（B 中间元素）只有一个直接前驱和一个直接后续 5.两个指针P和Q，分别指向单链表的两个元素P所指元素时Q所指元素前驱的条件是（D P==Q） 6.在栈中存取数据的原则是（B 后进先出） 7.顺序栈判空的条件是（C top==-1） 8.串是一种特殊的线性表，其特殊性体现在（B 数据元素是一个字符） 9.求字符串T和字符串S中首次出现的位置的操作为（C 串的模式匹配） 10.深度为H的二叉树至多有（B 2H-1）个节点

机械原理考研濮良贵《机械设计》配套考研真题与复习笔记

机械原理考研濮良贵《机械设计》配套考研真题与复习笔记第一部分考研真题精选与解析一、选择题 1在螺栓连接中，有时在一个螺栓上采用双螺母，其目的是（）。[桂林理工大学2019研；江苏大学2018研；空军工程大学2016研] A．提高强度 B．提高刚度 C．防松 D．减小每圈螺纹牙上的受力【答案】CXXXX 【解析】双螺母防松属于摩擦防松，两螺母对顶拧紧后，旋合段螺栓受拉力、螺母受压力，使螺纹副间始终有纵向压力。 2以下各滚动轴承中，承受径向载荷能力最大的是（），能允许的极限转速最高的是（）。[中南大学2001研] A．N309/P2 B．6209 C．302091 D．6309

【答案】A；BXXXX 【解析】选项A为圆柱滚子轴承，有较大的径向承载能力。相比选项B，选项D外径更大，滚动体的质量更大，极限转速低。此题考查各种类型轴承的工作特点，属滚动轴承类型的选择方面的内容。要准确答题，必须清楚轴承型号的表示方法及各种类型轴承的工作特点。 3普通螺栓连接受横向载荷时，主要靠（）来承受横向载荷。[四川理工学院2019研] A．螺栓杆的抗剪切能力 B．螺栓杆的抗挤压能力 C．结合面的摩擦力 D．螺栓杆的抗挤压和抗剪切能力【答案】CXXXX 【解析】当采用普通螺栓连接时，靠连接预紧后在接合面间产生的摩擦力来抵抗横向载荷；当采用铰制孔用螺栓连接时，靠螺杆受剪切和挤压来抵抗横向载荷。 4两个圆柱体相接触，其直径d1＝2d2，弹性模量E1＝2E2，泊松比μ1＝μ2，长度b1＝2b2，其接触应力σH1与σH2的关系是（）。[扬州大学2019研] A．σH1＝σH2 B．σH1＝2σH2 C．σH1＝4σH2

新编大数据时代读后感精选多篇【优质精彩实用】

大数据时代读后感精选多篇科学家的治学态度是严谨的，而人文学家更具有想象力。一些对大数据不甚了然的人往往夸大了它的作用，甚至把它神化。舍恩伯格认为大数据的核心是预测。大数据不是要教机器像人一样思考。相反，把数学算法运用到海量的数据上来预期事情发生的可能性。[iii]舍恩伯格甚至不回避大数据所产生的负面影响，他在第七章里谈到让数据主宰一切的隐忧。我觉得这是实事求是的科学态度。在量子力学里有一个测不准原理：一个微观粒子的某些物理量( )，不可能同时具有确定的数值，其中一个量越确定，另一个量的不确定程度就越大。它是解释微观世界的物理现象，信息社会中的大数据会不会也有类似情况呢?如果我们再把凯文凯利的《失控》对比来读的话就更有意思了，这样我们对整个物质世界及至人类社会就有了更全面更深刻的洞察，从物理王国到生物世界，再到信息社会。从公共卫生到商业应用，从个人隐私到政府管理，大数据无处不在。与此同时，从哪个角度探讨用什么方法研究，舍恩伯格都不会忘记大数据服务人类造福人类的终极目的和价值所在。大数据并不是一个充斥着运算法则和机器的冰冷世界，其中仍需要人类扮演重要角色。人类独有的弱点、错觉、错误都是十分必要的，因为这些特性的另一头牵着的是人类的创造力、直觉和天赋。偶尔也会带来屈辱或固执的同样混乱的大脑运作，也能带来成功，或在偶然间促成我们的伟大。这提示我们应该乐于接受类似的不准确，因为不准确正是我们之所以为人的特征之一。[iv]用中国话来说就是人无完人，人类在收获大数据带来的红利的同时也要承受它带来的危害。这不

是对立统一的辩证唯物主义?我把它看作带着欧洲批判学派色彩的科学发展观。问题是研究的价值基点，大数据不是舍恩伯格研究的问题，而是研究对象，他研究的是数据处理和信息管理问题，同时也讨论信息安全和网络伦理问题，还引发哲学上的思考，哲学史上争论不休的世界可知论和不可知论转变为实证科学中的具体问题。可知性是绝对的，不可知性是相对的。大数据之所以为大是因它引发人类生活、工作和思维的大变革，从这个意义上来看，《大数据时代》的意义不仅在于它讨论了若干重大问题，而且对研究者开出了一个问题清单，从而引发更多人来探讨这些有趣的问题。《大数据时代》实际上主要是一本讨论数据挖掘的书，数据挖掘与数据分析是不同的概念，数据挖掘一般是指从大量的数据中自动搜索隐藏于其中的有着特殊关系性的信息的过程。数据挖掘通常与计算机科学有关，并通过统计、在线分析处理、情报检索、机器学习、专家系统( )和模式识别等诸多方法来实现上述目标。而数据分析的目的是把隐没在一大批看来杂乱无章的数据中的信息集中、萃取和提炼出来，以找出所研究对象的内在规律。数据挖掘主要运用计算机来进行处理，而数据分析既要用计算机也要人工分析，是计算机科学与人文价值判断的统一结合。换言之，《大数据时代》并不是一本讨论大数据所有问题的书。《大数据时代》也是一本讨论互联网发展的书，从数字化到数据化，同时有浓厚的未来学色彩。当文字变成数据，我们进入

郝斌数据结构自学笔记--知识点+程序源代码

郝斌数据结构自学笔记 --知识点+程序源代码 By-HZM 1_什么叫做数据结构数据结构概述定义我们如何把现实中大量而复杂的问题以特定的数据类型和特定的存储结构保存到主存储器（内存）中，以及在此基础上为实现某个功能（比如查找某个元素，删除某个元素，对所有元素进行排序）而执行的相应操作，这个相应的操作也叫算法。 ~ 数据结构=个体的存储+个体的关系存储算法=对存储数据的操作 2_衡量算法的标准算法解题的方法和步骤 ~ 衡量算法的标准 1）时间复杂度：大概程序执行的次数，而非执行的时间 2）空间复杂度：算法执行过程中大概所占用的最大内存 3）难易程度 4）健壮性 3_数据结构的特点【数据结构的地位数据结构是软件中最核心的课程程序=数据的存储+数据的操作+可以被计算机执行的语言 4_预备知识_指针_1 5_预备知识_指针_2 * 指针的重要性：指针是C语言的灵魂定义：

地址：地址是内存单元的编号,从0开始的非负整数，范围：0-FFFFFFFF【0-4G-1】 CPU=====地址线，控制线，数据线=====内存指针： … 指针就是地址，地址就是指针。指针变量是存放内存单元地址的变量。指针的本质是一个操作受限的非负整数。分类： 1.基本类型的指针 2.指针和数组的关系 ? 变量并不一定连续分配，随机分配内存。内存：内存是多字节组成的线性一维存储空间。内存的基本划分单位是字节。每个字节含有8位，每一位存放1个0或1个1. 内存和编号是一一对应的。（软件在运行前需要向操作系统申请存储空间。在软件运行期间，该软件所占空间不再分配给其他软件。当软件运行完毕后，操作系统将回收该内存空间（操作系统并不清空该内存空间中遗留下来的数据）。 NOTE：1）指针变量也是变量，普通变量前不能加*，常亮和表达式前不能加&。 2）局部变量只在本函数内部使用。如何通过被调函数修改主调函数中普通变量的值。 1）实参为相关变量的地址； < 2）形参为以该变量的类型为类型的指针变量； 3）在被调函数中通过 *形参变量名的形式的形式就可以修改主函数。 CASE 1 #include<> int main(void) { |

实测实量数据分析及总结

项目实测实量数据总结分析及改进措施一、垂直度偏差整改及改进措施 1、原因分析 1）上下模板拼缝不整齐。 2）局部模板支撑体系强度不够，浇筑时略有涨模。 3）模板更换不及时，造成局部地方外观质量较差，垂直度偏差较大。 2、垂直度偏差整改措施 1）对垂直度及平整度有偏差的部位,偏差较大的采用钢錾进行剔凿细毛,并用靠尺进行检查,保证边剔凿边检查，直到剔凿合格为止，剔凿时注意不能凿出钢筋。 2）对垂直度偏差较小的部位采用磨光机对突出的点位及接搓的部位进行打磨处理。 3、垂直度偏差改进措施 1）在墙体模板安装过程中，严格依据墙身线、控制线进行垂直度的控制，保证墙模板垂直； 2）顶板模板支设时，在靠近墙边必须进行吊墙身控制线进行顶板边沿位置控制，以保证顶板与墙体的90度夹角垂直方正，符合要求。 3）在施工过程中，专人对墙体模板垂直度，顶板模板进行检查，墙体模板主要采用线坠吊垂直线，分上中下进行测量，测量数据符合垂直度要求，底部量控制线，检查墙身是否有偏位，对有偏位的及时进行校正，从模板的支设过程保证垂直度、墙身位置、平整度符合要求。 4）在墙体模板就位后，采用穿墙螺杆进行加固，为了避免砼浇筑时墙体垂直度的偏移，对墙体模板增加斜撑，间距1500分上中下加设，保证墙体的整体稳定。5）砼浇筑时，从中间向两边进行，每隔50cm分层进行下料振捣浇筑，

以避免从一方推进其侧压力将模板压偏移或浇筑太高涨模，影响砼实体的平整度及垂直度。二、平整度偏差整改及改进措施 1、平整度偏差整改措施 1）对平整度有偏差的部位，偏差较大的采用钢錾进行剔凿细毛,并用靠尺进行检查,保证边剔凿边检查，直到剔凿合格为止。2）对平整度偏差较小的部位采用磨光机进行打磨处理。 2、平整度偏差改进措施 1）在模板安装过程中，严格控制模板的拼装质量，在合模前，检查模板的拼缝、接缝除笔直周密。 2）顶板模板支设时，严格控制模板的平整度，标高确凿，对模板的支撑体系严格控制（水平杆、扫地杆、间距及木方的间距符合方案的要求），防止下坠影响平整度及感观质量。 3）在砼浇筑施工过程中，专人对标高进行控制，在钢筋上做好50标高点，并拉上小白线，找平人员根据拉的标高线进行找平收面，已保证砼面的成型质量及平整度要求的板厚的要求。三、截面尺寸偏差整改及改进措施整改措施：根据现场实际情况来看，截面尺寸复合业主技术标准要求，合格率在90%以上，少数截面尺寸的偏差也在可控制的范围内，只需用打磨机进行打磨处理即可。对局部轻微涨模的地方，将涨模的砼剔凿，用毛刷刷明净，并用水冲洗，使其无松动石子及粉尘，再用1:2水泥砂浆抹灰找平。改进措施：在模板施工过程中，合模前放置好砼内撑（同墙截面厚度），间距为800~1000mm，以保证墙身的最小截面符合要求；加固采用穿墙螺栓，间距450~600mm，防止模板涨膜，增大截面，减少使用空间；浇筑砼之前，用钢卷尺进行截面的测量，截面尺寸=测量尺寸-2*模板厚度，对截面尺寸偏差较

《机械基础》教案(48学时)1 (公开课专用)解析

教案章节课题绪论摩擦轮传动课型新授课课时 2 教具学具电教设施教学目标知识教学点机器、机构及零件运动副的概念机械传动的分类，摩擦轮传动能力培养点能区分低副与高副德育渗透点培养学生的职业道德观及互相协作的精神教学重点难点重点区分低副与高副难点同上学法引导1、讲授法2、提问法 3、自主探究法教学内容更新、补充、删节补充机械工业出版社《机械原理》相关内容参考资料《机械原理》课后体会

教与学互动设计教师活动内容学生活动内容时间一、组织教学点名考勤，稳定学生情绪，准备上课二、自我介绍三、讲授新课绪论摩擦轮传动（一）课程概述（二）机器、机构、机械、构件和零件 1、机器与机构 2、机器的组成 3、零件与构件（三）运动副的概念及其应用 1、运动副 1）运动副的的定义 2）运动副的分类 2、运动副的应用特点 3、低副与高副机构（四）机械传动的分类 1、摩擦传动 2、啮合传动（五）摩擦轮传动 1、摩擦轮传动的工作原理和传动比 2、摩擦轮传动的特点 3、摩擦轮传动的类型和应用场合四、课堂小结点出重点五、预习提示 1、带传动的组成有哪些？ 2、带传动的传动比如何计算？准备上课听讲记笔记 3分 2 40分 43分 5分

教案章节课题课题2 带传动任务一带传动的组成、原理和类型课型新授课课时 2 教具学具电教设施教学目标知识教学点带传动的组成、原理和类型带传动能力培养点掌握带传动的传动比计算德育渗透点培养学生的职业道德观及互相协作的精神教学重点难点重点带传动的传动比计算难点同上学法引导1、讲授法2、提问法 3、自主探究法教学内容更新、补充、删节补充机械工业出版社《机械原理》相关内容参考资料《机械原理》

大数据时代读后感(全)

《大数据时代》读后感《大数据时代》是由英国作者维克托麦尔〃舍恩伯格等所著，由胜杨燕和周涛翻译。这本书主要描述的是大数据时代到临人们生活、工作与思维各方面所遇到的重大变革。本书作者舍恩伯格在大数据领域是最受人尊敬的权威发言人之一。他二十多年来一直致力于网络经济、信息与创新、信息监管、网络规范与战略管理方面的研究，从维也纳大学到哈佛大学，从新加坡国立大学到牛津大学，世界上最著名的互联网研究学府都留下了他的足迹。开阔的学术视野与系统的学术造诣，更让他不断为企业与商业应用提供强大的理论支持。他的咨询客户包括微软、惠普、IBM、亚马逊、facebook、twitter、VISA等大数据先锋们，所以在《大数据时代》一书中，他将掌握的最前沿的大数据应用案例给予充分的分析，并对大数据的价值链与角色定位给予清晰的预见。文中作者清晰的阐述了大数据的基本概念和特点，并列出明确的观点。不管对于产业实践者，还是对于政府和公众机构，都非常具有价值。作者将本书分为3个部分。第一部分提出了大数据时代处理数据理念上的三大转变：抽样=全体；要效率不要绝对精确；要相关不要因果；第二部分作者从万事万物数据化和数据交叉复用的巨大价值两个方面，讲述驱动大数据战车在材质和智力方面向前滚动的最根本动力；最后一部分，作者描绘了大数据帝国前夜的脆弱和不安，包括产业生态环境、数据安全隐私、信息公正公开等问题。本书观点掷地有声，作者观念高屋建瓴，从很多实例和经验中萃取普适性观念。例子详实丰富，囊括了进百个学术和商业实例。引言提出了大数据将给生活、工作于思维带来重大的变革。一个例子是2009年H1N1流行病毒背景下谷歌通过检测检索词条，处理了4.5亿个不同的数据模型，通过预测并与2007年、2008年美国疾控中心记录的实际流感病例进行对比后，确定了45条检索词条组合，并将其用于一个特定的数学模型后，预测的结果与官方数据的相关系数高达97%。按照传统的信息返回流程，通告新流感病毒病例将有一到两周的延迟。对于飞速传播的疾病，信息滞后两周是致命的。而谷歌运用大数据技术，以前所未有的方式，通过海量数据分析得出流感所传播的范围，为世界预测流感提供了一种更快捷的预测工具。此外，我联想到原淘宝董事

数据结构复习笔记

数据结构复习笔记作者: 网络转载发布日期: 无数据就是指能够被计算机识别、存储和加工处理的信息的载体。数据元素是数据的基本单位，有时一个数据元素可以由若干个数据项组成。数据项是具有独立含义的最小标识单位。如整数这个集合中，10这个数就可称是一个数据元素.又比如在一个数据库(关系式数据库)中，一个记录可称为一个数据元素，而这个元素中的某一字段就是一个数据项。数据结构的定义虽然没有标准，但是它包括以下三方面内容：逻辑结构、存储结构、和对数据的操作。这一段比较重要，我用自己的语言来说明一下，大家看看是不是这样。比如一个表(数据库)，我们就称它为一个数据结构，它由很多记录(数据元素)组成，每个元素又包括很多字段(数据项)组成。那么这张表的逻辑结构是怎么样的呢? 我们分析数据结构都是从结点(其实也就是元素、记录、顶点，虽然在各种情况下所用名字不同，但说的是同一个东东)之间的关系来分析的，对于这个表中的任一个记录(结点)，它只有一个直接前趋，只有一个直接后继(前趋后继就是前相邻后相邻的意思)，整个表只有一个开始结点和一个终端结点，那我们知道了这些关系就能明白这个表的逻辑结构了。而存储结构则是指用计算机语言如何表示结点之间的这种关系。如上面的表，在计算机语言中描述为连续存放在一片内存单元中，还是随机的存放在内存中再用指针把它们链接在一起，这两种表示法就成为两种不同的存储结构。(注意，在本课程里，我们只在高级语言的层次上讨论存储结构。) 第三个概念就是对数据的运算，比如一张表格，我们需要进行查找，增加，修改，删除记录等工作，而怎么样才能进行这样的操作呢? 这也就是数据的运算，它不仅仅是加减乘除这些算术运算了，在数据结构中，这些运算常常涉及算法问题。弄清了以上三个问题，就可以弄清数据结构这个概念。 -------------------------------------------------------------------------------- 通常我们就将数据的逻辑结构简称为数据结构，数据的逻辑结构分两大类：线性结构和非线性结构(这两个很容易理解) 数据的存储方法有四种：顺序存储方法、链接存储方法、索引存储方法和散列存储方法。-------------------------------------------------------------------------------- 下一个是难点问题，就是算法的描述和分析，主要是算法复杂度的分析方法及其运用。首先了解一下几个概念。一个是时间复杂度，一个是渐近时间复杂度。前者是某个算法的时间耗费，它是该算法所求解问题规模n的函数，而后者是指当问题规模趋向无穷大时，该算法时间复杂度的数量级。当我们评价一个算法的时间性能时，主要标准就是算法的渐近时间复杂度，因此，在算法分析时，往往对两者不予区分，经常是将渐近时间复杂度T(n)=O(f(n)简称为时间复杂度，其中的f(n)一般是算法中频度最大的语句频度。此外，算法中语句的频度不仅与问题规模有关，还与输入实例中各元素的取值相关。但是我们总是考虑在最坏的情况下的时间复杂度。以保证算法的运行时间不会比它更长。常见的时间复杂度，按数量级递增排列依次为：常数阶O(1)、对数阶O(log2n)、线性阶O(n)、线性对数阶O(nlog2n)、平方阶O(n^2)、立方阶O(n^3)、k次方阶O(n^k)、指数阶O(2^n)。时间复杂度的分析计算请看书本上的例子，然后我们通过做练习加以领会和巩固。数据结构习题一 --------------------------------------------------------------------------------

实测实量相关标准

金科股份华东区域公司实测实量实施细则（2015年版）第一章目的及适用范围第一条为强化对监理和施工单位的过程管理力度，提高质量管理效率，全面提升实测实量机制执行效果，根据《金科股份工程管理制度汇编》，特制订本细则。第二条本细则适用于华东区域公司管理范围内在建住宅项目。第二章职责与分工第三条华东区域公司工程技术部负责实测实量管理细则的编制、修订、完善；负责对各项目实测实量工作进行日常巡查、抽查和考核。并配合集团工程管理职能部门对区域公司工程项目部进行实测实量日常抽查、季度检查、考核及管理。督促区域公司工程项目部对集团提出的实测实量问题进行整改、复查、上传集团备案。第四条华东区域公司所辖工程项目部负责贯彻执行国家法律、法规及金科股份工程管理制度；负责制定本项目实测实量管理目标及要求。督促监理、施工单位对其承包的楼栋(标段)按照比例要求进行实测及标记，并书面完成各项数理统计分析报告，进行动态纠偏，留档备查。第三章实测实量管理要求及细则第五条管理架构保障区域公司工程项目部应根据在建项目实体检测量，设专人或偏重一人（工程师）统筹项目实测实量工作；监理单位设置专人督促施工单位按工程进度完成实测工作，并对施工单位数据进行独立复测,每月10日前反馈工程项目部;施工单位设置专职实测实量人员或实测小组进行现场实测，并汇总数据每月

5日前报监理部。第六条实测合格标准一、合格标准：各项目主体阶段实测合格率≥85%，初装修阶段实测合格率≥90%，安装实测合格率≥85%。二、整改标准：实测超出国家及地方规范标准的必须无条件整改，超出允许偏差的1.5倍又未达到质量锤运用标准的，须编制整改方案报监理部总监理工程师、工程项目部负责人审核批准后实施。整改时监理部、项目部工程师、施工质检员先对不合格部位进行数据标识取证记录，然后按照方案要求处理并在整改过程中对同一部位拍照记录。整改完成且施工单位自检合格后报监理、项目部工程师验收签字做好记录（包括影像、隐蔽记录、数据等）备查。三、锤砸标准：对照《金科股份江苏地产质量锤使用实施细则》的各项要求，对实测最大偏差达到质量锤标准的工程实体，可运用质量锤。例如：现浇板砼厚度偏差超过-15㎜和+25㎜以上（规范-5mm~+8㎜）的（三个点）。第七条实测实量检查内容、比例及要求一、施工单位对各分项工程进行100%实测，以楼层为单位对各实测部位进行数字自编号和实测数据记录，交房项目根据一户一档原则建立分户质量实测档案。对于检查中出现的不合格项，在整改完毕后需及时把整改后的实测数据补充进去，保证资料的可追溯性。二、监理单位对项目各分项工程按照不低于70%的比例对施工单位实测数据进行独立复测，复测应对照施工单位的实测部位数字自编号，同时将实测结果上墙，并定期进行实测数据统计分析和督促施工单位进行整改。三、区域公司工程项目部每月20日前，对项目各分项工程按照不低于30%的比例对施工单位、监理单位实测数据进行独立复测。同时，华东区域公司工程技术部可按照附件2、附件3内容，对各项目进行日常和季度实测抽查，抽查结果纳入季度排

金属材料笔记

传动与金属材料陈总

传动部分液压液体传动流体传动液力气体传动平带、V型带、多偰带带传动圆形带、同步带滚子链机械传动链传动一、传动齿形链圆柱齿轮斜齿轮齿轮传动锥齿轮人字形齿轮可控硅电气传动变频硬齿面350HB以上二、齿轮按齿面硬度分

软齿面350HB以下三、键联接、华健联接作用：用来实现轴和轴上的零件轴向固定，以传递扭矩。 A型键平键B型键 C型键 1、分类半圆键偰型键切向健矩形 2、华键联接三角形压力角45 渐开线压力角30 圆柱销四、销联接圆锥销销轴开口销整体式滑动

分体式 1-双列调心球 2-双列调心滚子五、轴承3-圆锥滚子 5-推力球 6- 深沟球滚动7-角接触球 8-推力圆锥滚子 N-单列圆柱滚子 NA-滚针有内套

金属材料第一节金属材料的性能一、机械性能 1、强度：材料在外力的作用下，所抵抗变形破坏的能力。 2、抗拉强度：外力是拉力时材料所表现的抵抗能力，（抗拉极限） 3、屈服强度：材料承受载荷时，而载荷不再增加所发生的塑性变形的现象（屈服极限） 4、硬度：抵抗比他更硬的物体压入的能力布氏硬度HB 硬度洛氏硬度HRC 5、塑性：金属材料在外力的作用下，不发生破坏变形得能力。 6、韧性：金属材料在冲击力的作用下，不发生破坏的能力。 7、刚度：抵抗弹性变形的能力。三、金属材料的工艺性能 1、切削性能 2、可段性 3、可铸性 4、可焊性第二节金属材料的分类

炼钢生铁生铁铸造生铁合金生铁黑色金属普通碳素结构刚Q195-460 优质碳素结构钢08-85# 钢低碳钢合金钢(合金元素小于5%）合金钢中合金钢（5%-10%）按化学成分高合金钢（10%以上）纯铜（纯铜）铜及铜合金铜锌合金（黄铜）锡青铜有色金属铝青铜铝及铝合金青合金钛及钛合金一般、可锻铸铁、球墨铸铁铸铁特殊铸铁（耐磨、耐热、耐酸）

《大数据时代》读后感

《大数据时代》读后感《大数据时代》这本书主要描述的是大数据时代到临人们生活、工作与思维各方面所遇到的重大变革，从事信息的我们，更需要对这些先进的理念进行学习，并且学以致用，应用到我们日常的生活中去。文中清晰的阐述了大数据的基本概念和特点，并列出明确的观点。不管对于产业实践者，还是对于政府和公众机构，都非常具有价值。作者将本书分为3个部分。第一部分提出了大数据时代处理数据理念上的三大转变：抽样等于全体；要效率不要绝对精确；要相关不要因果；第二部分作者从万事万物数据化和数据交叉复用的巨大价值两个方面，讲述驱动大数据战车在材质和智力方面向前滚动的最根本动力；最后一部分，作者描绘了大数据帝国前夜的脆弱和不安，包括产业生态环境、数据安全隐私、信息公正公开等问题。文中提出的一个观点是，预测是大数据的核心。其实从过去的时代人们就利用掌握的数据进行各种分析，从而对经济等各方面进行预测、矫正。只是进入了大数据时代人们掌握的数据爆炸性的速度在增长，从而数据的存储和分析数据分方法成了释放大数据能量的关键。作者同时也指出随着数据使用的越来越多，其得出的结果并一定能越来越精确，毕竟数据不能保证百分之百的正确，特别是大数据时代各种结构化与非结构化类型的数据聚集在一起难免导致结果的不太精确。大数据时代要求我们重新审视精确性的优劣。大数据成为许多公司竞争力的来源，未来可能整个行业的结构会发生改变，大公司和小公司最有可能成为赢家。如今的核心竞争力在于快速而廉价地进行大量的数据存储和处理。当然公司要根据自己的情况进行调整。大数据向小数据时代的赢家以及那些线下大公司（如沃尔玛、联邦快递、宝洁公司、雀巢公司、波音公司）提出了挑战。同时，大数据也为小公司带来了机遇。大数据也将会影响国家竞争力。当制造业已经大幅转向发展中国家，而大家都争相发展创新行业的时候，工业化国家因为掌握了数据以及大数据技术，所以仍然在全球竞争中占据优势，但这个优势很难持续。随着技术的发展，西方世界在大数据技术的优势将会慢慢消失。对于大公司而言，好消息是大数据技术可以加剧优胜劣汰。一旦公司掌握了大数据，它不但可能超过对手还可能遥遥领先。

数据结构学习总结

数据结构学习总结经过一学期的学习，我对数据结构有了我自己的认识。一开始，我以为它和C语言和C++一样，都是讲一门语言。但学习之后，发现事实并不是这样，在数据结构的学习中，有线性表，有队，有栈，有树，有图等等。这些看起来没有关系，其实之间有着千丝万缕的联系。线性表是其中最简单的，所以在前几章学习，后面依次逐章变难，学起来也很吃力。《数据结构与算法》以基本数据结构和算法设计策略为知识单元，系统地介绍了数据结构的知识与应用、计算机算法的设计与分析方法，主要内容包括线性表、树、图和广义表、算法设计策略以及查找与排序算法等。线性表是最基本、最简单、也是最常用的一种数据结构。线性表中数据元素之间的关系是一对一的关系，即除了第一个和最后一个数据元素之外，其它数据元素都是首尾相接的。线性表的逻辑结构简单，便于实现和操作。因此，线性表这种数据结构在实际应用中是广泛采用的一种数据结构。线性表具有如下的结构特点：均匀性：虽然不同数据表的数据元素可以是各种各样的，但对于同一线性表的各数据元素必定具有相同的数据类型和长度。有序性：各数据元素在线性表中的位置只取决于它们的序号，数据元素之前的相对位置是线性的，即存在唯一的“第一个“和“最后一个”的数据元素，除了第一个和最后一个外，其它元素前面均只有一个数据元素直接前驱和后面均只有一个数据元素（直接后继）。在实现线性表数据元素的存储方面，一般可用顺序存储结构和链式存储结构两种方法。链式存储结构将在本网站线性链表中介绍，本章主要介绍用数组实现线性表数据元素的顺序存储及其应用。另外栈、队列和串也是线性表的特殊情况，又称为受限的线性结构。链表是一种物理存储单元上非连续、非顺序的存储结构，数据元素的逻辑顺序是通过链表中的指针链接次序实现的。链表由一系列结点（链表中每一个元素称为结点）组成，结点可以在运行时动态生

机械设计知识点(经典)总结..

机械设计知识点总结（一） 1．螺纹联接的防松的原因和措施是什么? 答：原因——是螺纹联接在冲击，振动和变载的作用下，预紧力可能在某一瞬间消失，联接有可能松脱，高温的螺纹联接，由于温度变形差异等原因，也可能发生松脱现象，因此在设计时必须考虑防松。措施——利用附加摩擦力防松，如用槽型螺母和开口销，止动垫片等，其他方法防松，如冲点法防松，粘合法防松。 2．提高螺栓联接强度的措施答：（1）降低螺栓总拉伸载荷Fa的变化范围：a，为了减小螺栓刚度，可减螺栓光杆部分直径或采用空心螺杆，也可增加螺杆长度，b，被联接件本身的刚度较大，但被链接间的接合面因需要密封而采用软垫片时将降低其刚度，采用金属薄垫片或采用O形密封圈作为密封元件，则仍可保持被连接件原来的刚度值。（2）改善螺纹牙间的载荷分布，（3）减小应力集中，（4）避免或减小附加应力。 3．轮齿的失效形式答：（1）轮齿折断，一般发生在齿根部分，因为轮齿受力时齿根弯曲应力最大，而且有应力集中，可分为过载折断和疲劳折断。（2）齿面点蚀，（3）齿面胶合，（4）齿面磨损，（5）齿面塑性变形。 4．齿轮传动的润滑。答：开式齿轮传动通常采用人工定期加油润滑，可采用润滑油或润滑脂，一般闭式齿轮传动的润滑方式根据齿轮的圆周速度V的大小而定，当V<＝12时多采用油池润滑，当V>12时，不宜采用油池润滑，这是因为（1）圆周速度过高，齿轮上的油大多被甩出去而达不到啮合区，（2）搅由过于激烈使油的温升增高，降低润滑性能，（3）会搅起箱底沉淀的杂质，加速齿轮的磨损，常采用喷油润滑。 5．为什么蜗杆传动要进行热平衡计算及冷却措施答：由于蜗杆传动效率低，发热量大，若不及时散热，会引起箱体内油温升高，润滑失效，导致齿轮磨损加剧，甚至出现胶合，因此对连续工作的闭式蜗杆传动要进行热平衡计算。措施——1），增加散热面积，合理设计箱体结构，铸出或焊上散热片，2）提高表面传热系数，在蜗杆轴上装置风扇，或在箱体油池内装设蛇形冷却水管。

《大数据》读后感(精选多篇)

《大数据》读后感(精选多篇) 《大数据》读后感佘洁婕读完《大数据》，我才意识到这并不是一本枯燥无味的书籍。作者运用案例和讲故事的方式，把美国数据开放、收集、使用背后的立法故事、公民故事、技术故事、商业故事娓娓道来，引人入胜，令我大开眼界。我在想，大数据概念对于教育来说会产生什么样的实用价值呢？一直以来，中国教育在研究教育的数字化，比如数字化校园，这个思路就是把我们教育的内容进行数字化，其结果指向的就是电子教材的研发或者是教学过程的数字化。美其名曰，这是教育技术的重要内涵。在教学过程中，学生的行为表现都可以被数据化，而这项研究不是任何一个专业可以深入下去的，它的专业性太强，所以我才会想到，所谓教育技术与其研究教育的数字化，不如研究教育的数据化来得实在，来的有意义。长期以来，我们并不了解教育对一个人的影响具体会如何表现，我们有的只是一个轮廓，我们也并不确定一个教师的行为对学生具体产生了哪些影响。所以，人们对教育一直有一个深深的质疑，它是不是科学的？大数据概念至少提出了关注“是什么”比“为什么”要有实际意义得多。而我们的教育恰好需要把注意力从“为什么”转移到“是什么”上面来，只有如此，才能把教育从为什么发展成“可能成为什么”上来，这会是一次思想上的革命。而对于现在地位岌岌可危的教育技术来说，把研究的重点从数字化转移到数据化上面，这才是它的出路。如何将数据融入教学，教育者首先通过标准化全科教学处方，实现了教师授课模板和教学内容的标准化，保证每个教学过程和内容是可控的，然后结合每天的教学内容，处理好面对的数据，处理好数据，自然也就处理好了课堂的反馈，最终形成了既注重教学体验又以教学结果为导向的教学体系。与此同时，不仅要注重课上的学生资源，在课后还要对这些资源进行跟踪处理。这与过去的教育教学显然是不同的，面对大数据时代的到来，教学有所改变是必然的。所以，无论环境怎么变换，数据如何复杂，我们都不能不去改变自己的教学去迎合将来的这个大数据时代。二等奖第三篇：《大数据》读后感《大数据》读后感现代社会是一个技术奔腾、信息爆炸的社会，大数据这个新概念一出现就受到了人们极大的热捧。每天都身处网络的信息海洋中，常常会有被数据、信息“淹没”的窒息感和无力感。涂子沛的《大数据》一书，通过讲述美国半个多世

机械设计C2大纲(48学时)2017

《机械设计C2》课程教学大纲课程代码：010331006 课程英文名称：Machine Design （C2）课程总学时：48 讲课：44 实验：4 上机：0 适用专业：工业工程等大纲编写（修订）时间：2017.7 一、大纲使用说明（一）课程的地位及教学目标机械设计C2课程是工业工程专业开设的一门培养学生具有机械设计能力的主干技术基础课，主要讲授机械设计基本知识、基本理论和基本方法。本课程在教学内容方面除基本知识、基本理论和基本方法的教学外，通过设计训练，着重培养学生的设计思维和设计能力。通过本课程的学习，学生将达到以下要求： 1．掌握通用机械零件的设计原理、方法和机械设计的一般规律，具有设计一般机械的初步能力； 2．树立正确的设计思想，了解国家当前的有关技术经济政策； 3．具有运用标准、规范、手册、图册等有关技术的能力； 4．了解典型机械零件的实验方法，获得实验技能的基本训练； 5．了解机械设计的新发展。（二）知识、能力及技能方面的基本要求 1．基本知识：掌握机械设计一般知识，机械的主要类型、性能、结构特点、应用、材料、标准等。 2．基本理论和方法：掌握机械设计的基本原则，机械零件的工作原理、简化的物理模型与数学模型、受力分析、应力分析、失效分析等，机械零件工作能力计算准则，计算载荷，条件性计算，当量法或等效转化法，试算法等，改善载荷和应力的分布不均匀性，提高零件疲劳强度，降低或增强摩擦，改善局部品质，提高零部件工艺性的途径和方法，以及预应力、变形协调原则等在设计中的应用。 3．基本技能:掌握设计计算、结构设计，实验技能，编制技术文件技能等。（三）实施说明 1．教学方法：课堂讲授中要重点对基本概念、基本方法和解题思路的讲解；采用启发式教学，培养学生思考问题、分析问题和解决问题的能力；引导和鼓励学生通过实践和自学获取知识，培养学生的自学能力；增加讨论课，调动学生学习的主观能动性；注意培养学生提高利用标准、规范及手册等技术资料的能力。讲课要联系实际并注重培养学生的创新能力。 2．教学手段：本课程属于技术基础课，在教学中采用电子教案、CAI课件及多媒体教学系统等先进教学手段，以确保在有限的学时内，全面、高质量地完成课程教学任务。 3．计算机辅助设计：要求学生采用二维CAD或三维CAD设计软件进行结构设计和大作业的设计。（四）对先修课的要求本课程应的主要先修课程有工程制图、工程力学、机械工程材料、互换性与公差基础、机械设计C1等。（五）对习题课、实验环节的要求 1、对重点、难点章节应安排习题课，例题的选择以培养学生消化和巩固所学知识，用以解

大数据时代(读书笔记)

大数据时代维克托·迈尔·舍恩伯格首先作者抛出了大数据时代处理数据理念上的三大转变： ●要全体不要抽样。首先，要分析与某事物相关的所有数据，而不是依靠分析少量的数据样本。全数据模式，样本=总体。 ●要效率不要绝对精确。其次，我们乐于接受数据的纷繁复杂，而不再追求精确性。 ●要相关不要因果。最后，我们的思想发生了转变，不再探求难以捉摸的因果关系，转而关注事物的相关关系。接着，从万事万物数据化和数据交叉复用的巨大价值两个方面，讲述驱动大数据战车在材质和智力方面向前滚动的最根本动力；最后，作者冷静描绘了大数据帝国前夜的脆弱和不安，包括产业生态环境、数据安全隐私、信息公正公开等问题。 ●大数据的核心就是预测 ●大数据是指不用随机分析法这样的捷径，而采用所有数据的方法。 ●大数据的精髓在于我们分析信息时的三个转变，这些转变将改变我们理解和组建社会的方法。 ?第一个转变就是，在大数据时代，我们可以分析更多的数据，有时候甚至可以处理和某个特别现象相关的所有数据，而不再依赖于随机采样。 ?第二个改变就是，研究数据如此之多，以至于我们不再热衷于追求精确度。

?第三个转变因前两个转变而促成，即我们不再热衷于寻找因果关系。 ●让数据发声，我们会注意到很多以前从来没有意识到的联系的存在●数据化意味着我们要从一切太阳底下的事物中汲取信息，甚至包括很多我们以前认为和“信息”根本搭不上边的事情。 ●大数据时代开启了一场寻宝游戏，而人们对于数据的看法以及对于由因果关系向相关关系转化时释放出的潜在价值的态度，正是主宰这场游戏的关键。第一部分大数据时代的思维变革●大数据与三个重大的思维转变有关，这三个转变是相互联系和相互作用的。 ●要想获得大规模数据带来的好处，混乱应该是一种标准途径，而不应该是竭力避免的。 ●知道“是什么”就够了，没必要知道“为什么”。我们理解世界不再需要建立在假设的基础上. ●通过去探求“是什么”而不是“为什么”，相关关系帮助我们更好地了解了这个世界. 第二部分大数据时代的商业变革●数字化指的是把模拟数据转换成用0和1表示的二进制码 ●数据化是指一种把现象转变为可制表分析的量化形式的过程 ●“文化组学”是一个计算机专业词汇，指的就是通过文本的定量分析来揭示人类行为和文化发展的趋势.

浙江工业机械管理设计基础考试大纲(DOC 15页)

资料搜索：首页网络书店教育新闻普通升本自学考试成人考试出国留学毕业就业事业考试在线留言文亮培训当前位置:浙江专升本信息网-2011年浙江省普通专升本考试浙江自学考试浙江成人考试 -> 普通专升本 -> 考试大纲浙江工业大学2011年专升本机械设计基础考试大纲时间:2011-02-12 13:40:44 浏览:77次浙江专升本教材书店《机械设计基础》（专升本）考试大纲考试内容：

0 绪论考试内容 0-1本课程的研究对象、内容 0-2本课程在教学中的地位 0-3机械设计的基本要求和一般过程考核知识点及考核要求 1、机器的组成机器与机构的含义和区别；构件与零件的含义和区别。 2、机器和机械零件设计的基本要求第1章平面机构的自由度和速度分析考试内容 1-1运动副及其分类 1-2平面机构运动简图 1-3平面机构自由度考核知识点和考核要求 1、运动副的含义；平面运动副的分类 2、平面机构运动简图中运动副和构件的表示符号和表示方法 3、平面机构自由度的意义；机构具有确定相对

运动的条件；复合铰链、局部自由度、虚约束的形式 4、正确判断和处理复合铰链、局部自由度、虚约束，进行平面机构自由度的计算，并能判断机构是否具有确定相对运动第2章平面连杆机构考试内容 2-1平面四杆机构的基本类型及其应用 2-2平面四杆机构的基本特性 2-3平面四杆机构的设计考核知识点和考核要求 1、识别铰链四杆机构的基本类型及其演化机构 2、曲柄存在条件、急回特性、压力角、传动角和死点位置 3、正确判断平面四杆机构有无曲柄及其类型第3章凸轮机构考试内容 3-1凸轮机构的应用和类型 3-2从动件的常用运动规律 3-3凸轮机构的压力角

大数据时代读后感

《大数据时代》读后感一、对大数据时代的理解 1.“大数据”的正式推出。2012 年3 月，奥巴马政府宣布投资2 亿美元启动“大数据研究和发展计划”，并且定义为“未来的新石油”，希望增强政府收集、分析和萃取海量数据的能力。这个由世界最强国家政府推动的项目，标志着“大数据”时代的到来！ 2.“大数据”的本质。早在互联网出现之初，我们就知道网络无秘密，在网页上敲击的每一个数据，都将被自动记录。现在，当数据的积累量足够大的时候到来时，量变引起了质变。“大数据”通过对海量数据有针对性的分析，赋予了互联网智商，这使得互联网的作用，从简单的数据交流和信息传递，上升到基于海量数据的分析，一句话“他开始思考了”。这是继云计算、物联网之后IT产业又一次颠覆性的技术变革，对国家治理模式、对企业的决策、组织和业务流程、对个人生活方式都将产生巨大的影响。二、大数据时代考验传统文化 1.文化进一步融合。一个文化系统可以分为技术、制度和观念三个层面。文化系统的发展已经经历了技术主导和制度主导两个时期，当代世界正在走向观念主导的新时期发展。各民族文化通过互联网正不断融合，从文字、服饰到生活方式，民族之间的

区别正逐步变小，走在大街上、坐在餐馆里，你还能很快区分不同的民族吗？也许只有祈祷的时候，你才能知道谁是默斯林，谁是基督徒，观念将主导互联网时代的民族性。大数据时代的来临，使山村投资者能够和洛杉矶大佬一样去分析华尔街的股价变化，文化的进一步融合变得势不可挡，唯一显示他们区别的，就是基于自身观念所做出的判断，而这种判断，在不断的经济碰撞之下，也将逐步变得趋同。 2.保持传统文化独立性。中华的文化是儒道互补的传统，其共性凝结在《周易》的传承中，主要就是天人合一观，这是中国传统文化对人类的最大贡献，也是独立性的最重要体现。在现有的世界有影响的各民族文化里，天人合一观是中华文化所独有的特征，是任何一个强权所无法抹杀的。大数据时代，需要继续保持传统文化的独立性，就是要让我们的社会和数据深深打上文化的烙印，要建立属于我们的数据体系，让这个体系庞大到其他民族无法忽视，进而去影响他们。 3.为新文明的建立出力。从文明出现的规律来看，工业文明后边的未来文明，一定要通过工业工商文化和农耕文化的冲突和融合产生。从英国工业革命开始，冲突已经几百年了，还没有融合出一种新的文明。早在20世纪，瑞士心理学家荣格就发现了《易经》筮法中蕴涵的同步原理，一种不同于因果原理的普遍联系法则，这同大数据技术的复杂相关性有着相似的地方。如果我们把大数据时代的来临，看作新文明出现的前奏，那么我们的传统文化在新文明建立的过程中必将发挥重要作用，因为阴阳五行