991-2大叶兰研究资料
第五组
SO(混合水印）——石家庄 2008年7-8月（大：43、57、59、62、67、68；小：04、07、08，19、20、22、35、36、77）补号YO
WK(混合水印）——石家庄2008年8-9月
（大：00、01、02、03、04、05、06、08、09、10、11、22、26、28、29、30、31、32、33、34、44、45、46、47、48、49、51、52、53、54、55；
小：07、16、35、36、37、38、39、40、41、42、43、57、58、59）
ZM(混合水印)——上海年12月（大：31、65、90；小：83）
第六组
OT(混合水印)——石家庄2009年2-3月（大：99；小：09、22、21、28、33、34、42、84、98小流水基本都是小，3、4开头的都是小）
OU——石家庄2009年3-4月（天津：大：00、10、11、12、13、14、18、26、34、52、54、60、61、65、93、97）
OW(混合水印)——石家庄2009年4-5月（大：00-06；小：29、37、43、44、21、16、45、83、90、）OZ(混合水印)——石家庄2009年6-7月（大：99混水；小：30、95）
第七组
CK——北京2009年5-6月（大：14、39、44、45、77、84）
CL——北京2009年6-7月（大：03）
DK——上海2008年12月-2009年1月（大：08）
DM(混合水印)——上海2009年1-2月（大：05、27、29、40、41、47、48、62、94；小：23）DN——上海2009年2月（大：06、13、28、60、61；）
DO(混合水印)——上海2009年10-11月（大：011开头还是混水印；其余号段少见）
EN（混合水印）——（大：76；小：65）冠号疯子加的冠号，他有实物
FL(混合水印)——北京 2009年2-3月（东北：大：40、42、59、81、96）
FM——北京2009年3月（大：04、08、55）
FN——北京2009年3-4月（大：03、16、19、24、33、46、52、58、67、76、89）
FO——北京2009年4-5月（广东；大：36、44、64、75、78、89应该是）
第八组
KE——北京年7月（东北；大：01、29、75、78、90、92、93、94、98、99）
KF（混合水印）——北京 2009年7-9月（东北；大：00、22、27、28、29、30、32、34、35、37、40、42、43、44、46、47、48、49、51、52、54、55、56混水、57、60、71、73、79、83、97）
KG（混合水印）——北京2009年9月（东北：大：00、03、06、09、10、12、37、38混水、40、42、44、48、49是混水、52、53、64、65、69、73、75、76、80、82、94混水、98；小：88、96、99）补号MI
MI (补号)——上海2009年（大：000、001、002、003）
JM (补号)——北京2009年 (大：009、010；小：002、004、007、008)
目前统计的统计，大叶兰为19个冠号，总发行量约13亿张，为什么说是13亿？据我的统计，大叶兰的8个混水冠号的总和不足2亿张，如OT，00至98号段都是小叶兰，再如OW，只有00至06号段才是大叶兰，一个冠号里只有数百万张大叶兰。大叶兰的总量只有991的2%，比9910红一少。
细心的朋友看了不难发现，991大叶兰隐藏的竟是如此之深，
1，她既不在首发组，也不在最后的关门组，不头不尾的，就躲过了大部分人的眼睛。或许有人关注过991两冠的版式，可是，从2004年7月开始发行到2008年秋天，4年的时间过去了，300多个冠号发行
出来，依然是千张一律的小叶兰老面孔，这就会让很多人失去信心和耐心，索性把精力投入到其他币种上去，不再关注991了。
2 ，据我目前的统计，大叶兰的首发冠是SO，2008年8月发行，人们永远也不可能忘记那个万众欢欣的季节，中国人期盼已久的奥运会开始了，在那个举国欢腾的时刻，谁还会去关注看过千万次仍然看不到新意的991呢？
3 ，她既不是双冠，如FF EE，又不是数字冠，如II IO OI OO，这样又逃过了很多人的视线。普遍不被看好的，往往就是最好的，钱币收藏的人都知道这一点。因为560亿的天量，所以不被人看好，因为2%的大叶兰隐藏的太深，所以很难被发现。
以上的统计完全是我在业余时间整理的，不一定绝对的准确，请有心收藏的朋友注意甄别。还希望有心的朋友和我一起研究，挖掘出可能存在的其他的少量大叶兰的新的资源，为繁荣收藏界推波助澜。
青岛老陆谨呈2012年2月1日
991两冠从2004年7月30发行，至2010年结束，共投放615个冠号，其中包括49个补号，总发行量约560亿张，可谓天量。当下99版的收藏如火如荼，但币商和藏家都不看好991，量太大，避之不及。所谓收藏的991，大多是补号，豹子号，早期首发，双冠，数字冠，荧光版等。是啊，560亿的天量，谁会关注她呢？
首先来看一下991两冠的所有冠号，红色为大叶兰，黑色为混合水印，蓝色为小叶兰。
第一大组98种
AA □ AC AD AE □ AG AH AI AJ BA BB BC BD BE BF BG BH BI BJ CA CB CC CD CE CF CG CH CI CJ DA DB DC DD DE DF DG DH DI DJ EA EB EC ED EE EF EG EH EI EJ FA FB FC FD FE FF FG FH FI FJ GA GB GC GD GE GF GG GH GI GJ HA HB HC HD HE HF HG HH HI HJ IA IB IC ID IE IF IG IH II IJ JA JB JC JD JE JF JG JH JI JJ（其中补票6种:AD,AE,AG,AH,AI,AJ）
第二大组(100种)
PA PB PC PD PE PF PG PH PI PJ QA QB QC QD QE QF QG QH QI QJ RA RB RC RD RE RF RG RH RI RJ SA SB SC SD SE SF SG SH SI SJ TA TB TC TD TE TF TG TH TI TJ UA UB UC UD UE UF UG UH UI UJ WA WB WC WD WE WF WG WH WI WJ XA XB XC XD XE XF XG XH XI XJ YA YB YC YD YE YF YG YH YI YJ ZA ZB ZC ZD ZE ZF ZG ZH ZI ZJ (其中补票6种:UA,UB,UC,UD,UE,UF) 第三大组(100种)
AP AQ AR AS AT AU AW AX AY AZ BP BQ BR BS BT BU BW BX BY BZ CP CQ CR CS CT CU CW CX CY CZ DP DQ DR DS DT DU DW DX DY DZ EP EQ ER ES ET EU EW EX EY EZ FP FQ FR FS FT FU FW FX FY FZ GP GQ GR GS GT GU GW GX GY GZ HP HQ HR HS HT HU HW HX HY HZ IP IQ IR IS IT IU IW IX IY IZ JP JQ JR JS JT JU JW JX JY JZ (其中补票6种:HS,HU,HW,HX,HY,HZ) 第四大组(98种)
PP PQ PR PS PT PU PW PX PY PZ QP QQ QR QS QT QU QW QX QY QZ RP RQ RR RS RT RU RW RX RY RZ SP SQ SR SS ST SU SW SX SY SZ TP TQ TR TS TT TU TW TX TY TZ UP UQ UR US UT □ □ UX UY UZ WP WQ WR WS WT WU WW WX WY WZ XP XQ XR XS XT XU XW XX XY XZ YP YQ YR YS YT YU YW YX YY YZ ZP ZQ ZR ZS ZT ZU ZW ZX ZY ZZ (其中补票6
种:XT,XU,XY,XW,XX,XZ)
第五大组(49种)
PK PL PM PN PO QK QL QM QN QO RK RL RM RN RO SK SL SM SN SO TK TL TM TN TO UK UL UM □ UO WK WL WM WN WO XK XL XM XN XO YK YL YM YN YO ZK ZL ZM ZN ZO（其中补票6种:YK YL YM YN YO UO）
第六大组(47种)
KP KQ KR KS KT KU KW KX KY KZ LP LQ LR LS LT LU LW LX LY LZ MP MQ MR MS □ MU □ □ MY MZ NP NQ NR NS NT NU NW NX NY NZ OP OQ OR OS OT OU OW OX OY OZ （其中补票4种:MS MU MY MZ）
第七大组(48种)
AK AL AM AN AO BK BL BM BN BO CK CL CM CN CO DK DL DM DN DO EK EL EM EN EO FK FL FM FN FO GK GL GM GN GO HK HL HM HN HO IK IL IM IN IO JK □ JM□ JO （其中补票3种:JK JM JO）
第八大组(50种)
KA. KB. KC. KD KE .KF KG KH KI KJ LA LB LC LD LE LF LG LH LI LJ MA MB MC MD ME MF MG. MH MI. MJ NA NB NC ND NE MF NG NH NI NJ OA. OB. OC.OD OE. OF OG OH OI OJ 第九大组(25种)
KK KL KM KN KO LK LL LM LN LO NK NL NM NN NO MK ML MM MN MO OK OL OM ON OO 统计了一下，感觉数据很准，大家应该把边界明确了，不然浑水摸鱼的少不了，尤其是确定补号的问题，现在发现的补号太少了，现在通过出现的冠号看，补号应该有UO（石家庄），MI（北京），YM（上海），JM（上海），JO（西安），这些补号里肯定有大叶兰，补号的量与冠号的量相关，一个是MI补号多，另一个是大量的北京厂冠号是大叶兰，所以MI最早被发现，其余的补号中肯定有大叶兰。我再补充个冠号EN76是，但EN65不是，EO02也不是。WK看来确实复杂，WK07不是，WK26是。还发现张OT98，确实不是，看来OT的数目非常少。YM0007段有人发现是大叶兰，可能出在ZM冠至于为什么出现大叶兰的区别，还出现在石家庄、北京、上海、西安四个厂中出现，应该是因为造纸厂造出后分发的不一定只是一个厂，可能是某个厂供给此四个厂，造成此现象。
大家一起来统计，感觉挺复杂的，有些的边界还是没有弄清，我再建议几个冠号，可能有所发现：北京厂：MN 西安厂：EO,CM,EM
991大叶兰上市以来，虽然只有一个月，但已经深入人心，交易火爆。最近出现了一些不同的呼声，还有很多朋友在观望和犹豫。这些都是正常的。大家最关心的，就是大叶兰是否可以做强做大？后市究竟将如何？
其实，大叶兰的群众基础是相当好的，版别和券种问题已经没有了担心，991大叶兰面值低，盘子轻，后市的张力特别大，这些已经被广泛的认可，一批大币商的联手介入，业已为大叶兰的后市奠定了坚实的基础。先知先觉者已经在不遗余力的建仓。那么，为什么还有人在观望和犹豫呢？这就是大叶兰的量的问题了。再好的品种，量大了，源源不断的充斥于市，最终也是烂货。那么991大叶兰的量究竟是一个怎样的情况呢？现在，我把自己的统计研究开诚布公的推出！
一大叶兰的发行量
冠号品种大叶兰在本冠号中的占有率
SO 混合水印 30%
WK 混合水印 40%
ZM 混合水印 15%
OT 混合水印 1%
OW 混合水印 7%
OU 固定水印 99.9%
OZ 混合水印 1%
CK 固定水印99.9%
CL 固定水印 99.9%
DM 混合水印80%
DN 固定水印99.9%
DO 混合水印6%
DK 混合水印20%
FL 混合水印60%
FM 固定水印99.9%
FN 固定水印 99.9%
FO 固定水印 99.9%
KE 固定水印 99.9%
KF 固定水印 99.9%
KG 混合水印 96%
JM 混水补号发行约20万张
MI 混水补号发行约25万张
好了，通过以上的数据，我们知道了991大叶兰的总发行量是12亿张稍稍多一点。至于这12亿张能留下来多少呢？我们进入下一步的统计。
二大叶兰的存世量
推出上市这一个多月来，主要的货源来自东北地区，这也是大叶兰投放的最集中的地区。可以肯定，出来的这些货，都是银行的一手货，既然银行里有货，通过一定的关系就可以搞到，但是前提是要找对地方，大叶兰的主要投放地区是黑龙江，北京，广东，其次是河北，福建，天津，再其次是，湖南湖北贵州山东。全国地市级银行有500多家，可是有大叶兰的库却是寥寥无几的，省一级的库在去年底已经清库，所有的991-2必须清理，所以当时有大批的991-2被转移到下级小库或者是其他部门的银行里。现在大叶兰的横空出世，必然的把全国的银行仓库又实实在在的翻腾了一遍，大家都通过各种各样的关系和渠道，利用各种各样的手段去搞货，所以东北地区的大叶兰最早粉墨登场。但是更多的银行里是一张大叶兰也没有的，比如西北地区从来就没有投放过991大叶兰，去那里找，就好像在白菜地里找西瓜，结果肯定是徒劳的。
那么，到目前，银行里究竟流出来多少货呢？说实在的，这是一个迷，现在的人，在感情漩涡里，夫妻之间都不一定专一；在利益面前，兄弟之间都不一定诚实；在机遇面前，同事和朋友之间都不一定坦然。谁对谁能说句实在话？真可谓印证了《论语》里说的“听其言而观其行”。所以要想百分百的搞清楚究竟出来多少货，谁也说不准！我也是通过多方面求证，再求证，再考证，再推敲，大体上概况出大叶兰的存世量。声明一下，我现在所说的量，只是我知道的已经从银行里出库的量，其中包括已经被市场流通和部分被币商控制在手的。
东北地区260箱，包括KE KF KG FN FM WK CK CLZM FL
中原地区60箱，包括KE OU SO CL CK KF
华东地区45箱，包括DM DN SO FN
华南地区20箱，包括DM DN FO DK
另外还有以前的民间留存下来的，估计那个量不多，因为以前人们都把991-2当做垃圾，除非5同8，6同，7同的留下少量的捆货之外，没有人去库存普通的991. 在这里，我必须对大家做出检讨，前一段时间我曾经说过，大叶兰的总量是300箱左右，现在已近接近400箱。其实，每一次发布信息，我都是慎重考虑的，那段时间里，银行和币商反馈来的信息就是那样，找不到货，这是事实，最近从意想不到的地方又出来了批量的货，这也是事实。我的统计不足，前瞻性思维不够缜密，错，就是错了，我向大家道歉！请朋友们原谅！
当然，我说的量只是相对准确，但不是绝对的正确！比如某些混水冠号，看发行量不大，但是留存下来的很多。还有的虽然是固定冠号，但投放广泛，流通的快，所以库存的就少，像FO KF等。同样是第八组，KE KG 出来了100多件，KF就很少很少。总的来看，现在看没有400箱，这不能说银行里就没有货了，有的库里肯定还有少量的货，但是根据银行现在的出货速度和越来越高的价位，估计不是太多。我这里说的是箱货，不包括以前留存下来的豹子号。根据出货量的寡众也揭示了一个信息，将来大叶兰的珍稀品种
和普通冠号的价格将会越拉越大。
有人说大叶兰的总量会超过5000万，呵呵，这是不现实的，说到底，大叶兰的总发行量只有991-2的2%，再说到底，黑龙江是大叶兰的主要集散地，哈尔滨的币商都抢着去中原地区和华东地区进OU DN DM，这足以说明东北地区的大叶兰并不是太多。
三大叶兰的消耗量
说到消耗，首先是批量消耗。作为投资者，不管你现在手里有多少捆大叶兰，最终大部分都要流向市场。
批量消耗一：大叶兰大全套
大叶兰大全套必然随着大叶兰的收藏升温而如火如荼，最保守的估计，全国要有1万套的量，这就是20万张的消耗，所担心的是，OT OZ会不会有1万张，甚至会不会有1000张？日前，哈尔滨出现了百余张散联的OZ大叶兰，再观察一段时间，假如没有刀货和捆货出现，将其除名，因为收藏者众，大叶兰大全套绝不会因为有限的OT OZ而退避三舍。曾国藩所说的“合众人之私，成一人之功”就是这个道理。退而求其次，DO OW JM MI又会不会有1万张的量呢？ZM 已经出来一箱，DK还是神龙见首不见尾，将来的大叶兰里的“五朵金花”肯定要在以上的几个冠号中产生，这些稀缺混水的量将来直接影响着大全套的价格。大叶兰大全必然会因为稀有品的因素而价格坚挺，让普通收藏者望而却步，那么，可不可以开发价位稍低的适合于普通收藏者的中全套呢？
批量消耗二：纯粹的收藏者
所谓的纯粹的收藏者，就是一次性的彻底消耗者。他们或许买一刀，或许买一捆，因为喜爱，就老死也不会出手了，留传子孙。这样的收藏家很多，哪怕将来大叶兰升值到50元一张，他们这一刀这一捆也不会卖的。全国13亿人之众，留一刀而伴终身的至少要有1000人，留一捆而孤芳自赏的至少要有100人。这样下来，又有20万张的消耗量。
批量消耗三：99版小全套的吸纳
大叶兰的出现，必然会让当初收藏99版的人欣然接受。大家都知道，将来的大五大全套的重头戏就是99版，99版是人所共知的精品。大叶兰的加入，不会对99版带来任何冲击，相反，还会相辅相成。大叶兰入驻99版小全套，将会和9950 9910这两个最优秀的品种形成强有力的鼎足之势，使99版小全套的精品地位更加的彰显和凸出。那么，以前全国拥有99版小全套的人是多少呢？几十万应该不止吧。
批量消耗四：大五大套
大五大全每年的消耗至少在70-80万套。以大叶兰的总量，除去了上述的必须的批量消耗以外，单单是大五配套，够几年消耗？
再次说明，虽然我对大叶兰做过系统的统计和研究，但是以上的数据只是相对的准确，并不是绝对的正确！请朋友们参考的时候加以斟酌。再就是价格的问题，我还是老话一句，固定冠号的要多于混水，现在没有出现的，不一定就没有量。至于网上的交易，是两厢情愿的事情，稀有冠号，有人卖几万元一刀，他愿意卖，你愿意买，这就是交易，不是我可以说了算的。
991大叶兰的一点补充
991大叶兰推出了一个多月，被大多数币商和收藏者接受，令人鼓舞。现在就几个大家很关心的问题，我说明一下：
一：关于版别
大叶兰和小叶兰质的区别是纸张和水印不同。我已经从印钞厂得到证实，所谓的991大叶兰就是2008---2009年间采用的一批美国纸张。991总共用过6种纸张，国产3种，意大利1种，俄罗斯1种，美国1种。但只有美国的这批纸张的水印是大叶兰。我把大叶兰推出来，大家喜欢就好，我不是什么版别大师或者理论专家。我只是把我所了解的，毫无保留的汇报给大家。至于大叶兰能不能进大五，不是我能说了算的，要全国几千万收藏者来决定。
二：关于存世量
目前已经证实的大叶兰共22个冠号，其中两个补号，12个混水冠号，总发行量在12---13亿之间，存
世的豹子号肯定很多，但是将来的刀货捆货似乎更被看好。从991的投放表上可以看出，KG KF KE FN FL ZM WK 的部分或者大部分都投放到了东北地区，所以最早和最多的卖家都在东北，这是很正常的事情。根据币商朋友和银行朋友的信息汇总，综合各地的情况，991大叶兰的总量应该在200---300之间。
三：关于一些冠号的超高畸形价格问题
大叶兰的固定冠号中，CL CK FO DN暂时的交易很少见，所以有人把价位定的很高，这是极端的偏激行为，固定冠号的量可定是很大的，KE KF OU就是这样，暂时没有出现的不一定没有量，反而是更可怕的事情，请想，现在所知道的首发SO，网上的量都常见，混水中的，ZM WK KG FL DO等到，他们几个冠号的总量加起来不过是一个固定冠号的量，这些混水都涌现出很多，那么，固定冠号的量真的会少吗？错！既然不少，为什么现在没有出现？很简单啊！
说道真正的稀有品种，我认为是OT OZ这两个，因为他们只在各自的99号段，而且本号段里还有混水的存在，所以珍稀，DO有刀货出现若干，OW有散联并有数捆交易，根据我掌握的信息，在一个配号的朋友手上，还有可观的条货和箱货。ZM基本上的量还在东北，一两件还是有的，DK在广东和福建，数量数件。还是那句老话，暂时不出现的，不一定没有量！
991-2大叶兰是2012年刚刚被挖掘出来的新贵品种，一经问世即被收藏界广泛认可，交易火爆。
大叶兰的特征：一，增大式凸版水印。二，专用美国进口的满版荧光丝纸张。
大叶兰的总发行量在12亿张左右，只有991-2总量的2%，经过几年的投放流通和拆豹子号的大量消耗，资源所剩很少很少，可以断定大叶兰的将来有很大的上涨空间。因其水印版别明显不同，已经被公认为第五套人民币里的独立券种，成为了五版币的骨筋，缺少了991大叶兰，任何一套99版小全套或者第五版大全套都是不完整的。所以投资991大叶兰必将有喜出望外的丰厚回报，大叶兰必将是五版币首选的投资品种。
为了满足广大收藏者的投资需求，已经开发出如下的大叶兰套装收藏册。
机会总是留给有准备的人，机会又是稍纵即逝的，当两年后大叶兰溢价N倍的时候，但愿您和我们一样，在举杯庆贺！
附：大叶兰的所有冠号以及其发行量：
冠号品种大叶兰在本冠号中的占有率
SO 混合水印 30%
WK 混合水印 40%
ZM 混合水印 25%
OT 混合水印 1%
OW 混合水印 7%
OU 固定水印 99.9%
OZ 混合水印 1%
CK 固定水印99.9%
CL 固定水印 99.9%
DM 混合水印80%
DN 固定水印99.9%
DO 混合水印4%
DK 混合水印15%
FL 混合水印60%
FM 固定水印99.9%
FN 固定水印 99.9%
FO 固定水印 99.9%
KE 固定水印 99.9%
KF 固定水印 99.9%
KG 混合水印 95%
JM 混水补号发行约50万张
MI 混水补号发行约25万张
以上资料由青岛老陆编撰
2012 4 18
四版荧光币收藏资料 为方便大家对荧光币的的探讨和学习，特将本人收集的资料提供给大家。有不周全的地方，欢迎各位收藏朋友填充。 第四版荧光币是第四套人民币过渡到第五套人民币中的一个小范围的测试，存世量相当稀少，是属于所有的钱币当中唯一的一套荧光防伪技术的试验钞，属于特殊投资品种，荧光钞的印制成功率只有百分之几，所以在钱币中是极其珍贵的！ 荧光纸钞中国奇币唯一的一套荧光防伪技术试验钞，存世量极其稀少实属钱币收藏界的一匹“黑马” 荧光币珍品大全一般是由22张荧光钞(这些是基础币，后来双发现了若干种荧光纸钞，本店都有收集，供广大爱好都欣赏)。其中包括：青天白日、绿幽灵、特强黄金甲、绿钻、苍松萃鹤、火凤凰、金龙王等等，每张珍钞在荧光灯(就是验钞用的紫外灯，功率大点最好，实践证明，12W的台式双管灯TK-2028紫外灯性价比不错，淘宝售价一般在20元左右)的照射下，有不同的特殊精美图案！第四版荧光不仅是中国改革开放高速发展的见证，同时也是中国货币发行史上高科技防伪技术试制过程的真实写照。具有极高的历史研究价值和收藏价值。四版荧光的发现挖掘将永久载入我国货币发行史册。 【发行背景】 四版荧光是高科技防伪试验的产物。80年代末至2000年初，我国纸币三版发行到四版。三版防伪的主要形式是水印，四版开始采用国际最先进的荧光防伪。那时许多防伪技术问题还没有得到有效解决，防伪技术还不是很成熟。为
了更好掌握和应用纸币荧光防伪技术，我国造币厂在小面额币种的少量冠号中做了大量荧光防伪试验。防伪试验分为两种：一种是特殊荧光纸钞防伪试验；另一种是油墨防伪试验。例如：80版壹角七个冠号（W A WB WC WD WE WG WH）的纸钞防伪试验产生了荧光珍品——青天白日和祥云；油墨防伪试验产生了特强黄金甲、中国红、绿幽灵、金龙王等荧光精品。当时为了节省成本和维护人民币的权威严肃性，所有试验都安排在小面额的几个冠号中进行。试验有的成功、有的失败。由于技术不过关，许多试验可能刚开始不久就停止了。因此，今天我们看到的荧光币只出现在很少的几个冠号中。又如，荧光奇币——祥云，目前在已发行的五套纸币中，只发现第四版一角币的七个冠号中才有。祥云的稀缺珍贵显而易见。综上所述，四版荧光完全是高科技防伪试验的结晶和代表。 四版荧光币前途辉煌。荧光币从挖掘发现到现在，才一年多时间，它就像初升的太阳，光芒出现。虽然许多人还不认同和认知啊，但它们迟早会被人们追捧。早期量小稀少面版别完全不同的荧光珍品——青天白日、中国红、祥云、绿幽灵等。未来它们的价值上升空间不可小视。眼下荧光币的投资收藏价值正逐步得到人们的认同。从认同喜欢到大量收藏投资，从使用耗损到礼品分散消耗，荧光币的价值将得到大幅度提升，最终走向辉煌。三版币王背水、珍品背绿、枣红、车工都是这样一步步发展过来的。 通过一年多的观察和市场调研，人们惊奇发现，荧光币只占四版普通币很小比例，绝大部分四版纸币并非都是荧光币，并且荧光币具有非同一般的特质，如冠号固定相同、有规律可循、生产厂家和发行年代明确、厚重的历史背景、版别不同、荧光美丽等，许多荧光爱好者正因为了解到荧光的优秀特质，才投资收藏。
991两冠大叶兰之初探 991两冠从2004年7月30发行，至2010年结束，共投放615个冠号，其中包括49个补号，总发行量约560亿张，可谓天量。当下99版的收藏如火如荼，但币商和藏家都不看好991，量太大，避之不及。所谓收藏的991，大多是补号，豹子号，早期首发，双冠，数字冠，荧光版等。是啊，560亿的天量，谁会关注她呢？ 首先来看一下991两冠的所有冠号，红色为大叶兰，黑色为混合水印，蓝色为小叶兰。 第一大组98种 AA □ AC AD AE □ AG AH AI AJ BA BB BC BD BE BF BG BH BI BJ CA CB CC CD CE CF CG CH CI CJ DA DB DC DD DE DF DG DH DI DJ EA EB EC ED EE EF EG EH EI EJ FA FB FC FD FE FF FG FH FI FJ GA GB GC GD GE GF GG GH GI GJ HA HB HC HD HE HF HG HH HI HJ IA IB IC ID IE IF IG IH II IJ JA JB JC JD JE JF JG JH JI JJ 第二大组(100种) PA PB PC PD PE PF PG PH PI PJ QA QB QC QD QE QF QG QH QI QJ RA RB RC RD RE RF RG RH RI RJ SA SB SC SD SE SF SG SH SI SJ TA TB TC TD TE TF TG TH TI TJ UA UB UC UD UE UF UG UH UI UJ WA WB WC WD WE WF WG WH WI WJ XA XB XC XD XE XF XG XH XI XJ YA YB YC YD YE YF YG YH YI YJ ZA ZB ZC ZD ZE ZF ZG ZH ZI ZJ 第三大组(100种) AP AQ AR AS AT AU AW AX AY AZ BP BQ BR BS BT BU BW BX BY BZ CP CQ CR CS CT CU CW CX CY CZ DP DQ DR DS DT DU DW DX DY DZ EP EQ ER ES ET EU EW EX EY EZ FP FQ FR FS FT FU FW FX FY FZ GP GQ GR GS GT GU GW GX GY GZ HP HQ HR HS HT HU HW HX HY HZ IP IQ IR IS IT IU IW IX IY IZ JP JQ JR JS JT JU JW JX JY JZ 第四大组(98种) PP PQ PR PS PT PU PW PX PY PZ QP QQ QR QS QT QU QW QX QY QZ RP RQ RR RS RT RU RW RX RY RZ SP SQ SR SS ST SU SW SX SY SZ TP TQ TR TS TT TU TW TX TY TZ UP UQ UR US UT □ □ UX UY UZ WP WQ WR WS WT WU WW WX WY WZ XP XQ XR XS XT XU XW XX XY XZ YP YQ YR YS YT YU YW YX YY YZ ZP ZQ ZR ZS ZT ZU ZW ZX ZY ZZ 第五大组(49种) PK PL PM PN PO QK QL QM QN QO RK RL RM RN RO SK SL SM SN SO TK TL TM TN TO UK UL UM □ UO WK WL WM WN WO XK XL XM XN XO YK YL YM YN YO ZK ZL ZM ZN ZO 第六大组(47种)
99版1元两冠大叶兰之冠号发行资料 随着人民币收藏市场行情的不断高涨，大家对纸币收藏的关注热情越来越多，尤其对大全套、特殊号码以及整刀币种更为关注，大家应该都知道我们现在所用的这套货币为第五套人民币，第五套人民币有发行99版和05版两个版本，而99版人民币目前市面能见到的已不多了，99版中的大面额币种目前市价都已超过了其面值，唯独99版1元一直是停留不前，据华夏国礼网收藏专家介绍，是因为99版1元发行量较大，而99版1元两冠发行的具体冠号如下所示： 99版1元两冠的所有冠号如下所示： 第一大组共有98种 AA □AC AD AE □AG AH AI AJ BA BB BC BD BE BF BG BH BI BJ CA CB CC CD CE CF CG CH CI CJ DA DB DC DD DE DF DG DH DI DJ EA EB EC ED EE EF EG EH EI EJ FA FB FC FD FE FF FG FH FI FJ GA GB GC GD GE GF GG GH GI GJ HA HB HC HD HE HF HG HH HI HJ IA IB IC ID IE IF IG IH II IJ JA JB JC JD JE JF JG JH JI JJ 第二大组共有(100种) PA PB PC PD PE PF PG PH PI PJ QA QB QC QD QE QF QG QH QI QJ RA RB RC RD RE RF RG RH RI RJ SA SB SC SD SE SF SG SH SI SJ TA TB TC TD TE TF TG TH TI TJ UA UB UC UD UE UF UG UH UI UJ WA WB WC WD WE WF WG WH WI WJ XA XB XC XD XE XF XG XH XI XJ
1999年版一元大叶兰普及知识 “大叶兰”叶子大，比较才知道，有泉友就会说了，我的叶子也大，为什么不承认我这个也是“大叶兰”？可能这就是这个叶子大造成了误区，导致了各种所谓的“大叶兰”漫天飞舞，致使很多爱好者望而却步，到底这个品种是不是忽悠？是不是一个我也可以寻找一个以水印不同为题材的品种呢？亦中、亦大、亦小？当然，答案是否定的，下面简单从以下谈三点诠释“大叶兰”的特点和辅助辨别方法：（如有更好的辨别方法欢迎一起讨论）
1、水印 “大叶兰”之所以能在短时间内被大家认可，最大的原因莫过于她的“水印”，这也是为什么会有一些早期的爱好者关注并发掘她的原因所在，亦是能让“大叶兰”引起大众瞩目的重要原因，水印的特点抓得很好，但美中不足的是没有诠释好这个“水印”到底怎么特殊，为何能称之为“大叶兰”？所谓的大，大的基准点是什么，凸显的效果又是什么，该如何给予区分、认知、辨别？ 水印主特点： “大叶兰”的水印概况为“肥、厚”二字，肥：花叶肥大；厚：花叶厚实。（请看以下“大、小叶兰”对比图）
水印辅特点：“大叶兰”与“叶兰”另一个非常明显的区别——大叶兰的三片花瓣内，均有花脉若隐若现，透光清晰度较好的，立体感则较强；
透光清晰度较差的，则立体感较弱，呈现若隐若现的一个小点。（不排除个别“大叶兰”不具备此特点，亦或“叶兰”有存在花脉特点） 2、纸张 纸张因为目前掌握的资料有限，在此只做简单概括，待日后对纸张研究的深入以及资料的收集后，可能的话会做进一步分析。所以，纸张只作为目前辨别的辅助特征。 纸张的区分，“大叶兰”的纸张先概括为一个字“厚。纸张在质感上确实要比一般的991纸张厚实，另外大叶兰纸张颜色上略微泛黄，但不排除其他也存在纸张微黄的情况（附图3）。由此可见，“大叶兰”的纸质与其他“叶兰”有明显本质区别。也肯定了一点：“大叶兰”的这批用纸必定是出自一家造纸厂的，至于是那家造纸厂，目前资料有限，不做表述。有其他泉友提出的某些造纸厂，在没有足够的事实依据和推理下，目前暂不下定论。
991大叶兰背金沙存量及冠号分析 1>99年发行的人民币包括991、995、9910、9920、9950、99100六种面值。从人民币的发行历史看，每发行一套人民币都会在小面值上试验少量的防伪技术，为下一套人民币做技术储备。因为是试验性技术，所以发行量都不大，主要原因是怕试验失败导致社会政治、经济和百姓生活不可挽回的损失。因此，试验币种都具有极大的收藏价值。另一方面，万一试验失败国家要收回的话，这种币就可能成为黑马。从这里可以解释，为什么历年来的纸币精品，黑马都产生在小面额纸币上，如背绿水印一角等。 2>以四套币为例，在小面值的1角、2角、5角纸币中试验了少量的防伪技术，如1角中有正详云、背详云，正红背绿、青天白日等，2角中的精品包括黑珍珠（常见的包括PA、PB、PC、PD、PE、PF地、PG 、PH 八个冠号，其中以PA、PB、PC最少见）、爱版（包括IP、IQ、IR、IS、IT、IU、IW、IX、IY、IZ，其中最罕见的是IT、IW、IX、IY四种）、雨过天晴等几种。5角币中最常见的是中国红、太阳红等。 3>以99年发行的人民币为例，值得收藏的尤其以991中的大叶兰和9910中的横水为标志。991常见的大叶兰十个冠号包括KG、SO、FM、FN、DM、DN、OU、CK、KE、WK，这几个冠号简称大叶兰十姐妹，但并不代表上述冠号都是大叶兰，有些是小叶兰。大叶兰十姐妹都有它的共性，即相对其它小叶兰来说，它们的发行量小，它们都是美国进口纸，都采用了我国第一种凸版水印技术。在荧光灯下每种冠号均比小叶兰有更多的荧光丝。991大叶兰中试验性发行了二种罕见的珍品，一种是大叶兰丝密光，另一种是大叶兰背金沙（也有人叫大叶兰背金）。 4>大叶兰丝密光主要集中在大叶兰的几个冠号中，目前发现在DN、DM 、FM 、K F 、KE 、KG中存在少部分。它们大部分不是以连号的形式出现的。有时一捆里只能发现一二张，有时一箱里也只有几张。丝密在荧光灯下的表现很吸引人，但比起背金来说，它的量比大叶兰背金多很多。大叶兰背金沙的发行量非常少，在荧光灯下它的颜色与黄金的颜色一样呈金黄色，因此网上流行叫它为背金或背金沙。意为背面有金色的荧光沙。大叶兰背金从目前发现的冠号来看，只集中在大叶兰KG中，号段主要以KG40为主(不是所有KG40里中都有背金沙)，按冠号流水计算只有25.2万张。KG39、KG41里也有极少一部分。按冠号流水计算KG39、KG41中背金沙大概有18.4万张。由于大叶兰是在流通过程中发现的，估计大叶兰背金沙大部分被消耗掉了，没有什么收藏价值了。 KG40以大面积背金为主，背金主要集中在币的背面右边空白处，约占整个币背面面积的四分之一，分布面积为36mm*63mm=2268mm2，它的密度没有高低之分，全部大面积背金的密度基本一致。紫光灯下用放大镜看，在背面的左侧四分之三的面积也有非常稀少的分布相对均匀的背金沙。因此，可以说KG40头的大叶兰是整个背面都有背金沙的，只是以右侧为主而已。 5>KG39、41两个号段头的大叶兰主要以背金沙条形式出现的，它以背金沙高度集中成一条金色沙带出现，所以有人把它叫为“背金沙条”。背金沙条又分为高密度和低密度两种，高密度的非常罕见，在荧光灯下它呈现成一条高亮度的金带。
1.大数据全景 2.linux系统与windows系统的本质区别 Windows操作系统倾向于将更多的功能集成到操作系统内部，并将程序与内核相结合；而Linux不同于Windows，它的内核空间与用户空间有明显的界限。
3. 虚拟机概念与类型 虚拟机（Virtual Machine）指通过软件模拟的具有完整硬件系统功能的、运行在一个完全隔离环境中的完整计算机系统。 4. docker基本知识(概念、架构、docker容器和虚拟化实现原理) 容器：Docker 容器是一个开源的应用容器引擎，让开发者可以打包他们的应用以及依赖包到一个可移植的Docker容器中，然后发布到任何流行的Linux机器上，也可以实现虚拟化。Docker容器是完全使用沙箱机制，相互之间不会有任何接口。不像虚拟机，Docker容器几乎没有性能开销,可以很容易地在机器和数据中心中运行。他们不依赖于任何语言、框架以及系统。 架构： Docker采用Client/Server架构模式。Docker Daemon是docker的核心守护进程，也就是Server 端，Server端可以部署在远程，也可以部署在本地，客户端向服务器发送请求，服务端负责构建、运行和分发容器。客户端和服务器可以运行在同一个Host 上，客户端可以通过socket 或REST API 与远程的服务器通信。 docker CLI 实现容器和镜像的管理，为用户提供统一的操作界面,这个客户端提供一个只读的镜像，然后通过镜像可以创建一个或者多个容器(container)，这些容器可以只是一个RFS(Root File System),也可以是一个包含了用户应用的RFS。容器在docker Client中只是一个进程，两个进程是互不可见的，从而实现容器之间的个隔离。 用户不能与server直接交互，但可以通过与容器这个桥梁来交互，由于是操作系统级别的虚拟技术，中间的损耗几乎可以不计。 虚拟化实现原理：
991大叶兰的鉴别方法 大叶兰推出至今3月有余，爱好者的团体日渐壮大，关注的目光也逐渐增多。正因为991水印目光的焦聚，才出现了各种声音的“叶兰（所谓中、小叶兰，下同）”，不能说是混淆视听，毕竟钱币收藏是一种集雅情操，以及对未知奥妙的探索和认知，正是在不断的探索和研究中，才造成了现在这样的、所谓的“多种叶兰”的出现。归根结底是“大叶兰”在诞生（指公布）的三个月以来，并没有一个让人一目了然、简而意赅的标准及特点加以区分和认知。 “大叶兰”叶子大，比较才知道，有泉友就会说了，我的叶子也大，为什么不承认我这个也是“大叶兰”？可能这就是这个叶子大造成了误区，导致了各种所谓的“大叶兰”漫天飞舞，致使很多爱好者望而却步，到底这个品种是不是忽悠？是不是一个我也可以寻找一个以水印不同为题材的品种呢？亦中、亦大、亦小？当然，答案是否定的，下面简单从以下谈三点诠释“大叶兰”的特点和辅助辨别方法：（如有更好的辨别方法欢迎一起讨论） 1、水印 “大叶兰”之所以能在短时间内被大家认可，最大的原因莫过于她的“水印”，这也是为什么会有一些早期的爱好者关注并发掘她的原因所在，亦是能让“大叶兰”引起大众瞩目的重要原因，水印的特点抓得很好，但美中不足的是没有诠释好这个“水印”到底怎么特殊，为何能称之为“大叶兰”？所谓的大，大的基准点是什么，凸显的效果又是什么，该如何给予区分、认知、辨别？ 水印主特点： “大叶兰”的水印概况为“肥、厚”二字，肥：花叶肥大；厚：花叶厚实。（请看以下“大、小叶兰”对比图）
水印辅特点：“大叶兰”与“叶兰”另一个非常明显的区别——大叶兰的三片花瓣内，均有花脉若隐若现，透光清晰度较好的，立体感则较强；透光清晰度较差的，则立体感较弱，呈现若隐若现的一个小点。（不排除个别“大叶兰”不具备此特点，亦或“叶兰”有存在花脉特点）（见上图） 2、纸张 纸张因为目前掌握的资料有限，在此只做简单概括，待日后对纸张研究的深入以及资料的收集后，可能的话会做进一步分析。所以，纸张只作为目前辨别的辅助特征。纸张的区分，“大叶兰”的纸张先概括为一个字“厚。纸张在质感上确实要比一般的991纸张厚实，另外大叶兰纸张颜色上略微泛黄，但不排除其他也存在纸张微黄的情况（附图3）。由此可见，“大叶兰”的纸质与其他“叶兰”有明显本质区别。也肯定了一点：“大叶兰”的这批用纸必定是出自一家造纸厂的，至于是那家造纸厂，目前资料有限，不做表述。有其他泉友提出的某些造纸厂，在没有足够的事实依据和推理下，目前暂不下定论。 3、荧光丝 荧光是作为“大叶兰”的另外一种辨别的重要方法。“大叶兰”在紫外荧光灯下，呈现的特点也概况二个字“亮”、“密”。相对于普通991来说，“大叶兰”在荧光灯下呈现出的荧光丝显得格外明亮，荧光丝也较普通的“叶兰”多很多。从美学的角度去欣赏，犹如夏夜的萤火虫在空中游丝曼舞。（请看以下对比图）
991荧光精品欣赏 1、大叶兰高丝密（转自他人图片）2.背金沙流星雨、金沙瀑布——飞流直下三千尺疑是银河落九天图片来自：[url]http://sex_365的百度相册[/url]图片来自： [url]http://sex_365的百度相册[/url]3.数字荧光强背金沙图片来自：[url]http://sex_365的百度相册[/url]图片来自：[url]http://sex_365的百度相册[/url]4、冠号荧光背金沙图片来自：[url]http://sex_365的百度相册[/url]图片来自： [url]http://sex_365的百度相册[/url]图片来自： [url]http://sex_365的百度相册[/url]图片来自： [url]http://sex_365的百度相册[/url]图片来自： [url]http://sex_365的百度相册[/url]5.辟邪双剑6.漫天飘雪——金银双雪图片来自：[url]http://sex_365的百度相册[/url]图片来自：[url]http://sex_365的百度相册[/url]7.三潭印月——月亮币图片来自：[url]http://sex_365的百度相册[/url]图片来自：[url]http://sex_365的百度相册[/url]图片来自： [url]http://sex_365的百度相册[/url]图片来自： [url]http://sex_365的百度相册[/url]8.大叶兰背金条+大叶兰双背金条991大叶兰背金条仅存在于KG41的个别号段，且跳号存在，一刀中并非所有的都是背金条，背金条又分高密背金条和低密背金条。图片来自：[url]http://sex_365的百度
《大数据导论》课程期末复习资料 《大数据导论》课程讲稿章节目录： 第1章大数据概述 （1）大数据的概念 （2）大数据的特征 （3）大数据的数据类型 （4）大数据的技术 （5）大数据的应用 第2章大数据采集与预处理 （1）大数据采集 （2）大数据预处理概述 （3）数据清洗 （4）数据集成 （5）数据变换 （6）数据规约 第3章大数据存储 （1）大数据存储概述 （2）数据存储介质 （3）存储系统结构 （4）云存储概述 （5）云存储技术 （6）新型数据存储系统 （7）数据仓库 第4章大数据计算平台 （1）云计算概述 （2）云计算平台 （3）MapReduce平台 （4）Hadoop平台 （5）Spark平台 第5章大数据分析与挖掘 （1）大数据分析概述 （2）大数据分析的类型及架构 （3）大数据挖掘 （4）大数据关联分析 （5）大数据分类 （6）大数据聚类 （7）大数据分析工具 第6章大数据可视化 （1）大数据可视化概述 （2）大数据可视化方法 （3）大数据可视化工具 第7章社交大数据
（1）社交大数据 （2）国内社交网络大数据的应用 （3）国外社交网络大数据的应用 第8章交通大数据 （1）交通大数据概述 （2）交通监测应用 （3）预测人类移动行为应用 第9章医疗大数据 （1）医疗大数据简介 （2）临床决策分析应用 （3）医疗数据系统分析 第10章大数据的挑战与发展趋势 （1）大数据发展面临的挑战 （2）大数据的发展趋势 一、客观部分：（单项选择、多项选择） （一）、单项选择 1.以下不是NoSQL数据库的是（） A.MongoDB B.HBase C.Cassandra D.DB2 ★考核知识点:NoSQL与NewSQL主流系统 参考讲稿章节：3.7 附1.1.1（考核知识点解释）： 目前市场上主要的NoSQL数据存储工具有：BigTable、Dynamo 、Hbase、MongoDB、CouchDB、Hypertable 还存在一些其他的开源的NoSQL数据库，Neo4j、Oracle Berkeley DB、Apache Cassandra等 另外，NewSQL数据库。例如：GoogleSpanner、V oltDB、RethinkDB、Clustrix、TokuDB和MemSQL等。 2以下不是目前主流开源分布式计算系统的是（） A.Azure B.Hadoop C.Spark
9910白水印演变与过渡 1999年10元劵白水印版式探讨 后记 1、规律的问题。很多人认为9910的白水印毫无规律，怎么讲毫无规律？理由：冠号、号段乱。却不知道水印钞纸抄造、裁切、运输、印刷、打码整个流程会出现纰漏，而造成不同批次的水印纸放在一起进行冠号打码。规律的解释：规则而整齐。如果窄水、中水（过渡水印）、宽水、大圆水、小圆水是不是规则而整齐、形态除了国家标准的误差外（横向伸缩性≤3.5%）是不是惊人的一致？如果是，这就是规律！也就是稳定性问题。广大泉友也可以参考背水的冠号号段、平版星水印5角的冠号号段、绿幽灵的冠号号段、包括最新的991大叶兰、小叶兰的冠号号段。这个是生产衔接问题。如果把9910中水的钞纸挑在一起，然后进行冠号打码，会乱吗？绝对不会乱。也就是说水印纸抄造没乱，而是使用过程弄乱了。 2、关于水印模版的问题。大家都知道同一模版印制出来的东西，具有惊人的一致性和稳定性。大家可以看看9910的毛泽东像由凹印钢版印刷而成，是不是9910每张的毛泽东像是惊人的一致？虽然会出现一些油墨不均衡的问题、福耳问题等等。9910窄水、中水、宽水、大圆水、小圆水是不是有惊人的一致性？有就证明是由独立模版完成（当然在排除伸缩性的前提下）。当然也会出现一些不规则的水印，这个本人在上文有论述，文章后面会附上水印辊常见问题，供大家参考。 3、关于1.1窄水或1.2窄水，并以此类推的水印问题。首先要问这些规格一模一样的水印有多少数量？形态是否惊人一致？就是说有一定数量、有一定规律、有没有具备稳定性的问题？如果不是请参阅本人上文描述一些水印成因（及下文图片展示的水印辊故障问题）。如果大量存在，具有稳定性，那不可否认是一种新版别。
991月亮荧光外型大小不大相同，目前发现有三种，两冠MC、MD、NQ的外型圆润，直径为3.5mm,个别因印刷问题搓版，出现不规则形状。三冠R9X月亮大而虚幻，直径6mm左右。三冠N5Y月亮偏小而精致，直径最为3mm 水号及发行量 通过广大收藏爱好者的不断努力，991两冠月亮荧光现有3个冠的流水号正在收集统 计当中（三冠的情况现在不太清楚，暂未统计，据网友探索发现，已经发现除R9X外， N0Y,N1Y,N5Y,N9Y,据待验证消息，有网友发现M5B也有月亮荧光），现有情况为： 冠号流水号发行量（万枚） MC 5434 5406 5428 6144 6468 8980 5881 7 MD 1211 1212 1637 1639 1641 2715 2716 7 NQ 4492 1 合计15 补号ME：0004 0015 991元两冠月亮币目前发现的流水号段统计表如下： MC：2903 2904 5406 5428 5433 5434 5521 5881 6142 6143 6144 6468 8348 8349 898 0 8981 MD：1211 1212 1637 1639 1641 2715 2716 NQ：4492 补号ME：0004 0015 第一大组共发行97个冠号,(其中补号6种:AD,AE,AG,AH,AI,AJ) -- -- AC AD AE -- AG AH AI AJ BA BB BC BD BE BF BG BH BI BJ CA CB CC CD CE CF C G CH CI CJ
DA DB DC DD DE DF DG DH DI DJ EA EB EC ED EE EF EG EH EI EJ FA FB FC FD FE FF FG FH FI FJ GA GB GC GD GE GF GG GH GI GJ HA HB HC HD HE HF HG HH HI HJ IA IB IC ID IE IF IG IH II IJ JA JB JC JD JE JF JG JH JI JJ 第二大组共发行100个冠号,(其中补票6种:UA,UB,UC,UD,UE,UF) PA PB PC PD PE PF PG PH PI PJ QA QB QC QD QE QF QG QH QI QJ RA RB RC RD RE RF RG RH RI RJ SA SB SC SD SE SF SG SH SI SJ TA TB TC TD TE TF TG TH TI TJ UA UB UC UD UE UF UG UH UI UJ WA WB WC W D WE WF WG WH WI WJ XA XB XC XD XE XF XG XH XI XJ YA YB YC YD YE YF YG YH YI YJ ZA ZB ZC ZD ZE ZF ZG ZH ZI ZJ 第三大组:已发现100种,(其中补票7种:HS,HT,HU,HW,HX,HY,HZ) AP AQ AR AS AT AU AW AX AY AZ BP BQ BR BS BT BU BW BX BY BZ CP CQ CR CS CT CU CW CX CY CZ DP DQ DR DS DT DU DW DX DY DZ EP EQ ER ES ET EU EW EX EY EZ
1 引言 在气象行业内部，气象数据的价值已经和正在被深入挖掘着。但是，不能将气象预报产品的社会化推广简单地认为就是“气象大数据的广泛应用”。 大数据实际上是一种混杂数据，气象大数据应该是指气象行业所拥有的以及锁接触到的全体数据，包括传统的气象数据和对外服务提供的影视音频资料、网页资料、预报文本以及地理位置相关数据、社会经济共享数据等等。 传统的”气象数据“，地面观测、气象卫星遥感、天气雷达和数值预报产品四类数据占数据总量的90%以上，基本的气象数据直接用途是气象业务、天气预报、气候预测以及气象服务。“大数据应用”与目前的气象服务有所不同，前者是气象数据的“深度应用”和“增值应用”，后者是既定业务数据加工产品的社会推广应用。 “大数据的核心就是预测”，这是《大数据时代》的作者舍恩伯格的名言。天气和气候系统是典型的非线性系统，无法通过运用简单的统计分析方法来对其进行准确的预报和预测。人们常说的南美丛林里一只蝴蝶扇动几下翅膀，会在几周后引发北美的一场暴风雪这一现象，形象地描绘了气象科学的复杂性。运用统计分析方法进行天气预报在数十年前便已被气象科学界否决了——也就是说，目前经典的大数据应用方法并不适用于天气预报业务。 现在，气象行业的公共服务职能越来越强，面向政府提供决策服务，面向公众提供气象预报预警服务，面向社会发展，应对气候发展节能减排。这些决策信息怎么来依赖于我们对气象数据的处理。
气象大数据应该在跨行业综合应用这一“增值应用”价值挖掘过程中焕发出的新的光芒。 2 大数据平台的基本构成 2.1 概述 “大数据”是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。 大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。换言之，如果把大数据比作一种产业，那么这种产业实现盈利的关键，在于提高对数据的“加工能力”，通过“加工”实现数据的“增值”。 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，必须采用分布式架构。它的特色在于对海量数据进行分布式数据挖掘（SaaS），但它必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库（PaaS）和云存储、虚拟化技术（IaaS）。 大数据可通过许多方式来存储、获取、处理和分析。每个大数据来源都有不同的特征，包括数据的频率、量、速度、类型和真实性。处理并存储大数据时，会涉及到更多维度，比如治理、安全性和策略。选择一种架构并构建合适的大数据解决方案极具挑战，因为需要考虑非常多的因素。 气象行业的数据情况则更为复杂，除了“机器生成”（可以理解为遥测、传感设备产生的观测数据，大量参与气象服务和共享的信息都以文本、图片、视频等多种形式存储，符合“大数据”的4V特点：Volume(大量)、Velocity(高速)、
大数据 大数据是指无法在一定时间内用常规软件工具对其内容进行抓取、管理和处理的数据集合。大数据技术，是指从各种各样类型的数据中，快速获得有价值信息的能力。适用于大数据的技术，包括大规模并行处理（MPP）数据库，数据挖掘电网，分布式文件系统，分布式数据库，云计算平台，互联网，和可扩展的存储系统。 大数据的定义 大数据由巨型数据集组成，这些数据集大小常超出人类在可接受时间下的收集、庋用、管理和处理能力。大数据的大小经常改变，截至2012年，单一数据集的大小从数太字节（TB）至数十兆亿字节（PB）不等。 在一份2001年的研究与相关的演讲中，麦塔集团（META Group，现为高德纳）分析员道格·莱尼（Doug Laney）指出数据增长的挑战和机遇有三个方向：量（Volume，数据大小）、速（Velocity，数据输入输出的速度）与多变（Variety，多样性），合称“3V”或“3Vs”。高德纳与现在大部分大数据产业中的公司，都继续使用3V来描述大数据。高德纳于2012年修改对大数据的定义：“大数据是大量、高速、及/或多变的信息资产，它需要新型的处理方式去促成更强的决策能力、洞察力与最优化处理。”另外，有机构在3V之外定义第4个V：真实性（Veracity）为第四特点。 大数据必须借由计算机对数据进行统计、比对、解析方能得出客观结果。美国在2012年就开始着手大数据，奥巴马更在同年投入2亿美金在大数据的开发中，更强调大数据会是之后的未来石油。数据挖掘（data mining）则是在探讨用以解析大数据的方法。 大数据的特点 具体来说，大数据具有4个基本特征： 一是数据体量巨大。百度资料表明，其新首页导航每天需要提供的数据超过1.5PB（1PB=1024TB），这些数据如果打印出来将超过5千亿张A4纸。有资料证实，到目前为止，人类生产的所有印刷材料的数据量仅为200PB。 二是数据类型多样。现在的数据类型不仅是文本形式，更多的是图片、视频、音频、地理位置信息等多类型的数据，个性化数据占绝对多数。 三是处理速度快。数据处理遵循“1秒定律”，可从各种类型的数据中快速获得高价值的信息。 四是价值密度低。以视频为例，一小时的视频，在不间断的监控过程中，可能有用的数据仅仅只有一两秒大数据的作用 第一，对大数据的处理分析正成为新一代信息技术融合应用的结点。移动互联网、物联网、社交网络、数字家庭、电子商务等是新一代信息技术的应用形态，这些应用不断产生大数据。云计算为这些海量、多样化的大数据提供存储和运算平台。通过对不同来源数据的管理、处理、分析与优化，将结果反馈到上述应用中，将创造出巨大的经济和社会价值。 大数据具有催生社会变革的能量。但释放这种能量，需要严谨的数据治理、富有洞见的数据分析和激发管理创新的环境(Ramayya Krishnan,卡内基·梅隆大学海因兹学院院长)。 第二，大数据是信息产业持续高速增长的新引擎。面向大数据市场的新技术、新产品、新服务、新业态会不断涌现。在硬件与集成设备领域，大数据将对芯片、存储产业产生重要影响，还将催生一体化数据存储处理服务器、内存计算等市场。在软件与服务领域，大数据将引发数据快速处理分析、数据挖掘技术和软件产品的发展。 第三，大数据利用将成为提高核心竞争力的关键因素。各行各业的决策正在从“业务驱动”转变“数据驱动”。 对大数据的分析可以使零售商实时掌握市场动态并迅速做出应对；可以为商家制定更加精准有效的营销策略提供决策支持；可以帮助企业为消费者提供更加及时和个性化的服务；在医疗领域，可提高诊断准确性和药物有效性；在公共事业领域，大数据也开始发挥促进经济发展、维护社会稳定等方面的重要作用。 第四，大数据时代科学研究的方法手段将发生重大改变。例如，抽样调查是社会科学的基本研究方法。在大数据时代，可通过实时监测、跟踪研究对象在互联网上产生的海量行为数据，进行挖掘分析，揭示出规律性的东
钱币收藏价格表2014 来源：https://www.doczj.com/doc/c98738811.html, 第一套人民币价格表2014 名称面值市场参考价格收购价格备注壹元--工农1元1300-2700800-16008品-全品壹元--工厂1元1200-2500800-16008品-全品伍元--帆船5元1000-3000600-20008品-全品伍元--绵羊5元1000-3000600-20008品-全品伍元--水牛5元5500-8万3500-600008品-全品伍元--织布10元700-1800500-12008品-全品拾元-灌田，矿井10元1000-400020008品-全品拾元-锯木，犁田10元1000-30001000-22008品-全品拾元--火车10元1500-55002000-30008品-全品拾元-工农10元1000-150010008品-全品贰拾元-驴子，火车20元3000-150006000-95008品-全品贰拾元-推煤车20元2000-50003000-45008品-全品贰拾元--蓝色六和塔20元2500-75002000-40008品-全品贰拾元--咖啡六和塔20元4000-150006000-85008品-全品贰拾元--立交桥20元1500-30001200-20008品-全品贰拾元--帆船，火车20元4500-220008000-150008品-全品贰拾元--打场20元2500-150007000-98008品-全品伍拾元-水车，矿车50元 5000-5000020000-30000（黑面）伍拾元--火车，大桥50元 14000-5500042000-50000（红面）伍拾元--火车，大桥50元4000-2000013800-15000（蓝面）伍拾元--铁路50元4000-1200012000-14800六位数
991-2大叶兰研究资料 第五组 SO(混合水印）——石家庄 2008年7-8月（大：43、57、59、62、67、68；小：04、07、08，19、20、22、35、36、77）补号YO WK(混合水印）——石家庄2008年8-9月 （大：00、01、02、03、04、05、06、08、09、10、11、22、26、28、29、30、31、32、33、34、44、45、46、47、48、49、51、52、53、54、55； 小：07、16、35、36、37、38、39、40、41、42、43、57、58、59） ZM(混合水印)——上海年12月（大：31、65、90；小：83） 第六组 OT(混合水印)——石家庄2009年2-3月（大：99；小：09、22、21、28、33、34、42、84、98小流水基本都是小，3、4开头的都是小） OU——石家庄2009年3-4月（天津：大：00、10、11、12、13、14、18、26、34、52、54、60、61、65、93、97） OW(混合水印)——石家庄2009年4-5月（大：00-06；小：29、37、43、44、21、16、45、83、90、）OZ(混合水印)——石家庄2009年6-7月（大：99混水；小：30、95） 第七组 CK——北京2009年5-6月（大：14、39、44、45、77、84） CL——北京2009年6-7月（大：03） DK——上海2008年12月-2009年1月（大：08） DM(混合水印)——上海2009年1-2月（大：05、27、29、40、41、47、48、62、94；小：23）DN——上海2009年2月（大：06、13、28、60、61；） DO(混合水印)——上海2009年10-11月（大：011开头还是混水印；其余号段少见） EN（混合水印）——（大：76；小：65）冠号疯子加的冠号，他有实物 FL(混合水印)——北京 2009年2-3月（东北：大：40、42、59、81、96） FM——北京2009年3月（大：04、08、55） FN——北京2009年3-4月（大：03、16、19、24、33、46、52、58、67、76、89） FO——北京2009年4-5月（广东；大：36、44、64、75、78、89应该是） 第八组 KE——北京年7月（东北；大：01、29、75、78、90、92、93、94、98、99） KF（混合水印）——北京 2009年7-9月（东北；大：00、22、27、28、29、30、32、34、35、37、40、42、43、44、46、47、48、49、51、52、54、55、56混水、57、60、71、73、79、83、97） KG（混合水印）——北京2009年9月（东北：大：00、03、06、09、10、12、37、38混水、40、42、44、48、49是混水、52、53、64、65、69、73、75、76、80、82、94混水、98；小：88、96、99）补号MI MI (补号)——上海2009年（大：000、001、002、003） JM (补号)——北京2009年 (大：009、010；小：002、004、007、008) 目前统计的统计，大叶兰为19个冠号，总发行量约13亿张，为什么说是13亿？据我的统计，大叶兰的8个混水冠号的总和不足2亿张，如OT，00至98号段都是小叶兰，再如OW，只有00至06号段才是大叶兰，一个冠号里只有数百万张大叶兰。大叶兰的总量只有991的2%，比9910红一少。 细心的朋友看了不难发现，991大叶兰隐藏的竟是如此之深， 1，她既不在首发组，也不在最后的关门组，不头不尾的，就躲过了大部分人的眼睛。或许有人关注过991两冠的版式，可是，从2004年7月开始发行到2008年秋天，4年的时间过去了，300多个冠号发行
大数据概念 研究机构Gartner—大数据概念 "大数据"是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能 力的海量、高增长率和多样化的信息资产。从数据的类别上看，"大数据"指的是无 法使用传统流程或工具处理或分析的信息。它定义了那些超出正常处理范围和大小、迫使用户采用非传统处理方法的数据集。亚马逊网络服务（AWS）、大数据科学 家JohnRauser提到一个简单的定义：大数据就是任何超过了一台计算机处理能力的庞大数据量。研发小组对大数据的定义："大数据是最大的宣传技术、是最时髦的技术，当这种现象出现时，定义就变得很混乱。" Kelly说："大数据是可能不包含所有的信息，但我觉得大部分是正确的。对大数据的一部分认知在于，它是如此之大，分析它需要多个工作负载，这是AWS的定义。当你的技术达到极限时，也就是数 据的极限"。大数据不是关于如何定义，最重要的是如何使用。最大的挑战在于哪
些技术能更好的使用数据以及大数据的应用情况如何。这与传统的数据库相比，开 源的大数据分析工具的如Hadoop的崛起，这些非结构化的数据服务的价值在哪里。 大数据分析 大数据分析的使用者有大数据分析专家，同时还有普通用户，但是他们二者对于大数据分析最基本的要求就是可视化分析，因为可视化分析能够直观的呈现大数据特点，同时能够非常容易被读者所接受，就如同看图说话一样简单明了。 大数据分析的理论核心就是数据挖掘算法，各种数据挖掘的算法基于不同的数据类型和格式才能更加科学的呈现出数据本身具备的特点，也正是因为这些被全世界统计学家所公认的各种统计方法（可以称之为真理）才能深入数据内部，挖掘出公认的价值。另外一个方面也是因为有这些数据挖掘的算法才能更快速的处理大数据，如果一个算法得花上好几年才能得出结论，那大数据的价值也就无从说起了。 大数据分析最终要的应用领域之一就是预测性分析，从大数据中挖掘出特点，通过科学的建立模型，之后便可以通过模型带入新的数据，从而预测未来的数据。 大数据分析最终要的应用领域之一就是预测性分析，从大数据中挖掘出特点，通过科学的建立模型，之后便可以通过模型带入新的数据，从而预测未来的数据。 大数据分析离不开数据质量和数据管理，高质量的数据和有效的数据管理，无论是在学术研究还是在商业应用领域，都能够保证分析结果的真实和有价值。大数据分析的基础就是以上五个方面，当然更加深入大数据分析的话，还有很多很多更加有特点的、更加深入的、更加专业的大数据分析方法。 大数据技术