“智能计算平台应用开发（中级）”课程大纲
一、课程概要
二、课程定位
本课程是人工智能技术服务等专业的专业核心课程，主要目标是培养人工智能技术服务等专业学生的智能计算开发软件系统的安装部署、系统管理、系统调测、数据处理和人工智能基础算法及中级应用开发测试等能力。通过本课程的学习能完成软件开发系统的软件安装部署、计算资源调测、人工智能基础算法产品的应用开发测试等工作任务。本课程以企业需求为导向，通过与华为等世界级主流企业建立密切合作关系，将企业的教育资源融入到教学
体系中，确保学生学习到最先进和实用的人工智能技术。学完本课程后，学生可以参加智能计算平台应用开发1+X认证考试，为将来走向工作岗位奠定坚实的基础。
三、教学目标
（一）知识目标
1.掌握人工智能软件库、IDE的安装配置的主要工作内容；
2.掌握智能计算平台的存储资源扩容和升级改造原理；
3.掌握人工智能专用型服务器系统管理的主要工作内容；
4.掌握智能计算平台系统调测的主要工作内容；
5.掌握大数据采集系统的基本组成和搭建知识；
6.掌握ETL的基本操作和流程；
7.掌握数据标注的方法；
8.掌握数据库管理相关的知识；
9.掌握数据备份与恢复的概念、工具和流程；
10.掌握机器学习基础算法；
11.掌握人工智能基础应用软件开发测试的流程和方法；
（二）能力目标
1.具备人工智能软件库、IDE的安装配置能力；
2.具备智能计算平台的存储资源扩容和升级能力；
3.具备人工智能专用型服务器系统管理能力；
4.具备智能计算平台系统的调测能力；
5.能够搭建和使用大数据采集系统；
6.能够实现数据的ETL；
7.能够标注数据；
8.能够管理数据库；
9.能够执行日常数据的备份与恢复；
10.能够运用机器学习算法开发与测试人工智能应用软件。
（三）素质目标
1.培养学生掌握智能计算平台软件的安装、配置和使用方法；
2.培养学生团队意识、协作意识、表达能力和文档能力；
3.培养学生认真负责、严谨细致的工作态度和工作作风；
4.培养学生创新意识和创新思维；
5.培养学生标准意识、操作规范意识、服务质量意识、尊重产权意识及环境保护意识；
6.培养学生平台管理、数据管理意识，软件工程思维。
四、课程设计
本课程立足人工智能和智能计算人才需求，以企业实际智能计算应用案例为载体，以企业涉及的智能计算平台应用开发技术为核心，以“职业岗位—学习领域—技能知识点-实验项目”为主线，以实际工作技能知识点为导向，以职业认证为抓手，以企业需求为依据，从宏观到微观，从易到难，从简单到复杂，遵循学生职业能力培养的基本规律，科学设计技能学习路线和实验项目。本课程设计了8个章节（除第1章）理论介绍，同时配套6个项目。课程的知识图谱如图1所示。
图1《智能计算平台应用开发（中级）》知识图谱
五、教学内容安排
（一）理论教学
序
章节名称主要内容教学目标学时号
（二）实验教学
六、考核方式
本课程采用形成性考核方式，注重学生智能计算平台应用开发知识和技能的测试。各部分考核比重如下：
1.课堂学习占50%(包括平时成绩，阶段性测试成绩，课程设计成绩)。其中：
（1）出勤、平时课堂表现：15%
（2）实训项目：15%
（4）智能计算平台应用开发技术理论测试：20%
2.实操考试占50%，主要考核学生对智能计算平台应用开发技术的综合运用能力。
3.鼓励学生参加1+X认证考试，通过考试总分可以加15分。
云计算平台最核心的五项技术 不知不觉间，一向以高大上形象示人的云计算也开始慢慢为普通人所熟知，那么今天我就在这里分析一下云计算平台最核心的五项技术： 1、云服务器 云服务器提供简单高效，处理能力可弹性伸缩的计算服务，支持国内领先的云计算技术和大规模分布存储技术，使您的系统更稳定、数据更安全、传输更快速、部署更灵活。 功能特点 机型丰富 通过高性能服务器虚拟化为云服务器，提供丰富配置类型虚拟机，极大简化数据存储、数据库搭建、web服务器搭建等工作； 仅需要几分钟，根据CPU、内存、数据存储空间和网络带宽等需求，或根据已经配置好的云服务器镜像，大批量生产iServer计算资源。 完全管理 快速搭建专属服务器，配置操作简单，轻松搭建专属您的各种应用； 提供直观可视化的管理页面，方便进行服务器日常管理； 对云服务器的操作系统有完全控制权，资源独享，无需配置，不限流量，省力省心。 弹性扩容 根据业务发展需求自选配置、期限，快速部署N多台云服务器业务，对计算资源及网络资源进行升降级操作，杜绝资源浪费； 5分钟内停机升级CPU和内存，在线不停机升级带宽； 云计算资源池弹性扩容、在线无缝升级。 安全防护 专业团队打造资源隔离、数据安全、密码安全、安全加固等多种安全防护手段； 采用安全级别最高的Raid10数据保护阵列，Vlan网络隔离技术，以及免费的系统安全配置，有效保护数据及网络安全。
优势 稳定 云磁盘数据可靠性不低于99.99% 服务可用性不低于99.95% 系统性能报警 安全 防DDoS系统、安全组规则保护 多用户隔离，防密码破解 提供备机、快照、数据备份等多种快速恢复措施 高性能 BGP骨干网络100MB接入 国内顶尖的硬件设备 良好的综合性能，优化的IO能力 2、云网站 云网站提供可伸缩、安全且灵活的 Web 应用程序运行空间，支持ASP、https://www.doczj.com/doc/542419921.html,、JAVA、PHP 等最新的 Web 技术。 功能特点 快捷建站 自己购买服务器到安装软件需要较长的时间，而使用虚拟主机只需要几分钟； 不必为使用和维护服务器的技术问题担心，选择适合的虚拟主机，马上就可以开通。 自助管理 提供直观可视化的管理页面，方便进行日常管理；
《统计学》课程教学大纲 课程编号：×××××××× 课程类别：学科基础课 授课对象：经济管理类各专业、社会学专业、档案学专业、新闻学专业等 开课学期：第3、4、5、6学期 学分：4学分 主讲教师：……等 指定教材：贾俊平、何晓群、金勇进编著，《统计学》(第六版)，中国人民大学出版社，2015年教学目的： 《统计学》是为我校非统计专业本科生开设的一门基础必修课，总课时约54学时。设置本课程的目的在于培养学生有关统计知识方面的基本技能，培养学生应用统计方法分析和解决问题的实际能力。教学应达到的总体目标是： 使学生能系统地掌握各种统计方法，并理解各种统计方法中所包含的统计思想。 使学生掌握各种统计方法的不同特点、应用条件及适用场合。 培养学生运用统计方法分析和解决实际问题的能力。 第1章导论 课时：1周，共3课时 教学内容 第一节统计及其应用领域 一、什么是统计学 统计学的概念。描述统计。推断统计。 二、统计的应用领域 统计在共生管理中的应用。统计在其他领域的应用。统计的误用与正确使用。 三、历史上著名的统计学家 一些主要的统计学家。 第二节统计数据的类型 一、分类数据、顺序数据、数值型数据 分类数据。顺序数据。数值型数据。 二、观测数据和实验数据 观测数据。实验数据。 三、截面数据和时间序列数据 截面数据。时间序列数据。 第三节统计中的几个基本概念 一、总体和样本 总体。有限总体和无限总体。样本。样本容量。 二、参数和统计量 参数。统计量。 三、变量 变量。变量的类型。 第2章数据的收集 课时：1周，共3课时
第一节数据来源 一、数据的间接来源 二手数据。 二、数据的直接来源 统计调查方式。数据的收集方法。 第二节调查设计 一、调查方案的结构 调查目的。调查对象和调查单位。调查项目和调查表。 二、调查问卷设计 问卷的结构。提问项目设计。回答项目的设计。问题顺序的设计。第三节数据质量 一、数据的误差 抽样误差。非抽样误差。 二、数据的质量要求 第3章数据的图表展示 课时：1周，共3课时 教学内容 第一节数据的预处理 一、数据审核 原始数据的审核。二手数据的审核。 二、数据筛选 数据筛选的意义。用Excel进行数据筛选。 三、数据排序 数据排序的作用。用Excel进行数据排序。 第二节分类和顺序数据的整理与显示 一、分类数据的整理与显示 频数与频数分布。用Excel制作频数分布表。分类数据的图示方法。 二、顺序数据的整理与显示 累积频数与累积频率。顺序数据的图示方法。 第三节数值型数据的整理与显示 一、数据分组 分组方法。 二、数值型数据的图示 直方图。茎叶图和箱线图。线图。雷达图。 第四节统计表 一、统计表的构成 二、统计表的设计 第4章数据的概括性度量 课时：1周，共3课时 教学内容 第一节集中趋势的度量
附件2： 市辖城区智能交通管理系统建设招标要求 一、项目内容 南充市辖城区智能交通管理系统包含一个指挥中心、一个顶层应用平台、两个基础支撑平台和十一个子系统以及通信网络等配套系统建设。包括内场、外场两部分。外场涵盖范围包括顺庆、高坪、嘉陵三区，内场涵盖信息网络机房、南充公安交通警察支队7楼指挥中心，详见下表，具体建设内容详见《市辖城区智能交通管理系统项目采购清单与技术参数（功能）配臵及要求》和《市辖城区智能交通管理系统一期工程初步设计》。
警务资源管理系统新建1套 机房及配套工程市公安局14楼新建机房，包括模块化UPS1套、机房精密空调3套、33个机柜、走线架、200KW后备柴油发电机1台。 二、项目要求 1.本项目必须按专家评审及财政评审部门审定的技术方案实施建设，详见《市辖城区智能交通管理系统项目采购清单与技术参数（功能）配臵及要求》和《市辖城区智能交通管理系统一期工程初步设计》。 2.投标现场须由投标人指派的本项目的项目经理对投标文件进行讲解，讲解时间15-20分钟。 3.鉴于本系统后期将与智能交通相关系统进行对接，与市级智能交通相关部门实现数据共享，因此，投标人须无条件承诺：系统平台应设臵完善的用户权限、访问控制策略，同时，系统硬件平台、软件平台、网络等接口协议须采用国际、国家和行业标准协议，具有开放性、可扩展性，能够与其他系统实现互联互通，确保系统平滑扩容或升级。平台为其他平台、社会资源或后期项目开放接口，需接入时无需支付接入费，平台厂商不得限制其他厂商接入。 4.系统在全市公安视频专网内运行，不允许与其它任何网络有直接物理连接，非南充市公安局交警支队授权，不允许为其它任何部门、企事业单位和个人提供接入，不得将视频、图片、数据资源用于其它商业目的。 5.系统的传输网络限于裸光纤、MSTP、PON三种方式。 6.指挥中心LED大屏、交通诱导屏、信号控制机、交通视频采集设备、雷达测速设备、精密空调、UPS电源、服务
上海交通大学致远学院2014年秋季学期 《随机过程》课程教学说明 一.课程基本信息 1．开课学院（系）：致远学院 2．课程名称：《随机过程》(Stochastic Processes) 3．学时/学分：64学时/4学分 4．先修课程：概率论 5．上课时间：周二、四，3-4节课 6．上课地点：中院207 7．任课教师：韩东（donghan@https://www.doczj.com/doc/542419921.html,） 8．办公室及电话：数学楼1206，54743148-1206 9．助教：张登（zhangdeng@https://www.doczj.com/doc/542419921.html,） 10.Office hour：周四下午3-5点，数学楼1206 二.课程主要内容（中英文） 随机过程是定量研究随机现象（事件）统计规律的一门数学分支学科。学习《随机过程》的主要目的是：了解、认识随机现象的统计性质；知道如何构造随机模型并且能计算和分析随机事件随时间发生变化的的概率及其相关性质。《随机过程》主要包括：Poisson过程、Markov过程、鞅过程、Bronian 运动、随机分析基础(Ito积分与随机微分方程)、平稳过程等。 Stochastic Processes are ways of quantifying the dynamic relations of sequences of random events. It is a branch of mathematics. The main content of this course includes: General theory of stochastic processes; Poisson process and renewal theorems; Martingales; Discrete-time Markov Chains; Continuous-time Markov Chains; Brownian motion; Introduction to stochastic analysis; Stationary processes and ARMA models. 第一章概率论精要 主要内容：概率公理化，全概率公式和Bayes 公式，随机变量及其数字特征、条件期望、极限定理。重点与难点：条件期望和极限定理。 第二章随机过程的基本概念 主要内容：随机过程的定义、随机过程的存在性、随机过程的数字特征。 重点与难点：随机过程的存在性。 第三章Poisson 过程 主要内容：Poisson过程的定义及性质，首达时间与其间隔的分布，Poisson过程的极限定理。 重点与难点：首达时间间隔与Poisson过程的关系。 第四章Markov过程
云计算的管理、架构、安全、网络与服务 云计算的魅力在于用户只要有身份证和信用卡就可以开始使用，但这也是问题所在。这么简单的服务势必会给毫无准备的IT部门带来许多挑战。之前我们已经多次碰到过这个现象：某项技术易于采用的优点到头来却变成了意料之外的管理难题，比如虚拟化技术导致虚拟机散乱，智能电话带来新的安全风险，即时通讯引发公司治理方面的问题。 作者旨在向IT经理们介绍如何最大限度地发挥云计算的优点，包括使用简单、灵活和较低成本；同时最大限度地减小风险。这篇实用指南包括了许可、管理工具、带宽、安全和架构等方面的内容。 本文表明我们仍处于云计算的早期阶段，这意味着，相关工具和技术还在不断完善中。比方说，经过长达两年的测试后，亚马逊网络服务公司的弹性计算云（Elastic Compute Cloud）服务在去年底才推向市场；监测、管理和负载平衡等企业级功能仍在其规划当中。同样，谷歌应用引擎（App Engine）属于预览版本。微软的Azure云服务也属于预览版本，目前只有Windows开发人员可以使用有限的功能，其他早期采用者无法使用。 不过现在可以开始规划了，你既可以实际感受这种新的IT交付模式（包括了解各种故障和缺陷），又可以比其他在考虑独自利用云服务的公司同事超前一步。 一、管理篇 牢牢控制云计算 管理云计算服务的工具形形色色，既可以使用简单的仪表板，让你在几分钟内就能创建虚拟软件栈；也有能够处理各种配置和管理任务的企业级平台。云计算使用越广泛，就越需要那些高端工具。
亚马逊、谷歌及其他云服务提供商提供了帮助客户入手的基本工具。比方说，谷歌应用引擎的管理控制台可以显示流量大小、带宽、CPU利用率以及谷歌托管应用程序的出错率，这些数据可以帮助你深入研究日志文件，并获得其他详细数据，还可以用它来控制管理权限、管理应用程序的升级。 然而，应用引擎仍属于“预览”版本；这意味着，随着需求越来越高，这些工具将无力满足要求。谷歌的产品经理Pete Koomen承认：“我们还缺少一部分功能。” 我们看到，云服务提供商、新兴公司和系统管理厂商都在竞相为客户提供功能更齐全的工具，以管理云环境中的资源。亚马逊表示，它会“很快”为弹性计算云服务推出新的管理控制台和云监测功能。亚马逊已经在提供一些基本功能，比如使用命令行界面创建亚马逊机器映像（Amazon Machine Images）的功能。管理控制台让用户可以配置及管理EC2资源，而监测功能将包含EC2实例和“可用区域”（availability zones）方面的实时度量――可用区域是客户为了确保冗余和最高可用性而选择的亚马逊基础架构中的一部分。亚马逊还计划在2009年提供负载均衡和自动扩展功能。 专门从事云管理的公司是另一个选择。RightScale公司的托管服务平台包括管理仪表板、数据库和网站管理、批处理、多服务器部署功能以及自动扩展功能。提供基本功能的开发版本可免费使用，但大多数IT部门会需要RightScale的另外三个版本（网站版、网格版和高级版），这些版本的起价为每月500美元，外加2500美元的一次性费用。 RightScale创办于2007年，以管理亚马逊网络服务起家；如今扩大了业务范围，可以管理其他公共云服务，包括FlexiScale和GoGrid的云服务。RightScale 还为加州大学圣巴巴拉分校的Eucalyptus公共云提供了一个平台，把面向云计算的开源Eucalyptus软件部署在集群服务器上。它实际上是一个研究测试项目，但目的是通过RightScale的仪表板，能够管理公共云和基于Eucalyptus的专有云。
（交通运输）城市智能交通综合管理平台
城市智能交通综合管理平台 用户手册 日期：2013-6-10
目录 1．目的和范围 (4) 2．参考引用 (4) 3．术语定义 (4) 4．内容 (4) 4.1系统概述 (4) 4.1.1功能描述 (4) 4.1.2性能描述 (5) 4.1.3初始运行 (6) 4.2对运行环境及操作人员的要求 (7) 4.2.1硬件设备 (7) 4.2.2支持软件 (7) 4.2.3操作人员所需技能 (8) 4.3运行说明/系统操作指导 (8) 4.3.1 交通状况模块 (8) 4.3.3 稽查布控模块 (11) 4.3.4 违法处理模块 (20) 4.3.5 统计分析模块 (31) 4.3.6 设备管理模块 (36) 4.3.7 系统管理模块 (41)
1．目的和范围 ?本文档为系统操作使用帮助文档，目的是介绍城市智能交通综合业务管理平台，指导用户正常使用。?本文档并非关于城市智能交通综合业务管理平台软件产品说明文档和软件开发文档。 ?本文档并不包含对业务活动的指导，只说明如何使用城市智能交通综合管理平台系统。 2．参考引用 ?《公路车辆智能监测记录系统通用技术条件》GA/T497-2009 ?《闯红灯自动记录系统通用技术条件》GA/T496-2009 ?《中华人民共和国机动车号牌》GA36-2007 ?《计算机软件质量保证计划规范》GB/T12504-1990 ?《计算机软件可靠性和可维护性管理》GB/T14394-1993 ?《机动车驾驶员管理信息系统分类与代码》GA23-92 ?《机动车管理信息系统分类与代码》GA24-92 3．术语定义 ?城市智能交通综合管理平台简称系统，英文简称：ITS。 4．内容 4.1系统概述 4.1.1功能描述 城市智能交通综合管理平台系统通过对交通管理涉及的各项业务进行全面整合，形成一个覆盖交通管理各方面的综合业务管理平台，该平台可以实现信息交换与共享、快速反应与统一指挥调度；平台基于JAVA技术构建，采用开放的标准和技术，能实现跨平台部署，具备很高的扩展能力和兼容性；同时系统采用B/S应用方式，基于模块化开发、设计和部署，通过配置文件配置加载相应的模块，便于系统的扩展和维护；基于消息引擎（JMS）快速接入第三方子系统，JMS部署于应用服务器中，利于维护和扩展。 平台将公路车辆智能监测记录系统、闯红灯自动记录系统、高速公路区间超速违章检测系统、平安城市数字视频监控系统及流量监检测系统以及各类公安交警业务系统、交通行业管理子系统（如车管、驾管、违法等）等集成在统一的、图形界面的软件环境下，实现交通管理科学决策和精细化的管理。系统有助于
H3C CAS云计算管理平台 产品概述 自上世纪90年代开始，IT行业在全球范围内得到了迅猛的发展，IT平台的规模和复杂程度出现了大幅度的提升，与此同时，很多企业的IT机构却因为这种提升而面临着新的困境，如高昂的硬件成本和管理运营成本、缓慢的业务部署速度以及缺乏统一管理的基础架构。 H3C公司依托其强大的技术实力、产品与服务优势，以及深入人心的以客户为中心的理念，为企业数据中心IaaS云计算基础架构提供最优化的虚拟化与云业务运营解决方案。通过H3C CAS云计算管理平台实现数据中心IaaS云计算环境的中央管理控制，以简洁的管理界面，统一管理数据中心内所有的物理资源和虚拟资源，不仅能提高管理员的管控能力、简化日常例行工作，更可降低IT环境的复杂度和管理成本。 H3C CAS云计算管理平台改变了传统IT行业的消费模式和商业模式，IT部门通过网络提供软硬件和服务，消费者从以前的“购买软硬件产品”向“购买IT服务”转变，并通过网络浏览器来获取和使用服务。在这一新的服务模式下，IT部门成为了业务部门的云计算服务提供方。利用H3C CAS 云计算管理平台，构建灵活的IaaS服务资源平台，从而为用户提供前所未有的虚拟基础架构访问体验。此外，IT 部门还可以通过提高整合率、任务自动化和简化管理来降低成本。 产品特点 直观的配置与管理 完全基于B/S架构的管理控制台，不仅让您轻松组织和快速部署整个IT环境，而且还能对包括CPU、内存、磁盘I/O、网络I/O等重要资源在内的关键元件进行全面的性能监测，为管理员实施合理的资源规划提供详尽的数据资料。 智能的资源配置优化 H3C CAS云计算管理平台为虚拟机中运行的应用程序提供简单易用、成本效益高的高可用性功能。硬件故障导致的服务器或虚拟机宕机再也不会造成灾难性的后果，H3C CAS提供的资源智能调度能力会为这些服务器或虚拟机自动选择最佳的重新运行位置。 支持IEEE 802.1Qbg 支持IEEE 802.1Qbg（EVB）协议，与H3C S5800系列交换机及iMC网管组件配合，能够实现对虚拟机流量的全面监控。 自助服务管理 通过将计算、存储和网络等物理资源抽象成按需提供的弹性虚拟资源池，以消费单元（即组织或虚拟数据中心）的形式对外提供服务，各个消费单元之间完全隔离，由各自的管理员进行监
《数值计算方法》教学大纲 课程编号：MI3321048 课程名称：数值计算方法英文名称：Numerical and Computational Methods 学时： 30 学分：2 课程类型：任选课程性质：任选课 适用专业：微电子学先修课程：高等数学,线性代数 集成电路设计与集成系统 开课学期：Y3开课院系：微电子学院 一、课程的教学目标与任务 目标：学习数值计算的基本理论和方法，掌握求解工程或物理中数学问题的数值计算基本方法。 任务：掌握数值计算的基本概念和基本原理，基本算法，培养数值计算能力。 二、本课程与其它课程的联系和分工 本课程以高等数学，线性代数，高级语言编程作为先修课程，为求解复杂数学方程的数值解打下良好基础。 三、课程内容及基本要求 (一) 引论（2学时） 具体内容：数值计算方法的内容和意义，误差产生的原因和误差的传播，误差的基本概念，算法的稳定性与收敛性。 1.基本要求 （1）了解算法基本概念。 （2）了解误差基本概念，了解误差分析基本意义。 2.重点、难点 重点：误差产生的原因和误差的传播。 难点：算法的稳定性与收敛性。 3.说明：使学生建立工程中和计算中的数值误差概念。 (二) 函数插值与最小二乘拟合（8学时） 具体内容：插值概念，拉格朗日插值，牛顿插值，分段插值，曲线拟合的最小二乘法。 1.基本要求 （1）了解插值概念。 （2）熟练掌握拉格朗日插值公式，会用余项估计误差。 （3）掌握牛顿插值公式。 （4）掌握分段低次插值的意义及方法。
（5）掌握曲线拟合的最小二乘法。 2.重点、难点 重点：拉格朗日插值, 余项，最小二乘法。 难点：拉格朗日插值, 余项。 3.说明：插值与拟合是数值计算中的常用方法，也是后续学习内容的基础。 (三) 第三章数值积分与微分（5学时） 具体内容：数值求积的基本思想，代数精度的概念，划分节点求积公式（梯形辛普生及其复化求积公式），高斯求积公式，数值微分。 1.基本要求 （1）了解数值求积的基本思想，代数精度的概念。 （2）熟练掌握梯形，辛普生及其复化求积公式。 （3）掌握高斯求积公式的用法。 （4）掌握几个数值微分计算公式。 2.重点、难点 重点：数值求积基本思想，等距节点求积公式，梯形法，辛普生法，数值微分。 难点：数值求积和数值微分。 3.说明：积分和微分的数值计算，是进一步的各种数值计算的基础。 (四) 常微分方程数值解法（5学时） 具体内容：尤拉法与改进尤拉法，梯形方法，龙格—库塔法，收敛性与稳定性。 1.基本要求 （1）掌握数值求解一阶方程的尤拉法，改进尤拉法，梯形法及龙格—库塔法。 （2）了解局部截断误差，方法阶等基本概念。 （3）了解收敛性与稳定性问题及其影响因素。 2.重点、难点 重点：尤拉法,龙格－库塔法，收敛性与稳定性。 难点：收敛性与稳定性问题。 3.说明：该内容是常用的几种常微分方程数值计算方法，是工程计算的重要基础。 (五) 方程求根的迭代法（4学时） 具体内容：二分法，解一元方程的迭代法，牛顿法，弦截法。 1.基本要求 （1）了解方程求根的对分法和迭代法的求解过程。 （2）熟练掌握牛顿法。 （3）掌握弦截法。 2.重点、难点 重点：迭代法，牛顿法。
云计算数据管理平台项目实施方案
目录 1.项目实施方案 (5) 1.1.项目实施 (5) 1.1.1.实施总体要求响应和承诺 (5) 1.1.2.项目实施内容 (5) 1.2.项目组织架构 (6) 1.2.1.项目实施内部组织架构 (6) 1.2.2.甲乙方联合项目组织架构 (12) 1.3.项目人员配置和管理承诺 (18) 1.4.项目人员保障 (19) 1.4.1.实施工作配置相应资质和数量承诺 (19) 1.4.2.总体资源配置和工作量估算 (19) 1.4.3.具体人力资源配置 (20) 1.5.实施进度计划 (20) 1.6.项目实施过程 (22) 1.6.1.系统运行维护 (22) 1.6.2.系统优化完善 (26) 1.6.3.数据治理 (30) 1.7.项目交付物及质量要求响应 (31) 1.8.项目管理方案 (35) 1.8.1.项目管理方法论 (35)
1.8.3.项目进度管理 (40) 1.8.4.项目需求管理 (40) 1.8.5.项目配置管理 (41) 1.8.6.项目变更管理 (43) 1.8.7.项目质量管理 (45) 1.8.8.项目风险管理 (65) 1.8.9.项目沟通管理 (70) 1.9.测试方案 (73) 1.9.1.总体测试策略 (73) 1.9.2.总体测试方案 (74) 1.9.3.单元测试方案 (112) 1.9.4.集成测试方案 (124) 1.9.5.系统测试方案 (126) 1.9.6.测试组织 (143) 1.9.7.测试工具 (148) 1.9.8.自动化测试 (153) 1.9.9.软件测试知识库 (160) 1.9.10.实施测试 (163) 1.10.应急计划 (164) 1.10.1.本项目的关键成功因素 (164) 1.10.2.重大风险及规避措施 (166)
1、项目背景 近几年来，随着国内经济的快速发展，高速公路建设步伐不断加快，全国机动车辆、驾驶员数量迅速增长，交通管理工作日益繁重，压力与日俱增。为了提高公安交通管理工作的科学化、现代化水平，缓解警力不足，加强和保障道路交通的安全、有序和畅通，减少道路交通违法和事故的发生，全国各地建设和使用了大量的“电子警察”、“高清卡口”、“固定式测速”、“区间测速”、“便携式测速”、“视频监控”、“预警系统”、“能见度天气监测系统”、“LED 信息发布系统”等交通监控系统设备。尽管修建了大量的交通设施，增加了诸多前端监控设备，但交通拥挤阻塞、交通安全状况仍然十分严重。 由于道路上交通监测设备种类和生产厂家繁多，目前还没有一个统一的数据采集和交换标准，无法对所有的设备、数据进行统一、高效的管理和应用，造成各种设备和管理软件混用的局面，给使用单位带来了很多不便，使得国家大量的基础建设投资未达到预期的效果。 各交警支队的设备大都采用本地的分布式管理，交警总队无法看到各支队的监测设备及监测信息，严重影响对全省交通监测的宏观管理；目前网络状况为设备专网、互联网、公安网并存的复杂情况，需要充分考虑公安网的安全性，同时要保证数据的集中式管理；监控数据需要与“六合一”平台、全国机动车稽查布控系统等的数据对接，迫切需要一个全盘考虑面向交警交通行业的智能交通管控指挥平台系统。 2、项目目标 以党的十八届三中全会全面深化改革的精神为指导，以建立科学的交通管理体系、逐步提高管理的科学化水平和“智能交通系统”的应用程度为宗旨，以维护公路通行秩序、保障公路畅通、有效预防和减少交通事故为目标，以科技信息化建设应用为支撑，安徽超远信息技术有限公司开始研发面向公安交警行业的智能交通管控指挥平台系统。 智能交通管控指挥平台建成后，达到了以下效果目标：
基于云计算的海量图片存储管理系统研究[图] 随着计算机网络、网格计算、WEB服务、新型WEB应用等理念和技术的发展，万维网己经从一个传统的HTML文件共享、交换、访问平台转变为任意信息资源的共享平台，架构与互联网之上的云计算模式成为了大势所趋。云计算中最重要一类是数据密集型的计算，其核心内涵是数据管理。传统的数据管理技术难以满足这些应用所提出的对数据管理的需求。本文借鉴传统数据管理技术的理念，研究、设计了一个基于CouchDB的高可扩展、高可靠的海量图片存储管理系统。 1 云计算的定义及特点 云计算是以一种融合的方式，通过网络作载体，以虚拟化技术为基础，以提供基础架构、平台、软件等服务为形式，整合大规模可扩展的计算、存储、数据、应用、IT资源等分布式计算资源进行协同工作的超级计算模式。在云计算模式下，用户不再需要购买复杂的硬件和软件，而只需要支付相应的费用给“云计算”服务提供商，通过网络就可以方便地获取所需要的计算和存储等资源。在计价上采用了更灵活的方式。从管理视角，云计算提供了一种管理大量虚拟化资源的方式，它们可以被自动的汇聚并提供服务，可以弹性的进行服务的提供和扩展。云计算是一种新的用户体验和业务模式，具备服务标准化、快速部署、灵活的计费、容易访问＼获得的特点。云计算作为一种基础架构管理和服务提供方法，具备虚拟化资源、弹性扩展的提供服务、按照一个大资源池的方式进行管理的特点。 云计算是一种计算模式，利用互联网技术把大量可扩展(和弹性)的IT相关的能力作为一种服务提供给多个用户按照运营模式可以分为公共云、私有云、混合云3种。 公共云：通过自己的基础架构直接向用户提供服务。用户通过互联网访问服务，并不拥有云计算资源。 私有云：企业自己搭建云计算基础架构，面向内部用户或外部客户提供云计算服务。企业拥有基础架构的自主权，并且可以基于自己的需求改进服务，进行自主创新。 混合云：也就是既有自已的云计算基础架构，也使用外部公共云提供的服务。 2 云计算的关键技术 云计算是以数据为中心的一种数据密集型的超级计算模式。在数据存储、数据管理、编程模式、并发控制、系统管理等5个方面具有自身独特的技术。 1)海量分布式存储技术 为保证保证存储数据的可靠性、高可用性和经济性，云计算的存储数据采取分布式冗余存储存储方式，以高可靠软件来弥补硬件的不足，从而对外提供廉价可靠的系统。为了满足大量用户的需求，数据存储技术必须具有高吞吐率和高传输率的特点。 云计算的数据存储系统主要有Google的GFS(Google File System)和Hadoop开发
《统计学》 教 学 大 纲 郑州大学商学院
绪论 内容 绪论中所阐述的内容，是对课程全面的概括和归纳，学习好绪论中的有关概念和思想，对本课程学习的全过程是十分必要的。 （一）考核知识点 1、统计数据与统计学 2、统计学的产生和发展 3、统计学与其他学科的关系 （二）考核要求 1、统计数据与统计学 （1）了解：统计学的概念。 （2）理解：统计数据与统计学、统计方法与数量规律性的关系。 2、统计学的产生和发展 （1）了解：统计学的三个源头。 （2）理解：统计学的发展原因。 3、统计学与其他学科的关系 （1）了解：统计学与数学的关系。 （2）理解：统计学与其他学科的关系。 第一章统计数据的搜集与整理 内容 统计数据是我们利用统计方法进行分析的基础。那么，我们从哪里取得所需的统计数据呢？在取得统计数据之后，怎样才能使这些数据适合于我们分析的需要呢？本章所讲述的就是有关数据的搜集与整理方法，具体内容包括数据的计量与类型、统计数据的搜集、整理和显示的方法等问题。
学习本章时，应在了解数据的计量尺度和类型的基础上，系统掌握统计调方案的内容，并能根据特定的调查内容设计具体的调查方案；掌握统计调查的具体方法以及不同方法的特点及适用条件；重点掌握统计数据的整理及显示方法，能够运用所学习的方法将原始数据整理成适当的频数分布表，并能利用图形显示统计数据；掌握统计表的构成内容和设计方法。 （一）考核知识点 1、数据的计量尺度 （1）数据的计量尺度。 （2）数据的类型。 2、统计数据的搜集 （1）统计调查方案。 （2）统计调查方法。 （3）统计数据的间接来源。 3、统计数据的整理 （1）统计数据的审核。 （2）统计分组与频数分布。 （3）频数分布的图示和类型。 （4）统计表。 （二）考核要求 1、统计数据的计量与类型 （1）数据的计量尺度 ① 了解：四种数据计量尺度的含义。 ② 理解：四种数据计量尺度的区别和特征。 （2）数据的类型 ① 了解：数据两种类型的含义。 ② 理解：数据两种类型的区别和应用。 2、统计数据的搜集 （1）统计调查方案 ① 了解：统计调查方案的作用。 ② 理解：统计调查方案的主要内容。 ③ 掌握：调查对象、调查单位、变量、变量值的涵义。 （2）统计调查方法 ① 了解：统计报表、普查、典型调查、重点调查的涵义。
《计算方法》课程教学大纲 课程编号： 学时：54 学分：3 适用对象：教育技术学专业 先修课程：高等数学、线性代数 考核方式：本课程考试以笔试为主70%，兼顾学生的平时成绩30%。 使用教材及主要参考书： 使用教材： 李庆扬.《数值分析(第四版)》, 清华大学出版,2014年。 主要参考书： 1.朱建新,李有法.《高等学校教材:数值计算方法(第3版)》,高等教育出版社,2012。 2.徐萃薇,孙绳武.《计算方法引论(第4版)》,高等教育出版社,2015。 一课程的性质和任务 计算方法是教育技术学专业学生的一门专业选修课。作为计算数学的一个重要分支，它是数学科学与计算机技术结合的一门应用性很强的学科，本课程重点介绍计算机上常用的基本计算方法的原理和使用；同时对计算方法作适当的分析。 教学任务：通过本课程的学习，要使学生具有现代数学的观点和方法，并初步掌握处理计算机常用数值分析的构造思想和计算方法。同时，也要培养学生抽象思维和慎密概括的能力，使学生具有良好的开拓专业理论的素质和使用所学知识分析和解决实际问题的能力。 二教学目的与要求 教学目的：通过学习使学生了解数值计算方法的基本原理。了解计算机与数学结合的作用及课程的应用性。为今后使用计算机解决实际问题中的数值计算问题打下基础。 通过理论教学达到如下基本要求。 1．了解误差的概念 2．掌握常用的解非线性方程根的方法 3．熟练掌握线性代数方法组的解法 4．熟练掌握插值与拟合的常用方法 5．掌握数值积分方法 6．了解常微分方程初值问题的数值方法 三学时分配
四教学中应注意的问题 本课程是一门理论性较强、内容较抽象的综合课程，因此面授辅导或自学，将是不可缺少的辅助教学手段，教师在教学的过程中一定要注意理论结合实际，课堂教学并辅助上机实验，必须通过做练习题和上机实践来加深对概念的理解和掌握，熟悉公式的运用，从而达到消化、掌握所学知识的目的。同时应注重面授辅导或答疑，及时解答学生的疑难问题。 五教学内容 第一章绪论（误差） 基本内容: 第一节数值分析研究的对象和特点 第二节数值计算的误差 1.误差的来源与分类 2.误差与有效数字 3.数值运算的误差估计 第三节误差的定性分析与避免误差的危害 1.病态问题与条件数 2.算法的数值稳定性 3.避免误差危害的若干原则 教学重点难点: 重点：数值运算的误差估计。 难点：误差的定性分析与避免误差的危害。
望采纳 云计算数据中心的运维管理 现代信息中心已成为人们日常生活中不可缺少的部分，因此信息中心机房设备的运行正常与否就非常关键。在数据中心生命周期中，数据中心运维管理是数据中心生命周期中最后一个、也是历时最长的一个阶段。加强对云计算运维管理的要点以及相应改进方面措施的研究与探讨，以此不断提高IT运维质量，实现高效的运维管理。这就给运维是否到位提出了严格要求。 1 运维在机房中的地位 在数据中心生命周期中，数据中心运维管理是数据中心生命周期中最后一个、也是历时最长的一个阶段。数据中心运维管理是，为提供符合要求的信息系统服务，而对与该信息系统服务有关的数据中心各项管理对象进行系统地计划、组织、协调与控制，是信息系统服务有关各项管理工作的总称。数据中心运维管理主要肩负合规性、可用性、经济性、服务性等四大目标。 在信息中心机房配备有运维人员，但大都是“全才”的，即什么都管，尤其是对供电系统大都是由主机运维的人员代管。当电源系统出故障时，此代管人员一问三不知，甚至连配电柜门都没开过。这实际上就是把机房的运维放在了一个次要的地位。 当然也有的地方有所分工，看似重视，实际上也没得到真正地重视。比如说机房设备长时间一直运行正常，这时如果运维人员提出要增添运维方面的测量设备，有的领导就认为多余，很难得到批准。但他不知道机房设备所以长时间一直运行正常，正是由于这些运维人员的细心维护和努力保养所获得的。并不是这些人员每天闲着无事可干，他们的这些工作一般是领导看不见的。比如同样多款的UPS在同样的环境条件下，在某卫星地面站就极少出故障，而在同系统别的地方机房同一家同规格的机器就故障连连。原来是前者的运维人员每天都在细心观察和分析机器面板LCD上显示的数据，一旦发现异常苗头及时采取措施;而后者只限于每天抄写这些数据就算完成任务，使异常苗头不断积累，以致于导致故障。比如断路器在额定闭合状态发现触点处温度高了，就要检查是不是电流过大到超过额定值，如果不是就要检查触点接触是否牢靠，是否需要再紧固一下。这样一来，故障隐患就排除了。如果一直不管不问久而久之就会导致跳闸而使系统崩溃。这都是一些小的动作，都是在巡查中顺便做的事情。所以同是运维人员在巡查，但前者在做事而后者只是走马观花。这就是数据中心可靠与不可靠的区别。 运维人员就像幼儿园的保育员和老师。孩子交到幼儿园后，起主要作用的就是保育员和老师，这时保育员和老师就是主体。机器就好比是幼儿园的孩子，孩子是否健康成长，机器是否正常运行，除去本身的健康(可靠性质量)状况外，那就是运维人员的责任了。由于云计算的要求弹性、灵活快速扩展、降低运维成本、自动化资源监控、多租户环境等特性，除基于ITIL(IT基础设施库)的常规数据中心运维管理理念之外，以下运维管理方面的内容，需要我们加以重点关注。 2 云计算数据中心运维管理的要点 (1)理清云计算数据中心的运维对象 数据中心的运维管理指的是与数据中心信息服务相关的管理工作的总称。云计算数据中心运维对象一般可分成5大类： ①机房环境基础设施 这里主要指的是为保障数据中心所管理的设备正常运行所必需的网络通信、供配电系统、环境系统、消防系统和安保系统等。这部分设备对于用户来说几乎是透明的，比如大多数用户都不会忽略数据中心的供电和制冷。因为这类设备如果发生意外，对依托于该基础设施的应用来说是致命的。 ②数据中心所应用的各种设备
2018《统计学》课程教学大纲一、课程总述
二、教学时数分配
三、单元教学目的、教学重难点和内容设置 第一章数据与统计学 教学目的： 通过本章的学习，要求明确统计学的性质和特点，掌握数据的基本类型，正确地理解统计学中常用的基本术语，了解统计学的基本应用范围，从大的方面、从体系和主线上掌握这门课程的内容，这是学习《统计学》的起点。 本章的重点、难点： 重点：统计学的学科性质及其特征；描述统计与推断统计的区分；统计 学的基本概念。 难点：统计学的基本概念；统计研究方法 内容设置： 1.1统计学的性质及其种类 1.2统计的应用领域 1.3统计学中的几个基本概念 1.4 统计研究方法
第二章数据的采集、整理和显示 教学目的： 通过本章的学习，使学生了解统计数据搜集与整理的基本方法，掌握各种方法的特性。能够灵活运用各种数据调查方式和方法，并对所得数据进行科学的加工整理，为以后各章学习统计分析方法打下基础。 本章的重点、难点： 重点：统计调查方法；统计调查体系；统计分组；频数分布与变量数列 的编制；全距、组距与组数的关系 难点：统计分组；频数分布数列的编制方法与技巧 内容设置： 2.1数据的采集 2.2数据的整理 2.3频数分布 2.4数据的显示 第三章统计数据的描述 教学目的： 通过本章学习，掌握数据分布集中趋势和离散趋势的测度，重点掌握分组数据的均值和标准差及变异系数的计算，并能加以灵活运用，了解数据分布形状（即偏度与峰度）及其测度。 本章重点、难点： 重点：集中趋势的测度指标及其计算方法；离散趋势的测度指标及其计算方法； 难点：调和平均数、几何平均数的计算方法与应用场合；离散程度测度指标的计算方法与应用场合 内容设置： 3.1集中趋势的测度 3.2离散趋势的测度 3.3偏度和峰度的测度（自学） 3.4 相对位置的测度及异常值的检测 第四章时间序列分析 教学目的： 通过本章的学习，了解时间数列的定义、种类，掌握计算时间序列的水
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第一章版本说明 版本说明 河南联大智能交通综合业务管理平台软件分为八大业务处理模块及一个安全管理认证系统，在实际中应针对不同的应用及需求予以选择配备；如本系统发生变化，恕不予以通知，请向河南省联大通信技术有限公司索取最新版本。 第二章软件设计原则 河南省联大通信技术有限公司自主研发的联大智能交通综合业务管理平台软件是一个综合性的智能交通管理平台，具有实时数据管理模块、黑名单管理模块、红名单管理模块、图像监控模块、设备管理模块、违法业务处理模块、违法数据统计模块、系统管理模块等八大模块及一个安全管理认证系统。它实现了对实时布控、视频监控、交通信息采集、违法业务、处罚业务、前端设备管理等系统的管理与综合利用。 软件特点 系统采用三层架构和B/S 结构的来实现，具有下列特点：1.分布性特点，可以随时随地进行查询、浏览等业务处理；2. 业务扩展简单方便，通过增加网页即可增加服务器功能；3维护简单方便，只需要改变网页，即可实现所有用户的同步更新；4. 开发简单，共享性强。从而减少额外开发的IT投入及其应用的复杂性。 本系统将交通信息采集、电子警察系统集成到统一的平台，采用统一的数据结构和存储方式，从而实现信息共享和网络化管理。提高了系统的效率和指挥调度反应能力。支持基于权限的安全访问机制，通过统一的角色和权限管理使得系统的安全性能可以得到保证。 可以与机动车管理系统、驾驶员管理系统、交通违法管理系统无缝对接； 可以与视频监控系统结合，在系统中直接调用视频；
系统具有具有灵活的适应性和强大的兼容性。使用XML 作为数据中介，可以实现不同数据结构中数据的交换与集成，从而可以获取集成不同厂家的各种设备数据，提高各种资源的共享与兼容。具有开放扩展性，系统提供开放的接口协议，支持将来其他的扩充系统接入（如交通信号控制、GPS定位、接处警系统等）。 业务方案框架 通过对公安交通管理涉及到的各项业务进行整合，形成一个覆盖交警工作范围的信息采集、处理、交换、查询的综合信息管理系统。使得各种资源能够得到有效的利用，从而提高交警部门的工作效率和反应能力。 现有平台已经集成了卡口、电子警察、监控、测速等多个子系统。实现所有工作点、所有部门之间数据统一管理。全程操作日志跟踪，以保证数据的安全性。在系统管理和信息集成上提出面向业务的行业平台，行业平台以违法处理、稽查布控、指挥调度、勤务管理等业务为主，业务更加贴近实际使用，同时可以针对当地进行定制。兼容不同前端监控设备，可以将这些监控设备集成到一个平台。实现对其他平台的对接，与其他系统的对接全部基于标准WEBService服务。 应用软件架构设计 1）设计概述系统采用B/S三层架构，可根据不同的需求使用一些架构模式（如：MVC）和设计模式（如：Singleton,Facade,Factory 等）复用已经封装好的的一些组件。 2）体系架构分析为了提高系统的可靠性，数据库服务器和应用服务器都在设计时考虑了对群集的支持。通过采用多层应用程序模型架构，特别是合理利用EJB组件来进行事务控制，可以实现系统对群集的支持，提高系统的灵活性和可扩展性。 的分布式三层架构：1.数据访问层，在数据访问层DataAccess中，完全采用“面向对象接口编程”思想，同时使用设计模式中的工厂模式为主。抽象出来的数据库访问模块，脱离了与具体数据库的依赖，从而使得整个数据库访问层可根据数据库迁移。2.业务逻辑层，业务逻辑层Business的核心模块包含了整个系统的
云计算管理平台项目技术要求 项目背景 XXX目前有900多个虚拟机、90台宿主机、8个HA，随着公司信息化、 虚拟化的发展，这些基础资源还会增加，因此需要一套功能齐全的云计算管理平台来加强对信息化的基础设施资源管理。 云计算管理平台整合了私有云计算管理的需求特征，通过集成虚拟化技术和自动化技术，实现硬件资源和软件资源的统一管理、统一分配、部署及监控，打破单个运算对资源的独占，从而帮助企业（管理员）实现基础设施资源的高效利用。平台可以自动管理和动态分配、部署、配置、重新配置以及回收资源，也可以自动安装软件和应用。用户通过自服务界面提交请求，每个请求的生命周期由平台维护。 从最根本的意义来说，云计算管理就是数据存储在云端，应用和服务也存储在云端，充分利用数据中心强大的计算能力，实现用户业务系统的自适应性。 一、总体要求 通过本次产品或项目实现IT能力的服务化供应，并实现云计算管理的各种特性：资源共享、自动化、自服务、可扩展，冗余和异地容灾等等。 本次产品或项目需要管理32颗以上物理CPU服务器群、多个HA的IT环境，系统引入并不改变目前主体架构、不影响目前生产与应用等。 本次产品或项目技术指标和参数要求如下，但不限子如下要求： 1、开放性和兼容性 提供的云计算平台其各项技术应保证具有开放性和可移植性，设备的软件和硬件提供开放的应用接口，可以方便地与公司目前现有的业务系统及其他厂家同类型应用系统进行互通。 技术方案应该采用开放的架构，全面采用业界主流的技术标准，能够支持不同厂商和种类的硬件
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