持续集成(continuous integration)作为敏捷编程的基石现在已经被绝大多数的开发团队所广泛采用。而持续集成的工具现如今也是百花齐放，各有千秋，本文主要对比了在Java领域中比较常见的几种CI server（因为公司要求统一整个公司的CI server）。如果想了解更多的工具，可以看这里：
https://www.doczj.com/doc/ca15930172.html,/display/CC/CI+Feature+Matrix，这个网页集中了决大多数比较流行的CI server，但是我发现很多的内容已经落后于实际产品的功能了，所以如果要对比的话，可能要实际到产品的站点去看一下，最好还是下载下来运行起来看。
在本文中，我主要针对以下几种CI Server作对比，这也是公司里各个项目组目前自行选用的（版本有点多，国内的多选用了一些open source的，而老外那边用得比较多的是商用版本，CruiseControl和TeamCity是我加的，因为名气非常大。）：
?CruiseControl (https://www.doczj.com/doc/ca15930172.html,/)
?Hudson (https://https://www.doczj.com/doc/ca15930172.html,/)
?LuntBuild (https://www.doczj.com/doc/ca15930172.html,/)
?TeamCity (https://www.doczj.com/doc/ca15930172.html,/teamcity/)
?AntHill Pro (https://www.doczj.com/doc/ca15930172.html,/)
?Bamboo (https://www.doczj.com/doc/ca15930172.html,/software/bamboo/)
?QuickBuild (https://www.doczj.com/doc/ca15930172.html,/)
在持续集成领域，OpenSource的CruiseControl和LuntBuild可谓老牌了，尤其是CruiseControl，出自thoughtworks，这可是Martin Fowler的老巢啊。Hudson作为OpenSource里持续集成的后起之秀，现在已经赶超了这两个前辈，目前恐怕是使用最多的一个CI Server了。而后面4个是商用的CI Server，其中TeamCity是来自jetbrains的，jetbrains是开发著名的IDE IntelliJ的公司。Bamboo则是开发著名的Bug Tracking工具Jira 和Wiki Confluence的公司atlassian公司出品的。AntHill也属于Continuous Integration界的元老，QuickBuild则是LuntBuild的商业版本，我在下面重点考量的是QuickBuild，因为LuntBuild好像现在更新较慢了，而且QuickBuild现在好像也有了免费的所谓的Community Edition，功能齐全，只是配置数有所限制。在这些商业版本中，TeamCity应该是目前市场占有率最高的。由于公司里比较倾向使用商业版本的服务器，所以我重点比较的是后4种，捎带比较了一下CruiseControl和Hudson。TeamCity和QuickBuild都有各自的免费版本，有兴趣的也可以去看看。
功能对比
CI Server在本质上就是一个定时调度器。我们配置一系列的项目，然后设定一个定时器，让它干一些活，然后通知大家。所以很多公司都使用所谓Home-made的工具，用
cron+Ant/Maven来做持续集成，这个就已经可以达到CI的最简单的功能了。而使用工具，就是我们除了基本的编译和通知功能以外，我们还有很多其它的需求，在我们公司里，选择CI Server主要考虑以下几点：
?便于公司的统一管理（大约有200+ Projects需要统一管理）
?对于项目本身进行流程管理: Daily Build -> QA Build -> Release Build
?和公司AD（Active Directory）的连接以对用户进行权限管理
?Continuous Testing的支持，即对于项目的Test要能产生出详尽的报告以及收集Test 的统计数据以作为项目的分析和考量
?Continuous Code Quality Analysis的支持，即能处理项目产生的Coverage报告，Code 的static analysis报告，并且能收集这些报告的统计数据以作项目的分析和考量
?与SCM工具的集成，我们公司主要有三种VCS，ClearCase, Subversion和StarTeam ?与其它工具的集成，如bug tracking工具，IDE集成等等。
首先，我们从安装的角度来查看一下
安装CI
安装是我们开始的第一步，同时也对各个CI server都有了初步的印象。按照各自的手册，很快就装好了，我基本上选择的是Standalone的版本，就是不配置数据库，使用自带的，也不deploy到Tomcat或者其它容器，这点，基本上每个CI Server都非常简单。所以也没看出什么好坏来。这里不得不提一下AntHill，有点小家子气，要download还得提交一个request，然后才能下载，安装，有点烦。
配置项目
在大多数的CI Server中，绝大部分都是以Project或者Project Group来进行管理，只有LuntBuild和QuickBuild比较另类，它们使用了Configuration这个术语，意即一个配置。在配置一个典型的项目的时候，即只处理基本的一个流程：CheckOut, Build, Publish Artifacts，这些工具都完成的非常好，也非常简单，我使用下来，觉得TeamCity的导航最方便，一目了然。而LuntBuild和QuickBuild在这方面稍显人性化不足，这两个工具都没有使用wizard的模式。
下面，我接着实验配置50个测试项目，这也就开始考验一个CI Server的管理能力了（因为我们项目较多）。使用下来，我发现QuickBuild对于我而言，最实用。因为它使用Configuration而不是Project，并且QuickBuild是这些CI Server中唯一支持树状结构配置的。我可以把Configuration配置成Team A, Team B ...，然后根据实际情况，对每个Team
配置任意多个子节点，孙节点（注意，Configuration的数目在QuickBuild的Community Edition里是要限制的，好像是最多16个），另外，QuickBuild的继承关系使用起来也非常方便，如果要管理一个大型的CI Server，没有这种继承对我而言简直是一种折磨。比如说用hudson来配置50个项目，我折腾了大半天，而用QuickBuild来，我大约只用了一个小时，我实际配置的Configuration（含有实际step定义的）只有3个，其它的都是继承下来，然后修改了一下参数而已，而如果我们需要批量修改一系列的configurations的时候，则由于有继承关系，通常我们只要去修改一下父节点的设置就可以了。TeamCity支持Project Group的概念，类似于一种树形，但是还不完备，它只能分成两级关系，即Project Group 和Project。另外QuickBuild所拥有的继承的功能，在别的CI里没有看到过，有的只是象TeamCity类似的copy project的功能。而QuickBuild在复制的能力上远远胜过其它的CI Server，它可以整个子树拷贝，这也就意味着，我可以配置一个公司用的template configuration树，然后复制出A部门，B部门，C部门，等等等等。对于不同项目之间的区别则通过变量来控制，赞一个！TeamCity在配置的方便上真得是没话说，非常直观，最酷的是象JUnit，NUnit这样的Tests，连Ant脚本都不需要写了，它直接就可以找出项目里的unit tests，这个在其它的工具里也没有看到过。至于CruiseControl，Hudson，Bamboo等则是中规中矩，无甚亮点。这个环节，QuickBuild和TeamCity胜出。
另外配置一个项目要配的就是项目持续集成的流程管理，在我们这里，基本上是这样一个流程: Daily Build -> QA Build -> Integration Build -> Release Build。所谓Daily Build，顾名思义，就是每天一次的，由development team管理以保证项目的顺畅执行，然后经过一段时间后，development team要提交到QA那边进行测试，通常是2个星期到一个月左右，随项目大小不等，QA测试结束之后，如果没有重大的问题，则提交作Integration Test，以保证在模拟的实际环境中能正常工作，最后，如果没有什么问题的话则作Release Build以形成发布版本。对于公司里有一些Team使用敏捷编程的，则需要增加所谓的Commit Test Build，也就是developer在作每一个checkin的时候自动触发一个build，以保证build不会被这个checkin破坏（包括不会破坏unit tests和code quality)。这也是所谓的要作continuous testing和continuous code quality analysis，这些都是通过利用JUnit, NUnit，CheckStyle, PMD，Cobertura，FxCop等工具来实现的。我们在后面也会讲到，这里略过。这个环节里，个人比较喜欢AntHill Pro和QuickBuild，这两个工具都是比较强调流程的，尤其是AntHill Pro更是将其作为卖点。AntHill Pro以工作流的模式来定义这个流程，一个项目可以定义多个的workflow，对应于我们的case，就是定义Daily Build的workflow，定义QA Build的workflow，等等，然后在作promote的时候，通过选择不同的workflow来达到目的。而QuickBuild则是利用已有的configuration的概念，定义不同的Configuration，然后在Configuration的setting里定义一个或多个要promote的configurations。要作promote的时候，则通过点击某个build的promote按钮将其promote到指定的configuration 上去，也很方便。使用AntHill的模式，概念上很清晰，因为我们要作的是流程管理嘛，所以workflow会听起来比较容易接受。而QuickBuild则是把它绑定在Configuration上，使
用起来比较简单，但是找起来要费点事，至少对于我而言是这样。Hudson也有类似的流程管理，但是它是自动的，而promote在我们这里是需要人来作review的，也就是说要人去参与，判断究竟使用哪个版本来promote，所以在我们这里，不是很合适。
在配置项目这个环节里，个人感觉QuickBuild比较灵活，既可以做到很简单的配置，也可以做到非常复杂的配置，而且配置起来方便性非常好。只是术语与其它的CI Server有些不同，需要熟悉一下。
Build功能
CI Server最重要的就是Build本身的功能，包括SCM的连接，用户的权限管理，Build工具的支持。首先我们来看看SCM的支持。
SCM支持
在这些CI Server中，AntHill Pro和Hudson支持的种类最多，尤其是Hudson，基本上市面上的SCM都有所支持。对于象比较常见的Subversion，CVS，ClearCase，StarTeam，SourceSafe等，各家都已经支持了。而在上一项目中表现较好的QuickBuild，则属于在SCM 里支持最少的一家，它还不支持git，Team Foundation Server，这个目前已经很流行的两种SCM，实在有些遗憾。不过瑕不掩瑜，QuickBuild在支持SCM的时候，由于使用变量的支持，却是多家CI Server中最灵活的一家，它可以使用变量来配置SCM的URL，而其它的，则是通过定义一个基本的URL，然后针对不同项目来定义各自的SCM repository。而QuickBuild还有一个它自有的QuickBuild Repository，用于在不同的Configuration中传递artifacts，实际用起来也很方便，比如说我们在一个项目里要用到别的项目的artifacts，那么就可以定义一下这个repository。当然，这个功能也可以通过Maven的repository来完成来达到相同的目的。TeamCity也提供了类似的机制，只不过TeamCity的Repository其实就是一个Ivy的扩展。
SCM的数据在这些CI Server中都有体现，从每一个Build的change sets到历史统计。说明现在大家都很重视对于这些数据的收集和分析。其中TeamCity能直接从Web页面上直接调用IDE来打开这些改动的文件是一大亮点，毕竟是做IntelliJ的公司啊！
用户管理
这个基本上是每个CI Server的必备功能了，基本上都是既可以用内置的数据库管理（Hudson好像没用数据库），又可以连接LDAP服务器。我只是简单测试了一下，没有深入，也就没有什么发言权了。
Build的Dependencies管理(Dependent Builds)
在实际的项目中，我们常常会出现项目之间的依赖关系，比如说A项目依赖于B项目，B 项目依赖于C项目。所以当我们要编译A项目的时候，我们需要先编译C项目，然后编译B项目，最后再来编译A项目，这样做的好处显而易见，就是保证我们总是使用最新开发的code来编译一个版本，如果发生了什么问题，我们也可以很容易的知道究竟是哪个项目break了整个build的流程。这个功能基本上所有的这些CI Server都有提供，而能力各有千秋。TeamCity在这里属于最弱的一个，它只能通过定义Ivy来达到Artifacts在不同项目中的依赖管理，而AntHill Pro，Bamboo和QuickBuild则都有提供两种类型的dependency 管理，即artifacts和项目本身的依赖管理。不过TeamCity却有另外的杀手锏，就是导入项目的功能，它支持从IntelliJ的项目，Maven的项目中直接导入创建这种依赖关系。
分布式Build Pool
由于公司的项目繁多，平台繁多，对于一个项目需要分布到不同的平台去编译，测试，这时候就需要建立一个Build Pool了，基本上上述各家的CI Server都已经支持了这种分布式的build pool，其实质是利用了grid computing技术来进行管理。也就是一个build server带上一群的build agent，然后把build的任务分布到不同的agent上去执行。在这里不得不再赞一个QuickBuild了（呵呵，这个QuickBuild好像给人惊喜不断啊），其实QuickBuild的agent与其它家的倒没什么不同，只不过就是一个computing unit，关键在于QuickBuild里配置一个configuration，它使用了step的概念（这个QuickBuild的术语倒是不少嘛），这个step在AntHill Pro里也存在，关键在于这个step是可以分布的，也就是说，我配置一个项目的时候，可以定义一系列并行的分布式的step，这样对于管理和收集artifacts非常方便，我们可以定义Test On Windows, Test On Mac, Test On Linux，然后设置一下运行这些step的时候需要什么类型的agent，QuickBuild就可以把这些任务分布到这些平台的agents上去运行了。而其它家的可能是因为收费的方式，象TeamCity，一个build只能在一个agent上运行，我如果要做到同样的效果，就需要定义出三个项目，然后让这三个项目在不同的agents上运行，最后，还要再定义一个项目，让这个项目去收集它们的artifacts，非常麻烦。Bamboo和AntHill也类似于TeamCity。而Hudson在这块的能力很弱，个人感觉不如其它的产品强大，而且使用起来也更复杂一些。
Report功能和统计
上述各家CI SERVER都提供了Report的功能和统计的功能，在这个领域里，Hudson毫无悬念的是支持报告类型最多，最全的（谁叫咱OpenSource呢，有的是人开发）。Bamboo 属于支持报告类型最少的，不过也有很多第三方的plugin供选择。我们所关心的几个reports 都有被各家支持，其中QuickBuild的report给我的感觉最华丽，不过好像是参考google analytics来的，从界面上看和analytics简直就是一个翻版。在使用上，QuickBuild和TeamCity的最方便，直接点报告中的链接就可以作一些过滤。在统计信息方面，各家对tests
的统计都非常完备，这也从一个侧面反应出test driven现在那是深入人心啊。在支持Test Driven方面，TeamCity是力拔头筹，得益于开发IntelliJ的经验，TeamCity不仅可以自动寻找出项目中的unit tests（你不用在Ant脚本里调用junit task，或者在Maven里调用surefire），而且对于上次运行失败的test cases，它可以在下次build中自动先运行，这样就可以避免一个build运行了很久才发现上次失败的test还没有被更正过来呢，强！
另外，要提一下的是QuickBuild中那个Build的Dashboard我非常喜欢，对于一个项目当前的状况可以一目了然，有多少个tests成功了，多少失败了，多少被fix了，多少还没有fix，总之，信息很丰富，不过就是配置起来有点复杂，需要我去一个报告一个报告去加step，如果能做到TeamCity的程度，简直就是完美了。
对于其它的CI Server则是亮点不多（其实也很强，只不过是对比而言，我觉得TeamCity 和QuickBuild更强，更好）。
与第三方工具的集成
在与第三方工具的集成中，Hudson遥遥领先，是所有CI Server里Plugin最多的。可以和FaceBook，Google Calendar，Twitter，反正基本上你能想到的，它都有。不过对于我们而言，好多Plugin没有太大的价值。Bamboo在与它自己的几个产品中集成度也非常好，比如说Jira，Wiki，Clover等。这几个我们公司都有用到，在这点上非常理想。
价格
不得不考虑一下价格的因素，好像记得有人说过，Price is nothing, but price is everything，尤其在这个金融危机的年代里。这点，勿庸置疑，OpenSource永远是最好的。而在商用的这几个里QuickBuild最便宜，它使用的是Site License，一个Site收$2999，AntHill最贵，我询问了一下，按我的配置，随便搞搞就要$10000了，TeamCity的入门也很便宜，$1999带3个agents，可是针对我们的情况，算了一下也要上$8000了（它是按agent收费的），Bamboo也很贵，按照它的功能而言，我觉得性价比不是很好。
总结
综合各方面因素的考虑，我们最终选择了QuickBuild，虽然这个产品名声不是很大，不过想想它的客户中，不乏象Cisco，HP这样级别的公司，应该还是可以值得信赖的吧。另外就是我们使用下来觉得它还是拥有诸多亮点，对于我们的统一管理来说，可谓是方便至极。另外价格方面考虑也很不错。当然如果你的团队不是很大，那么选择QuickBuild的Community Edition和TeamCity的Professional Edition都是非常值得的，这两者都是免费的，而且QuickBuild的Community Edition功能没有任何裁剪，只是限制了一下configuration的数目，非常适合要求比较高而项目不是很多的团队。
好了，有太多太多需要讨论的东西了，CI这个领域现在还处于高速发展阶段，本文纯属探讨，欢迎大家拍砖。由于时间有限，对每个产品了解的不是很深入，错误在所难免，如果我有什么地方不是很准确，也欢迎告诉我。
大数据分析的六大工具介绍 2016年12月 一、概述 来自传感器、购买交易记录、网络日志等的大量数据，通常是万亿或EB的大小，如此庞大的数据，寻找一个合适处理工具非常必要，今天我们为大家分学在大数据处理分析过程中六大最好用的工具。 我们的数据来自各个方面，在面对庞大而复杂的大数据，选择一个合适的处理工具显得很有必要，工欲善其事，必须利其器，一个好的工具不仅可以使我们的工作事半功倍，也可以让我们在竞争日益激烈的云计算时代，挖掘大数据价值，及时调整战略方向。 大数据是一个含义广泛的术语，是指数据集，如此庞大而复杂的，他们需要专门设il?的硬件和软件工具进行处理。该数据集通常是万亿或EB的大小。这些数据集收集自各种各样的来源:传感器、气候信息、公开的信息、如杂志、报纸、文章。大数据产生的其他例子包括购买交易记录、网络日志、病历、事监控、视频和图像档案、及大型电子商务。大数据分析是在研究大量的数据的过程中寻找模式, 相关性和其他有用的信息，可以帮助企业更好地适应变化，并做出更明智的决策。 二.第一种工具:Hadoop Hadoop是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架。但是Hadoop是 以一种可黑、高效、可伸缩的方式进行处理的。Hadoop是可靠的，因为它假设计算元素和存储会失败，因此它维护多个工作数据副本，确保能够针对失败的节点重新分布处理。Hadoop 是高效的，因为它以并行的方式工作，通过并行处理加快处理速度。Hadoop还是可伸缩的，能够处理PB级数据。此外，Hadoop依赖于社区服务器，因此它的成本比较低，任何人都可以使用。
Hadoop是一个能够让用户轻松架构和使用的分布式计算平台。用户可以轻松地 在Hadoop上开发和运行处理海量数据的应用程序。它主要有以下儿个优点: ,高可黑性。Hadoop按位存储和处理数据的能力值得人们信赖。，高扩展性。Hadoop是 在可用的计?算机集簇间分配数据并完成讣算任务 的，这些集簇可以方便地扩展到数以千计的节点中。 ，高效性。Hadoop能够在节点之间动态地移动数据，并保证各个节点的动 态平衡，因此处理速度非常快。 ，高容错性。Hadoop能够自动保存数据的多个副本，并且能够自动将失败 的任务重新分配。 ,Hadoop带有用Java语言编写的框架，因此运行在Linux生产平台上是非 常理想的。Hadoop上的应用程序也可以使用其他语言编写，比如C++。 第二种工具:HPCC HPCC, High Performance Computing and Communications（高性能计?算与通信）的缩写° 1993年，山美国科学、工程、技术联邦协调理事会向国会提交了“重大挑战项 U：高性能计算与通信”的报告，也就是被称为HPCC计划的报告，即美国总统科学战略项U ,其U的是通过加强研究与开发解决一批重要的科学与技术挑战 问题。HPCC是美国实施信息高速公路而上实施的计?划，该计划的实施将耗资百亿 美元，其主要U标要达到:开发可扩展的计算系统及相关软件，以支持太位级网络 传输性能，开发千兆比特网络技术，扩展研究和教育机构及网络连接能力。
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教师，我无悔的选择 各位领导，各位老师： 大家好！今天我演讲的题目是：《教师，我无悔的选择》。 有一首诗里这么写道：我是一个老师，我把手中的红烛高高举起，只要我的鸽群能翱翔蓝天，只要我的雏鹰能鹏程万里，只要我的信念能坚如磐石，只要我的理想能永远年轻，我情愿燃烧我的每一寸躯体，让我的青春乃至整个的生命，在跳动的烛火中升华，在血液的鲜红中奔腾…… 我无悔的选择来自对理想的追求。我来自一个教师家庭，我的父母都是教师，在他们的熏陶下，我打小便确立了自己的理想——做一名光荣的人民教师！七年前，怀揣着美丽的梦想，我走上了教师岗位。刚参加工作的时候，我满腔热情地投入到教学当中，融入到学生当中，恨不得一下子把全部的知识都交给学生。清晨，当黎明的曙光洒进教室，我在三尺讲台旁聆听孩子们琅琅的读书声，那是天底下最动听的乐章，我仿佛在享受人间最美的旋律；黄昏，踏着最后一抹夕阳，我目送他们离校的背影；夜晚灯光下，看着孩子们那稚嫩的笔迹，在我严格的要求下逐渐成长，我深深感到：这就是我人生最高的追求，最大的安慰！ 我无悔的选择来自对师爱的坚守。工作的道路并非一帆风顺，美丽的梦想也会偶尔搁浅，当我看到学生对再三讲过的知识还不明白、对再三纠正过的错误一犯再犯时，我着急了；当我看到一些学生淘气、调皮、不求上进、学习成绩一落千丈、自暴自弃的学生使人头疼万分，不知所措时，我连放弃的念头都有了。慢慢地，我发现，我的父母，还有身边的老教师，他们总能不急不躁地面对一切，用老师的温和引发出学生最善良的心，用表扬和鼓励培养班级积极向上的精神。他们的言行感动了我。望着他们呕心沥血几十年依旧孜孜不倦，看着他们青丝变白发依旧兢兢业业，我深刻地理解人们为什么总是这样描写教师：“捧着一颗心来，不带半根草去”，“春蚕到死丝方尽，蜡炬成灰泪始干”。于是，我下定决心：绝不放弃！每一颗草都有泛绿的时候，每一朵花都有盛开的理由，用爱去呵护他们，宽容他们，鼓励他们，为他们的每一次小小的进步而高兴。孩子是天使，我们就是为天使装点翅膀的人！至诚的师爱又唤回了我工作的激情，重新点燃了我美丽的梦想。
数据存储 我们必须能够存储数据，对个人来讲至少应该掌握一种数据库技术，当然也不一定要熟练操作，但至少要能够理解数据的存储和数据的基本结构和数据类型，比如数据的安全性、唯一性、冗余性，表的关系，粒度，容量等，最好能够理解SQL查询语言的基本结构和读取等等！ · Access2003、Access07等：这是最基本的个人数据库，经常用于个人或部分基本的数据存储； · MySQL数据库，这个对于部门级或者互联网的数据库应用是必要的，这个时候关键掌握数据库的库结构和SQL语言的数据查询能力； · SQL Server 2005或更高版本，对中小企业，一些大型企业也可以采用SQL Server数据库，其实这个时候本身除了数据存储，也包括了数据报表和数据分析了，甚至数据挖掘工具都在其中了； · DB2，Oracle数据库都是大型数据库了，主要是企业级，特别是大型企业或者对数据海量存储需求的就是必须的了，一般大型数据库公司都提供非常好的数据整合应用平台；· BI级，实际上这个不是数据库，而是建立在前面数据库基础上的，这个主要是数据库的企业应用级了，一般这个时候的数据库都叫数据仓库了，Data Warehouse，建立在DW级上的数据存储基本上都是商业智能平台，或许整合了各种数据分析，报表、分析和展现！ 数据处理 数据挖掘与数据分析 这个层其实有很多分析工具，当然我们最常用的就是Excel，我经常用的就是统计分析和数据挖掘工具； · Excel软件，首先版本越高越好用这是肯定的；当然对Excel来讲很多人只是掌握了5%Excel功能，Excel功能非常强大，甚至可以完成所有的统计分析工作！但是我也常说，有能力把Excel玩成统计工具不如专门学会统计软件； · SPSS软件：当前版本是18，名字也改成了PASW Statistics；我从3.0开始Dos环境下编程分析，到现在版本的变迁也可以看出SPSS社会科学统计软件包的变化，从重视医学、化学等开始越来越重视商业分析，现在已经成为了预测分析软件。 · Clementine软件：当前版本13.0，数据挖掘工具，我从6.0开始用，到了13版，已经越来越多的提高了更多有好的建模工具，现在改名叫PASW Modeler 13建模器了。而且与SPSS统计功能有了更多的整合，数据处理也更加灵活和好用。 · SAS软件：SAS相对SPSS其实功能更强大，SAS是平台化的，EM挖掘模块平台整合，相对来讲，SAS比较难学些，但如果掌握了SAS会更有价值，比如离散选择模型，抽样问题，正交实验设计等还是SAS比较好用，另外，SAS的学习材料比较多，也公开，会有收获的！
小学教师演讲稿--无悔的选择无尽的追 求 我曾听过这样的感叹，我生不逢时，没赶上英雄时代，要不我也会扬名天下！我也听过类似的抱怨，我时运不佳，没摊上个好岗位，否则咱也不想当孩子王。但我却要说，选择教师，我今生无悔，也是我毕生的追求。 96年的盛夏，带着对明天的憧憬，走上了三尽讲台，实现了我的梦想。虽是偏远，落后的杨溪村小，我却异常满足。一天到晚和孩子们打交道，我觉得很有意思，很有乐趣。天真活泼，心地善良的孩子们，在我的教育下，一天比一天懂事，一天比一天成熟。我看到了教育的力量，也深深地爱上了自己的事业。 爱岗敬业，诲人不倦，是对每位教育工作者最基本的要求，初涉教坛时，我深知在学校所学的知识远远不够。提高自身业务素质，异常重要。于是我的书桌上就多了些教育专著，教育教学杂志，读读、摘摘，博采他山石，琢为自家玉。平时，常向有经验的老师请教，听课，听讲座，学写论文，取他人之长，补已之短。 爱学生是教师的天职，没有爱就没有教育。我把爱镶在举手投足间，嵌在我的一颦一笑中，让学生时刻感受到了信任与鼓舞。我总是把学生看成自己的弟妹，不失时机地为贫
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数据分析必备｜你不得不知道的11款数据分析工具 毋庸置疑，大数据市场是一座待挖掘的金矿。随着数据使用量的增长，将有更多的人通过数据来寻求专业问题的答案。可视化数据分析工具的出现让人们可以通过将数据可视化来探讨问题、揭示洞见，用数据分享故事。甚至于不懂挖掘算法的人员，也能够为用户进行画像。 BI（BusinessIntelligence）即商业智能，越来越多的智能软件供应商推出可视化数据分析工具，应对企业业务人员的大数据分析需求。然而如果你觉得不是数据分析专业、没有挖掘算法基础就无法使用BI工具？NO，自助式分析工具已经让数据产品链条变得大众化，。为了更好地帮助读者选择分析工具，本文将为介绍数说立方、数据观、魔镜等11款BI-商业智能产品，排名不分先后！ 功能列表
详细介绍 数说立方 数说立方是数说故事新推出的一款面向数据分析师的在线商业智能产品。最重要的特点是配备百亿级社交数据库，同时支持全网公开数据实时抓取，从数据源端解决分析师难点；另外数说立方搭载了分布式搜索、语义分析、数据可视化三大引擎系统的海量计算平台，实现数据处理“探索式 分析”和“秒级响应”的两个核心功能。同时数说立方是数说故事三大主打产品之一，并与其他两大产品数说聚合和数说雷达实现从数据源、数据分析、到数据展示完整的数据解决方案。 优点： 即便是个人免费版，体验和功能仍然非常好； 与自家产品“数说聚合”的无缝接入，支持定向抓取微信、微博等数据； 功能完善，集数据处理、特征工程、建模、文本挖掘为一体的机器学习平台； 可视化视图展现、友好的客户感知页面； 支持SAAS，私有化部署，有权限管理； 缺点： 产品新上市，操作指导页不太完善； 体验过程中有一些小bug；
以下是我在近三年做各类计量和统计分析过程中感受最深的东西，或能对大家有所帮助。当然，它不是ABC的教程，也不是细致的数据分析方法介绍，它只是“总结”和“体会”。由于我所学所做均甚杂，我也不是学统计、数学出身的，故本文没有主线，只有碎片，且文中内容仅为个人观点，许多论断没有数学证明，望统计、计量大牛轻拍。 于我个人而言，所用的数据分析软件包括EXCEL、SPSS、STATA、EVIEWS。在分析前期可以使用EXCEL进行数据清洗、数据结构调整、复杂的新变量计算（包括逻辑计算）；在后期呈现美观的图表时，它的制图制表功能更是无可取代的利器；但需要说明的是，EXCEL毕竟只是办公软件，它的作用大多局限在对数据本身进行的操作，而非复杂的统计和计量分析，而且，当样本量达到“万”以上级别时，EXCEL的运行速度有时会让人抓狂。 SPSS是擅长于处理截面数据的傻瓜统计软件。首先，它是专业的统计软件，对“万”甚至“十万”样本量级别的数据集都能应付自如；其次，它是统计软件而非专业的计量软件，因此它的强项在于数据清洗、描述统计、假设检验（T、F、卡方、方差齐性、正态性、信效度等检验）、多元统计分析（因子、聚类、判别、偏相关等）和一些常用的计量分析（初、中级计量教科书里提到的计量分析基本都能实现），对于复杂的、前沿的计量分析无能为力；第三，SPSS主要用于分析截面数据，在时序和面板数据处理方面功能了了；最后，SPSS兼容菜单化和编程化操作，是名副其实的傻瓜软件。 STATA与EVIEWS都是我偏好的计量软件。前者完全编程化操作，后者兼容菜单化和编程化操作；虽然两款软件都能做简单的描述统计，但是较之 SPSS差了许多；STATA与EVIEWS都是计量软件，高级的计量分析能够在这两个软件里得到实现；STATA的扩展性较好，我们可以上网找自己需要的命令文件（.ado文件），不断扩展其应用，但EVIEWS 就只能等着软件升级了；另外，对于时序数据的处理，EVIEWS较强。 综上，各款软件有自己的强项和弱项，用什么软件取决于数据本身的属性及分析方法。EXCEL适用于处理小样本数据，SPSS、 STATA、EVIEWS可以处理较大的样本；EXCEL、SPSS适合做数据清洗、新变量计算等分析前准备性工作，而STATA、EVIEWS在这方面较差；制图制表用EXCEL；对截面数据进行统计分析用SPSS，简单的计量分析SPSS、STATA、EVIEWS可以实现，高级的计量分析用 STATA、EVIEWS，时序分析用EVIEWS。 关于因果性 做统计或计量，我认为最难也最头疼的就是进行因果性判断。假如你有A、B两个变量的数据，你怎么知道哪个变量是因（自变量），哪个变量是果（因变量）？ 早期，人们通过观察原因和结果之间的表面联系进行因果推论，比如恒常会合、时间顺序。但是，人们渐渐认识到多次的共同出现和共同缺失可能是因果关系，也可能是由共同的原因或其他因素造成的。从归纳法的角度来说，如果在有A的情形下出现B，没有A的情形下就没有B，那么A很可能是B的原因，但也可能是其他未能预料到的因素在起作用，所以，在进行因果判断时应对大量的事例进行比较，以便提高判断的可靠性。 有两种解决因果问题的方案：统计的解决方案和科学的解决方案。统计的解决方案主要指运用统计和计量回归的方法对微观数据进行分析，比较受干预样本与未接受干预样本在效果指标（因变量）上的差异。需要强调的是，利用截面数据进行统计分析，不论是进行均值比较、频数分析，还是方差分析、相关分析，其结果只是干预与影响效果之间因果关系成立的必要条件而非充分条件。类似的，利用截面数据进行计量回归，所能得到的最多也只是变量间的数量关系；计量模型中哪个变量为因变量哪个变量为自变量，完全出于分析者根据其他考虑进行的预设，与计量分析结果没有关系。总之，回归并不意味着因果关系的成立，因果关系的判定或推断必须依据经过实践检验的相关理论。虽然利用截面数据进行因果判断显得勉强，但如果研究者掌握了时间序列数据，因果判断仍有可为，其
软件系统开发和工具的选择 VC++开发工具 Visual C++ 6.0，简称VC或者VC6.0，是微软推出的一款C++编译器，将“高级语言”翻译为“机器语言（低级语言）”的程序。Visual C++是一个功能强大的可视化软件开发工具。自1993年Microsoft公司推出Visual C++1.0后，随着其新版本的不断问世，Visual C++已成为专业程序员进行软件开发的首选工具 CodeLite IDE 是一个强大的开源,跨平台的C/C++整合开发环境. 支持包括Windows、Linux 和Mac 系统下运行。亮点：1. 代码自动完成功能很强大2. 仿VS，很容易上手3. 界面更友好4. 与Subversion集成5. 与wxFormBuilder集成6. 函数跳转功能强大 Dev-C++是一个Windows下的C和C++程序的集成开发环境。它使用MingW32/GCC编译器，遵循C/C++标准。开发环境包括多页面窗口、工程编辑器以及调试器等，在工程编辑器中集合了编辑器、编译器、连接程序和执行程序，提供高亮度语法显示的，以减少编辑错误 Code::Blocks (codeblocks)是一个开源、免费、跨平台的c++ IDE。官方网站上称其能满足最苛刻的用户的需求。虽有点夸张，但既然敢这样说，也说明它的功能肯定不差。可扩展插件，有插件向导功能，让你很方便的创建自己的插件。 JAVA开发工具 1、JDK（JavaDevelopmentKit）Java开发工具集 从初学者角度来看，采用JDK开发Java程序能够很快理解程序中各部分代码之间的关系，有利于理解Java面向对象的设计思想。JDK的另一个显著特点是随着Java（J2EE、J2SE以及J2ME）版本的升级而升级。但它的缺点也是非常明显的就是从事大规模企业级Java应用开发非常困难，不能进行复杂的Java软件开发，也不利于团体协同开发。 2、JavaWorkshop 3、NetBeans与SunJavaStudio5 NetBeans是开放源码的Java集成开发环境(IDE)，适用于各种客户机和Web应用。 SunJavaStudio是Sun公司最新发布的商用全功能JavaIDE，支持Solaris、Linux和Windows 平台，适于创建和部署2层JavaWeb应用和n层J2EE应用的企业开发人员使用。NetBeans 是业界第一款支持创新型Java开发的开放源码IDE。开发人员可以利用业界强大的开发工具来构建桌面、Web或移动应用。同时，通过NetBeans和开放的API的模块化结构，第三方能够非常轻松地扩展或集成NetBeans平台。NetBeans3.5.1主要针对一般Java软件的开发者，而JavaOneStudio5则主要针对企业做网络服务等应用的开发者。Sun不久还将推出ProjectRave，其目标是帮助企业的开发者进行软件开发。NetBeans3.5.1版本与其他开发工具相比，最大区别在于不仅能够开发各种台式机上的应用，而且可以用来开发网络服务方面的应用，可以开发基于J2ME的移动设备上的应用等。在NetBeans3.5.1
竞选校长演讲稿：无悔的选择尊敬的各位专家、各位评委： 大家好！ 我来自中国枇杷之乡＿＿xx县xx镇，我抽到的演讲题目是《无悔的选择》，下面是我简短的演讲： 茫茫宇宙，每颗星都有自己的位置；芸芸众生，每个人都有自己的追求。教师，太阳底下最光辉的职业，这就是我无悔的选择！ 小时候，家里穷，寒冬腊月仍光着脚丫，一天，我小学班主任王淑君老师把我领到她的寝室，拿出一双布鞋送给我说：“穿上它，好好读书！你会有出息的！”顿时一股暖流流遍了全身。从此，我暗下誓言：长大了，我也要像王老师一样做一位好老师。这誓言真成了我今后的精神支柱。初中毕业那年，我义无反顾地在志愿栏填了“四川省井研师范学校”，我如愿以偿了。[] 书生意气，风华正茂的师范求学时期，我喜欢读一些与教育有关的课外书籍。读《武训传》我伤心掉泪；谈孔子我肃然起敬；说陶行知我感慨万千；评中外教育史，我豪情万丈。我深深懂得：民族的希望在少年，少年智则国智，少年强则国强。而培养少年之责任，全在我们教师！教师是支撑
民族的擎天柱！ 师范毕业，我被分配到一所山村小学，面对破破烂烂的校舍，一双双渴求知识的农家子弟的眼睛，我的心都碎了。孤灯作伴，淡饭粗茶，而心中的理想之火却在熊熊燃烧。我认真钻研大纲、教材、探索教法、学法；我走村串户搞家访，挤出微薄的工资，资助贫困学生。几番风雨，风度春秋，苦心人，天不负，我教的学生在毕业会考中荣获全区前茅，我调任区少年委员，在送别的那天，我的学生浸着眼泪拉着我的手久久不松开，朴实的村民聚集在校门口给我挥手致意。此时此刻我真切地感受到了幸福的滋味。区少年委员，在老百姓心中是个“官”，的确工作环境和对自己今后的发展比做一个山村教师强百倍，但我仅仅只做了一年，坚决要求下去仍做教师，当时，真有人不理解，觉得我是不是神经出了点问题，但我自己知道，我清醒得很，我是放不下我的学生呀！领导经过一段时间的考虑终于同意了我的要求，我又回到别了一年的课堂。我回到课堂犹如把鱼放回到了大海。 从教近18年，我教过小学语文、数学，也教过地理、历史、社会、音乐；当过班主任、少先队辅导员、教研组长、教导主任、校长，无论在学校什么岗位，我都觉得很适合我，无论自己有多么不快，心中有多大的委屈，只要一站上讲台，面对一张张纯真的笑脸，心里就充满了幸福与自豪。为了教
大数据处理分析的六大最好工具 来自传感器、购买交易记录、网络日志等的大量数据，通常是万亿或EB的大小，如此庞大的数据，寻找一个合适处理工具非常必要，今天我们为大家分享在大数据处理分析过程中六大最好用的工具。 【编者按】我们的数据来自各个方面，在面对庞大而复杂的大数据，选择一个合适的处理工具显得很有必要，工欲善其事，必须利其器，一个好的工具不仅可以使我们的工作事半功倍，也可以让我们在竞争日益激烈的云计算时代，挖掘大数据价值，及时调整战略方向。本文转载自中国大数据网。 CSDN推荐：欢迎免费订阅《Hadoop与大数据周刊》获取更多Hadoop技术文献、大数据技术分析、企业实战经验，生态圈发展趋势。 以下为原文： 大数据是一个含义广泛的术语，是指数据集，如此庞大而复杂的，他们需要专门设计的硬件和软件工具进行处理。该数据集通常是万亿或EB的大小。这些数据集收集自各种各样的来源：传感器、气候信息、公开的信息、如杂志、报纸、文章。大数据产生的其他例子包括购买交易记录、网络日志、病历、事监控、视频和图像档案、及大型电子商务。大数据分析是在研究大量的数据的过程中寻找模式，相关性和其他有用的信息，可以帮助企业更好地适应变化，并做出更明智的决策。 Hadoop Hadoop 是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架。但是Hadoop 是以一种可靠、高效、可伸缩的方式进行处理的。Hadoop 是可靠的，因为它假设计算元素和存储会失败，因此它维护多个工作数据副本，确保能够针对失败的节点重新分布处理。Hadoop 是高效的，因为它以并行的方式工作，通过并行处理加快处理速度。Hadoop 还是可伸缩的，能够处理PB 级数据。此外，Hadoop 依赖于社区服务器，因此它的成本比较低，任何人都可以使用。
管理信息系统开发的项目管理 实行项目管理，规范其组织模式和管理过程对于保证管理信息系统的开发成功很重要，但更重要的是管理过程中的质量控制及协调工作，这是控制开发成本、提高开发效率和保证开发成果质量的有效手段。 管理信息系统开发的项目管理是为了使开发项目能够按照预定的成本、进度和质量顺利完成，根据管理科学的理论，对需求、成本、人员、进度、质量、风险等进行科学分析和有效管理及控制，并利用工程化开发方法所进行的系统活动。 1项目管理的组织模式 管理信息系统开发可以是企业管理信息系统的开发，也可以是为实现企业某一管理职能而进行的一个单独的开发项目。对于前者，需成立企业的项目委员会，委员会下设项目管理组、项目评审组和项目开发组；如果是后者，则可以根据职能所涉及的范围，召集相关部门人员成立开发项目组，项目组中分设系统开发小组和项目评审小组，由项目负责人进行统一管理和协调。 项目管理负责人可以为多人，由职能部门和信息部门管理人员组成。主要职责为：拟定项目管理的进度安排；组织项目阶段评审；协调整体开发工作；加入收藏对项目管理采取优化措施。 项目评审小组一般由企业技术专家组成。主要职责为：对项目的需求分析进行评审；对系统选型和开发计划进行评审；对系统开发进行阶段性评审；对项目总结报告进行评审。 开发项目组有开发技术人员构成。主要职责是：根据项目负责人的安排具体负责项目的软件开发工作；项目结束后提交开发成果并形成技术文档。
2管理信息系统项目管理过程 一个完整的管理信息系统开发项目通常包括三大阶段：需求分析、系统选型和系统实施。从具体的项目执行过程上来讲，项目管理可分为项目的项目授权、需求分析、项目选型、开发计划制定与实施、项目评估及更新和项目完成验收六个步骤。 2.1项目授权 在管理信息系统的开发要求提出后，需要确定开发项目管理的责任者，由其负责项目的可行性分析、需求评估，并进行项目开发的总体规划和管理与质量控制等，即将项目开发与管理的权限授予某一部门。一般而言，如果是针对企业的某项管理职能而进行的系统开发，应由具备此项管理职能执行能力的部门来负责；若是企业的总体管理信息系统开发，设为首页这应由成立的项目管理委员会负责。 2.2需求分析 需求分析可分为三个过程： 1）可行性评估：根据项目所期望达到的目标，明确项目开发所需要投入的企业资源，并从企业现行的管理方式和理念、人力资源、技术支持等方面考虑，考|试/大确定项目开发成果能否被使用者接受，能否促使工作流程的合理化，提高工作效率，降低企业管理运行成本。 2）需求评估：对管理信息系统开发的整体需求和期望做出分析和评估，详细考虑需求的实现方式，确定系统的各个功能模块及模块间的关系，对系统的信息标准进行统一确定，并据此明确管理信息系统项目成果的期望和目标。
我不是一位多情的诗人，不能用漂亮的诗句去讴歌我的事业，我不是一位睿智的哲人，不能用深遂的哲理去体现我的人生价值。然而，我就是我——一个普通的小学教师。今天我要在这词汇的花园里采撷，构造我心中最美的诗篇。在理性的王国里徜佯，推演我心中最奥妙的哲理。我要用深深的思索和凝重的感情来唱出我心中最美的歌!今天我演讲的题目是：无悔的选择 是呀，春蚕选择了吐丝，蜡烛选择了燃烧，白杨选择了大地，雄鹰选择了天空。它们选择了生命的自由与奔放，它们才活得如此洒脱而有价值。而我，则选择了太阳底下最光辉的事业——人民教师。读过《教育美文100篇》后，我更想自豪地说：“这是我无悔的选择。”衣带渐宽，不悔！为伊消瘦，不悔！在无数老师合奏的这道宏大的奉献曲中，虽然我只是一个小小的音符，但是我坚信：只要我们播下种子，即使只有一颗，也是有收获的；只要我们栽培的花朵，即使只有一朵，也是最明艳的。我一生别无它求，只求在自己的工作岗位上，用无私的奉献写下两个金光闪闪的大字：无悔！ 因为“无悔”所以我渴望我的小学语文课堂能够书声琅琅、议论纷纷、情意融融。因为“无悔”所以我在教育的旅途中，认识了魏书生、于永正、窦桂梅、李吉林等教育大师；因为“无悔”所以我和我的学生们在唐诗宋词中徜徉，一起领略“大谋孤烟直，长河落日圆”的雄壮；一起欣赏“会当凌绝顶，一览众山小”的豪迈气势；一起“老夫聊发少年狂。左牵黄。右擎苍。锦帽貂裘，千骑卷平冈。为报倾城随太守，亲射虎，看孙郎。一起吟诵那壮怀激烈的《满江红》怒发冲冠，凭阑处、
潇潇雨歇。抬望眼、仰天长啸，壮怀激烈。三十功名尘与土，八千里路云和月。莫等闲，白了少年头，空悲切。靖康耻，犹未雪；臣子恨，何时灭。驾长车，踏破贺兰山缺。壮志饥餐胡虏肉，笑谈渴饮匈奴血。待从头、收拾旧山河，朝天阙。——我渴望可以将唐诗宋词融入学生的血脉，这是我们民族的灵魂。 记得全国著名特级教师于漪老师曾深情的对同事们说过：“如果人的生命有一百次，并且每一次都可以自己选择职业，那么我将一百次选择人民教师——这个太阳底下最光辉的职业。”此时此刻，我也想对在座的各位同事、我的学生们说：“如果有来生，我还是选择人民教师！” 我渴望，当我到了行将就木的那一天，我可以骄傲、自豪的大声喊道：虽然我没有在天空中飞过，但我已留下痕迹。 “吃也清淡，穿也素雅，心怀淡泊，起始于辛劳，收结于平淡。”——我无悔。
50个大数据可视化分析工具 在大数据时代，数据可视化工具必须具有以下特性： (1)实时性：数据可视化工具必须适应大数据时代数据量的爆炸式增长需求，必须快速的收集分析数据、并对数据信息进行实时更新; (2)简单操作：数据可视化工具满足快速开发、易于操作的特性，能满足互联网时代信息多变的特点; (3)更丰富的展现：数据可视化工具需具有更丰富的展现方式，能充分满足数据展现的多维度要求; (4)多种数据集成支持方式：数据的来源不仅仅局限于数据库，数据可视化工具将支持团队协作数据、数据仓库、文本等多种方式，并能够通过互联网进行展现。 Excel 是快速分析数据的理想工具，也能创建供内部使用的数据图，但在颜色、线条和样式上可选择的范围有限。 Google Charts 提供了大量现成的图表类型，从简单的线图表到复杂的分层树地图等，还内置了动画和用户交互控制。 D3 能够提供大量线性图和条形图之外的复杂图表样式，例如V oronoi图、树形图、圆形集群和单词云等。 R语言 是主要用于统计分析、绘图的语言和操作环境。 Visual.ly 如果你需要制作信息图而不仅仅是数据可视化，Visual.ly是最流行的一个选择。
Processing 是数据可视化的招牌工具，只需要编写一些简单的代码，然后编译成Java，可在几乎所有平台上运行。 Leaflet 用来开发移动友好地交互地图。 OpenLayers 对于一些特定的任务来说，能够提供一些其他地图库都没有的特殊工具。 Polymaps 是一个地图库，主要面向数据可视化用户。可以将符号字体与字体整合，创建出漂亮的矢量化图标。 Gephi 是一个可视化的网络探索平台，用于构建动态的、分层的数据图表。 可以用CartoDB很轻易就把表格数据和地图关联起来。 Weka是数据分析的强大工具，还能生成一些简单的图表。 NodeBox是OS X上创建二维图形和可视化的应用程序。 Kartograph不需要任何地图提供者像Google Maps，用来建立互动式地图。 Modest Maps在一些扩展库的配合下，例如Wax，Modest Maps立刻会变成一个强大的地图工具。 Tangle是个用来探索、Play和查看文档更新的交互式库。既是图表，又是互动图形用户界面的小程序。当你调整一个图表中的输入范围时，其他关联图表的数据也会随之改变。 Rapha憀与其他库最大的不同是输出格式仅限SVG和VML。 jsDraw2DX用来创建任意类型的SVG交互式图形，可生成包括线、举行、多边形、椭圆、弧线等等图形。 Pizza Pie Charts是个响应式饼图图表。 FusionCharts XT是一款跨平台、跨浏览器的JavaScript图表组件，可提供令人愉悦的JavaScript图表体验。 iCharts有交互元素，可以从Google Doc、Excel 表单和其他来源中获取数据。
教师，我无悔的选择演讲稿 教师，我无悔的选择演讲稿1 许多人都说，教师只有平凡、只有寂寞，没有灿烂，没有辉煌。然而我自豪，我沸腾，因为我是一名教师，我从事着太阳底下最光辉的职业。 爱是教育的基础。没有爱，就没有教育，这是千真万确的，爱正是教师无声的誓言，它用教师的行动和心血写成。 回想当年，初入师范大门，我曾一度感慨不已：难道盛开的花季只能在”三点一线”的生活中缓缓延续？难道毕生的辛劳只能在红烛的微光下为他人做嫁衣？ 就在这段苦闷彷徨的日子里，是她--我的班主任刘老师，以她那阳光般的光环，使我深深体味到了教师职业的纯洁和高尚，使我日渐真切地看到了不远的将来，我也是一名由播种，耕耘到收获的光荣的人民教师！ 其实刚刚入学，当美丽如花的刘老师站到我面前的时候，我不禁暗暗怀疑，这样的非凡人物怎能甘受一辈子的清贫与平风呢？可是她似并没有意识到这些。开学第一周，她就为笨拙的男生洗床单，那纤细的双手浸在秋天的冷水里又红又肿，然后她又在会操场的训练场上喊哑了喉咙，当贫困的同学生病了，作为一名普通工薪族的她，又倾囊所出，缴纳了几乎是一去无还的上千上万的医疗费用。
像刘老师这样一位博学美丽的人物都肯放下骄傲，俯首甘为孺子牛，而我们尚未羽毛的丰满就开始耽搁学业，开始惧怕今天，惧怕将来无私的教书育人是否得到名利的回报。殊不知，教师传道、授来、解惑的无么奉献能开启多少人蒙昧的心灵，能为他人带来多少温暖和光明啊！我们不是天才，却有着天才的乖僻缺点，拒绝成长，又差一点拒绝了成为人师的光荣使命！ 我不管别人是怎样评价两袖清风无名无得的教师的，也不管将来会有多少披星戴月，风雨兼程的日日夜夜，我只知道，并深深地暗下决心--为了山坡上披鞭放牛的失学儿童，为了日出而作，日落而息的父老乡亲，为了祖国美好的明天，我一定要像刘老师一样，做一名合格的人民教师！ 随着时代的发展，21世纪我国中小学教师面临着严峻的挑战。综合国力的竞争，说到底是人才的竞争。100万中小学教师的素质是制约基出教育改革与发展的关键，是提出高教育质量的关键，是发展综合国力的关键。而民族、贫困地区中小学教师素质是制约全国基础教育改革与发展的最大”瓶颈”。加快民族、贫困地区中小学教师的培训步伐，提出高民族、贫困地区教师的综合素质，建设好一支立志为民族、贫困地区基础教育事业献身的高素质的师资队伍，是民族、贫因地区推进素质教育和实施义务教育的关键所在。发展国民经济，培养各类人才，提高民族素质，基础在教育，而小学教育是基础的基础，作为教师所承担的任务是光荣而艰巨的。热爱小学教学工作的思想感情，有一个培养的过程。首先，要自觉地了解和熟悉小学语文教
信息系统开发的格言 Document number：WTWYT-WYWY-BTGTT-YTTYU-2018GT
信息系统开发的格言 如果信息服务人员和用户人员将下述格言牢记在心，那么，将得到更好的信息系统，而且整个公司的生意将更加兴隆。 □不要无限期地推迟自动化 对于一个面向事务的人工系统的自动化来说，存在着一个转化点，从那一点开始自动化的系统从经济上是可取的。在人工系统中，为了解决增大工作量的问题，必须雇用更多的人，于是使得处理第500个事务的成本如同处理第一个事务一样。尽管对一个自动化的系统的初期费用，用时间和金钱的术语来衡量是相当大的，但是随着工作量增加时，处理每件事务的成本反而降低。 □各个击破 要将系统化分成足够小的、易于管理的模块来进行系统开发。一个高质量信息系统最严重的障碍之一是缺乏有效的通信手段。一旦将系统模块化，则可以将相互交流有效地集中在系统的某一段上。其结果是在用户和信息服务人员之间信息的传递更为有效。 □不要过早的开始写详细功能说明书 在对所有各层还没有吃透之前，项目组不应根据一层的情况而类推下一层并进行全面概括。根据系统的复杂性，需要概括的层次可能有8层之多。项目组应该抵制那种在系统开发初始阶段就忙着进行详细到“位和字节”方面的工作。不幸的是，项目组成员远在第Ⅱ阶段完成之前就开始程序设计是很普遍的。跳过概括的层次将必然要导致不必要的返工。 □在系统设计阶段建立性能检查标准 应该测量系统的质量和性能。在开发之前，应该列出成功的标准，并且应该将针对这些标准评价系统的能力加入到系统设计中。这就使得用户管理人员能够评价系统是否满足目标并且能正确地找出运行的问题。 □在整个系统开发过程中始终强调质量要求的一致性 贯穿整个系统开发的过程中，质量的要求应该是连续的和一致的。能够做到这一点的唯一途径是建立良好的项目管理。从支持其他活动的角度看，一个也不能忽略。最终系统输出的质量并不比质量最低的活动的输出质量要好。例如，如果忽略了(用以在并行工作期间支持严格工作的)系统验收测试活动将打乱工作规则的一致性，从而会降低系统的质量。作为另一个例子，如果决定省略掉技术转移的调查研究而仅仅把注意力集中在内部开发上必将导致在长期的运行中更多的工作和更低的质量。 □采用一种系统开发方法学 提供系统开发指南的系统开发方法学是系统开发必要的工具。之前，我们已经讨论过系统开发方法学的好处。 □边开发边编写资料 资料可以用于建立开发过程，有些项目直到项目实现之前一直忽略了编写资料的工作。采取这种策略的项目组将会发现他们自己不止一次的遇到同样的麻烦。例如，一个用户经理与项目组谈话而没有记录可查。研究表明，如果没有书面资料，在一次会议上的结果在间隔几周之后，能再现的内容之百分比很小。 □尽快停止明显无效益的项目 俗话说：不要因小失大。一旦某个特定项目的输出不能达到用户预期的目的或是不再符合公司的目标，那么就应该把这种项目撤消。很多表现拙劣的系统一直被进行到完成，而这些系统是本应紧急刹车的。
文化故事大讲堂演讲稿： 无悔的选择 不去想是否得到回报 既然选择了远方 便只顾风雨兼程 不去想能否赢得赞誉 既然钟情于“金的品质” 就勇敢做出“叶的奉献” 不去想身后会不会袭来寒风冷雨 既然目标是地平线 留给世界的只能是背影 不去想未来是平坦还是泥泞 只要热爱烟草事业 一切，都在意料之中 选择了一项事业就选择了一种人生；选择了烟草，就要像烟叶一样献出自己的全部。这是长垣县烟草分公司客户
经理董学忠的座右铭。 长路奉献给远方，江河奉献给海洋。董学忠选择了烟草行业，也将自己的整个青春献给了烟草。至今，他已经在烟草行业奋斗了二十个春秋，在这二十年里，他一直奋战在卷烟销售一线，始终坚持着“两个至上”的行业共同价值观，为客户提供着最优质的服务。 姜成康局长曾说过：服务是烟草商业企业的立身之本，效益之源。作为一名普通的客户经理，董学忠始终把“用真诚感动客户心灵，用智慧创造一流业绩”，作为自己的营销理念和服务理念。不管是平坦林荫大道还是泥泞的乡间小路，不管是人流涌动的县城集市还是鸡犬相闻的黄河洼地，都留下了他的足迹和身影。在拜访路上，他经历了客户的挑剔到最后的认同、理解；感受了客户对他的抗拒、反感到真诚的关心。炎炎夏日，客户递上的一杯水，寒冬腊月，客户暖暖的一句话让他深深的体会到“帮助客户、成就自己”的工作乐趣。从客户的阻挠到帮助，从阴雨天到艳阳天，有荆棘也有鲜花，有委屈也有感动，有欢乐也有忧愁，有动力也有压力，但作为客户经理的他，遇到困难不怕，遇到挫折不倒，始终以客户利益为出发点，以消费者的需求为己任，在工作中尽情的燃烧自我，用新烟人的光辉照亮客户盈利的康庄大道。 他不但有对烟草事业的热情，而且还有多样化的营销
云计算大数据的55个最实用 可视化分析工具 近年来，随着云和大数据时代的来临，数据可视化产品已经不再满足于使用传统的数据可视化工具来对数据仓库中的数据抽取、归纳并简单的展现。传统的数据可视化工具仅仅将数据加以组合，通过不同的展现方式提供给用户，用于发现数据之间的关联信息。新型的数据可视化产品必须满足互联网爆发的大数据需求，必须快速的收集、筛选、分析、归纳、展现决策者所需要的信息，并根据新增的数据进行实时更新。因此，在大数据时代，数据可视化工具必须具有以下特性： (1)实时性：数据可视化工具必须适应大数据时代数据量的爆炸式增长需求，必须快速的收集分析数据、并对数据信息进行实时更新; (2)简单操作：数据可视化工具满足快速开发、易于操作的特性，能满足互联网时代信息多变的特点; (3)更丰富的展现：数据可视化工具需具有更丰富的展现方式，能充分满足数据展现的多维度要求; (4)多种数据集成支持方式：数据的来源不仅仅局限于数据库，数据可视化工具将支持团队协作数据、数据仓库、文本等多种方式，并能够通过互联网进行展现。
为了进一步让大家了解如何选择适合的数据可视化产品，本文将围绕这一话题展开，希望能对正在选型中的企业有所帮助。下面就来看看全球备受欢迎的的可视化工具都有哪些吧! 1.Excel Excel作为一个入门级工具，是快速分析数据的理想工具，也能创建供内部使用的数据图，但是Excel在颜色、线条和样式上课选择的范围有限，这也意味着用Excel很难制作出能符合专业出版物和网站需要的数据图。 2.Google Chart API Google Chart提供了一种非常完美的方式来可视化数据，提供了大量现成的图标类型，从简单的线图表到复杂的分层树地图等。它还内置了动画和用户交互控制。 3.D3 D3(Data Driven Documents)是支持SVG渲染的另一种JavaScript库。但是D3能够提供大量线性图和条形图之外的复杂图表样式，例如Voronoi图、树形图、圆形集群和单词云等。 4.R