内参基因：18s for control, 18s for treatment sample
目的基因：control sample, treatment sample
复孔取平均值
△Ct for control sample = Ct of comtrol sample - Ct 18s for control
△Ct for treatment sample = Ct of treatment sample - Ct 18s for treatment sample △△Ct = △Ct for treatment sample - △Ct for control sample
2^(-△△Ct)
2^(-△△Ct) =1 means miRNA expression no change
2^(-△△Ct) <1 means expression decrease after treatment
2^(-△△Ct) >1 means expression increase after treatment
我以前是这么做的。不合理的地方，可以拍砖。
第一步，将数据（Ct mean)拷贝到excel。
第二步，计算△Ct。在excel内，计算B2-E2, B3-E3，。。。
第三步，取对照组的△Ct的算术平均数。excel里面是：average (f5,f6,f7) ，得到对照组的△Ct的算术平均数4.242524433
第四步，将F栏内的各个△Ct减去对照组的△Ct，这就是△△Ct。
第五步，将I栏里面的各数，取相反数。也就是（-△△Ct）
第六步，算出2(-△△Ct)，excel里面的方程是power(2,N)，N指的是(-△△Ct)所在位置。
中科基于一种海量数据处理分析 系统的设计文档 一、海量数据处理的背景分析 在当前这个信息量飞速增长的时代，业的成功已经越来越多地与其海量数据处理能力相关联。高效、迅速地从海量数据中挖掘出潜在价值并转化为决策依据的能力，将成为企业的核心竞争力。数据的重要性毋庸置疑，但随着数据的产生速度越来越快，数据量越来越大，数据处理技术的挑战自然也越来越大。如何从海量数据中挖掘出价值所在，分析出深层含义，进而转化为可操作的信息，已经成为各互联网企业不得不研究的课题。数据量的增长，以及分析需求的越来越复杂，将会对互联网公司的数据处理能力提出越来越高的要求、越来越大的挑战。但每一个场景都有其特点与功能，充分分析其数据特性，将合适的软件用在合适的场景下，才能更好地解决实际问题。 二、海量数据处理分析的特点 （一）、数据量大，情况多变 现在的数据量比以前任何时期更多，生成的速度更快，以前如果说有10条数据，繁琐的操作时每条去逐一检查，人为处理，如果有上百条数据，也可以考虑，如果数据上到千万级别，甚至过亿，那不是手工能解决的了，必须通过工具或者程序进行处理，尤其海量的数据中，情况多变，手工操作是完不成任务的。例如，数据中某处格式出了问题，尤其在程序处理时，前面还能正常处理，突然到了某个地方问题出现了，程序将会终止。海量数据处理系统的诞生是输入层每个神经元的输入是同一个向量的一个分量，产生的输出作
为隐藏层的输入，输出层每一个神经元都会产生一个标量结果，所以整个输出层所有神经元的输出构成一个向量，向量的维数等于输出层神经元的数目在人工神经网络模型中，各个神经元通过获取输入和反馈，相对独立地进行训练和参数计算。其拓扑结构的重要特点便是每一层内部的神经元之间相互独立，各个层次间的神经元相互依赖。 由于各个层次内部神经元相互独立，使得各个层次内部的神经元的训练可以并行化。但由于不同层之间的神经元具有相互依赖关系，因此各个层次之间仍然是串行处理的。可以将划分出的每一层内部的不同神经元通过map操作分布到不同的计算机上。各个神经元在不同的计算终端上进行训练，在统一的调度和精度控制下进行多个层次的神经元的训练，这样神经网络算法的训练就可以实现并行化。训练结束后，同样可以通过每层内节点的并行化处理快速地得到输出结果。在神经网络算法中，每层内的节点都可以进行并行化处理，并行化程度非常高。 （二）、软硬件要求高，系统资源占用率高 各种应用对存储系统提出了更多的需求，数据访问需要更高的带宽，不仅要保证数据的高可用性，还要保证服务的高可用性；可扩展性：应用在不断变化，系统规模也在不断变化，这就要求系统提供很好的扩展性，并在容量、性能、管理等方面都能适应应用的变化；对海量的数据进行处理，除了好的方法，最重要的就是合理使用工具，合理分配系统资源。一般情况，如果处理的数据过TB级，小型机是要考虑的，普通的机子如果有好的方法可以考虑，不过也必须加大CPU和内存，对电脑的内存、显卡、硬盘及网络都要求相对较高！其中对网络要求高的原因是因为其引入目前最前沿的“云端计算”好多东西都要从网络上调用；对硬盘要求是最高的，用SATA6.0的固态硬盘，对整机性能限制比较大的就是高速系统总线对低速硬盘传输，32位的系统，最大只能认到3.5G内存，就是说，不论你装几根内存条，装多大容量的内存条，你装8G的，它也只能用到3.5G，64位的系统就可以突破了这个限制。如果你的电脑配置不是特别高的话，XP是比较好的选择。32位的XP是最低要求。基于23G互操作测试生成23G互操作测试报告测试起始点时间、测试终止点时间、 3G网络驻留时间（秒）、2G网络驻留时间（秒）、3G覆盖总采样点、3G覆盖总采样点不同区间数量统计、3G覆盖总采样点不同门限范围内数量统计、2G覆盖总采样点、2G覆盖总采样点不同区间数量统计、2G覆盖总采样点不同门限范围内数量统计、3G到2G重选成功次数、2G到3G重选成功次数、3G到2G切换尝试次数、3G到2G切换成功次数、切换掉话次数和其它掉话次数。
现在，公众安全的配置，网络系统的安全、信息中心，信息安全系统持续不断的发展和改革的扩展，迫切需要各种信息应用系统，灵活，高效的资源和云计算平台，以有效整合公共安全的各种信息资源，提高公安系统的稳定性、可扩展的，安全性。本文就为大家介绍一下大数据智能分析软件。 目前，互联网正在经历新一轮的信息技术变革，如物联网、移动互联网、云计算等。新技术往往是信息技术安全性的方法和推动变革的重要引擎，已成为公安信息资源战役的重要组成部分，也带给了整个社会管理创新显著变化。 “警务大数据分析系统”是一项非常具有创新性的公安管理建设，“警务”的改变在推动变为由“管制型”往“服务型公安”。这是经过近几年的发展，它变得越来越明显的特点是数字信息网络，提高了人、警、事的一个互动力，警务功能相互作用的能力随着智能化程度的提高和工作负荷传递的智能化程度的提高，“公安大数据分析系统”的建设已成为现代信息技术革命的时代潮流。 公安部正在推动的“扁平化指挥模式”是尽量降低指挥水平。现有的智能信息管理的优化，减少了中间环节，提高了快速反应能力，提高教学和减少战斗中，响应时间缩小一线部门和时空机制之间的距离。 并基于电信运营商、交管部门、数据中心融合空间采集、公安部门、社会公众的移动位
置等数据形成大数据环境，建立大数据分析平台，支持警情处理、宏观决策、情报分析等大数据专题应用。 大数据系统项目的信息分析的主要目标：建立密集的信息技术支持系统；建立专业的警察命令和战斗团队；建立扁平、快速的指挥调度体系等。 南京西三艾电子系统工程有限公司被评选为2012年度“中国100家具发展潜力品牌企业”、“中国杰出创新企业”等荣誉称号。公司96%的员工为大学本科或以上学历，还有多名离退休的高级工程师做为本公司的技术顾问。
大数据量的问题是很多面试笔试中经常出现的问题，比如baidu goog le 腾讯这样的一些涉及到海量数据的公司经常会问到。 下面的方法是我对海量数据的处理方法进行了一个一般性的总结，当然这些方法可能并不能完全覆盖所有的问题，但是这样的一些方法也基本可以处理绝大多数遇到的问题。下面的一些问题基本直接来源于公司的面试笔试题目，方法不一定最优，如果你有更好的处理方法，欢迎与我讨论。 1.Bloom filter 适用范围：可以用来实现数据字典，进行数据的判重，或者集合求交集 基本原理及要点： 对于原理来说很简单，位数组+k个独立hash函数。将hash函数对应的值的位数组置1，查找时如果发现所有hash函数对应位都是1说明存在，很明显这个过程并不保证查找的结果是100%正确的。同时也不支持删除一个已经插入的关键字，因为该关键字对应的位会牵动到其他的关键字。所以一个简单的改进就是counting Bloom filter，用一个counter数组代替位数组，就可以支持删除了。 还有一个比较重要的问题，如何根据输入元素个数n，确定位数组m 的大小及hash函数个数。当hash函数个数k=(ln2)*(m/n)时错误率最小。在错误率不大于E的情况下，m至少要等于n*lg(1/E)才能表示任
意n个元素的集合。但m还应该更大些，因为还要保证bit数组里至少一半为0，则m应该>=nlg(1/E)*lge 大概就是nlg(1/E)1.44倍(lg 表示以2为底的对数)。 举个例子我们假设错误率为0.01，则此时m应大概是n的13倍。这样k大概是8个。 注意这里m与n的单位不同，m是bit为单位，而n则是以元素个数为单位(准确的说是不同元素的个数)。通常单个元素的长度都是有很多bit的。所以使用bloom filter内存上通常都是节省的。 扩展： Bloom filter将集合中的元素映射到位数组中，用k（k为哈希函数个数）个映射位是否全1表示元素在不在这个集合中。Counting bloom filter（CBF）将位数组中的每一位扩展为一个counter，从而支持了元素的删除操作。Spectral Bloom Filter（SBF）将其与集合元素的出现次数关联。SBF采用counter中的最小值来近似表示元素的出现频率。 问题实例：给你A,B两个文件，各存放50亿条URL，每条URL占用6 4字节，内存限制是4G，让你找出A,B文件共同的URL。如果是三个乃至n个文件呢？ 根据这个问题我们来计算下内存的占用，4G=2^32大概是40亿*8大概是340亿，n=50亿，如果按出错率0.01算需要的大概是650亿个
GNSS在线数据处理系统在工程控制网中的运用 发表时间：2019-09-08T17:24:49.033Z 来源：《基层建设》2019年第17期作者：张伟[导读] 摘要：本文主要对卫星定位系统的发展历程进行了分析，并对卫星定位技术在工程控制当中的意义进行了阐述，通过目前我国城市连续运行参考网站发展的方向以卫星定位系统应用在施工放样和国土资源调查中的情况，探讨了在信息采集和城市信息管理中卫星定位技术的重要性，希望能够提供参考价值，让GNSS在线数据处理系统得到更加广泛的应用。 正元地理信息集团股份有限公司山东分公司 250014摘要：本文主要对卫星定位系统的发展历程进行了分析，并对卫星定位技术在工程控制当中的意义进行了阐述，通过目前我国城市连续运行参考网站发展的方向以卫星定位系统应用在施工放样和国土资源调查中的情况，探讨了在信息采集和城市信息管理中卫星定位技术的重要性，希望能够提供参考价值，让GNSS在线数据处理系统得到更加广泛的应用。 关键词：GNSS技术；在线数据处理系统；工程控制网随着社会经济的不断发展，科学技术不断进步，计算机技术、GNSS技术等一些新兴技术的出现是必然趋势，目前正在不断完善一种以网络GNSS定位技术和数据处理方法，使各种网络的GNSS在线处数据处理系统更加完善和优质，在一定程度上推动了我国工程控制的发展，具有十分广大的应用前景和应用价值。 1.GNSS技术的发展历程 互联网科学技术的不断发展，让GPS等卫星导航技术拥有了更加广阔的发展空间，各种DNSS数据处理系统应运而生，网络在线数据处理系统不仅能将处理的成本有效降低，也能让用户的体验更加方便和便捷，不会受到时间、空间的限制，用户随时随地都可以通过邮件获取处理数据的过程以及结果，目前有许多国家以及科研机构都以互联网技术为基础，建造了GNSS在线数据处理系统。其中美国的SCOUT 系统以及澳大利亚的AUSPOS系统已经开始实现自动化运作，在处理数据时会自动选择与上传站点相邻的参考站，并对和平差进行计算和统计，整个处理过程非常迅速，而且在时代不断发展过程中，科学网络技术和经济不断进步，卫星定位系统的性能也在不断优化，卫星导航系统兼容与互相商户操作已经逐渐实现。在俄罗斯、美国都有了空中的卫星定位系统。目前多星座卫星定位系统的发展也为接收机带来了非常大的变化，卫星定位有着高精准度，并且其能通过与GSM、GPRS等通讯网络结合使用，整个操作非常方便、便捷，用户只需要通过卫星定位接收机，就可以定位远距离位置，让定位的高精度和快速度的功能有效实现。 2.GNSS在线数据处理系统在工程控制网中的运用 在现代社会当中，全球的卫星定位系统不仅是卫星技术自身的优化突破，并且在工程控制中也拥有非常广泛的应用价值，让工程设计能拥有更加科学的技术手段。应用卫星技术在工程网的每一个环节中，能够使该项工程更加便利和快捷，其不仅是只对测量进行控制，还会对地形进行测绘，具有非常大的功效。 2.1在工程控制测量中的应用 在工程控制测量中卫星定位技术的优势有许多，因为卫星定位技术的处理速度快，而且精度较高，所以广泛运用在各种类型的工程控制网中。随着社会的不断发展，对测量的要求更高，大地水准面的测量数据要求也更加准确。应用卫星定位技术测量我国东部平原地区，其精度可以高达3cm，在丘陵地区测量其精度可以高达5cm，控制网实现了从二维到三维的转变，能够颠覆传统的测量方法，在让测量成果质量得到保证的同时，也让运作效率不断提升，具有非常大的使用价值。今年来我国经济正在呈现快速发展的趋势，推动了大型工程建立，比如长江三峡工程、南水北调工程等，在对其控制网建设过程中，卫星定位系统都发挥了很大的作用和功效，为整个工程的建设提供了非常坚实的技术基础和后盾。 2.2应用于地形图测绘以及国土资源调查中 GNSS在线数据处理系统还包括RTK技术，RTK技术具有一定的优越性，目前已经在测绘地形图、测量地籍以及施工放样得到了应用，是非常重要的技术手段，在这类工程中有效采用RTK技术，不仅可以极大发挥出RTK技术的高精度、快速度的优势，而且还能有效提升工程进度。大型工程建设的施工要求更加严谨和严格，比如一些桥梁建设、高速公路建设、水坝工程建设等，这类工程施工具有一定的复杂性，而且工期比较紧凑，所以其建成必须要卫星定位技术辅助才能开展施工。目前随着卫星定位技术的不断发展，取得了更多优秀的成果，在PDA上已经可以使用GPSRTK技术进行施工放样，并且这一技术已经在西气东输工程中得到了应用，整个工程中对油管道的施工放样非常严谨，输油管线长达6000多公里，而需要在有限的时间内完成施工，就必须要进行分段施工，运用卫星定位技术不仅将其运行效率有效提高，而且也能精准把握控制网的准确度。 2.3应用于精密机械控制与土木工程机械控制 卫星定位技术不仅可以测量和控制工程网，还可以控制一些精密机械，比如大型集装箱吊装自动控制以及土木工程机械控制。这些机械控制都离不开卫星定位技术，在对机械进行控制时应用卫星定位技术，能够将该技术的高精准度、快速等特点充分发挥出来，结合无线通讯设备，可以自动控制野外施工作业，有效提高了施工进度，而且还能减少工人的施工量，让整个施工的质量和效率得到保障。 2.4应用于GIS信息采集以及城市信息管理当中 目前我国GPS信息采集工作的开展就是运用遥感技术和卫星定位RTK技术，使用RTK技术对GPS信息进行采集和更新是目前信息收集使用的重要手段，投入使用网络RTK技术不仅可以将城市信息化进程不断加快，还能够将城市基础设施信息采集过程中的实时性和可靠性提高。 由于在参考战网当中具有一定的特殊性和服务性能，有效的利用卫星定位技术以及通信网对信号进行统一采集和散播，可以让一网多用的功能实现，从而有效节约资源，也提高经济效益。而且在此基础上对城市进行管理规划时，能以提供更加快速的信息更新服务为基础开展规划工作。参考网站的静态观测数据还能对其他范畴进行服务，比如地震监测等，这种参考网站具有较为广泛的服务范围，所以也被称之为卫星定位的综合服务网。 目前我国已经有许多城市进行了参考战网的建立和运行工作，比如上海、深圳等。进一步推广卫星参考站网可以以我国目前发展的实际情况为基础，让参考战网能够由省级向市级、县级等方向发展。如今在苏州、南京等城市已经实现了网连网，并且其覆盖范围较广，江苏省的参考战网主要由64个站组成，广东省的参考战网主要由46个站组成。 3.结束语
RULE规则 一、rule description 命令功能 rule description 命令用来配置某条规则的描述信息。 undo rule description命令用来删除某条规则的描述信息。 缺省情况下，各规则没有描述信息。 命令格式 rule rule-id description undo rule rule-id description 参数说明 视图 基本ACL视图、高级ACL视图、二层ACL视图、 UCL视图、基本ACL6视图、高级ACL6视图 缺省级别
2：配置级 使用指南 使用场景 当前规则的标识方式主要是使用rule-id，一个数字很难很好地表达该规则的含义、用途等信息，不便于用户标记，一定长度字符串的标记方式就可以解决这个问题。 前置条件 在使用rule rule-id description进行描述信息配置的时候，必须保证该rule-id的规则已经存在，否则系统提示错误信息： Warning: The acl subitem number does not exist. 该rule-id的规则的配置可以在使用不同视图下的rule命令来配置，分别为：rule（高级ACL6视图）、rule（高级ACL视图）、rule（基本ACL6视图）、rule （基本ACL视图）、rule（二层ACL视图）、rule（UCL视图）。 配置影响 该命令是覆盖式命令，配置结果可以使用display acl和display acl ipv6查询。 使用实例 #假设ACL 2001的规则5是允许源地址是192.168.32.1的报文，配置增加规则5的描述信息。
如何处理数据库中海量数据，以及处理数据库海量数据的经验和技巧 疯狂代码 https://www.doczj.com/doc/8618689584.html,/ ?:http:/https://www.doczj.com/doc/8618689584.html,/DataBase/Article11068.html 海量数据是发展趋势，对数据分析和挖掘也越来越重要，从海量数据中提取有用信息重要而紧迫，这便要求处理要准确，精度要高，而且处理时间要短，得到有价值信息要快，所以，对海量数据的研究很有前途，也很值得进行广泛深入的研究。 基于海量数据的数据挖掘正在逐步兴起，面对着超海量的数据，一般的挖掘软件或算法往往采用数据抽样的方式进行处理，这样的误差不会很高，大大提 高了处理效率和处理的成功率。在实际的工作环境下，许多人会遇到海量数据这个复杂而艰巨的问题，它的主要难点有以下几个方面：一、数据量过大，数据中什么情况都可能存在。 ;如果说有10条数据，那么大不了每条去逐一检查，人为处理，如果有上百条数据，也可以考虑，如果数据上到千万级别，甚至过亿，那不是手解决的了，必须通过工具或者程序进行处理，尤其海量的数据中，什么情况都可能存在，例如，数据中某处格式出了问题，尤其在程序处理时，前面还能正常处理，突然到了某个地方问题出现了，程序终止了。二、软硬件要求高，系统资源占用过高 对海量的数据进行处理，除了好的方法，最重要的就是合理使用工具，合理分配系统资源。一般情况，如果处理的数据过TB级，小型机是要考虑的，普通的机子如果有好的方法可以考虑，不过也必须加大CPU和内存，就象面对着千军万马，光有勇气没有一兵一卒是很难取胜的。三、要求很高的处理方法和技巧。 这也是本文的写作目的所在，好的处理方法是一位工程师长期工作经验的积累，也是个人的经验的总结。没有通用的处理方法，但有通用的原理和规则。下面我们来详细介绍一下处理海量数据的经验和技巧：一、选用优秀的数据库工具 现在的数据库工具厂家比较多，对海量数据的处理对所使用的数据库工具要求比较高，一般使用 Oracle或者DB2，微软公 司最近发布的SQL Server 2005性能也不错。另外在BI领域：数据库，数据仓库，多维数据库，数据挖掘，傲博知识库等相关工具也要进行选择，象好的ETL工具和好的OLAP工具都十分必要， 例如Informatic，Eassbase等。笔者在实际数据分析项目中，对每天6000万条的日志数据进行处理，使用SQL Server 2000需要花费6小时，而使用SQL Server 2005则只需要花费3小时。二、编写优良的程序代码 处理数据离不开优秀的程序代码，尤其在进行复杂数据处理时，必须使用程序。好的程序代码对数据的处理至关重要，这不仅仅是数据处理准确度的问题，更是数据处理效率的问题。良好的程序代码应该包含好的算法，包含好的处理流程，包含好的效率，包含好的异常处理机制等。三、对海量数据进行分区操作 对海量数据进行分区操作十分必要，例如针对按年份存取的数据，我们可以按年进行分区，不同的数据库有不同的分区方式 ，不过处理机制大体相同。例 如SQL Server的数据库分区是将不同的数据存于不同的文件组下，而不同的文件组存于不同的磁盘分区下，这样将数据分散开，减小磁盘I/O，减小了系统负荷， 而且还可以将日志，索引等放于不同的分区下。四、建立广泛的索引 对海量的数据处理，对大表建立索引是必行的，建立索引要考虑到具体情况，例如针对大表的分组、排序等字段，都要建立相应索引，一般还可以建立复 合索引，对经常插入的表则建立索引时要小心，笔者在处理数据时，曾经在一个ETL流程中，当插入表时，首先删除索引，然后插入完毕，建立索引，并实施聚合 操作，聚合完成后，再次插入前还是删除索引，所以索引要用到好的时机，索引的填充因子和聚集、非聚集索引都要考虑。五、建立缓存机制 当数据量增加时，一般的处理工具都要考虑到缓存问题。缓存大小设置的好差也关系到数据处理的成败，例如，笔者在处理2亿条数据聚合操作时，缓存设置为100000条/Buffer，这对于这个级别的数据量是可行的。六、加大虚拟内存 如果系统资源有 限，内存提示不足，则可以靠增加虚拟内存来解决。笔者在实际项目中曾经遇到针对18亿条的数据进行处理，内存为
实验室计算机系统管理程序 目的：对实验室计算机系统进行规范化管理 范围：实验室计算机系统 职责：实验室主任、仪器设备管理员、检验员 内容: 1、计算机操作授权 实验室的所有电脑只允许本岗位检验员和进行检查的实验室、QA人员访问，其他任何人不得访问和使用，如确实有使用电脑的需要，必须经过实验室主任同意。 Administrators(计算机管理员)：由实验室仪器设备管理员担任，所有权限。由其管理计算机及根据计算机用途分配用户名。 Power Users(超级用户)：仪器授权操作人员，拥有除计算机以外的所有权限，可安装程序。 Users(一般用户组)：QA人员、非本机操作人员。其成员只执行程序，不能安装程序。 设置方法如下： 我的电脑/控制面板/管理工具/计算机管理/本地用户和组/用户，即显示所有用户；右击选中的用户/属性/隶属于，选中下面列表框中的用户，单击“删除”按纽，如此重复删除列表中的所有用户，单击“添加”按纽，弹出‘选择组’对话框，单击‘高级’按纽，单击‘立即查找’按纽，下面列表框中列出所有的用户组。根据需要选择用户组后，单击‘确定’，关闭对话框即该用户拥有新的权限。重启计算机后设置生效。 2、密码及屏幕保护程序 为避免计算机系统由非授权人登录，授权操作人员设定系统登录密码和屏幕保护程序。密码长度不得少于6位，密码保护更换周期为1个月，若操作人员变动需立即更换密码，密码更换工作由实验室仪器设备管理员执行；电脑屏幕保护程序等待时间为2分钟，恢复时使用密码保护。每次更换计算机系统密码都应有更改记录。 3、系统时间 实验室电脑应设置程序或采取措施，保证电脑的系统时间不能被更改。 操作方法如下： 打开控制面板/管理工具/本地安全设置/用户权利指派/更改系统时间/删除所有用户，确定并重启机器。这样在Windows系统中就没有任何人在任何程序中有权力修改时间了。 4、操作软件的登录
海量的数据处理问题，对其进行处理是一项艰巨而复杂的任务。原因有以下几个方面： 一、数据量过大，数据中什么情况都可能存在。如果说有10条数据，那么大不了每条去逐一检查，人为处理，如果有上百条数据，也可以考虑，如果数据上到千万级别，甚至过亿，那不是手工能解决的了，必须通过工具或者程序进行处理，尤其海量的数据中，什么情况都可能存在，例如，数据中某处格式出了问题，尤其在程序处理时，前面还能正常处理，突然到了某个地方问题出现了，程序终止了。 二、软硬件要求高，系统资源占用率高。对海量的数据进行处理，除了好的方法，最重要的就是合理使用工具，合理分配系统资源。一般情况，如果处理的数据过TB级，小型机是要考虑的，普通的机子如果有好的方法可以考虑，不过也必须加大CPU和内存，就象面对着千军万马，光有勇气没有一兵一卒是很难取胜的。 三、要求很高的处理方法和技巧。这也是本文的写作目的所在，好的处理方法是一位工程师长期工作经验的积累，也是个人的经验的总结。没有通用的处理方法，但有通用的原理和规则。那么处理海量数据有哪些经验和技巧呢，我把我所知道的罗列一下，以供大家参考： 一、选用优秀的数据库工具现在的数据库工具厂家比较多，对海量数据的处理对所使用的数据库工具要求比较高，一般使用Oracle或者DB2，微软公司最近发布的SQL Server 2005性能也不错。另外在BI领域：数据库，数据仓库，多维数据库，数据挖掘等相关工具也要进行选择，象好的ETL工具和好的OLAP工具都十分必要，例如Informatic，Eassbase等。笔者在实际数据分析项目中，对每天6000万条的日志数据进行处理，使用SQL Server 2000需要花费6小时，而使用SQL Server 2005则只需要花费3小时。 二、编写优良的程序代码处理数据离不开优秀的程序代码，尤其在进行复杂数据处理时，必须使用程序。好的程序代码对数据的处理至关重要，这不仅仅是数据处理准确度的问题，更是数据处理效率的问题。良好的程序代码应该包含好的算法，包含好的处理流程，包含好的效率，包含好的异常处理机制等。 三、对海量数据进行分区操作对海量数据进行分区操作十分必要，例如针对按年份存取的数据，我们可以按年进行分区，不同的数据库有不同的分区方式，不过处理机制大体相同。例如SQL Server的数据库分区是将不同的数据存于不同的文件组下，而不同的文件组存于不同的磁盘分区下，这样将数据分散开，减小磁盘I/O，减小了系统负荷，而且还可以将日志，索引等放于不同的分区下。 四、建立广泛的索引对海量的数据处理，对大表建立索引是必行的，建立索引要考虑到具体情况，例如针对大表的分组、排序等字段，都要建立相应索引，一般还可以建立复合索引，对经常插入的表则建立索引时要小心，笔者在处理数据时，曾经在一个ETL流程中，当插入表时，首先删除索引，然后插入完毕，建立索引，并实施聚合操作，聚合完成后，再次插入前还是删除索引，所以索引要用到好的时机，索引的填充因子和聚集、非聚集索引都要考虑。 五、建立缓存机制当数据量增加时，一般的处理工具都要考虑到缓存问题。缓存大小设置的好差也关系到数据处理的成败，例如，笔者在处理2亿条数据聚合操作时，缓存设置为100000条/Buffer，这对于这个级别的数据量是可行的。 六、加大虚拟内存如果系统资源有限，内存提示不足，则可以靠增加虚拟内存来解决。笔者在实际项目中曾经遇到针对18亿条的数据进行处理，内存为1GB，1个P4 2.4G的CPU，对这么大的数据量进行聚合操作是有问题的，提示内存不足，那么采用了加大虚拟内存的方法来解决，在6块磁盘分区上分别建立了6个4096M的磁盘分区，用于虚拟内存，这样虚拟的内存则增加为4096*6 + 1024 = 25600 M，解决了数据处理中的内存不足问题。 七、分批处理海量数据处理难因为数据量大，那么解决海量数据处理难的问题其中一个技巧是减少数据量。可以对海量数据分批处理，然后处理后的数据再进行合并操作，这样逐个击破，有利于小数据量的处理，不至于面对大数据量带来的问题，不过这种方法也要因时因势进行，如果不允许拆分数据，还需要另想办法。不过一般的数据按天、按月、按年等存储的，都可以采用先分后合的方法，对数据进行分开处理。八、使用临时表和中间表数据量增加时，处理中要考虑提前汇总。这样做的目的是化整为零，大表变小表，分块处理完成后，再利用一定的规则进行合并，处理过程中的临时表的使用和中间结果的保存都非常重要，如果对于超海量的数据，大表处理不了，只能拆分为多个小表。如果处理过程中需要多步汇总操作，可按
软件工程系课程设计 课程:系统建模基础（UML ）概述________ 编制时间：2011 年06 月12 日 目录 1.1、............................................. 系统的性能需求 3 1.2、............................................... 系统主要功能
3 1.3功能模块需求分析 (4) 1.4本章小结 ............................................... 1.0 2.1系统结构设计 (11) 2.2考试流程设计 (11) 2.3数据库设计 ............................................. 1.3 2.4系统功能模块设计 . (18) 2.5关键类设计 (24) 2.6、对象图 (25) 3.1、活动图 (29) 3.2、状态图 (35) 3.3、顺序图 (37) 3.4、协作图 (39) 4.1、构件图............................................... 4.2 4.2、部署图............................................... 4.2
在线考试系统的需求分析 1.1、系统的性能需求 为了保证考试系统能长期、稳定、安全、可靠、高效地运行，系统应满足以下的一些性能需求： ①系统处理的准确性和及时性：准确性和及时性是考试系统的必要性能。在系统设计和开发过程中，要充分考虑系统目前和将来可能承受的工作量，使系统的处理能力和响应时间能满足用户要求。 ②系统的开放和系统可扩充性：考试系统在开发过程中，应充分考虑以后的可扩充性。例如，系统要能够承载课程的题库、试卷库等实现课程考试。题库、试卷库或单套试卷可以随时进行增加、删除和修改等维护。要求系统提供足够的手段进行功能的调整和扩充，可以简单的加入和减少系统的模块，配置系统的硬件。通过软件的修补、替换完成系统的升级和更新换代。 ③系统的易用性和易维护性：要求系统应该尽量使用用户熟悉的术语和中文信息的界面。系统界面应友好易用，应有详细的系统使用说明，对一些容易出现的误操作应该有相应的提示以及处理办法。考试系统要具有易用性、友好性，系统安装方便、维护简单。 ④系统的安全性：充分考虑用户、题库、服务器等的安全。系统对系统不同等级的用户分别设置不同的权限。考试期间由于机器死机重新启动机器后，计时器应合理进行计时。考试期间由于机器原因需要更换考试用机，学生重新登录考试系统后应能继续做题，考试服务器应能及时保存学生的操作结果。 1.2、系统主要功能 系统主要功能包括用户管理、专业管理、课程管理、试卷管理、学生在线考试等等，下面就系统的主要功能做简要分析： ①用户信息管理 考生可以注册系统，但是不能修改和删除自己的信息，注册以后可以参加考试和查询成绩。管理员可以添加、修改、删除学生信息。 ②课程专业信息管理 管理员可以对课程进行管理，可以添加、修改、删除、查询课程，还可以对专业进行添加、修改、删除的管理。
云计算环境下大数据及其智能处理技术 1、什么是大数据 “大数据”“是一个体量特别大，数据类别特别大的数据集，并且这样的数据集无法用传统数据库工具对其内容进行抓取、管理和处理。“大数据”首先是指数据体量(volumes) 大，指代大型数据集，一般在10TB 规模左右，但在实际应用中，很多企业用户把多个数据集放在一起，已经形成了PB级的数据量；其次是指数据类别(variety)大，数据来自多种数据源，数据种类和格式日渐丰富，已冲破了以前所限定的结构化数据范畴，囊括了半结构化和非结构化数据。 IBM将大数据归纳未三个标准，即3V：类型（variety）、数量（volume）和速度（velocity）。其中类型（variety）指数据中有结构化、半结构化和非结构化等多种数据形式；数量（volume）指收集和分析的数据量非常大；速度（velocity）指数据处理速度要足够快。 大数据对于悲观者而言，意味着数据存储世界的末日，对乐观者而言，这里孕育了巨大的市场机会，庞大的数据就是一个信息金矿，随着技术的进步，其财富价值将很快被我们发现，而且越来越容易。大数据本身是一个现象而不是一种技术，伴随着大数据的采集、传输、处理和应用的相关技术就是大数据处理技术，是系列使用非传统的工具来对大量的结构化、半结构化和非结构化数据进行处理，从而获得分析和预测结果的一系列数据处理技术。 2、“大数据”的缘由 根据IDC作出的估测，数据一直都在以每年50%的速度增长，也就是说每两年就增长一倍（大数据摩尔定律），这意味着人类在最近两年产生的数据量相当于之前产生的全部数据量，预计到2020年，全球将总共拥有35亿GB的数据量，相较于2010年，数据量将增长近30倍。这不是简单的数据增多的问题，而是全新的问题。举例来说，在当今全球范围内的工业设备、汽车、电子仪表和装运箱中，都有着无数的数字传感器，这些传感器能测量和交流位置、运动、震动、温
实验数据处理基本方法 实验必须采集大量数据，数据处理是指从获得数据开始到得出最后结 论的整个加工过程，它包括数据记录、整理、计算与分析等，从而寻找出 测量对象的内在规律，正确地给出实验结果。因此，数据处理是实验工作 不可缺少的一部分。数据处理涉及的内容很多，这里只介绍常用的四种方 法。 1列表法 对一个物理量进行多次测量，或者测量几个量之间的函数关系，往往 借助于列表法把实验数据列成表格。其优点是，使大量数据表达清晰醒目， 条理化，易于检查数据和发现问题，避免差错，同时有助于反映出物理量 之间的对应关系。所以，设计一个简明醒目、合理美观的数据表格，是每 一个同学都要掌握的基本技能。 列表没有统一的格式，但所设计的表格要能充分反映上述优点，应注意以下几点：1．各栏目均应注明所记录的物理量的名称(符号 )和单位； 2．栏目的顺序应充分注意数据间的联系和计算顺序，力求简明、齐全、有条理； 3．表中的原始测量数据应正确反映有效数字，数据不应随便涂改，确实要修改数据时， 应将原来数据画条杠以备随时查验； 4．对于函数关系的数据表格，应按自变量由小到大或由大到小的顺序排列，以便于判 断和处理。 2图解法 图线能够明显地表示出实验数据间的关系，并且通过它可以找出两个 量之间的数学关系，因此图解法是实验数据处理的重要方法之一。图解法 处理数据，首先要画出合乎规范的图线，其要点如下： 1.选择图纸作图纸有直角坐标纸 ( 即毫米方格纸 ) 、对数坐标纸和 极坐标纸等，根据 作图需要选择。在物理实验中比较常用的是毫米方格纸，其规格多为17 25 cm 。 2.曲线改直由于直线最易描绘 , 且直线方程的两个参数 ( 斜率和截距 ) 也较易算得。所以对于两个变量之间的函数关系是非线性的情形，在用图解法时 应尽可能通过变量代换 将非线性的函数曲线转变为线性函数的直线。下面为几种常用的变换方法。 ( 1) xy c ( c 为常数 ) 。 令 z 1，则 y cz，即 y 与 z 为线性关系。 x ( 2) x c y ( c 为常x2，y 1 z ，即 y 与为线性关系。
海量数据处理分析 北京迈思奇科技有限公司戴子良 笔者在实际工作中，有幸接触到海量的数据处理问题，对其进行处理是一项艰巨而复杂的任务。原因有以下几个方面： 一、数据量过大，数据中什么情况都可能存在。如果说有10条数据，那么大不了每条去逐一检查，人为处理，如果有上百条数据，也可以考虑，如果数据上到千万级别，甚至过亿，那不是手工能解决的了，必须通过工具或者程序进行处理，尤其海量的数据中，什么情况都可能存在，例如，数据中某处格式出了问题，尤其在程序处理时，前面还能正常处理，突然到了某个地方问题出现了，程序终止了。 二、软硬件要求高，系统资源占用率高。对海量的数据进行处理，除了好的方法，最重要的就是合理使用工具，合理分配系统资源。一般情况，如果处理的数据过TB级，小型机是要考虑的，普通的机子如果有好的方法可以考虑，不过也必须加大CPU和内存，就象面对着千军万马，光有勇气没有一兵一卒是很难取胜的。 三、要求很高的处理方法和技巧。这也是本文的写作目的所在，好的处理方法是一位工程师长期工作经验的积累，也是个人的经验的总结。没有通用的处理方法，但有通用的原理和规则。 那么处理海量数据有哪些经验和技巧呢，我把我所知道的罗列一下，以供大家参考： 一、选用优秀的数据库工具 现在的数据库工具厂家比较多，对海量数据的处理对所使用的数据库工具要求比较高，一般使用Oracle或者DB2，微软公司最近发布的SQL Server 2005性能也不错。另外在BI领域：数据库，数据仓库，多维数据库，数据挖掘等相关工具也要进行选择，象好的ETL工具和好的OLAP工具都十分必要，例如Informatic，Eassbase等。笔者在实际数据分析项目中，对每天6000万条的日志数据进行处理，使用SQL Server 2000需要花费6小时，而使用SQL Server 2005则只需要花费3小时。 二、编写优良的程序代码 处理数据离不开优秀的程序代码，尤其在进行复杂数据处理时，必须使用程序。好的程序代码对数据的处理至关重要，这不仅仅是数据处理准确度的问题，更是数据处理效率的问题。良好的程序代码应该包含好的算法，包含好的处理流程，包含好的效率，包含好的异常处理机制等。 三、对海量数据进行分区操作 对海量数据进行分区操作十分必要，例如针对按年份存取的数据，我们可以按年进行分区，不同的数据库有不同的分区方式，不过处理机制大体相同。例如SQL Server的数据库分区是将不同的数据存于不同的文件组下，而不同的文件组存于不同的磁盘分区下，这样将数据分散开，减小磁盘I/O，减小了系统负荷，而且还可以将日志，索引等放于不同的分区下。 四、建立广泛的索引 对海量的数据处理，对大表建立索引是必行的，建立索引要考虑到具体情况，例如针对大表的分组、排序等字段，都要建立相应索引，一般还可以建立复合索引，对经常插入的表则建立索引时要小心，笔者在处理数据时，曾经在一个ETL流程中，当插入表时，首先删除索引，然后插入完毕，建立索引，并实施聚合操作，聚合完成后，再次插入前还是删除索引，所以索引要用到好的时机，索引的填充因子和聚集、非聚集索引都要考虑。
有效数字 1、有效数字不同的数相加减时，以参加运算各量中有效数字最末一位位数最高的为准，最后结果与它对其，余下的尾数按舍入规则处理。 2、乘除法以参与运算的数值中有效位数最少的那个数为准，但当结果的第1位数较小，比如1、2、3时可以多保留一位（较小：结果的第一位数小于 有效数字最少的结果第一位数）！ 例如：n=tg56° θ=56° d θ=1° θθθθθ2cos d d d dtg dn == 为保留） （，带入848.156n 15605.018056cos 1cos 22=?=∴?=??=≈?=?= ?tg n θθπθθ 3、可以数字只出现在最末一位：对函数运算以不损失有效数字为准。 例如：20*lg63.4 可疑最小位变化0.1 Y=20lgx 01.04 .631.010ln 2010ln 20ln 10ln 20≈===x dx dx dx x d dy 04.364.63lg 20=∴ 4、原始数据记录、测量结果最后表示，严格按有效数字规定处理。（中间过程、结果多算几次） 5、4舍5入6凑偶 6、不估计不确定度时，有效数字按相应运算法则取位；计算不确定度时以不确定度的处理结果为准。 真值和误差 1、 误差=测量值-真值 ΔN=N-A 2、 误差既有大小、方向与政府。 3、 通常真值和误差都是未知的。 4、 相对约定真值，误差可以求出。 5、 用相对误差比较测量结果的准确度。 6、 ΔN/A ≈ΔN/N 7、 系统误差、随机误差、粗大误差 8、 随机误差：统计意义下的分布规律。粗大误差：测量错误 9、 系统误差和随机误差在一定条件下相互转化。 不确定度 1、P （x ）是概率密度函数 dx P dx x x P p )x (之间的概率是测量结果落在+当x 取遍所有可能的概率值为1. 2、正态分布且消除了系统误差，概率最大的位置是真值A 3、曲线“胖”精密度低“瘦”精密度高。 4、标准误差：无限次测量?∞∞-=-2 )()(dx X P A X x ）（σ 有限次测量且真值不知道标准偏
重点污染源企业 智能视频监控分析系统 解 决 方 案 成都之维安科技股份有限公司 2016年3月
目录 第1章. 建设概述 (3) 1.1建设背景 (3) 1.2建设目标 (3) 1.3主要建设内容 (3) 1.4建设技术标准 (4) 第2章. 总体设计 (4) 2.1设计原则 (4) 2.1.1先进性原则 (4) 2.1.2可扩展性原则 (5) 2.1.3安全性原则 (5) 2.1.4实用性原则 (5) 2.1.5稳定性原则 (5) 2.2系统架构 (6) 2.2.1网络架构 (6) 第3章. 现场端设计 (7) 3.1现场端—污染源企业监控点详细设计 (7) 3.1.1. 企业现场端建设拓扑图 (8) 3.1.2. 建设位置选点示意 (8) 3.1.3现场端—视频采集摄像机 (10) 3.1.4现场端—视频存储设备介绍 (12) 3.1.5现场端核心—环保智能视频检测器主要功能介绍 (13) 3.1.6视频数据存储设计 (16) 3.2企业现场端点位详细设计 (17) 3.2.1 CEMS 站房1 (17) 3.2.2 CEMS 站房2 (17) 第4章. 污染源企业安装部署环境要求 (19) 第5章. 设备清单及造价 (20)
第1章. 建设概述 1.1建设背景 为贯彻落实环保部印发的《环境监测数据弄虚作假行为判定及处理办法》（环发〔2015〕175号），进一步促进提升我区直征企业污染源在线监控设施运行管理水平，提高在线监测数据真实性、准确性和有效性，自治区环保厅决定组织全区37家直征电力企业于2016年上半年全面完成污染源智能视频监控系统建设工作，污染源智能视频监控系统是当前污染源在线监控设施的重要组成部分，可实现视频监控企业的废气排口污染物排放情况及在线监测设备的CEMS站房，将污染源排放实时在线监测数据与排放口视频监控实时图像数据叠加，并同步传输至相关环保部门及企业安环部门。 1.2建设目标 全区37家直征电力企业应于2016年6月30日前自筹资金完成污染源智能视频监控系统现场端及链路传输建设，将在线监测数据与排放口视频监控实时图像叠加数据传输至自治区污染物监控与信息中心，有利于及时发现污染源在线监控不正常运行及污染物超标排放情况，为控制和减轻污染、保障在线监测数据真实准确提供有力的技术支持。将目前对直征电力企业污染源现场的监控模式由传统的单一型、粗放型向综合型、智能化、集约型转变。 1.3主要建设内容 为有效提升监管力度，现针对大唐新疆呼图壁热电厂展开现场实时监测点位部署，建设主要建设内容为： 在企业废气排放口及CEMS站房安装高清摄像机、部署智能视频服务器及软件、安装视频存储器、配置光纤网络模块及视频监控数据传输链路。