2011年云南省数据概述大纲

1、由二叉树的前序遍历和中序遍历序列能确定唯一的一棵二叉树，下面程序的作用是实现由已知某二叉树的前序遍历和中序遍历序列，生成一棵用二叉链表表示的二叉树并打印出后序遍历序列，请写出程序所缺的语句。

#define MAX 100

typedef struct Node

{char info; struct Node *llink, *rlink; }TNODE;

char pred[MAX],inod[MAX];

main(int argc,int **argv)

{ TNODE *root;

if(argc<3) exit 0;

strcpy(pred,argv[1]); strcpy(inod,argv[2]);

root=restore(pred,inod,strlen(pred));

postorder(root);

}

TNODE *restore(char *ppos,char *ipos,int n)

{ TNODE *ptr； char *rpos; int k;

if(n<=0) return NULL;

ptr->info=(1)_______;

for((2)_______ ; rpos

k=(3)_______;

ptr->llink=restore(ppos+1, (4)_______,k );

ptr->rlink=restore ((5)_______+k,rpos+1,n-1-k);

return ptr;

}

postorder(TNODE*ptr)

{ if(ptr=NULL) return;

postorder(ptr->llink); postorder(ptr->rlink); printf(“%c”,ptr->info); }

2、约瑟夫环问题（Josephus问题）是指编号为1、2、…，n的n（n>0）个人按顺时针方向围坐成一圈，现从第s个人开始按顺时针方向报数，数到第m个人出列，然后从出列的下一个人重新开始报数，数到第m的人又出列，…，如此重复直到所有的人全部出列为止。现要求采用循环链表结构设计一个算法，模拟此过程。

#include

typedef int datatype;

typedef struct node

{datatype data;

struct node *next;

}listnode;

typedef listnode *linklist;

void jose(linklist head,int s,int m)

{linklist k1,pre,p;

int count=1;

pre=NULL;

k1=head; /*k1为报数的起点*/

while (count!=s) /*找初始报数起点*/

{pre=k1;

k1=k1->next;

count++;

}

while(k1->next!=k1) /*当循环链表中的结点个数大于1时*/

{ p=k1; /*从k1开始报数*/

count=1;

while (count!=m) /*连续数m个结点*/

{ pre=p;

p=p->next;

count++;

}

pre->next=p->next; /*输出该结点，并删除该结点*/

printf("%4d",p->data);

free(p);

k1=pre->next; /*新的报数起点*/

}

printf("%4d",k1->data); /*输出最后一个结点*/

free(k1);

}

main()

{linklist head,p,r;

int n,s,m,i;

printf("n=");

scanf("%d",&n);

printf("s=");

scanf("%d",&s);

printf("m=",&m);

scanf("%d",&m);

if (n<1) printf("n<0");

else

{/*建表*/

head=(linklist)malloc(sizeof(listnode)); /*建第一个结点*/ head->data=n;

r=head;

for (i=n-1;i>0;i--) /*建立剩余n-1个结点*/

{ p=(linklist)malloc(sizeof(listnode));

p->data=i;

p->next=head;

head=p;

}

r->next=head; /*生成循环链表*/

jose(head,s,m); /*调用函数*/

}

}

3、我们用l代表最长平台的长度，用k指示最长平台在数组b中的起始位置（下标）。用j 记住局部平台的起始位置，用i指示扫描b数组的下标，i从0开始，依次和后续元素比较，若局部平台长度（i-j）大于l时，则修改最长平台的长度k（l=i-j）和其在b中的起始位置（k=j），直到b数组结束，l即为所求。

void Platform (int b[ ], int N)

//求具有N个元素的整型数组b中最长平台的长度。

{l=1;k=0;j=0;i=0;

while(i

{while(i

if(i-j+1>l) {l=i-j+1;k=j;} //局部最长平台

i++; j=i; } //新平台起点

printf(“最长平台长度%d，在b数组中起始下标为%d”，l，k)；

}// Platform

云南省2011年国民经济和社会发展统计公报

云南省2011年国民经济和社会发展统计公报 【法规类别】经济统计 【发布部门】云南省统计局国家统计局云南调查总队 【发布日期】2012.04.01 【实施日期】2012.04.01 【时效性】现行有效 【效力级别】地方规范性文件 云南省2011年国民经济和社会发展统计公报 （云南省统计局、国家统计局云南调查总队 2012年4月） 2011年，在国内外复杂多变的严峻形势下，全省上下坚持以科学发展观为统领，认真贯彻落实国家各项宏观调控政策，大力推进“两强一堡”建设，以转变经济发展方式为主线，以改善和保障民生为落脚点，以提高自主创新能力为突破口，在调结构、转方式，强产业、增动力，惠民生、促和谐上狠下功夫，促进全省经济社会又好又快发展，实现了云南“十二五”科学发展和谐发展跨越发展的良好开局。 一、综合 初步核算，2011年全省生产总值（GDP）完成8750.95亿元，比上年增长13.7%，高于全国4.5个百分点。分三次产业看，第一产业增加值1407.81亿元，增长6.0%；第二产业增加值3990.97亿元，增长18.0%；第三产业增加值3352.17亿元，增长11.8%。三

次产业结构由上年的15.4：44.6：40.0调整为16.1：45.6：38.3。全省人均生产总值（GDP）达到18957元，比上年增长13.0%。非公经济创造增加值3679.78亿元，占全省生产总值的比重达42.1%，比上年提高1.5个百分点。 图1 2006-2011年云南省生产总值及其增长速度 全省财政总收入完成2258.2亿元，比上年增长24.8%。全省地方财政一般预算收入完成1110.83亿元，比上年增长27.5%；其中增值税完成136.64亿元，增长 21.2%；营业税277.71亿元，增长17.0%；企业所得税110.6亿元，增长34.4%。全省地方财政一般预算支出完成2929.59亿元，比上年增长28.2%，其中，用于农林水事务、教育、医疗卫生、住房保障支出、社会保障与就业的支出分别增长25.2%、28.9%、29.0%、35.3%和

大数据导论思维、技术与应用教学大纲

大数据导论 1. 课程简介 本课程的主要目的是让学生了解什么是大数据，大数据的特点，大数据思维，大数据的核心技术，大数据应用，大数据带来的变革，以及大数据面临的挑战，从而使学生对大数据技术和应用有一个初步的了解。本课程重视演示和实战，以便使学生通过亲身体验来理解和掌握大数据的核心概念。 2. 课程安排（74学时：42学时讲课，6学时演示，26学时实验） 第一阶段：大数据概述（8+4+0） 第一课：（理论：2学时） 第一章大数据概述 第二课：（理论：2学时） 第二章大数据采集 第三课：（理论：2学时） 第三章大数据预处理 第四课：（演示：2学时） 演示一：大数据技术演示 第五课：（理论：2学时） 第四章大数据处理系统 第六课：（演示：2学时） 演示二：大数据应用演示 第二阶段：大数据存储技术（8+0+8） 第七课：（理论：2学时） 第五章大数据文件系统HDFS 第八课：（使用：2学时） 实验一：分布式文件系统HDFS使用 第九课：（理论：2学时） 第六章 NoSQL数据库HBase 第十课：（实验：2学时） 实验二：列式数据库HBase使用 第十一课：（理论：2学时） 第七章数据仓库Hive 第十二课：（理论：2学时）

第七章数据仓库Hive 第十三课：（实验：2学时） 实验三：HiveQL 命令行的使用 第十四课：（实验：2学时） 实验四：使用JDBC程序操作数据库 第三阶段：大数据处理技术（12+0+10）第十五课：（理论：2学时） 第八章大数据批处理Hadoop MapReduce 第十六课：（理论：2学时） 第八章大数据批处理Hadoop MapReduce 第十七课：（实验：2学时） 实验五：批处理模式MapReduce应用 第十八课：（理论：2学时） 第九章大数据快速处理Spark 第十九课：（实验：2学时） 实验六：内存处理模式Spark应用 第二十课：（理论：2学时） 第十章大数据实时流计算 Spark Streaming 第二十一课：（实验：2学时） 实验七：流式处理模式Spark Streaming应用 第二十二课：（理论：2学时） 第十一章分布式图计算框架 Spark GraphX 第二十三课：（实验：2学时） 实验八：图处理模式Spark Graph应用 第二十四课：（理论：2学时）

《大数据导论》课程大纲

《大数据技术导论》课程教学大纲 Instruction of Big Data Technology 一、课程基本情况 课程编号： 课程类别：专业任选课 课程学分：2 学分 课程总学时：32学时，其中讲课： 20 学时，实验（含上机）： 12 学时 课程性质：考试 开课学期：第3学期 先修课程：大学生计算机基础 适用专业：计算机应用技术 开课单位：计算机科学与技术学院 二、课程性质、教学目标和任务 《大数据技术导论》课程是计算机应用技术专业想了解大数据分析技术的学生必修的一门基础课程，具有很强的实践性和应用性。它以《大学计算机基础》为基础，主要培养学生大数据平台运维、大数据分析和数据可视化基本思想和基本技能，为后续的数据挖掘应用性课程和数据产品开发课程的学习打好编程基础。 本课程设置的目的是通过对Hadoop,HDFS,MapReduce,HBase,R语言的学习，较好地训练学生大数据平台运维、数据分析和数据展现，使学生具有数据分析和数据展现的能力，为培养学生有较强数据开发能力打下良好基础。 三、教学内容和要求 1.概论（4学时） （1）了解大数据技术产生的历史必然； （2）理解大数据的特征； （3）理解大数据生命周期； （4）理解大数据、云计算、物联网之间的相互关系；

（5）了解大数据的变革； （6）熟练掌握Linux常用命令 （7）了解Linux目录结构； （8）熟练使用vi编辑器 目的：通过上述知识的学习，使学生了解大数据基本概念、特征、处理流程，熟练掌握Linux常用操作命令。 重点：linux操作； 难点：大数据生命周期。 2.大数据生态系统（4学时） （1）掌握HDFS分布式文件系统的结构； （2）掌握HDFS存储原理； （3）掌握HDFS读写操作； （4）掌握MapReduce编程框架 （5）理解Map原理； （6）理解MapReduce原理； （7）了解zookeeper架构和工作原理 目的：通过上述知识的学习，使学生了解大数据生态系统疾病组件，掌握HDFS和MapReduce工作原理，并进行相应的操作。 重点：HDFS工作原理和读写过程； 难点：MapReduce编程。 3.大数据采集与预处理（4学时） （1）理解数据及其分类； （2）了解数据采集方法和工具； （3）掌握数据清洗的任务和作用； （4）掌握数据变换的种类和过程； （5）熟练Python爬虫 目的：通过上述知识的学习，使学生理解数据分类，理解数据清洗和数据变换的意义，熟练Python爬虫。 重点：Python爬虫； 难点：Python爬虫。

2010年云南省统计公报

2010年云南省国民经济和社会发展统计公报 2010年，省委、省政府团结带领全省各族人民，努力克服国际金融危机的后续影响和百年不遇特大干旱带来的重重困难，大力推进“两强一堡”建设，团结拼搏，迎难而上，扎实工作，全面推进科学发展、和谐发展，国民经济保持了巩固回升向好的态势，实现了平稳较快发展，人民群众得到更多实惠，各项社会事业取得新的进步。 一、综合 初步核算，2010年全省生产总值(GDP)完成7220.14亿元，比上年增长12.3%，高于全国平均水平2个百分点。分产业看，第一产业增加值1105.81亿元，增长4.0%；第二产业增加值3223.93亿元，增长15.8%；第三产业增加值2890.4亿元，增长11.5%。三次产业结构由上年的17.3:41.9:40.8调整为15.3:44.7:40.0。全省人均GDP达到15749元（按年末汇率折合2378美元），比上年增长11. 6%。非公有制经济创造增加值2931.38亿元，占全省生产总值的比重达40.6%，比上年提高1.5个百分点。

图1 2006-2010年云南省生产总值及其增长速度 全省财政总收入完成1809.3亿元，比上年增长21.4%。地方财政一般预算收入完成871.19亿元，比上年增长24.8 %；其中增值税完成112.78亿元，增长 15.6%；营业税237.26亿元，增长35.0%；企业所得税82.28亿元，增长26.0 %。全省地方财政一般预算支出完成2285.72亿元，比上年增长17.1%，其中，用于农林水事务、教育、医疗卫生、住房保障支出、社会保障与就业的支出分别增长22.4%、21.6%、21.4%、63.6%和16.3%。

《大数据处理与云计算》课堂教学大纲.doc

《大数据处理与云计算》教学大纲 课程类别：专业教育课课程名称：大数据处理与云计算 开课单位：信息与通信工程学院课程编号：N03050703 总学时：40 学分：2.5 适用专业：信息工程专业 先修课程：无 一、课程在教学计划中的地位、作用 大数据处理与云计算是信息工程专业高年级学生开设的一门专业教育课。本课程主要学习大数据处理和云计算的相关原理和技术，根据实际需求，构建相应的大数据处理和云计算平台框架。 通过本课程学习，使学生掌握大数据的采集、传输、处理和应用的技术，了解Hadoop 分布式系统基础架构，掌握HDFS和MapReduce技术。了解HBase、Hive、Zookeeper、Avro、Pig等相关大数据技术，与实际工程应用相结合，构建相应的云计算平台。教学应当结合实际实验条件，培养学生实践动手能力，了解大数据技术发展现状，促进大数据相关教学改革。 二、课程教学内容、要求及学时分配 第一章大数据与云计算概况 1、了解大数据概念 2、了解大数据的产生、应用和作用 3、了解云计算技术的概述 4、了解云计算的特点及技术分类 5、了解大数据与云计算、物联网之间的关系 第二章大数据处理与云计算的关键技术 1、理解大数据处理的基本流程 2、掌握大数据的关键技术 3、理解大数据的处理工具 4、了解大数据面临的挑战 5、理解云计算及关系型数据库 第三章 Hadoop 1、了解Hadoop概述 2、了解Hadoop发展简史 3、理解Hadoop的功能与作用

4、了解Hadoop的优缺点 5、了解Hadoop的应用现状和发展趋势 6、掌握Hadoop项目及其结构 7、掌握Hadoop的体系结构 8、掌握HDFS的体系结构 第四章 MaReduce 1、理解分布式并行编程 2、理解MapReduce模型概述 3、掌握Map和Reduce函数 4、掌握MapReduce工作流程 5、掌握并行计算的实现 6、掌握新的MapReduce框架：Yarn 7、理解新旧Hadoop MapReduce框架的对比 第五章 HDFS 1、理解HDFS的假设与目标 2、理解HDFS的相关概念 3、掌握HDFS体系结构 4、掌握HDFS命名空间 5、掌握HDFS存储原理 6、掌握通讯协议 7、理解数据错误和异常 8、理解从HDFS看分布式文件系统的设计需求第六章 Zookeeper 1、了解Zookeeper简介 2、掌握Zookeeper的工作原理 3、理解Zookeeper的数据模型 第七章 HBase海量实时处理实战技巧 1、理解HBase简介和架构 2、掌握HBase核心知识点 3、掌握HBase高级应用

2010年内蒙古国民经济和社会发展统计公报

2010年内蒙古国民经济和社会发展统计公报(全文) 2011年04月21日 2010年，全区各族人民在自治区党委、政府的正确领导下，以邓小平理论和“三个代表”重要思想为指导，深入贯彻落实科学发展观，积极推进经济发展方式转变和经济结构调整，努力构建社会主义和谐社会，经济社会保持了又好又快发展态势。全年经济运行平稳、协调，民生改善迈出了新步伐，经济与社会、环境的协调性进一步增强，2010年圆满完成“十一五”规划主要预期目标和任务，为“十二五”全区经济社会发展奠定了良好的基础。 一、综合 初步核算，全区实现生产总值11655亿元，首次超过万亿元，按可比价格计算，比上年增长14.9%。其中，第一产业增加值1101.38亿元，增长5.8%；第二产业增加值6365.79亿元，增长18.2%；第三产业增加值4187.83亿元，增长12.1%。第一产业对经济增长的贡献率为3.6%，第二产业对经济增长的贡献率为67.1%，第三产业对经济增长的贡献率为29.3%。全区生产总值中一、二、三次产业比例由上年的9.5：52.5：38调整为9.5：54.6：35.9。“十一五”期间，全区生产总值年均增长17.6%，快于“十五”时期平均增速0.5个百分点。 全年居民消费价格总水平比上年上涨3.2%。分城乡看，城市上涨3%，农村牧区上涨3.5%；分类别看，食品类价格上涨9.5%，烟酒及用品类价格上涨1.9%，医疗保健及个人用品类价格上涨1.8%，居住类价格上涨2.2%，其它消费品和服务类价格均比上年下降。从生产资料价格看，工业品出厂价格和原材料、燃料及动力购进价格分别比上年上涨6.7%和5%，固定资产投资价格上涨5.4%，农产品生产价格上涨11.4%。[详见附表1] 年末全区就业人员1184.53万人，比上年末增加42.06万人，增长3.7%。其中，城镇就业人员465.05万人，比上年末增加25.55万人，增长5.8%。城镇私营个体就业人员216万人，比上年末增加22.33万人，增长11.5%。全年领取再就业优惠证的下岗失业人员再就业12.56万人，比上年增加0.21万人，增长1.7%。年末城镇登记失业率为3.9%，比上年末下降0.1个百分点。 全年完成地方财政总收入1738.13亿元，其中地方财政一般预算收入1069.98亿元，分别比上年增长26.2%和25.8%。全年地方财政支出2280.47亿元，比上年增长18.4%。2010年，公共与民生领域仍然是支出的重点，其中，一般公共服务支出258.48亿元，比上年增长15.1%；社会保障和就业支出291.33亿元，增长20.2%；医疗卫生支出120.20亿元，增长16.8%；教育支出328.46亿元，增长34.9%；环境保护支出107.22亿元，增长9.5%。“十一五”期间，全区地方财政总收入和支出年均分别增长29.4%和27.3%，分别比“十五”时期快4.6个百分点和4.3个百分点。 国民经济和社会发展中存在的主要问题是：一是产业发展不充分，农牧业基础薄弱，工业化整体水平不高，服务业发展不足。二是产业结构不合理，经济增长对资源的依赖偏重，非资源型产业、非公有制经济和中小企

大数据算法教学大纲

《大数据算法》课程教学大纲 课程代码：090141128 课程英文名称：Big Data Algorithm 课程总学时：40 讲课：32 实验：8 上机：0 适用专业：信息与计算科学 大纲编写（修订）时间：2017.11 一、大纲使用说明 （一）课程的地位及教学目标 大数据不论在研究还是工程领域都是热点之一，算法是大数据管理与计算的核心主题，因此将大数据算法作为信息与计算科学专业的一门选修课程。通过本课程的学习，使学生能掌握一些大数据算法设计的基本思想，较好的理解和传统算法课程不一样的算法设计与分析思路，通过实践练习初步掌握大数据算法设计与分析的技术，并能够将其中的思想应用于实际的研究和开发。从而提高学生的创新实践能力，加强学生开展科研工作能力。为今后进行更深入的研究奠定良好的理论基础。 通过本课程的学习，学生将达到以下要求： 1. 掌握大数据算法设计的基本思想，较好的理解大数据算法设计与分析的基本思路； 2. 初步掌握大数据算法设计与分析的基本方法和技术； 3. 初步具备将大数据算法应用于实际开发的能力，并能够分析算法效率。 （二）知识、能力及技能方面的基本要求 1.基本知识：掌握大数据算法设计和分析的基本思想，掌握概率算法、I/O有效算法、并行算法等大数据算法的基本思想。 2.基本理论和方法：掌握大数据算法设计的一般原理和步骤。要求学生能够掌握亚线性算法、外存算法、并行算法等算法的设计方法和分析技术。 3.基本技能:具备运用亚线性算法、外存算法、并行算法等算法综合解决实际问题的能力，初步具备将大数据算法应用于实际开发的技能。 （三）实施说明 1．教学方法：本课程涉及大数据理论、算法设计技术、算法分析方法，涉及知识面广且比较抽象。建议采用案例教学并结合演示让学生理解和掌握各种算法设计方法，通过课堂讨论、课后作业和实验训练，加强学生对大数据算法设计方法的掌握。采用启发式教学，培养学生思考问题、分析问题和解决问题的能力；以最新的研究成果为导向，引导和鼓励学生通过查阅文献、实践获取知识，让学生了解大数据算法的前沿知识，培养学生的自学能力；增加讨论课，调动学生学习的主观能动性。 2．教学手段：本课程建议采用课堂讲授、讨论、多媒体教学相结合的教学形式，以确保在有限的学时内，全面、高质量地完成课程教学任务。 3．教师在授课过程中可以根据实际情况酌情安排各部分的学时，课时分配表仅供参考。 （四）对先修课的要求 本课程的教学必须在完成先修课程算法设计与分析之后进行，该课程的学习为算法的设计奠定了基础。 （五）对习题课、实践环节的要求 1．对重点、难点章节（如亚线性算法、外存算法、并行算法等）安排习题课，针对本章的算法进行回顾和总结，讲解典型算法设计题。课堂讲解算法思路，要求学生课后自己进行算法

2010年全国机场生产统计公报

比上年同期比上年同期比上年同期 增减% 增减% 增减% 全国合计564,312,300486,063,43516.111,289,872.19,455,645.219.45,531,7164,840,70914.3北京/首都173,948,11465,375,09513.12 1,551,471.61,475,656.8 5.11 517,585487,918 6.1广州/白云240,975,67337,048,71210.631,144,455.7955,269.719.83329,214308,863 6.6上海/浦东340,578,62131,921,00927.113,228,080.82,543,393.626.92332,126287,91615.4上海/虹桥431,298,81225,078,54824.85480,438.1439,071.99.44218,985189,07115.8深圳/宝安526,713,61024,486,4069.14809,125.4605,469.233.65216,897202,6277.0成都/双流625,805,81522,637,76214.06432,153.2373,515.015.77205,537190,0948.1昆明/巫家坝720,192,24318,944,716 6.68273,651.2258,755.3 5.89181,466172,572 5.2西安/咸阳818,010,40515,294,94817.814158,054.0127,000.224.510164,430146,27212.4杭州/萧山917,068,58514,944,71614.27283,426.9226,307.925.211146,289134,0589.1重庆/江北1015,802,33414,038,04512.612195,686.6186,005.9 5.212145,705132,6199.9厦门/高崎1113,206,21711,327,87016.69245,644.0196,025.125.313116,659105,93910.1长沙/黄花1212,621,33311,284,28211.818108,635.286,995.024.915115,635110,023 5.1南京/禄口1312,530,51510,837,22215.610234,359.0200,099.017.114116,087106,1429.4武汉/天河1411,646,78911,303,767 3.017110,190.8101,874.78.216112,521113,332-0.7青岛/流亭1511,101,1769,660,12914.913163,748.7135,364.421.017103,97598,033 6.1大连/周水子1610,703,6409,550,36512.115140,554.3125,832.011.71891,62885,3907.3三亚/凤凰 179,293,9597,941,34517.03145,255.638,396.917.92470,57559,81118.0乌鲁木齐/地窝堡189,148,3296,575,37539.11995,124.277,632.322.51986,49165,51132.0海口/美兰198,773,7718,390,478 4.62091,667.377,779.617.92273,82469,114 6.8郑州/新郑208,707,8737,342,42718.62185,798.170,533.021.62184,18075,74311.1沈阳/桃仙218,619,8977,504,82814.916123,816.4112,444.610.12370,78667,027 5.6天津/滨海227,277,1065,780,28125.911202,484.1168,103.120.52085,03475,11613.2哈尔滨/太平237,259,4986,558,79610.72371,265.266,152.07.72861,00257,440 6.2济南/遥墙246,898,9365,852,87117.92470,175.356,596.624.02569,14563,6028.7福州/长乐256,476,7735,451,19618.82279,350.264,400.923.22662,10851,57520.4贵阳/龙洞堡266,271,7015,687,65210.32661,653.051,619.019.42761,23157,354 6.8南宁/吴圩275,632,9334,520,21224.62955,633.546,268.720.23052,39644,59717.5温州/永强285,326,8024,821,52710.53050,024.244,326.012.93349,85444,80011.3桂林/两江295,259,2605,319,362-1.13432,543.229,636.29.83448,10349,525-2.9太原/武宿305,252,7834,632,17913.43341,227.334,495.719.52957,52552,23610.1长春/龙嘉314,749,4713,878,41622.52561,672.448,085.328.33742,19935,90917.5南昌/昌北324,748,9803,937,89720.63532,417.824,524.432.23251,82048,0507.8宁波/栎社334,517,0704,031,44712.02855,966.646,839.719.54039,28937,512 4.7合肥/骆岗 343,817,0513,205,69419.13631,883.028,115.813.43546,45235,81429.7呼和浩特/白塔353,663,3832,898,66126.44020,675.314,513.242.53643,33133,19030.6兰州/中川363,603,5122,861,50725.93730,742.627,021.213.84333,70028,35318.9银川/河东372,939,8222,305,93027.54120,343.215,127.534.54626,33421,39323.1石家庄/正定382,723,5961,320,241106.33825,709.818,672.337.73151,92932,48159.9无锡/硕放 39 2,535,2772,217,932 14.3 27 57,070.747,021.3 21.4 47 21,97819,723 11.4 本期完成 上年同期名次本期完成 上年同期 名次机场 名次 本期完成 上年同期 一、通航城市和机场 2010年，我国境内民用航空（颁证）机场共有175个（不含香港和澳门，下同），其中定期航班通航机场175个，定期航班通航城市172个。 年内定期航班新通航的城市有内蒙古二连浩特、辽宁鞍山、宁夏固原、河北唐山、新疆博乐、新疆吐鲁番、江苏淮安、西藏阿里、重庆黔江。 二、主要生产指标 2010年我国机场吞吐量各项指标再创历史新高，其中旅客吞吐量56，431.2万人次，比上年增长16.1%。其中，国内航线完成51961.8万人次，比上年增长15.7% （其中内地至香港、澳门和台湾地区航线为1764.5万人次，比上年增长51.3%）；国际航线完成4469.4万人次，比上年增长20.6%。 完成货邮吞吐量1，129.0万吨，比上年增长19.4%。其中，国内航线完成721.9万吨，比上年增长15.5%（其中内地至香港、澳门和台湾地区航线为69.1万吨，比上年增长53.6%）；国际航线完成407.1万吨，比上年增长27%。 飞机起降架次553.2万架次，比上年增长14.3%。其中：运输架次为482.6万架次，比上年增长10.6%。起降架次中：国内航线511.6万架次，比上年增长14.4％（其中内地至香港、澳门和台湾地区航线为13.6万架次，比上年增长21.4％）；国际航线41.6万架次，比上年增长13.3％。（注：国内、港澳台、国际航线分类按客货流向进行划分） 三、旅客吞吐量分布 所有通航机场中，年旅客吞吐量在100万人次以上的有51个，与上年持平，完成旅客吞吐量占全部机场旅客吞吐量的95.2%；年旅客吞吐量在1000万人次以上的为16个，比上年增加2个，完成旅客吞吐量占全部机场旅客吞吐量的67.7%；北京、上海和广州三大城市机场旅客吞吐量占全部机场旅客吞吐量的33.1%。全国各地区旅客吞吐量的分布情况是：华北地区占17.8%，东北地区占6.0%，华东地区占30.6%，中南地区占24.5%，西南地区占14.2%，西北地区占4.9%，新疆地区占2.1%。 四、机场货邮吞吐量分布 各机场中，年货邮吞吐量在10000吨以上的有47个，比上年增加2个，完成货邮吞吐量占全部机场货邮吞吐量的98.8%；北京、上海和广州三大城市机场货邮吞吐量占全部机场货邮吞吐量的56.7%。全国各地区货邮吞吐量的分布情况是：华北地区占16.6%，东北地区占3.6%，华东地区占45.5%，中南地区占22.4%，西南地区占9.0%，西北地区占2.0%，新疆地区占0.9%。 民航机场业务量（排序） 2010-01-01 至 2010-12-31 旅客吞吐量（人） 货邮吞吐量（吨） 起降架次（次）

大数据技术与应用基础教学大纲

大数据技术与应用基础》教学大纲 时：60 码： 适用专业： 定： 核： 准： 、课程的地位、性质和任务 大数据技术的发展，已被列为国家重大发展战略。而在过去的几年里，无论是聚焦大数据发展的《促进大数据发展行动纲要》，还是《“十三五”规划》中都深刻体现了政府对大数据产业和应用发展的重视。目前国内大数据发展还处于加速期、转型期，数据与传统产业的融合还处于起步阶段，各行业对大数据分析和挖掘的应用还不理想。但随着市场竞争的加剧，各行业对大数据技术研究的热情越来越高，在未来几年，各领域的数据分析都将大规模应用。 本课程在注重大数据时代应用环境前提下，考虑大数据处理分析需求多样复杂的基本情况，从初学者角度出发，以轻量级理论、丰富的实例对比性地介绍大数据常用计算模式

的各种系统和工具。考虑到当前大数据发展处于起步并逐步赶超先进的阶段，其应用领域 丰富广泛，在教学过程中应注重掌握大数据分析的实践操作。本课程通过丰富简单易上手 的实例，让学生能够切实体会和掌握各种类型工具的特点和应用。 、课程教学基本要求 1 . 了解大数据的发展和基本概念，理解并掌握大数据的特征及主要技术层面。 2 . 掌握Scrapy 环境的搭建，了解网络爬虫获取数据的过程，熟悉爬虫项目的创建。 3 . 深刻了解hadoop的基础理论，理解并掌握Hadoop单机及集群环境的部署方法。 4 . 掌握HDFS的基本概念和HDFS在hadoop中的作用，理解并识记HDFS勺使用，了解 HDFS的JAVA API接口及数据流原理；让学生明白Map过程与Reduce过程这两个独立部分各自的原理及合作途径，知道如何独立编写满足自己需求的Map Reduces序。 5.理解HBase中涉及的基本概念，掌握HBase的简单应用；让学生了解数据仓库的基 础概念，熟悉Hive与HDFS Map Reduced接的关心。 6.熟悉Spark和RDM基本概念，熟悉spark接口的使用，解决实战时的步骤及思路。 7.明白Hadoop和Storm之间的差别，掌握对Storm的使用。理解Apex的工作过程并能简单应用。 8. 了解Druid 的基本概念、应用场景以及集群架构，掌握批量数据加载、流数据加载 的操作。了解Flink 的重要概念和基本架构，掌握Flink 简单的使用实例。

2010年环境统计年报、公报

2010年环境统计年报（中国环境统计局？） 综述 2012-01-18 2010年，在党中央、国务院的领导下，全国环境保护系统深入贯彻落实科学发展观，大力推进生态文明建设，积极探索中国环保新道路，把环境保护与推动发展方式转变、污染减排与促进经济结构战略性调整、环境治理与保障和改善民生更加有机地结合起来，以解决影响环境质量和损害群众健康的突出环境问题为重点，扎实推进环保各项工作，较好地完成了2010年各项工作任务。与2005年相比，2010年全国化学需氧量排放量和二氧化硫排放量分别下降12.5%和14.3%，两项主要污染物均超额完成了“十一五”的总量减排目标。 2010年全国废水排放总量617.3亿吨，比上年增加4.7%。其中，工业废水排放量237.5亿吨，比上年增加1.3%。城镇生活污水排放量379.8亿吨，比上年增加6.9%。废水中化学需氧量（COD）排放量1238.1万吨，比上年减少3.1%。废水中氨氮排放量120.3万吨，比上年减少1.9%。工业用水重复利用率85.7%，比上年提高0.7个百分点。 全国废气中二氧化硫（SO2）排放量2185.1万吨，比上年减少1.3%。烟尘排放量829.1万吨，比上年减少2.2%。工业粉尘排放量448.7万吨，比上年减少14.3%。氮氧化物排放量1852.4万吨，比上年增加9.4%。 全国工业固体废物产生量24.1亿吨，比上年增加18.1%；工业固体废物综合利用量16.2亿吨，比上年增加16.9%；工业固体废物贮存量2.4亿吨，比上年增加14.5%。工业固体废物处置量5.7亿吨，比上年增加20.5%；工业固体废物排放量498万吨，比上年减少29.9%。工业固体废物综合利用率为66.7%，比上年减少0.3个百分点。 全国共统计了城市污水处理厂2881座，比上年增加689座。城市生活污水处理率达到72.9％，比上年提高9.6个百分点。 全国环境统计公报(2010年) 2012-01-18 2010年，在党中央、国务院的坚强领导下，环保系统深入贯彻落实科学发展观，大力推进生态文明建设，积极探索环保新道路，把环境保护与推动经济发展方式转变、污染减排与促进经济结构战略性调整、环境治理与保障和改善民生更加有机地结合起来，以解决影响科学发展和损害群众健康的突出环境问题为重点，扎实推进环保各项工作，较好地完成了2010年各项工作任务。与2005 年相比，2010年全国化学需氧量排放量和二氧化硫排放量分别下降12.5%和14.3%，两项主要污染物均超额完成了“十一五”的总量减排目标。 2010年，全国废水排放总量617.3亿吨，比上年增加4.7%。其中，工业废水排放量237.5亿吨，占废水排放总量的38.5%，比上年增长1.3%；城镇生活污水排放量379.8亿吨，占废水排放总量的61.5%，比上年增加6.9%。废水中化学需氧量排放量1238.1万吨，比上年减少3.1%。其中，工业废水中化学需氧量排放量434.8万吨，比上年减少1.1%；城镇生活污水中化学需氧量排放量803.3万吨，比上年减少4.1%。废水中氨氮排放量120.3万吨，比上年减少1.9%。其中，工业氨氮排放量27.3万吨，与上年持平；生活氨氮排放量93.0万吨，比上年减少2.4%。工业废水排放达标率95.3%，比上年提高1.1个百分点。工业用水重复利用率85.7%，比上年提高0.7个百分点。 2010年，全国废气中二氧化硫排放量2185.1万吨，比上年减少1.3%。其中，工业二氧化硫排放量1864.4万吨，占二氧化硫排放总量的85.3%，与上年基本持平；生活二氧化硫排放量320.7万吨，占二氧化硫排放总量的14.7%，比上年增加8.0%。烟尘排放量829.1万吨，比上年减少2.2%。其中，工业烟尘排放量603.2万吨，占烟尘排放总量的72.8%，与上年基本持平；生活烟尘排放量225.9万吨，占烟尘排放总量的27.2%，比上年减少7.2%。工业粉尘排放量448.7万吨，比上年减少14.3%。工业燃料燃烧二氧化硫排放达标率和工业生产工艺二氧化硫排放达标率分别为93.1%和89.8%，分别比上年提高1.4和0.8个百分点。 2010年，全国工业固体废物产生量24.1亿吨，比上年增加18.1%。工业固体废物综合利用率为66.7%，比上年减少0.3个百分点。 截止2010年底，全国自然保护区总数为2588个，总面积14944万公顷，约占国土面积的14.9%。国家级自然保护区为319个，面积约9268万公顷。 2010年，环境污染治理投资为6654.2亿元，比上年增加47.0％，占当年GDP的1.67％。其中，城市环境基础设施建设投资4224.2亿元，比上年增加68.2%；工业污染源治理投资397.0亿元，比上年减少10.3%；建设项目“三同时”环保投资2033.0亿元，比上年增加29.4%。

大数据教学大纲

《大数据》课程教学大纲 适合专业：数据科学与大数据技术专业课程编号： 先修课程：高等数据、线性代数、JAVA 学分: 4 总学时： 64 一、课程性质、目的与要求 课程性质：专业必修课。 课程目的：通过对大数据的相关知识介绍，使学生掌握大数据的概念和原理，熟悉大数据的理论与算法，了解大数据未来发展趋势，能够利用所学知识，进行大数据应用实现和算法设计，培养学生运用大数据技术解决大数据行业应用问题。课程要求：本课程系统介绍了大数据的理论知识和实战应用，包括大数据概念与应用、数据采集与预处理、数据挖掘算法与工具、R语言、深度学习以及大数据可视化等，并深度剖析了大数据在互联网、商业和典型行业的应用。期望学生对大数据处理技术有比较深入的理解，能够从具体问题或实例入手，利用所学的大数据知识在应用中实现数据分析和数据挖掘。 二、教学内容 理论总学时：36学时 第1章大数据概念与应用 2学时基本要求：熟悉大数据的概念与意义、大数据的来源、大数据应用场景及大数据处理方法等内容。 重点：大数据的定义、研究内容与应用。 难点：无。 第2章数据采集与预处理 4学时基本要求：熟悉常用的大数据采集工具，特别是Apache Kafka数据采集使用方法；熟悉数据预处理原理和方法，包括数据清洗、数据集合、数据转换；掌握数

据仓库概念与ETL工具Kettle的实际应用。 重点：Apache Kafka数据采集、数据清洗、数据仓库与ETL工具。 难点：ETL工具Kettle的实际应用。 第3章数据挖掘算法 6学时基本要求：熟悉常用的数据挖掘算法，内容上从分类、聚类、关联规则和预测模型等数据挖掘常用分析方法出发掌握相对应的算法，并能熟练进行数据挖掘算法的综合应用。 重点：分类算法、聚类算法、关联规则、时间序列预测。 难点：数据挖掘算法的综合应用。 第4章大数据挖掘工具 4学时基本要求：熟练掌握机器学习系统Mahout和大数据挖掘工具Spark Mllib下的分类算法、聚类算法、协同过滤算法的使用，并对其他数据挖掘工具有所了解。重点：Mahout安装与使用、Spark Mllib工具的使用。 难点：Mahout和Spark Mllib工具的使用。 第5章 R语言 4学时基本要求：了解R语言的发展历程、功能和应用领域；熟悉R语言在数据挖掘中的应用；掌握R语言在分布式并行实时计算环境Spark中的应用SparkR。 重点：R语言基本功能、R语言在数据挖掘中的应用、SparkR主要机器学习算法。难点：R语言与数据挖掘。 第6章深度学习 4学时基本要求：了解深度学习的发展过程和实际应用场景，并结合人脑的工作原理，理解深度学习的相关概念和工作机制，做到能够熟练使用常用的深度学习软件。重点：人脑神经系统与深度学习、卷积神经网络、深度置信网络、循环（递归）神经网络、TensorFlow和Caffe。 难点：人工神经网络。 第7章大数据可视化 4学时基本要求：熟悉大数据可视化的基础知识；掌握文本可视化、网络可视化、时空数据可视化、多维数据可视化等常用的大数据可视化方法，可通过Excel、Processing、NodeXL和ECharts软件实现数据的可视化。

楚雄市2010年国民经济和社会发展统计公报

楚雄市 2010年国民经济和社会发展 统计公报 楚雄市统计局 2011年2月10日 2010年是全市经济发展极不平凡的一年，面临形势复杂多变和百年不遇干旱的严重影响，市委、市政府以科学发展观统领经济社会发展全局，坚定信心谋发展，超前谋划抓机遇，凝心聚力抓落实，开拓创新激活力，全力以赴保增长，始终坚持把推动全市经济社会全面协调发展作为中心任务，努力促进全市经济社会又好又快发展。全市呈现经济持续快速发展，社会事业全面进步的良好局面。 一、综合 国民经济持续快速发展，综合实力明显增强。初步核算，全市实现生产总值（GDP）1642737万元，按可比价格计算，增长13.3％。其中：第一产业增加值163780万元，增长2.4％；第二产业增加值937198万元，增长14.9％；第三产业增加值541759万元，增长13.6％（详见附表1）。三次产业比例由2009年的10.1：56.6：33.3调整为2010年的10：57.1：32.9，一、二、三产业对国民经济增长的贡献率分别为6.3％、59.5％和34.2％。非烟产业实现增加值1177057万元，增长17.5％，占全市生产总值的比重为71.7％。 物价持续上涨，食品类价格涨幅较快。全年居民消费价格总指数（以上年为100计算，下同）为103.7％，比上年增长3.7个百分点，其中：食品类、娱乐教育文化用品及服务类分别上涨9.3和3.1个百分点，食品类中的粮食、水产品、菜、干鲜瓜果分别上涨24.5、10.7、30.9和6.1个百分点（详见附表4）。商品零售价格总指数为103.5％，比上年增长3.5个百分点。 就业人员不断增加。年末全市从业人员35.8万人，比上年增加1.37万人，增长4％，其中：乡村从业人员22.6万人，增长0.9％；国有、城镇集体及其他单位在岗职工5.46万人,增长3.4％；城乡个体工商户从业人员3.89万人，增长18.2％；私营企业从业人员3.85万人，增长14.9％。

《大数据概论》教学大纲

附件1 广东财经大学华商学院课程教学大纲 一、课程简介 大数据概论是一门理论性和实践性都很强的课程，针对计算机、信息管理和其他各专业学生的发展需求，系统、全面地介绍了关于大数据技术与应用的基本知识和技能，详细介绍了大数据与大数据时代、大数据的可视化、大数据的商业规则、大数据时代的思维变革、大数据促进医疗与健康、大数据激发创造力、大数据预测分析、大数据促进学习、大数据在云端、支撑大数据的技术、数据科学与数据科学家、大数据的未来等内容，具有较强的系统性、可读性和实用性。 二、教学目标 （一）目的与要求 本课程是大数据系列课程的基础，系统地介绍大数据涵盖的内容，包括数据与大数据概述、大数据获取与感知、大数据存储与管理、大数据分析、大数据处理、大数据治理、大数据安全与隐私等。除了介绍大数据的技术内容，课程还介绍了部分行业中大数据的典型应用案例，反映了大数据在社会经济生活中的重要价值。从而达到四个方面的对于大数据的认识：认识数据与大数据、认识大数据带来信息化第三波浪潮、认识大数据对现有信息技术体系的挑战、认识亟待构建的大数据治理体系。 课程基本要求：

（1）了解本课程的教学设计； （2）熟悉本课程的基本内容与学习要求； （3）主动完成本章的导读案例、思考和阅读全部内容。 二、主要教学模式和教学手段 采用线下教学为主，线上教学为辅。 主要学习模式：课堂面授课程，通过常用的工具进行实践教学，线上教学为辅，选择合适的教学平台进行线上补充教学。 主要教学方法：1：问题导向法 2：对比教学法 3：讨论教学法 4：任务驱动法 主要教学手段：1：多媒体机房教学 2：在线课程教学 3：视频教学网站 四、教学内容（要求编写所有章节的主要内容） 第一章什么是大数据 内容： 1.1人类信息文明的发展 1.2 大数据时代的来临 1.2.1 信息技术的发展 1.2.2 数据产生方式的变革 1.3 大数据的主要特征 1.3.1 大数据的数据特征 1.3.2 大数据的技术特征 1.4 大数据的社会价值 熟练掌握: 了解人类信息文明的发展历程 熟悉大数据时代的来临和具体发展表现 掌握大数据的主要特征 掌握大数据的社会价值 第二章大数据技术基础 内容：

2006年云南省国民经济和社会发展统计公报重点

2006年云南省国民经济和社会发展统计公报 云南省统计局国家统计局云南调查总队 云南日报2007.4.4 （6） 2006年，在省委、省政府的正确领导下，全省上下认真贯彻党的十六届四中、五中、六中全会精神，以科学发展观统领经济社会发展全局，按照中央宏观调控的决策和部署，紧紧围绕构建社会主义和谐社会的战略目标，突出加快发展这一主题，全省经济发展取得了多年来难得的又好又快的明显成效，国民经济呈现出发展快、运行稳、效益好、后劲足的特点，各项社会事业发展取得重大进步，较好地完成了年初省人代会确定的经济社会发展主要目标。 一、综合 初步核算，2006年全省生产总值(GDP)完成4001.87亿元，按可比价格计算，比上年增长11.9%，增速比上年加快2.9个百分点。其中：第一产业增加值751.15亿元，增长6.8%；第二产业增加值1710.19亿元，增长16.9%；第三产业增加值1540.53亿元，增长9.1%。第一、第二和第三产业增加值占全省生产总值的比重分别为18.8%、42.7%和38.5%。人均GDP 为8961元，跃上人均1000美元新台阶，比上年增长11.1%。非公有制经济增加值1460.68亿元，占全省生产总值的比重达36.5%，比上年提高1.5个百分点。 图1 2001-2006年生产总值及其增长速度 全省财政总收入完成887亿元，比上年增长16.0%。地方财政一般预算收入完成379.9亿元，比上年增长21.5%；其中增值税完成67.5亿元，增长20.5%；营业税89.5亿元，增长32.3%；企业所得税41.3亿元，增长23.7%。全省地方一般预算支出完成893.5亿元，比上年增长17.0%。 全省积极推进城市化战略，城市化进程进一步加快。年末全省城市化水平达30.5%，比上年提高1个百分点。 居民消费价格比上年上涨1.9%，其中服务价格上涨4.9%。商品零售价格上涨0.8%。工业品出厂价格上涨4.6%。原材料、燃料、动力购进价格上涨7.6%。固定资产投资价格上涨1.8%。农业生产资料价格上涨2.8%。 表1 2006年居民消费价格比上年涨跌幅度 单位：% 指标 全省 城市 农村 居民消费价格 1.9 1.9 1.8 食品 2.4 2.1 2.8 其中：粮食 1.5