该操作由公文管理员来进行。
可以进行公文运行的基本设置，包括如下设置：模板管理、节点权限、文号管理、文单定义、套红模板、公文元素、外部单位、机构组、公文发起权、公文开关、主题词、枚举管理。
类似。创建公文模板后，授权，只有被授权且具有公文发起权的用户才可以调用公文模板。另外，公文模板也可以设置流程分支。如图:
图公文模板管理
?操作步骤
第一步：点击【新建】，选择要创建的【发文模板】、【收文模板】或【签报模板】；
第二步：新建流程，可以根据角色、人员、部门、组、岗位、职务等建立模板流程；
第三步：根据公文流程的实际应用的情况，设定流程每个节点的节点权限；
第四步：选择公文单样式，并填写公文标题。如图- 新建公文模板；
图新建公文模板
第五步：点击【督办设置】按钮，根据需要设置模板的督办人及期限；
第六步：点击【正文套红】按钮，对公文正文进行套红操作，前端用户调用公文模板，正文直接为套红状态；
第七步：点击【授权】按钮，添加可以调用该模板的人员，保存后即可使用。
的名称和所执行的工作。G6系统已经预设置一些基本的节点权限供公文流转中使用，系统也允许自行建立流程中的节点名称和节点相关的操作和动作。当基本操作中增加了意见操作后，可以设置该节点权限的意见必填选项。如图- 公文节点权限设置：
其包括的功能键说明如下：
【新建】新建一个用户自定义的公文节点权限。
【修改】修改公文节点权限设置信息。
【删除】删除用户自定义的公文节点权限，已经被引用的自定义公文节点权限不允许被删除。
系统初始预置的部分公文节点权限说明：
【上传附件】、【修改正文】。其操作可以是【撤销】、【知会】、【加签】、【回退】、【终止】、【暂存待办】等，也可以根据需要更改操作权限。
【封发】进行文件最终发送前的套用红头文件、文件归档，是发文流程中的最后节点，支持传阅功能。
【签发】由相关领导或负责人进行签注生效，签发节点可以进行【态度】，【意见】，【上传附件】，【修改正文】。其操作可以是【撤销】，【知会】，【加签】，【回退】，【终止】，【暂存待办】。
【复核】在通过前对拟好的文件进行多次核查，复核节点可以进行【态度】，【意见】，【上传附件】，【修改正文】。其操作可以是【撤销】，【知会】，【加签】，【回退】，【终止】，【暂存待办】。
【审核】在通过前对拟好的文件进行核查，审核节点可以进行【态度】，【意见】，【上传附件】，【修改正文】。其操作可以是【撤销】，【知会】，【加签】，【回退】，【终止】，【暂存待办】。
【审批】对即将发送的公文进行审批核准，审批节点可以进行【态度】，【意见】，【上传附件】，【修改正文】。其操作可以是【撤销】，【知会】，【加签】，【回退】，【终止】，【暂存待办】。
【拟文】即拟稿，进行公文的撰写。
【登记】进行公文收文的登记。
【阅读】公文流程中进行查看的节点，该节点只能查看公文，不能对公文的正文，文号等做任何修改。
但可以发表意见。
【知会】该节点也是查看公文的节点，与阅读权限不同的是：阅读可发表意见，知会不需要发表意见。知会节点不允许修改操作权限。
图公文节点权限设置
新建自定义公文节点权限操作步骤：
第一步：在【节点权限】页面，点击【新建】按钮，出现新建公文节点权限编辑界面；
第二步：输入节点权限名称，选择节点权限类别（发文、收文、签报），并选择权限位置；
第三步：定义节点权限操作，按照具体的需求，设置常用操作、高级操作和基本操作。常用操作是处理公文时点开处理页面就可以看到的区域，通常将最常用的操作放置在这个区域。高级操作是处理公文时点开处理页面后，还需要点击高级按钮才可以看到的区域，通常将一些不常用的操作放置在该区域。基本操作是指该节点正常提交、处理时可以做的一些操作，比如处理后归档、上传附件等。
第四步：点击公文元素权限设置页签，定义节点权限对公文元素的操作是编辑权限还是只读权限，如图- 公文元素设置：
图公文元素设置
第五步：点击【确定】后，自定义公文节点权限信息保存成功。用户新建流程时则可引用该公文节点权限。
供小流水、大流水两种文号设置方式。新建文号界面如图- 新建文号：
图新建文号
其包括的数据项说明如下：
【小流水】：一个字号单独使用一个流水号。
【大流水】：多个字号共用一个流水号。
?操作步骤
第一步：在【文号管理】页面，点击【新建】，出现文号新建信息编辑区，如图- 新建公文；
第二步：填写公文字号，选择流水号取用方式，设置流水号编号范围，并设置文号格式；
第三步：设置该文号要授权的部门；
第四步：点击【确定】，文号新建成功。
同时可以满足多种公文类型采用不同文单样式的需要。
?新建公文单操作:
第一步：本地使用infopath制作文单样式；使用infopath制作文单时注意如下几点：1使用表格绘制文单样式；
2只插入文本框控件，不要使用其他控件；
3文本框域名称只能使用系统中相应数据类型的公文元素代码，若元素已被禁用，则需先启用该元素；
4尽量不要使用infopath中其他属性的设置；
第二步：点击【新建】，选择【发文单】、【收文单】或【签报单】，弹出上传文单的窗口，如图：
图公文单新建
第三步：上传本地制作的文单样式；
第四步：填写文单名称，设置是否为默认公文单、使用状态及描述信息，如图；
图文单预览
第五步：设定文单必填项：默认标题项是勾选上的，且不能修改，其他文单上的公文元素可以设置是否为必填项。
第六步：确定文单预览无误后，点击【意见元素设置】，针对该文单进行意见元素的设置，将公文单中的意见元素与公文流程中节点权限进行绑定设置，如图- 意见元素设置。在公文流转时，该节点权限的用户填写的意见会显示在文单中所绑定的意见框中。
图意见元素设置
第七步：点击【确定】，公文单保存成功。
节点对正文及文单套用此模板，形成标准公文。套红模板有正文套红模板和文单套红模板两种模板类型，每种类型中又分别有发文、收文、签报三种模板。
?新建套红模板操作：
第一步：在【套红模板】页面，点击【新建】，选择【正文模板】或【文单模板】，出现新建的编辑信息区，图- 新建套红模板：
图新建套红模板
第二步：弹出上传套红模板文件对话框，在本地选择文件，也可以点击【下载示例模板】，将模板保存到本地后，再上传模板文件。如图- 下载示例模板：
图下载示例模板
第三步：填写好模板名称并对模板进行授权，只有授权对象才可以使用该套红模板进行套红；
第四步：点击【确定】后，套红模板新建成功。
对公文元素进行停用和启用，如果客户需要其他公文元素且本系统未提供，则管理员可选择系统提供的【预留字符】更改设置其需要的公文元素。如图- 公文元素：
图公文元素
其包括的功能键说明如下：
【修改】修改选择的公文元素。
【启用】启用选择的公文元素。
【停用】停用选择的公文元素。
【导出Excel】以Excel形式导出当前启用的所有公文元素。
?操作步骤：
第一步：点击【公文元素】页签进入页面，列出了所有公文元素，在工具栏最右侧可快速查看全部元素、已启用元素和未启用元素。
第二步：选择具体的公文元素，修改公文元素的名称及当前状态，注意，系统预置的公文元素名称不允许修改；
第三步：点击【确定】，公文元素设置成功。
选择到不属于G6系统的单位。如图：
图外单位设置
1.功能键
【新建】新建一个外部单位。
【修改】修改选择的外部单位信息。
【删除】删除选择的外部单位。
2.数据项
【名称】外部单位的名称，必须填写。
【描述】关于外部单位的描述。
送等选择该机构组，公文交换时，显示由各单位或部门签收。如图：
图机构组设置
?功能键
【新建】新建一个机构组。
【修改】修改选择的机构组。
【删除】删除选择的机构组。
?数据项
【名称】机构组的名称，必须填写。
【所含单位/部门】机构组所包含的单位或部门，必须填写。
【描述】关于机构组的描述。
权。只有具备发起权的用户才能进行相应的发文操作。如图：
图公文发起权设置
认】设置。如图：
图公文开关
?其包括的数据项说明如下：
【允许手工输入文号】设置是否允许手工输入文号，设置为【否】，则不能手工输入文号，只能调用系统设置的公文文号。
【外来公文登记是否允许修改】设置外来公文登记是否允许修改，设置为【否】，则不允许修改。
【封发时默认交换类型】设置封发操作时，默认的公文交换类型设置，选择【部门】，默认为部门收发员进行交换，选择【单位】，默认为单位收发员进行交换，在封发处理时，处理人可以更改交换类型。
【公文发起人可否自建流程】设置公文发起人是否可以自建公文流转流程，设置为【否】，则公文发起人不能自建流程，只能调用公文模板。
【允许拟文人修改已发公文的附件】设置公文拟文人修改附件的权限，设置为【是】，公文拟文人在已发列表可以修改公文附件，设置为【否】，则不允许。
【统一设置发文自定义分类】设置全单位统一的发文自定义分类方式，设置为【是】，单位下所有未单独设置自定义分类的人员统一显示单位设置的分类方式，设置为【否】，则不显示。该操作允许前端普通人员单独设置和修改。
【统一设置收文自定义分类】设置全单位统一的收文自定义分类方式，设置为【是】，单位下所有未单独设置自定义分类的人员统一显示单位设置的分类方式，设置为【否】，则不显示。该操作允许前端普通人员单独设置和修改。
可自定义。如图：
图主题词
【新建】新建主题词信息。
【修改】修改主题词信息，一次只允许修改一项。
【删除】删除主题词信息，一次允许删除一项或多项。
政府公文类型预置13类
命令(令)、决定、公告、通告、通知、通报、议案、报告、请示、批复、意见、函、会议纪要；
党委公文类型预置14类
决议、决定、指示、意见、通知、通报、公报、报告、请示、批复、条例、规定、函、会议纪要
图枚举管理
一、选择题60(选择一个最合适的答案，在答题纸上涂黑) 1．一个事务中的一组更新操作是一个整体，要么全部执行，要么全部不执行。这是事务的：A.原子性B.一致性 C.隔离性 D.持久性 2．在数据库的三级模式结构中，描述一个数据库中全体数据的全局逻辑结构和特性的是：A．外模式 B．模式 C．存储模式D．模式 3．关于联系的多重性，下面哪种说法不正确？ A.一个多对多的联系中允许多对一的情形。 B.一个多对多的联系中允许一对一的情形。 C.一个多对一的联系中允许一对一的情形。 D.一个多对一的联系中允许多对多的情形。 4．考虑学校里的"学生"和"课程"之间的联系，该联系的多重性应该是： A. 一对一 B. 多对一 C. 一对多 D. 多对多 5．下面哪种约束要求一组属性在同一实体集任意两个不同实体上的取值不同。 A. 键(key)约束。 B. 单值约束。 C. 参照完整性。 D. 域(domain)约束 6．关系模型要求各元组的每个分量的值必须是原子性的。对原子性，下面哪种解释不正确：A.每个属性都没有部结构。 B.每个属性都不可再分解。 C.各属性值应属于某种基本数据类型。 D.属性值不允许为NULL。 7．对于一个关系的属性(列)集合和元组(行)集合，下面哪种说法不正确： A.改变属性的排列次序不影响该关系。 B.改变元组的排列次序不影响该关系。 C.改变元组的排列次序会改变该关系。 D.关系的模式包括其名称及其属性集合。 8．若R是实体集R1与R2间的一个多对多联系，将其转换为关系R'，哪种说法不正确：A.R'属性应包括R1与R2的所有属性。 B.R'属性应包括R1与R2的键属性。 C.R1与R2的键属性共同构成R'的键。 D.R'的属性应包括R自身定义的属性。 9．关于函数依赖的判断，下面哪种说法不正确？ A.若任意两元组在属性A上一致，在B上也一致，则有A → B成立。 B.若任意两元组在属性A上一致，在B上不一致，则A → B不成立。 C.若任意两元组在属性A上不可能一致，则不管在B上是否一致，有A → B成立。
Database Systems: The Complete Book Solutions for Chapter 2 Solutions for Section 2.1 Exercise 2.1.1 The E/R Diagram. Exercise 2.1.8(a) The E/R Diagram Kobvxybz Solutions for Section 2.2 Exercise 2.2.1 The Addresses entity set is nothing but a single address, so we would prefer to make address an attribute of Customers. Were the bank to record several addresses for a customer, then it might make sense to have an Addresses entity set and make Lives-at a many-many relationship. The Acct-Sets entity set is useless. Each customer has a unique account set containing his or her accounts. However, relating customers directly to their accounts in a many-many relationship conveys the same information and eliminates the account-set concept altogether. Solutions for Section 2.3 Exercise 2.3.1(a) Keys ssNo and number are appropriate for Customers and Accounts, respectively. Also, we think it does not make sense for an account to be related to zero customers, so we should round the edge connecting Owns to Customers. It does not seem inappropriate to have a customer with 0 accounts;
1.1 算法 考点1 算法的基本概念 计算机解题的过程实际上是在实施某种算法，这种算法称为计算机算法。 算法(algorithm)是一组严谨地定义运算顺序的规则，并且每一个规则都是有效的，同时是明确的；此顺序将在有限的次数后终止。算法是对特定问题求解步骤的一种描述，它是指令的有限序列，其中每一条指令表示一个或多个操作。 1算法的基本特征 (1)可行性(effectiveness)：针对实际问题而设计的算法，执行后能够得到满意的结果。 (2)确定性(definiteness)：算法中的每一个步骤都必须有明确的定义，不允许有模棱两可的解释和多义性。 (3)有穷性(finiteness)：算法必需在有限时间内做完，即算法必需能在执行有限个步骤之后终止。 (4)拥有足够的情报：要使算法有效必需为算法提供足够的情报当算法拥有足够的情报时，此算法才最有效的；而当提供的情报不够时，算法可能无效。 2算法的基本要素 (1)算法中对数据的运算和操作：每个算法实际上是按解题要求从环境能进行的所有操作中选择合适的操作所组成的一组指令序列。 计算机可以执行的基本操作是以指令的形式描述的。一个计算机系统能执行的所有指令的集合，称为该计算机系统的指令系统。计算机程序就是按解题要求从计算机指令系统中选择合适的指令所组成的指令序列在一般的计算机系统中，基本的运算和操作有以下4类： ①算术运算：主要包括加、减、乘、除等运算； ②逻辑运算：主要包括“与”、“或”、“非”等运算； ③关系运算：主要包括“大于”、“小于”、“等于”、“不等于”等运算； ④数据传输：主要包括赋值、输入、输出等操作。 (2)算法的控制结构：一个算法的功能不仅仅取决于所选用的操作，而且还与各操作之间的执行顺序有关。算法中各操作之间的执行顺序称为算法的控制结构。 算法的控制结构给出了算法的基本框架，它不仅决定了算法中各操作的执行顺序，而且也直接反映了算法的设计是否符合结构化原则。描述算法的工具通常有传统流程图、N-S结构化流程图、算法描述语言等。一个算法一般都可以用顺序、选择、循环3种基本控制结构组合而成。 (3)算法设计的基本方法 计算机算法不同于人工处理的方法，下面是工程上常用的几种算法设计，在实际应用时，各种方法之间往往存在着一定的联系。 (1)列举法 列举法是计算机算法中的一个基础算法。列举法的基本思想是，根据提出的问题，列举所有可能的情况，并用问题中给定的条件检验哪些是需要的，哪些是不需要的。 列举法的特点是算法比较简单。但当列举的可能情况较多时，执行列举算法的工作量将会很大。因此，在用列举法设计算法时，使方案优化，尽量减少运算工作量，是应该重点注意的。 (2)归纳法 归纳法的基本思想是，通过列举少量的特殊情况，经过分析，最后找出一般的关系。从本质上讲，归纳就是通过观察一些简单而特殊的情况，最后总结出一般性的结论。
大数据的发展历程总体上可以划分为三个重要阶段，萌芽期、成熟期和大规模应用期，20世纪90年至21世纪初，为萌芽期，随着，一批商业智能工具和知识管理技术的开始和应用，度过了数据萌芽。21世纪前十年则为成熟期，主要标志为，大数据解决方案逐渐走向成熟，形成了并行计算与分布式系统两大核心技，谷歌的GFS和MapReduce等大数据技术受到追捧，Hadoop平台开始大行期道，2010年以后，为大规模应用期，标志为，数据应用渗透各行各业，数据驱动决策，信息社会智能化程度快速提高。 数据时代的到来，也推动了数据行业的发展，包括企业使用数据获取价值，促使了大量人员从事于数据的学习，学习大数据需要掌握基础知识，接下从我的角度，为大家做个简要的阐述。 学习大数据需要掌握的知识，初期了解概念，后期就要学习数据技术，主要包括： 1.大数据概念 2.大数据的影响
3.大数据的影响 4.大数据的应用 5.大数据的产业 6.大数据处理架构Hadoop 7.大数据关键技术 8.大数据的计算模式 后三个牵涉的数据技技术，就复杂一点了，可以细说一下： 1.大数据处理架构Hadoop：Hadoop的特性、Hadoop生态系统、Hadoop 的安装与使用； 2.大数据关键技术技术：数据采集、数据存储与管理、数据处理与分析、数据隐私与安全； 3.大数据处理计算模式：批处理计算、流计算、图计算、查询分析计算
数据的核心技术就是获取数据价值，获取数据前提是，先要有数据，这就牵涉数据挖掘了。 本文内容由北大青鸟佳音校区老师于网络整理，学计算机技术就选北大青鸟佳音校区！了解校区详情可进入https://www.doczj.com/doc/261755231.html,网站，学校地址位于北京市西城区北礼士路100号！
第一章数据库系统概论 本章目的在于使读者对数据库系统的基本知识能有一个较为全面的了解，为今后的学习和工作打下基础。本章重点介绍了有关数据库结构和数据库系统组织的基本知识和基本概念，以及常见的三种类型的数据库系统的特点。重点介绍关系数据库的有关知识。 1.1 数据管理技术发展史 随着生产力的不断发展，社会的不断进步，人类对信息的依赖程度也在不断地增加。数据作为表达信息的一种量化符号，正在成为人们处理信息时重要的操作对象。所谓数据处理就是对数据的收集、整理、存储、分类、排序、检索、维护、加工、统计和传输等一系列工作全部过程的概述。数据处理的目的就是使我们能够从浩瀚的信息数据海洋中，提取出有用的数据信息，作为我们工作、生活等各方面的决策依据。数据管理则是指对数据的组织、编码、分类、存储、检索和维护，它是数据处理的一个重要内容中心。数据处理工作由来以久，早在1880年美国进行人口普查统计时，就已采用穿孔卡片来存储人口普查数据，并采用机械设备来完成对这些普查数据所进行的处理工作。电子计算机的出现以及其后其硬件、软件的迅速发展，加之数据库理论和技术的发展，为数据管理进入一个革命性阶段提供有力的支持。根据数据和应用程序相互依赖关系、数据共享以及数据的操作方式，数据管理的发展可以分为三个具有代表性的阶段，即人工管理阶段、文件管理阶段和数据库管理阶段。
【1】人工管理阶段 这一阶段发生于六十年代以前，由于当时计算机硬件和软件发展才刚刚起步，数据管理中全部工作，都必须要由应用程序员自己设计程序完成去完成。由于需要与计算机硬件以及各外部存储设备和输入输出设备直接打交道，程序员们常常需要编制大量重复的数据管理基本程序。数据的逻辑组织与它的物理组织基本上是相同的，因此当数据的逻辑组织、物理组织或存储设备发生变化时，进行数据管理工作的许多应用程序就必须要进行重新编制。这样就给数据管理的维护工作带来许多困难。并且由于一组数据常常只对应于一种应用程序，因此很难实现多个不同应用程序间的数据资源共享。存在着大量重复数据，信息资源浪费严重。 【2】文件管理阶段 这一阶段发生于六十年代，由于当时计算机硬件的发展，以及系统软件尤其是文件系统的出现和发展，人们开始利用文件系统来帮助完成数据管理工作，具体讲就是：数据以多种组织结构（如顺序文件组织、索引文件文件组织和直接存取文件组织等）的文件形式保存在外部存储设备上，用户通过文件系统而无需直接与外部设备打交道，以此来完成数据的修改、插入、删除、检索等管理操作；使用这种管理方式，不仅减轻进行数据管理的应用程序工作量，更重要地是，当数据的物理组织或存储设备发生变化时，数据的逻辑组织可以不受任何影响，从而保证了基于数据逻辑组织所编制的应用程序也可以不受硬件设备变化的影响。这样就使得程序和数据之间具有了一定的相互独立性。 但由于数据文件的逻辑结构完全是根据应用程序的具体要求而设计，它的管理与维护完全是由应用程序本身来完成，因此数据文件的逻辑结构与应用程序密切相关，当数据的逻辑结构需要修改时，应用程序也就不可避免地需要进行修改；同样当应用程序需要进行变动时，常常又会要求数据的逻辑结构进行相应的变动。在这种情况下，数据管理中的维护工作量也是较大的。更主要的是由于采用文件的形式来进行数据管理工作，常常需要将一个完整的、相互关联的数据集合，人为地分割成若干相互独立的文件，以便通过基于文件系统的编程来实现来对它们的管理操作。这样做同样会导致数据的过多冗余和增加数据维护工作的复杂性。例如人事部门、教务部门和医务部门对学生数据信息的管理，这三个部门中
国家1：25万数据说明与代码 由ouyangjunxiang于 2004-05-18 9:05 国家最新1：25万数据量太大，不便共享，这里先提供国家最新1：25万数据 说明 1：25万更新后数据说明 一、概述 1、覆盖范围 全国1：25万更新数据库共包含按照1：25万地形图分幅的数据816幅，覆盖整个国土范围。 二、更新数据说明 1、数据源： 国家测绘局于1995年组织，在国家基础地理信息中心建立而成的全国1：25万地形数据库，数据库的内容是覆盖中华人民共和国整个国土范围的共816幅，每幅图的经差为1.5度，纬差为1度。 2、坐标系统： 采用1980西安坐标系 3、高程基准： 采用1985国家高程基准 4、地图投影： 采用经纬度坐标----以度为单位 5、现势性： 本次建立的数据库的内容现势情况最低达到2000年底，有的资料现势性情况要更好，达到2002年 6、更新资料： 更新的基本资料有1：5万卫星数字影象数据；全国骨干交通网数据；1：5万地名数据；最新勘界成果。以及一些更新参考资料，如各省测绘局收集的现势资料、1：1万数据库成果、其他满足1：25万数据库更新要求的资料、图件、图集等。 7、更新内容： 更新内容涉及主要更新要素如全部铁路；全部境界；省道及以上等级道路；乡镇及以上等级点状居民地、县级及以上等级真形居民地；五级及以上等级河流；大型工程设施等重要地物。一般更新要素如县乡级道路；行政村级点状居民地、乡镇级真形居民地；六级河流等。 8、存储方式、内容： 内容是地理要素以经纬度表示的ARC/INFO 1：25万更新数据分为13层存放，各层包括一个或多个属性表，是以ARC/INFO COVERAGE格式分层存放的。 要素名层名属性表主要内容
城市公共基础数据库建设参考方案解说
城市基础数据库系统建设方案
1.系统概述 长期以来，政府各部门内部拥有着大量城市基础数据资源，但由于管理分散，制度规范不健全，造成重复采集、口径多乱、数出多门；各部门的指标数据自成体系，标准不一，共享程度较差。随着政府向“经济调节、市场监管、社会管理和公共服务”管理职能的转变，就要求必须能够全面、准确掌握全地区经济社会发展态势，强化政府部门掌控决策信息资源的能力，政府部门间信息资源整合与共享需求越来越紧密，但当前部门间信息共享多是点对点方式，
没有统一的数据交换管理平台。因此各部门对加快解决数据资源分散管理、数据共享不足的问题需求十分迫切，需要建立城市基础数据库（以下简称智慧城市公共基础数据库）系统以解决以上问题。 依托智慧城市公共基础数据库系统的建设，可以实现各委办局、各所辖地区的经济社会综合数据采集交换，为各部门提供更广泛的信息共享支持，一方面数据信息从各委办局、各所辖地区整合接入，另一方面也为政府和这些接入部门提供全面的共享服务。同时，以智慧城市公共基础数据库指标体系建立为基础，整合来自各委办局和各所辖地区的、经过审核转换处理的数据资源，可实现对经济社会信息的统一和集中存储，确保数据的唯一性和准确性，为今后政府工作提供一致的基础数据支持。 数据整合共享只是手段，数据分析服务才是目的。依托智慧城市公共基础数据库系统建设，可有效整合各政府部门所掌握的全市经济社会信息资源，满足政府业务对统一数据资源共享需要，进而提升形势分析预测水平，对政府在发展规划、投资布局、资源环境、管理创新、科学决策等业务提供强有力支持，提高了政府部门掌控全市经济社会发展态势能力。 2.建设目标 1）建立科学合理的智慧城市公共基础数据库指标体系，力求全面反映地区经济和社会发展的总体情况： 2）有组织、有计划、持续地对政府统计部门、政府各部门以及国民经济行业管理部门负责统计的关系到地区经济与社会发展的信息资源进行收集、整合，建立全地区城市信息资源共建、共享的统一管理机制； 3）依托地区电子政务基础设施，充分利用现代信息技术，以科学的地区宏观经济和社会发展指标体系为基础，建设支持政府宏观经济管理和社会和谐发展的基础数据库系统，提高信息资源的建设、管理和共建共享能力； 4）为地区经济建设和社会和谐发展提供一致的城市基础数据，为各类应用系统建设提供基础数据支持，满足政府管理决策、部门信息共享和社会公共服务“三个层次”的需求。
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
Section 1 Exercise 8.1.1 a) CREATE VIEW RichExec AS SELECT * FROM MovieExec WHERE netWorth >= 10000000; b) CREATE VIEW StudioPres (name, address, cert#) AS SELECT https://www.doczj.com/doc/261755231.html,, MovieExec.address, MovieExec.cert# FROM MovieExec, Studio WHERE MovieExec.cert# = Studio.presC#; c) CREATE VIEW ExecutiveStar (name, address, gender, birthdate, cert#, netWorth) AS SELECT https://www.doczj.com/doc/261755231.html,, star.address, star.gender, star.birthdate, exec.cert#, https://www.doczj.com/doc/261755231.html,Worth FROM MovieStar star, MovieExec exec WHERE https://www.doczj.com/doc/261755231.html, = https://www.doczj.com/doc/261755231.html, AND star.address = exec.address; Exercise 8.1.2 a) SELECT name from ExecutiveStar WHERE gender = ‘f’; b) SELECT https://www.doczj.com/doc/261755231.html, from RichExec, StudioPres where https://www.doczj.com/doc/261755231.html, = https://www.doczj.com/doc/261755231.html,; c) SELECT https://www.doczj.com/doc/261755231.html, from ExecutiveStar, StudioPres WHERE https://www.doczj.com/doc/261755231.html,Worth >= 50000000 AND StudioPres.cert# = RichExec.cert#; Section 2 Exercise 8.2.1 The views RichExec and StudioPres are updatable; however, the StudioPres view needs to be created with a subquery. CREATE VIEW StudioPres (name, address, cert#) AS SELECT https://www.doczj.com/doc/261755231.html,, MovieExec.address, MovieExec.cert# FROM MovieExec WHERE MovieExec.cert# IN (SELECT presCt# from Studio); Exercise 8.2.2 a) Yes, the view is updatable. b)
国家基础地理信息系统（NFGIS）元数据标准草案(初稿) 1. 主题内容与适用范围 本标准提供国家基础地理信息系统（NFGIS）元数据的内容，包括NFGIS数据的标识、内容、质量、状况及其他有关特征。本标准可用于对NFGIS数据集的全面描述、数据集编目及信息交换网络服务。 2. 参考标准 ISO 15046-15地理信息--元数据(CD 2.0) FGDC 地理空间数据元数据内容标准（CSDGM）v.2.0 3. 术语 3.1 元数据 是关于数据的数据，即关于数据的内容、质量、状况和其他特性的信息。也可译为描述数据或诠释数据。 3.2 元数据元素(元数据Element) 元数据最基本的信息单元。 3.3 元数据实体(元数据Entity) 同类元数据元素的集合。 3.4 元数据子集(元数据Section) 相互关联的元数据实体和元素的集合。 3.5 信息交换网络(Clearinghouse) 数据生产者、管理者和用户之间的分布式、电子连接的网络。 3.6 数据志(Lineage) 数据继承信息，包括获取或生产数据使用的原始资料说明、数据处理中的参数、步骤等情况及负责单位的有关信息等。 3.7 引用文献(Citation) 数据集引用或参考使用的资料、数据集、模型、文献等。 4. NFGIS 元数据层次结构和性质 4.1 元数据层次结构 本标准规定NFGIS元数据分为三层：元数据子集、元数据实体和元数据元素。 元数据元素是元数据的最基本的信息单元,元数据实体是同类元数据元素的集合，元数据子
集是相互关联的元数据实体和元素的集合。在同一个子集中，实体可以有两类即简单实体和复合实体，简单实体只包含元素，复合实体既包含简单实体又包含元素，同时复合实体与简单实体及构成这两种实体的元素之间具有继承关系。 4.2 元数据性质 本标准定义三种性质的元数据子集、实体和元素： 必选(Mandatory)──元数据的核心内容，适用于各种被描述对象，是元数据文件必须包含的子集、实体或元素。 一定条件下必选(Conditional )──针对不同的被描述对象特征元数据文件所必须提供的子集、实体或元素。 可选(Optional)──该子集、实体或元素是可选的，由用户决定是否将其包含在元数据文件中。 5. NFGIS 元数据分级和特征 5.1 元数据分级 本标准规定元数据分为两级，即： 基本元数据──提供地理数据源基本文档所需要的最少的元数据元素集。它包括回答下列问题的元数据元素: "是否有特定主题的数据集('什么')?"、"是否有特定地区的数据集('何处')?"、"是否有特定时段的数据集('何时')?" 以及"订购或了解数据集更多情况的联系人('谁')? 完全元数据──提供完整的地理数据源(单独的数据集、数据集系列、各种地理要素)文档所需要的必选的和可选的元数据元素集。它完整地定义全部元数据，以便标识、评价、摘录、使用和管理地理信息。 5.2 元数据特征 本元数据标准定义了8种特征： 5.2.1 名称 赋给元数据实体或元素的标记。 5.2.2 标识码 计算机中使用的定义每个元数据实体和元素的唯一代码。代码结构为： xx xx xx 前两位为元数据子集，两位数字码 中间两位为元数据实体/独立元素，两位数字码 后两位为元数据实体包含的元素，两位数字码
城市公共基础数据库建设方案(2)
城市基础数据库系统建设方案 1.系统概述 长期以来，政府各部门内部拥有着大量城市基础数据资源，
但由于管理分散，制度规范不健全，造成重复采集、口径多乱、数出多门；各部门的指标数据自成体系，标准不一，共享程度较差。随着政府向“经济调节、市场监管、社会管理和公共服务”管理职能的转变，就要求必须能够全面、准确掌握全地区经济社会发展态势，强化政府部门掌控决策信息资源的能力，政府部门间信息资源整合与共享需求越来越紧密，但当前部门间信息共享多是点对点方式，没有统一的数据交换管理平台。因此各部门对加快解决数据资源分散管理、数据共享不足的问题需求十分迫切，需要建立城市基础数据库（以下简称智慧城市公共基础数据库）系统以解决以上问题。 依托智慧城市公共基础数据库系统的建设，能够实现各委办局、各所辖地区的经济社会综合数据采集交换，为各部门提供更广泛的信息共享支持，一方面数据信息从各委办局、各所辖地区整合接入，另一方面也为政府和这些接入部门提供全面的共享服务。同时，以智慧城市公共基础数据库指标体系建立为基础，整合来自各委办局和各所辖地区的、经过审核转换处理的数据资源，可实现对经济社会信息的统一和集中存储，确保数据的唯一性和准确性，为今后政府工作提供一致的基础数据支持。 数据整合共享只是手段，数据分析服务才是目的。依托智慧城市公共基础数据库系统建设，可有效整合各政府部门所掌握的全市经济社会信息资源，满足政府业务对统一数据资源共享需要，进而提升形势分析预测水平，对政府在发展规划、投资布局、资
源环境、管理创新、科学决策等业务提供强有力支持，提高了政府部门掌控全市经济社会发展态势能力。 2.建设目标 1）建立科学合理的智慧城市公共基础数据库指标体系，力求全面反映地区经济和社会发展的总体情况： 2）有组织、有计划、持续地对政府统计部门、政府各部门以及国民经济行业管理部门负责统计的关系到地区经济与社会发展的信息资源进行收集、整合，建立全地区城市信息资源共建、共享的统一管理机制； 3）依托地区电子政务基础设施，充分利用现代信息技术，以科学的地区宏观经济和社会发展指标体系为基础，建设支持政府宏观经济管理和社会和谐发展的基础数据库系统，提高信息资源的建设、管理和共建共享能力； 4）为地区经济建设和社会和谐发展提供一致的城市基础数据，为各类应用系统建设提供基础数据支持，满足政府管理决策、部门信息共享和社会公共服务“三个层次”的需求。
精心整理 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cloudcomputing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。 二、 三、 1 );软件2 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。这里的资源节点可以是计算节点、存储节点和网络节点。而资源动态流转，则意味着在云计算平台下实现资源调度机制，资源可以流转到需要的地方。如在系统业务整体升高情况下，可以启动闲置资源，纳入系统中，提高整个云平台的承载能力。而在整个系统业务负载低的情况下，则可以将业务集中起来，而将其他闲置的资源转入节能模式，从而在提高部分资源利用率的情况下，达到其他资源绿色、低碳的应用效果。 3、支持异构多业务体系 在云计算平台上，可以同时运行多个不同类型的业务。异构，表示该业务不是同一的，不是已有的或事先定义好的，而应该是用户可以自己创建并定义的服务。这也是云计算与网格计算的一个重要差异。 4、支持海量信息处理 云计算，在底层，需要面对各类众多的基础软硬件资源;在上层，需要能够同时支持各类众多的异构的业务;
而具体到某一业务，往往也需要面对大量的用户。由此，云计算必然需要面对海量信息交互，需要有高效、稳定的海量数据通信/存储系统作支撑。 5、按需分配，按量计费 按需分配，是云计算平台支持资源动态流转的外部特征表现。云计算平台通过虚拟分拆技术，可以实现计算资源的同构化和可度量化，可以提供小到一台计算机，多到千台计算机的计算能力。按量计费起源于效用计算，在云计算平台实现按需分配后，按量计费也成为云计算平台向外提供服务时的有效收费形式。 四、云计算按运营模式分类 1、公有云 公有云通常指第三方提供商为用户提供的能够使用的云，公有云一般可通过Internet使用，可能是免费或成本低廉的。 烦。B 2 3 五、 六、 1、传统的IT部署架构是“烟囱式”的，或者叫做“专机专用”系统。 图2传统IT基础架构 这种部署模式主要存在的问题有以下两点： 硬件高配低用。考虑到应用系统未来3～5年的业务发展，以及业务突发的需求，为满足应用系统的性能、容量承载需求，往往在选择计算、存储和网络等硬件设备的配置时会留有一定比例的余量。但硬件资源上线后，应用系统在一定时间内的负载并不会太高，使得较高配置的硬件设备利用率不高。 整合困难。用户在实际使用中也注意到了资源利用率不高的情形，当需要上线新的应用系统时，会优先考虑部署在既有的基础架构上。但因为不同的应用系统所需的运行环境、对资源的抢占会有很大的差异，更重要的是考虑到可靠性、稳定性、运维管理问题，将新、旧应用系统整合在一套基础架构上的难度非常大，更多的用户往往选择新增与应用系统配套的计算、存储和网络等硬件设备。
Database Systems: The Complete Book Solutions for Chapter 2 Solutions for Section 2.1 Exercise 2.1.1 The E/R Diagram. Exercise 2.1.8(a) The E/R Diagram Kobvxybz Solutions for Section 2.2 Exercise 2.2.1 The Addresses entity set is nothing but a single address, so we would prefer to make address an attribute of Customers. Were the bank to record several addresses for a customer, then it might make sense to have an Addresses entity set and make Lives-at a many-many relationship. The Acct-Sets entity set is useless. Each customer has a unique account set containing his or her accounts. However, relating customers directly to their accounts in a many-many relationship conveys the same information and eliminates the account-set concept altogether. Solutions for Section 2.3 Exercise 2.3.1(a) Keys ssNo and number are appropriate for Customers and Accounts, respectively. Also, we think it does not make sense for an account to be related to zero customers, so we should round the edge connecting Owns to Customers. It does not seem inappropriate to have a customer with 0 accounts;
文件编号：RHD-QB-K6921 （协议范本系列） 甲方：XXXXXX 乙方：XXXXXX 签订日期：XXXXXX 国家基础地理信息数据使用许可协议（甲类） 标准版本
国家基础地理信息数据使用许可协议（甲类）标准版本 操作指导：该协议文件为经过平等协商和在真实、充分表达各自意愿的基础上，本着诚实守信、互惠互利的原则，根据有关法律法规的规定，达成如下条款，并由双方共同恪守。，其中条款可根据自己现实基础上调整，请仔细浏览后进行编辑与保存。 本使用许可协议赋予使用方仅享有本协议所明确规定的国家基础地理信息数据的使用权。提供方保证，提供方是国家基础地理信息数据的法定授权提供者，并被授权具体行使国家基础地理信息数据的版权及相关权利。本许可协议为不可转让和非独占的。本许可协议由许可协议文本和附表组成。 1．使用方必须遵守以下规定： （1）使用方仅限于在本单位（本单位以使用方构成独立法人资格的组织为限）的范围内使用国家基础地理信息数据，不得扩展在所属系统和上级、下级
或者同级其他单位。但获得特别许可的除外。 （2）使用方必须在使用国家基础地理信息数据所形成的成果的显著位置注明国家基础地理信息数据版权的所有者（所有者名称见附表）。 （3）使用方对被许可使用的国家基础地理信息数据不拥有复制、传播、出版、翻译成外国语言等权利，不得向第三方提供原始国家基础地理信息数据。不得以商业目的使用国家基础地理信息数据或者开发和生产产品。国家基础地理信息数据的任何格式或者任何复制品视同原始数据。使用方可根据需要对数据内容进行必要的修改和对数据格式进行转换，但未经许可，不得将修改、转换后的数据对外发布和提供，并应将修改、转换的情况及修改、转换的内容向提供单位备案。使用方不得将原始国家基础地理信息数据或者其衍生成果在计算机互联网上登载。
计算机二级公共基础知识总结 第一章数据结构与算法 1.1 算法 算法：是指解题方案地准确而完整地描述 . 算法不等于程序 ,也不等计算机方法 ,程序地编制不可能优于算法地设计 . 算法地基本特征：是一组严谨地定义运算顺序地规则,每一个规则都是有效地 ,是明确地 , 此顺序将在有限地次数下终止 .特征包括：b5E2RGbCAP <1）可行性； <2）确定性 , 算法中每一步骤都必须有明确定义 , 不充许有模棱两可地解释 ,不允许有多义性； <3）有穷性 , 算法必须能在有限地时间内做完 , 即能在执行有限个步骤后终止 ,包括合理地执行时间地含义； <4）拥有足够地情报 . 算法地基本要素：一是对数据对象地运算和操作；二是算法地控制结构 . 指令系统：一个计算机系统能执行地所有指令地集合 . 基本运算和操作包括：算术运算、逻辑运算、关系运算、数据传输 . 算法地控制结构：顺序结构、选择结构、循环结构 . 算法基本设计方法：列举法、归纳法、递推、递归、减斗递推技术、回溯法 . 算法复杂度：算法时间复杂度和算法空间复杂度 . 算法时间复杂度是指执行算法所需要地计算工作量 . 算法空间复杂度是指执行这个算法所需要地内存空间 . 1.2 数据结构地基本基本概念 数据结构研究地三个方面： <1）数据集合中各数据元素之间所固有地逻辑关系,即数据地逻辑结构； <2）在对数据进行处理时 ,各数据元素在计算机中地存储关系 ,即数据地存储结构； <3）对各种数据结构进行地运算 . 数据结构是指相互有关联地数据元素地集合 . 数据地逻辑结构包含： <1）表示数据元素地信息； <2）表示各数据元素之间地前后件关系 . 数据地存储结构有顺序、链接、索引等 . 线性结构条件： <1）有且只有一个根结点； <2）每一个结点最多有一个前件 ,也最多有一个后件 . 非线性结构：不满足线性结构条件地数据结构 . 1． 3 线性表及其顺序存储结构 线性表由一组数据元素构成 ,数据元素地位置只取决于自己地序号 ,元素之间地相对位置 是线性地 . 在复杂线性表中 ,由若干项数据元素组成地数据元素称为记录,而由多个记录构成地线性 表又称为文件 . 非空线性表地结构特征： <1）且只有一个根结点 a1,它无前件； <2 ）有且只有一个终端结点 an,它无后件； <3）除根结点与终端结点外 ,其他所有结点有且只有一个前件,也有且只有一个后件 .结
* 1: 100. 云计算 （一）大数据(BigData) 1. 定义：海量数据或巨量数据，其规模巨大到无法用当前主流的计算机系统在合理时间内获取、存储、管理、处理并提取以帮助使用者决策。 2. 特点：1）数据量大（Volume）----- PB 级以上 2）快速（Velocity）----- 数据增长快 3）多样（Variety）----- 数据来源及格式多样 4）价值密度低（Value ）----- 从大量、多样数据中提取价值的体系结构 5）复杂度（Complexity）-----对数据处理和分析的难度大 3.大数据与云计算的关系： 从技术上看，大数据与云计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分。大数据必然无法用单台的计算机进行处理，必须采用分布式计算架构。 它的特色在于对海量数据的挖掘，但它必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库、云存储和虚拟化技术。 （二）云计算(Cloud Computing) 1.定义：1）云计算是一种商业计算模型。它将计算任务分布在大量计算机构成的资源池上，使各种应用系统能够根据需要获取计算力、存储空间和信息服务。 //分布式计算 2）云计算是通过网络按需提供可动态伸缩的廉价计算服务。 2. 特点：1）超大规模 2）虚拟化 3）高可靠性 4）通用性 5）高可伸缩性 6）按需服务 7）极其廉价 3. 服务类型分类： 1）SaaS （软件即服务:：Software as a Service) //针对性更强，它将某些特定应用软件功能封装成服务如：Salesforce online CRM
2）PaaS （平台即服务：Platform as a Service）//对资源的抽象层次更进一步，提供用户应用程序运行环境如：Google App Engine ,Microsoft Windows Azure 3）IaaS （基础设施作为服务：Infrastructure as a Service）//将硬件设备等基础资源封装成服务供用户使用，如：Amazon EC2/S3 4. 云计算的实现机制（体系结构） 1）SOA （面向服务的体系结构）：它将应用程序的不同功能单元（称为服务）通过这些服务之间定义良好的接口和契约联系起来。使得其服务能以一种统一的、通用的方式进行交互。 SOA可以看作是B/S模型、XML/Web Service技术之后的自然延伸。 2）管理中间件：（关键部分） 3）资源池层：将大量相同类型的资源构成同构或接近同构的资源池。 4）物理资源层：计算机、存储器、网络设施、数据库和软件等 5. 云计算与网格计算 1）网格是基于SOA、使用互操作、按需集成等技术，将分散在不同地理位置的资源虚拟化为一个整体。 2）关系类似于TCP/IP 协议之于OSI 模型 6. 云计算与物联网 1）物联网有全面感知，可靠传递、智能处理三个特征。云计算提供对智能处理所需要的海量信息的分析和处理支持。 2）云计算架构与互联网之上，而物联网依赖于互联网来提供有效延伸。因而，云计算模式是物理网的后端支撑关键。 * 1.1: 1. Google 云计算原理 （一）文件系统GFS 1）系统架构 2）实现机制:
Solutions Chapter 4
4.1.1 4.1.2 a) b)
In c we assume that a phone and address can only belong to a single customer (1-m relationship represented by arrow into customer).
In d we assume that an address can only belong to one customer and a phone can exist at only one address. If the multiplicity of above relationships were m-to-n, the entity set becomes weak and the key ssNo of customers will be needed as part of the composite key of the entity set. In c&d, we convert attributes phones and addresses to entity sets. Since entity sets often become relations in relational design, we must consider more efficient alternatives. Instead of querying multiple tables where key values are duplicated, we can also modify attributes: (i) Phones attribute can be converted into HomePhone, OfficePhone and CellPhone. (ii) A multivalued attribute such as alias can be kept as an attribute where a single column can be used in relational design i.e. concatenate all values. SQL allows a query "like '%Junius%'" to search the multiple values in a column alias.