云上实训全真实训教育云平台（yunsx）是由湖南省中德安普大数据网络科技有限公司投资开发建设的在线云实训教育项目，主要用于中职、高职、本科、研究性大学、开放大学、农民大学、社会培训等各个层次的应用型人才培养。自2016年至2018年已投资9000万以上，目前服务于湖南省中高职本科院校106余所，是湖南本土知名品牌；2017年11月组建“云上实训课程实训内容标准化指导委员会”，对本科、高职、中职课程实训的知识点、题型等进行标准化建设，是国内唯一一家建立课程实训内容标准化的云平台。

何为云上实训？

云上实训，顾名思义是在云端实训，即通过互联网虚拟云进行实训学习。随着互联网技术的逐渐成熟，大数据、云计算、人工智能的逐步深入，我国各行各业已正式跨入云时代，教育行业也开始进入互联网+教育时代，云上实训置身于互联网+教育时代的浪潮中。

云上实训是一款基于大数据、云计算、移动智能终端等现代信息科学技术，在财经类、大商科领域建立的公共实验、实训云平台，涵盖同步课程实训、毕业综合实习、岗前培训、在岗实训、技能竞赛等软件模块，具有鲜明的“开放、共享、互动”的互联网特色。

中德安普公司从教育供给侧矛盾出发，对“实训教育在教育和就业中所发挥的作用”进行研究与论证，逐步开发出云上实训全真实训教育云平台，推进了信息技术与在线教育实训教学的深度融合，是具有指导性、实践性和创新性的应用平台。

何为全真？

“全真”是很多会计培训机构或会计教育平台都会打出的口号，但云上实训是实打实地真正做到全真的一家实训教育云平台，云上实训也因此在高校内闻名。云上实训所有全真案例是中德安普公司的第一手资源，所有数据均来自真实企业的真实经济业务，云上实训的全真案例是在获取数据后，由公司内部员工进行加工处理后进行上传的原创产品。全真数据资料是别人难以获取的，经过处理的全真案例可以更贴近教学，同时帮助学生近距离接触企业账务，提高学生的实践动手能力。

1.Linux基础和分布式集群技术

学完此阶段可掌握的核心能力：

熟练使用Linux，熟练安装Linux上的软件，了解熟悉负载均衡、高可靠等集群相关概念，搭建互联网高并发、高可靠的服务架构；

学完此阶段可解决的现实问题：

搭建负载均衡、高可靠的服务器集群，可以增大网站的并发访问量，保证服务不间断地对外服务；

学完此阶段可拥有的市场价值：

具备初级程序员必要具备的Linux服务器运维能力。

1.内容介绍：关注作者：需要大数据学习视频资料可以加我QQ群，此文里面连起来的数字，你会找到我的

在大数据领域，使用最多的操作系统就是Linux系列，并且几乎都是分布式集群。该课程为大数据的基础课程，主要介绍Linux操作系统、Linux常用命令、Linux常用软件安装、Linux网络、防火墙、Shell编程等。

2.案例：搭建互联网高并发、高可靠的服务架构。

2.离线计算系统课程阶段

1. 离线计算系统课程阶段

Hadoop核心技术框架

学完此阶段可掌握的核心能力：欢迎加入722680258零基础到项目实战

1、通过对大数据技术产生的背景和行业应用案例了解hadoop的作用；2、掌握hadoop底层分布式文件系统HDFS的原理、操作和应用开发；3、掌握MAPREDUCE分布式运算系统的工作原理和分布式分析应用开发；4、掌握Hive数据仓库工具的工作原理及应用开发。

学完此阶段可解决的现实问题：

1、熟练搭建海量数据离线计算平台；2、根据具体业务场景设计、实现海量数据存储方案；3、根据具体数据分析需求实现基于mapreduce的分布式运算程序；

学完此阶段可拥有的市场价值：

具备企业数据部初级应用开发人员的能力

1.1 HADOOP快速入门

1.1.1 hadoop知识背景

什么是hadoop、hadoop产生背景、hadoop在大数据云计算中的位置和关系、国内hadoop的就业情况分析及课程大纲介绍

国内外hadoop应用案例介绍

分布式系统概述、hadoop生态圈及各组成部分的简介

1.1.2 HIVE快速入门

hive基本介绍、hive的使用、数据仓库基本知识

1.1.3 数据分析流程案例

web点击流日志数据挖掘的需求分析、数据来源、处理流程、数据分析结果导出、数据展现

1.1.4 hadoop数据分析系统集群搭建

集群简介、服务器介绍、网络环境设置、服务器系统环境设置、JDK环境安装、hadoop集群安装部署、集群启动、集群状态测试

HIVE的配置安装、HIVE启动、HIVE使用测试

1.2 HDFS详解

1.2.1 HDFS的概念和特性

什么是分布式文件系统、HDFS的设计目标、HDFS与其他分布式存储系统的优劣势比较、HDFS的适用场景

1.2.2 HDFS的shell操作

HDFS命令行客户端启动、HDFS命令行客户端的基本操作、命令行客户端支持的常用命令、常用参数介绍

1.2.3 HDFS的工作机制

HDFS系统的模块架构、HDFS写数据流程、HDFS读数据流程

NAMENODE工作机制、元数据存储机制、元数据手动查看、元数据checkpoint机制、NAMENODE故障恢复、DATANODE工作机制、DATANODE动态增减、全局数据负载均衡

1.2.4 HDFS的java应用开发

搭建开发环境、获取api中的客户端对象、HDFS的java客户端所具备的常用功能、HDFS客户端对文件的常用操作实现、利用HDFS的JAVA客户端开发数据采集和存储系统

1.3 MAPREDUCE详解

1.3.1 MAPREDUCE快速上手

为什么需要MAPREDUCE、MAPREDUCE程序运行演示、MAPREDUCE编程示例及编程规范、MAPREDUCE程序运行模式、MAPREDUCE程序调试debug的几种方式

1.3.2 MAPREDUCE程序的运行机制

MAPREDUCE程序运行流程解析、MAPTASK并发数的决定机制、MAPREDUCE中的combiner组件应用、MAPREDUCE中的序列化框架及应用、MAPREDUCE中的排序、MAPREDUCE中的自定义分区实现、MAPREDUCE的shuffle机制、MAPREDUCE利用数据压缩进行优化、MAPREDUCE程序与YARN之间的关系、MAPREDUCE参数优化

通过以上各组件的详解，深刻理解MAPREDUCE的核心运行机制，从而具备灵活应对各种复杂应用场景的能力

MAPREDUCE实战编程案例：通过一个实战案例来熟悉复杂MAPREDUCE程序的开发。该程序是从nginx服务器产生的访问服务器中计算出每个访客的访问次数及每次访问的时长。原始数据样例如下：

通过一系列的MAPREDUCE程序——清洗、过滤、访问次数及时间分析，最终计算出需求所要的结果，用于支撑页面展现：

1.4 HIVE增强

1.4.1 HIVE基本概念

HIVE应用场景、HIVE内部架构、HIVE与hadoop的关系、HIVE与传统数据库对比、HIVE的数据存储机制、HIVE的运算执行机制

1.4.2 HIVE基本操作

HIVE中的DDL操作、HIVE中的DML操作、在HIVE中如何实现高效的JOIN查询、HIVE的内置函数应用、HIVE shell的高级使用方式、HIVE常用参数配置、HIVE自定义函数和TRANSFORM的使用技巧、HIVE UDF开发实例

1.4.3 HIVE高级应用

HIVE执行过程分析及优化策略、HIVE在实战中的最佳实践案例、HIVE优化分类详解、HIVE实战案例--数据ETL、HIVE实战案例--用户访问时长统计

HIVE实战案例--级联求和报表实例：

离线数据挖掘系统

学完此阶段可掌握的核心能力：

1、通过对数据仓库知识的加强初步掌握数据仓库的核心概念和设计流程;2、通过对HADOOP生态圈关键辅助工具的学习掌握hadoop分析系统的整合能力;3、通过电商系统点击流日志数据挖掘系统实战项目，掌握hadoop离线数据挖掘系统从数据采集、入库、分析及报表展现的整套流程

学完此阶段可解决的现实问题：

1、可根据企业具体场景设计海量数据分析系统的通用架构2、根据具体场景的特点有针对性地调整数据分析各环节的技术选型;3、根据具体需求搭建起整套离线数据分析系统;4、简单数据仓库模型的设计和架构5、各环节具体功能模块的开发实现

学完此阶段可拥有的市场价值：

具备企业数据部中高级应用开发和初级架构师能力

2.1 数据仓库增强

2.1.1 数据仓库及数据模型入门

什么是数据仓库、数据仓库的意义、数据仓库核心概念、数据仓库的体系结构

2.1.2 数据仓库设计

建立数据仓库的步骤、数据的抽取、数据的转换、数据的加载、什么是数据模型、数据模型的常见类型、如何设计数据模型、如何选择数据建模的架构

典型数据模型——星型建模实例

2.1.3 数据仓库建模样例

业务建模、领域建模、逻辑建模、物理建模

web点击流日志分析系统数据仓库设计实战：

通过对数据特点和业务需求的分析，关系梳理，设计出一个主题明确、层次合理的数据模型

2.2 离线辅助系统

2.2.1 数据采集系统

数据采集概念介绍

FLUME日志采集框架介绍、FLUME工作机制、FLUME核心组件、FLUME参数配置说明、FLUME采集nginx日志实战案例

2.2.2 任务调度系统

任务调度系统概念介绍、常用任务调度工具比较、OOZIE介绍、OOZIE核心概念、OOZIE的配置说明、OOIZE实现mapreduce/hive等任务调度实战案例

2.2.3 数据导出

数据导出概念介绍、SQOOP基础知识、SQOOP原理及配置说明、SQOOP数据导入实战、SQOOP数据导出实战、SQOOP批量作业操作

2.3 web点击流日志分析系统实战项目

2.3.1 项目介绍

1. 在PC时代，营销的核心是购买，在移动互联网时代，其核心是如何实现用户个性化互动，对用户传播更为精准化的内容，而实现这一核心的基础就是对数据的管理和分析——数据驱动型商业模型。

2. 各类互联网服务产品(如网站、APP)都可以通过前端技术获取用户的详细行为数据(如访问的页面，点击的区域、登陆的频次、注册行为、购买的行为等)，将这些点击流日志数据与后台商业数据综合起来，就可以挖掘对公司运营决策意义非凡的商业价值。

3. 本项目则是一个用大数据技术平台实现的点击流日志分析数据挖掘系统，项目内容涵盖一个典型数据挖掘系统中，包括需求分析、数据采集、数据存储管理、数据清洗、数据仓库设计、ETL、业务模型统计分析、数据可视化的全部流程。

2.3.2 需求分析

什么是点击流日志、点击流日志的商业价值、点击流日志分析需求

业务模型指标体系设计——流量分析、来源分析、受访分析、访客分析、转化率分析

2.3.3 系统设计及开发

1. 系统架构设计

2. 数据采集设计及开发——数据格式、数据内容分析、数据生成规律、采集系统技术选型解析、FLUME采集系统实现

3. 数据存储设计及开发——存储技术选型、存储业务流程解析、存储目录规划及文件命名规则、小文件合并实现

4. 数据统计设计及开发——数据预处理、数据加载、原始数据表的创建、数据入库、数据ETL

5. 报表统计设计——数据模型设计、事实表设计、维度表梳理

6. 业务指标设计及开发——PV统计(时间维度、终端维度、地域维度)、来访次数统计(时间维度、地域维度、终端维度)、独立访客统计(时间维度、终端维度、地域维度)、受访页面统计(时间维度、栏目维度)、页面热点图、转化率分析、来源关键词分析、来源搜索引擎分析、来源广告推广分析

2.3.4 任务调度系统设计实现

任务调度单元实现、各环节任务运行频次及依赖关系梳理、工作流设计及实现、工作流定义配置上传部署、工作流启动即状态监控

2.3.5 数据可视化——结果报表展现

1. hive分析结果使用sqoop导出到msyql数据库

2. 报表展现系统技术选型：

后台使用spingmvc + spring + mybatis

前端页面使用全静态异步刷新技术jQuery + Echarts

3. web展现程序架构搭建，使用maven构建项目工程

4. web展现程序页面设计开发：原型页面设计、js代码开发

5. 最终实现以下数据可视化效果：

(1)流量概况可视化效果：

(2)来源地域分析可视化效果：

(3)来源类型分析可视化效果：

3.Storm实时计算部分阶段

实时课程分为两个部分：流式计算核心技术和流式计算计算案例实战。

1.流式计算核心技术

流式计算核心技术主要分为两个核心技术点：Storm和Kafka，学完此阶段能够掌握Storm开发及底层原理、Kafka的开发及底层原理、Kafka与Storm集成使用。具备开发基于storm实时计算程序的技术能力。

学完此阶段可掌握的核心能力：

(1)、理解实时计算及应用场景

(2)、掌握Storm程序的开发及底层原理、掌握Kafka消息队列的开发及底层原理

(3)、具备Kafka与Storm集成使用的能力

学完此阶段可解决的现实问题：

具备开发基于storm的实时计算程序的能力

学完此阶段可拥有的市场价值：

具备实时计算开发的技术能力、但理解企业业务的能力不足

1.1、流式计算一般结构

2011年在海量数据处理领域，Hadoop是人们津津乐道的技术，Hadoop不仅可以用来存储海量数据，还以用来计算海量数据。因为其高吞吐、高可靠等特点，很多互联网公司都已经使用Hadoop来构建数据仓库，高频使用并促进了Hadoop生态圈的各项技术的发展。一般来讲，根据业务需求，数据的处理可以分为离线处理和实时处理，在离线处理方面Hadoop提供了很好的解决方案，但是针对海量数据的实时处理却一直没有比较好的解决方案。就在人们翘首以待的时间节点，storm横空出世，与生俱来的分布式、高可靠、高吞吐的特性，横扫市面上的一些流式计算框架，渐渐的成为了流式计算的首选框架。如果庞麦郎在的话，他一定会说，这就是我要的滑板鞋!

上图是流式分析的一般架构图，抽象出四个步骤就是数据采集、数据缓冲、数据处理、数据输出。一般情况下，我们采用Flume+kafka+Storm+Redis的结构来进行流式数据分析。实时部分的课程主要是针对Kafka、Storm进行学习

1.2、流式计算可以用来干什么

一淘-实时分析系统：实时分析用户的属性，并反馈给搜索引擎。最初，用户属性分析是通过每天在云梯上定时运行的MR job来完成的。为了满足实时性的要求，希望能够实时分析用户的行为日志，将最新的用户属性反馈给搜索引擎，能够为用户展现最贴近其当前需求的结果。

携程-网站性能监控：实时分析系统监控携程网的网站性能。利用HTML5提供的performance标准获得可用的指标，并记录日志。Storm集群实时分析日志和入库。使用DRPC聚合成报表，通过历史数据对比等判断规则，触发预警事件。

一个游戏新版本上线，有一个实时分析系统，收集游戏中的数据，运营或者开发者可以在上线后几秒钟得到持续不断更新的游戏监控报告和分析结果，然后马上针对游戏的参数和平衡性进行调整。这样就能够大大缩短游戏迭代周期，加强游戏的生命力。

实时计算在腾讯的运用：精准推荐(广点通广告推荐、新闻推荐、视频推荐、游戏道具推荐);实时分析(微信运营数据门户、效果统计、订单画像分析);实时监控(实时监控平台、游戏内接口调用)

为了更加精准投放广告，阿里妈妈后台计算引擎需要维护每个用户的兴趣点(理想状态是，你对什么感兴趣，就向你投放哪类广告)。用户兴趣主要基于用户的历史行为、用户的实时查�...

6月11日，科大讯飞智学网与温州市第二十一中学达成战略合作协议，共建浙江省首个大数据教学支持中心。中心将基于科大讯飞全球领先的人工智能核心技术，深度挖掘学生学习测评数据，通过提供高频大数据服务、人工智能算法推荐、网络专家团队辅助等服务，完成对学生学习评测数据的精准纠错，支持教师帮助学生实现个性化学习。

温州市教育局副局长王剑波，教育评估院院长赵桂芳，教育教学研究院副院长马玉斌，教育信息化领导小组办公室副主任张向东，温州市第二十一中学校长徐海龙，副校长厉园光、金森林，研训处主任兼校办主任陈春如，总务处主任钱伦波，教务处副主任王永康，政务处副主任蔡筱慧，初中基础学部主任马学江，高中基础学部主任许光军，科大讯飞浙江教育行业总监陈韬，科大讯飞浙江教育运营总监叶陈，科大讯飞浙江教育城市经理王程辉等共同出席了签约仪式。

▲科大讯飞智学网与温州市第二十一中学签订合作协议

温州市第二十一中学校长徐海龙为签约仪式致辞，他说：“温州市第二十一中学建校近20年，经历改制扩容、国际化办学、质量提升等阶段，2016年进入发展瓶颈期，如何走好创新特色发展之路成为整个管理团队和全校师生的共同愿景。经过对学校办学的重新梳理，认定走两轮驱动的路径：第一条为现代学校治理体系，第二条为智能个性化学习体系，以与科大讯飞智学网共同构建的大数据教学支持中心为抓手，通过大数据+人工智能，唱响学校个性化学习的主旋律。”

▲温州市第二十一中学校长徐海龙介绍二十一中发展情况

徐校长提出，二十一中已经逐步开展基于“互联网+”的智慧校园实践，并且取得了良好的效果。未来大数据教学支持中心将会致力于解决学习评价样本不够“大数据”，教学评测内容不够“高精准”，学习纠错指导不够“个性化”等问题，最终达成让大数据+人工智能支持教师，成就学生个性化学习的目标。

随后，科大讯飞浙江教育行业总监陈韬详细介绍了人工智能技术产业最新进展与科大讯飞人工智能在教育行业中的应用。陈韬说：“2017年7月国务院发布人工智能规划——2020年部分并跑，2025年部分领跑，2030年全球领先。科大讯飞一直以来专注于人工智能技术，并且有幸成为科技部人工智能四大平台之一。2017年国家首个认知智能国家重点实验室落户科大讯飞，目前科大讯飞的智能语音识别技术、图文识别技术和机器阅读理解技术处于世界领先水平。”

▲科大讯飞浙江教育行业总监陈韬介绍科大讯飞语音合成技术最新进展

陈韬指出，人工智能改变行业离不开三个重点要素：核心技术、行业数据和行业专家。依托科大讯飞全球领先的人工智能技术，科大讯飞已经与专业机构共建国家级教育大数据项目，与教育部考试中心共建联合实验室，积极集合行业专家的力量，推动人工智能在教育领域的创新集成应用。

陈韬介绍，目前科大讯飞智慧教育构建了以教、学、考、管为核心的业务架构，同时建立了从课堂到学校再到区域的系统架构，创建了基于大数据的个性化学习系统，采集与分析动态大数据，最终应用于大数据精准教与学。

科大讯飞浙江教育运营总监叶陈详细介绍了科大讯飞智学网个性化提分方案，即智提分服务体系在教学中的应用。他介绍说，智提分是依托校内每周测练数据定制化的为每个学生推荐举一反三的错题巩固学习手册，内容全部来源于学生自己的考试、作业数据，直击学生薄弱知识点，将学生的错题按照知识点、难度进行分层分类，同时根据学生的不同学习情况推送变式题。学生可以依据复习时间长短选择不同的复习内容，真正做到针对不同学生的个性化学习。

▲科大讯飞浙江教育运营总监叶陈介绍智提分服务体系在教学中的应用

与以往的错题练习以知识点推题不同，智提分是以题推题，结合了知识点与题型进行推题。不仅如此，智提分的推题通过人工智能、科大讯飞背后的师资力量和学校老师的层层筛选，摆脱题海战术，帮助学生减少教辅材料，而且更加针对性做题，有效提高准确率。

在整个智提分服务体系中，科大讯飞智学网会派专人专校驻点服务，试卷批改完成之后，快速制作发放教师讲义和学生个性化提分作业，帮助学校快速有效地解决教学实际问题，实现周周清，月月清。同时老师可以随时调取智学网提供的教学报告，有利于各个学科组之间开展教学研讨和制定教学计划。

温州市教育局教育信息化领导小组办公室副主任张向东从整个区域层面对大数据精准化教学提出了建议，他提出希望大数据教学支持中心能够与在线答疑平台结合，完善学生解答的环节，同时跟现有的阅卷平台相结合，进一步为教师减负。

▲温州市教育局教育信息化领导小组办公室副主任张向东发言

温州市教育教学研究院副院长马玉斌表示，大数据是未来教育发展的趋势，大数据教学支持中心的建立有利于解决教育乐学、乐教和乐课这三个问题。2017年浙江省联合科大讯飞开展大数据精准教学项目，温州市已经走在大数据+教育的前沿。建立大数据教学支持中心必须树立教育教学质量服务的信心，帮助学生随时看到学习问题，随时获得学习帮助，促进学习动力。

▲温州市教育教学研究院副院长马玉斌发言

温州市教育评估院院长赵桂芳肯定了建立大数据教学支持中心对教育教学精准分析诊断改进的推进作用。她说：“在当今的人工智能大数据时代，数据挖掘已经成为教育教学改革研究不可缺少的重要手段。大数据教学支持中心的建立实现了教育教学精准分析诊断改进从区域层面到学校层面的落地，提升了精准性，缩短了执行过程。”同时，赵院长也提出了建议，一是要基于数据，但不能迷信数据，要树立正确的教育观；二是关注学生学业的同时，更要关注学生的综合素质，进行学科背后的背景分析。

▲温州市教育评估院院长赵桂芳发言

温州市教育局副局长王剑波进行总结讲话。他首先对科大讯飞智学网联合温州市第二十一中学共同建立大数据教学支持中心表示祝贺，他说：“建立大数据教学支持中心是顺应教育信息化发展的潮流，教育信息化正在从1.0时代向2.0时代发展，未来的教育信息化工作将会呈现五个基本特征，即更以体验为依归，更以数据为基础，更以连接为要义，更以开放为策略，更以智能为目标。信息技术之于教育在于流程的再造和体系的重组，未来二十一中要以从集体诊断到个人诊断，从集体学习走向个性化学习，从集体教学走向个性化教学为目标，创造可借鉴的经验，成为全市乃至全省精准化教学的典范。”

▲温州市教育局副局长王剑波总结讲话

最后，温州市教育局副局长王剑波、温州市第二十一中学校长徐海龙和科大讯飞浙江教育行业总监陈韬共同为中心揭牌，签约仪式圆满成功。

▲揭牌仪式

人工智能助力教育，因材施教成就梦想，科大讯飞智学网将以温州市二十一中为中心，与浙江区域开展多方位、深层次的交流与合作，推动人工智能+教育的发展进程。

活动现场

胶东在线6月2日讯(记者 孙宗顺 通讯员 刘克宁)2日，烟台市智慧农业培训班开班。市农业局与烟台移动公司就推进“互联网+农业”签订战略合作框架协议，并举行烟台大樱桃品牌标识授权、专家聘任、法律顾问签约仪式。有关专家就烟台市农业信息化、水肥一体化、农业智能化等智慧农业建设进行案例分享和授课。

发展现代农业 烟台将建农业大数据云平台

烟台市农业局产业化与市场信息科科长申俊立介绍，本次培训班旨在加快推进以智能设备、物联网、云计算、大数据等先进技术应用为主要手段的智慧农业，实现农业的自动化生产、最优化控制、智能化管理、信息化服务、电子化交易，打造集约、高产、优质、高效、生态和安全的现代农业。

活动现场，市农业局与烟台移动公司就推进“互联网+农业”签订战略合作框架协议，双方将全面深入合作，推进烟台农业农村的信息化建设、促进农业与互联网、物联网、大数据等的深度融合。

烟台市农业局副局长吕常厚介绍，目前，加快推进智慧农业建设，通过生产领域的智能化、经营领域的差异化和服务领域的全面信息化迫在眉睫。近期，市农业局将谋划建设农业大数据云平台，打造包括农业物联网综合服务平台、农业科技信息服务平台、农村三资管理服务综合平台、农产品质量监管安全追溯平台、特色农产品展示平台、烟台特色农产品网上商城等在内的六大平台，实现农业领域大数据的互联互通，开放共享.

培训班上，烟台移动姚鹏作了《农业信息服务平台》使用讲解；烟台移动于柳杰作了《职能温控系统》案例分享；烟台市农业局党委委员、烟台市农技推广中心主任王奎良作《土壤酸化情况与水肥一体化技术》专题讲座；鲁东大学岳峻老师作《国内外智慧农业发展模式》专题讲座。

烟台构建大樱桃品牌使用管理和保护体系

在智慧农业发展方面，烟台大樱桃产业发展一枝独秀。目前，烟台大樱桃种植面积32万亩，产量22万吨，2016年烟台大樱桃网络销售额近4亿元。烟台大樱桃事关上百家企业生计和数十万果农增收致富。

为保护好烟台大樱桃这一区域公用品牌，为授权企业撑腰，打击假冒侵权，烟台有关行业组织选择拿起法律武器，烟台市大樱桃协会和山东同济律师事务所签订合作协议，为烟台大樱桃广大经营企业提供法律后盾。

烟台大樱桃协会会长张福兴介绍烟台大樱桃品牌标识管理体系。烟台市大樱桃协会公布了26家企业为第一批烟台大樱桃品牌标识授权单位，并向“烟台大樱桃市场与流通特邀专家”颁发聘书。

“至此，由一套品牌标识体系、一个品牌授权管理办法、一个行业标准、一支协会正式人员和特聘专家结合的管理队伍和一个法律机构组成的完备的烟台大樱桃品牌使用管理和保护体系架构正式完成。”申俊立说。

鼎晖投资近日宣布投资医疗大健康AI场景公司汇医慧影。据悉，这是AI领域今年的第一笔投资事件。

医学影像识别是通过CT、核磁共振、X光等图像，帮助医生识别病灶、进行医学诊断。目前的中国，图像识别设备和技术已经成熟，但影像医生缺乏，同时医生水平参差不齐。尤其在基层医院，影像诊断的准确率甚至不到70%，误诊、漏诊情况较多。

汇医慧影大数据智能分析云平台（radcloud）应用云计算、大数据分析和机器学习等多种方法，提供医学课题管理、影像和临床数据管理、放射组学分析、多中心合作研究等多种功能，可支持随访研究，实现了影像大数据的智能分析及管理。截至目前，已经和700多家医院完成临床和科研合作。

它突破了两个行业痛点：用图像识别来找到影片中的病灶等，提升阅片效率，尤其是在大器官小病灶的病灶定位难点上，如乳腺的肿块检测准确度，汇医慧影的准确度大于91%，效率提升至少40%以上；搭建全流程预测模型，结合时间维度的数据，让机器作出诊断结论，可以帮助解决病灶的定性定量，提供量化报告，准确性堪比高年资影像医生，并帮助医生做出个性化的治疗方案。

云计算的核心思想，是将大量用网络连接的计算资源统一管理和调度，构成一个计算资源池向用户按需服务。云计算的基本原理是，通过使计算分布在大量的分布式计算机上，而非木地计算机或远程服务器中完成目标任务。企业数据中心的运行将更与互联网相似。这使得企业能够将资源切换到需要的应用上，根据需求访问计算机和存储系统。

对此有网友表示称，那大数据好不好学呢？其实所谓大数据，就是由很多小数据汇聚而成的，我们本身就是一个数据，比如我们的通讯信息、我们的路线信息、我们浏览网页的信息等等，都是一个个活生生的数据，而正是这一个个精确的数据组成了我们口中的大数据。什么叫做大数据？说白了就是一台机器干不完，大家一起干。可是随着数据量越来越大，很多不大的公司都需要处理相当多的数据，这些小公司没有这么多机器可怎么办呢？

说到这里，大家想起云计算了吧。当想要干这些活时，需要很多的机器一块做，真的是想什么时候要就什么时候要，想要多少就要多少。大数据和云计算其实并不难学，一般4到5个月的培训就能找工作了。

只需自己想学，感兴趣的话，不管什么根底都能够学，仅仅要比他人更努力的去学了。柠檬学院大数据，注册就能学习大数据了，一起还有大数据的根底课程java，linux，mysql等。好多机构，也是有各种活动的啊。肯定要必定的根底，仍是挺轻松的，去大讲台看看，推出在线运用科学混合式自适应学习体系安排线上教育，运用大数据可视化的在线实训体系安排实战练习。

6月28日，深圳市福田区及龙华区教科院信息化专家亲临上海复兰，交流智慧教育大数据及移动终端学习平台。

近年来，深圳市顺利实施《深圳市教育信息化“十五”规划》，大力推进教育信息化建设与应用，构建信息化教育教学环境。在教育教学资源建设、远程教育平台建设、信息技术与课程整合研究等方面取得了显著成绩。福田区教科院尤其在教育大数据、智慧校园管理和教学等方面进行了深入研究和实践。

在上海复兰研发中心，两位专家现场体验了复兰“互动课堂”、“智慧校园”、“区域云平台”三位一体的信息化教学和管理平台，并就智慧教育大数据的采集、模型和应用，及移动终端学习平台等议题进行了热烈讨论和交流。专家的见解高屋建瓴，不仅有对智慧教育常态化应用的深入思考，也充满了教育教学模式的创新思维。上海复兰科技以专业的教育理念、强大的技术实力赢得了教育专家的认可和肯定。

上海复兰科技立足于中国教育综合改革示范地上海研发中心，是国内领先的K-12教育大数据云计算技术企业，公司拥有的多项Education Intelligence 教育智能算法专利，及知识图谱、智能标签、学习行为分析、教学策略分析等大量数据模型，和运用于智慧教学运营及管理的先进并行算法Magic Cube，为中国中小学智慧校园迈向新纪元打下了坚实的基础。

互联网行业的快速发展，每天产生不少的数据，让不少公司积累沉淀了大量的数据资源，利用大数据从而帮助公司从中获取到真正有用的价值。大企业对大数据相关技术人才的高薪招聘，使得大数据备受关注，越来越多的人也想要进入到大数据的行业，目前大数据行业对于人才的需求还是极大的，据数据统计，现在大数据行业的人才缺口已经达到150万。

大数据培训机构是现在学习大数据的主要方式。大数据培训机构靠谱吗?答案是找一家专业的大数据培训机构是非常靠谱的。无论何种工程师，雇主都希望人才具备综合素质，而非片面苛求当前的技能水平。具备不错的基础素养，并拥有巨大潜力的工程师也很受企业青睐。这些工程师可以利用已有的工程实力完成一部分基础工作，并在经过1-2年的锻炼之后，接手更复杂的问题。

所以说找一家靠谱的大数据培训机构锻炼自己的基础素养，有能力完成企业的基础性工作。在历练一两年，到时候薪资会更加的高。

大数据培训首选智汇云校大数据培训机构,千万资金打造大数据培训云主机试验环境, 丰富的项目库、多种实验数据、仿真云端环境为学员营造良好的学习环境。智汇云校大数据培训汇集行业大数据培训专家,学大数据就到智汇云校大数据培训班。大数据老师有多年的行业经验，可以更准确地为学生定位大数据学习课程计划，也更善于为学生的职业规划提供相对科学的建议。

智汇云校重金聘请一流核心骨干讲师，由首批通过HCIE大数据老师主讲，打造互联网大数据课程。让学员在技术的道路上捷足先登，做IT技术达人，成就人生理想。采用全新教学理念，课程中采用企业真实项目，让学员亲身体验企业级项目开发。严格的教学管理，使学员五个月的时间内就可以达到等同于两年的实践开发经验的水平。

大数据培训机构哪家好？智汇云校专注做大数据培训，所以说在大数据方面，不管是课程、师资、项目还是就业，智汇云校以绝对压倒的优势脱颖而出，成就优秀的大数据工程师，成就大数据学生的高薪梦想一直是智汇云校共同的目标!

智汇云校大数据培训有七天的免费试听课程服务，给初学者一个选择的机会，如果你有意向进入互联网行业，不妨到智汇云校试听一下免费课程，然后再最终决定是否真正的要进入此行业。

什么是云平台(云计算平台)？

云平台是虚拟主机,但云平台不是一个普通的虚拟主机啊，我说这个云平台是虚拟主机的高级版本，当然比一般的虚拟主机高级多了。

让我们看看云平台和虚拟主机本质上相同的一点：

是提供一个虚拟计算环境。与普通的虚拟主机不同，虚拟主机是物理主机提供虚拟环境的多个站点，云平台是主机众多站点提供无数虚拟环境的实体。

将提供对一种或几种语言的支持。一些常见的虚拟主机只支持一种语言，而另一些则支持多种语言。云计算平台也是如此。

为了在一定程度上确保所有语言的支持。一般的虚拟主机通常会限制本地文件操作API的种类，而云计算平台会有更多的限制。

API服务是特殊的。由于API仅限于不使用其中的一部分，因此API仅限于其他安全选项。另外，为了绑定他们的平台，用户提供一些特定的API服务将会让网站的用户无法轻易转移。

将提供数据存储服务。不像普通的虚拟主机通常提供SQL数据存储，而云计算平台提供的分布式计算NOSQL更有利于数据存储。

将提供具体的管理平台。虚拟主机通常会提供一些Web管理界面，或FTP和其他管理方法来管理它。云计算平台通常会提供用于上传的特殊数据同步工具。

按时间衡量并收取费用。所不同的是，云计算平台更详细的计费和计量，数量会准确到多少CPU时间和使用M的商店。

足以显示相同云平台的这些相似之处是虚拟主机的高级版本。

回答这个问题后，后一个问题很简单。

问：云计算平台有未来吗？有人用它？

答：只要使用了虚拟主机，云计算平台就会具有相同性质的更好的服务，用户没有理由不选择云计算平台。

问：云计算平台要做什么？

答：我使用的虚拟主机，能够，并在云平台是有能力的。但是云平台提供了更多的计算资源和存储资源，只要你有钱，不必担心虚拟主机，因为流量会被密封一次。