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⼤型数据库复习⼤纲⼤型数据库复习⼤纲绪论部分1、了解其他⼤型数据库系统a)IBM公司的DB2b)Informixc)Sybased)SQL Server2、Oracle 11g 中的“g”的含义是什么？Oracle 9i 中的“i”的含义是什么？g:Grid⽹格i :Internet互联⽹Oracle的体系结构和数据库操作1、图⽰Oracle的物理数据库、逻辑数据库、⽤户之间的逻辑关系。
答：⼀个Oracle数据库有⼀个物理存储结构和⼀个逻辑存储结构。
逻辑存储结构是数据概念上的组织，主要有表空间、表、数据段、区和数据块等概念组成；物理存储结构是实现数据的存储单元，主要有数据⽂件、重写⽇志⽂件和控制⽂件组成。
⽤户虽然不是数据库中的⼀个物理结构，但它与数据库中的对象有着重要的关系，这是因为⽤户拥有数据库的对象。
2、段是什么概念？如何组成的。
段包括哪⼏种？各功能是什么？答：依照不同的数据处理性质，可能需要在数据表空间内划分出不同区域，以存放不同数据，将这些区域称之为“段”(SEGMENT)。
段包括数据段、索引段、临时段、回滚段。
(1)数据段：是存储在数据库中⽤户建⽴的表对象，在很⼤程度上包括了组成模式的和。
（2）索引段：是存储在数据库中⽤户建⽴的索引对象。
（3）临时段：当⼀个SQL语句需要临时⼯作区时，由Oracle建⽴。
当语句执⾏完毕，退回给系统。
(4)回滚段：回滚段⽤于存放数据修改之前的值（包括数据修改之前的位置和值）。
回滚段的头部包含正在使⽤的该回滚段事务的信息。
⼀个事务只能使⽤⼀个回滚段来存放它的回滚信息，⽽⼀个回滚段可以存放多个事务的回滚信息。
回滚段主要完成两项任务：(1)回滚段通过保存恢复或“先前映象”信息(对于DML语句所作的所有修改)，提供取消事务的⽅法。
这些信息⾮常重要，可以完成从事务语句失败、程序失败和媒介失败中恢复。
（2）为事务提供读⼀致性，特别是对运⾏时间长的作业。
3、Oracle的存储空间的基本单位是什么？与OS的基本存储单位的关系。
大数据复习要点在当今信息爆炸的时代，大数据已经成为了各行各业的关键词。
无论是企业经营还是科学研究，大数据都扮演着至关重要的角色。
随着大数据相关技术的不断发展和应用，对于大数据的理解和掌握也成为了现代人不可或缺的能力之一。
本文将从大数据的定义、应用、技术和挑战等方面进行总结，帮助读者复习大数据的要点。
一、大数据的定义首先要明确什么是大数据。
大数据，顾名思义，就是指规模庞大且复杂的数据集合。
与传统的数据处理方式相比，大数据具有三个特点：大量性、高速性和多样性。
大数据具有海量的数据量，数据的产生速度非常快，并且数据的类型和格式也非常多样化。
大数据不仅包括结构化数据，还包括半结构化数据和非结构化数据。
二、大数据的应用大数据的应用非常广泛，几乎涵盖了各个行业和领域。
以下是一些常见的大数据应用。
1. 商业智能大数据帮助企业进行数据分析，从而为决策者提供准确的商业智能。
通过对大数据的挖掘和分析，企业可以更好地了解市场需求、客户行为和竞争对手动态，进而优化产品和服务，并制定更有效的市场策略。
2. 健康医疗大数据在健康医疗领域的应用也非常广泛。
医疗机构可以通过大数据分析病历、医学影像、基因数据等信息，提高疾病的诊断准确性和治疗效果。
同时，大数据还可以用于提前预警和监测疾病的爆发趋势，帮助公共卫生机构做好疾病防控工作。
3. 交通运输大数据可以帮助交通管理部门进行智能化的交通调度和规划。
通过对交通流量、车辆位置和路况的实时监测和分析，交通管理者可以更好地安排交通信号灯、公交车和路线等，提高交通效率，减少交通拥堵。
4. 社交媒体大数据在社交媒体领域的应用主要表现在社交网络分析和舆情监测方面。
通过对用户的社交行为和社交关系进行挖掘和分析，社交媒体平台可以为用户提供个性化的推荐和广告。
同时，社交媒体平台还可以通过监测用户的言论和情绪，及时发现并应对舆情风险。
三、大数据的技术要了解大数据，就必须了解一些与之相关的技术。
1. 数据采集与清洗大数据的首要任务是数据采集。
大数据导论大一知识点框架一、概述大数据导论A. 定义和特征B. 大数据发展历程C. 大数据应用领域D. 大数据的挑战与机遇二、大数据存储与处理技术A. 传统数据库技术的局限性B. 分布式存储和处理系统1. Hadoop生态系统2. NoSQL数据库系统C. 数据仓库与数据挖掘D. 流式处理与实时分析三、大数据采集与清洗A. 数据采集方法B. 数据清洗与预处理C. 数据质量评估与改进四、大数据分析与挖掘A. 数据可视化与探索性分析B. 数据挖掘算法1. 分类与聚类2. 关联规则挖掘3. 预测与推荐C. 机器学习与深度学习五、大数据隐私与安全A. 大数据隐私保护B. 数据安全与权限管理C. 数据治理与合规性六、大数据的价值与应用案例A. 大数据在商业领域的应用B. 大数据在社交媒体分析中的应用C. 大数据在医疗健康领域的应用D. 大数据在交通运输领域的应用七、大数据伦理与社会影响A. 数据伦理与隐私权B. 数据开放与共享C. 大数据对社会发展的影响八、未来展望与挑战A. 大数据的发展趋势B. 大数据技术与应用的挑战与瓶颈C. 大数据对就业市场的影响结语：大数据导论作为大一学生学习的重要知识点，涉及了大数据的基本概念、存储与处理技术、采集与清洗方法、分析与挖掘算法、隐私与安全、应用案例、伦理与社会影响等方面内容。
对于理解和应用大数据具有重要意义，同时也有助于培养学生的数据分析能力和解决实际问题的能力。
未来，随着大数据技术和应用的不断发展，相关领域的求职市场也将呈现出更加广阔的就业前景。
（以上内容为大数据导论大一知识点框架的简介，具体内容和细节可以根据需要进行扩展和修改。
）。
大数据技术基础1. 参数检验是指对参数平均值、方差进行的统计检验，其中t检验是通过t分布理论推断差异发生的概率来判断两个样本或样本与群体的平均值差异是否显著的方法。
2.新型数据质量管理的方法和工具中，关联图是对原因-结果、目的-手段等关系复杂而相互纠缠的问题的表述，在逻辑上用箭头把各要素之间的因果关系连接起来，从而找出主要因素的方法。
3. 云平台分为公有云、私有云以及混合云。
公有云指第三方提供商为用户提供的云，一般可通过互联网使用，可能是免费或低成本的，其核心属性是共享资源服务。
4.多源数据融合工具NiFi是Apache公司的产品，适合初学者不需要编写代码。
5. 大数据决策是以大数据为主要驱动的决策方式。
6. 数据仓库是一个面向主题的、集成的、随时间变化的、但信息本身相对稳定的数据集合，用于对管理决策过程的支持7. 大数据应用向前发展的主要瓶颈是数据价值挖掘过程中的隐私监管。
8. 存储区域网络是采用网状通道技术，是通过交换机等连接设备将磁盘阵列与相关服务器连接起来的高速专用子网。
9. Python语言的函数中lambda用来定义匿名函数10. Echarts侧重于数据统计图表化层面，即使用传统的统计性图表来表示数据，用户可以通过其看到历史数据的统计和解读。
11. 视频的全局运动特征中，通过将视频帧划分为许多互不重叠的小块后，描述每个子块内像素运动矢量的是块运动特征12.在执行HDFS的读写过程中，首先使用分布式文件系统调用的是数字节点DataNode。
13. 许多网站和网络服务提供相应的应用程序接口API，允许请求结构化格式的数据。
API的大部分数据都是JSON或XML格式，对于JSON格式的数据，可以使用Python中的json模块来解析JSON。
14. 描述性时序分析指通过直观的数据比较或绘图观测来寻找时间序列中蕴含的发展规律，其操作简单易懂且直观有效，通常是时间序列数据分析的第一步。
15. NoSQL主要用于存储非结构化数据16. 音调（或称音高）是声音听起来调子高低的程度。
大数据知识点全面总结目录一、什么是大数据1.1 大数据的定义1.2 大数据的特点1.3 大数据的价值二、大数据的应用场景2.1 金融领域2.2 零售领域2.3 医疗健康领域2.4 交通领域2.5 农业领域三、大数据的技术工具3.1 Hadoop3.2 Spark3.3 Flink3.4 Kafka3.5 Elasticsearch四、大数据的挑战与解决方案4.1 数据存储与管理4.2 数据处理与分析4.3 数据安全与隐私4.4 数据可视化与决策支持五、大数据未来发展趋势5.1 人工智能与大数据的融合5.2 云计算与大数据的融合5.3 边缘计算与大数据的融合5.4 行业应用与大数据的融合六、结语一、什么是大数据1.1 大数据的定义大数据是指规模巨大、种类繁多、处理速度快的数据集合。
它包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。
结构化数据是以表格形式存储的数据，如关系数据库中的数据；半结构化数据是具有一定组织结构但不符合传统关系数据库模式的数据，如XML、JSON格式的数据；非结构化数据是没有固定结构的数据，如文本、图像、音频、视频等。
1.2 大数据的特点大数据具有5V特征：Volume（数据量大）、Velocity（处理速度快）、Variety（种类繁多）、Veracity（真实性）、Value（价值高）。
Volume：大数据的数据量通常以TB、PB、甚至EB计算，远超传统数据库能力。
Velocity：大数据的处理速度要求非常高，需要能够实时或近实时地处理数据。
Variety：大数据的数据种类繁多，包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。
Veracity：大数据的真实性要求高，需要通过数据清洗、质量控制等手段保证数据的准确性和一致性。
Value：大数据的价值非常大，可以挖掘出隐藏在其中的商业洞见和价值。
1.3 大数据的价值大数据具有重要的商业价值。
通过对大数据的分析和挖掘，可以为企业带来以下益处：- 更好的决策支持- 更精准的市场营销- 更高效的运营管理- 更好的客户服务- 更快的产品创新二、大数据的应用场景2.1 金融领域在金融领域，大数据被广泛用于风险管理、信用评估、欺诈检测、投资决策等。
大数据专业职称考试提纲一、大数据法律法规、相关标准及职业道德（1）了解隐私权和个人信息保护有关内容。
（2）了解数据安全制度、数据安全保护义务、政务数据安全与开放等相关内容。
（3）了解数据分类、重要数据备份和加密等措施。
（4）了解电子签名、数据电文基本概念。
（5）了解核心密码、普通密码、商用密码之间的区别。
掌握专业技术人员职业道德的基本要求二、计算机基础知识（一）面向对象技术1、了解面向对象的发展历史，为什么引入面向对象2、掌握面向对象编程与非面向对象编程的优缺点3、掌握抽象的5 个层次，抽象形式4、了解类和方法5、了解消息、实例和初始化（二）数据结构与算法1、掌握程序性能分析的概念和方法，包括时间复杂性与空间复杂性分析。
2、掌握线性表的概念，掌握堆栈、队列、跳表和散列的描述方法与应用。
3、了解树的描述方法与应用。
4、了解图的描述方法与应用。
（三）操作系统1、掌握操作系统的概念和操作系统结构。
2、掌握操作系统的进程管理，包括进程概念、进程调度、同步及死锁处理。
3、了解内存管理，包括内存管理策略和虚拟内存管理。
4、了解存储管理，包括文件系统、文件系统实现、大容量存储结构和I/O系统。
5、了解系统保护与安全。
（四）计算机网络1、了解计算机网络在信息时代的核心作用以及计算机网络的发展历史；理解计算机网络的分类，网络标准化，网络参考模型，网络体系结构。
2、掌握物理层的基本概念，理解信道极限容量的概念以及信道最大传输速率的公式，模拟传输和数字化传输的物理层标准。
3、掌握数据链路层的基本概念，理解停等协议和连续ARQ 协议，滑动窗口协议，检错和纠错机制。
4、掌握介质访问控制子层的基本概念，理解动态多路访问控制协议，以太网，无线局域网，数据链路层的交换技术。
5、了解网络层的基本概念，了解路由协议，拥塞控制算法，服务质量，网络互连，IP 协议，子网掩码。
6、了解传输层的基本概念，了解传输层路由协议，TCP，UDP，拥塞控制算法。
第一章大数据概述重点：大数据的数据特征及对科学研究的影响大数据的数据类型难点：大数据的价值及相关技术第二章大数据与云计算重点：云计算概述云计算的主要部署模式云计算的主要服务模式大数据基础设施—Hadoop平台大数据和云计算之间的关系难点：云计算的主要部署模式云计算的主要服务模式云计算3种主要服务模式之间的关系云计算与大数据体系架构的关系第三章从产业结构来探索大数据技术重点：大数据采集技术大数据预处理技术大数据可视化技术难点：大数据的解决方案大数据采集技术大数据预处理技术大数据可视化技术第四章大数据的硬件架构——集群重点：集群系统的概念及分类集群的结构模型集群文件系统难点：集群系统的概念及分类集群的结构模型集群文件系统第五章大数据开发与计算技术重点：Hadoop—分布式大数据系统Spark—大规模数据实时处理系统Storm—基于拓扑的流数据实时计算系统难点：Hadoop—分布式大数据系统Spark—大规模数据实时处理系统Storm—基于拓扑的流数据实时计算系统第六章大数据存储技术重点：分布式文件系统结构化大数据的存储—Hive半结构化大数据的存储—HBase云存储技术难点：结构化大数据的存储—Hive半结构化大数据的存储—HBase第七章大数据分析重点：统计数据分析基于机器学习的数据分析经典的机器学习算法基于图的数据分析基于自然语言的数据分析难点：基于机器学习的数据分析经典的机器学习算法第八章大数据与人工智能重点：人工智能的概念及分类限制人工智能发展的因素人工智能核心技术概述人工智能技术应用难点：人工智能的概念及分类限制人工智能发展的因素。
专业复习秘籍黑龙江省考研数据科学与大数据技术专业复习要点整理对于黑龙江省考研数据科学与大数据技术专业的复习，有一些重要的要点需要整理和重点复习。
以下是一份专业复习秘籍，帮助你系统地复习这个专业。
一、数学基础知识1. 微积分：重点复习极限、导数、微分方程等内容。
2. 线性代数：重点学习矩阵、向量空间、线性方程组等基本概念。
3. 概率与数理统计：理解概率的基本概念和常用分布，掌握统计方法和推断。
二、数据结构与算法1. 基本数据结构：重点掌握数组、链表、栈、队列等基本数据结构的实现和应用。
2. 常用算法：重点学习排序算法（如冒泡排序、快速排序等）、查找算法（如二分查找、哈希查找等）和图算法（如最短路径、最小生成树等）。
3. 算法复杂度分析：了解时间复杂度和空间复杂度分析方法，掌握如何评估算法的性能。
三、数据库与数据仓库1. 关系数据库：学习关系数据库的基本概念、范式理论和SQL语言。
2. 数据库设计与优化：了解数据库设计的方法和规范，学习常见的数据库优化技术。
3. 大数据存储与处理：熟悉Hadoop、Spark等大数据处理框架，了解分布式存储和计算的原理。
四、机器学习与数据挖掘1. 监督学习：学习常见的分类算法（如决策树、支持向量机、神经网络等）和回归算法。
2. 无监督学习：了解聚类算法（如K-means、谱聚类等）和关联规则挖掘技术。
3. 深度学习：熟悉深度神经网络的基本原理和常见的模型（如卷积神经网络、循环神经网络等）。
五、数据可视化与数据分析1. 数据可视化工具：学习使用常见的数据可视化工具（如Tableau、D3.js等）进行数据分析和展示。
2. 数据分析方法：理解数据分析的基本流程和常用方法，熟悉数据清洗、特征选择和模型评估等技术。
3. 实验设计与模型评估：了解实验设计的方法和统计模型的评估指标，能够分析实验结果并提出改进方法。
六、大数据技术与应用1. 大数据存储技术：熟悉分布式存储系统（如HDFS、HBase等）和列式存储技术（如Parquet、ORC等）。
大数据：大量化，快速化，多样化，价值化。
大数据具有数据量大、数据类型繁多、处理速度快、价值密度低等特点，统称“4V”。
大数据关键技术：数据抽取，数据清理大数据可视化关键技术：并行可视化，体量可视化，高维可视化云计算实现了通过网络提供可伸缩的、廉价的分布式计算能力，用户只需要在具备网络接入条件的地方，就可以随时随地获得所需的各种IT 资源。
云计算关键技术包括：虚拟化、分布式存储、分布式计算、多租户等物联网是物物相连的互联网，是互联网的延伸，它利用局部网络或互联网等通信技术把传感器、控制器、机器、人员和物等通过新的方式联在一起，形成人与物、物与物相联，实现信息化和远程管理控制物联网中的关键技术包括识别和感知技术（二维码、RFID 、传感器等）、网络与通信技术、数据挖掘与融合技术等大数据并非单一的数据或技术，而是数据和大数据技术的综合体。
大数据技术主要包括数据采集、数据存储和管理、数据处理与分析、数据安全和隐私保护等几个层面的内容大数据产业包括IT 基础设施层、数据源层、数据管理层、数据分析层、数据平台层和数据应用层Hadoop 特性：高可靠性，高效性，高可扩展性，高容错性，成本低，运行在Linux 平台上支持多种编程语言云计算物联网大数据技术为物联网数据分析提供支撑云计算为大数据提供了技术基础大数据为云计算提供用武之地云计算为物联网提供海量数据存储能力物联网为云计算技术提供了广阔的应用空间名称节点负责管理分布式文件系统的命名空间（Namespace），保存了两个核心的数据结构，即FsImage和EditLogFsImage用于维护文件系统树以及文件树中所有的文件和文件夹的元数据EditLog中记录了所有针对文件的创建、删除、重命名等操作名称节点记录了每个文件中各个块所在的数据节点的位置信息，负责管理文件系统的命名空间及客户端对文件的访问第二名称节点是HDFS架构中的一个组成部分，它是用来保存名称节点中对HDFS 元数据信息的备份，并减少名称节点重启的时间。
大一大数据期末必背知识点在当今数字化时代，大数据已经成为了各行各业的核心驱动力。
作为一名大一学生，了解和掌握大数据的基本概念和关键知识点，将有助于我们更好地适应和应对未来的挑战。
本文将探讨大一大数据期末必背的知识点，以帮助我们在考试中取得更好的成绩。
1. 大数据的定义和特征：大数据是指规模庞大、复杂度高、处理速度快的数据集合。
其特征包括四个方面：量大、速度快、多样性和价值密度低。
量大指的是数据规模的巨大性；速度快是指数据产生和处理的速度之快；多样性则表示数据的种类繁多；而价值密度低则意味着其中的有用信息往往埋藏在大量的无用数据背后。
2. 大数据处理的技术：为了有效处理大数据，我们需要掌握以下几种关键的技术：- 分布式存储和计算：大数据通常需要分布式存储和计算来处理，这样可以并行处理更大规模的数据。
- 数据挖掘和机器学习：利用数据挖掘和机器学习的算法，我们可以从大数据中发现隐藏的模式和规律。
- 可视化技术：通过可视化技术，我们可以将大数据转化为直观易懂的图形和图表，使复杂的数据变得更加易于理解和分析。
3. 大数据应用领域：大数据在各个领域都有广泛的应用，其中一些重要的领域包括：- 金融领域：大数据可以帮助金融机构预测市场趋势、发现欺诈行为和评估风险。
- 医疗保健领域：通过分析大数据，可以提高诊断准确性、改善疾病预测和预防、优化医疗资源配置等。
- 市场营销领域：大数据可以帮助企业更好地了解消费者行为，进行个性化推荐和定制化营销策略。
- 智慧城市：大数据在城市规划、交通管理、环境监测等方面的应用，可以提高城市的效率和可持续性。
4. 大数据隐私与安全：在大数据时代，隐私和安全问题变得尤为重要。
大数据的收集、存储和处理过程中，需要注意以下方面：- 数据保护：对于个人敏感信息的保护非常重要，必须确保数据在传输和存储过程中的安全性。
- 权限管理：限制谁可以访问和使用大数据，并确保数据使用的合法性和合规性。
- 匿名化和脱敏技术：采用适当的匿名化和脱敏技术，以保护个人隐私，同时满足数据分析的需求。
复习提纲（仅供参考）这是按照老师的复习提纲，在PPT上找的大概内容，有些只是小标题，具体的内容大家自己看PPT或者书。
哪里有问题的希望大家尽快告诉我，免得最后记得差不多了，发现记错了。
第一章数字工程导论❑数字技术的概念数字技术就是指运用0和1两位数字编码，通过电子计算机、光缆、通信卫星等设备，来表达、传输和处理所有信息的技术数字技术一般包括数字编码、数字压缩、数字传输、数字调制与解调等技术❑数字信息的特点❑数字工程产生背景（具体内容自己看PPT）信息高速公路的产生国家空间信息基础设施建设数字地球概念的提出数字思维与数字文化的形成通信技术的发展GIS技术的发展社会应用的需求❑数字工程的概念、内涵概念：它致力于空间信息与其它专业信息的综合应用，强调已有异源异构的数据、网络和系统的整合、集成与协同工作。
是利用数字技术整合、挖掘和综合应用地理空间信息和其它专题信息的系统工程；是地球相关数据的数字化、网络化、智能化和可视化的过程；是以遥感技术、测绘技术、海量数据的处理与存储技术、宽带网络技术、网格技术、快速通信技术、数据挖掘技术和虚拟现实技术等为核心的信息技术系统；它将地球信息的各种载体向数字载体转换，并使其在网络上畅通流动，为社会各领域所广泛使用。
内涵：在理论上：以信息科学的体系以及系统工程和软件工程的方法为核心，强调信息机理与表达，各种数字信息进行整合、融合、管理与处理……在技术实现上：以广域网为基础，将各种异源异构、不同领域、不同时间的工程信息系统进行网络和功能集成，建立面向信息共享的多平台立体体系；不再仅仅局限单项小工程，更注重于综合型大系统群的规划与建设在应用上：以智力和知识资本为手段将分散的、形式不一的、不规则的信息资源加工成有形或无形资产，形成整个社会的公共基础信息❑数字工程特点（具体内容自己看PPT）空间载体性数字化、网络化、可视化、智能化融合与集成性端对端连接❑数据融合与数据集成的区别融合与集成体现在数据和系统两个方面数据融合：是指多种数据经过合成后不再保留原有数据的单个特征，而产生一种新的综合数据，比如假彩色合成影像数据集成：是指各种异源异构、不同时态、不同尺度、不同专业的数据在统一的地理框架下，以统一的空间定位为基础，以规范和协议为标准的无缝集成。
例如，多种数据进行叠加，叠加的集成数据中仍然保存着原来数据的特征，如影像地图❑数字工程的整体框架、逻辑框架（两个框架的图在书上Ｐ１８）从整体上看：纵向多层次，横向网格化多层次：每个应用系统节点都是基于网络的多层结构；此外，各种应用系统逻辑上组成更高级的层次网格化：由各种应用系统节点连接而成的一张分布式网格从逻辑上看：多平台、多层次的立体结构标准和安全贯穿于各个平台中平台之间从下向上的支撑关系❑数字工程的理论框架、技术框架（两个框架的图在书上Ｐ２０）理论框架：以地球信息科学为核心，与其他相关学科交叉与融合技术框架：重要程度和基本功能的两种分类第二章技术支撑体系❑3S技术的组成各项技术的作用GPS（全球卫星定位技术）用于实时、快速地提供目标的空间位置，经度、纬度、高度RS（遥感技术）提供目标及其环境现状的不同分辨率的信息，发现地球表面上的各种变化，及时对GIS数据进行更新GIS（地理信息系统）以计算机为基础的，对多种来源的时空数据进行输入存储与管理、数据查询与分析、成果表达与输出的综合性应用技术❑地理数据及其组成地理数据是各种地理特征和现象间关系的符号化表示，包括空间位置、属性特征（简称属性）及时域特征三部分。
空间位置数据描述地物所在位置。
属性数据有时又称非空间数据，是属于一定地物、描述其特征的定性或定量指标时域特征是指地理数据采集或地理现象发生的时刻/时段。
❑地理信息系统概念地理信息系统（Geographic InformationSystems）是在计算机软硬件支持下，运用信息科学，管理科学，对空间地理信息进行综合处理、分析和应用的系统❑GIS空间数据表现形式、采集手段栅格模型、矢量模型或栅格/矢量混合模型是常用的空间数据组织方法。
GIS数据的特征：空间、时间、属性GIS常用数据类型：矢量、栅格纸质地图扫描数字化：纸质地图扫描后，进行配准投影及数字化处理野外数字测图：导出全站仪等测量仪器采集的点数据，进行内业成图处理航空摄影或遥感影像解译：利用卫星影像，数据预处理，进行影像自动分类识别或人工解译提取信息GPS手持机采集：利用GPS接收机采集的数据，进行内业成图处理❑地理信息系统空间分析的常用方法（不晓得要不要考上机的内容，看看比较好）空间查询缓冲区分析空间叠加分析网络分析❑遥感技术的原理地球上的物体都在不停地吸收、发射和反射电磁波，并且不同物体的电磁波特性是不同的。
遥感技术就是基于这个原理发展起来的。
❑不同地物的光谱信号特征❑遥感的特点探测范围大获取资料速度快、周期短受地面限制少获取信息的手段多，信息量大❑遥感数据应用的一般程序根据研究目的选择不同空间分辨率的遥感影像购买经过校正的遥感影像，进行精纠正遥感影像增强处理（彩色增强）遥感影像解译（机助分类、目视判读）❑真彩色图像、假彩色图像真彩色图像上影像的颜色与地物颜色基本一致．利用数字技术合成真彩色图像时，是把红色波段的影像作为合成图像中的红色分量、把绿色波段的影像作为合成图像中的绿色分量、把蓝色波段的影像作为合成图像中的蓝色分量进行合成的结果假彩色图像是指图像上影像的色调与实际地物色调不一致的图像．遥感中最常见的假彩色图像是彩色红外合成的标准假彩色图像。
它是在彩色合成时，把近红外波段的影像作为合成图像中的红色分量、把红色波段的影像作为合成图像中的绿色分量、把绿色波段的影像作为合成图像中的蓝色分量进行合成的结果❑ GPS系统组成、各部分作用（这里最好仔细地看下PPT，有需要理解的地方）空间部分----GPS卫星星座。
提供星历和时间信息；发射伪距和载表信号；提供其它辅助信息地面控制部分----地面监控系统（1个主控站，3个注入站，5个监控站）。
中心控制系统；实现时间同步；跟踪卫星进行定轨用户设备部分----GPS信号接收机。
接收并测卫星信号；记录处理数据；提供导航定位信息❑ GPS的定位原理（PPT上有详细的过程，老师上课强调了）GPS是一种高精度卫星定位导航系统，它是利用一组卫星的伪距、星历、卫星发射时间等观测量以及用户钟差来进行定位的。
由于伪距的引入，要获得地面点的三维坐标，必须对4颗卫星进行测量。
❑常用分布式软件体系结构Mainframe结构：一种集中式的结构C/S结构：部署和扩展性存在不足三层-多层结构：客户端层、服务器层、数据层；有更好的移植性，可跨平台工作，负载平衡，安全；多为基于internet的应用❑中间件的概念中间件是位于平台(硬件和操作系统)和应用之间的通用服务，这些服务具有标准的程序接口和协议❑集群的概念、特点和分类概念一组计算机作为一个整体向用户提供一组网络资源特点性价比：集群系统的并行性降低了处理的瓶颈，提供了全面改进的性能资源共享：集群系统能有效地支持不同位置的用户对信息和资源（硬件和软件）的共享；灵活性和可扩展性：集群系统可以增量扩展，并能方便地修改或扩展系统以适应变化的环境而无需中断其运行；实用性和容错性：依靠存储单元和处理单元的多重性，集群系统具有在系统出现故障的情况下继续运行的潜力；可伸缩性：集群系统能容易地扩大以包含更多的资源（硬件和软件）分类高性能科学集群、负载均衡集群、高可用性集群❑计算机网络的作用计算机网络是计算机技术和通信技术紧密结合的产物，主要完成数据处理与数据通信两大基本功能。
计算机网络就是利用通信线路将地理位置分散的、具有独立功能的许多计算机系统连接起来，按照某种协议进行数据通信，以实现资源共享的信息系统。
❑通信系统概念：信源、信道、信号通信的目的是传送包含消息内容的信息，实际通信系统中，信息通过电或磁性的介质状态来表达，称为信号。
因此通信就是传送和处理各种信号的物理实现。
第三章数字工程基础平台❑基础平台的概念平台即集成的共享环境，是一种集成的共享资源，承载着各种前端应用基础平台奠定了各种应用的基础，是数字工程项目建设的基础性工程，是数字工程项目建设的最主要和核心的内容，决定数字工程的成败❑数字工程基础平台的特点（具体内容看ppt）资源整合性、可扩展性、可操作性❑数字工程基础平台结构将不同时间和空间上的异构的网络环境、软硬件环境、数据环境及标准、安全有机集成在一起❑数字工程的软硬件平台和网络平台建设都需要解决三大关键问题集成问题、共享问题、扩展问题❑软硬件平台和网络平台建设的基本内容硬件总体规划、硬件选型、硬件集成软件总体规划、软件选型、软件开发过程、软件集成通信网基础设施、计算机网络、电话网络、相关的安全保障体系、运行管理体系❑数据平台的数据来源（数据提供者）政府（主体作用）、企业、个人（公众）❑数据平台中异源异构数据集成的主要技术数据的迁移和转换中间件技术通用SQL API、通用网关、通用协议、基于组件技术一致数据访问接口多数据库系统全局统一模式、联邦式数据库系统❑应用服务平台的概念和作用是应用系统和基础设施之间的纽带；实现信息资源的高度共享和应用系统的互联互通；是数字工程的资源管理者和应用的服务者，在逻辑上是一个整体；跨领域、与具体业务无关、通用的基础服务，能随着领域需求的发展变化而扩展、伸缩。
❑标准平台建设应遵循的原则标准参照时的服从顺序：国家标准、行业标准、部颁标准、地方标准无相关参照标准：根据实际需要，采用相应的技术规范或指导性技术文件；自行制定必要的工程技术规范和规定❑安全平台建设的内容安全需求分析安全现状分析安全平台建设规划安全管理制度与应急措施的制定安全平台实施第四章数字工程中的可视化技术❑矢量数据可视化的实质、一般流程矢量数据可视化实际上是矢量数据关联的属性信息的可视化❑提高栅格显示效率的技术索引技术、影像金字塔技术、影像金字塔技术关键❑虚拟现实技术的概念虚拟现实技术是指用立体眼镜和传感手套等一系列传感辅助设施、运用计算机技术生成一个逼真的，具有视觉、听觉、触觉等效果的可交互动态世界，人们可以对该虚拟世界中的虚拟实体进行操纵和考察。
❑虚拟现实技术的特征多感知性、沉浸感（Immersion）、交互性（Interaction）、自主感（Autonomy）❑虚拟现实系统的一般构成虚拟世界虚拟环境处理器输入设备输出设备❑虚拟现实的分类桌面虚拟现实系统沉浸式虚拟现实系统增强式虚拟现实系统分布式虚拟现实系统第六章数字工程的实施❑数字工程的四维体系结构❑软件工程中生命周期的瀑布模型❑数字工程的总体实施过程工程前期准备、工程架构设计与实施、交付使用❑数字工程的各组成部分的实施步骤●工程前期准备调研/考察：内容包括原始需求调查、现有相关实例、当前相关支撑技术发展、工程建设环境的调查等。
