《数据采集与预处理》课程标准
1. 概述
1.1课程的性质
本课程是大数据技术与应用专业、云计算技术与应用专业、软件技术专业的专业核心课程，是校企融合系列化课程，该课程教学内容以任务驱动为主线，围绕企业级应用进行项目任务设计。
1.2课程设计理念
本课程遵循应用型本科和高等职业教育规律，以大数据技术与应用实际工作岗位需求为导向选取课程内容，完成了数据采集和预处理平台搭建、网络爬虫实践、日志数据采集实践和数据预处理实践等完整的数据采集与预处理应用案例，课程目标是培养学生具备“大数据分析”应用项目所需数据采集与预处理的综合职业能力；坚持开放性设计原则，吸收企业专家参与，构建以“工作任务”为载体的“项目化”课程结构；课程教学实施教、学、做一体，坚持理论为实践服务的教学原则，通过模拟企业大数据采集与预处理应用业务进行组织，锻炼学生的实践操作能力。
1.3课程开发思路
通过岗位技能的项目化以及大数据采集与预处理任务的序列化，对内容体系结构进行了适当调
整与重构，以适应教学课程安排。以项目案例及其任务实现为驱动，凭借翔实的操作步骤和准确的
说明，帮助学生迅速掌握大数据采集与预处理的相关知识与技能，并且充分考虑学习操作时可能发
生的问题，并提供了详细的解决方案，突出岗位技能训练。
2.课程目标
本课程的培养目标是使学生以大数据分析岗位需求为依托，以实际工作任务为导向，理清大数据采集与预处理中常用工具的作用及应用，培养学生大数据采集与预处理的实际操作技能。
2.1知识目标
本课程本书以任务驱动为主线，围绕企业级应用进行项目任务设计，完成了数据采集和预处理平台搭建、网络爬虫实践、日志数据采集实践和数据预处理实践等完整的数据采集与预处理应用案例，要求学生系统掌握scrapy、Flume、pig、kettle、Pandas、openrefine和urllib、selenium基本库
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1数据的采集与处理 1.1数据的采集 施工监控中需对影响施工及控制精度的数据进行收集，主要包括环境参数和结构参数，前者又主要是指风速风向数据；后者主要指结构容重、弹模等数据。施工监控需进行收集的数据如表1-1所示。 1.1.2数据采集方法 基于港珠澳大桥特殊的地理位置，采用远程数据采集系统，与传统的数据采集系统相比，具有不受地理环境、气候、时间的影响等优势。而借助无线传输手段的远程数据采集系统，更具有工程造价和人力资源成本低，传输数据不受地域的影响，可靠性高，免维护等优点。远程无线数据采集系统的整体结构如图1-2所示。 1-2 远程无线数据采集系统组成结构图
1.2数据的处理与评估 在数据分析之前, 数据处理要能有效地从监测数据中寻找出异常值, 必须对监测数据进行可靠性检验, 剔除粗差的影响, 以保证监测数据的准确、可靠。我们拟采用的是最常用的μ检验法来判别系统误差; 用“3σ准则”剔除粗差; 采用了“五点二次中心平滑”法对观测数据进行平滑修正。同时, 在数据处理之后, 采用关联分析技术寻找某一测点的最佳关联点, (为保证系统评判的可靠性, 某一测点的关联点宜选用2 个以上)。我们选用3 个关联测点, 如果异常测值的关联测点有2 个以上发生异常, 且异常方向一致, 则认为测值异常是由结构变化引起, 否则, 认为异常是由监测系统异常引起。出现异常时, 经过判定, 自动提醒用户检查监测系统或者相应的结构(根据测点所在位置), 及时查明情况, 并采取一些必要的应急措施, 同时对测值做标注, 形成报表, 进行评估。 1.2.1系统误差的判别 判别原则: 异常值检验方法是建立在随机样本观测值遵从正态分布和小概率原理的基础之上的。根据观测值的正态分布特征性, 出现大偏差观测值的概率是很小的。当测值较少时, 在正常情况下, 根据小概率原理, 它们是不会出现的, 一旦出现则表明有异常值。依统计学原理: 偏差处于2 倍标准差或3 倍标准差范围内的数据为正常值, 之外的则判定为异常。事实上标准差σ多数情况下是求知的, 通常用样本值计算的标准差S 来替代。桥梁健康监测资料的数据量特别大, 一般都为大样本, 所以我们用μ检验。在分析中, 我们将所得的数据分成两组Y1 、Y2,并设()1211,1Y N u δ, ()2222,2Y N u δ择统计量为 : 'y y U -= (1) 式中12y y 、—两组样本的平均值: 21n 、n —两组样本的子样数: 21S S 、 —两组样本的方差。若 '2 a U U ≥ (2) 则存在系统误差。否则, 不存在系统误差。 1.2.2 粗差点的剔除 在观测次数充分多的前提下, 其测值的跳动特征描述如下式: ()112j j j j d y y y +-=-+ (3) 式中j y (j=1,2,3,4,……,n- 1)是一系列观测值。
首先，我们应该看到，课程目标与教学目标之间是有区别的。这种区别具体表现在以下五个方面： （1）两者的含义不同。 课程目标是预先确定的要求学生通过某门课程的学习所应达到的学习结果，这种结果表现为学生在课程相关素质或特征方面的变化。课程目标是指导课程设置、编排、实施和评价的整个过程的准则，也是课程自身性质和理念的体现。 教学目标即教学目的和要求，专指课程教学中教师对学生学习结果的预期。通过一个特定教学过程（如一节课），学生的学习结果可以是某种知识、某种技能、也可以是某种观念、态度的形成或获得。教学目标是指导教学过程的准则，通常反映了教师的教育理念。 （2）两者的指导对象不同。 课程目标指导整个课程的建设，而教学目标只是指导教学过程。 （3）两者的实施主体不同。 课程目标的实施主体涉及到教育管理部门（如国家教育部、地方教育厅、局、委、办等）、课程指导机构（如各教育厅、局、委、办下属的教研室）、师资培训基地（如师范院校的对口专业）、教材与教学参考书的编写者与审核者、学校的专业教师和教辅人员以及全体接受课程教育的学生。 教学目标的实施主体只包括担任课程教学任务的专业教师、
教辅人员以及全体接受课程教育的学生。 （4）两者的概括程度不同。 课程目标较为抽象，教学目标则相当具体、相当微观。 （5）两者的灵活程度不同。 一般而言，课程目标往往是国家教育管理部门组织有关专家反复研讨、推敲的结果，具有导向作用。课程目标一旦确立，轻易不会改动；而教学目标往往是由任课教师根据自己对课程目标的理解和对实际教学状况的把握来制订的，随着教学活动的展开和教育改革的深入，某门课程在某学期、某堂课甚至某个教学活动环节上的教学目标是可以随时随地调整更新的。 在看到课程目标和教学目标的区别的前提下，我们还应该充分认识两者的密切联系： （1）课程是学校教育的核心，课程目标对课程的日常教学工作和管理工作进行导向。 例如，小学科学课程的目标，不仅包括有科学知识和科学技能的内容，而且有与科学相关的情感态度价值观的内容，还特别强调科学探究活动的基本特征、基本过程以及基本方法。科学教师在确定每学期、每堂课甚至每个教学活动环节的教学目标时，要注意落实课程目标，注意体现课程宗旨。 （2）教学是实施课程的主要途径，教学目标是对课程目标的细化。 一切教学过程都必须以课程内容来支撑，不可能脱离课程而
《新课标》问答录 Q 1：在新一轮基础教育课程改革中，中小学教学大纲改为了课程标准。那么，为什么要将教学大纲改为课程标准？课程标准与现行的教学大纲有哪些区别？ 细心的人也许早就发现，在新一轮基础教育课程改革中，沿用了几十年的教学大纲悄然隐退了，取而代之的是国家课程标准。国家课程标准无论从目标、要求还是结构、体例上都是全新的，蕴含着素质教育的理念，体现着鲜明的时代气息，是一部内容十分丰富的全新意义上的“教学大纲”。 1.课程标准着眼于未来国民素质 课程标准是国家对学生接受一定教育阶段之后的结果所做的具体描述，是国家教育质量在特定教育阶段应达到的具体指标，它具有法定的性质。因此，它是国家管理和评价课程的基础，是教材编写、教学、评估和考试命题的依据。为此，课程标准的研制，是基础教育课程改革的核心环节。 随着课程改革的深入，原有的教学大纲已不足以完整地体现课程的变化。必须寻求一种新的完整体现课程改革理念的表现形式。 新一轮课程改革中，人们在重新思考，在国家的课程标
准中，究竟应当规定些什么？经过反复酝酿讨论，众多专家、学者、一线教师一致认为，面对21世纪科学技术的迅猛发展，经济的全球化，为培养在新时期具有良好素质和竞争力的新一代，在国家的课程标准中应当首先规定国家对未来国民各方面素质的基本要求，而不是过多地规定通过怎样的教学过程达到这一要求。为此，对未来国民素质的目标要求和各学科应达到的标准，应当成为各学科课程标准的核心内容。 正是基于上述考虑，课程标准规定了国家对不同阶段的学生在知识与技能、过程与方法、情感态度与价值观等方面的基本要求，规定了各门课程的性质、各学科应达到的标准以及内容框架。学科的性质与地位、课程目标、课程内容及各学段安排构成课程标准的核心内容。另外，对教材编写、教学要求、教学建议、教学评价等也都做出相应的规定和要求。不再包括教学重点、难点、时间分配等具体内容。这是课程标准与直接指导教学工作的教学大纲的本质区别。 课程标准与现行教学大纲的区别，首先表现在前言部分，课程标准对每一学科课程的性质、价值与功能做了定性描述，阐述了本课程领域改革的基本理念，并对课程标准设计的思路做了详细的说明，便于教材编写者和教师整体把握课程。
大数据处理流程的主要环节 大数据处理流程主要包括数据收集、数据预处理、数据存储、数据处理与分析、数据展示/数据可视化、数据应用等环节，其中数据质量贯穿于整个大数据流程，每一个数据处理环节都会对大数据质量产生影响作用。通常，一个好的大数据产品要有大量的数据规模、快速的数据处理、精确的数据分析与预测、优秀的可视化图表以及简练易懂的结果解释，本节将基于以上环节分别分析不同阶段对大数据质量的影响及其关键影响因素。 一、数据收集 在数据收集过程中，数据源会影响大数据质量的真实性、完整性数据收集、一致性、准确性和安全性。对于Web数据，多采用网络爬虫方式进行收集，这需要对爬虫软件进行时间设置以保障收集到的数据时效性质量。比如可以利用八爪鱼爬虫软件的增值API设置，灵活控制采集任务的启动和停止。 二、数据预处理 大数据采集过程中通常有一个或多个数据源，这些数据源包括同构或异构的数据库、文件系统、服务接口等，易受到噪声数据、数据值缺失、数据冲突等影响，因此需首先对收集到的大数据集合进行预处理，以保证大数据分析与预测结果的准确性与价值性。
大数据的预处理环节主要包括数据清理、数据集成、数据归约与数据转换等内容，可以大大提高大数据的总体质量，是大数据过程质量的体现。数据清理技术包括对数据的不一致检测、噪声数据的识别、数据过滤与修正等方面，有利于提高大数据的一致性、准确性、真实性和可用性等方面的质量; 数据集成则是将多个数据源的数据进行集成，从而形成集中、统一的数据库、数据立方体等，这一过程有利于提高大数据的完整性、一致性、安全性和可用性等方面质量; 数据归约是在不损害分析结果准确性的前提下降低数据集规模，使之简化，包括维归约、数据归约、数据抽样等技术，这一过程有利于提高大数据的价值密度，即提高大数据存储的价值性。 数据转换处理包括基于规则或元数据的转换、基于模型与学习的转换等技术，可通过转换实现数据统一，这一过程有利于提高大数据的一致性和可用性。 总之，数据预处理环节有利于提高大数据的一致性、准确性、真实性、可用性、完整性、安全性和价值性等方面质量，而大数据预处理中的相关技术是影响大数据过程质量的关键因素 三、数据处理与分析 1、数据处理 大数据的分布式处理技术与存储形式、业务数据类型等相关，针对大数据处理的主要计算模型有MapReduce分布式计算框架、分布式内存计算系统、分布式流计算系统等。
天津交通职业学院 教学大纲（课程标准）编制工作规程 一、目的 课程教学大纲（课程标准）是课程教学的指导性文件，是教学计划的进一步具体化，是教师授课、编写教材的依据，是评估和检查教育、教学质量的依据，也是学生学习和考核的依据。为确保课程教学大纲（课程标准）编制及实施规范有序，保证人才培养达到质量标准，特制定本规程。 二、适用范围 适用于本院所设置专业的教学大纲（课程标准）的选用、编制、审核、批准、发放、实施及更改。 三、责任分工及工作程序 1.各系负责分管专业的专业基础课和专业课选用国家教育行政部门颁发的教学大纲（课程标准）；对没有适用的，由教研室组织制订，经专业教学指导委员会审定，系（部）主任同意后汇编成册，报教务处。 2.基础教学系及所属教研室：负责学院各专业的基础课、“两课”、健康教育、艺术鉴赏等课程的教学大纲（课程标准）的选定和编写工作。 3.体育工作部负责体育、军事理论课程教学大纲（课程标准）的编写。 4.教务处报学院教育教学指导委员会终审，主管院长批准执行，并报上级主管部门备案。 5.系、部、教研室应对任课教师执行课程教学大纲（课程标准）的情况进行检查，确保课程教学大纲的执行。如发现问题应及时解决，妥善处理，并报教务处。 6.教务处负责对教学大纲（课程标准）的全面实施，提出指导性意见；并对各系、教研室、教师对教学大纲的执行情况进行抽查。 7.主管副院长负责对教学大纲（课程标准）的实施执行情况进行检查和决定奖惩。 四、工作要求 1.各专业各课程都必须有符合专业人才培养方案要求的教学大纲（课程标
准）。凡已通过教学改革，进行课程体系整合序化的学院重点建设专业，应制定相应课程标准；一般专业或课程必须有教学大纲（后附考核方案）。 2.教学大纲编制和下达的时间 各系应在人才培养方案编制批准后，即组织教研室编制教学大纲（课程标准），并下达《教学大纲（课程标准）编制任务书》，应在二个月内编制出下一个学期应开课程的教学大纲； 教务处应于每学期放假一个月前将审查批准后的教学大纲（课程标准）下达到各系部；教务员应在放假前一个月内把《教学大纲》（课程标准）连同教学任务书一起下达到各系、任课教师。 3.教学大纲的编制、审核、批准、发放和更改。 教研室接到教学大纲（课程标准）编制任务书后，应在规定的时间内，按本程序的要求组织编制教学大纲（课程标准），并交专业负责人审核后报系部主任批准； 系部报经教务处审核后的教学大纲（课程标准），上交主管副院长批准后才能执行； 经主管副院长批准执行的教学大纲（课程标准）由教务处上报上级主管部门备案； 各系、教研室接到教学大纲（课程标准）后应及时连同教学任务书一起下达到任课教师； 对已经审批的教学大纲（课程标准）在执行过程中，如在教学内容和教学进度方面有较大变动，须由任课教师提出变动意见，教研室研究，并报系、教务处审查，经主管副院长批准后执行。 五、附件 1.《教学大纲编制要求》 2.《课程标准编制要求》 3.《考核方案制定要求》
《数学课程标准与教材分析》教学进度表 总课时：36 授课时间：2015.9.10 —2016.2.28学期
有关交互时间的注意： 考虑到周一至周五，同学们有自身的工作安排，请同学们将需要跟我们交互的问题提到交互平台上，我们将在每月选择一个时段集中进行虚拟课堂讨论和回复，并与在线且有交互需求的同学进行交流、讨论，具体时间安排见上表。 另，我们将在讨论板中发布本学期该课程的一些讨论话题，请同学们关注通知，并积极参与讨论板话题的讨论。谢谢! 教材： 1.《义务教育数学课程标准2011年版》解读 --教育部基础课程教材专家工作委员会组织编写
北京师范大学出版社 2.《普通高中数学课程分析与实施策略》王尚志张思明主编北京师范大学出版社 参考教材： 1．《中学数学课程标准与教材分析》徐汉文主编科学出版社，2014.1 2．《中学数学课程标准与教材研究》王红蔚主编郑州大学出版社，2014.8 3．《数学课程标准研修与教材分析》杨光伟主编浙江大学出版社，2011.5 注意：［请同学们互相通知、提醒］ 课程开放时间：2015年9月10日―2015年 2月 28日 平时作业1发布时间：2015年11月22日-23日 平时作业1完成时间：2015年11月24日－2015年 11 月 29日 注:作业1完成后，不提交系统，等作业2完成后，合并在一个word文档中，一并提交。 平时作业2发布时间：2016年2月5日-7日 平时作业2提交时间：2016年2月8日－2016年 2 月 10日 注：作业1，2合并在一个word文档中，一并提交。 期末作业发布时间：2016年2月18日 期末作业提交时间：2016年2月19日－2016年 2 月 28日 批改时间：2016年 3 月 1日―2016年 3 月 15日 作业和测试成绩提交时间：2016年 3 月 16日―2016年 3 月 18日 (1)请word文档撰写作业。必须写清楚学号、姓名以及工作中所教年级。并以“学号后三位+姓名”的格式命名作业。写清楚题号。 (2)请每一位同学务必关注发布的平时作业和期末作业，并及时完成。 (3)请每一位提交作业的同学务必相应的时间段内在BB平台相应系统中提交平时作业和期末作业，过时提交的作业无效。成绩记0分!
《数据采集与预处理》课程标准 1. 概述 1.1课程的性质 本课程是大数据技术与应用专业、云计算技术与应用专业、软件技术专业的专业核心课程，是校企融合系列化课程，该课程教学内容以任务驱动为主线，围绕企业级应用进行项目任务设计。 1.2课程设计理念 本课程遵循应用型本科和高等职业教育规律，以大数据技术与应用实际工作岗位需求为导向选取课程内容，完成了数据采集和预处理平台搭建、网络爬虫实践、日志数据采集实践和数据预处理实践等完整的数据采集与预处理应用案例，课程目标是培养学生具备“大数据分析”应用项目所需数据采集与预处理的综合职业能力；坚持开放性设计原则，吸收企业专家参与，构建以“工作任务”为载体的“项目化”课程结构；课程教学实施教、学、做一体，坚持理论为实践服务的教学原则，通过模拟企业大数据采集与预处理应用业务进行组织，锻炼学生的实践操作能力。 1.3课程开发思路 通过岗位技能的项目化以及大数据采集与预处理任务的序列化，对内容体系结构进行了适当调 整与重构，以适应教学课程安排。以项目案例及其任务实现为驱动，凭借翔实的操作步骤和准确的 说明，帮助学生迅速掌握大数据采集与预处理的相关知识与技能，并且充分考虑学习操作时可能发 生的问题，并提供了详细的解决方案，突出岗位技能训练。 2.课程目标 本课程的培养目标是使学生以大数据分析岗位需求为依托，以实际工作任务为导向，理清大数据采集与预处理中常用工具的作用及应用，培养学生大数据采集与预处理的实际操作技能。 2.1知识目标 本课程本书以任务驱动为主线，围绕企业级应用进行项目任务设计，完成了数据采集和预处理平台搭建、网络爬虫实践、日志数据采集实践和数据预处理实践等完整的数据采集与预处理应用案例，要求学生系统掌握scrapy、Flume、pig、kettle、Pandas、openrefine和urllib、selenium基本库 1
012. 数据预处理（1）——剔除异常值及平滑处理 测量数据在其采集与传输过程中，由于环境干扰或人为因素有可能造成个别数据不切合实际或丢失，这种数据称为异常值。为了恢复数据的客观真实性以便将来得到更好的分析结果，有必要先对原始数据（1）剔除异常值； 另外，无论是人工观测的数据还是由数据采集系统获取的数据，都不可避免叠加上“噪声”干扰（反映在曲线图形上就是一些“毛刺和尖峰”）。为了提高数据的质量，必须对数据进行（2）平滑处理（去噪声干扰）； （一）剔除异常值。 注：若是有空缺值，或导入Matlab数据显示为“NaN”（非数），需要①忽略整条空缺值数据，或者②填上空缺值。 填空缺值的方法，通常有两种：A. 使用样本平均值填充；B. 使用判定树或贝叶斯分类等方法推导最可能的值填充（略）。 一、基本思想： 规定一个置信水平，确定一个置信限度，凡是超过该限度的误差，
就认为它是异常值，从而予以剔除。 二、常用方法：拉依达方法、肖维勒方法、一阶差分法。 注意：这些方法都是假设数据依正态分布为前提的。 1. 拉依达方法（非等置信概率） 如果某测量值与平均值之差大于标准偏差的三倍，则予以剔除。 3x i x x S -> 其中，11 n i i x x n ==∑为样本均值，1 2 211()1n x i i S x x n =?? ??? =--∑为样本的标准偏差。 注：适合大样本数据，建议测量次数≥50次。 代码实例（略）。 2. 肖维勒方法（等置信概率） 在 n 次测量结果中，如果某误差可能出现的次数小于半次时，就予以剔除。 这实质上是规定了置信概率为1-1/2n ，根据这一置信概率，可计算出肖维勒系数，也可从表中查出，当要求不很严格时，还可按下
新课程标准与教学大纲的关系？课程标准总纲是什么？ 悬赏分：30 |解决时间：2009-3-10 13:58 |提问者：偶林鱼 最佳答案 2003年，教育部颁发了《普通高中课程方案（实验）》和十五个学科课程标准（实验），其中《普通高中技术课程标准（实验）》包括信息技术和通用技术两部分,即《普通高中技术课程标准（实验）（信息技术）》（以下简称《新课程标准》），那么，新课标与现行的指导纲要（2000年国家教育部颁布的《中小学信息技术课程指导纲要（试行）》，以下简称《指导纲要》）相比有哪些不同呢？在认真研究信息技术新课标的过程中，我逐渐认识、理解了信息技术新课程标准，并对信息技术新课标有了较深的认识，下面就把我对信息技术新课程标准的几点认识献给大家分享并恳请指正。 一、课程目标 (1)《指导纲要》将小学、初中、高中合在一起，列出了中小学信息技术课程的主要任务和各学段的教学目标： 中小学信息技术课程的主要任务是： 培养学生对信息技术的兴趣和意识，让学生了解和掌握信息技术基本知识和技能，了解信息技术的发展及其应用对人类日常生活和科学技术的深刻影响。通过信息技术课程使学生具有获取信息、传输信息、处理信息和应用信息的能力，教育学生正确认识和理解与信息技术相关的文化、伦理和社会等问题，负责任地使用信息技术；培养学生良好的信息素养，把信息技术作为支持终身学习和合作学习的手段，为适应信息社会的学习、工作和生活打下必要的基础。 高中阶段的教学目标： 1．使学生具有较强的信息意识，较深入地了解信息技术的发展变化及其对工作、社会的影响。 2．了解计算机基本工作原理及网络的基本知识。能够熟练地使用网上信息资源，学会获取、传输、处理、应用信息的基本方法。 3．掌握运用信息技术学习其他课程的方法。 4．培养学生选择和使用信息技术工具进行自主学习、探讨的能力；以及在实际生活中应用的能力。 5．了解程序设计的基本思想，培养逻辑思维能力。 6．通过与他人协作，熟练运用信息技术编辑、综合、制作和传播信息及创造性地制作多媒体作品。 7．能够判断电子信息资源的真实性、准确性和相关性。 8．树立正确的科学态度，自觉地按照法律和道德行为使用信息技术，进行与信息有关的活动。 (2)《新课程标准》总目标是提升学生的信息素养，这是很重要的一点，它标志着信息技术逐渐趋于成熟。信息素养四个要素：信息意识、信息知识、信息能力、信息道德。四个要素相互联系，相互制约。总的来说，可以分成三方面: （一）知识与技能
数据采集与处理技术 参考书目： 1．数据采集与处理技术马明建周长城西安交通大学出版社 2．数据采集技术沈兰荪中国科学技术大学出版社 3．高速数据采集系统的原理与应用沈兰荪人民邮电出版社 第一章绪论 数据采集技术(Data Acquisition)是信息科学的一个重要分支,它研究信息数据的采集、存贮、处理以及控制等作业。在智能仪器、信号处理以及工业自动控制等领域，都存在着数据的测量与控制问题。将外部世界存在的温度、压力、流量、位移以及角度等模拟量（Analog Signal）转换为数字信号（Digital Signal）, 在收集到计算机并进一步予以显示、处理、传输与记录这一过程，即称为“数据采集”。相应的系统即为数据采集系统（Data Acquisition System,简称DAS）数据采集技术以在雷达、通信、水声、遥感、地质勘探、震动工程、无损检测、语声处理、智能仪器、工业自动控制以及生物医学工程等领域有着广泛的应用。 1．1 数据采集的意义和任务 数据采集是指将温度、压力、流量、位移等模拟量采集、转换为数字量后，再由计算机进行存储、处理、显示或打印的过程。相应的系统称为数据采集系统。 数据采集系统的任务：采集传感器输出的模拟信号并转换成计算机能识别的数字信号，然后送入计算机，根据不同的需要由计算机进行相应的计算和处理，得出所需的数据。与此同时，将计算得到的数据进行显示或打印，以便实现对某些物理量的监视，其中一部分数据还将被生产过程中的计算机控制系统用来控制某些物理量。 数据采集系统的好坏，主要取决于精度和速度。 1．2 数据采集系统的基本功能 1.数据采集：采样周期
《XXXX》课程教学标准（教学大纲） 第一部分：课程性质、课程目标与教学要求 《XXXX》课程，是XX学校XX本科专业的必修课程。XXXXX是当今世界XX 科学研究的三大领域之一。它不仅在XX科学体系中占有显赫的地位，而且在教育教学过程中具有重要而广泛的应用价值。由于XXXXX在实践中具有强烈的导向作用，因此，XXXXX常常成为XXX的突破口，也往往成为XXX的支撑点之一。 《XXXXX》课程目标是促进学习者理解和掌握XXXXX的基本概念、基本知识、基本原理和基本方法；传导XXXXX的新理念；提高学习者从事XXX的技能；培养与提高学习者的XXX的能力；发展学习者的科学研究能力与批判性思维；增进学习者从事XXX的能力。 《XXXXX》课程是应用基础性学科，在内容上与XXX、XXX、XXX等有关联，在应用上与XXX紧密联系。所以，学习本课程，必须要先学习《XXX》、《XXX》、《XXXX》等一些基础课程，同时，学习者要关注XXX尤其是XXXX。只有这样，才能更好地理解和掌握课程内容与方法。 第二部分：关于教材与学习参考书的建议 本课程拟采用华东师范大学出版社2002年8月出版的、由XXX教授主编的《XXXXX》一书，作为本课程的主教材。 为了更好地理解和学习课程内容，建议学习者可以进一步阅读以下几本重要的参考书： 1、XXX主编：《XXX》，XX大学出版社，1987年版。 2、XXX著：《XXX》，XX教育出版社，1991年版。 3、XXX主编：《XXX》，XXX大学出版社，2003年版。 第三部分：课程教学内容纲要 第一章XXXXX的学科发展 本章主要探讨XXXXX的基本问题，包括XXXXX的基本概念、XXXXX的学科地位、XXXXX 的应用价值、XXXXX的类型和功能等问题。学生在学完本章后,应当能够:定义XXXX；认识XXX的关系；认识XXXXX的学科地位及社会价值；了解XXX及对XXXXX的要求；认识XXXXX对XXX的重要性。 一、XXXXX的基本问题 （一）XXXXX的含义
现如今，很多人都听说过大数据，这是一个新兴的技术，渐渐地改变了我们的生活，正是由 于这个原因，越来越多的人都开始关注大数据。在这篇文章中我们将会为大家介绍两种大数 据技术，分别是大数据采集技术和大数据预处理技术，有兴趣的小伙伴快快学起来吧。 首先我们给大家介绍一下大数据的采集技术，一般来说，数据是指通过RFID射频数据、传 感器数据、社交网络交互数据及移动互联网数据等方式获得的各种类型的结构化、半结构化 及非结构化的海量数据，是大数据知识服务模型的根本。重点突破高速数据解析、转换与装 载等大数据整合技术设计质量评估模型，开发数据质量技术。当然，还需要突破分布式高速 高可靠数据爬取或采集、高速数据全映像等大数据收集技术。这就是大数据采集的来源。 通常来说，大数据的采集一般分为两种，第一就是大数据智能感知层，在这一层中，主要包 括数据传感体系、网络通信体系、传感适配体系、智能识别体系及软硬件资源接入系统，实 现对结构化、半结构化、非结构化的海量数据的智能化识别、定位、跟踪、接入、传输、信 号转换、监控、初步处理和管理等。必须着重攻克针对大数据源的智能识别、感知、适配、 传输、接入等技术。第二就是基础支撑层。在这一层中提供大数据服务平台所需的虚拟服务器，结构化、半结构化及非结构化数据的数据库及物联网络资源等基础支撑环境。重点攻克 分布式虚拟存储技术，大数据获取、存储、组织、分析和决策操作的可视化接口技术，大数 据的网络传输与压缩技术，大数据隐私保护技术等。 下面我们给大家介绍一下大数据预处理技术。大数据预处理技术就是完成对已接收数据的辨析、抽取、清洗等操作。其中抽取就是因获取的数据可能具有多种结构和类型，数据抽取过 程可以帮助我们将这些复杂的数据转化为单一的或者便于处理的构型，以达到快速分析处理 的目的。而清洗则是由于对于大数并不全是有价值的，有些数据并不是我们所关心的内容， 而另一些数据则是完全错误的干扰项，因此要对数据通过过滤去除噪声从而提取出有效数据。在这篇文章中我们给大家介绍了关于大数据的采集技术和预处理技术，相信大家看了这篇文 章以后已经知道了大数据的相关知识，希望这篇文章能够更好地帮助大家。
第一章划时代的变革 1、《课程标准》的特点是什么? (1)《课程标准》洋溢着时代的气息,充满了改革的精神. (2)《课程标准》立足于促进人的发展,处处表现出对人的尊重，对学生的关爱,处处为学生的发展着想。(3)《课程标准》妥善处理了工具性和人文性的关系，尤其是知识和能力、过程与方法、情感态度与价值观三个维度的有机融合有利于学生全面而又和谐的发展。(4)《课程标准》指明了小语改革的方向,标志着我国语文课程的改革与建设进入了一个新时期。2、学习《课程标准》与大纲的意义什么? 有利于正确了解和把握语文课程标准，推进我国语文教育的改革和发展. 3、信息化给语文教育的启示是什么? (1) 要让学生学会学习.(2)让学生学会处理信息。(3)培养学生有高效快速的阅读和表达能力。 4、全球化给语文教育的启示是什么?(5-6) (1) 语文要拓宽学生的视野,培养学生开放的意识，把学生带入现代文明. (2) 语文教育要关注学生的合作与交际的能力. (3) 语文教育应该渗透规范、规则、法制的意识,. (4) 要培养学生的民族自尊心、自信心、自豪感,. (5) 要培养学生积极进取的精神,培养竞争的意识和能力. 5、个性化对语文教育的启示是什么?(7) 语文教育应该充分尊重人的个性，发展人的个性.课程、教材、教法、评价各方面都应该进可能的满足不同学生的学习需求和学生对学习方式的不同选择，促进每个学生有个性的发展. 第二章课程功能的转变 1、课程改革的关键是什么?(10)课程功能的转变. 2、课程改革涉及哪六个方面?(10) 课程功能、课程结构、课程结构、课程内容、课程实施、课程评价、课程管理 3、课程的三级管理指的是哪三级?(12)中央、地方、学校 4、什么是对课程功能的正确定位?(13) 以学生发展为本.(即由知识本位转变为以促进人的发展为本.也就是从注重传授知识到以学生的发展为本.) 5、语文课程对学生发展有那些方面的影响?(13-14) (1) 文化熏陶(2)发展语言(3)启迪智慧(4)价值导向(5)陶冶情操(6)发展个性 6、语文课程的基本任务是什么? 培养学生热爱祖国语文的思想感情，帮助学生正确地理解和运用祖国语文,丰富语言积累，培养语感,是他们具有适应实际需要识字写字能力、阅读能力、写作能力、口语交际能力. 第三章课程性质的对比 1、语文课程的基本特点是什么?(19)工具性与人文性的统一. 2、什么是语文课程的工具性?(19-20) 工具性是语文课程所固有的本质属性.是指语文是表情达意、思维焦交际的工具,可以帮助学好其他学科.同时语文可以传承文化,可以传达社会价值观,从而维系社会的正常运作. 3、语文课程的人文性指的是什么?(21) 是指语文学习的过程是实现自我成长的过程，激发创造力与生命力的过程。语文教育活动是
二、课程标准与教学大纲比较 (一)教学大纲的弊端 新的课程标准之所以取代过去的教学大纲，并不只是名称上的变换，更重要的是其所包含的意义更加深广，而教学大纲则不能涵盖。教学大纲本身具有极大的局限性，存在弊端，具体表现在以下几个方面。 1、知识教学成为重要目标，忽视过程与方法以及情感态度和价值观的培养 作为素质教育的“学校知识”大体包括三个方面:一是作为认识事物与现象之结果的“实质性知识”，一般称为知识技能;二是掌握信息与知识的“方法论知识”，即学习方法;三是为什么而学习的“价值性知识”，是同克服知识的非人性化，同知识的活用相关的。教学大纲所重视的知识只是学校知识的一个方面，即知识技能的传授。这明显带有应试教育的痕迹，是应试教育的必然产物，在新的历史条件下我们倡导素质教育必须抛弃这种过时的观念。 2.教师的教学受到严重束缚，忽视课程的其它环节 以往的教学大纲对教师的教学工作有着详细的规定，教学的中心工作在于教师如何传授知识，学生只是被动地接受，教师必须严格地按照大纲规定的教学内容和方法进行教学，这极大地束缚了教师的创造性。由于教师对教学的高度重视，相应地对课程的其他方面要求有所忽视，如对学生学习方法的指导，对评价的
指导，等等。 3.不利于教材的特色化和个性化 以往的教学大纲没有为教材的个性化和特色化留有空间，这是由于教学大纲对教学内容具有详细的规定而且内容繁、难、偏、旧造成的。在我国由于地域广阔，各地经济发展不平衡，这种情况迫切需要多样化的教材适应不同地区的不同发展水平学校的具体需要。但是由于教学大纲规定了教材的最高要求，教材编写不能突破这一限制，否则被视为超纲或者未达到大纲要求而不能审查通过，这严重影响了教材的“一纲多本”趋势的发展。 4.课程管理上的“刚性”太强，弹性不足 教学大纲对教学工作作出了详细的规定，指导和管理教师的教学，但这种硬性的管理缺乏一定的弹性，忽视了多样性的发展，一定程度上制约了学校特色化发展，形成了全国教学千篇一律的现象。 以上种种弊端显示了教学大纲的局限性，它必将被课程标准所代替。 (二)课程标准与教学大纲的对比① 1、课程标准着眼于未来国民素质，教学大纲着眼于内容规定 课程标准是国家对学生接受一定教育阶段之后的结果所做的具体描述，是国家教育质量在特定教育阶段应达到的具体指标，它具有法定的性质。教学大纲则关注教学重点、难点、时间分配等具体内容。
一、绪论 （一）、1、“数据采集”是指什么? 将温度、压力、流量、位移等模拟量经测量转换电路输出电量后再采集转换成数字量后，再由PC 机进行存储、处理、显示或打印的过程。 2、数据采集系统的组成? 由数据输入通道，数据存储与管理，数据处理，数据输出及显示这五个部分组成。 3、数据采集系统性能的好坏的参数? 取决于它的精度和速度。 4、数据采集系统具有的功能是什么? （1）、数据采集，（2）、信号调理，（3）、二次数据计算，（4）、屏幕显示，（5）、数据存储，（6）、打印输出，（7）、人机联系。 5、数据处理系统的分类? 分为预处理和二次处理两种；即为实时（在线）处理和事后（脱机）处理。 6、集散式控制系统的典型的三级结构? 一种是一般的微型计算机数据采集系统，一种是直接数字控制型计算机数据采集系统，还有一种是集散型数据采集系统。 7、控制网络与数据网络的结合的优点? 实现信号的远程传送与异地远程自动控制。 （二）、问答题： 1、数据采集的任务是什么？ 数据采集系统的任务：就是传感器输出信号转换为数字信号，送入工业控制机机处理，得出所需的数据。同时显示、储存或打印，以便实现对某些物理量的监视，还将被生产过程中的PC机控制系统用来控制某些物理量。 2、微型计算机数据采集系统的特点是 （1）、系统结构简单；（2）、微型计算机对环境要求不高；（3）、微型计算机的价格低廉，降低了数据采集系统的成本；（4）、微型计算机数据采集系统可作为集散型数据采集系统的一个基本组成部分；（5）、微型计算机的各种I/O模板及软件齐全，易构成系统，便于使用和维修； 3、简述数据采集系统的基本结构形式，并比较其特点？ （1）、一般微型计算机数据采集与处理系统是由传感器、模拟多路开关、程控放大器、采样/保持器、A/D转换器、计算机及外设等部分组成。 （2）、直接数字控制型数据采集与处理系统（DDC）是既可对生产过程中的各个参数进行巡回检测，还可根据检测结果，按照一定的算法，计算出执行器应该的状态（继电器的通断、阀门的位置、电机的转速等），完成自动控制的任务。系统的I/O通道除了AI和DI外，还有模拟量输出（AO）通道和开关量输出（FDO）通道。 （3）、集散式控制系统也称为分布式控制系统，总体思想是分散控制，集中管理，即用几台计算机分别控制若干个回路，再用监督控制计算机进行集中管理。 （三）、分析题： 1、如图所示，分析集散型数据采集与处理系统的组成原理，系统有那些特点？
振动信号的采集与预处理 几乎所有的物理现象都可看作是信号，但这里我们特指动态振动信号。 振动信号采集与一般性模拟信号采集虽有共同之处，但存在的差异更多，因此，在采集振动信号时应注意以下几点： 1. 振动信号采集模式取决于机组当时的工作状态，如稳态、瞬态等； 2. 变转速运行设备的振动信号采集在有条件时应采取同步整周期采集； 3. 所有工作状态下振动信号采集均应符合采样定理。 对信号预处理具有特定要求是振动信号本身的特性所致。信号预处理的功能在一定程度上说是影响后续信号分析的重要因素。预处理方法的选择也要注意以下条件： 1. 在涉及相位计算或显示时尽量不采用抗混滤波； 2. 在计算频谱时采用低通抗混滤波； 3. 在处理瞬态过程中1X矢量、2X矢量的快速处理时采用矢量滤波。 上述第3条是保障瞬态过程符合采样定理的基本条件。在瞬态振动信号采集时，机组转速变化率较高，若依靠采集动态信号（一般需要若干周期）通过后处理获得1X和2X矢量数据，除了效率低下以外，计算机（服务器）资源利用率也不高，且无法做到高分辨分析数据。机组瞬态特征（以波德图、极坐标图和三维频谱图等型式表示）是固有的，当组成这些图谱的数据间隔过大（分辨率过低）时，除许多微小的变化无法表达出来，也会得出误差很大的分析结论，影响故障诊断的准确度。一般来说，三维频谱图要求数据的组数（△rpm分辨率）较少，太多了反而影响对图形的正确识别；但对前面两种分析图谱，则要求较高的分辨率。目前公认的方式是每采集10组静态数据采集1组动态数据，可很好地解决不同图谱对数据分辨率的要求差异。 影响振动信号采集精度的因素包括采集方式、采样频率、量化精度三个因素，采样方式不同，采集信号的精度不同，其中以同步整周期采集为最佳方式；采样频率受制于信号最高频率；量化精度取决于A/D转换的位数，一般采用12位，部分系统采用16位甚至24位。 振动信号的采样过程，严格来说应包含几个方面： 1. 信号适调 由于目前采用的数据采集系统是一种数字化系统，所采用的A/D芯片对信号输入量程有严格限制，为了保证信号转换具有较高的信噪比，信号进入A/D以前，均需进行信号适调。适调包括大信号的衰减处理和弱信号的放大处理，或者对一些直流信号进行偏置处理，使其满足A/D输入量程要求。 2. A/D转换
教师资格培训《教育学》教学大纲授课对象:非师范类专业学员 授课课时:40课时 第一章教育与教育学（3课时） 第一节教育的产生与发展 1、教育的基本概念 教育的本质，教育的广义和狭义定义。 2、教育的历史形态 非形式化教育，形式化教育，制度化教育，非制度化教育思潮，家庭教育、学校教育、社会教育等。 3、教育发展的历史阶段 原始社会的教育，古代（农业）社会的教育（含学校教育的产生及特点），现代社会的教育（含发展的趋势：终身化、社会化等）。 第二节教育学的产生与发展 1、教育学的研究对象与任务 教育学的研究对象，普通教育学的任务（理论建设和实践运用）。 2、教育学的产生与发展 教育学的萌芽（中国古代的教育学思想、西方古代的教育学思想），教育学的建立与变革（独立的标志、科学（规范）教育学形成的标志），教育学的多元化发展与理论深化，当代教育学的新趋势。教育学研究的基本方法及在当代的发展趋势。 3、学习教育学的意义。 第二章教育与社会的关系（5课时） 第一节教育与生产力的相互关系 1、生产力对教育的影响 经济的发展为教育的发展提供基础性条件（人力与时间、财力与物力），经济制约教育事业发展的规模和速度，人才培养规格和教育结构，培养目标、教育内容、手段和组织形式。 2、教育对生产力的促进作用 教育是实现劳动力再生产的重要手段，教育是科学技术知识生产和再生产的重要手段。 第二节教育与政治经济制度的相互关系 1、政治经济制度对教育的制约 决定教育的领导权和教育的享受权，制约教育目的和思想品德教育的内容，制约教育制度，教育相对独立于政治经济制度。 2、教育对政治经济制度的影响 培养合格公民、造就政治人才，宣传思想、形成舆论，促进社会政治民主化。 第三节教育与科学技术 1、科学技术对教育的影响 科学技术发展对教育者素质提出了更高要求，科技可以影响教育的内容、方法和手段，科技发展将促进学校教育专业与结构的调整与更新。 2、教育对科技发展的作用 教育能完成科学知识的再生产，教育推进科学的体制化，教育具有科学研究的功能，教育具有推进科学技术研究的功能。
《园林花卉》课程标准 1.课程性质与设计思路 1.1课程的性质 本课程是一门综合性较强的学科，它是建立在生物学、环境科学及相关学科基础之上，研究花卉的种类、形态、生物学习性、生态学特性、繁殖、栽培和应用管理的一门学科，它是园林专业的一门专业课。通过本课程的学习，使学生能够识别常见的花卉种类，了解各类花卉的生物学习性、生态学特性，并能够掌握花卉的繁殖、栽培和应用的原理与技术。 1.2设计思路 随着社会的进步和人们生活水平的提高，花卉成为人们高生活质量的标志性消耗品之一。消费的增长也带动了相关产业的兴起，花卉产业成为农业领域获利较大的产业之一，同时推动了农村产业结构的调整。我国的花卉业起步较晚，基础薄弱，技术水平低，产业的发展迫切需要政策、技术、资源等的合力支持，健全体制。本课程从花卉业的发展到新技术工艺的应用，全面透析花卉业发展的内涵。 建议本课程在第一学年的第一学期开设。 2.课程目标 通过讲授花卉学基本理论和栽培应用等相关知识，使学生能够识别常见的园林花卉，掌握常见花卉的生长发育习性，同时培养学生花卉研究与生产的科学思维方法和经营理念。 2.1职业能力培养目标 为分析和解决花卉相关技术问题提供理论的根据；提高从事花卉应用及生产的技术水平。 2.2知识目标 能够识别并合理应用常见的园林花卉，掌握花卉生长发育的一般规律和繁殖栽培的基本技术。 2.3素质目标
爱岗敬业、吃苦耐劳、开拓创新。 3.课程内容和要求
4.实施建议 4.1教材及参考资料选用 4.1.1教材选用 《园林植物识别与应用》崔星、尚云博主编，天津科学技术出版社，2016 《花卉学》，于学仁主编，东北农业大学出版，1997 《观赏园艺学》，车代弟主编，东北农业大学出版，1997 《园林花卉》，岳桦主编，高等教育出版社，2006 《花卉学》，北京林业大学园林系花卉教研组主编，中国林业出版社，2005 4.2教学建议 4.2.1教学条件和环境 （1）教学中以多媒体教学为主，结合现场教学、网络教学等教学手段，增强学生的感性认识和动手能力。 （2）注意本学科前沿新技术、新材料、新动态的发展，及时更新教学内容。 （3）积极开展开放性实践活动，使学生实践技能得到提高；充分利用各种社会资源，注重校外实习基地的建设。 4.2.2教学方法 （1）由于课时所限，对指定教材在知识的结构和体系上针对学生的认知水平和能力进行科学合理的改造。
大数据处理数据时代理念的三大转变：要全体不要抽样，要效率不要绝对精确，要相关不要因果。具体的大数据处理方法其实有很多，但是根据长时间的实践，天互数据总结了一个基本的大数据处理流程，并且这个流程应该能够对大家理顺大数据的处理有所帮助。整个处理流程可以概括为四步，分别是采集、导入和预处理、统计和分析，以及挖掘。 采集 大数据的采集是指利用多个数据库来接收发自客户端的数据，并且用户可以通过这些数据库来进行简单的查询和处理工作。比如，电商会使用传统的关系型数据库MySQL和Oracle等来存储每一笔事务数据，除此之外，Redis和MongoDB 这样的NoSQL数据库也常用于数据的采集。 在大数据的采集过程中，其主要特点和挑战是并发数高，因为同时有可能会有成千上万的用户来进行访问和操作，比如火车票售票网站和淘宝，它们并发的访问量在峰值时达到上百万，所以需要在采集端部署大量数据库才能支撑。并且如何在这些数据库之间进行负载均衡和分片的确是需要深入的思考和设计。 统计/分析 统计与分析主要利用分布式数据库，或者分布式计算集群来对存储于其内的海量数据进行普通的分析和分类汇总等，以满足大多数常见的分析需求，在这方面，一些实时性需求会用到EMC的GreenPlum、Oracle的Exadata，以及基于MySQL 的列式存储Infobright等，而一些批处理，或者基于半结构化数据的需求可以使用Hadoop。统计与分析这部分的主要特点和挑战是分析涉及的数据量大，其对系统资源，特别是I/O会有极大的占用。 导入/预处理 虽然采集端本身会有很多数据库，但是如果要对这些海量数据进行有效的分析，还是应该将这些来自前端的数据导入到一个集中的大型分布式数据库，或者分布式存储集群，并且可以在导入基础上做一些简单的清洗和预处理工作。也有一些用户会在导入时使用来自Twitter的Storm来对数据进行流式计算，来满足