在IT行业中，"loading 页面等侯加载demon"这一主题主要涉及到用户体验、前端开发和页面优化等关键领域。
"Loading"页面，也被称为加载页面或进度指示器，是用户在访问网页或应用时，系统处理内容并准备显示的过渡阶段所看到的界面。
这种页面设计的目的在于提供反馈，让用户知道系统正在工作，并且可以预期何时完成。
我们要理解"等待加载"（Waiting for Loading）的概念。
在网页或应用启动时，如果内容加载时间较长，用户可能会感到不耐烦或者疑惑是否发生了错误。
因此，一个有效的加载页面能够缓解用户的焦虑，通过展示动态效果或进度条来告知用户他们的操作正在被处理。
这在大数据量、高延迟或复杂交互的场景中尤其重要。
"Demon"在这里可能指的是后台进程或者服务，即在后台默默运行并处理加载任务的部分。
在前端开发中，"demon"可以是一个JavaScript服务，负责监听和管理数据加载状态，确保加载页面与实际内容的同步。
此外，"demon"也可能指代后端的异步处理，如Web Workers或后台任务，它们在不影响主线程性能的情况下进行资源加载。
加载页面的设计有多种策略。
一种是预加载，它在用户尚未请求内容时就开始加载，以缩短实际展示内容的时间。
另一种是按需加载，也称为懒加载，只在用户滚动到相关内容区域时才开始加载，这样可以减少初始加载时间，提升页面速度。
前端技术在实现加载页面时通常会用到HTML、CSS和JavaScript。
HTML用于构建页面结构，CSS用于美化加载动画，而JavaScript则负责动态控制加载过程，例如显示或隐藏加载提示，以及与服务器的交互。
在"loading-master"这个压缩包文件中，可能包含了一个完整的加载页面示例项目。
通常，这样的项目会包括以下文件和目录：1. `index.html` - 主页文件，包含了加载页面的基本结构。
2. `style.css` 或 `styles.scss` - 样式表，定义了加载动画的样式和布局。
3. `script.js` 或 `main.ts` - JavaScript脚本，控制加载逻辑和交互。
4. `images` 或 `assets` - 图片和其他静态资源，可能包含加载动画的图片序列。
5. `README.md` - 项目的说明文档，介绍如何运行和使用项目。
在实际开发中，开发者还会考虑SEO（搜索引擎优化）、A/B测试以优化加载页面的效果，以及对不同设备和浏览器的兼容性问题。
此外，随着Web技术的发展，WebAssembly和Service Worker等新技术也可以用于提升加载性能，为用户提供更流畅的体验。
总结起来，"loading 页面等侯加载demon"是关于如何通过优化加载页面提升用户体验的重要课题，涉及到前端开发的多个层面，包括设计、交互、性能优化和资源管理。
"loading-master"这个项目可能就是一个实践这些概念的实际案例，通过学习和研究，我们可以更好地理解和掌握这一领域的知识。

谷歌三大论文，是大数据的三驾马车。
1、The Google File System2、MapReduce_Simplified Data Processing on Large Clusters3、Bigtable_A Distributed Storage System for Structured Data

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数据挖掘技术在科技信息管理中的应用研究一、数据挖掘的定义与目的数据挖掘是一种从大量数据中抽取或“挖掘”信息的过程，旨在发现数据中的潜在规律、模式和关联关系。
它不是简单的数据查询或者数据处理，而是通过特定算法对数据进行分析，以期得到非平凡的、隐含的、先前未知的且具有潜在价值的信息或知识。
这一技术对于科技信息管理尤其重要，因为它可以帮助管理者从海量信息中提取有价值的数据，为决策提供科学依据。
二、数据挖掘在科技信息管理中的应用科技管理信息化的发展导致了信息量的大幅增长，给信息的提取带来了难度。
数据挖掘技术可以有效地挖掘海量数据背后未知的规律或模式，为科技管理决策提供了有力的依据和支持。
在科技信息管理中，数据挖掘可以用来分析科技人员、科技成果、科技项目之间的关联关系，通过数据挖掘模型，发现三者之间的深层关系，为科技管理提供决策支持。
三、数据挖掘技术的分类数据挖掘技术可以分为多个类别，其中包括关联规则、决策树、聚类、分类、变化和偏差分析、回归分析、Web页挖掘等。
每种技术有其特定的适用场景和分析方法。
例如，关联规则挖掘主要通过发现不同数据项集之间的隐藏关联规则来工作，而决策树分析则是构建一个模型，用以预测目标变量的值。
四、关联规则与Apriori算法关联规则挖掘在数据挖掘中是一种重要的技术。
它通过在数据库中找出置信度和支持度都大于给定阈值的规则，揭示数据项集之间的潜在关联。
Apriori算法是挖掘布尔关联规则频繁项集的算法之一，基于两阶段频集的递推思想，主要通过逐层搜索迭代方法，从大量数据中找出项集之间的关系或规则。
该算法对于处理科技信息管理中的大量数据尤为有效。
五、数据挖掘过程数据挖掘的过程可以分为几个阶段：问题定义、数据抽取、数据预处理、数据挖掘、结果评估与表示等。
在问题定义阶段，首先要明确数据挖掘的目标和任务；
数据抽取阶段，是从数据库或数据仓库中提取相关数据；
数据预处理阶段，对提取的数据进行清洗、转换等操作，使之适合进行挖掘；
数据挖掘阶段，运用特定算法对预处理后的数据进行分析，以提取信息和知识；
最后在结果评估与表示阶段，对挖掘出的模式进行评价，并以易于理解的方式展示结果。
六、数据挖掘在安阳市科技信息管理系统中的应用实例文章中提到安阳市科学技术信息研究所利用数据挖掘技术，通过安阳市科技信息管理系统，对512名科技人员、899项科技成果和3014项科技项目进行关联分析。
通过构建数据挖掘模型，研究科技人员的年龄、职称、单位等信息与所产出的科技成果、参与的科技项目之间的关联规则。
通过这种方式，不仅能够发现隐藏的关系和规律，还能够为科技人才合理分配和科技项目管理提供参考。
七、数据准备与处理数据准备是数据挖掘过程中的首要步骤，它包括数据选择、数据预处理和数据变换等环节。
数据选择需要从现有的数据库或数据仓库中提取相关数据，形成目标数据集。
数据预处理和变换则是为了消除数据中的噪声和不一致性，提高数据质量，确保挖掘结果的准确性。
八、结论随着信息化和大数据时代的到来，数据挖掘技术已经成为科技信息管理不可或缺的重要工具。
它能够从庞大的科技信息数据库中提炼出有价值的信息，帮助管理者做出更加精准和高效的决策。
通过持续研究和实践，数据挖掘在科技信息管理中的应用将更加广泛，对科技进步的贡献也将更加显著。

【大数据-算法在海洋平台浮托安装数值模拟研究中的应用】随着全球对油气资源的需求不断增长，海上油气资源的开发愈发重要，海洋平台在其中扮演着核心角色。
浮托安装法作为一种安全、经济且可靠的大型海洋平台安装方式，日益受到业界的关注。
然而，关于浮托安装过程中的诸多技术细节，特别是涉及大数据和算法的部分，仍有待深入研究。
浮托安装法涉及到一系列复杂的过程，包括驳船定位、驳船与导管架的对接、荷载转移等，这些步骤都需要精确的数值模拟来预测和控制。
大数据在这个过程中起到了至关重要的作用，它能够处理海量的海洋环境数据，如海浪高度、方向、周期等，为模拟提供准确的输入。
同时，通过算法分析，可以预测和优化驳船在各种环境条件下的动态响应，确保安装过程的安全和效率。
论文中，作者利用ANSYS-AQUA软件，基于三维势流理论，对浮托驳船的水动力参数进行了详细分析。
这包括附加质量和阻尼系数的计算，以及一阶和二阶波浪力（矩）传递函数的评估。
这些计算涉及到大数据的处理和算法的应用，以理解不同水深吃水比对安装过程的影响。
此外，通过时域耦合分析，作者深入探讨了驳船和上部组块在不同海况下的运动特性，以及系泊系统的性能，揭示了在特定条件下系泊力可能不满足规范要求的问题。
为解决这一问题，论文提出了优化系泊系统的方案，使得在各种工况下，驳船和上部组块的运动以及系泊力的变化都能符合安全要求。
特别地，对于船舷与导管架桩腿之间的碰撞问题，论文通过数值模拟，不仅解决了刚性碰撞的撞击力模拟，还引入了柔性碰撞的概念，进一步提高了模拟的精确度。
此外，作者还通过模拟护舷对桩腿耦合装置，测定了垂向撞击力，从而确定了安全的施工条件范围。
这些研究不仅丰富了国内浮托技术的研究内容，而且对实际工程安装提供了重要的理论依据和指导。
通过大数据分析和算法优化，论文成功解决了浮托安装过程中的撞击力模拟问题，为未来的海洋平台安装提供了更加科学和可靠的技术支持。
关键词：浮托法；
ANSYS-AQUA；
数值模拟；
耦合分析；
系泊系统；
撞击力；
大数据；
算法

简介：
电子政务，全称为“电子化的政府服务”，是利用信息技术手段，特别是互联网技术，来改革和优化政府业务流程，提高公共服务效率和质量的一种现代化治理模式。
在这个信息化的时代，电子政务已经成为了推动政府工作现代化、透明化和高效化的重要手段。
本资料“电子政务-一种陶瓷电工刀.zip”虽然名称中含有“陶瓷电工刀”，但根据上下文，我们可以推测这可能是一种比喻，暗示电子政务在社会发展中如同电工刀一样，能够精准地解决各种问题。
“行业分类-电子政务-一种陶瓷电工刀.pdf”这份文档可能详细阐述了电子政务在不同行业中的应用，特别是陶瓷工业，以及它如何通过技术创新和数据共享提升行业的运行效率。
陶瓷行业作为一个传统而又重要的产业，面临着转型升级的挑战。
电子政务在这里可以发挥重要作用，例如，通过在线审批系统简化企业开办和运营的流程，通过信息公开促进公平竞争，通过大数据分析支持决策制定，通过电子招标采购提高效率等。
电子政务的核心组成部分包括：公共服务平台、政务信息系统、数据共享平台和信息安全保障体系。
公共服务平台提供各类在线服务，如行政审批、公共服务信息发布、公民咨询等；
政务信息系统则负责整合各部门的业务系统，实现内部信息的互联互通；
数据共享平台打破部门间的信息孤岛，实现数据资源的有效利用；
而信息安全保障体系则是保护电子政务系统免受黑客攻击和数据泄露的关键。
在实施电子政务的过程中，有以下几个关键点值得注意：政策法规的完善至关重要，需要明确电子政务的法律地位和权责边界；
技术选型要兼顾当前需求和未来发展趋势，确保系统的可扩展性和兼容性；
再次，重视数据安全和隐私保护，遵循最小必要原则收集和使用个人信息；
要进行持续的公众参与和反馈机制建设，以提升公众满意度。
电子政务的发展也带来了新的挑战，比如数字鸿沟问题，即一部分人群由于缺乏数字技能或设备，无法享受电子政务带来的便利；
还有数据治理问题，如何确保数据的准确性和完整性，防止数据滥用等。
因此，政府在推进电子政务时，需要结合实际情况，采取措施消除这些障碍，确保所有公民都能平等受益。
“电子政务-一种陶瓷电工刀.zip”这份资料可能揭示了电子政务在陶瓷行业乃至其他行业中的应用实例，展示了其在提高工作效率、优化服务和促进产业发展方面的积极作用。
通过深入理解和实践电子政务，我们有望构建更加智能、透明和高效的政府服务体系。

简介：
Hadoop是大数据处理的核心框架，尤其在互联网行业中广泛应用于海量数据的存储和计算。
以下是Hadoop相关的重要知识点的详细说明：1. 分布式文件系统（HDFS）：HDFS是Hadoop的基础，它是一种分布式文件系统，设计目标是处理大规模的数据集。
它将大文件分割成块并分布在多台机器上，保证数据的冗余和容错性。
HDFS遵循ACID特性，确保原子性、一致性、隔离性和持久性。
2. HBase：HBase是一个基于HDFS的分布式NoSQL数据库，提供实时访问和随机写入。
它的Shell工具提供了规范化的输入规则，包括名称参数、数值、参数分割和关键字-值输入规则。
HBase的管理命令涵盖表管理、数据管理、工具、复制和其他功能，用于优化性能的策略包括参数配置、表设计、更新操作、读取操作、数据压缩、JVM垃圾收集（GC）优化和负载均衡。
3. Hive：Hive作为Hadoop上的数据仓库工具，允许使用类似SQL的语言（HQL）来查询和管理存储在HDFS中的大数据。
Hive架构包含用户接口、Hive服务器、驱动程序和元数据库。
数据在Hive中按库、表、分区和桶进行组织，有行格式和文件存储格式两种数据存储方式，支持多种基本和复杂数据类型。
4. Sqoop：Sqoop是数据迁移工具，它使得在Hadoop和传统数据库之间传输数据变得更加便捷。
它可以将RDBMS中的数据导入HDFS，利用MapReduce或Hive等工具进行处理，处理后的结果还能再导回关系型数据库。
5. ZooKeeper：ZooKeeper是Hadoop生态系统中的关键组件，提供高可用的集中配置管理和命名服务。
它帮助集群中的节点进行协调，实现分布式锁、选举和分组服务，确保集群稳定运行。
这些知识点涵盖了Hadoop生态系统中的主要组件及其功能，对于理解和应用Hadoop平台至关重要。
通过深入理解这些概念，可以有效地管理和优化Hadoop环境，以适应大数据处理的需求。

对大数据文本文件读取（按行读取）的优化，目前常规的方案有三种，第一种LineNumberReader，第二种RandomAccessFile，第三种是内存映射文件在RandomAccessFile基础上调用getChannel().map(...)；
代码提供在RandomAccessFile基础上，整合内部缓冲区，效率会有提高，测试过程中1000w行数据用时1秒，1亿行数据用时103（比1438秒快了13倍左右）

新基建核心技术人才缺口长期存在，预期年底将达417万人软件开发人才缺口最大，Java开发工程师每个求职者拥有约3个工作机会大数据和5G应用的推广带动数据库开发、通信研发人才需求走高新基建产业人才市场重心进一步南移，广东需求人数占比最大，西部地区正在崛起人才需求取决于区域产业布局，广东工业互联网基础厚，北京专AI，湖北擅芯片信息技术人才向“大厂”聚拢2020Q1平均招聘薪酬10299元/月，5G及人工智能岗位薪资更优七成多存量人才2拥有本科及以上学历，多来自计算机、自动化、电子信息专业信息科学技术、计算机科学与技术专业毕业生

Python实现MapReduce的WordCount（hadoop平台）在进行大数据处理时，JAVA程序用的较多，但是，想要把深度学习算法用到MapReduce中，Python是深度学习和数据挖掘处理数据较为容易的语言，所以基于以上考虑，本文介绍了使用python实现MapReduce中的WordCount实验

在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。