多重背景数据块的项目举例
下面以发动机控制系统的用户程序为例，介绍生成和调用FB多重背景数据块的方法。
用STEP7的新项目创建一个名为“多重背景实例”的项目，项目中创建组织块OB1是主程序，FB1电机4，FB2电机3，FB3电机2，UDT1电机1控制。如图：
首先：明白功能块的调用关系，此实例关系图如下：
1、在项目右侧单击右键新建数据块DB1，在生成时如下图，选择instance DB 对应是FB1，下图红笔处。
2、FB2、FB3和UDT1没有自己的背景数据块，创建好FB2和FB3和UDT1后分别定义FB2和FB3的输入输出管脚。如创建FB3后，打FB3。
如上图红圈处，定义了三个输入管脚，分别是
DIANJI1shoudong电机1手动启动，DIANJI1zidong电机1自动，DIANJI1sudu电机1速度。同理定义FB2的2个输出管脚和FB3的输入输出管脚及其UDT1的输入输出管脚。
3、此时FB1，FB2，FB3，UDT1都已经定义好，但是只是建立了DB1
作为FB1的背景数据块，这时我们要把FB2，FB3嵌套到FB1里面。使FB2和FB3定义的管脚建立在DB1里面。具体如下：
①打开FB1数据块，在FB1管脚STAT定义区,添加name:q_control,数据类型：选FB
同理添加另外两个，其中调用了FB2两次，调用了FB3一次。保存后，打开DB1数据块。如图：
问题1：为什么在STAT区域定义？因为FB与FC相比多了一个STAT 静态背景数据区，保存在DB1中。不能直接修改DB1，DB1的数据生成由FB1的管脚定义。
问题2：DB1数据块的地址生成规律，如上图红笔部分。地址是根据
FB1中管脚定义的顺序生成的。
DB1的生成是从FB1管脚IN区域开始由上图红笔圈1中，由于我们没有定义IN区域管脚，直接从STAT管脚区域开始，DIANJI4_IN1的地址从零开始，上图红笔圈2 DIANJI4_IN1的地址依次往后推。
②在FB1中调用FB2和FB3即可，多重背景的使用方便多次重复调用一个数据块。在两次调用FB2中，使用不同的实参使FB1分别控制汽油机和柴油机,区别仅在于变量的实际参数不同。如下图：
红笔圈处，FB1中调FB2的简单使用。
下图是FB2中参数变量的简单应用
《计算机科学与技术前沿》 课程论文 大数据背景下数据挖掘技术的应用 2016年1月7日 题目 学院 学号 姓名 指导老师 日期
大数据背景下数据挖掘技术的应用 摘要 当今社会是一个信息化社会的时代，同时又是一个大数据时代。随着互联网、物联网、云计算和人工智能等信息技术和计算机产业的不断发展和进步，使得数据的处理成为一个亟待解决的问题。因此在大数据的背景下,如何高效地从大量包含有用数据的库获得有用信息已成为企业和科研工作重点关注的点，而这一工作涉及的关键技术就是数据挖掘技术。总得说，数据处理的需要既给数据挖掘技术带来了机遇，于此同时带来了一系列的挑战。 本文分别从企业、图书管理和情报学领域三个方面阐述数据挖掘技术的应用，同时对它的发展现状、存在的问题和未来的发展趋势进行了一些阐述，从而加深了对数据挖掘技术的理解，以便更好地了解数据挖掘在各个领域的应用，最后对数据挖掘技术的应用进行一个整体的总结。 【关键字】：大数据；数据挖掘；数据挖掘的应用
Application of data mining technology in the context of data Abstract Today is the age of information society,but it is also an age of big data．With development and progress of information technology and the computer industry which include the Internet, the Internet of things, cloud computing and artificial intelligence, data processing has become an urgent problem．Therefore,in the context of big data,how to get useful information from a large library of useful data have become focuses of enterprises and scientific and research work．The work involved is the key technology of data mining．In General spedking, data processing needs for data mining technology, and at the same time poses a series of challenges． The paper aims to account the development present situation,existing problems,and developmenttrend in the future based on companies,library management and the field of information science development,so as to enhance understanding of the data mining technology ,to better understand data mining applications in various fields,and to draw an overall summary of the application of data mining technology． 【Key words】：Large amounts of data；Data mining；Application of data mining
先建立一个FB10。完成内容X*Y=Z 定义形式参数 IN：X，Y OUT：Z 保存 然后在建立FB20，形式参数STAT里定义 NAME：MUL Data Type：FB10 程序中写以反复的写call MUL。保存 OB1中写CALL FB20,DB10 DB10为多重背景数据块 注意一点，多重背景调用等同于FC的调用，call MUL下的参数填写一定不能空着，必须有实际地址，否则用DB10的数据程序会混乱。 以下详细讲解西门子多重背景数据块的使用。 1、在SIMATIC Manager 中，打开你希望生成多重背景的FB。在静态变量定义部分，输入多重背景的名字，数据类型为FB 或SFB。 图1 2、在程序中调用多重背景，可以在多重背景中的目录中选择托拽它到NETWORK 中，也可以用CALL 指令调用它。
图2 在STEP 7 V5.4 SP2 中请注意： 如果在LAD/FBD编辑器的目录视图中多重背景未被列出，推荐在静态变量声明中先插入一个功能块，然后再删除它。这样多重背景就再次可以被选择。 3、现在设置程序块的输入和输出并保存。就可以在程序(例如OB1)中使用多重背景来调用FB。创建一个背景数据块以供监控。 注意： 当生成多重背景时，如其在FB 中作为一个多重背景被调用，注意要首先生成它，然后再指定一个多重背景调用。如果不遵从这个顺序，程序中将会出现不一致的情况，这种不一致的情况也有可能在修改多重背景后出现。 4、一旦修改过了多重背景，并打开调用它的功能块。当功能块被打开时，会出现一个消息显示在FB 接口声明中有一个UDT 或本地标签的被修改，并显示在功能块调用中至少有一个时间标签冲突。确认此信息，修改过的背景调用在LAD/STL/FBD 编辑器中将会以亮红色显示。 为了更新功能块调用，右击功能块，然后在弹出菜单中选择“Update Block Call...”。 图3 5、在后续的对话框中，点击OK 来执行接口更新。 图4 在STEP 7 V5.3中的注意事项： 当尝试通过“File > Check and Update Accesses”来更新程序块调用时，STEP7 V5.3 不能发现变量间的唯一分配，调用还是保持红颜色，也无法通过“Edit > Call > Update”改正调用错误。更新调用的唯一办法是删除调用，在声明中更新接口，然后再以多重背景方式调用功能块。如果已经删除了FB 接口中的变量，应该通过“Edit > Call > Update”来改正所有的多重背景调用，而不需使用前面的“Check and Update Accesses”功能。一旦已经更新了这些多重背景，就又可以与平时一样使用“Check and Update Accesses”功能了。 6、推荐在更新功能块调用后进行一致性检查。在SIMATIC Manager 中，右击S7 program 文件夹，选择“Check block consistency...”功能，系统会显示S7程序的结构。 通过工具栏中的第二个按钮或者“Program > Compile All”功能编译程序。在编译后，STEP 7程序一致性将统一。
工程档案分类编号规范 为适应公司档案工作发展的需要，实现公司档案分类、排架、检索的标准化和规范化，进一步加强和促进公司档案的科学管理，结合公司实际情况对档案的分类编号作出以下规定。 一、档案编号的原则 档案编号的原则以项目各个单体为编号单位，由总到分，按照不同的文件类别，分类编号。 二、档案编号的方法 档案编号的一般方法：文件的编号由分公司名称、项目单体名称、文件名称、分部工程代码、序号五个部分组成，采用统一的编号格式，具体格式与各类目的对应的关系和说明如下： XX — XX — XX — XX — XX 一级类目—二级类目—三级类目—四级类目—顺序代号 分公司名称—项目单体名称—文件名称—分部工程—顺序代号 1、一级类目 一级类目对应各分公司名称，分公司名称编号采用字母与数字代码（2位）相结合的方式进行编制，字母为该城市名称的拼音首字母缩写形式，数字代码则表示为该城市的第几个项目。 2、二级类目 二级类目为项目单体名称，项目单体名称的编号同样采用单体名称拼音首字母缩写形式来编写。 3、三级类目 三级类目为文件名称，归档文件主要分为A、B、C、D四类文件以及综合类文件。 A类文件为建设单位文件资料，包括：立项文件（A1）、建设规划用地文件（A2）、勘察设计文件（A3）、招投标、合同文件（A4）、工程开工文件（A5）、商务文件（A6）、工程竣工验收及备案文件（A7）、其他文件（A8）。 B类文件为监理单位文件资料，包括：监理管理资料（B1）、监理质量控制资料（B2）、监理进度控制资料（B3）、监理造价控制资料（B4）。 C类文件为施工单位文件资料，包括：施工管理资料（C1）、施工技术资料（C2）、施工物资资料（C3）、施工测量记录（C4）、施工记录（C5）、隐检验收记录（C6）、施工检测资料（C7）、施工质量验收记录（C8）、单位(子单位)工程施工质量竣工验收资料（C9）。 D类文件为建筑安装工程竣工图，包括：综合竣工图（D1）、室外专业竣工图（D2）、专业竣工图（D3）。 综合类文件主要为不包含在ABCD四类文件中的一些特殊文件资料，作为一个应急的文件类别，当各部门存在某些特殊文件无法在资料清单中找到对应的编号时，则可统一归档在综合类文件中。 各类文件的具体分类细目及编号详见附表1《资料清单及编号表》。 4、四级类目 四级类目为分部工程名称，分部工程名称的编号采用统一数字代码编制，详见附表2《分
西门子 PLC中OB、FC、FB、SFC、SFB中功能块使用概述 (2013-12-05 16:13:52) S7-300/400PLC程序采用结构化程序，把程序分成多个模块，各模块完成相应的功能。结合起来就能实现一个复杂的控制系统。就像高级语言一样，用子程序实现特定的功能，再通过主程序调用各子程序，从而能实现复杂的程序。 在S7-300/400PLC中写在OB1模块里和程序就是主程序，子程序写在功能(FC)，功能块(FB)。 FC运行是产生临时变量执行结束后数据就丢失-----不具有储存功能 FB运行时需要调用各种参数，于是就产生了背景数据块DB。例如用FB 41来作PID控制，则它的PID控制参数就要存在DB里面。FB具有储存功能系统功能块（SFB）和系统功能（SFC）也是相当于子程序，只不过SFB 和SFC是集成在S7 CPU中的功能块，用户能直接调用不需自已写程序。 SFC与FC不具有储存功能,FB和SFB具有储存功能。 OB模块相当于子程序，负责调用其他模块。如果程序简单只需要OB就可以实现。 用西门子PLC编程时，可以用到功能块FB和功能FC（FB、FC都是组织块）资料上说FB与FC都可以作为用户编写的子程序，但是我不明白这两个组织块之间到底有什么区别阿？在应用上到底有什么不同之处吗？ FB--功能块，带背景数据块 FC--功能，相当于函数 他们之间的主要区别是：FC使用的是共享数据块，FB使用的是背景数据块 举个例子，如果您要对3个参数相同的电机进行控制，那么只需要使用FB编程外加3个背景数据块就可以了，但是，如果您使用FC，那么您需要不断的修改共享数据块，否则会导致数据丢失。FB确保了3个电机的参数互不干扰。 FB,FC本质都是一样的，都相当于子程序，可以被其他程序调用（也可以调用其他子程序）。他们的最大区别是，FB与DB配合使用，DB中保存着F B使用的数据，即使FB退出后也会一直保留。FC就没有一个永久的数据块来存放数据，只在运行期间会被分配一个临时的数据区。 在实际编程中，是使用FB还是FC，要看实际的需要决定。 FB与FC没有太大的差别，FB带有背景数据块，而FC没有。所以FB 带上不同的数据块，就可以带上不同的参数值。这样就可以用同一FB和不同的背景数据块，被多个对象调用。 FC和FB像C中的函数，只不过FB可以生成静态变量，在下次函数调用
180 ?电子技术与软件工程 Electronic Technology & Software Engineering 数据库技术 ? Data Base Technique 【关键词】大数据 键值存储 Bigtable 云数据库 1 引言 在大数据时代背景下，大数据一个定性的描述：是指无法在可承受的时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合。当今“大数据”一词的重点其实已经不仅在于数据规模的定义，它更代表着信息技术的发展进入了一个新的时代，代表着爆炸性的数据信息给传统的计算技术和信息技术带来的技术挑战，代表着大数据处理的新技术和方法，也代表着大数据分析和应用所带来的新的发展机遇。本文从大数据的背景出发，研究数据库的存储模型，数据模型，编程模型等问题以及讨论数据库技术的未来研究方向。 2 大数据概念 2.1 大数据的特性 学术界通常用4个V(即V olume 、Variety 、Value 、Velocity)[1]来概括大数据的特征。 （1）V olume 指数据体量巨大。截至目前，人类生产的所有印刷材料的数据量是200PB ，而历史上全人类说过的所有的话的数据量大约是5EB 。当前，典型个人计算机硬盘的容量为TB 量级，而一些大企业的数据量已经接近EB 量级。 （2）Variety 指数据类型繁多。类型的多样性也让数据被分为结构化数据和非结构化数据。相对于以往便于存储的以文本为主的结构化数据，非结构化数据越来越多，包括网络日 大数据背景下的数据库技术研究 文/张宇航 志、音频、视频、图片、地理位置信息等，这 些多类型的数据对数据的处理能力提出了更高要求。 （3）Value 指价值密度低。价值密度的高低与数据总量的大小成反比。以视频为例，一部1小时的视频，在连续不间断的监控中，有用数据可能仅有一二秒。 （4）Velocity 指处理速度快。这是大数据区分于传统数据挖掘的最显著特征。根据IDC 的“数字宇宙”的报告，预计到2020年，全球数据使用量将达到35.2ZB 。在如此海量的数据面前，处理数据的效率就是企业的生命。2.2 大数据的影响 大数据决策成为一种新的决策方式。依 据大数据进行决策，从数据中获取价值，让数据主导决策，是一种前所未有的决策方式，并正在推动着人类信息管理准则的重新定位。随着大数据分析和预测性分析对管理决策影响力的逐渐加大，依靠直觉做决定的状况将会被彻 底改变。 大数据开发推动新技术和新应用的不断涌现大数据的应用需求，是大数据新技术开发的源泉。借助这些创新型的大数据应用，数据的能量将会层层被放大。2.3 大数据典型应用案例2.3.1 梅西百货的实时定价机制 根据需求和库存的情况，该公司基于SAS 的系统对多达7300万种货品进行实时调价。 2.3.2 沃尔玛的搜索 这家零售业巨头为其网站https://www.doczj.com/doc/2b1295868.html, 自行设计了最新的搜索引擎Polaris ，根据沃尔玛的说法，语义搜索技术的运用使得在线购物的完成率提升了10%到15%。“对沃尔玛来说，这就意味着数十亿美元的金额。”Laney 说。2.3.3 PredPol Inc. PredPol 公司通过与洛杉矶和圣克鲁斯的警方以及一群研究人员合作，基于地震预测算法的变体和犯罪数据来预测犯罪发生的几率，可以精确到 500平方英尺的范围内。在洛杉矶运用该算法的地区，盗窃罪和暴力犯罪分布下降了33%和21%。 3 键值存储 传统的关系型数据库中的利用二维表数据模型存储格式化的数据结构，每个元组的字段组成相同，数据库会为每个元组分配所有的字段，这样便于表与表之间的操作，但是，它 也是关系型数据库性能瓶颈的一个因素。它难以满足如下的高要求： （1）对数据库高并发读写的需求；（2）对海量数据的高效率存储和访问的需求； （3）对数据库的高可扩展性和高可用性的需求 为了解决这类问题，非关系型数据库（NoSQL 存储）应运而生，它以键值对存储，结构不固定，每一个元组可以有不同的字段，并且可以根据需要增加一些独有的键值对，它不局限于固定的结构，这样可以减少一些时间和空间的开销。键值对存储，简称KV 存储，是NoSQL 存储的一种方式。它的数据按照键值对的形式进行组织，索引和存储。KV 存储非常适合不涉及过多数据关系业务关系的业务数据，同时能有效减少读写磁盘的次数，比SQL 数据库存储拥有更好的读写性能。 G o o g l e 的B i g Ta b l e 、A m a z o n 的Dynamo 等都是是非常成功的NoSQL 实现。Membase ，MongoDB ，Cassandra ，BeansDB ，Redis 等开源的NoSQL 体系也得到了广泛认同。 键值存储机制采用键值对形式存储，值可以是任意不定长数据。如图1所示。 kv 存储采用0、1目录的方式管理历史数据和更新数据，假设当前的更新数据目录和历史数据目录都为0目录，在合并时，最新历史数据写到1目录，同时更新数据开始写在1目录。注意的是，需要对更新数据目录和历史数据目录的当前0、1目录进行维护。 通常情况下，更新数据使用Memtable 存储，历史数据使用SSTable 结构存储。这样快 <<下转181页 图1：kv 存储的合并 图2：BigTable 数据模型实例
多重背景数据块的项目举例 下面以发动机控制系统的用户程序为例，介绍生成和调用FB多重背景数据块的方法。 用STEP7的新项目创建一个名为“多重背景实例”的项目，项目中创建组织块OB1是主程序，FB1电机4，FB2电机3，FB3电机2，UDT1电机1控制。如图： 首先：明白功能块的调用关系，此实例关系图如下： 1、在项目右侧单击右键新建数据块DB1，在生成时如下图，选择instance DB 对应是FB1，下图红笔处。
2、FB2、FB3和UDT1没有自己的背景数据块，创建好FB2和FB3和UDT1后分别定义FB2和FB3的输入输出管脚。如创建FB3后，打FB3。 如上图红圈处，定义了三个输入管脚，分别是 DIANJI1shoudong电机1手动启动，DIANJI1zidong电机1自动，DIANJI1sudu电机1速度。同理定义FB2的2个输出管脚和FB3的输入输出管脚及其UDT1的输入输出管脚。 3、此时FB1，FB2，FB3，UDT1都已经定义好，但是只是建立了DB1
作为FB1的背景数据块，这时我们要把FB2，FB3嵌套到FB1里面。使FB2和FB3定义的管脚建立在DB1里面。具体如下： ①打开FB1数据块，在FB1管脚STAT定义区,添加name:q_control,数据类型：选FB
QP/JMGE 03-XX-0010-A/0-2007 档案分类编号规则 2007-01-20发布 2007-01-20实施 南昌江铃汽车集团发动机有限责任公司
前言 本流程为规范南昌江铃汽车集团发动机有限责任公司档案分类编号工作，根据公司的实施情况，并参照ISO/TS16949相关要求制定。 本规定由信息部提出并归口管理。 本流程起草人： 本流程审核人： 本流程批准人：
企业标准 Q/JMGE52001--2006 1 范围 本办法规定了南昌江铃汽车集团发动机有限责任公司档案的分类整理，组织案卷和案卷排列管理的基本要求。 本办法适用于公司的档案管理。 2 引用文件 3定义 无 4 职责 4.1 信息部 4.1.1负责对已入库的档案进行档案的分类整理、编号，并依据企业管理职能，结合档案内容及其形成特点，保持档案之间的有机联系，便于科学的管理与开发利用. 4.1.1.1 档案的分类 4.1.2.1将文件材料按其产生年代分开; 4.1.2.2 按《档案分类表》的一级类目划分成十大类； 4.1.2.3在一级类目下按保管期限（永久、长期、短期）三种分类划分开，然后按公司《档案分类表》中的二级类目继续往下划分; 4.1.2.4在第一、二级类目划分完毕，按（内容）分类编写档案案卷顺序号（采用流水号的编排方式）; 4.2 档案的编号方法 4.2.1 公司档案各级类目代表统计表统一采用阿拉伯数字，每一级类目之间，用“-”隔开； 4.2.2 一级类目采用“十进位”编号制标识，即十个一级类目用阿拉伯数字从0-9顺序标识； 4.2.3 二级类目同样采用“十进位”编号制，从01号开始标识。 4.2.4 三级类目的设置,则是按立卷单位档案数量的实际情况来确定. 4.2.5档案案卷号按顺序用阿拉伯数字标识，流水号之间不能重号、缺号。 4.2.6公司档案分类编号确定之后，一般不能随意改动，要保持相对稳定 4.3 公司各类档案编号示意：
大数据背景下的课堂教学改革 随着信息技术的不断发展，大数据时代已经到来并且对社会生活的各个方面产生了深刻的影响。在经济迅速发展、信息化的当今社会，出现了能够形象、生动表现课程的“微课程”，这种课程容易变通、灵活性高且较为精简，这种新的课程教学是数字化不断发展的结晶，所以将这种“微课程”充分应用于信息技术教学中，有利于促进信息技术教学效果的优化。文章首先阐述了微课程的概念、特征、应用原则等基本理论知识，接着通过分析微课在高校信息技术教学中的应用，提出相应的策略。 一、用大数据技术营造良好的教学环境 （一）大数据 迈耶一舍恩伯格教授曾经指出，所谓的“大数据”是通过对海量数据进行分析，获得有巨大价值的产品和服务，或深刻的洞见。这种巨大价值和深刻洞见是不同领域数据集之间数据的深度交叉关联，跨域关联是数据量的增加从量变到质变的飞跃，是发挥大数据价值的基础。“大数据”从字面说是数据量大.但是数量上的庞大无法看出“大数据”与以往“海量数据”、“超大规模数据”之间的区别。 对于如何对大数据进行具体的定义，目前来看还没有定论，目前的定义方式多种多样，但是基本都是从大数据特征，通过对其阐述和归纳给出其定义。在众多的定义中，广为采用的是著名的3V定义，也就是大数据的3个特点：多样性（variety）、规模性（volume）和高速性（velocity）。另外比较流行的4V定义则是在3V的基础上增加一个新的特性。目前，4V并没有一个统一的说法，一些著名的国际数据公司通过其自身研究提出大数据应该还具有第4个V特性，即Value特性。而IBM公司则认为真实性（veracity）也是大数据的一个重要特征。在维基百科上，人们通常可以查到的对于大数据的定义是：“大数据是指利用常用软件工具收集、管理和处理数据消耗的时间超过可容忍时间的数据集”。目前在大数据定义上很难达共识，不必固定于定义之中，即把握3V定义的基础上适当地考虑4V特性。笔者更倾向于的4V： 规模性（volume）、多样性（variety）、高速性（velocity）、价值性（value）。 （二）大数据的特点 通常所说的大数据，我们可以用前面定义中的4个V来表示，4个V分别是V olume，Variety，Value，Velocity，这四个方面可以用来概括大数据的特征。 首先，大数据的数据量是极其巨大的（V olume）。目前，人类产生的印刷材料的数据量是200PB （1PB=1000TB），而所有人类说过的话的数据量约为SEB （lEB=1000PB）。目前大多数数据存储容量为TB量级，而数据量较大的企业已
多重数据块是数据块的一种特殊形式，如在OB1中调用FB10，在FB10中又调用FB1和FB2，则只要FB10的背景数据块选择为多重背景数据块就可以了，FB1和FB2不需要建立背景数据块，其接口参数都保存在FB10的多重背景数据块中。建立多重背景数据块的方法是：在建立数据块只要在数据类型选项中选择“实例的DB”就可以了，见下例。 下面通过一例简单介绍一下多重背景数据块使用的一些注意事项和方法。 例如，PLC控制两台电机，且控制两台电机的接口参数均相同。一般的作法，我们可以编写功能块FB1控制两台电机，当控制不同的电机时，分别使用不同的背景数据块就可以控制不同的电机了（如第一台电机的控制参数保存在DB1中，第二台电机的控制参数保存在DB2中，我们可以在控制第一台电机调用FB1时以DB1为背景数据就可以了，第二台同样以DB2为背景数据块）。这样就需要使用两个背景数据，如果控制的电机台数更多，则会使用更多的数据块。使用多重背景数据块就是为了减少数据块的数量。 像这种情况，我们就可以利用多重背景数据块来减少数据块的使用量。拿本例来说，我们就可以在OB1中调用FB10，再在FB10中分别调用（每台电机各调用一次）FB1来控制两台电机的运转。对于每次调用，FB1都将它的数据存储在FB1的背景数据块DB1中。这样就无需再为FB1分配数据块，所有的功能块都指向FB10的数据块DB10。原理图如下： 首先，我们需要先后插入一个功能块FB10和数据块DB10，DB10就为FB10的多重背景多重数据块。如下图：
其次，需要在FB10中指定其所包含的背景数据块。方法如下：在FB10局部变量定义窗口中，在“STAT”变量区中（必须在此变量区中）为每台电机的控制取好名称后，数据类型选择FB ，确认后，再把改为1，即功能块FB1。如果你在变量表中已经定义了FB1的符号，则会自动出现其符号名。地址一般由CPU根据FB1的接口参数数量自动计算得到，采用默认值就可以了。 因为控制两台电机，所以需要在STAT中定义两个这样的变量。结果如下：
1.目的与范围 1.1.本标准规定了档案的分类原则、类目设置与分类编号、案卷排架、归档范围的基本要求。1. 2.本标准规范了公司档案的管理，明确公司各类档案的归口管理部门。 1.3.本标准适用于公司档案的管理。 2.引用标准 ——《中华人民共和国档案法》 ——《山东省档案条例》 ——G/WLAI 0112—2011《档案分类和文书档案编号管理》 ——DA/T1—2000档案工作基本术语 3.定义 3.1.档案 是指国家机构、社会组织或个人在社会活动中直接形成的有价值的各种形式的历史记录。3.2.档案管理 是指档案的收集、整理、保管、鉴定、统计和提供利用的活动。 3.3.文书档案 是指反映党务、行政管理、生产经营等活动的档案。 3.4.科学技术档案 是指反映科学技术研究、生产技术、基本建设等应当归档保存的各种材料。 3.5.电子文件 是指以数码形式记录于磁带、磁盘、光盘等载体，依赖计算机系统阅读、处理并可在通讯网络上传输的文件。 3.6. 员工档案 是指在招用、调配、培养、考核、奖惩、选拔和任用等工作中形成的有关职工个人经历、政治思想、业务技术水平、工作表现以及工作变动等情况的文件材料。 3.7. 会计档案 是指会计凭证、会计账簿和财务报告等会计核算专业材料。 3.8. 基建、设备档案 基建档案是指在整个建设项目从酝酿、决策到建设投产（使用）的全过程中形成的全部应当保存的文件材料；设备档案是指设备从规划、设计、制造、安装、调试、使用、维修、改造、更新至报废的全过程中形成的图纸、文字说明、凭证和记录等文件材料。 4.职责
4.1.人事行政部是文书档案的归口管理部门，同时对综合档案室的管理符合国家规定要求负责； 4.2.财务部是会计档案的归口管理部门；人事行政部是员工档案的归口管理部门；生产制造部是 公司设备档案的归口管理部门；技术部是科技（产品、生产技术）档案、基建档案的归口管理部门； 4.3.在生产经营中形成的档案，考虑到档案的利用，应安排专人参照公司档案管理相关规定进行 组卷和管理，每年将档案目录移交总公司办公室综合档案室进行永久保存。 4.4.各归口部门负责组织、协调各类档案的管理工作；并对相应档案的收集、鉴定、整理、立卷、 销毁、利用等工作进行有效管理负责。 5.类目设置与分类编号 5.1一级类目的设置与编号 一级类目是由公司档案归口管理部门按档案内容进行设置，共设置十个一级类目：党群工作类、行政管理类、经营管理类、生产技术管理类、产品类、基本建设类、设备类、会计档案类、人 5.2二级类目的设置与编号 二级类目的设置与编号由各档案归口管理部门按其档案的形成规律及内容自行进行规定。一级类目编号为4-8的即产品类、基本建设类、设备类、会计档案类和人事档案类的二级类目设置与编号，由各类档案归口管理部门负责按本专业的类别和分类确定。 5.3公司档案的编号办法 5.3.1类目编号采用隶属编号法，每一类目之间加间隔号“?”目录号与分类号，分类号与案卷号之 间用“—”隔开。档案编号形式如下图所示： 5.3.2综合管理性档案档号的编制示例：
信息技术背景下的大数据分析 全球知名咨询公司麦肯锡负责人称：“ 透到当今每一个行业和业务职能领域，成为重要的生产因素。 人们对于海量数据的挖掘和运用，预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。”大数据在物理学、生物学、环境生态学等领域以及军事、金融、通讯等行业存在虽已有时日，但却因近年来互联网和信息技术的发展才引起人们关注。 教育也因此受到了巨大的影响，如何在信息技术时代使大数据成为教育教学的工具成了重要的课题。 2015 年8月31 日，国务院《关于印发促进大数据发展 行动纲要的通知》明确提出：“信息技术与经济社会的交汇融合引发了数据迅猛增长，数据已成为国家基础性战略资源。”“带动社会公众开展大数据增值性、公益性开发和创新应用，充分释放数据红利，激发大众创业、万众创新活力。” 在信息技术时代的背景下，大数据也必将推动教育公平和教育健康发展。 在大数据背景下，我们做了很多的尝试，希望能够运用 信息技术并通过数据得到有价值的结论来指导实际的教育教学，希望能够通过数据来诊断某一个时间段内的教育教学质量，希望能够用数据来说明我们需要改进或者可以改进的
某些方面。但是在实际过程中，对于数据的分析和应用缺乏 分析的技术和应用的能力，以下笔者是结合工作实际，将通 过《区域教育质量健康体检》项目和学习诊断系统的数据运 用和分析，结合微课的有效性探索所作出的尝试与努力，来 阐述大数据的一些分析方法和技术。 、数据关联性分析 一）问题的提出 标准化的测试，且测试工具在若干年之内保持一定的稳定性， 数据间就有一定的可比性。同时它又是大样本的测试，数据 具有全面性、客观性。为了实现在信息技术的背景下更好地 分析教学、改进教学、推动微课发展，首先要明确数据的价 值。 我们认真分析了《 2012 年项目报告》所提供的数据。从 2012 年项目数据来看， 学生的学业成绩标准达成指数、 次能力指数以及师生关系指数远低于本区（市直）水平，但 教师教学方式、作业指数以及学校压力等常规教育指数均达 到了本区（市直）水平。那么出现的问题应该怎么解决呢？ 二）问题的分析 通过初步分析发现，出现问题的几个方面都和教学有关， 是不是只需要改进课堂教学就可以了？那么与师生关系是 因果关系还是关联性关系呢？是不良的师生关系导致了学 业水平低下吗？ 2014年 6月，在郑州市义务教育质量健康指 数发布会上，北京师范大学中国基础教育监测协同创新中心 刘坚教授给出了一组关联性数据。从中可以看出，师生关系 与学业水平存在正相关，并且相关度非常高。说明师生关系 只能证明其存在着关联关系，这种正相关的背后可能存在着 两种情况：师生关系不好导致学业成绩下降，或者学业成绩 降带来的师生关系不好。也就是说，要解决这个问题需要 两个先来探讨数据的关联性问题。 健康体检项目”是基于 高层
档案分类编号方法 为加强本行机关档案工作规范化、标准化建设，中国人民银行档案管理规定》（银办发[2004]259号），《机关档案工作业务建设》、《归档文件整理规则》等规定，结合本行档案工作实际情况，对本行形成的文书档案、会计档案、基建档案、声像档案、设备档案、实物档案分别制定了分类与编号方案： 一、? 文书档案 1、? 2001年前的文书档案，按保管期限——年度的方法进行分类，即： 永久????? 1997???? 1998 (2001) 长期????? 1997???? 1998 (2001) 短期????? 1997???? 1998 (2001) 排列与编号：排列在同一保管期限，同一年度内，按机构排列顺序进行，同一机构按事由结合时间排列，编号在同一保管期限内采用年度大流水编号。 2、2002年（含2002年）以后的文书档案采用《归档文件整理规则》的方法，对归档文件以件 为保管单位进行整理，采用年度——保管期限的方法进行分类，即： 2002年度???? ???????永久????????? 2002年度??????????? 长期 2002年度??????????? 短期 2003年度???? ???????永久 2003年度??????????? 长期 2003年度??????????? 短期 排列与编号：件与件的排列次序按事由结合时间的方法排列。归档文件在相同保管期限内采用年度小流水的方法进行编号。 二、会计档案 会计档案分类方法按年度——类型进行分类。 会计档案按类型分为会计凭证、会计账簿、会计报表、其他会计资料，设置分类号KJ，即：。 会计凭证——KJ-PZ 会计账簿——KJ-ZB 会计报表——KJ-BB 其他会计资料——KJ-QT 会计档案保管期限分永久和定期两种 排列与编号：会计凭证按会计科目结合时间顺序依次排列，编号采用年度小流水编号；会计账簿、会计报表、其他会计资料按类型——保管期限依照时间顺序依次排列，采用年度小流水混合编号，一个年度编制一个流水号。 三、? 基建档案 基建档案按工程项目进行分类，设置分类号JJ，即：
大数据背景下的数据安全 本文简述在大数据背景下，网络安全所存在的问题，并对问题进行分析，提出相关的解决措施，尽可能地提高计算机网络信息安全。 大数据发展到现在，已经不是简单的数据数量庞大和形式多样了，它的范围越来越广泛，也正逐渐被各行各业所运用。大数据主要以海量数据、多样化的形式、高速度的运算等为主要特征，各行各业也是看到大数据的这些特征，将企业的发展现状与大数据结合起来，从而推动企业和行业的发展。 在大数据背景下，无论是移动设备，还是传感系统，又或者是互联网社会，都在不断的进行着数据库的建立和创新。随着数据的不断发展，其多样性也在不断的进行着扩大。非结构化也成为数据发展的一大显著特征，并逐渐占领主导地位。不仅如此，大数据背景下的数据利用分布式的运行体系，在云计算的基础上，通过集群方式对搜集到的信息和数据进行分析和处理，从而不断提高数据传输的效率。同时，还会利用引擎等技术的发展，给数据和信息的分析和处理提供更加高效的加速器。大数据的发展速度如此之快，却仍然有着非常庞大的发展空间，能否将数据的价值最大化利用成为了各行各业的竞争手段。 1.大数据背景下的网络安全问题 1.1 信息内容安全分析
通常影响数据安全的原因有2种：因为各种原因将信息内容泄露，进而导致信息没有机密性。信息破坏，这种情况一般都是其他人或者软件进入信息内部将源文件信息销毁或篡改。信息泄露通常情况下是未经本人授权，他人非法盗取并将其利用，给本人造成一定的损失。虽然目前大多数网络信息内容都拥有识别保护系统，但是大数据保护机制并不完善，再加上许多用户对于隐私数据保密不严谨，没有对相关信息内容进行加密处理，使得信息很容易产生泄露，给用户带来较大的影响。 1.2 信息数据采集范围大，信息安全保护覆盖不足 大数据背景下信息技术的广泛应用为经济、社会的发展提供了巨大的支持，经济生产、建设、社会管理方面的信息化程度也逐渐升高，信息数据的收集和传输规模也越加庞大。其中不但包含了一些人们身份信息和金融交易、网络社交数据、地理定位信息等，还包括了众多的商业机密以及重要的军事信息。这些信息内容非常的繁杂和巨大。通过对数据的实时搜集和交换处理甚至可以构成完整的生活状态和事件的发生过程。如此巨大的信息数据传输和汇集，必然会被一些不良分子加以利用进行一些违法活动，而面对着网络大量的数据交换和传输路径，信息的安全覆盖范围必然无法做到全面的保护，随之也就发生了网络安全隐患。 2.提高数据库安全保障的有效措施 2.1 内部防护，确保数据安全 首先，要对数据库的系统进行全面的防护。定期的进行扫描和检测，检测系统是否存在漏洞，并及时采取措施对漏洞进行处理，避免漏洞的出现给非法人员
多重背景数据块的使用 当功能块FB1在组织块中被调用时，使用了与FB1相关联的背景数据块。这样FB1有几次调用，就必须配套相应数量的背景数据块。当FB1的调用次数较多时，就会占用更多的数据块。使用多重背景数据块可以有效地减少数据块的数量，其编程思路是创建一个比FB1级别更高的功能块，如FB10，对于FB1的每一次调用，都将数据存储在FB10的背景数据块中。这样就不需要为FB1分配任何背景数据块。 下面以发动机组控制系统为例，介绍如何编辑和使用多重背景数据块。 例发动机组控制系统设计——使用多重背景 设某发动机组由1台汽油发动机和1台柴油发动机组成，现要求用PLC控制发动机组，使各台发动机的转速稳定在设定的速度上，并控制散热风扇的启动和延时关闭。每台发动机均设置一个启动按钮和一个停止按钮。 项目的编程步骤如下： （1）创建S7项目。使用菜单“文件” “新建工程”向导创建发动机组控制系统的S7项目，并命名为“多重背景”。CPU选择CPU 315-2DP，项目包含组织 块OB1。 （2）硬件配置。在“多重背景”项目打开“SIMATIC 300（1）”文件夹，打开硬件配置窗口，并按图1完成硬件配置。 图1 硬件配置 （3）编辑如图2所示的符号表。
图2 符号表 （4）规划程序结构。程序结构规划如图3所示。FB10为上层功能块，它把FB1作为其“局部实例”，通过二次调用本地实例，分别实现对汽油机和柴油机的控 制。这种调用不占用数据块DB1和DB2，它将每次调用（对于每个调用实例） 的数据存储到体系的上层功能块FB10的背景数据块DB10中。 图3 程序结构 （5）编辑功能（FC）。FC1用来实现发动机（汽油机或柴油机）的风扇控制，按照控制要求，当发动机启动时，风扇应立即启动；当发动机停止后，风扇应延
档案分类、排列、编号规则 一、文书档案： 2000年前的文件按“卷”整理，按年度-保管期限分类方法进行，保管期限分别永久(Y)、长期（C）、短期（D)，在每一个保管期限内，按照XX单位的《XX单位机关文件材料归档范围和文书档案保管期限规定》进行收集整理。一年分别按保管期编3个流水卷号，即永久（Y)一个流水号，长期（C）一个流水号、短期(D)一个流水号。 按“卷”整理档号构成为：全宗号—目录号—案卷号—顺序号 全宗号：4位，如“0134” 目录号：3位，如“001” 案卷号：4位，如“0001” 顺序号：3位，如“001” 2000年后的文件按“件”整理，按年度-保管期限分类方法进行，保管期限分别永久（Y)、30年（D30)、10年（D10)，在每一个保管期限内，按照XX单位《XX单位机关文件材料归档范围和文书档案保管期限规定》进行收集整理。一年分别按保管期编3个流水卷号，即永久（Y)一个流水号，30年（D30)一个流水号，10年（D10)一个流水号。 按“件”整理档号构成为：全宗号—年度—保管期限—（组织机构或问题）—件号 全宗号：4位，如“0134” 年度：4位，如“2013” 保管期限：1或3位，如永久“Y”，长期“C”,短期“D”,定期30年“D30”、定期10年“D10”。机构或问题：2位，如无该项内容，则用“ZZ”表示。 件号：4位，如“0001” 二、会计档案： 按“卷”整理，有几个项目分几个项目类，如财政帐K1、事业帐K2……。分别按年度排序，一年一个流水号，每年按保管期限永久、25年、15年排列，同一年度内按财务报告、会计账簿、会计凭证和其他类的顺序排列。 档号构成：全宗号-目录号-年度-案卷号 全宗号：4位，如“0134” 目录号：2位，如：“K1” 年度：4位，如“2009” 案卷号：4位，如“0001”。 三、专业档案： 分为民政（低保困难家庭档案）、统计档案、危房翻建档案、计生（再生育审批档案）、二轮土地承包档案、综治（调解案件档案）、信访档案。 1、民政（低保困难家庭档案）： 按“卷”整理，一个目录号一个流水，保管期限为长期。 案卷级档号构成：全宗号—目录号—案卷号 文件级档号构成：全宗号—目录号—案卷号—顺序号 2、统计档案： 按“卷”整理，一个目录号一个流水，保管期限为永久。 案卷级档号构成：全宗号—目录号—案卷号 文件级档号构成：全宗号—目录号—案卷号—顺序号 3、私人建房档案：
大数据背景下高校 摘要：在大数据时代背景下，我国高校党建工作也必须顺应历史和社会的发展趋势，创新高校党建路径。笔者结合多年党建工作经验，深入分析大数据背景下高校党建信息化建设的路径，希望给相关专业人员提供借鉴与参考。 关键词：大数据；高校党建；信息化；创新建设 前言 随着科学技术的快速发展，现代社会进入了大数据时代。大数据以其海量的信息和快速地分 析定位，得到了社会的广泛认可，它对人们的影响是全方位、全覆盖的。大数据在为社会政治、经济、文化等带来重大变革的同时，也给高校党建工作带来了机遇与挑战。为进一步贯 彻落实党的十九大精神，加强高校基层党建工作，发挥基层党组织战斗堡垒作用，高校应与 时俱进、开拓创新，以创新促发展，运用大数据技术拓展高校党建新途径。 1大数据背景下推进党建信息化的核心要素 1.1个性化 大数据技术具有量化、准确等优点。将其融合进“以人为本”的党建工作理念，有利于对于基 层党组织以及党员个人的管理工作。尤其是各高校党组织的管理工作。其作为高校党建工作 的重要组成，具有层级多、党员结构复杂、党员数量多等特点，因此在过去的工作中往往缺 乏足够完善的管理体系和个性化的服务制度。如果能够在现实工作流程中，合理对大数据技 术进行运用，便可以大大提升综合查询分析等方面的工作效率与准确度。 1.2精准化 大数据技术具有的显著优势在于其能够在短时间内处理分析大量复杂的数据，进而针对具体 需求，对不同对象提供个性化服务。除此之外，大数据的精准分析提取数据的能力，使其能 够对党建工作中的管理决策、教育培训、支持服务等过程产生积极作用，进而方便各项工作 的顺利进行。举例而言，通过大数据技术可以了解个人情况，以个体为单位准确把握其入党 动机，实时了解党员队伍的组成，保证党员队伍的崇高性。 1.3动态化 大数据技术中具体的各项数据均来自于个体或组织的日常行动，其动态化和实时性的优点突出。在党建工作中使用动态的管理方法，实时对党建相关各项数据进行动态跟踪与分析，便 能够及时了解党建工作的具体情况和发展进程。此举能够完善党建工作的监察和管理过程， 有助于强化组织和个人居安思危的意识，从而对于目前可能存在的党建虚化、弱化情况进行 改善和解决。举例而言，大数据技术的合理应用便可以实时掌握党员个体的思想状况和动态，从而便于党建工作的针对性进行。 2 高校党建工作的现状和面临的问题 2.1基础保障能力不足 就目前而言，大部分高校中，党建信息化复合人才数量较少。高校中普遍缺乏同时了解党建 工作和大数据技术的全方位人才，使得部分高校内部的大数据技术与党建工作的融合进程缺 乏动力。另一方面，部分高校在该方面的投入有限，导致该项工作的发展与建设后劲不足， 部分项目名不副实。 2.2对新技术认识不深刻