【领导角色和素质】是管理和组织行为的重要组成部分，关乎团队的发展和成功。
领导角色不仅是领导者在组织中的位置和职责，更是他们对团队方向的影响。
领导素质则是决定领导者能否有效履行角色，引领团队走向成功的关键因素。
一、领导角色的含义领导角色包括内在和外在两个系统。
内在系统涉及领导者的个人素质、角色认知和自我期望，这些是领导者的本质特征，影响他们的行为和决策。
外在系统则受到时代背景、社会特征、组织环境以及权力来源的影响，这些外部条件塑造了领导者在实际工作中的角色定位。
1. 领导角色的系统界定： - 内在系统：包括领导者的性格特质、对自身角色的理解以及他们的个人目标。
- 外在系统：涵盖了社会文化背景、组织结构和权力分配机制。
2. 领导角色的领域界定： - 经济领域：涉及资源配置、人际关系处理、信息传递和决策制定。
- 政治领域：领导者作为变革推动者、交易者，影响政策和制度。
3. 领导角色的学科界定： - 政治学：领导者被视为利益分配者。
- 社会学：他们是社会秩序的维护者和导演。
- 心理学：领导者可能扮演双重角色，既是心理辅导者也是决策者。
二、领导角色的变革领导者在变革中扮演多种角色，如教师、设计师、培养者等。
他们传播知识，凝聚群众，推动组织结构的创新，同时培养未来的领导者。
三、韦伯的行政官僚理论马克斯·韦伯的行政官僚理论强调了官僚体制的特点，其中包括：1. 自由与服从：个人在职务上服从，但在个人生活上享有自由。
2. 固定的职务等级：明确的职位等级制度，体现上下级关系。
3. 固定的职务权限：根据职务的专业资格和能力任命，明确职权和责任。
4. 专业资格任命：基于专业技能而非选举。
5. 薪酬与退休金：固定薪酬，有退休保障，体现职业化。
6. 职业唯一性：视公职为主业，注重培训和忠诚。
7. 确定的职业路径：依据资历或专业考试晋升。
8. 工作与生活的分离：公务与私生活分明，公务优先。
9. 严格职务纪律：受多方面监督，确保规范行政。
这些理论为理解和分析领导者在官僚组织中的角色提供了框架，也影响了现代组织的设计和管理。
总结来说，领导角色和素质是领导者能否有效引领团队，应对社会和组织挑战的关键。
理解并运用这些理论可以帮助领导者更好地定位自己，提升领导效能，同时也为组织的成功奠定基础。

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。

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目录译者序前言第1章概论1.1推动因素1.2基本计算机组成1.3分布式系统的定义1.4我们的模型1.5互连网络1.6应用与标准1.7范围1.8参考资料来源参考文献习题第2章分布式程序设计语言2.1分布式程序设计支持的需求2.2并行/分布式程序设计语言概述2.3并行性的表示2.4进程通信与同步2.5远程过程调用2.6健壮性第3章分布式系统设计的形式方法3.1模型的介绍3.1.1状态机模型3.1.2佩特里网3.2因果相关事件3.2.1发生在先关系3.2.2时空视图3.2.3交叉视图3.3全局状态3.3.1时空视图中的全局状态3.3.2全局状态：一个形式定义3.3.3全局状态的“快照”3.3.4一致全局状态的充要条件3.4逻辑时钟3.4.1标量逻辑时钟3.4.2扩展3.4.3有效实现3.4.4物理时钟3.5应用3.5.1一个全序应用：分布式互斥3.5.2一个逻辑向量时钟应用：消息的排序3.6分布式控制算法的分类3.7分布式算法的复杂性第4章互斥和选举算法4.1互斥4.2非基于令牌的解决方案4.2.1Lamport算法的简单扩展4.2.2Ricart和Agrawala的第一个算法4.2.3Maekawa的算法4.3基于令牌的解决方案4.3.1Ricart和Agrawala的第二个算法4.3.2一个简单的基于令牌环的算法4.3.3一个基于令牌环的容错算法4.3.4基于令牌的使用其他逻辑结构的互斥4.4选举4.4.1Chang和Roberts的算法4.4.2非基于比较的算法4.5投标4.6自稳定第5章死锁的预防、避免和检测5.1死锁问题5.1.1死锁发生的条件5.1.2图论模型5.1.3处理死锁的策略5.1.4请求模型5.1.5资源和进程模型5.1.6死锁条件5.2死锁预防5.3一个死锁预防的例子：分布式数据库系统5.4死锁避免5.5一个死锁避免的例子：多机器人的灵活装配单元5.6死锁检测和恢复5.6.1集中式方法5.6.2分布式方法5.6.3等级式方法5.7死锁检测和恢复的例子5.7.1AND模型下的Chandy，Misra和Hass算法5.7.2AND模型下的Mitchell和Merritt算法5.7.3OR模型下的Chandy，Misra和Hass算法第6章分布式路由算法6.1导论6.1.1拓扑6.1.2交换6.1.3通信类型6.1.4路由6.1.5路由函数6.2一般类型的最短路径路由6.2.1Dijkstra集中式算法6.2.2Ford的分布式算法6.2.3ARPAnet的路由策略6.3特殊类型网络中的单播6.3.1双向环6.3.2网格和圆环6.3.3超立方6.4特殊类型网络中的广播6.4.1环6.4.22维网格和圆环6.4.3超立方6.5特殊类型网络中的组播6.5.1一般方法6.5.2基于路径的方法6.5.3基于树的方法第7章自适应、无死锁和容错路由7.1虚信道和虚网络7.2完全自适应和无死锁路由7.2.1虚信道类7.2.2逃逸信道7.3部分自适应和无死锁路由7.4容错单播：一般方法7.52维网格和圆环中的容错单播7.5.1基于局部信息的路由7.5.2基于有限全局信息的路由7.5.3基于其他故障模型的路由7.6超立方中的容错单播7.6.1基于局部信息的模型7.6.2基于有限全局信息的模型：安全等级7.6.3基于扩展安全等级模型的路由：安全向量7.7容错广播7.7.1一般方法7.7.2使用全局信息的广播7.7.3使用安全等级进行广播7.8容错组播7.8.1一般方法7.8.2基于路径的路由7.8.3使用安全等级在超立方中进行组播第8章分布式系统的可靠性8.1基本模型8.2容错系统设计的构件模块8.2.1稳定存储器8.2.2故障-停止处理器8.2.3原子操作8.3节点故障的处理8.3.1向后式恢复8.3.2前卷式恢复8.4向后恢复中的问题8.4.1检查点的存储8.4.2检查点方法8.5处理拜占庭式故障8.5.1同步系统中的一致协议8.5.2对一个发送者的一致8.5.3对多个发送者的一致8.5.4不同模型下的一致8.5.5对验证消息的一致8.6处理通信故障8.7处理软件故障第9章静态负载分配9.1负载分配的分类9.2静态负载分配9.2.1处理器互连9.2.2任务划分9.2.3任务分配9.3不同调度模型概述9.4基于任务优先图的任务调度9.5案例学习：两种最优调度算法9.6基于任务相互关系图的任务调度9.7案例学习：域划分9.8使用其他模型和目标的调度9.8.1网络流量技术：有不同处理器能力的任务相互关系图9.8.2速率单调优先调度和期限驱动调度：带实时限制的定期任务9.8.3通过任务复制实现故障安全调度：树结构的任务优先图9.9未来的研究方向第10章动态负载分配10.1动态负载分配10.1.1动态负载分配的组成要素10.1.2动态负载分配算法10.2负载平衡设计决策10.2.1静态算法对动态算法10.2.2多样化信息策略10.2.3集中控制算法和分散控制算法10.2.4移植启动策略10.2.5资源复制10.2.6进程分类10.2.7操作系统和独立任务启动策略10.2.8开环控制和闭环控制10.2.9使用硬件和使用软件10.3移植策略：发送者启动和接收者启动10.4负载平衡使用的参数10.4.1系统大小10.4.2系统负载10.4.3系统交通强度10.4.4移植阈值10.4.5任务大小10.4.6管理成本10.4.7响应时间10.4.8负载平衡视界10.4.9资源要求10.5其他相关因素10.5.1编码文件和数据文件10.5.2系统稳定性10.5.3系统体系结构10.6负载平衡算法实例10.6.1直接算法10.6.2最近邻居算法：扩散10.6.3最近邻居算法：梯度10.6.4最近邻居算法：维交换10.7案例学习：超立方体多计算机上的负载平衡10.8未来的研究方向第11章分布式数据管理11.1基本概念11.2可串行性理论11.3并发控制11.3.1基于锁的并发控制11.3.2基于时戳的并发控制11.3.3乐观的并发控制11.4复制和一致性管理11.4.1主站点方法11.4.2活动复制11.4.3选举协议11.4.4网络划分的乐观方法：版本号向量11.4.5网络分割的悲观方法：动态选举11.5分布式可靠性协议第12章分布式系统的应用12.1分布式操作系统12.1.1服务器结构12.1.2八种服务类型12.1.3基于微内核的系统12.2分布式文件系统12.2.1文件存取模型12.2.2文件共享语义12.2.3文件系统合并12.2.4保护12.2.5命名和名字服务12.2.6加密12.2.7缓存12.3分布式共享内存12.3.1内存相关性问题12.3.2Stumm和Zhou的分类12.3.3Li和Hudak的分类12.4分布式数据库系统12.5异型处理12.6分布式系统的未来研究方向附录DCDL中的通用符号列表

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非常全面的数学建模教材资料目录第1章　建立数学模型　1.1　从现实对象到数学模型　1.2　数学建模的重要意义　1.3　建模示例之一椅子能在不平的地面上放稳吗　1.4　建模示例之二商人们怎样安全过河　1.5　建模示例之三如何预报人口的增长　1.6　数学建模的基本方法和步骤　1.7　数学模型的特点和分类　1.8　数学建模能力的培养　习题第2章　初等模型　2.1　公平的席位分配　2.2　录像机计数器的用途　2.3　双层玻璃窗的功效　2.4　汽车刹车距离　2.5　划艇比赛的成绩　2.6　动物的身长和体重　2.7　实物交换　2.8　核军备竞赛　2.9　扬帆远航　2.10　量纲分析与无量纲化　习题第3章　简单的优化模型　3.1　存贮模型　3.2　生猪的出售时机　3.3　森林救火　3.4　最优价格　3.5　血管分支　3.6　消费者的选择　3.7　冰山运输　习题第4章　数学规划模型　4.1　奶制品的生产与销售　4.2　自来水输送与货机装运　4.3　汽车生产与原油采购　4.4　接力队的选拔与选课策略　4.5　饮料厂的生产与检修　4.6　钢管和易拉罐下料　习题第5章　微分方程模型　5.1　传染病模型　5.2　经济增长模型　5.3　正规战与游击战　5.4　药物在体内的分布与排除　5.5　香·烟过滤嘴的作用　5.6　人口的预测和控制　5.7　烟雾的扩散与消失　5.8　万有引力定律的发现　习题第6章　稳定性模型　6.1　捕鱼业的持续收获　6.2　军备竞赛　6.3　种群的相互竞争　6.4　种群的相互依存　6.5　食饵-捕食者模型　6.6　微分方程稳定性理论简介　习题第7章　差分方程模型　7.1　市场经济中的蛛网模型　7.2　减肥计划--节食与运动　7.3　差分形式的阻滞增长模型　7.4　按年龄分组的种群增长　7.5　差分方程简介　习题第8章　离散模型　8.1　层次分析模型　8.2　循环比赛的名次　8.3　社会经济系统的冲量过程　8.4　效益的合理分配　8.5　存在公正的选举规则吗　习题第9章　概率模型　9.1　传送系统的效率　9.2　报童的诀窍　9.3　随机存贮策略　9.4　轧钢中的浪费　9.5　随机人口模型　9.6　航空公司的预订票策略　9.7　广告中的学问　习题第10章　统计回归模型　10.1　牙膏的销售量　10.2　软件开发人员的薪金　10.3　酶促反应　10.4　投资额与生产总值和物价指数　10.5　教学评估　习题第11章　马氏链模型　11.1　健康与疾病　11.2　钢琴销售的存贮策略　11.3　基因遗传　11.4　等级结构　11.5　资金流通　习题第12章　动态优化模型　12.1　速降线与短程线　12.2　生产计划的制订　12.3　国民收入的增长　12.4　渔船出海　12.5　赛跑的速度　12.6　多阶段最优生产计划　习题第13　章其它模型　13.1　废水的生物处理　13.2　红绿灯下的交通流　13.3　鲑鱼数量的周期变化　13.4　价格指数　13.5　设备检查方案　习题综合题目

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1.先输入候选人姓名,随后输入候选人人数,应选人数,发出选票数2.开始点击初始化,如果错误,则初始化不成功3.开始唱票,如有选票,请点击该人的姓名按钮,如果票数大于应选人数,则跳转为废票,同时记为一张选票,也可直接在唱票的时候点废票按钮4.如果有另选他人,点击另选他人按钮,在弹出框中输入姓名后确认,再点一次计票的姓名按钮5.唱票完毕或提前结束,点击选举结束按钮,点查询结果,可能看到唱票结果6.支持排序方式为笔画和拼音7.支持差额选举的严格方式和宽松方式,即应选人数的20%作为差额(候选人人数-应选人数)

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。