大数据实训室
招标编号：JZDFGZ-GP-20192303
采购文件
采购单位：贵州电子商务职业技术学院
采购代理机构：北京建智达工程管理股份有限公司日期：2019年9月
投标供应商资格要求
（一）一般资格要求：
①具有独立承担民事责任的能力：具备有效的统一信用社会代码营业执照；
②具有良好的商业信誉和健全的财务会计制度：提供2018年度经会计师事务所出具的审计报告，包括“三表一注”(资产负债表、利润表、现金流量表及其附注),新成立不满一年的企业，应提供开户银行出具的资信证明；
③具有履行合同所必须的设备和专业技术能力：具备履行合同所必需的证明材料或承诺；
④具有依法缴纳税收和社会保障资金的良好记录：提供2019年1月至今任意连续3个月依法缴纳税收和社会保障资金的付款凭证；
⑤参加本次政府采购活动前三年内，在经营活动中没有违法违规记录：提供《参加政府采购活动前三年内在经营活动中没有重大违法记录的书面声明》；
⑥法律、行政法规规定的其他条件：/
（二）本项目所需特殊行业资质或要求：/
（三）本项目不接受联合体投标,不得转包与分包。
采购清单、技术参数及商务要求第一节采购清单及技术参数
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2、包转发率：整机333Mpps
3、2个Slot扩展槽
4、支持1G/10G/40G端口聚合，支持动态聚合、跨设备聚合
5、支持可插拔双电源、可插拔双风扇结构设计
6、支持基于端口、IP子网、协议、MAC、Voice的VLAN
7、支持SDN控制方式;支持网络拓扑的自动发现
8、对交换机的自动配置、自动软件升级;
9、支持多租户环境及租户之间的访问控制机制;
10、支持L3虚拟和物理服务的插入和串连，并可应用于特定的租户或者多租户共享；
11、支持IPv4/IPv6，支持BGP、BGP4+，支持ISIS、ISISv6，支持VRRP、VRRPv3
12、支持组播VLAN、PIM SM、PIM DM、MSDP，支持双向PIM
13、支持MPLS转发、LSP、LDP、L2VPN、L3VPN、VPLS、MCE
14、支持用户分级管理和口令保护，支持基于端口的认证和MAC认证，支持AAA认证、Radius认证、HWTACACS、SSH2.0、Portal认证、PKI、HTTPs、EAD等安全认证
4接入交换机1、48*10/100/1000TX+4*SFP
2、交换容量：336Gbps，包转发率：87Mpps
3、网络协议：二层环网协议：支持STP/RSTP/MSTP协议，支持STP Root Protection，支持RRPP；路
4台
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由协议：支持IPv4/IPv6静态路由，支持RIP/RIPng，OSPFV1/V2/V3
4、VLAN：支持基于端口的VLAN，支持QinQ，支持Voice VLAN，支持协议VLAN，支持MAC VLAN
5、QOS：QoS/ACL：支持包过滤功能，支持SP/WRR/SP+WRR队列调度，支持双向ACL，支持基于端口的限速，支持基于流的重定向
6、网络管理：支持命令行接口（CLI）配置，支持Telnet远程配置，支持通过Console口配置，支持SNMP（EImple NetworkManagement Protocol），支持RMON（Remote Monitoring）告警、事件、历史记录，支持iMC网管系统，支持WEB网管，支持系统日志，支持分级告警，支持IRF，支持NTP
5云控制节点2*Intel Xeon Processor E5-2603V46C/6T 1.7GHz15M6.4GT/s85W
4*16GB/DDR4/2133或2400或2666MHz/ECC/REG
2*300GB/SAS/10000RPM/2.5寸/企业级
3*2TB/SATA/7200RPM/3.5寸/企业级
1*LR382A/8口/SAS12Gb/半高/PCIe3.0x8/1GB缓存/支持RAID0,1,5,6,10,50,60,JBOD
1*上架导轨套件(适用于机柜立柱间距730--870mm)
1*2U550W1+1冗余电源
1*双口/千兆铜纤/I350-T2
2台
6云计算节点2*Intel Xeon Processor E5-2620V48C/16T 2.1GHz20M8.0GT/s85W
10*32GB/DDR4/2133或2400或2666MHz/ECC/REG
2*300GB/SAS/10000RPM/2.5寸/企业级
3*4TB/SATA/7200PRM/3.5寸/企业级
1*LR382A/8口/SAS12Gb/半高/PCIe3.0x8/1GB缓存/支持RAID0,1,5,6,10,50,60,JBOD
1*上架导轨套件(适用于机柜立柱间距730--870mm)
1*2U550W1+1冗余电源
10台
7大数据平台软件
服务
1、平台提供Ambari管理Hadoop集群，包括分布式存储（HFDS）、分布式计算框架（Mapreduce）、
资源管理器（Yarn）、分布式列数据库（HBase）、分布式协调服务（Zookeper）等组件。
2、支持通过运维指标（metrics）监视Hadoop集群的运行状况，包括服务的运行状况、内存消耗、CPU
消耗、HDFS磁盘使用情况、DataNodes的生存状况、集群负载等功能。
3、提供Map-Reduce大规模数据集（数量大、类型复杂）离线并行运算的编程框架，可同时计算分析
1套
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PB级海量数据。
4、支持HDFS分布式存储系统。既可以作为Hadoop集群的一部分，也可以作为一个独立的分布式文件系统。
5、支持Hive数据库，与大部分的SQL语法兼容，Hive数据库构建于Hadoop的HDFS和MapReduce 之上，用于管理和查询结构化的数据仓库。
6、支持可靠性、高性能、面向列、可伸缩的HBase分布式列数据库。
7、支持Mahout组件，支持可扩展的机器学习领域经典算法的实现。
8、支持Pig探索大规模数据集的脚本语言。采用Pig Latin语言，以简单的代码处理大量的数据。
9、支持数据传输工具Sqoop,可以实现Apache Hadoop和结构化关系数据库之间的数据传输。
10、支持高可用的，高可靠的，分布式的海量日志采集、聚合和传输的Flume系统。
11、支持基于内存读写的并行框架Spark2，支持操作分布式流式大数据集。
12、支持分布式发布订阅消息系统Kafka,可以处理消费者规模的网站中的所有动作流数据。
13、支持knox，提供了单点认证和接入集群中Apache Hadoop服务；
14、Ambari管理服务提供日志聚合，分析和可视化；
15、支持Druid，快速分布式面向列数据存储；
16、支持Falcon数据管理与处理；
17、Zeppelin Notebook，一个让交互式数据分析变得可行的基于网页的notebook，方便做出可数据驱动的。可交互且可协作的精美文档，并且支持多种语言，包括sql，scala等。
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8云基础架构平台
软件服务
1、总体要求：要求基于Docker容器开放式云平台架构,优势：更高效的利用系统资源、秒级、甚至毫
秒级的启动时间、更轻松的迁移、更轻松的维护和扩展。
2、镜像管理功能：要求能显示镜像列表、要求能显示镜像构建历史、能从容器创建新镜像、要求能够
从Dockerfile构建镜像、从registry下载镜像、能将镜像上传到registry、要求能够删除Docker
host中的镜像、支持使用Dockerfile构建镜像。
3、配额调度：启动/停止/重启容器、暂停/恢复容器、删除容器、限制容器对CPU的使用、限制容器
对内存的使用、限制容器对Block IO的使用。支持私有Docker Registry，用户可在本地地搭建私有
Docker Registry。
4、基于容器的应用部署、维护和滚动升级。
5、支持负载均衡和服务发现。
6、支持认证、授权、访问控制、API注册和发现等机制。
7、支持维护集群状态，比如故障检测、自动扩展、滚动更新等
8、支持scheduler资源调度。
9、支持维护容器的生命周期，支持Volume（CVI）和网络（CNI）管理。
10、支持镜像管理以及Pod和容器的真正运行（CRI）。
11、支持秒级创建资源：即从用户在页面点击“创建”按钮，到集群资源成功创建完成所花费时间不
能超过10秒钟。
12、可提供教学所需的镜像资源。支持为大数据教学管理系统提供不少于30个专用教学镜像和通用镜
像。满足教学时对特定实验环境的需求。
1套
9大数据综合实训
平台软件服务
大数据实训管理模块服
务
一、教师端
1套
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1、教师端管理中心：教师角色登陆后展示教师基本信息，并对教师可继续目前正在进行的实验。能做的当前实验展示信息，在主要部分显示快速应用入口，如：课程管理，课堂管理，班级管理，资源管理，考试管理，智能分析。
2、课程中心：在课程中心中课程按照不同学期进行课程展示，并可依据课程名称进行课程筛选查看。
3、自主创建课程：支持教师自主创建课程，包括填写具体课程信息，如：课程名称，课程是否公开，课程分类，课程开始时间，课程结束时间，课程类型，实验成绩预置，实验时长预置，配置不同的集群环境，设置使用主机内存、CPU数量、硬盘空间等；支持通过导入方式导入课程大纲、简介；支持上传教学课件PPT/PDF；支持该课程选择一个或多个班级学习。
★4、模板创建课程：支持教师通过模板创建方式实现快速创建课程。通过在系统中选择预置的课程模版一键完成课程创建，模版选择功能需要包含课程预览、课程编辑、班级导入、查看班级、成绩管理、实验报告以及课程搜索等基本功能。投标文件中需提供软件功能截图证明文件。
5、管理课程：可以实现快速筛选，并展示不同课程的基本信息，如：是否作为发布课程，课程可以直接预览，编辑当前课程，添加班级，管理报告，或者删除课程。
★6、创建案例：教师可以依据自己项目经验，自主创建案例，并可填写如：案例名称，案例介绍，集群环境，主机类型，主机数量，；在案例具体内容中，可以自主设定案例的数据生命周期，如：项目概要，需求分析，解决方案，准备工作，数据采集，数据存储，数据处理，数据可视化等信息，并依据所编辑的媒体不同在资源库中选择图片，手册，指导视频，ppt，集群环境等信息。投标文件中需提供软件功能截图证明文件。
7、管理案例：可以实现快速筛选，并展示不同的案例基本信息，如：案例预览，编辑，审核学员，审核项目总结；查看案例使用情况：案例模块，
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指导视频数量，实验数量，可视化结果数量，学习班级，学员数量。
★8、课堂管理：教师可以全景方式查看当前某一课程、实验中对应上课班级所有学生虚机状态，包括学生虚机在线、离线状态。对于在线学生可以点击虚机远程进入学生实验界面，远程协助学生完成有困难实验。投标文件中需提供软件功能截图证明文件。
9、班级中心：可以依据课程进行筛选，查看不同课程班级的班级成员，实验报告，以及班级成绩，并可以依据课程添加不同的班级进入课程，或者删除不需要的班级，并审核申请当前课程的学员。班级中心下分审阅报告、审阅试卷、审阅案例、成绩管理4个模块。审核报告：按照不同课程，不同章节查看报告条进度，并可选择不同班级查看班级实验报告。审阅试卷可查看不同班级的试卷，并完成试卷批阅；审阅案例可查看不同班级的案例课程信息，并完成审阅给予评语。成绩管理可查看不同课程不同班级不同学生的各类考试成绩，并完成考试的成绩的审阅，并可批量导出成绩。
★10、资源库管理：提供课件库、视频库、手册库、试题库、试卷库、虚机库、镜像库、图片库等资源的分类展示和管理。教师可以上传课件、视频、试题等资源；也可基于试卷库进行自定义试卷，可关联试题库选择试题，在选择试题时候可通过筛选类型、领域快速选择试题，从而快速定义试卷等应用。投标文件中需提供软件功能截图证明文件。
★11、智能分析：至少可以分析当前课程班级活跃度，需包含：学生学习时段，总学习时长，平均在线时长，班级平均在线时长比较；可以分析不同课程班级学习成绩状况，包含考试成绩情况、实验报告成绩情况。投标文件中需提供软件功能截图证明文件。
二、学生端
12、学生个人中心：展示当前学生用户个人基本信息，并提供当前正在学习课程基本信息，可以快捷链接到目前正在进行实验；检索到目前学生用户具体课程具体章节；查看当前学生用户实验报告详情；可视化分析当前
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学生用户个人综合学习情况。
13、我的课程：可查看学生参与的课程信息，可进入课程页面查看课程简介、课程大纲、课时列表等信息；课时列表支持按章节显示该章节具体的教学视频、实验环境、实验手册详细信息；支持下载课件；支持进入实验环境进行实验操作。
13.1、实验操作界面支持显示实验文档、虚拟机、实验操作时长；支持在线提交实验报告，进行章节跳转。
★13.2、支持实验视频小窗口播放，实现实验操作区、实验视频、实验文档同屏显示，方便学生边学边做。投标文件中需提供软件功能截图证明文件。
★13.3、实验操作界面支持用户同一界面灵活切换不同的虚拟机进行实验。投标文件中需提供软件功能截图证明文件。
13.4、支持选择删除实验，保存实验，共享桌面，全屏实验等操作，支持剪切板工具；实验虚拟机支持上传/下载功能，支持从本地上传文件至虚拟机，支持从虚拟机中下载文件至本地。
14、案例实训：支持对项目案例进行学习，可查看案例内容，进入实验操作。
15、我的报告：支持查看当前学生用户所提交的全部报告，包含报告课程名称，实验章节，提交时间，报告成绩等信息；
★16、智能分析：支持分析当前学生用户的学习情况，包括登录次数，总在线时长，平均每天在线时长，每门课程学习指数分析图表，个人成绩分析图表等等。投标文件中需提供软件功能截图证明文件。
17、我的考试：支持查看学生的所有考试信息，包括未开始、考试中、已
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结束三种状态；学生可以在线进行考试应用，在线答题、提交试卷。
18、满足120人同时使用。
三、科研端
19、课题大厅：可以查看当前平台所有科研课题简报信息，如：课题名称，课题创建时间，课题成员，以及当前使用虚机数量；可以进入课题查看课题详情，至少包含课题使用环境剩余时间，课题的详细描述，课题镜像情况，课题主题类型。
20、我的课题：可以概览或者是检索出当前科研用户参与的科研课题简报信息，或者是编辑当前科研课题信息，或者删除退出当前参与课题。
★21、创建课题：支持科研人员进行课题创建，可以填写课题名称，课题使用虚机环境，课题描述等信息，并发布申请课题资源。进入课题实验后可以选择不同的虚机环境进行课题环境使用。投标文件中需提供软件功能截图证明文件。
四、管理员端
★22、个人中心：展示当前服务器CPU使用情况，当前内存使用情况；提供用户管理，课程管理，班级管理，资源管理、系统管理等快捷入口。投标文件中需提供软件功能截图证明文件。
★23、用户管理：以滚动标签形式展示教师、学生、管理员、科研人员信息，并可以增加、编辑、停用、删除不同身份用户，对于学生用户可以实现批量导入，导出功能。投标文件中需提供软件功能截图证明文件。
24、日志管理：支持查看所有用户的日志信息，包括登录时间、登出时间、创建时间。
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25、安全管理：可以备份当前工作状态下的系统全部数据表，查看当前系统允许使用的用户总数，并依据需求进一步授权增加用户数量。
26、公告管理：支持编辑、删除、创建公告信息。
27、管理员端支持包含教师端所有功能应用。
10《大数据Hadoop基础》
课程模块服务
课程模块资源包含：教学视频、实验手册、作业题等教学内容。
课程模块可以提供教学视频总时长600分钟以上，实验视频不少于40个；
课程模块可以提供实验手册17个以上，每个实验手册有对应的操作讲解视
频；
课程模块提供以下实验内容，实验内容不少于17个：
1）Hadoop安装部署
2）Hadoop常用命令
3）HDFS文件读取：IOUtils方式
4）HDFS文件读取：URL方式
5）HDFS文件创建与写入
6）HDFS文件内容追加
7）HDFS文件元数据获取
8）MapReduce编程：单词计数
1套
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9）MapReduce编程：数据过滤及保存
10）MapReduce编程：检索特定群体搜索记录11）MapReduce编程：UID去重
12）MapReduce编程：自定义计数器
13）MapReduce编程：Map端join
14）MapReduce编程：自定义Split大小15）MapReduce编程：Map端本地聚合
16）MapReduce编程：自定义分区
17）MapReduce编程：检索特定偏好用户
11《Spark大数据处理基
础》课程模块服务
课程模块资源包含：实验手册、作业题等教学内容。
课程模块提供以下实验内容，实验内容不少于10个：
1）Spark安装部署：Standalone模式
2）Spark安装部署：On Yarn模式
3）Spark Core：Scala编程
4）Spark编程工具：使用IDEA
5）Spark Core：RDD编程
1套
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6）Spark Core：Scala单词计数7）Spark Core：Java单词计数8）Spark Core：词频统计
9）Spark Core：Apache日志分析10）Spark SQL：命令方式
11）Spark SQL：普通样例类编程12）Spark SQL：领域API编程13）Spark实践：分析犯罪数据14）Spark SQL：Spark SQL编程15）Spark实践：分析Uber数据
12《数据采集技术》课程模
块服务
课程模块资源包含：教学视频、实验手册、作业题等教学内容。
课程模块提供以下实验内容，实验内容不少于3个：
1）Flume数据采集：Flume安装部署
2）Flume数据采集：Flume简单使用
3）Flume数据采集：Flume实时采集到HDFS
1套
《数据可视化技术》课程
模块服务
课程模块资源包含：实验手册、作业题等教学内容。
课程模块提供以下实验内容，实验内容不少于2个：
1套
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1）数据可视化：Superset安装部署
2）数据可视化：Superset数据可视化
3）数据可视化：Zeppelin安装部署与数据可视化
13《大数据行业应用-运营
商》课程模块服务
1.1.通过运营商工单历史数据和专席通话记录数据对用户情绪进行统计
分析，预防高危用户流失，降低投诉次数，提高用户体验。
1.2.约15G数据
1.3.《实验手册》《系统安装部署文档》
1.4.项目源代码及代码注释
1.5.系统需至少提供一下功能模块：
1.5.1.申告量统计分析
1.5.
2.处理量统计分析
1.5.3.回单量统计分析
1.5.4.回单率统计分析
1.5.5.重障量统计分析
1.5.6.重障率统计分析
1.5.7.及时量统计分析
1.5.8.及时率统计分析
1套
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1.5.9.成功率统计分析
1.5.10.用户等级多维度统计分析1.5.11.区域服务团队监控
1.5.1
2.热点故障区域分布监控
14《大数据行业应用-线上
竞拍》课程模块服务
1.1.利用历史拍卖数据，用机器学习的方法来训练一个模型，以预测一
项拍卖是否会成功，和最终成功交易的价格
1.2.约20G交易数据
1.3.《实验手册》《系统安装部署文档》
1.4.项目源代码及代码注释
1.5.系统需至少提供一下功能模块：
1.5.1.拍卖失败占比统计分析
1.5.
2.拍卖竞价次数统计分析
1.5.3.不同卖家的拍出商品成功率
1.5.4.拍卖成功最密集国家统计分析
1.5.5.拍卖卖家评级统计分析
1.5.6.拍卖成功与否预测分析
1.5.7.预测拍卖最终成交价格
1套
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15终端电脑1.处理器：4核处理器，主频≥3.5GHz，缓存≥8MB，14纳米架构
2.内存：8G DDR42400MHz内存，最大支持32G内存容量；
3.硬盘：256G NVME M2结口固态硬盘
4.显卡：2G GDDR5独立显卡
5.显示器：21.5寸广视角全高清FHD液晶显示屏(1920x1080)，窄边框设
计，具备亮度调节物理按键，带低蓝光护眼功能（提供第三方证明文件）；
6.接口：≥6个USB3.1接口、HDMI视频接口
7.电源：≥150W89%节能电源
8.安全：USB屏蔽技术，仅识别USB键盘、鼠标，无法识别其他USB读取设
备，有效防止数据泄露
9.键鼠：键鼠
10.系统：正版win10操作系统
11.质保：3年免费上门服务
12.机箱：一体机，顶置提手，方便移动，侧置物理按钮，方便使用
13.可靠性：提供3C、节能认证，12小时内上门维修，原厂工程师上门到
桌安装验机服务，制造商在省内维修站达70家以上。投标供应商必须出具
生产厂家针对此项目的授权书原件和售后服务承诺函加盖鲜章。
122台
16云桌面管理模块服务1.整体要求为：X86架构，分布式，可快速实现终端PC机的操作系统虚拟
及应用环境虚拟。整体集中控制、集中管理、快速高效、安全可靠。122点
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2.提供B/S和C/S架构的桌面云管理平台，桌面云管理平台管理桌面更新模式，桌面更新模式必须支持自动更新和手动更新。
3.为了避免工作期间系统更新影响业务，桌面云管理平台提供BT服务端设置和BT客户端设置功能。
4.支持WEB管理界面可以管理云终端并可监控机器的状态包括在线时长，IP地址、终端MAC地址、机器名，并能进行批量生成、删除等操作；
5.可查看云终端硬件资产信息并做硬件状态监控包括CPU、硬盘温度指标，还可以监控硬件资产信息，硬件资产信息变更记录。
6.云终端可根据权限自主快速恢复和还原，1分钟内可将系统回溯到健康状态。个人系统资料磁盘可依群组设定每次重开机是否还原。
7.所有计算处理均由云终端本地进行，充分利用本地硬件资源（内存、CPU、显卡等）。能够流畅运行AutoCAD、Pro_E、UG、Catia、3DMax、视频制作、图像处理、Voip，高清视频播放等大型应用。
8.管理端可实现针对管理的云终端远程开机、重启、关机，发送消息，可自定义编写存储各种系统命令下发至云终端执行。
9.服务器采用树状结构存储镜像文件，单一镜像文件可同步提供上千个不同语言不同版本应用环境。支持与oralce虚拟机virtualbox的数据迁移。
10.可以针对每个使用者的虚拟磁盘做个别的IO服务器分流及备援。透过(DHCP,Boot,IO)管理及备援架构，真正达到了完美双机热备不停机的产品服务，完全满足高端客户高可用性(High-Availability)的需求，提供运行不中断的安全性和稳定性。并支持多网卡负载均衡功能。
11.支持微软.vhd虚拟盘格式。最大的磁盘稳定性保证、最好的系统兼容性保证(Win732bit/64bit,2008R232bit/64bit)、更可以让客户能建立在
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微软强大的产品和技术平台上面得到最大的保障。
12.云终端可以使用一个启动引导程序，来启动不同的作业系统平台，例Linux,Windows，实现了多系统菜单功能的易操作性，大大减轻了系统在复杂环境中部署和应用的困扰。
13.在服务器上可以更改云终端IP，云终端无法自行更改IP。
14.支持本地硬盘扇区缓存（LocaCache）技术，提高运行效率及安全性。全盘缓存具备写入模式和只读模式。
15.多重差异盘的功能，可以依据不同客户需求来提供不同的虚拟硬盘，让每个使用者都有专属的使用环境，但又不会造成系统管理的负担。可依使用者&计算机等群组设定操作系统。
16.提供虚拟硬盘直接写入保存模式，可以提供给每台云终端一个资料不还原，每次更新保留的个人化虚拟磁盘，主要是用来保存一些个人的系统环境和软件设置(User Profile)，满足使用者的个性化存储需求。
17.支持文件个性化和注册表个性化功能和基于域名解析的的支持，相对传统IP，域名更容易记忆，在环境配置中，应用更灵活。
18.服务器端镜像资源包存储以虚拟化方式，实现多系统（Windows、Linux 等）数据跨平台存储在镜像文件中，并确保病毒无法感染服务端资源，保障服务端的安全性。
19.云终端电脑可按管理策略在断网的情况下启动并运行某几个或所有虚拟桌面系统进行教学，在服务器宕机的情况下，云终端必须能够实现启动运行四个以上系统环境保证正常教学需求。多个系统环境快速切换启动时所需的时间要在3分钟内，根据实际机型进行设置。
20.云终端可批量注册，获得的虚拟桌面必须包括windows全系列的32位、
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64位、win8、win10及Linux系统，并可自动批量配置云终端IP地址等。
21.云终端在使用中且不影响用户使用的情况下，管理端可以维护、更新节点、新增软件，并可按预设的时间、带宽大小，根据排程自动增量部署新软件到云终端，新旧系统环境并可独立存在，上下节点无继承关系。
22.提供使用时间设置功能，方便云终端的管理。
23.可按计划任务设定系统自维护策略和背景更新（例如：在指定的时间自动更新病毒库等软件）。
24.支持缓存服务器，各分支机构，分校，可通过缓存服务器为云终端提供高性能的桌面服务。
25.通过服务器，远程修改云终端IP，计算机名，网关，掩码。
26.具备支持创建任意多个管理员帐号，并可自定义管理权限，实现机房多人分级安全管理功能；通过WEB管理页面可以实现所有的管理操作。
17桌椅桌子：1.桌面为木质结构； 2.桌体为钢质结构，桌面下方有一弧形钢板，
用于整理网线等；3.每位尺寸约：长 1.2m，宽0.6m，高0.7m。
椅子：1.椅面为木质结构；2.椅体为钢质结构，钢材厚度1.5mm；3.每位
尺寸约：位高约0.43m，宽约0.4m，背高约0.8m，4.椅子数量为120把。
60套
18显示平板一、显示要求
1、显示技术：≥86英寸，支持全屏显示，两侧无物理快捷按键；
2、显示技术：LED背光源；显示比例：16:9；液晶屏达到A级标准；
3、可视角度：≥178°；
2台
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xxxx大数据实验室 建设方案 1
目录 1建设目标 (3) 2配置方案 (3) 2.1已有资源 (3) 2.2扩容资源需求 (4) 2.3物理服务器扩容配置 (4) 2.4磁盘阵列扩容配置 (5) 2.5FC SAN网络扩容配置 (6) 2.6IP网络扩容配置 (6) 2.7扩容配置清单 (7) 3部署方案 (8) 3.1系统架构 (8) 3.2IP网络部署 (9) 3.3Hadoop集群部署 (9) 3.4部署计划 (10) 4Hadoop教学培训方案 (11) 4.1Hadoop教学优势 (11) 4.2课程以及考核安排 (11) 4.2.1相关教材 (11) 4.2.2课程大纲 (13) 4.2.3考核安排 (16) 4.2.4证书认证 (16)
1建设目标 xxxx软件学院已经建设了云实验平台，在该平台上实现了编程教学实验、数据库实验以及网盘应用系统；该平台技术上采用服务器虚拟化技术通过云管理平台实现了实验环境的快速部署；虚拟化平台基于磁盘阵列集中存储，采用FC SAN 网络架构。 现规划建设一个Hadoop 大数据实验室，使用已经建设好的平台，通过扩展资源池的方式部署，利用现有服务器虚拟化平台虚拟出大量虚拟机用于构建Hadoop 集群，主要用于学生实验以及科研用途。假定建设目标和规模如下：建设目标：建设成校级实验室，满足学生做大数据实验和教师大数据科研。 建设规模：系统支持100个左右的虚机同时运行，性能满足学生大数据实验需求。 扩展性需求：系统需具备良好扩展能力，可以方便扩展系统容量和性能，以满足更多实验和科研需求。 2配置方案 本章节对构建大数据实验室所需要的硬件资源进行配置，从大数据实验资源需求出发来分析构建大数据实验室需要对现有物理服务器、磁盘阵列、FC交换机、IP网络交换机的资源做哪些扩容。 2.1 已有资源 云实验平台已经部署了10多台2路物理服务器，通过1台FC交换机与1台磁盘阵列连接；现有物理计算资源可以支撑同时运行200个虚机（1个LCPU、
活动方案之仿真实训平台建设方案 1
仿真实训平台建设方案 【篇一：建筑工程仿真实训系统-建设方案】建筑工程仿真实训系统 建设方案 专业名称建筑工程学校名称 **学校编制人员 **学校 时间 目录 第一部分建设背 景 .......................................................... ............................................................. .. 3 一、行业背 景 .......................................................... ............................................................. . (3)
二、教育背 景 .......................................................... ............................................................. . (3) 第二部分建设意 义 .......................................................... .. (4) 一、学生层 面 .......................................................... ............................................................. . (4) 二、学校层 面 .......................................................... ............................................................. . (5) 三、社会层 面 .......................................................... ............................................................. . (5)
华为公司员工培训体系 将持续的人力资源开发作为可持续成长的重要条件，永不停息地致力于建设一个学习型组织。 华为公司员工培训体系 将持续的人力资源开发作为可持续成长的重要条件，永不停息地致力于建设一个学习型组织。 华为公司员工培训体系包括新员工培训系统、管理培训系统、技术培训系统、营销培训系统、专业培训系统、生产培训系统。 华为培训集一流的教师队伍、一流的技术、一流的教学设备和环境为一体，拥有专、兼职培训教师千余名。建在深圳总部的培训中心占地面积13万平方米，拥有含阶梯教室、多媒体教室在内的各类教室110余间，能同时实施2000人的培训。教室的装备和设计满足教师授课、TBT（Technologies Based Training）辅助教学等多种教学手段的需要。培训中心还拥有三星级学员宿舍、餐厅、健身房等生活娱乐体育设施，为培训学员提供舒适的学习生活条件。
华为员工培训的主要培训方式为：课堂教学、案例教学、上机操作、工程维护实习和网络教学等多种教学形式，广泛采用Multimedia C D-ROM Training、Video Training、Audio Training 等教学手段，并逐步发展基于internet和电视网络的远程教学，使学员无论何时何地均可得到华为系统化、个性化的培训。 新员工培训系统 华为新员工培训采取全封闭、半军事化的培训方式，将操练、课堂教学、分组讨论、团队竞赛、集体活动有效的结合，使新员工在学习中引发思考，在讨论中互相启发，在竞赛中实践演练，在活动中展示才华。华为新员工培训致力于培养具备开放意识、合作精神和服务意识，富有责任心，具有自我批判能力，理解公司的价值观和经营理念，认同公司文化，掌握基本的工作常识和专业技能，具有可持续发展性的新一代华为人。 管理培训系统
云计算大数据实验室建设解决方案 云计算大数据实验室建设解决方案
目录 概述 (4) 第一章、云计算与大数据的发展趋势 (4) 1.1.云计算与大数据 (4) 1.2.云计算与大数据的关系 (5) 1.2.1.当大数据遭遇云计算 (5) 1.2.2.云计算环境作为大数据处理平台 (6) 1.3.发展趋势：大数据逐步“云”化 (7) 第二章、云计算大数据人才现状分析 (9) 2.1.我国云计算大数据人才紧缺 (9) 2.2.云计算大数据人才培养情况 (9) 2.3.云计算大数据人才培养面临的问题 (10) 2.3.1.高职实验室设备落后，教学资源无法合理分配 (11) 2.3.2.教学资源分散，共享程度低 (11) 2.3.3.对云计算大数据技术认识不够，无法有效运用 (11) 第三章、云计算大数据人才培养需求分析 (12) 3.1.云计算大数据岗位需求 (12) 3.2.云计算大数据人才培养策略 (13) 3.2.1.根据就业前景,加大人才培养力度 (13) 3.2.2.德才兼修,开拓新型教学方式 (13) 3.2.3.选择以工作过程为向导的教材 (13) 3.3.云计算大数据带给高职实验室建设的前景 (14) 3.3.1.建立统一信息平台来管理海量教学资源 (14) 3.3.2.云计算降低维护和运营成本 (14) 3.3.3.整合教学资源，加强资源共享，提高教学质量 (15) 3.3.4.促进教师和学生的信息交互，进一步促进教学相长 (15) 3.3.5.借助云计算大数据技术可以提升科研实力 (15) 第四章、云计算大数据实验室建设原则 (16) 4.1.方便扩展 (16)
物联网大数据分析实验室建设方案 一、项目背景 “十三五”期间，随着我国现代信息技术的蓬勃发展，信息化建设模式发生根本性转变,一场以云计算、大数据、物联网、移动应用等技术为核心的“新 IT”浪潮风起云涌，信息化应用进入一个“新常态”。章鱼大数据为积极应对“互联网+”和大数据时代的机遇和挑战，适应经济社会发展与改革要求，开发建设物联网大数据平台。 物联网大数据平台打造集数据采集、数据处理、监测管理、预测预警、应急指挥、可视化平台于一体的大数据平台，以信息化提升数据化管理与服务能力，及时准确掌握社会经济发展情况，做到“用数据说话、用数据管理、用数据决策、用数据创新”，牢牢把握社会经济发展主动权和话语权。 二、物联网行业现状 数字传感器的大量应用及移动设备的大面积普及，才会导致全球数字信息总量的极速增长。根据工信部的统计结果，中国物联网产业规模在2011年已经超过2300亿元，虽然和期望的“万亿规模产业”还有一定距离，但已经不可小视。其中传感器设备市场规模超过900亿元，RFID产业规模190亿元，M2M终端数量也已超过2100万个。另一个方面，我国的物联网企业也呈现出聚集效应，例如北京中关村
已有物联网相关企业600余家，无锡国家示范区有608家，重庆、西安等城市也有近300家。从区域发展来看，形成了环渤海、长三角、珠三角等核心区以及中西部地区的特色产业集群。 在2009年以前，可能没有哪家企业说自己是物联网企业。一夜之间产生的上千家物联网企业，他们的核心能力、产品或服务价值定位、目标客户和盈利模式都是如何呢？首先来看这些物联网企业从哪里来。现在的物联网企业主要分为三类，第一类是以前的公用企业转型，最典型的是电信运营商，他们有自己的基础设施，有客户资源，因此自然转型到物联网行业。除了电信运营商，一些交通基础设施运营商、甚至是气象设施运营商，也都转型为物联网企业。第二类是传统IT企业，例如华为、神州数码，以及众多上市公司等。这一类公司也是在传统的优势积累基础上开拓物联网新业务。第三类是一些制造企业，包括传感设备制造企业，网络核心设备制造企业，还包括如家电等一批传统制造企业。这一类企业不能说没有大企业，但是绝大多数都是中小型企业。这些企业的核心能力主要体现在三个方面，第一是传感器和智能仪表，第二是嵌入式系统和智能装备，第三是软件与集成服务。 再来看我国物联网应用的领域。通过对多个部委和地区的物联网专项进行汇总，下图列出了目前提到最多，也是应用最成熟的八个领域。但是换个角度再看，不管是工业控制、供应链管理、精准农业，还是建筑自动化、远程抄表、ETC，其实都并不是新的技术领域，而是在物联网这个大概念下重新包装后再次引起了人们的兴趣。总的来
跨境电子商务创业实践基地 第一章摘要........................................................................................................................................ 第二章项目背景................................................................................................................................ 2.1、跨境电商的特点 ............................................................................................................... 2.2、跨境电商目前的发展 ....................................................................................................... 2.3、跨境电商目前在中国的发展状况 ................................................................................... 2.4、跨境电商的人才培养现状 ............................................................................................... 第三章平台介绍................................................................................................................................ 3.1、整体框架 ........................................................................................................................... 3.2、主要功能介绍 ................................................................................................................... 3.2.1跨境电子商城 ........................................................................................................... 3.2.2跨境物流 ................................................................................................................... 3.3.4跨境电子商务资源库 ............................................................................................... 3.3.5教师端主要功能 ....................................................................................................... 第四章实训平台教学安排 ................................................................................................................ 4.1跨境电商人才培养目标 ...................................................................................................... 4.2课时安排 ............................................................................................................................. 第五章创业基地建设 ........................................................................................................................ 5.1工作室服务介绍 .................................................................................................................. 5.2盈利方式 .............................................................................................................................. 5.3组织管理 .............................................................................................................................. 第六章软硬件环境 ............................................................................................................................ 1：服务器.................................................................................................................................. 实训软件要求 ............................................................................................................................ 铂元跨境电商实训室设备清单： ....................................................................................................
华为员工培训体系介绍 华为员工培训体系介绍 (1) 新员工培训 (2) 一、开发流程培训 (2) 二、编程基础培训 (2) 三、业务知识培训 (3) 四、答辩考核 (4) 普通员工培训 (5) 一、经典案例库 (5) 二、培训讲师制 (5) 三、技术等级划分 (6) 四、培训的组织形式 (6)
新员工培训 华为每年都会从高校招聘大量应届毕业生，应届本科毕业生大多擅长编写千行以下的小程序，对于规模软件开发缺乏实际经验，为了使毕业生能快速适应规模软件开发，公司开发了新员工培训体系，主要包含：1 开发流程培训；2 编程基础培训；3业务知识培训；4转正答辩考核；通过三个月的试用期培训，大部分员工能够掌握规模软件开发所需要的基础知识并养成良好的编程、学习习惯，为以后的软件开发打下坚实的基础，华为的研发实践证明，这是一套行之有效的培训体系。 一、开发流程培训 新员工入职三个月内，质量部会组织开发流程培训，培训形式为5天封闭培训。5天内由培训讲师带队完成一个小项目开发，在开发过程中详细讲解公司的开发流程以及质量文化，培训结束进行闭卷考核。 这个培训叫做mini项目培训，通过培训，新员工基本对公司的开发流程和质量控制体体系有了大概的了解，进入项目组后，能够更好、更快融入项目开发。 二、编程基础培训 新员工在三个月试用期内必须通过两门基础知识考试：1 编程基础；2 编程规范，试用期满进行答辩，答辩分为A、B、C、D四等，打D的为没有通过试用期，淘汰或延期转正。 1．编程基础考试 根据语言分为c/c++类和java类，每月举行一次，每人有三次机会，考试100分（满分100）为通过。 内容主要包含数据结构、c/c++编程以及公司总结的在开发过程中容易出错的知识点，具体包含：拷贝/构造函数、运算符/函数重载、虚函数/多态、继承、类成员访问控制、对象模型、模板、内存操作，考察点多，考试题要比面试时的笔试题难。 考试形式为：选择题（含单选、多选）/判断题/填空。 新员工入职一个月内，部门组织技术骨干进行c++基础培训，平时复习主要通过自学，课余时间为主，考试前部门答疑一次；考试试题主要从公司题库中抽取。
高校大数据实验室建设方案 一、建设目标 章鱼大数据实验室的建设目的是作为大数据教学实验及科研平台，包括数据挖掘与大数据分析平台。实验室的设计全面落实“产、学、研、用”一体化的思想和模式，从教学、实践、科研和使用多方面注重专业人才和特色人才的培养。 利用虚拟化教学资源，搭建教学系统和集群平台，将理论学习、实践教学和大数据项目实战融为一体，由难而易、循序渐进，逐步提升学生的学习技能和实践水平，提高“学”的质量和成效。利用大数据分析主流软件框架，搭建与业界主要用户一致的实验与科研环境，将理论课程中学到的数据挖掘算法运用到实际的数据分析过程中，提升学生的动手操作和项目实践能力。使得学生所学与企业项目人才需求无缝衔接，与教师的科研工作紧密配合。 通过专业的大数据分析计算资源搭建的开放式大数据分析平台，可以充分的融合教师的科研需求，教师可以在开放的平台环境下开展大数据科研工作，提升教师的科研创新能力，充分提高“研”的成效。 二、产品优势
交互式学习模式 提供体系完整、简单易用的在线教学课堂；以基础知识学习、在线视频教学、习题、线上测试、评估等为主线的一系列方法，确保学生在短时间内掌握大数据虚拟仿真实验、分析部署技能。 真机实验训练 实验训练体系设计成各模块相对独立的形式，各模块交互式的实验任务、大数据实验机、实际项目上机操作，通过多方位的训练，最终灵活的、渐进式地掌握大数据生态体系。 大数据实战及案例分析 提供实验数据，包括网站流量数据、租房及二手房数据、电商商品交易数据、搜索引擎访问等多种行业数据，数据内容超过20TB，同时周期更新数据内容。 充分支撑科研工作
提供行业数据及案例解剖用于基础研究，提供数据分析方案及流程，提供数据更新接口，可以对行业数据进行分析统计，按需求生成数据报表，为科研工作提供数据支撑。例如某地区经济数据分析、股市数据分析、全国地震数据分析、食品价格行业数据分析等。 三、建设规模 按照60台大数据实验机容量进行同时在线使用进行建设为基础，整体系统提供快速扩容升级服务。 四、硬件配置 采用十六台高性能品牌服务器作为大数据节点进行建设，采用企业级全千兆三层交换机进行网络数据交换。 每台节点的配置如下：
最新版 大数据实训室建设项目 解决方案
目录 1. 大数据实训室建设背景 (4) 1.1 中国大数据产业空间高速增长 (4) 1.2 大数据人才紧缺 (5) 1.3 教学中存在的问题 (7) 1.4 大数据人才就业方向 (8) 2. H3C大数据解决方案简介 (14) 3. H3C大数据实训室建设目标 (18) 4. H3C大数据实训室总体设计 (19) 4.1 培养方向及目标 (19) 4.2 实训室方案设计 (20) 4.3 大数据实训室建设思路 (22) 4.4 实验平台建设原则 (23) 4.5 实验平台教材大纲 (26)
4.6 实训室课程目标 (28) 4.7 学员能力要求 (28) 5. 实训室室的相关服务 (29) 5.1 **培训中心介绍 (29) 5.2 师资培训 (31) 5.3 新技术、新应用定期交流 (33) 5.4 实验室设备维护服务 (34)
1.大数据实训室建设背景 1.1中国大数据产业空间高速增长 2015 年 9 月 5 日，国务院印发《促进大数据发展行动纲要》。《纲要》首次从国家层面认定数据是国家基础性战略资源，将大数据行业定位到国家战略层面，大数据成为推动经济转型发展的新动力，成为重塑国家竞争优势的新机遇，成为提升政府治理能力的新途径。 大数据发展，打破信息孤岛是关键。《纲要》指出，要加强顶层设计和统筹规划，形成公共数据资源合理适度开放共享的法规制度和政策体系。2018 年底前，建成国家政府数据统一开放平台。2020年底前，逐步实现信用、交通、医疗等领域的政府数据集向社会开放。目前，信息孤岛问题依然是阻碍大数据前行的关键要素。目前，60%的主管部门认为数据分布和共享存在难题，这源于不同部门间数据开放标准的不统一，以及在早期建设中各自独立进行和外包导致数据格式标准等的不同。因而建立数据统一平台的前提就是打破信息孤岛，
河南工信学院电子商务实训基地建设方案
前言 电子商务是一门交叉性学科，具有实践性强、发展速度快的特点，仅仅凭理论教学很难对日新月异的电子商务活动进行有效地指导，必须结合实际，通过补充相关的实践教学来提高教学效果。因此，构建一套完善的电子商务专业实践教学体系，是完善电子商务教学的有效手段和必要方式。随着商业应用的发展，企业越来越重视电子商务的商业运作，把企业中的实际应用，融入到电子商务实践教学体系中，提高学生实践能力，与现实接轨，是完善电子商务实践教学的重要途径。 作为河南省工信厅直属院校的河南工信学院，电子商务专业是我校重点发展的学科。本实训基地建设的目的是将现今电子商务领域的各个环节合理的融入到高校实践教学，指导学生充分实践，从而达到理论教学不能涉及到的领域，并大幅提高我院学生的就业竞争力，对电子商务专业的发展起到巨大的推进作用。
一、电子商务实训基地建设要求 电子商务实训室建设采取企业业务部门布局结合多个研发中心（机房）布局。建设并形成校内运营实训中心、研发实训中心；依托电子商务运营的真实任务，校企合作共建拓展学生职业能力的、校企互动、互惠互利的校内实训环境。实训室设计打破单项技能训练格局，完全模拟电子商务项目商业运作环境，引进真实的电子商务项目，营造实际工作氛围，让学生获得更加真实的创业能力和各项职业能力训练，养成良好的职业素质，优化实践教学体系，改进实践教学条件，提高人才培养质量。 运营实训中心按照实际商业办公环境布局，包括：客服部、技术部、市场运营部。为电子商务专业学生提供一个良好的电子商务实训平台和电子商务项目运营平台。让同学们在校期间可以边工作边学习，做到“工学合一”，在强化专业技能的同时，积累一顶的工作经验，为将来走上工作岗位做准备。 二、电子商务实训基地建设目标 结合《高职院校实训基地建设的实践与思考》,充分发挥学院多学科、多功能的优势，积极联合区域内行业企业、产业、教育、科研院所等电子商务力量，有效整合区域资源，构建区域电子商务创新的新模式与新机制。同时，促进和完善我校电子商务人才培养模式和校内教学实训条件，参照企业对电子商务实际工作岗位要求，强化电子商务实践技能培训，帮助学校建立一支理论水平高且实践教学技能强的实验教学团队，培养能承担电子商务各岗位任务、胜任电子商务各岗位的人才，提升学生的社会适应能力，使学校电子商务专业办学实力、教学质量、管理水平、办学效益、辐射能力等方面显著增强，为区域经济社会发展提供强大的人才支持。 第一、统筹电子商务专业理论教学和实践教学，以层级化的电子商务岗位实践为导向，优化电子商务专业的教学计划。 第二、构建理论课程体系与实验课程体系相结合的电子商务课程体系。 第三、从企业的角度帮助学院优化电子商务专业的建设，培养符合企业用人要求的电子商务人才。 第四、通过学院电子商务教学实验室的建设和运行，帮助电子商务专业教师提高实验、实训教学能力。 第五、完善学校电子商务实验、实训条件，为提高学院电子商务专业师生实践能力提供支持。 第六、培养区域产业、行业、企业发展急需的各类电子商务实践及创新人才，拓展社会服务功能，增强服务国家区域发展战略的能力。
xx大学 大数据与信息工程学院 大数据实验教学平台建设方案 XX大数据科技股份有限公司 XXXX年11月
目录 1 概述 (2) 1.1 背景 (2) 1.2 建设目标 (2) 2 科研教学大数据平台概要 (3) 2.1 总体架构设计 (3) 2.2 大数据教学科研平台配套资源 (4) 2.2.1 内容充实的课程体系 (4) 2.2.2 多元化的大数据资源包 (5) 2.3 科研教学大数据平台优势 (7) 2.3.1 安全可靠的实验环境，大幅度提升大数据技能 (7) 2.3.2 桌面虚拟化平台架构 (8) 2.3.3 增加高校硬实力和影响力 (8) 3 科研教学大数据平台详细设计 (9) 3.1 桌面虚拟化 (9) 3.1.1 平台整体架构 (9) 3.1.2 平台组件解析 (10) 3.2 大数据实验一体机 (10) 3.2.1 架构设计 (11) 3.2.2 大数据资源池建设 (12) 3.2.3 大数据教学基础平台 (17) 3.3 教学云盘 (21) 3.3.1 网盘系统设计 (21) 3.3.2 文件同步管理系统 (24) 3.3.3 文件分析系统 (27) 3.3.4 XX网盘特点 (28) 3.4 深度学习 (30) 3.4.1 深度学习一体机 (31) 3.4.2 准系统 (33) 3.4.3 GPU (34)
1概述 1.1背景 全球在2010年正式进入ZB 时代，根据IDC监测，人类自有史以来所有数据量大约每18 个月翻一番，意味着人类在最近18个月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35ZB的数据量，是2010年的近30倍。大数据的需求趋势越来越多。大数据科学研究也在不断壮大，美国哥伦比亚大学和纽约大学、澳大利亚悉尼科技大学、日本名古屋大学、韩国釜山国立大学等纷纷成立大数据科学研究机构；美国加州大学伯克利分校和伊利诺伊大学香槟分校、英国邓迪大学、中国香港中文大学等一大批高校开设了大数据科学课程。 目前全球都面临大数据人才荒，在未来5-10年，我国大数据市场规模年均增速将超过30%，而大数据人才缺口将突破150万，目前大数据人才平均月薪达1.5万，在BAT发布的招聘职位中，大数据人才超过60%，因此在高校开发云计算大数据科研平台，建立云计算大数据科研实验室、创设云计算大数据教学培训，实现高校教学科研一体化流程，将为高校增加学生就业机会和薪资水平，逐步培养当今互联网时代IT行业的大数据人才起到至关重要的作用。 1.2建设目标 xx大学大数据与信息工程学院着眼于未来，着手从全球的技术重点难点-大数据的科研和教学出发，拟打造中国大数据教学科研的标杆，建设新一代的大数据研究教学基地，建立一套具有高可靠、可在线弹性伸缩，提供数据内在关系和价值的大数据科研教学平台，教学平台具体建设目标如下： 1.建设桌面虚拟化平台，解决普通PC电脑在教学过程中产生的维护难、易 感染病毒、数据易丢失等问题。 2.建立大数据实验教学一体化平台，供高校师生进行日常的大数据教学以 及上机实验等活动。
产教深度融合智能制造实训基地建设方案的探索 [摘要]:依托地方经济产业转型升级，面向智能制造方向发展，根据工业机器人技术应用所需岗位技能，探索智能制造实训基地建设方案，建有：智能制造基础性实训室、智能制造生产性实训室、柔性制造单元实训室、智能制造虚拟仿真实训室、智能制造名师工作室、技术研发中心、技术服务中心、创客教育中心。构建了“教育教学-科技研发-技术服务-技能培训-定岗生产-素质陶冶-创业孵化”于一体的产教深度融合智能制造实训平台。 [关键词]: 产教深度融合；智能制造；实训基地；建设方案 前言 李克强总理在2015年的政府工作报告中指出要实施“中国制造2025”的制造业强国梦。随着“制造业强国梦”的提出，新一轮产业和科技革命已经悄然来临。无锡作为中国民族工业的发源地，是长三角地区重要的制造业基地、重要的汽车零部件生产基地、重要的模具工业基地。“十二五”期间，无锡市坚持走新型工业化道路，以智能化、绿色化、服务 化、高端化为引领，构建以新兴产业为先导、先进制造业为主体、现代服务业为支撑的现代产业发展体系。2015年8月，无锡市委十二届九次全会审议通过了《关于智能化绿色化服务化高端化为引领全力打造无锡现代产业发展新高地的意见》，要把无锡打造成“国内一流制造业强市”。在“中国制造2025”新的形势下，不仅要求我院高职教育能促进高素质劳动和技术技能型人才培养，还要能将我院和新吴区企业的研发成果转化为现实生产力，推动企业技术进步和产业升级转型，更好服务地方经济发展，这对我院高职教育技术技能人才培养工作提出了更高要求，迫切需要建设能与之相匹配的集“教育教学-科技研发-技术服务-技能培训-定岗生产-素质陶冶-创业孵化”于一体的产教深度融合智能制造实训平台。 1.产教深度融合智能制造实训基地建设目标定位 坚持“立足高新区、依托高新区、融入高新区、服务高新区”的办学宗旨，积极响应国家“中国制造2025”行动，彰显“双元培养、产教融合”的办学特色，围绕无锡高新区建设“智能化绿色化服务化高端化”的总体目标，依托无锡高新区的产业转型升级，面向无锡高新区制造业智能化方向发展，基于德商会双元制培训中心，构建“教育教学-科技研发-技术服务-技能培训-定岗生产-素质陶冶-创业孵化”于一体的产教深度融合智能制造实训平台。通过创新产教深度融合机制，鼓励行业龙头企业投入机器人先进技术与设备，共建智能制造实训平台；开发智能制造实训能力体系与实训课程项目，构建智能制造人才培养质量保障体系；校企协同研发纵横向智能制造技术应用课题，移植企业技术服务平台，着力开展“四技服务”；引入创客教育，激发学生兴趣，开展技能竞赛、创新创业活动，由点及面，促进课堂改革；实现“四合作、五对接”，保障“技术、设备、人才培养与企业需求”的三个同步发展。力争建成国内一流，具有一定国际影响力的产教深度融合智能制造公共开放型实训平台，在高职院校中具有引领与示范效应。 2.产教深度融合智能制造实训基地建设方案 2.1 智能制造基础性实训室 与工业机器人基础应用开发型龙头企业深度合作，共建智能制造基础性实训室。按照工业机器人技术专业、模具设计与制造（智能方向）、机电一体化技术等专业教学要求和实训基地建设要求，建设场地200M2，建有工业机器人多功能基础教学工作站、工业机器人多工
( 入职培训) 姓名：____________________ 单位：____________________ 日期：____________________ 编号：YB-BH-022091 华为员工培训体系详细介绍Detailed introduction of Huawei staff training system
华为员工培训体系详细介绍 华为每年都会从高校招聘大量应届毕业生，应届本科毕业生大多擅长编写千行以下的小程序，对于规模软件开发缺乏实际经验，为了使毕业生能快速适应规模软件开发，公司开发了新员工培训体系，主要包含：1 开发流程培训;2 编程基础培训;3业务知识培训;4转正答辩考核;通过三个月的试用期培训，大部分员工能够掌握规模软件开发所需要的基础知识并养成良好的编程、学习习惯，为以后的软件开发打下坚实的基础，华为的研发实践证明，这是一套行之有效的培训体系。 一、开发流程培训 新员工入职三个月内，质量部会组织开发流程培训，培训形式为5天封闭培训。5天内由培训讲师带队完成一个小项目开发，在开发过程中详细讲解公司的开发流程以及质量文化，培训结束进行闭卷考核。 这个培训叫做mini项目培训，通过培训，新员工基本对公司的开发流程和质量控制体体系有了大概的了解，进入项目组后，能够更好、更快融入项目开发。 二、编程基础培训 新员工在三个月试用期内必须通过两门基础知识考试：1 编程基础;2 编程
规范，试用期满进行答辩，答辩分为a、b、c、d四等，打d的为没有通过试用期，淘汰或延期转正。 1.编程基础考试 根据语言分为c/c++类和java类，每月举行一次，每人有三次机会，考试100分(满分100)为通过。 内容主要包含数据结构、c/c++编程以及公司总结的在开发过程中容易出错的知识点，具体包含：拷贝/构造函数、运算符/函数重载、虚函数/多态、继承、类成员访问控制、对象模型、模板、内存操作，考察点多，考试题要比面试时的笔试题难。 考试形式为：选择题(含单选、多选)/判断题/填空。 新员工入职一个月内，部门组织技术骨干进行c++基础培训，平时复习主要通过自学，课余时间为主，考试前部门答疑一次;考试试题主要从公司题库中抽取。 2.编程规范考试 编程规范考试每月一次，每人有三次机会，考试90分及格(满分100)。公司有一本整理的编程规范文档，内容包含排版、注释、标示符命名、可读性、变量/结构定义、可测试性、程序效率、质量保证、代码逻辑/编译、代码测试/维护、宏等规范，涵盖内容比较多，word文档有50多页。考试形式为选择(单选、多选)/判断，考试以“编程规范”为依据出题。 统一的编程规范能显著提高代码的可读性，降低维护成本。 部分应届毕业生编程基础不扎实，编码不规范，通过这两个考试，能够巩固基础知识，养成良好的编码习惯，为项目的开发打下较好的基础。其次，编程基
大数据实训室建设项目 解决方案 目录
1. 大数据实训室建设背景 (4) 1.1 中国大数据产业空间高速增长 (4) 1.2 大数据人才紧缺 (5) 1.3 教学中存在的问题 (7) 1.4 大数据人才就业方向 (8) 2. H3C大数据解决方案简介 (14) 3. H3C大数据实训室建设目标 (18) 4. H3C大数据实训室总体设计 (19) 4.1 培养方向及目标 (19) 4.2 实训室方案设计 (20) 4.3 大数据实训室建设思路 (22) 4.4 实验平台建设原则 (23) 4.5 实验平台教材大纲 (26) 4.6 实训室课程目标 (28) 4.7 学员能力要求 (28)
5. 实训室室的相关服务 (29) 5.1 **培训中心介绍 (29) 5.2 师资培训 (31) 5.3 新技术、新应用定期交流 (33) 5.4 实验室设备维护服务 (34)
1.大数据实训室建设背景 1.1中国大数据产业空间高速增长 2015 年9 月5 日，国务院印发《促进大数据发展行动纲要》。《纲要》首次从国家层面认定数据是国家基础性战略资源，将大数据行业定位到国家战略层面，大数据成为推动经济转型发展的新动力，成为重塑国家竞争优势的新机遇，成为提升政府治理能力的新途径。 大数据发展，打破信息孤岛是关键。《纲要》指出，要加强顶层设计和统筹规划，形成公共数据资源合理适度开放共享的法规制度和政策体系。2018 年底前，建成国家政府数据统一开放平台。2020年底前，逐步实现信用、交通、医疗等领域的政府数据集向社会开放。目前，信息孤岛问题依然是阻碍大数据前行的关键要素。目前，60%的主管部门认为数据分布和共享存在难题，这源于不同部门间数据开放标准的不统一，以及在早期建设中各自独立进行和外包导致数据格式标准等的不同。因而建立数据统一平台的前提就是打破信息孤岛，实现数据共享，这对于行业发展至关重要。
大数据实验室建设方案 【篇一：云计算实验室建设方案】 高校云计算实验室 2014年3月 建设方案 第一部分、关于云计算的相关知识 一、云计算简介 云计算（cloud computing）是基于互联网的相关服务的增加、使 用和交付模式，通常涉及通过互联网来提供动态易扩展且经常是虚 拟化的资源。云是网络、互联网的一种比喻说法。过去在图中往往 用云来表示电信网，后来也用来表示互联网和底层基础设施的抽象。狭义云计算指it基础设施的交付和使用模式，指通过网络以按需、 易扩展的方式获得所需资源；广义云计算指服务的交付和使用模式，指通过网络以按需、易扩展的方式获得所需服务。这种服务可以是it 和软件、互联网相关，也可是其他服务。它意味着计算能力也可作 为一种商品通过互联网进行流通。 在过去几年里，云计算和虚拟化的概念获得了巨大的发展动力，并 且成为信息技术中的流行词。许多企业开始实现这些新技术，期望 通过改进机器的利用率来降低成本，减少管理时间和基础设施成本。云计算是能够使用户在 internet 上使用应用程序的一种环境，比如 存储和保护数据，同时又能够提供服务。 继个人计算机变革、互联网变革之后，云计算被看作第三次it浪潮，是中国战略性新兴产业的重要组成部分。它将带来生活、生产方式 和商业模式的根本性改变，云计算将成为当前全社会关注的热点。 一方面，由于云计算正处在高速发展时期，其相关技术也处在日新 月异，不断推陈出新的过程中，因此需要技术人员不断更新知识与 技能；另一方面，云计算可以分为iaas、paas、saas等多个层次，其相关技术涉及虚拟化、集群管理、分布式计算、web服务和大数 据处理等多个领域，如何使教学与实验工作能涵盖众多层次与领域，成为云计算人才培养中的重要问题。 二、云计算的五大优点 （1）以服务为基础 （2）可扩展性、弹性 （3）共享
电子商务实训基地 建 设 方 案 经济管理学院 2013月9月24日
目录 一、全国电子商务专业人才需求现状 (3) 二、经济管理学院电子商务专业人才培养方案 (5) 1、培养目标 (5) 2、培养规格 (5) 3、专业招生对象与学制 (6) 4、专业核心课程及简介 (6) 5、电子商务专业实践教学进程表： (7) 6、物流管理专业实践教学进程表： (8) 三、电子商务实训基地建设目标 (10) 四、项目建设的可行性分析 (10) 1、生源充足 (10) 2、专业定位明确 (11) 3、专业师资力量有保证 (11) 4、毕业生需大于供 (11) 五、预期效益分析 (12) 六、电子商务实训基地设备配置 (13) 1、硬件部分：（仅供参考） (13) 2、软件部分：（标准报价） (26)
一、全国电子商务专业人才需求现状 电子商务专业的发展速度及招生规模随着互联网的发展在逐步扩大。截止目前，开设电子商务专业的院校已达上千所，为社会培养输送了大批不同层次的电子商务人才，为社会经济发展做出了极大贡献。电子商务类人才也连续几年居热门需求岗位排行榜前列。《2012中国电子商务人才状况报告》中显示：电子商务行业人才需求强烈，招聘压力大的企业占40.91%；每月都有招聘需求的企业占27.27%，而且，由于行业发展迅速且竞争激烈，为了夺得市场，许多企业也没充足的时间和精力去培训员工。所以，对于电商企业而言他们缺的，主要还是缺直接能够上手的、有工作经验的员工。据2012年4月18日淘宝网淘工作频道数据显示，仅从2012年4月2日到18日半个多月的时间里，全部电子商务职位需求数是88870条。而从2000年来，教育部批准设置电子商务专业的339所本科高校和650多所高职高专，每年大约有8万多毕业生，也只能满足这个产业半个月的人才需求。 随着电商产业逐步发展，目前社会对电子商务人才的需求，已呈现出四个显著特点： 第一，需求量大。 随着这几年各行业竞争的加剧，买方市场的进一步巩固和扩大，电子商务人员的需求则与日俱增，需求量巨大。《2012中国电子商务人才状况报告》显示：81.82%的企业存在招聘压力；45.45%的企业招聘压力源自企业快速成长；59.09%的企业预计在一年内会有大规模招聘需求。 第二，行业需求面广。 从传统的生产制造行业到热门的房地产、汽车、保险、金融、快速消费品、农业、贸易等行业，都对电子商务专业人才有较大的需求。 第三，专业需求岗位多。 包括：设计类：电子商务平台美工设计；开发类：电子商务网站设计开发；运营类：电子商务网站运营；营销类：网络市场调查、电子商务支持系统的推广、网络营销专家/经理/助理；商务类：商务智能分析；管理类：营销分析管理、电子商务平台综合管理、电子商务综合管理；外贸类：外贸电子商务；策划编辑类：