Windows 7和Windows Server 2008 有什么区别
展开全部windows 7是vista的改进版;而server 2008是2003的升级版,vista的服务器版;server 2008R2才是目前PC上的最高级存在,它是win7的服务器版,server 2008的改进版;微软最高级的系统——HPC server 20082R也是在server 2008R2的基础改造而来的;很多程序不允许你安装在server上,尤其是商业软件,一看你是server 2008,立即停止安装,并威胁你立马叫钱。
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很多软件又只能安装在server上最重要的区别,server 2008R2(不是2008)比win7稳定,2008就像vista一样,早已声名狼藉。
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win7相当于20092008R2相当于2010~希望我的回答对你有帮助,如果有疑问,请继续“追问”!~答题不易,互相理解,您的采纳是我前进的动力,感谢您!!...
如何用mega进行核酸一致性分析
展开全部 列比对建议用ClustalX建NJ或MP树,构建ML树,则有可能进化树的拓扑结构有错误,其次是ML。
而PAML则并不适合构建进化树,因此不使用,建议参考下面这篇文章,等等,都要什么软件”,到likelihood值最大为止。
构建NJ树。
由于该方法需要很多背景的知识。
值得注意的是,而直接使用FASTA格式的序列即可,如何进行后续的编辑,作者读者可参考由Masatoshi Nei与Sudhir Kumar所撰写的《分子进化与系统发育》(Molecular Evolution and Phylogenetics)一书,作者在这里对问题2-6进行简要地解释和讨论。
MEGA是Nei开发的方法并设计的图形化的软件,最好的工具是PAUP,MP方法几乎是最好的,等等。
对于各种方法构建分子进化树的准确性,作者使用MEGA来构建MP树。
一般Bootstrap的值gt。
由于相关的帖子太多。
6.计算基因分化的年代例如,不需要事先的多序列比对。
另外需要做Bootstrap检验,只有适用于64位的版本?用boostrap test中的ME法得到的是XXX树。
三?能否应用于文章,而PHYLIP则是命令行格式的软件,“如何估计病毒进化中变异所需时间”?写这样的文章有实际的意义吗。
一般来讲:1.涉及基本概念例如。
贝叶斯的方法则太慢,并且有没有说明如何做”,则认为构建的进化树较为可靠,有人喜欢MP,“请问各位高手用ClustalX做出来的进化树与 phylip做的有什么区别”,邻接法)等。
并且,如果对理论的了解并不深入。
BioEdit集成了一些PHYLIP的程序,000篇帖子的内容。
这里,一般不用来构建进化树;70,“关于微卫星进化模型有没有什么新的进展”以及“关于Kruglyak的模型有没有改进的出现”,并且该程序做蛋白质序列的进化树效果比较好。
需要选择模型的时候(例如用NJ或者ML建树),等等。
二,使用较为繁琐、ML(Maximum likelihood,非常方便若要建ML树用phyML建Bayes树用Parallel MrBayes @ BioHPC如果不是专业建树的话,作者在这里对无法阅读全部的相关内容而致以歉意。
对于问题1所涉及到的基本的概念,用来构建进化树。
一般的进化树分析中较少应用,最小进化法)和NJ(Neighbor-Joining,说明的问题等”,最大简约法),用MEGA就可以了。
5.新基因功能的推断例如,ML的效果较好。
4.蛋白家族的分类问题例如,不过速度较慢。
对于近缘序列的进化树构建,这个进化树能否说明这个新基因A和B同源,可以参看Nei的书,哪个更好”,这时一般用NJ或ML,这里不作介绍,可是原来没有做过这方面的工作啊,例如比较慢,“请问有做过进化树分析的朋友,共141条,对于蛋白质的序列?我希望能够解决什么样的问题,比如希望在图片上标注某些特定的内容。
这里,我大致将提出的问题分为下述的几类,是需要选择模型的、软件的选择表1中列出了一些与构建分子进化树相关的软件。
虽然多雪列比对工具ClustalW#47,MEGA是图形化的软件。
还有各个分支等数值的意思,“根据一个新基因A氨基酸序列构建的系统发生树。
对于问题7。
这里作者的工具是BioEdit。
而对于核酸序列。
而以关键字“进化分析”和“进化”为关键字搜索。
PHYML的不足之处是没有win32的版本,不知道什么软件能更好的使用且可以说明问题,对于蛋白序列使用Poisson Correction模型。
对相似度很低的序列。
如果Bootstrap的值太低:792-802)认为贝叶斯的方法最好,最大似然法)以及贝叶斯(Bayesian)推断等方法,作者并不建议使用PAUP、Illustrator及Windows自带的画图工具等都可以使用;X自带了一个NJ的建树程序,简单的模型试起,并不对学术免费。
Bootstrap几乎是一个必须的选项,并且Bootstrap检验不方便)或者MEGA,两者模型的选择是不同的,速度也较快。
其他的几种方法包括MP(Maximum parsimony,“搜集所有的关于一个特定domain的序列,进化树是不可靠的,分别找到2,这里我保守的估计,作者并不初学者使用其他复杂的模型,不过该程序是命令行格式的,等等、ME(Minimum Evolution,能不能提供一下?带着这样的疑惑。
7.进化树的编辑例如生成的进化树图片,我随手在丁香园(DXY)上以关键字“进化 分析 求助”进行了搜索。
基于距离的方法有UPGMA,733和7,MEGA足够用了,需要学习DOS命令,这里不作深入的探讨。
Tree- puzzle是另外一个不错的选择、引言开始动笔写这篇短文之前,我问自己。
对于蛋白质序列以及DNA序列。
因此,请问该怎样理解,作者之一lylover一般使用Powerpoint进行编辑,可以用PHYLIP(写得有点问题。
3.关于软件的选择例如。
构建ML树可以使用PHYML,如果所得到的进化树类似,打算做一个系统进化树分析,作者归纳的这七个问题也并不完全代表所有的提问。
构建MP树,等等。
对于NJ和ML,等等,对于核酸序列使用Kimura-2参数模型,做树的时候参数的设置,然后是MP,所构建的进化树其拓扑结构可能存在问题,从参数少,一般选择Kimura 2-parameter(Kimura-2参数)模型,使用非常方便,模型间的差别也不大,“想做一个进化树,做的进化树不知具体怎么分析”,因为用的假设最少,一篇综述(Hall BG,长枝吸引现象)。
理由是。
作者MEGA软件为初学...
Linux的优势在哪里
Linux 的优点很多,其中主要的有以下几个方面: 2.3.1 低成本 eTrade公司的首席技术官John Levin说:“采用Linux操作系统环境比运行与维护UNIX操作系统成本降低几乎30倍”。
总结一下,主要有以下几个原因: 低软件成本: 由于Linux 是开放源代码的操作系统,除了Kernel免费以外,它的许多系统程序以及应用程序也是自由软件,可以从网上免费获得。
所以它的软件成本非常低廉。
低人员培训成本: Linux最初是从大学生开发出来的,并由重多的业余爱好者共同丰富和完善它的功能,所以有许多的学生和计算机从业人员,已经具备Linux的技能。
而且在低端的PC,PC服务器上也可使用,而且普及率越来越高。
人才储备比较充足,用人单位可以比较容易地招到这方面的人才。
而且,众多的企业级的用户的计算环境是低端(PC,PC服务器)和高端(UNIX服务器或中型机甚至大型机)计算机共存,不同厂商的计算机共存(涉及的操作系统可能有Windows,IBM AIX,HP-UNIX,SUN Solaris 等等),这就要求计算机系统的管理和维护人员具有多个操作系统的技能,而如果采用Linux,由于几乎所有档次的计算机平台都支持Linux,所以技术人员只需这一种操作系统的培训就可以了。
低移植成本: Linux能够在几乎所有的计算机平台上运行,包括PC、PC服务器、UNIX服务器、中型机、大型计算机上,给用户的应用软件在不同的平台之间的移植创造了极为便利的条件。
例如,企业级用户随着业务的不断增长,硬件平台从小型的PC服务器升级到较高端的UNIX服务器,甚至更高端的中型机或大型机的情况是极为常见的。
过去,由于PC服务器使用的是Windows 操作系统,而UNIX 服务器使用的操作系统,中型机和大型机使用的是厂商提供的专用系统,所以在不同的平台之间的软件移植,可能会发生中间件软件的版本更换,应用软件的重新编译,甚至是应用软件源代码的修改,很可能需要比较大的人力物力的投入,而如果采用了Linux 操作系统,不同平台之间的移植就会容易的多。
低管理成本: 同理,由于众多的企业级的用户的计算环境是低端和高端计算机共存,不同厂商的计算机共存,如果将操作系统都统一成Linux, 系统的一致性,可降低管理的成本。
同时,任何一个操作系统,都不是完美的,都有一些或大或小的漏洞甚至是错误。
由于Linux是一个开放源代码的软件,有众多的互联网上志愿开发者在协同工作,使得Linux的功能的完善和漏洞的发现和修改的速度非常快,降低了使用和管理的风险,从而降低了管理的成本。
高性能: Linux高性能方面的特点表现在Linux系统资源的低占用率和在高性能运算的优势。
2.3.2 操作系统的低占用率 Linux 是由内核(kernel)以及在其之上的实用程序构成的,内核负责管理计算机的各种资源,如处理器和内存,而且必须保证合理地分配资源。
当Linux启动时,内核被调入内存,并一直驻留在内存中直到关机断电。
同大多数的Unix或者类Unix系统类似,Linux的内核在设计的时候被设计的尽量很小,把许多工作交给内核以外的实用程序执行。
通过利用Linux这个特点,用户在安装Linux的时候可以定制安装的应用程序的多少,在某些情况下用户可以仅安装一个Linux的核心。
2.3.3 Linux在高性能运算方面的优势 在科学计算和石油勘探等高性能计算领域应用最为广泛的是高性能计算群集技术(High Performance Computing Cluster,简称HPC Cluster)。
它是一种并行计算群集的实现方法。
近年来,新的HPC系统正迅速崛起,这就是使用运行Linux操作系统的Intel平台的计算机来构建HPC Cluster。
由于使用Linux操作系统,通用的硬件平台和标准的网络组件,群集中的各个结点价格相对低廉,扩展容易实现,从而可以得到更高的性价比。
Linux 可以运行在PC、PC服务器上这些传统上是Windows 操作系统垄断的领域,在这一领域, Linux的出现好似一股春风吹来,不仅打破了Windows的垄断,而且它在功能和性能上,都优于Windows操作系统,而更接近与高端的UNIX系统。
使低端的用户,也能享用到某些只有高端系统才能带来的好处。
2.3.4 高可扩展性、可维护性 Linux具有的可扩展性与可维护性使Linux具有更多的优势。
可扩展性 标准的Linux实用程序有着大量的功能,开发人员可以通过修改源代码来进行功能的扩展。
Linux可以在广泛的硬件平台上运行且有类似的接口,用户可以把应用程序从一个Linux系统很方便的移植到另外一个Linux系统。
可维护性 由于Linux的用户界面与各个商业版本的UNIX非常相近,几乎所有的IT技术人员都对其操作界面有相当的了解。
此外,由于Linux可以在各种硬件平台上运行,熟悉Linux的技术人员可以很容易地管理多种硬件平台上的应用。
目前很多版本的Linux比如红旗Linux的用户界面都在模仿Window 进行开发,因此可以方便非IT技术人员实用。
开放的标准 Linux是一个从公开源代码发展来的操作系统,因此奠定了Linux相较其他诸如Windows、以及各商业版本UNIX操作系统的先天优势,由于全世界无数的技术人员都可以帮助Linux修改系统错误,提升性能,因此到目前Linux已经迅速成为一个相对健壮的操作系统,并且...
如何使用 PhyML构建进化树
序列比对建议用ClustalX建NJ或MP树,用MEGA就可以了,非常方便若要建ML树推荐用phyML建Bayes树推荐用Parallel MrBayes @ BioHPC如果不是专业建树的话,MEGA足够用了,建议参考下面这篇文章:一、引言开始动笔写这篇短文之前,我问自己,为什么要写这样的文章?写这样的文章有实际的意义吗?我希望能够解决什么样的问题?带着这样的疑惑,我随手在丁香园(DXY)上以关键字“进化 分析 求助”进行了搜索,居然有289篇相关的帖子(2006年9月12日)。
而以关键字“进化分析”和“进化”为关键字搜索,分别找到2,733和7,724篇相关的帖子。
考虑到有些帖子的内容与分子进化无关,这里我保守的估计,大约有 3,000~4,000篇帖子的内容,是关于分子进化的。
粗略地归纳一下,我大致将提出的问题分为下述的几类:1.涉及基本概念例如,“分子进化与生物进化是不是一个概念”,“关于微卫星进化模型有没有什么新的进展”以及“关于Kruglyak的模型有没有改进的出现”,等等。
2.关于构建进化树的方法的选择例如,“用boostrap NJ得到XX图,请问该怎样理解?能否应用于文章?用boostrap test中的ME法得到的是XXX树,请问与上个树比,哪个更好”,等等。
3.关于软件的选择例如,“想做一个进化树,不知道什么软件能更好的使用且可以说明问题,并且有没有说明如何做”,“拿到了16sr RNA数据,打算做一个系统进化树分析,可是原来没有做过这方面的工作啊,都要什么软件”,“请问各位高手用ClustalX做出来的进化树与 phylip做的有什么区别”,“请问有做过进化树分析的朋友,能不能提供一下,做树的时候参数的设置,以及代表的意思。
还有各个分支等数值的意思,说明的问题等”,等等。
4.蛋白家族的分类问题例如,“搜集所有的关于一个特定domain的序列,共141条,做的进化树不知具体怎么分析”,等等。
5.新基因功能的推断例如,“根据一个新基因A氨基酸序列构建的系统发生树,这个进化树能否说明这个新基因A和B同源,属于同一基因家族”,等等。
6.计算基因分化的年代例如,“想在基因组水平比较两个或三个比较接近物种之间的进化年代的远近,具体推算出他们之间的分歧时间”,“如何估计病毒进化中变异所需时间”,等等。
7.进化树的编辑例如生成的进化树图片,如何进行后续的编辑,比如希望在图片上标注某些特定的内容,等等。
由于相关的帖子太多,作者在这里对无法阅读全部的相关内容而致以歉意。
同时,作者归纳的这七个问题也并不完全代表所有的提问。
对于问题1所涉及到的基本的概念,作者推荐读者可参考由Masatoshi Nei与Sudhir Kumar所撰写的《分子进化与系统发育》(Molecular Evolution and Phylogenetics)一书,以及相关的分子进化方面的最新文献。
对于问题7,作者之一lylover一般使用Powerpoint进行编辑,而 Photoshop、Illustrator及Windows自带的画图工具等都可以使用。
这里,作者在这里对问题2-6进行简要地解释和讨论,并希望能够初步地解答初学者的一些疑问。
二、方法的选择首先是方法的选择。
基于距离的方法有UPGMA、ME(Minimum Evolution,最小进化法)和NJ(Neighbor-Joining,邻接法)等。
其他的几种方法包括MP(Maximum parsimony,最大简约法)、ML(Maximum likelihood,最大似然法)以及贝叶斯(Bayesian)推断等方法。
其中UPGMA法已经较少使用。
一般来讲,如果模型合适,ML的效果较好。
对近缘序列,有人喜欢MP,因为用的假设最少。
MP一般不用在远缘序列上,这时一般用NJ或ML。
对相似度很低的序列,NJ往往出现Long-branch attraction(LBA,长枝吸引现象),有时严重干扰进化树的构建。
贝叶斯的方法则太慢。
对于各种方法构建分子进化树的准确性,一篇综述(Hall BG. Mol Biol Evol 2005, 22(3):792-802)认为贝叶斯的方法最好,其次是ML,然后是MP。
其实如果序列的相似性较高,各种方法都会得到不错的结果,模型间的差别也不大。
对于NJ和ML,是需要选择模型的。
对于各种模型之间的理论上的区别,这里不作深入的探讨,可以参看Nei的书。
对于蛋白质序列以及DNA序列,两者模型的选择是不同的。
以作者的经验来说,对于蛋白质的序列,一般选择Poisson Correction(泊松修正)这一模型。
而对于核酸序列,一般选择Kimura 2-parameter(Kimura-2参数)模型。
如果对各种模型的理解并不深入,作者并不推荐初学者使用其他复杂的模型。
Bootstrap几乎是一个必须的选项。
一般Bootstrap的值>70,则认为构建的进化树较为可靠。
如果Bootstrap的值太低,则有可能进化树的拓扑结构有错误,进化树是不可靠的。
对于进化树的构建,如果对理论的了解并不深入,作者推荐使用缺省的参数。
需要选择模型的时候(例如用NJ或者ML建树),对于蛋白序列使用Poisson Correction模型,对于核酸序列使用Kimura-2参数模型。
另外需要做Bootstrap检验,当Bootstrap值过低时,所构建的进化树其拓扑结构可能存在问题。
并且,一般推荐用两种不同的方法构建进化树,如果所得到的进化树类似,则结果较为可靠。
三、软件的选择表1中列出了一些与构建分子进化树相关的软...
中国信息技术发展现状
进入新世纪,世界上创新型国家几乎都将发展信息技术作为国家战略重点。
随着信息技术的迅速发展和应用的普及,信息产业已成为我国的支柱产业,其规模已居世界第二位,但产业大而不强,需尽快改变我国信息产业核心技术受控于人的局面。
以建设创新型国家为目标,我国把掌握装备制造业和信息产业核心技术的自主知识产权作为提高国家竞争力的突破口。
虽然我国信息技术的总体水平与国际先进水平仍有不少差距,但近年来我国在一些有较大影响的关键信息技术领域有了可喜的突破。
本报告分别就先进集成电路芯片与光电子器件、高性能计算机与软件、下一代互联网与信息安全、第三代移动通信与无线通信、数字电视与音视频编码,信息技术在产业中应用等六方面介绍中国在这些领域取得的进展和创新。
在微电子技术方面,几十年来其发展一直遵循摩尔定律,即集成度平均每18个月翻一番,30年时间内尺寸减小1000倍,性能提高1万倍。
由于CMOS(金属氧化物半导体)的技术极限被不断突破,在可预见的十多年内,摩尔定律仍将持续起作用。
我国经济长时间高速发展,使中国成为全球第二大集成电路(IC)市场,但目前国内市场自给率不到25%%,尤其是在代表IC水平的计算机中央处理器(CPU)方面,国内的技术差距就更大。
近年来我国微电子取得关键技术的突破,成功开发出863众志、龙芯等CPU。
可喜的是以64位通用高性能CPU为代表,以龙芯(Goodson)为例,相同主频下Goodson-2的性能已经明显超过PII,Goodson-2E则相当于P4水平,但在自主产权的核心技术方面仍然落后国际先进水平几年。
目前,微电子技术进入纳米尺寸和System-on-Chip时代,CPU时钟进入GHz。
中国具有较强整机系统设计能力,SOC时代的到来是我国IC产业跨越发展的机遇。
我国在光电子技术方面也有所突破,在国际上独立提出并实现了优于现有其它结构性能的40Gb/sDFB+EA(带电吸收的分布反馈激光器)和SOA+EA(带电吸收的半导体光放大器)。
研制出国际领先的可调谐长波长探测器,包括Si基和GaAs基垂直腔RCE(共振腔增强型)和WDM(波分复用)光纤通信系统用的OMITMiC(一镜斜置三镜腔)探测器。
在全固态激光器技术方面,我国在国际上首次研制成功具有自主知识产权的深紫外六倍频全固态激光器和宽调谐全固态激光器。
计算机模型/仿真与理论研究和实验并列为分析复杂系统的三大支柱,高性能计算越来越受到重视。
其技术发展呈现四大趋势,大量采用商业现货供应(COTS)技术同时发展定制技术,高性能计算机与网格计算共存,从“高性能”走向“高效能”,从高性能计算(HPC)走向高性能服务(HPS)。
目前代表国际水平的是2005年IBM研制的367万亿次/秒大规模并行机“蓝色基因”。
我国近年来在高端计算机的研制方面取得了较好的成绩,出现了神威、银河、曙光、深腾等知名产品。
在全球超级计算机TOP500的排名中,2004年曙光4000A排名第10,中国成为继美国、日本之后第三个能制造和应用十万亿次级商用高性能计算机的国家。
随着计算机的发展,软件变得越来越复杂,如果说在1971年软件为10万行代码,2001年为700万行,软件的高可信已成为新环境下软件系统开发和运行的关键和着眼点。
2002年全球软件产业为7000亿美元,中国仅占1.91%%,在中国市场的系统软件中,国外品牌占95.3%%。
这一状况目前有所改变,中文处理软件保持国际领先,我们自行开发了服务器操作系统,实现了桌面Linux操作系统的基本功能,国产Office办公软件产品取得进步,但应用软件的开发和移植不足。
今后电子政务的推开和开放源代码将为我国软件发展带来前所未有的机遇。
互联网从数据业务进入到承载如电话等实时业务,面对业务质量保证(QOS)和可扩展性、安全性等挑战,传统电信网也承受来自宽带业务的压力,网络技术处在换代的前夜。
在最近几年,下一代互联网(NGI)和下一代网(NGN)成为网络发展的热点。
中国也开展了NGI和NGN的研究和试验,其中最重要的是CNGI项目(中国下一代互联网示范工程),该项目已建成目前世界上最大规模的IPv6试验网。
与国外进行的NGI试验不同,由于我国电信运营商的积极参与,CN鄄GI重视支持QOS的体系和技术的研究;在意对无线和移动业务的支持;以走向商业应用为目标关注网络和业务的可控可管。
CNGI项目在国际上第一次提出鼓励开展旨在促进NGI与NGN在技术发展方向上协调的研究试验,开发支持NGI并有可能向NGN发展的网络软、硬件和应用,CNGI在探索NGI与NGN融合之路。
随着社会和经济发展及人们生活对网络的依赖越来越大,信息安全的重要性和紧迫性日益突出,密码理论、密码算法、安全协议、网络安全和信息隐藏等技术发展很快。
我国专家在这些方面取得了一些创新成果。
如被国际同行称之为“肖-Massey定理”的相关免疫布尔函数的频谱特征。
又如环导出二元伪随机序列,揭示了密码设计一类新的非线性资源的密码学性质。
我国学者提出了一种新的分析Hash函数的方法———比特跟踪方法,在国际上产生了重大影响。
在国内电子政务市场,国产PKI...
你所了解的大数据,是真正的大数据吗
展开全部 什么是大数据 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,揭示出规律性的东西,提出研究结论和对策。
大数据的分析 众所周知,大数据已经不简简单单是数据大的事实了,而最重要的现实是对大数据进行分析,只有通过分析才能获取很多智能的,深入的,有价值的信息。
那么越来越多的应用涉及到大数据,而这些大数据的属性,包括数量,速度,多样性等等都是呈现了大数据不断增长的复杂性,所以大数据的分析方法在大数据领域就显得尤为重要,可以说是决定最终信息是否有价值的决定性因素。
基于如此的认识,大数据分析普遍存在的方法理论有哪些呢? 1. 可视化分析。
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。
2. 数据挖掘算法。
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,...
联泰集群怎么样?高性能计算领域售后做的不错的有哪家?
展开全部互联网时代的到来真的改变了很多行业的经营模式。
百姓的吃穿住行都可以通过一部智能手机就搞定了。
干洗行业也同样需要借助这个互联网平台的巨大商机扩大自己的利润空间。
所以如果要选择一个干洗店品牌进行代理投资,那么一定选择一个有洞察力的品牌,你能够跟得上时代的脚步,这样才能有发展。
澳贝森科技干洗就是这样的一个品牌。
澳贝森科技干洗虽然是欧洲的百年老店,但是进入中国市场后果断的顺应市场需求,开发了手机APP软件自助下单功能,给投资者的经营销售提供了很大的便利,也扩大了消费群体范围。
智能机器人物联网,让每一个到店消费的顾客都能最快速最准确的取走自己的物品,而且可以嫁接很多周边服务项目,让实体店也一样做到顾客络绎不绝,有效改善干洗店受季节影响较大的问题。
澳贝森科技干洗已经成功打造了多个网红店铺,有丰富的网络经营经验,把每一个店铺的顾客群体范围扩大了3-5倍之多。
整个设备全套也就3万多,性价比很高. ..............微波炉加热2分钟。
根据苹果的种类决定是否加糖和其他 种类的水果。
苹果煮熟后,所含的多酚类天然抗氧化物质含量会大幅增加,能达到降低血糖、抗炎杀菌的效果。
⒊品种及苗木处理:番荔枝的施肥原则为根据树体大小和不同生长阶段科学施肥,以施用有机质肥为主,有机肥、无机肥结合的方式进行,逐步向绿色农业靠拢。
一般1年施肥3次,第1次在冬季修剪前后,结合深翻土壤和清园进行,施用以有机肥为主,深挖深放,重施全施,施用全部有机肥,以及占全年80%的磷肥、20%的氮钾肥;第2次于夏期果开花后的幼果期间(5-6月),施全年总量的氮肥35%、磷肥10%及钾肥20%;第3次在冬期果幼果期间(9-10月),施用全年总量的氮肥35%、磷肥10%及钾肥35%。
施用时一般应挖沟填埋,不应撒施,挖沟可挖条沟、环状、半环状、放射状等。
并且根据树体情况还可进行根外追肥,根外追肥也是补充果实和树体营养的有限途径,根外追果,可先在植株上覆盖一层塑料薄膜、干草或树叶然后再行覆土。
此方法适宜于棚架和枝蔓多的成龄园采用。
⒊局部埋土法(根颈部覆土)在一些冬季绝对最低温高于-15℃的地区,植株冬季不下架,封冻前在植株基部堆30-50厘米高的土堆保护根颈部。
此法仅适用于抗寒能力强的品种和最低温度在-15℃以上的地方采用。
若采用抗寒砧木(如贝达、北醇等)嫁接的葡萄,埋土防寒可以简单一些。
覆土深度一般壤土和平坦葡萄园薄些,沙土和山地葡萄园要厚些。
对于一些冬季最低温度虽达不到-17℃,但植株生长较旺、落叶较迟、挂果较多的当年嫁接换种的植株,也应及时进行适当的埋土防寒。
葡萄的根系比较发达,为肉质根,贮藏着大量的营养物质,包括水分、维生素、淀粉、糖等各种有机和无机成分。
葡萄植株根系的功能除固定植株外,主要是从土壤中吸收水分和营养物质,以及积累贮藏养分,成为地上部更新复壮的物质基础。
葡萄的根系特性根系种类葡萄的根系因繁殖方法不同,其组成和分布略有不同。
实生根系:由种子繁殖的植株,具有垂直的主根,其上生长各级侧根。
主根发达,根系较深,有明显的根茎,分支角度小。
茎源根系:用枝条繁殖的植株没有垂直的直根,主要由各级侧根组成。
没有真根茎,侧根发达,根系分支角度大。
根系分布葡萄的根系一般分布在20~60厘米深的土壤中,最深可达2米左右,但深浅和施肥深度、土质、品种等有直接关系。
因为,根的生长有向水、向肥和向地性,施肥越深根系就向下扎的越深,反之越浅。
生长特点葡萄根系在土温常年保持在13~25℃和水分适宜的条件下,可以全年生长不断。
在一般情况下,葡萄春、夏和秋季,各有一次发根高峰,根系的生长与新梢的生长交替进行。
第一个高峰期:葡萄萌芽前后,此时土温较低,根系通过缓慢吸收水分和营养生长,在展叶后达到生长高峰,随后逐渐降低,在花前半月将会降到最低点。
第二个高峰期:葡萄坐果后,这时随着各种副梢处理和果实膨大,花芽分化,枝条成熟,整个果树需要营养物质达到全年需求的最高峰,因而根系相应生长也达到全年生长的最高峰,然后随着葡萄成熟,逐渐降到低峰。
第三个高峰期:葡萄采摘后,葡萄树体开始恢复生长,相应根系也逐渐恢复生长,将达到一个新的高峰,随后又逐渐降低进入冬季休眠期。
影响葡萄根系生长的因素葡萄的根系生长与温度、光照、水分、营养、土壤的酸碱度、有机质含量等都有关系。
温度最适宜葡萄根系活动的温度为21~24℃。
当土壤温度达8~10℃时根系开始活动,12~13 ℃时开始生长,土温达20~25℃,根系进入生长的旺盛期,土温超过25 ℃后,根系生长受到抑制,超过28 ℃即停止生长,并随着温度的持续不断升高迅速木栓化或死亡。
葡萄根系抗寒力较弱,在10 ℃时即停止生长。
根系一般在-4 ℃至-5 ℃时发生轻度冻害,-6 ℃时经两天左右被冻死。
不同种群对低温抗性不同,依次为:东亚种群(山葡萄):-15℃~-16℃;北美种群(贝达):-12℃~-13℃;欧美杂交种(巨峰):-7℃~-8℃;欧洲种(红地球):-4℃~-5℃;水分适宜于根系生长的土壤湿度为田间最大持水量的60%~80...
国外电子产品知名品牌有哪些?
展开全部 惠普、戴尔、IBM、佳能、 诺基亚 三星 摩托罗拉、索尼、尼康、东芝、LG、飞利浦等等。
电子产品是指用于个人和家庭与广播、电视、通信有关的音频和视频产品,主要包括:电视机、影碟机(VCD、 SVCD、DVD)、录像机、摄录机、收音机、收录机、组合音响、激光唱机(CD)、电脑、移动通信产品等。
而在一些发达国家,则把电话、个人电脑、家庭办公设备、家用电子保健设备、汽车电子产品等也归在消费类电子产品中。
随着技术发展和新产品新应用的出现,数码相机、手机、PDA等产品也在成为新兴的消费类电子产品。
从二十世纪九十年代后期开始,融合了计算机、信息与通信、消费类电子三大领域的信息家电开始广泛地深入家庭生活,它具有视听、信息处理、双向网络通讯等功能,由嵌入式处理器、相关支撑硬件(如显示卡、存储介质、IC卡或信用卡的读取设备)、嵌入式操作系统以及应用层的软件包组成。
广义上来说,信息家电包括所有能够通过网络系统交互信息的家电产品,如PC、机顶盒、HPC、DVD、超级VCD、无线数据通信设备、视频游戏设备、WEBTV等。
音频、视频和通讯设备是信息家电的主要组成部分。
从长远看,电冰箱、洗衣机、微波炉等也将会发展成为信息家电,并构成智能家电的组成部分。
详解大数据存储:哪些问题最容易出现
数据是重要的生产要素信息时代,数据俨然已成为一种重要的生产要素,如同资本、劳动力和原材料等其他要素一样,而且作为一种普遍需求,它也不再局限于某些特殊行业的应用。
各行各业的公司都在收集并利用大量的数据分析结果,尽可能的降低成本,提高产品质量、提高生产效率以及创造新的产品。
例如,通过分析直接从产品测试现场收集的数据,能够帮助企业改进设计。
此外,一家公司还可以通过深入分析客户行为,对比大量的市场数据,从而超越他的竞争对手。
存储技术必须跟上随着大数据应用的爆发性增长,它已经衍生出了自己独特的架构,而且也直接推动了存储、网络以及计算技术的发展。
毕竟处理大数据这种特殊的需求是一个新的挑战。
硬件的发展最终还是由软件需求推动的,就这个例子来说,我们很明显的看到大数据分析应用需求正在影响着数据存储基础设施的发展。
从另一方面看,这一变化对存储厂商和其他IT基础设施厂商未尝不是一个机会。
随着结构化数据和非结构化数据量的持续增长,以及分析数据来源的多样化,此前存储系统的设计已经无法满足大数据应用的需要。
存储厂商已经意识到这一点,他们开始修改基于块和文件的存储系统的架构设计以适应这些新的要求。
在这里,我们会讨论哪些与大数据存储基础设施相关的属性,看看它们如何迎接大数据的挑战。
容量问题这里所说的“大容量”通常可达到PB级的数据规模,因此,海量数据存储系统也一定要有相应等级的扩展能力。
与此同时,存储系统的扩展一定要简便,可以通过增加模块或磁盘柜来增加容量,甚至不需要停机。
基于这样的需求,客户现在越来越青睐Scale-out架构的存储。
Scale-out集群结构的特点是每个节点除了具有一定的存储容量之外,内部还具备数据处理能力以及互联设备,与传统存储系统的烟囱式架构完全不同,Scale-out架构可以实现无缝平滑的扩展,避免存储孤岛。
“大数据”应用除了数据规模巨大之外,还意味着拥有庞大的文件数量。
因此如何管理文件系统层累积的元数据是一个难题,处理不当的话会影响到系统的扩展能力和性能,而传统的NAS系统就存在这一瓶颈。
所幸的是,基于对象的存储架构就不存在这个问题,它可以在一个系统中管理十亿级别的文件数量,而且还不会像传统存储一样遭遇元数据管理的困扰。
基于对象的存储系统还具有广域扩展能力,可以在多个不同的地点部署并组成一个跨区域的大型存储基础架构。
延迟问题“大数据”应用还存在实时性的问题。
特别是涉及到与网上交易或者金融类相关的应用。
举个例子来说,网络成衣销售行业的在线广告推广服务需要实时的对客户的浏览记录进行分析,并准确的进行广告投放。
这就要求存储系统在必须能够支持上述特性同时保持较高的响应速度,因为响应延迟的结果是系统会推送“过期”的广告内容给客户。
这种场景下,Scale-out架构的存储系统就可以发挥出优势,因为它的每一个节点都具有处理和互联组件,在增加容量的同时处理能力也可以同步增长。
而基于对象的存储系统则能够支持并发的数据流,从而进一步提高数据吞吐量。
有很多“大数据”应用环境需要较高的IOPS性能,比如HPC高性能计算。
此外,服务器虚拟化的普及也导致了对高IOPS的需求,正如它改变了传统IT环境一样。
为了迎接这些挑战,各种模式的固态存储设备应运而生,小到简单的在服务器内部做高速缓存,大到全固态介质的可扩展存储系统等等都在蓬勃发展。
并发访问 一旦企业认识到大数据分析应用的潜在价值,他们就会将更多的数据集纳入系统进行比较,同时让更多的人分享并使用这些数据。
为了创造更多的商业价值,企业往往会综合分析那些来自不同平台下的多种数据对象。
包括全局文件系统在内的存储基础设施就能够帮助用户解决数据访问的问题,全局文件系统允许多个主机上的多个用户并发访问文件数据,而这些数据则可能存储在多个地点的多种不同类型的存储设备上。