【课程实验一：云主机实现大数据】 实验报告中涉及了几个关键知识点，主要涵盖了云服务、ECS配置、SSH互信、JDK安装、Hadoop集群搭建、OBS（Object Storage Service）交互以及Hadoop集群功能测试。以下是这些知识点的详细说明： 1. **华为云ECS购买**： - 自定义云服务器名称是为了方便识别和管理，格式为“姓名+学号+节点序号”，例如“lzy-2018211582-0001”。 2. **ECS配置**： - 使用PuTTY或XShell等工具连接ECS，显示主机名和IP地址，确保远程访问成功。 3. **SSH互信配置**： - SSH互信允许节点间无密码登录，提高自动化操作的便捷性。通过在各个节点上执行ssh命令，配置公钥，使得节点间可以自由跳转。 4. **JDK安装**： - 安装JDK并配置环境变量JAVA_HOME，验证安装成功的方法是执行`java -version`命令，显示对应的Java版本，这里是OpenJDK 1.8.0_232。 5. **Hadoop集群搭建**： - 启动Hadoop集群，包括在node1上启动Namenode，在其他节点上启动Datanode。 - 使用jps命令检查进程，确认各个角色如Namenode、Datanode、NodeManager等正确运行。 - 使用hdfs命令创建目录，如`hdfs dfs -mkdir /bigdata`，并用`hdfs dfs -ls`验证创建成功。 6. **OBS与Hadoop集群互联**： - 在OBS中创建存储桶，如“obs-2018211582”，并上传文件，文件名应包含学号和姓名。 - 使用Hadoop命令检查OBS中的文件，确保上传成功。 7. **Hadoop集群功能测试**： - 通过`wordcount`程序测试集群，输入文件应包含特定内容，例如姓名中英文和重复单词，如“play”。 - `wordcount`程序会统计文件中每个单词的出现次数。 8. **资源释放**： - 实验完成后，必须按照指导释放ECS资源和OBS桶，以避免不必要的费用。 9. **结果分析**： - `hdfs-site.xml`中的`dfs.replication`参数定义了数据块的副本数量，默认为3。设置为3的原因是提高数据可靠性、可用性和网络效率，遵循机架感知策略，一个副本在本地机架，一个在同一机架的另一节点，一个在不同机架的节点，优化了读写性能和数据安全性。 以上就是实验报告中涉及到的全部核心知识点，涵盖了云服务基础、Linux系统管理、分布式计算框架Hadoop的部署和使用。这些知识对于理解和实践大数据处理流程至关重要。

工业互联网智能制造深层剖析.

为贯彻落实全省工业和信息化工作会议精神，大力培育河南省高素质网络安全技术技能人才队伍，推动我省工业互联网安全政策、技术和产业协同创新发展，支撑制造强省和网络强省建设，根据中国信息通信研究院印发《关于组织开展2024年中国工业互联网安全大赛选拔赛的通知》要求，经研究，决定举办2024年中国工业互联网安全大赛河南省选拔赛。本次竞赛内容由初赛和复赛两部分组成：第一部分为初赛（理论知识选拔赛），包含工业信息安全领域理论知识竞赛、CTF竞赛；主要考核参赛选手对网络安全及工业互联网安全相关政策法规、基础知识的掌握情况以及技术应用水平。考点范围包括但不限于Web安全、密码学、逆向工程、破解等技术领域。第二部分为复赛（安全技术实操赛），包含虚拟场景实战竞赛、实体场景安全运维赛。考核选手在工业互联网安全领域知识和技能应用水平，包括但不限于物联网、移动通信及5G、人工智能及自动化、智能制造、工控安全等应用方向，以及相关工业互联网应用场景安全实操技能。

本资源包含 71 份大学生互联网创新创业项目计划书，涵盖 各行各业，包括 电商、人工智能、教育科技、医疗健康、社交平台、O2O 服务 等热门领域。计划书内容完整，包含 市场分析、商业模式、盈利策略、运营方案、风险评估 等核心要素，为创业者提供实用的参考。 适用人群： 适合 高校学生、创业者、创新创业大赛参赛者、商业策划人员，以及希望深入了解互联网创业模式的研究者和实践者。 能学到什么： 创业项目的策划思路——了解不同领域创业项目的核心逻辑和商业模式。 项目计划书的撰写技巧——学习如何构建一份完整的商业计划书，提高创业策划能力。 市场分析与商业模式设计——掌握如何分析市场需求，制定可行的商业模式和盈利方案。 创新思维与实践经验——借鉴优秀案例，提高自身创新能力，避免创业初期的常见误区。 阅读建议： 建议先通读多个行业的计划书，找到适合自己的创业方向，再结合自身想法进行修改和优化。同时，关注市场动态，不断调整和完善自己的创业方案。

象为大学生群体，同时也考虑了其他年龄段的旅游需求。该APP旨在整合旅游过程中涉及的各种服务，如交通、导游、行程规划、医疗服务等，为用户提供一站式、全方位的旅游体验。通过集成创新的“互联网+”模式，该应用不仅提供常规的导航、购票、预订酒店等基础功能，还引入了定制化服务，如私人导游、专属行程安排、照片美化等，旨在打造独特的用户体验，提升旅行的乐趣和舒适度。 2 项目研究与实施的基础条件 项目的实施基于当前互联网的普及和移动设备的广泛使用，尤其是智能手机的高渗透率。大学生群体作为互联网的主要用户，对新技术和新应用的接纳度高，同时他们也是旅游市场的活跃参与者。此外，随着生活品质的提升和消费观念的变化，人们对旅游的需求不断增长，尤其是追求个性化和便捷性的年轻消费者。 3 项目优势 3.1 新颖性 本项目创新地将多种旅游服务整合到一个平台，为用户提供了前所未有的便利，打破了传统旅游服务的分散模式。 3.2 先进性 利用最新的互联网技术和数据分析，为用户提供个性化推荐，提高服务效率和满意度。 3.3 独特性 拥有自己的交通设备和专职司机，以及医疗保障服务，这些独特功能使产品在竞争中脱颖而出。 3.4 竞争优势 通过全面而深入的服务，以及针对大学生市场的精准定位，有望在旅游市场上形成独特的竞争优势。 4 项目实施方案 项目实施将分为产品设计、技术研发、市场调研、推广策略、合作洽谈等阶段。要深入了解大学生和其他目标群体的旅游需求，然后开发具有竞争力的产品功能。接下来，通过线上线下的营销活动吸引用户，同时寻求与旅游产业链上下游的合作，以降低成本并提升服务质量。 5 预期成果 预期在项目初期能够积累一定的用户基础，随着口碑的传播和功能的完善，用户数量将持续增长。在财务上，通过合理的定价策略和合作伙伴分成，可以实现稳定的收入流，逐步实现盈利。 6 经费预算 经费主要用于产品研发、市场推广、运营维护等方面。合理分配预算，确保资金的有效利用，以保证项目的顺利进行。 总结，这个“互联网+”创新创业计划书展示了一个创新的旅游服务APP概念，它利用互联网的力量，整合并优化了旅游服务，尤其关注大学生市场，旨在提供便捷、全面的旅游解决方案。随着项目的实施，它有望引领新的旅游服务模式，创造多方共赢的商业模式，同时满足日益增长的个性化旅游需求。

内容概要：本文档提供了互联网信息服务算法安全自评估报告的模板，适用于生成合成类的服务提供者。主要内容包括填报说明、基本信息填写、算法基本情况、评估算法描述、风险描述、服务情况、风险研判、风险防控、用户权益保护、内容生态治理、模型安全保障、数据安全防护、安全评估结论等部分。文档详细列出了各项填写要求和注意事项。 适合人群：负责算法安全管理的技术人员、项目经理、合规人员等。 使用场景及目标：帮助企业和组织规范算法安全评估流程，确保算法服务的安全性和合法性，提高服务质量，降低潜在风险。 阅读建议：详细阅读并根据实际业务情况进行填写，重点关注风险防控和用户权益保护的内容。

大数据时代数据中心运维管理 大数据时代数据中心运维管理是当前数据中心运维管理的热门话题。本文通过对数据中心运维管理的现状阐述，研究了数据中心运维管理困境的解决策略，探讨了大数据时代下技术层面所面临的挑战。 大数据时代数据中心运维管理的现状 大数据时代作为时代发展的机遇出现在大众视野，但是也是作为挑战逐步渗透在行业的数据中心运维管理中。以计算机技术为依托的数据中心运维管理的显著特点就是大规模的数据流量，正在不断与原有的数据中心架构产生冲突。目前，大数据时代的数据中心运维管理的先进意识已经深入人心，但是实际项目操作过程中会有众多的问题出现。 解决数据中心运维管理困境的策略 针对目前数据中心运维管理的困境，本文提出了相应的解决策略，以供业界参考。 提升运维管理人员的整体能力 基于目前数据中心运维管理工作人员的实际能力，通过采取以下积极的措施来提升运维管理工作人员的综合能力水平。 强化数据中心运维管理人员的技术应用水平 通过多维度的检验途径，比如定期检查该技术的理论与实践水平确定工作人员的当前能力，在制定符合目前技术短板的相关培训，从而保证运维管理工作的顺利进行。 加强管理方面的知识渗透 在加强数据中心运维管理人员的技术应用水平的前提下，可以加强管理学知识的渗透，为技术团队的整体语言表达能力的提升以及为管理层储备后续力量，既懂技术又懂管理的新世纪人才，有助于数据中心运维管理工作更加高质量的完成。 加强工作人员执行力，更高效的完成工作 在数据中心运维管理的众多评价标准中，执行力是影响一个团队整体运作能力很重要的一个指标，良好的执行力可以保证时间段内的工作目标提前完成或者超量完成。 强化业务管理工作和业务培训工作 现如今，科学技术的更新速度往往超出人们的接受速度，在数据中心运维管理这个领域也同样适用。所以使得运维管理人员刚刚熟练掌握新的运维既能并熟练应用，新的技术又刷新了行业应用领域。所以设立专门的培训机构，强化管理人员终身学习的意识，紧跟时代发展的脚步。 制定合理的业务培训和业务管理培训计划 科学合理的方案总能给与人们正确的指导，并保证在规定期限内达到既定目标。运维管理培训和业务培训的内容要与时俱进，不断为管理人员灌输新的知识，为运维管理的工作融入新鲜的血液。 合理安排培训时间 运维工作人员在企业内是员工，男性员工在家庭里是儿子，是丈夫，是爸爸，所以要协调好培训的时间，保证员工能充分解决员工之外的各种事情，全身心的投入工作。 使业务管理和业务培训的形式呈现多元化 公司管理层应加强与行业内部个组织间的联系，比如同专业的大学、同行业资深专家、专业讲座等等。通过多元形式的学习加深对行业发展的了解，并积极促进管理人员的专业素养。 定期进行培训效果的考核 在定期进行学习之余，为检验学习效果是否达到预期目标，应适时进行检验，进一步促进运维工作人员的学习质量的提升，提升其主观学习的动力。 加强了解整体行业环境的意识 有些企业的运维管理的硬件设施和软件配备欠缺，造成整体的管理水平低，是因为企业没有采取相应的举措保障。以下将详细讲述如何提升整体行业环境的了解。 在企业内订阅与本行业相关的杂志和报纸，并且做到人手一份，从而能够为运维人员了解本行业的发展状况提供便利的条件。 定期组织团队中的成员进行行业发展前景的探讨，在探讨交流的过程中了解当下运维管理工作的总趋势，从而能够为运维工作的有效进行提供有价值的参考意见。 鼓励运维员工在各种级别的刊物上发表论文，并且将其发表论文的质量和所发杂志的权威性进行评估，与其的个人职业发展紧密联系起来，从而能够对其关注数据中心运维管理工作的关注起到积极地促进作用。 大数据时代下，技术层面面临的挑战 动力环境监控系统概述 通过应用数据采集系统，计算机和网络技术，逐步完成数据中心运维管理动力电源供电设备的运行和机房的监控的平台就是数控监控系统的主要组成部分。 强化对运维工作人员的业务培训，能够有效地对运维工作者的维修技术进行与时俱进的培训，能够有利于运维管理工作人员进行数据中心运维管理工作的开展，最终有利于信息技术飞速发展下的运维工作的稳定进行。

一．实验内容 Hadoop安装使用： 1）在PC机上以伪分布式模式安装Hadoop； 2）访问Web界面查看Hadoop信息。 二．实验目的 1、熟悉Hadoop的安装流程。 2、熟悉Hadoop访问Web界等基本操作。 ### Hadoop安装及使用知识点详解 #### 一、实验内容概览 本次实验的主要目标是掌握Hadoop在PC机上的安装及使用方法，具体包括： 1. **伪分布式模式下的Hadoop安装**：通过在一台PC机上模拟多台机器的行为来搭建Hadoop集群。 2. **Web界面访问**：安装完成后，通过Web界面监控和管理Hadoop集群的状态。 #### 二、实验目的 1. **熟悉Hadoop安装流程**：从环境准备、软件安装到配置调试，全面了解Hadoop部署的全过程。 2. **掌握基本操作**：学会如何通过Web界面等工具进行集群状态监控和管理。 #### 三、实验过程知识点详解 1. **SSH无密码登录配置**： - **生成SSH密钥对**：使用`ssh-keygen -t rsa`命令生成一对RSA类型的公钥和私钥。这一步骤是为了后续能在没有密码的情况下实现SSH登录。 - **添加公钥至authorized_keys文件**：将生成的公钥文件内容追加到`.ssh/authorized_keys`文件中，实现SSH免密码登录。 2. **Java环境配置**： - **JDK安装**：首先下载JDK压缩包，并将其解压到指定目录。 - **配置环境变量**：通过编辑`~/.bashrc`文件，设置JAVA_HOME等环境变量，并使用`source ~/.bashrc`命令使更改立即生效。 3. **Hadoop的安装与配置**： - **Hadoop安装**：从官方网站下载Hadoop压缩包，并将其解压到`/usr/local`目录下。 - **配置核心文件**：编辑`core-site.xml`、`hdfs-site.xml`、`mapred-site.xml`和`yarn-site.xml`四个配置文件，设置Hadoop的关键参数。 - **格式化HDFS**：使用`hdfs namenode -format`命令格式化Hadoop的NameNode，这是启动集群前的必要步骤。 - **启动Hadoop集群**：通过执行`start-dfs.sh`和`start-yarn.sh`脚本启动Hadoop服务，可通过`jps`命令查看是否成功启动NameNode、DataNode以及SecondaryNameNode进程。 4. **Web界面访问**： - **查看集群状态**：通过浏览器访问`http://localhost:9870`来查看Hadoop集群的Web界面，可以监控集群的状态和性能指标。 #### 四、实验总结及心得体会 **实验总结**： - **虚拟机搭建**：使用virtualBox创建多个虚拟机，模拟多台服务器的环境。 - **JDK安装**：在每个虚拟机上安装JDK，为Hadoop提供必要的运行环境。 - **Hadoop配置**：通过编辑配置文件，完成Hadoop集群的部署和启动。 - **功能测试**：通过简单的程序验证集群的功能性，确认数据能在各节点间正常传输和处理。 **心得体会**： - **虚拟机技术**：熟练掌握了virtualBox等虚拟机软件的使用，提高了在虚拟环境中搭建分布式系统的技能。 - **Hadoop安装过程**：深入了解了Hadoop的安装流程，包括在不同操作系统上的安装配置技巧。 - **分布式系统架构**：通过实验加深了对Hadoop分布式平台架构和组件的理解，为后续大数据项目的实施积累了宝贵经验。 - **Linux技能提升**：在实验过程中，通过编写和执行Shell脚本来管理集群，提高了Linux命令行操作的能力。 - **大数据处理**：对大数据处理有了更深刻的认识，了解了Hadoop在大数据处理中的作用及其发展前景。 通过本次实验，不仅提升了个人技能和理论知识，也为未来的职业发展打下了坚实的基础。

"大数据背景下微博文本情感分析研究——基于Python实现情感词典与机器学习算法（LSTM、SVM）的支持向量机技术",大数据分析项目python--微博文本情感分析 研究思路:基于情感词典基于机器学习LSTM算法支持向量机(SVM) 包含内容:数据集文档代码 ,核心关键词：大数据分析项目; 微博文本情感分析; 情感词典; LSTM算法; 支持向量机(SVM); 数据集; 文档; 代码。,基于情感词典和机器学习算法的微博文本情感分析大数据项目 随着大数据时代的到来，社交媒体平台如微博上产生的海量文本数据成为研究者关注的热点。在众多研究方向中，文本情感分析因其能够识别、挖掘和分析大量文本中的主观信息而显得尤为重要。本研究旨在探讨如何通过Python实现的情感词典和机器学习算法来对微博文本进行情感分析。研究中所使用的机器学习算法主要包含长短期记忆网络（LSTM）和支持向量机（SVM），这两种算法在文本分析领域具有代表性且各有优势。 情感词典是情感分析的基础，它包含了大量具有情感倾向的词汇以及相应的极性值（正向或负向）。在微博文本情感分析中，通过对文本中词汇的情感倾向进行判断，并将这些词汇的极性值加权求和，从而确定整条微博的情感倾向。在实际应用中，情感词典需要不断更新和优化，以覆盖更多新兴词汇和网络流行语。 LSTM算法作为深度学习的一种，特别适合处理和预测时间序列数据，因此在处理时间上具有连续性的文本数据方面表现出色。LSTM能够有效地捕捉文本中长距离的依赖关系，这对于理解复杂语句中的情感表达至关重要。通过训练LSTM模型，可以建立微博文本和情感极性之间的映射关系，从而达到自动进行情感倾向分类的目的。 支持向量机（SVM）是一种二分类模型，其基本模型定义在特征空间上间隔最大的线性分类器，间隔最大使它有别于感知机；SVM还包括核技巧，这使它成为实质上的非线性分类器。SVM在处理小规模数据集时表现出色，尤其在特征维度较高时仍能保持良好的性能。在微博文本情感分析中，SVM被用来对经过特征提取的文本数据进行情感倾向的分类。 本研究的数据集是通过爬虫技术从微博平台上抓取的大量微博文本，包括用户发布的内容、评论、转发等信息。这些数据经过清洗和预处理后，形成了适合进行情感分析的结构化数据集。数据集的构建是情感分析研究的基础，直接影响到后续模型训练的效果和分析结果的准确性。 研究文档详细记录了项目的研究思路、实现方法、实验过程以及结果分析。文档中不仅阐述了情感词典和机器学习算法的理论基础，还包括了如何应用这些技术来实现微博文本情感分析的详细步骤和关键代码。此外，文档中还探讨了在实际应用中可能遇到的问题和挑战，以及如何解决这些问题的策略。 代码部分则是本研究的实践工具，包含了构建情感词典、数据预处理、模型训练和评估等关键步骤的Python代码。代码部分不仅展示了如何将理论转化为实践，也提供了可复现的研究实例，方便其他研究者在本研究基础上进行进一步的探索和改进。 本研究通过构建情感词典和应用机器学习算法（LSTM和SVM），对微博文本进行情感分析，旨在通过大数据技术揭示微博文本中的情感倾向，为社交媒体内容分析、舆情监控和市场分析等领域提供有力的技术支持和应用参考。通过本研究，可以更好地理解和利用微博平台上的海量文本数据，为相关领域的问题提供解决方案。

在本课程“互联网架构Springboot优惠券实战1”中，我们将深入探讨如何使用Spring Boot构建一个互联网应用，特别是关注优惠券功能的实现。Spring Boot是一个快速开发框架，它简化了基于Spring的应用程序创建过程，提供了预配置的 starter，使得开发者可以更专注于业务逻辑，而不是基础配置。 1. **Spring Boot核心特性** - **自动配置**：Spring Boot通过@AutoConfiguration注解，根据项目依赖自动进行配置。 - **起步依赖**：Starter POMs帮助我们快速添加和配置所需依赖，例如数据访问、Web服务等。 - **内嵌式容器**：Spring Boot支持内嵌Tomcat、Jetty等Servlet容器，无需额外打包或部署步骤。 - **命令行界面**：提供了一个命令行工具，方便进行快速原型开发。 2. **优惠券功能实现** - **数据库设计**：涉及到优惠券表的设计，可能包括优惠券类型、面额、有效期、使用条件等字段。 - **服务接口**：创建RESTful API，使用HTTP协议对外提供服务，如获取优惠券列表、领取、使用、检查有效性等。 - **状态管理**：处理优惠券的状态变化，如未使用、已使用、过期等。 - **并发处理**：考虑高并发场景下的性能优化和并发控制，如使用乐观锁防止数据冲突。 3. **分布式系统与SOA** - **微服务架构**：在大型互联网架构中，可能采用微服务设计，每个服务独立部署、独立扩展。 - **服务治理**：Spring Cloud中的Eureka用于服务注册与发现，Ribbon实现客户端负载均衡，Feign提供声明式HTTP客户端。 - **API Gateway**：如Zuul或Spring Cloud Gateway作为统一入口，处理路由、认证、限流等。 4. **性能优化** - **C10K问题**：处理大量并发连接，如使用NIO（epoll）提高I/O效率。 - **高可用**：保证99.99%的服务可用性，采用冗余和故障切换策略。 - **监控与日志**：集成如Prometheus、Grafana进行监控，使用Logback或Log4j记录日志，便于故障排查。 5. **技术栈选型** - **Spring全家桶**：Spring MVC作为Web框架，Spring Cloud组件如Zookeeper（替代diamond）用于服务配置中心，Dubbo或Spring Cloud（如Ribbon、Feign）实现服务间通信。 - **数据库与缓存**：MySQL存储结构化数据，Redis作为缓存，提升数据访问速度。 - **消息队列**：使用RocketMQ实现异步处理，确保消息可靠传递并提高系统吞吐量。 6. **开发工具与流程** - **maven构建**：使用Maven管理项目依赖，设置artifactId等属性，组织项目的目录结构。 - **持续集成/持续部署(CI/CD)**：结合Jenkins、GitLab CI/CD等工具，实现自动化测试和部署。 以上是“互联网架构Springboot优惠券实战1”的主要内容，涵盖从基础的Spring Boot应用开发到高级的互联网架构设计，通过这个实战项目，学习者可以全面了解和掌握相关技术，并具备实际开发能力。