第4单元第三节数据的运算（第1课时）
气象数据处理方法：spss和Excel 一、下载原始txt数据中的经纬度处理：将度分处理成度，Excel处 理 首先除以100，处理成小数格式，这里第一个实际是52度58分， 在Excel中用公式：=LEFT(O2,FIND(".",O2)-1)+RIGHT(O2,LEN(O2)-FIND(".",O2))/60 需注意： 当为整数时，值为空，这时需查找出来手动修改，或者将经纬度这一列的小数位改成两位再试试，可能好使（这个我没尝试） 第二步： 将经纬度转换成投影坐标，在arcgis实现 将Excel中的点导入arcgis，给定坐标系为wgs84地理坐标，然后投影转换成自己定义的等面积的albers投影（因为anusplina软件需要投影坐标，这里转换成自己需要的坐标系）
第三步：spss处理 将下载的txt数据导入spss之后，编辑变量属性，删掉不需要的列，然后将最后需要的那些变量进行数据重组 本实验下载的数据是日均温数据，全国800+个站点2012年366天的数据。相当于有800+ * 366行数据 1.变量 变量属性：变量属性这里的设置决定了在SPLINA这个模块中输入数据的格式，本实验spss处理的气象数据的格式统一用这个：(A5,2F18.6,F8.2,F8.2)，一共5列。
即：台站号，字符串，5位； 经纬度：都是浮点型，18位，6个小数位海拔：浮点型，8位，2个小数位 日均温：浮点型，8位，2个小数位 2.数据重组，将个案重组成变量： 后几步都默认就行：
重组之后结果：变成了800+行，370列，就相当于数据变成了：行代表每个站点，列是代表每一天的数据。 3. 因为anusplin这个软件需要的是投影坐标，在重组完的基础上，将经纬度这两列替换成投影之后的经纬度。 方法1：直接复制粘贴即可 方法二：用合并文件，添加变量功能
中科基于一种海量数据处理分析 系统的设计文档 一、海量数据处理的背景分析 在当前这个信息量飞速增长的时代，业的成功已经越来越多地与其海量数据处理能力相关联。高效、迅速地从海量数据中挖掘出潜在价值并转化为决策依据的能力，将成为企业的核心竞争力。数据的重要性毋庸置疑，但随着数据的产生速度越来越快，数据量越来越大，数据处理技术的挑战自然也越来越大。如何从海量数据中挖掘出价值所在，分析出深层含义，进而转化为可操作的信息，已经成为各互联网企业不得不研究的课题。数据量的增长，以及分析需求的越来越复杂，将会对互联网公司的数据处理能力提出越来越高的要求、越来越大的挑战。但每一个场景都有其特点与功能，充分分析其数据特性，将合适的软件用在合适的场景下，才能更好地解决实际问题。 二、海量数据处理分析的特点 （一）、数据量大，情况多变 现在的数据量比以前任何时期更多，生成的速度更快，以前如果说有10条数据，繁琐的操作时每条去逐一检查，人为处理，如果有上百条数据，也可以考虑，如果数据上到千万级别，甚至过亿，那不是手工能解决的了，必须通过工具或者程序进行处理，尤其海量的数据中，情况多变，手工操作是完不成任务的。例如，数据中某处格式出了问题，尤其在程序处理时，前面还能正常处理，突然到了某个地方问题出现了，程序将会终止。海量数据处理系统的诞生是输入层每个神经元的输入是同一个向量的一个分量，产生的输出作
为隐藏层的输入，输出层每一个神经元都会产生一个标量结果，所以整个输出层所有神经元的输出构成一个向量，向量的维数等于输出层神经元的数目在人工神经网络模型中，各个神经元通过获取输入和反馈，相对独立地进行训练和参数计算。其拓扑结构的重要特点便是每一层内部的神经元之间相互独立，各个层次间的神经元相互依赖。 由于各个层次内部神经元相互独立，使得各个层次内部的神经元的训练可以并行化。但由于不同层之间的神经元具有相互依赖关系，因此各个层次之间仍然是串行处理的。可以将划分出的每一层内部的不同神经元通过map操作分布到不同的计算机上。各个神经元在不同的计算终端上进行训练，在统一的调度和精度控制下进行多个层次的神经元的训练，这样神经网络算法的训练就可以实现并行化。训练结束后，同样可以通过每层内节点的并行化处理快速地得到输出结果。在神经网络算法中，每层内的节点都可以进行并行化处理，并行化程度非常高。 （二）、软硬件要求高，系统资源占用率高 各种应用对存储系统提出了更多的需求，数据访问需要更高的带宽，不仅要保证数据的高可用性，还要保证服务的高可用性；可扩展性：应用在不断变化，系统规模也在不断变化，这就要求系统提供很好的扩展性，并在容量、性能、管理等方面都能适应应用的变化；对海量的数据进行处理，除了好的方法，最重要的就是合理使用工具，合理分配系统资源。一般情况，如果处理的数据过TB级，小型机是要考虑的，普通的机子如果有好的方法可以考虑，不过也必须加大CPU和内存，对电脑的内存、显卡、硬盘及网络都要求相对较高！其中对网络要求高的原因是因为其引入目前最前沿的“云端计算”好多东西都要从网络上调用；对硬盘要求是最高的，用SATA6.0的固态硬盘，对整机性能限制比较大的就是高速系统总线对低速硬盘传输，32位的系统，最大只能认到3.5G内存，就是说，不论你装几根内存条，装多大容量的内存条，你装8G的，它也只能用到3.5G，64位的系统就可以突破了这个限制。如果你的电脑配置不是特别高的话，XP是比较好的选择。32位的XP是最低要求。基于23G互操作测试生成23G互操作测试报告测试起始点时间、测试终止点时间、 3G网络驻留时间（秒）、2G网络驻留时间（秒）、3G覆盖总采样点、3G覆盖总采样点不同区间数量统计、3G覆盖总采样点不同门限范围内数量统计、2G覆盖总采样点、2G覆盖总采样点不同区间数量统计、2G覆盖总采样点不同门限范围内数量统计、3G到2G重选成功次数、2G到3G重选成功次数、3G到2G切换尝试次数、3G到2G切换成功次数、切换掉话次数和其它掉话次数。
现在，公众安全的配置，网络系统的安全、信息中心，信息安全系统持续不断的发展和改革的扩展，迫切需要各种信息应用系统，灵活，高效的资源和云计算平台，以有效整合公共安全的各种信息资源，提高公安系统的稳定性、可扩展的，安全性。本文就为大家介绍一下大数据智能分析软件。 目前，互联网正在经历新一轮的信息技术变革，如物联网、移动互联网、云计算等。新技术往往是信息技术安全性的方法和推动变革的重要引擎，已成为公安信息资源战役的重要组成部分，也带给了整个社会管理创新显著变化。 “警务大数据分析系统”是一项非常具有创新性的公安管理建设，“警务”的改变在推动变为由“管制型”往“服务型公安”。这是经过近几年的发展，它变得越来越明显的特点是数字信息网络，提高了人、警、事的一个互动力，警务功能相互作用的能力随着智能化程度的提高和工作负荷传递的智能化程度的提高，“公安大数据分析系统”的建设已成为现代信息技术革命的时代潮流。 公安部正在推动的“扁平化指挥模式”是尽量降低指挥水平。现有的智能信息管理的优化，减少了中间环节，提高了快速反应能力，提高教学和减少战斗中，响应时间缩小一线部门和时空机制之间的距离。 并基于电信运营商、交管部门、数据中心融合空间采集、公安部门、社会公众的移动位
置等数据形成大数据环境，建立大数据分析平台，支持警情处理、宏观决策、情报分析等大数据专题应用。 大数据系统项目的信息分析的主要目标：建立密集的信息技术支持系统；建立专业的警察命令和战斗团队；建立扁平、快速的指挥调度体系等。 南京西三艾电子系统工程有限公司被评选为2012年度“中国100家具发展潜力品牌企业”、“中国杰出创新企业”等荣誉称号。公司96%的员工为大学本科或以上学历，还有多名离退休的高级工程师做为本公司的技术顾问。
微量元素肥料的营销策略分析市场营销 页脚内容 25 软件详细设计说明书 学生姓名 王建旭 学号 0808140505 学生姓名 王智杰 学号 0808140512 学生姓名 汤玉杰 学号 0808140119 学生姓名 毕国兴 学号 0808140727 专 业 电子信息科学与技术 年级 08级 指导教师 劳彩莲 职称 副教授 学 院 信息与电气工程学院 中国农业大学教务处制 2011年 7月
目录 1 目的 (3) 2 代码框架描述 (3) 2.1 源文件说明 (3) 2.2 系统配置文件说明 (3) 3 系统结构关系图 (4) 4 单文档多视的创建与通讯子模块详细设计说明 (4) 4.1 数据结构 (5) 4.2 处理流程详细说明 (5) 4.3 编码设计 (7) 5 OpenGL子模块详细设计说明 (8) 5.1 数据结构 (9) 5.2 处理流程详细说明 (11) 5.3 部分重要编码设计 (11) 5.3.1函数 SetGoal(float x,float y,float z,float color) (12) 5.3.2函数RenderScene() (13) 6 微震列表子模块详细设计说明 (13) 6.1 数据结构 (14) 6.2 处理流程详细说明 (14) 6.3 编码设计 (19) 7 SQL Server数据库详细设计说明 (20) 7.1 数据结构 (22) 7.1.1 数据库信息模型： (22) 7.1.2数据库逻辑模型 (22) 7.1.3数据库结构的详细设计 (22) 7.2 数据库系统的建立 (23) 7.2.1 数据库建立 (23) 7.2.2表的建立和管理 (23) 8 详细微震情报表子模块详细设计说明 (23) 8.1 数据结构 (24) 8.2 处理流程详细说明 (24) 8.3 编码设计 (25)
比对试验数据处理的3种方法 摘要引入比对试验的定义，结合两个实验室进行的一组比对试验数据实例，介绍比对试验数据处理的3种基本方法，即(:rubbs检验、F检验、t检验，并阐述三者关系。 在实验室工作中，经常遇到比对试验，即按照预先规定的条件，由两个或多个实验室或实验室内部 对相同或类似的被测物品进行检测的组织、实施和评价。实验室间的比对试验是确定实验室的检测能 力，保证实验室数据准确，检测结果持续可靠而进行的一项重要的试验活动，比对试验方法简单实用，广 泛应用于企事业、专业质检、校准机构的实验室。国家实验室认可准则明确提出，实验室必须定期开展 比对试验。虽然比对试验的形式较多，如:人员比对、设备比对、方法比对、实验室间比对等等，但如何 将比对试验数据归纳、处理、分析，正确地得出比对试验结果是比对试验成败的关键。 以下笔者结合实验室A和B两个实验室200年进行的比对试验中的拉力试验数据实例，介绍比对试验数据处理的3种最基本的方法，即格鲁布斯(Grubbs)检验、F检验、t检验。 1 数据来源情况 试样 在实验室的半成品仓库采取正交方法取样，样品为01. 15 mm制绳用钢丝。在同一盘上截取20 段长度为lm试样，按顺序编号，单号在实验室A测试，双号在实验室B测试。 试验方法及设备 试验方法见 GB/T 228-1987，实验室A : LJ-500(编号450);实验室B : LJ-1 000(编号2)。 测试条件 两实验室选择有经验的试验员，严格按照标准方法进行测试，技术人员现场监督复核，确认无误后 记录。对断钳口的试样进行重试。试验时两实验室环境温度(28 T )、拉伸速度(50 mm/min )、钳口距 离(150 mm)相同。 试验数据 测试得出的两组原始试验数据见表to 表1 实验室A,B试验数据
大数据量的问题是很多面试笔试中经常出现的问题，比如baidu goog le 腾讯这样的一些涉及到海量数据的公司经常会问到。 下面的方法是我对海量数据的处理方法进行了一个一般性的总结，当然这些方法可能并不能完全覆盖所有的问题，但是这样的一些方法也基本可以处理绝大多数遇到的问题。下面的一些问题基本直接来源于公司的面试笔试题目，方法不一定最优，如果你有更好的处理方法，欢迎与我讨论。 1.Bloom filter 适用范围：可以用来实现数据字典，进行数据的判重，或者集合求交集 基本原理及要点： 对于原理来说很简单，位数组+k个独立hash函数。将hash函数对应的值的位数组置1，查找时如果发现所有hash函数对应位都是1说明存在，很明显这个过程并不保证查找的结果是100%正确的。同时也不支持删除一个已经插入的关键字，因为该关键字对应的位会牵动到其他的关键字。所以一个简单的改进就是counting Bloom filter，用一个counter数组代替位数组，就可以支持删除了。 还有一个比较重要的问题，如何根据输入元素个数n，确定位数组m 的大小及hash函数个数。当hash函数个数k=(ln2)*(m/n)时错误率最小。在错误率不大于E的情况下，m至少要等于n*lg(1/E)才能表示任
意n个元素的集合。但m还应该更大些，因为还要保证bit数组里至少一半为0，则m应该>=nlg(1/E)*lge 大概就是nlg(1/E)1.44倍(lg 表示以2为底的对数)。 举个例子我们假设错误率为0.01，则此时m应大概是n的13倍。这样k大概是8个。 注意这里m与n的单位不同，m是bit为单位，而n则是以元素个数为单位(准确的说是不同元素的个数)。通常单个元素的长度都是有很多bit的。所以使用bloom filter内存上通常都是节省的。 扩展： Bloom filter将集合中的元素映射到位数组中，用k（k为哈希函数个数）个映射位是否全1表示元素在不在这个集合中。Counting bloom filter（CBF）将位数组中的每一位扩展为一个counter，从而支持了元素的删除操作。Spectral Bloom Filter（SBF）将其与集合元素的出现次数关联。SBF采用counter中的最小值来近似表示元素的出现频率。 问题实例：给你A,B两个文件，各存放50亿条URL，每条URL占用6 4字节，内存限制是4G，让你找出A,B文件共同的URL。如果是三个乃至n个文件呢？ 根据这个问题我们来计算下内存的占用，4G=2^32大概是40亿*8大概是340亿，n=50亿，如果按出错率0.01算需要的大概是650亿个
第五单元数据处理 三种统计图： 条形统计图（表示各个量的多少） 折线统计图（表示数量多少、反映增减变化） 扇形统计图（表示部分与整体的关系） 一、绘制条形统计图（主要是用于比较数量大小） 1、写出统计图的标题，在上方的右侧表明制图日期。 2、确定横轴、纵轴。 3、在横轴上适当分配条形的位置，确定条形的宽度和间隔。（直条的宽窄要一致，间隔也要一致，单位长度要统一） 4、纵轴上确定单位长度。确定单位长度所代表的量要根据最大和最小的来综合考虑。 5、根据数据的大小画出长短不同的直条。 6、给直条图形不同的颜色（或底纹），并在统计图右上角注明图例。 二、关于复试条形统计图 1、制作复试条形统计图与单式条形统计图的制作方法相同。只是在每组数据中各量要用颜色或底纹区分。 2、复试条形统计图---直条的宽窄要一致，间隔要一致，单位长度要统一。
3、运用横向、纵向、综合、对比等不同方法观察，可以读懂复试条形统计图，从中获取尽可能多的信息。 4、复试条形统计图有纵向和横向两种画法。 三、绘制复试折线统计图（不仅可以比较大小，还可以比较数量变化的快慢） a、只有一条折线的折线统计图叫做单式折线统计图。 b、用不同的折线表示不同的数量变化情况的折线统计图叫做复试折线统计图。 考点：三种单式统计图和两种复式统计图。 1、三种统计图：条形统计图表示数量的多少；折线统计图表示数量多少、反映增减变化；扇形统计图表示部分与整体的关系。 2、复式条形统计图：用两种不同的条形来分别表示不同的类型。复式折线统计图：用两条不同的线来表示，一条用实线，另一条用虚线。 3、反映某城市一天气温变化，最好用折线统计图，反映某校六年级各班的人数，用（条形）统计图比较好，反映笑笑家食品支出占全部支出的多少，最好用扇形统计图。
GNSS在线数据处理系统在工程控制网中的运用 发表时间：2019-09-08T17:24:49.033Z 来源：《基层建设》2019年第17期作者：张伟[导读] 摘要：本文主要对卫星定位系统的发展历程进行了分析，并对卫星定位技术在工程控制当中的意义进行了阐述，通过目前我国城市连续运行参考网站发展的方向以卫星定位系统应用在施工放样和国土资源调查中的情况，探讨了在信息采集和城市信息管理中卫星定位技术的重要性，希望能够提供参考价值，让GNSS在线数据处理系统得到更加广泛的应用。 正元地理信息集团股份有限公司山东分公司 250014摘要：本文主要对卫星定位系统的发展历程进行了分析，并对卫星定位技术在工程控制当中的意义进行了阐述，通过目前我国城市连续运行参考网站发展的方向以卫星定位系统应用在施工放样和国土资源调查中的情况，探讨了在信息采集和城市信息管理中卫星定位技术的重要性，希望能够提供参考价值，让GNSS在线数据处理系统得到更加广泛的应用。 关键词：GNSS技术；在线数据处理系统；工程控制网随着社会经济的不断发展，科学技术不断进步，计算机技术、GNSS技术等一些新兴技术的出现是必然趋势，目前正在不断完善一种以网络GNSS定位技术和数据处理方法，使各种网络的GNSS在线处数据处理系统更加完善和优质，在一定程度上推动了我国工程控制的发展，具有十分广大的应用前景和应用价值。 1.GNSS技术的发展历程 互联网科学技术的不断发展，让GPS等卫星导航技术拥有了更加广阔的发展空间，各种DNSS数据处理系统应运而生，网络在线数据处理系统不仅能将处理的成本有效降低，也能让用户的体验更加方便和便捷，不会受到时间、空间的限制，用户随时随地都可以通过邮件获取处理数据的过程以及结果，目前有许多国家以及科研机构都以互联网技术为基础，建造了GNSS在线数据处理系统。其中美国的SCOUT 系统以及澳大利亚的AUSPOS系统已经开始实现自动化运作，在处理数据时会自动选择与上传站点相邻的参考站，并对和平差进行计算和统计，整个处理过程非常迅速，而且在时代不断发展过程中，科学网络技术和经济不断进步，卫星定位系统的性能也在不断优化，卫星导航系统兼容与互相商户操作已经逐渐实现。在俄罗斯、美国都有了空中的卫星定位系统。目前多星座卫星定位系统的发展也为接收机带来了非常大的变化，卫星定位有着高精准度，并且其能通过与GSM、GPRS等通讯网络结合使用，整个操作非常方便、便捷，用户只需要通过卫星定位接收机，就可以定位远距离位置，让定位的高精度和快速度的功能有效实现。 2.GNSS在线数据处理系统在工程控制网中的运用 在现代社会当中，全球的卫星定位系统不仅是卫星技术自身的优化突破，并且在工程控制中也拥有非常广泛的应用价值，让工程设计能拥有更加科学的技术手段。应用卫星技术在工程网的每一个环节中，能够使该项工程更加便利和快捷，其不仅是只对测量进行控制，还会对地形进行测绘，具有非常大的功效。 2.1在工程控制测量中的应用 在工程控制测量中卫星定位技术的优势有许多，因为卫星定位技术的处理速度快，而且精度较高，所以广泛运用在各种类型的工程控制网中。随着社会的不断发展，对测量的要求更高，大地水准面的测量数据要求也更加准确。应用卫星定位技术测量我国东部平原地区，其精度可以高达3cm，在丘陵地区测量其精度可以高达5cm，控制网实现了从二维到三维的转变，能够颠覆传统的测量方法，在让测量成果质量得到保证的同时，也让运作效率不断提升，具有非常大的使用价值。今年来我国经济正在呈现快速发展的趋势，推动了大型工程建立，比如长江三峡工程、南水北调工程等，在对其控制网建设过程中，卫星定位系统都发挥了很大的作用和功效，为整个工程的建设提供了非常坚实的技术基础和后盾。 2.2应用于地形图测绘以及国土资源调查中 GNSS在线数据处理系统还包括RTK技术，RTK技术具有一定的优越性，目前已经在测绘地形图、测量地籍以及施工放样得到了应用，是非常重要的技术手段，在这类工程中有效采用RTK技术，不仅可以极大发挥出RTK技术的高精度、快速度的优势，而且还能有效提升工程进度。大型工程建设的施工要求更加严谨和严格，比如一些桥梁建设、高速公路建设、水坝工程建设等，这类工程施工具有一定的复杂性，而且工期比较紧凑，所以其建成必须要卫星定位技术辅助才能开展施工。目前随着卫星定位技术的不断发展，取得了更多优秀的成果，在PDA上已经可以使用GPSRTK技术进行施工放样，并且这一技术已经在西气东输工程中得到了应用，整个工程中对油管道的施工放样非常严谨，输油管线长达6000多公里，而需要在有限的时间内完成施工，就必须要进行分段施工，运用卫星定位技术不仅将其运行效率有效提高，而且也能精准把握控制网的准确度。 2.3应用于精密机械控制与土木工程机械控制 卫星定位技术不仅可以测量和控制工程网，还可以控制一些精密机械，比如大型集装箱吊装自动控制以及土木工程机械控制。这些机械控制都离不开卫星定位技术，在对机械进行控制时应用卫星定位技术，能够将该技术的高精准度、快速等特点充分发挥出来，结合无线通讯设备，可以自动控制野外施工作业，有效提高了施工进度，而且还能减少工人的施工量，让整个施工的质量和效率得到保障。 2.4应用于GIS信息采集以及城市信息管理当中 目前我国GPS信息采集工作的开展就是运用遥感技术和卫星定位RTK技术，使用RTK技术对GPS信息进行采集和更新是目前信息收集使用的重要手段，投入使用网络RTK技术不仅可以将城市信息化进程不断加快，还能够将城市基础设施信息采集过程中的实时性和可靠性提高。 由于在参考战网当中具有一定的特殊性和服务性能，有效的利用卫星定位技术以及通信网对信号进行统一采集和散播，可以让一网多用的功能实现，从而有效节约资源，也提高经济效益。而且在此基础上对城市进行管理规划时，能以提供更加快速的信息更新服务为基础开展规划工作。参考网站的静态观测数据还能对其他范畴进行服务，比如地震监测等，这种参考网站具有较为广泛的服务范围，所以也被称之为卫星定位的综合服务网。 目前我国已经有许多城市进行了参考战网的建立和运行工作，比如上海、深圳等。进一步推广卫星参考站网可以以我国目前发展的实际情况为基础，让参考战网能够由省级向市级、县级等方向发展。如今在苏州、南京等城市已经实现了网连网，并且其覆盖范围较广，江苏省的参考战网主要由64个站组成，广东省的参考战网主要由46个站组成。 3.结束语
目录 一、功能简介 (3) 1.强大的物探数据录入功能 (3) 2.全面的数据查错功能 (3) 3.快速的管线成图功能 (3) 4.方便的图形、数据维护功能 (3) 5.灵活的自定义设置功能 (3) 二、系统安装与卸载 (4) 1.系统安装 (4) 2.系统启动 (4) 3.系统卸载 (4) 三、系统设置 (5) 1.系统设置页 (5) 2.一般设置页 (6) 3.界面设置页 (12) 4.查错设置页 (13) 5.成图设置页 (14) 四、数据录入 (20) 1.系统主界面 (20) 2.新建测区数据库 (21) 3.打开测区数据库 (21) 4.新建管种 (22) 5.打开管种录入窗口 (23) 6.图库联动图形点线录入方式 (27) 7.点坐标数据录入和修改 (29) 五、数据查错 (29) 六、管线成图 (30) 1.补充点库坐标数据 (31) 2.生成管线图 (31) 七、管线分幅 (37) 八、管线标注 (38) 1.编排图上点号 (38) 2.专业管线标注 (40) 3.综合管线标注 (40) 4.综合管线扯旗 (41) 5.插入排水流向 (41) 6.沟渠边线绘制 (42) 九、管线编辑 (42)
1.保存注记位置 (42) 2.读取注记位置 (43) 3.属性查询与修改 (43) 4.插入管线点 (45) 5.移动管线点 (46) 6.删除管线段 (47) 7.删除管线点 (47) 8.属性复制 (48) 9.图库联动图形属性编辑 (49) 十、管线统计与查询 (51) 1.管线信息实时查询 (51) 2.管线点号查找 (51) 3.管线点数量统计 (52) 4.管线点数量统计 (53) 5.图元扩展属性查询 (53)
讲座 实验误差及数据处理 教学要求 1、了解实验误差及其表示方法； 2、掌握了解有效数字的概念，熟悉其运算规则； 3、初步掌握实验数据处理的方法。 重点及难点 重点：实验误差及其表示方法；有效数字；实验数据处理。 难点：有效数字运算规则；实验数据的作图法处理。 教学方法与手段 讲授，ppt演示。 教学时数 4学时 教学内容 引言 化学实验中经常使用仪器对一些物理量进行测量，从而对系统中的某些化学性质和物理性质作出定量描述，以发现事物的客观规律。但实践证明，任何测量的结果都只能是相对准确，或者说是存在某种程度上的不可靠性，这种不可靠性被称为实验误差。产生这种误差的原因，是因为测量仪器、方法、实验条件以及实验者本人不可避免地存在一定局限性。 对于不可避免的实验误差，实验者必须了解其产生的原因、性质及有关规律，从而在实验中设法控制和减小误差，并对测量的结果进行适当处理，以达到可以接受的程度。 一、误差及其表示方法 1.准确度和误差 ⑴准确度和误差的定义 准确度是指某一测定值与“真实值”接近的程度。一般以误差E表示， 丘=测定值-真实值 当测定值大于真实值，E为正值，说明测定结果偏高；反之，E为负值，说明测定结果偏低。误差愈大，准确度就愈差。
实际上绝对准确的实验结果是无法得到的。化学研究中所谓真实值是指由有
经验的研究人员同可靠的测定方法进行多次平行测定得到的平均值。以此作为真实值，或者以公认的手册上的数据作为真实值。 ⑵绝对误差和相对误差 误差可以用绝对误差和相对误差来表示。 绝对误差表示实验测定值与真实值之差。它具有与测定值相同的量纲。如克、毫升、百分数等。例如，对于质量为O.IOOOg的某一物体。在分析天平上称得其质量为0.1001g，则称量的绝对误差为+0.0001g。 只用绝对误差不能说明测量结果与真实值接近的程度。分析误差时，除要去除绝对误差的大小外，还必须顾及量值本身的大小，这就是相对误差。 相对误差是绝对误差与真实值的商，表示误差在真实值中所占的比例，常用百分数表示。由于相对误差是比值，因此是量纲为1的量。 例如某物的真实质量为42.5132g,测得值为42.5133g。贝U 绝对误差=42.5133g — = 0.0001g 相对误差二42.5133g 42.5132g 伽0。10 4 00 42.5132g 而对于0.1000g物体称量得0.1001g，其绝对误差也是0.0001g，但相对误差为： 相对误差二°.1001g °. 1000g 100% 0.1% 0.1000g 可见上述两种物体称量的绝对误差虽然相同，但被称物体质量不同，相对误差即误差在被测物体质量中所占份额并不相同。显然，当绝对误差相同时，被测量的量愈大，相对误差愈小，测量的准确度愈高。 2.精密度和偏差 精密度是指在同一条件下，对同一样品平行测定而获得一组测量值相互之间彼此一致的程度。常用重复性表示同一实验人员在同一条件下所得测量结果的精密度，用再现性表示不同实验人员之间或不同实验室在各自的条件下所得测量结果的精密度。 精密度可用各类偏差来量度。偏差愈小，说明测定结果的精密度愈高。偏差可分为绝对偏差和相对偏差： 绝对偏差二个别测得值-测得平均值 相对偏差％ =绝对偏差/平均值x 100 偏差不计正负号。 3.误差分类 按照误差产生的原因及性质，可分为系统误差和随机误差。 ⑴系统误差
如何处理数据库中海量数据，以及处理数据库海量数据的经验和技巧 疯狂代码 https://www.doczj.com/doc/088452796.html,/ ?:http:/https://www.doczj.com/doc/088452796.html,/DataBase/Article11068.html 海量数据是发展趋势，对数据分析和挖掘也越来越重要，从海量数据中提取有用信息重要而紧迫，这便要求处理要准确，精度要高，而且处理时间要短，得到有价值信息要快，所以，对海量数据的研究很有前途，也很值得进行广泛深入的研究。 基于海量数据的数据挖掘正在逐步兴起，面对着超海量的数据，一般的挖掘软件或算法往往采用数据抽样的方式进行处理，这样的误差不会很高，大大提 高了处理效率和处理的成功率。在实际的工作环境下，许多人会遇到海量数据这个复杂而艰巨的问题，它的主要难点有以下几个方面：一、数据量过大，数据中什么情况都可能存在。 ;如果说有10条数据，那么大不了每条去逐一检查，人为处理，如果有上百条数据，也可以考虑，如果数据上到千万级别，甚至过亿，那不是手解决的了，必须通过工具或者程序进行处理，尤其海量的数据中，什么情况都可能存在，例如，数据中某处格式出了问题，尤其在程序处理时，前面还能正常处理，突然到了某个地方问题出现了，程序终止了。二、软硬件要求高，系统资源占用过高 对海量的数据进行处理，除了好的方法，最重要的就是合理使用工具，合理分配系统资源。一般情况，如果处理的数据过TB级，小型机是要考虑的，普通的机子如果有好的方法可以考虑，不过也必须加大CPU和内存，就象面对着千军万马，光有勇气没有一兵一卒是很难取胜的。三、要求很高的处理方法和技巧。 这也是本文的写作目的所在，好的处理方法是一位工程师长期工作经验的积累，也是个人的经验的总结。没有通用的处理方法，但有通用的原理和规则。下面我们来详细介绍一下处理海量数据的经验和技巧：一、选用优秀的数据库工具 现在的数据库工具厂家比较多，对海量数据的处理对所使用的数据库工具要求比较高，一般使用 Oracle或者DB2，微软公 司最近发布的SQL Server 2005性能也不错。另外在BI领域：数据库，数据仓库，多维数据库，数据挖掘，傲博知识库等相关工具也要进行选择，象好的ETL工具和好的OLAP工具都十分必要， 例如Informatic，Eassbase等。笔者在实际数据分析项目中，对每天6000万条的日志数据进行处理，使用SQL Server 2000需要花费6小时，而使用SQL Server 2005则只需要花费3小时。二、编写优良的程序代码 处理数据离不开优秀的程序代码，尤其在进行复杂数据处理时，必须使用程序。好的程序代码对数据的处理至关重要，这不仅仅是数据处理准确度的问题，更是数据处理效率的问题。良好的程序代码应该包含好的算法，包含好的处理流程，包含好的效率，包含好的异常处理机制等。三、对海量数据进行分区操作 对海量数据进行分区操作十分必要，例如针对按年份存取的数据，我们可以按年进行分区，不同的数据库有不同的分区方式 ，不过处理机制大体相同。例 如SQL Server的数据库分区是将不同的数据存于不同的文件组下，而不同的文件组存于不同的磁盘分区下，这样将数据分散开，减小磁盘I/O，减小了系统负荷， 而且还可以将日志，索引等放于不同的分区下。四、建立广泛的索引 对海量的数据处理，对大表建立索引是必行的，建立索引要考虑到具体情况，例如针对大表的分组、排序等字段，都要建立相应索引，一般还可以建立复 合索引，对经常插入的表则建立索引时要小心，笔者在处理数据时，曾经在一个ETL流程中，当插入表时，首先删除索引，然后插入完毕，建立索引，并实施聚合 操作，聚合完成后，再次插入前还是删除索引，所以索引要用到好的时机，索引的填充因子和聚集、非聚集索引都要考虑。五、建立缓存机制 当数据量增加时，一般的处理工具都要考虑到缓存问题。缓存大小设置的好差也关系到数据处理的成败，例如，笔者在处理2亿条数据聚合操作时，缓存设置为100000条/Buffer，这对于这个级别的数据量是可行的。六、加大虚拟内存 如果系统资源有 限，内存提示不足，则可以靠增加虚拟内存来解决。笔者在实际项目中曾经遇到针对18亿条的数据进行处理，内存为
Vista 5.5的基本使用方法 数据输入 地震分析窗口 一维频谱 二维频波谱 观测系统 工作流 一、数据输入 1.1 把数据文件加入Project 首先选择File/New Project，新建一个Project，按住不放，出现按钮组合，可以选择不同类型 的数据集，选择，向Project中增加一个新的2-D数据集，按住不放，出现按钮组合， 可以选择加入不同类型的地震数据，选择，选择一个SEG-Y数据，即可将该数据文件加入新建的数据集。 1.2 命令流中数据的输入 双击进入如下界面 1.2.1 Input Data List 数据输入列表，选择已加入到Project的数据集，下面的文本框中会显示选择的数据的基本信息。 1.2.2 Data Order 选择输入数据的排列方式，对不同的处理步骤可以选择不同的数据排列方式 Sort Order a. NO SORT ORDER 输入数据原始排列方式 b. SHOT_POINT_NO 输入数据按炮点排列方式 c. FIELD_STATION_NUMBER d. CMP_NO 输入数据按共中心点排列方式 e. FIELD_STATION_NUMBER 1.2.3 Data Input Control 数据输入控制 右键-->Data Input Control a. Data Input 进入Flow Input Command（见上） b. Data Sort List 查看数据排列方式的种类 c. Data/header Selection 输入数据的选择，可以控制输入数据的道数和CMP道集 查看所有已经选择的数据 如果没有定义任何可选的数据信息，则如下图所示： 可以选择一种选择方式，单击并设置选择信息。定义有可选的数据信息后，在查看，则如下图所示，会显示选择的信息。 选择共炮点集 单击后，会弹出如下界面：
海量的数据处理问题，对其进行处理是一项艰巨而复杂的任务。原因有以下几个方面： 一、数据量过大，数据中什么情况都可能存在。如果说有10条数据，那么大不了每条去逐一检查，人为处理，如果有上百条数据，也可以考虑，如果数据上到千万级别，甚至过亿，那不是手工能解决的了，必须通过工具或者程序进行处理，尤其海量的数据中，什么情况都可能存在，例如，数据中某处格式出了问题，尤其在程序处理时，前面还能正常处理，突然到了某个地方问题出现了，程序终止了。 二、软硬件要求高，系统资源占用率高。对海量的数据进行处理，除了好的方法，最重要的就是合理使用工具，合理分配系统资源。一般情况，如果处理的数据过TB级，小型机是要考虑的，普通的机子如果有好的方法可以考虑，不过也必须加大CPU和内存，就象面对着千军万马，光有勇气没有一兵一卒是很难取胜的。 三、要求很高的处理方法和技巧。这也是本文的写作目的所在，好的处理方法是一位工程师长期工作经验的积累，也是个人的经验的总结。没有通用的处理方法，但有通用的原理和规则。那么处理海量数据有哪些经验和技巧呢，我把我所知道的罗列一下，以供大家参考： 一、选用优秀的数据库工具现在的数据库工具厂家比较多，对海量数据的处理对所使用的数据库工具要求比较高，一般使用Oracle或者DB2，微软公司最近发布的SQL Server 2005性能也不错。另外在BI领域：数据库，数据仓库，多维数据库，数据挖掘等相关工具也要进行选择，象好的ETL工具和好的OLAP工具都十分必要，例如Informatic，Eassbase等。笔者在实际数据分析项目中，对每天6000万条的日志数据进行处理，使用SQL Server 2000需要花费6小时，而使用SQL Server 2005则只需要花费3小时。 二、编写优良的程序代码处理数据离不开优秀的程序代码，尤其在进行复杂数据处理时，必须使用程序。好的程序代码对数据的处理至关重要，这不仅仅是数据处理准确度的问题，更是数据处理效率的问题。良好的程序代码应该包含好的算法，包含好的处理流程，包含好的效率，包含好的异常处理机制等。 三、对海量数据进行分区操作对海量数据进行分区操作十分必要，例如针对按年份存取的数据，我们可以按年进行分区，不同的数据库有不同的分区方式，不过处理机制大体相同。例如SQL Server的数据库分区是将不同的数据存于不同的文件组下，而不同的文件组存于不同的磁盘分区下，这样将数据分散开，减小磁盘I/O，减小了系统负荷，而且还可以将日志，索引等放于不同的分区下。 四、建立广泛的索引对海量的数据处理，对大表建立索引是必行的，建立索引要考虑到具体情况，例如针对大表的分组、排序等字段，都要建立相应索引，一般还可以建立复合索引，对经常插入的表则建立索引时要小心，笔者在处理数据时，曾经在一个ETL流程中，当插入表时，首先删除索引，然后插入完毕，建立索引，并实施聚合操作，聚合完成后，再次插入前还是删除索引，所以索引要用到好的时机，索引的填充因子和聚集、非聚集索引都要考虑。 五、建立缓存机制当数据量增加时，一般的处理工具都要考虑到缓存问题。缓存大小设置的好差也关系到数据处理的成败，例如，笔者在处理2亿条数据聚合操作时，缓存设置为100000条/Buffer，这对于这个级别的数据量是可行的。 六、加大虚拟内存如果系统资源有限，内存提示不足，则可以靠增加虚拟内存来解决。笔者在实际项目中曾经遇到针对18亿条的数据进行处理，内存为1GB，1个P4 2.4G的CPU，对这么大的数据量进行聚合操作是有问题的，提示内存不足，那么采用了加大虚拟内存的方法来解决，在6块磁盘分区上分别建立了6个4096M的磁盘分区，用于虚拟内存，这样虚拟的内存则增加为4096*6 + 1024 = 25600 M，解决了数据处理中的内存不足问题。 七、分批处理海量数据处理难因为数据量大，那么解决海量数据处理难的问题其中一个技巧是减少数据量。可以对海量数据分批处理，然后处理后的数据再进行合并操作，这样逐个击破，有利于小数据量的处理，不至于面对大数据量带来的问题，不过这种方法也要因时因势进行，如果不允许拆分数据，还需要另想办法。不过一般的数据按天、按月、按年等存储的，都可以采用先分后合的方法，对数据进行分开处理。八、使用临时表和中间表数据量增加时，处理中要考虑提前汇总。这样做的目的是化整为零，大表变小表，分块处理完成后，再利用一定的规则进行合并，处理过程中的临时表的使用和中间结果的保存都非常重要，如果对于超海量的数据，大表处理不了，只能拆分为多个小表。如果处理过程中需要多步汇总操作，可按
软件工程系课程设计 课程:系统建模基础（UML ）概述________ 编制时间：2011 年06 月12 日 目录 1.1、............................................. 系统的性能需求 3 1.2、............................................... 系统主要功能
3 1.3功能模块需求分析 (4) 1.4本章小结 ............................................... 1.0 2.1系统结构设计 (11) 2.2考试流程设计 (11) 2.3数据库设计 ............................................. 1.3 2.4系统功能模块设计 . (18) 2.5关键类设计 (24) 2.6、对象图 (25) 3.1、活动图 (29) 3.2、状态图 (35) 3.3、顺序图 (37) 3.4、协作图 (39) 4.1、构件图............................................... 4.2 4.2、部署图............................................... 4.2
在线考试系统的需求分析 1.1、系统的性能需求 为了保证考试系统能长期、稳定、安全、可靠、高效地运行，系统应满足以下的一些性能需求： ①系统处理的准确性和及时性：准确性和及时性是考试系统的必要性能。在系统设计和开发过程中，要充分考虑系统目前和将来可能承受的工作量，使系统的处理能力和响应时间能满足用户要求。 ②系统的开放和系统可扩充性：考试系统在开发过程中，应充分考虑以后的可扩充性。例如，系统要能够承载课程的题库、试卷库等实现课程考试。题库、试卷库或单套试卷可以随时进行增加、删除和修改等维护。要求系统提供足够的手段进行功能的调整和扩充，可以简单的加入和减少系统的模块，配置系统的硬件。通过软件的修补、替换完成系统的升级和更新换代。 ③系统的易用性和易维护性：要求系统应该尽量使用用户熟悉的术语和中文信息的界面。系统界面应友好易用，应有详细的系统使用说明，对一些容易出现的误操作应该有相应的提示以及处理办法。考试系统要具有易用性、友好性，系统安装方便、维护简单。 ④系统的安全性：充分考虑用户、题库、服务器等的安全。系统对系统不同等级的用户分别设置不同的权限。考试期间由于机器死机重新启动机器后，计时器应合理进行计时。考试期间由于机器原因需要更换考试用机，学生重新登录考试系统后应能继续做题，考试服务器应能及时保存学生的操作结果。 1.2、系统主要功能 系统主要功能包括用户管理、专业管理、课程管理、试卷管理、学生在线考试等等，下面就系统的主要功能做简要分析： ①用户信息管理 考生可以注册系统，但是不能修改和删除自己的信息，注册以后可以参加考试和查询成绩。管理员可以添加、修改、删除学生信息。 ②课程专业信息管理 管理员可以对课程进行管理，可以添加、修改、删除、查询课程，还可以对专业进行添加、修改、删除的管理。
云计算环境下大数据及其智能处理技术 1、什么是大数据 “大数据”“是一个体量特别大，数据类别特别大的数据集，并且这样的数据集无法用传统数据库工具对其内容进行抓取、管理和处理。“大数据”首先是指数据体量(volumes) 大，指代大型数据集，一般在10TB 规模左右，但在实际应用中，很多企业用户把多个数据集放在一起，已经形成了PB级的数据量；其次是指数据类别(variety)大，数据来自多种数据源，数据种类和格式日渐丰富，已冲破了以前所限定的结构化数据范畴，囊括了半结构化和非结构化数据。 IBM将大数据归纳未三个标准，即3V：类型（variety）、数量（volume）和速度（velocity）。其中类型（variety）指数据中有结构化、半结构化和非结构化等多种数据形式；数量（volume）指收集和分析的数据量非常大；速度（velocity）指数据处理速度要足够快。 大数据对于悲观者而言，意味着数据存储世界的末日，对乐观者而言，这里孕育了巨大的市场机会，庞大的数据就是一个信息金矿，随着技术的进步，其财富价值将很快被我们发现，而且越来越容易。大数据本身是一个现象而不是一种技术，伴随着大数据的采集、传输、处理和应用的相关技术就是大数据处理技术，是系列使用非传统的工具来对大量的结构化、半结构化和非结构化数据进行处理，从而获得分析和预测结果的一系列数据处理技术。 2、“大数据”的缘由 根据IDC作出的估测，数据一直都在以每年50%的速度增长，也就是说每两年就增长一倍（大数据摩尔定律），这意味着人类在最近两年产生的数据量相当于之前产生的全部数据量，预计到2020年，全球将总共拥有35亿GB的数据量，相较于2010年，数据量将增长近30倍。这不是简单的数据增多的问题，而是全新的问题。举例来说，在当今全球范围内的工业设备、汽车、电子仪表和装运箱中，都有着无数的数字传感器，这些传感器能测量和交流位置、运动、震动、温