6.1 域名系统 DNS 6.1.1 域名系统概述 6.1.2 因特网的域名结构 6.1.3 域名服务器 6.2 文件传送协议 6.2.1 FTP 概述 6.2.2 FTP 的基本工作原理 6.2.3 简单文件传送协议 TFTP 6.3 远程终端协议 TELNET 6.4 万维网 WWW 6.4.1 概述 6.4.2 统一资源定位符 URL 6.4.3 超文本传送协议 HTTP 6.4.4 万维网的文档 6.4.5 万维网的信息检索系统 6.5 电子邮件 6.5.1 电子邮件概述 6.5.2 简单邮件传送协议 SMTP 6.5.3 电子邮件的信息格式 6.5.4 邮件读取协议 POP3 和 IMAP 6.5.5 基于万维网的电子邮件 6.5.6 通用因特网邮件扩充 MIME 6.6 动态主机配置协议 DHCP 6.7 简单网络管理协议 SNMP 6.7.1 网络管理的基本概念 6.7.2 管理信息结构 SMI 6.7.3 管理信息库 MIB 6.7.4 SNMP 的协议数据单元和报文 6.8 应用进程跨越网络的通信 6.8.1 系统调用和应用编程接口 6.8.2 几种常用的系统调用

1 数据管理技术的发展 1.1.1人工管理 1.1.2 文件系统 1.1.3数据库 1.1.4 XML技术 2 数据描述 1.2.1概念设计中的数据描述 1.2.2 逻辑设计中的数据描述 1.2.3物理设计中的数据描述 1.2.4数据联系的描述 3 数据模型 1.3.1 数据抽象的过程 1.3.2 概念模型 1.3.3 逻辑模型 1.3.4 外部模型 1.3.5 内部模型 1.3.6 数据库系统的体系结构 1.3.7 数据独立性 1.4.1 数据库管理系统 1.4.2 数据库系统 4 数据库管理系统和数据库系统 DB、DBMS和DBS的概念 4 计算机基础教研室 5 关系模型 1.5.1 基本术语 1.5.2 关系的定义和性质 1.5.3 关系模型的3类完整性规则 6 关系数据库的规范设计 7 数据库设计过程

（1）DB、DBMS和DBS的定义（2）数据管理技术的发展阶段：人工管理阶段、文件系统阶段、数据库系统阶段和高级数据库技术阶段等各阶段的特点。（3）数据描述：概念设计、逻辑设计和物理设计等各阶段中数据描述的术语，概念设计中实体间二元联系的描述(1:1，1:N，M:N)。（4）数据模型：数据模型的定义，两类数据模型，逻辑模型的形式定义，ER模型，层次模型、网状模型、关系模型和面向对象模型的数据结构以及联系的实现方式。（5）DB的体系结构：三级结构，两级映像，两级数据独立性，体系结构各个层次中记录的联系。（6）DBMS：DBMS的工作模式、主要功能和模块组成。（7）DBS：DBS的组成，DBA，DBS的全局结构，DBS结构的分类

• 第一章：Linux操作系统简介 • 第二章：Linux操作系统安装和基本配置 • 第三章：Linux操作系统的文件系统结构 • 第四章：Linux操作系统的用户管理 • 第五章：Linux操作系统常用命令详解 • 第六章：Linux操作系统的进程管理 • 第七章：Linux操作系统的NFS服务配置 • 第八章：Linux操作系统的磁盘限额服务配置 • 第九章：Linux操作系统的NIS服务配置 • 第十章：Linux操作系统的ssh服务配置 • 第十一章：Linux操作系统的rsh 服务配置 • 第十二章：Linux操作系统的常用编译工具 • 第十三章：基于高性能计算的Linux操作系统并行环境配置

首先介绍了并行程序设计的基础提供给读者进行并行程序设计所需要的基本知识然后介绍了MPI的基本功能从简单的例子入手告诉读者MPI程序设计的基本过程和框架这一部分是具有C或/FORTRAN串行程序设计经验的人员很容易理解和接受的接下来介绍MPI程序设计的高级特征是已经掌握了MPI基本程序设计的人员进一步编写简洁高效的MPI程序使用各种高级和复杂的MPI功能所需要的最后一部分介绍了MPI的最新发展和扩充MPI-2主要包括三个部分动态进程管理远程存储访问和并行文件读写

第一条为了规范非货币性资产交换的确认、计量和相关信息的 披露,根据《企业会计准则—基本准则》,制定本准则。 第二条非货币性资产交换,是指交易双方主要以存货、固定资 产、无形资产和长期股权投资等非货币性资产进行的交换。该交换不 涉及或只涉及少量的货币性资产(即补价) 货币性资产,是指企业持有的货币资金和将以固定或可确定的金 额收取的资产,包括现金、银行存款、应收账款和应收票据以及准备 持有至到期的债券投资等。 非货币性资产,是指货币性资产以外的资产

1 导言 2 基本原理与概念 2.1 基本原理 2.2 对象的产生，排列及删除 2.3 在线帮助 3 R的数据操作 3.1 对象 3.2 在文件中读写数据 3.3 存储数据 3.4 生成数据 3.4.1 规则序列 3.4.2 随机序列 3.5 使用对象 3.5.1 创建对象 3.5.2 对象的类型转换 3.5.3 运算符 3.5.4 访问一个对象的数值：下标系统 3.5.5 访问对象的名称 3.5.6 数据编辑器 3.5.7 数学运算和一些简单的函数 3.5.8 矩阵计算 4 R绘图 4.1 管理绘图 4.1.1 打开多个绘图设备 4.1.2 图形的分割 4.2 绘图函数 4.3 低级绘图命令 4.4 绘图参数 4.5 一个实例 4.6 grid 和lattice 包 5 R的统计分析 5.1 关于方差分析的一个简单例子 5.2 公式 5.3 泛型函数 5.4 包 6 R编程实践 6.1 循环和向量化 6.2 用R写程序 6.3 编写你自己的函数 7 R 相关的文献

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 大数据处理的基本流程  大数据处理模型  大数据关键技术  大数据处理工具  大数据时代面临的新挑战 WordCount 关联规则基本模型 聚类 本章内容首先介绍了大数据处理的基本流程和大数据处理模型，接着介绍了大数据的关键技术，其中，云计算是大数据的基础平台和支撑技术，本章以Google 的相关技术为主线，详细介绍Google 以及其他众多学者和研究机构在大数据技术方面已有的一些工作，包括文件系统、数据库系统、索引和查询技术、数据分析技术等；接下来，介绍了大数据处理平台和工具，就目前技术发展现状而言，Hadoop 已经成为了大数据处理工具事实上的标准。最后，介绍大数据时代面临的新挑战，包括大数据集成、大数据分析、大数据隐私问题、大数据能耗问题、大数据处理与硬件的协同、大数据管理易用性问题以及性能测试基准。 大数据采集架构 预测模型

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