数据处理流程:数据传输手簿输入数据加工数据预处理 基线解算——重复基线检验——同步环检验——异步环 检验(以上为当天应完成的任务)重测与补测—WGS -84中无约束平差网精度分析北京54/80/地方独立中 三维无约束平差三维约束平差—二维平差—成果报 告——技术总结

第四章基本功能 一、数据分类标准 二、基础原始数据的确定 三、原始数据项目的确定 四、数据标准的准确性的确定 五、数据录入表设计

第三章信息系统的技术基础 通过第一部分的学习,对管理信息系统从职能的角度和管理活动的层次角度有了概念结构的认识。第二部分从计算机技术或信息系统物理成分的角度,对它的底层平台进行讨论。 本章学习目标: 1.了解信息系统的物理结构 2.掌握数据库、数据库管理系统、数据库系统的概念。 3.熟练掌握数据的描述,包括实体、属性、联系。 4熟悉数据规范化理论

第1节 移动数据通信概述 4.1.1 移动数据通信概念 4.1.2 移动数据通信系统的组成和分类 4.1.3 移动数据通信系统的主要技术问题 4.1.4 移动数据通信的网络技术比较 4.1.5 移动数据通信的发展前景与趋势 第2节 蜂窝移动数据通信 4.2.1 电路交换蜂窝移动数据通信 4.2.2 分组交换蜂窝移动数据通信 4.2.3 短消息服务 第3节 CDPD分组数据业务 4.3.1 CDPD发展历史 4.3.2 CDPD的网络结构与系统组成 4.3.3 CDPD原理 4.3.4 CDPD的协议模型* 4.3.4 CDPD的主要特点 4.3.5 CDPD的主要业务应用 第4节 无绳移动数据通信 4.4.1 无绳数据通信概述 4.4.2 数字无绳通信系统 4.4.3 无绳数据通信的主要应用

1.1 计算机网络的基本功能 1.2 计算机网络的组成 1.3 计算机网络的分类 1.4 计算机网络的拓扑结构 1.5 数据交换技术 1.6 计算机网络的性能指标 1.7 因特网概述 1.8 计算机网络体系结构

一、了解信息系统的发展过程及主要的信息系统； 二、掌握数据分析技术的发展过程及主要手段； 三、认识信息系统对组织结构与社会的影响； 四、掌握信息资源管理的概念及内容； 五、认识和理解信息道德概念及主要内容

• 8.1 Hadoop的优化与发展 • 8.2 HDFS2.0的新特性 • 8.3 新一代资源管理调度框架YARN • 8.4 Hadoop生态系统中具有代表性的功能组件

 分布式并行编程：编程方式的变革  MapReduce模型概述  Map和Reduce函数  MapReduce工作流程  并行计算的实现  实例分析：WordCount  新MapReduce框架Yarn

8.1 流计算概述 8.2 流计算处理流程 8.3 流计算应用 8.4 流计算开源框架 – Storm 8.5 Spark Streaming 8.6 Samza 8.7 Storm、Spark Streaming和Samza的应用场景 8.8 Storm编程实践

1. IO system • What do you know already? • IOPS, bandwidth, latency & blocksize • media and their characteristics • cache & IO optimisation strategies • how to debug IO problems 2. Redundancy Technology • Parity for RAID technology 3. Cloud Storage Technology • Scalability, Hashing, Indexing,, Deduplication