本书共分为 20 章，内容涵盖了部署 Linux 系统，常用的 Linux 命令，与文件读写操作有关的技术，使用 Vim 编辑器编写和修改配置文件，用户身份与文件权限的设置，硬盘设备分区、格式化以及挂载等操作，部署 RAID 磁盘阵列和 LVM，firewalld 防火墙与 iptables 防火墙的区别和配置，使用 ssh 服务管理远程主机，使用 Apache 服务部署静态网站，使用 vsftpd 服务传输文件，使用 Samba或 NFS 实现文件共享，使用 BIND 提供域名解析服务，使用 DHCP 动态管理主机地址，使用 Postfix 与Dovecot 部署邮件系统，使用 Ansible 服务实现自动化运维，使用 iSCSI 服务部署网络存储，使用 MariaDB数据库管理系统，使用 PXE+Kickstart 无人值守安装服务，使用 LNMP 架构部署动态网站环境等

新一代微机操作系统,它们具有以下功能:GUI 、多用户和多任务、虚拟存储管理、网络通信支 持、数据库支持、多媒体支持、应用编程支持 API。并且还具有以下特点:(1)开放性支持 不同系统互连、支持分布式处理和支持多CPU系 统。(2)通用性支持应用程序的独立性和在不 同平台上的可移植性。(3)高性能随着硬件性 能提高、64位机逐步普及、CPU速度进一步提高 微机操作系统中引进了许多以前在中、大型机 上才能实现的技术,支持多线程,支持对称处理 器SMP,导致计算机系统性能大大提高。(4) 采用微内核结构提供基本支撑功能的内核极小 ;大部分操作系统功能由内核之外运行的服务器 来实现

地球物理学 板块构造学 测井资料综合解释 城市地球物理 地磁学与磁力勘探 大地电磁测深 地理信息系统原理与应用 地电学与电法勘探 地球化学原理 B 地球物理场论 BI 地球物理学专业英语 地球物理仪器 B 地热学 勘探地震学：数据处理与解释 勘探地震学：原理 放射性勘探 工程测量学 B 工程与环境地球物理（双语） 航空地球物理 海洋地球物理 计算地球物理 科学计算方法与技术 数字信号分析基础 位场数据处理与解释 新生研讨课：用物理的知识认识地球 遥感技术与应用 岩石物理学 岩石物理学专题 钻井地球物理学 重力学与重力勘探 专业类导论课 地理信息科学 地理信息科学概论 地理信息科学专业英语 地理信息系统软件工程 地理信息系统新技术及应用 地理信息系统原理 A 地理信息系统应用 地球物理概论 地图学 地学建模方法 多元分析方法与应用 环境监测与评价 面向对象程序设计 全球定位系统原理与应用 气象与气候学 区域分析与区域规划 人文地理学 数据结构 B 数据库原理与应用 数字高程模型 数字信号处理基础 B 摄影测量学 微波遥感 网络地理信息系统 新生研讨课 遥感数字图像处理 遥感新技术及应用专题 遥感原理与应用 应用地球化学 自然地理学 勘查技术与工程（应用地球物理） 电法勘探据处理与解释 电法勘探原理与方法 地质灾害勘查与预测 地震勘探数据处理与解释 地震勘探原理与方法 反射地震成像专题 放射性与地热勘探 工程项目管理与监理 金属矿与煤田测井 开发地震学 考古地球物理 生产测井 应用地球物理专业英语 重磁勘探原理与方法 重磁勘探数据处理与解释 钻井地球物理数据处理与解释 钻井地球物理原理与方法 勘查技术与工程（应用地球化学） 地球化学数据处理与解释 地球化学原理 A 地球物理勘探 多元统计分析 地质分析基础 地质样品仪器分析 构造地球化学 环境地球化学 环境地质学 地球化学专题 分析质量管理 环境地球化学专题 环境土壤学 海洋地球化学 勘查地球化学 A 勘查地球化学专题 生物地球化学 同位素地球化学 物相分析测试方法 新生研讨课：化学元素与人体健康 行星地质学 元素地球化学 有机地球化学 岩石物性测试 元素相态分析 油气地球化学 专业英语 测绘工程 不动产测量与管理 变形监测数据处理 测绘工程专题 测绘管理与法律法规 测绘专业英语阅读 测量学 I、II 大地与控制测量学

物流活动常处于运动的和非常分散的状态,因此地理信息系统(GIS)和全球定位平系统(GPS)等技术能够将物品移动的空间数据进行有效的管理。本章对GIS和GPS从概述、定义、分类、特征、组成与功能、运行机理和在物流信息系统中的作用进行介绍,使读者了解空间数据管理的实用技术的原理

第一节地矿勘查数据采集与管理技术 第二节地矿数据处理与资源预测评价技术 第三节地理信息系统(GS)技术

11.1 多维数组 11.2 广义表 11.3 存储管理技术

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5.1 Excel 2003基础 5.2 Excel的基本操作 5.3 公式和函数 5.4 图表的制作 5.5 数据的管理与统计 5.6 打印工作表

课程评价、考核资料清单、要求及说明 数据挖掘技术 大数据工作思路 大数据概述与应用 大数据现状与问题 基本概念简述  大数据采集与预处理  大数据存储与管理  大数据计算模式  大数据分析与挖掘  大数据可视化分析  大数据安全