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贵州：对大数据人才诚意十足最高奖300万元
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　“人才资源是支撑我省行业发展的第一资源，贵州在引进大数据人才方面也诚意十足。”19日，在贵州省政府新闻办召开的2016年云上贵州?大数据招商引智再出发的新闻通气会上，贵州省人才资源社会保障厅副厅长顾先林说：“贵州已引进国内知名大数据专家5名。””
　　引进来
　　超额完成目标引进
　　截止目前，贵州已引进国内知名大数据专家5名，引进大数据核心业态领军人才20名，引进大数据创新创业人才100名，引进大数据专业技术人才860名，均超额完成目标任务。另外，贵州还引进和培养大数据实用技术人才3000名，完成目标任务1000名的300%。
　　众里寻他千，著名高校揽人才。10月12日至11月3日，贵州由副省长陈鸣明带队，组织了省内的大数据用人单位30余家，到复旦大学、上海交通大学、西安理工学院、北京大学、清华大学、中国人民大学、中山大学以及浙江大学等8所知名高校，开展了以大数据人才引聘为主要内容的校园巡回招聘，现场接待了以大数据专业为主的各类人才3525人次，其中博士后3人次，博士380人次，硕士1944人次，初步达成意向专业技术人才880人次，其中博士后1人次，博士133人次，硕士648人次。
　　同时，全面启动大数据人才网络招聘活动，截止目前，收集到68个大数据产业相关单位填报人才需求信息，共计岗位269个，需求人数为765人，其中博士岗位17个，需求人数26人;硕士岗位95个，需求人数为165人，并发布到相关网络平台，实现线上线下同步引才。
　　在高校和网络同步开展招聘的同时，顾先林说，贵州还积极筹备大数据招商引智再出发现场签约活动。协调引进的部分高层次人才和用人单位到北京活动现场签约。
　　留得住
　　搭建高层次人才平台
　　顾先林说，为了留住更多的人才，贵州加大了大数据博士后科研工作(流动)站建设力度。
　　在原有的贵州大学、朗玛公司、振华集团等大数据博士后科研工作(流动)站的基础上，贵州又推动设立了4家大数据及相关业态的博士后科研工作站，将贵州大学、贵州师范大学、中科院地化所等3家单位列为大数据博士后科研流动站申报培育单位的同时，积极在省内高校和有关推动建立一批大数据相关博士后科研工作分站、博士后研发基地。
　　同时，精准推进大数据实用人才培养计划。针对大数据产业用人单位对实用人才的需求，充分发挥清镇职教城及相关职业院校、技工院校和培训机构的作用，精准培养培训呼叫中心产业、等大数据实用人才3000余名。
　　为了吸引更多的人才加盟，贵州围绕大数据产业发展需要，全力筹备第四届中国贵州人才博览会。顾先林说，目前，已收集到全省各地、省直有关单位795个单位填报的2961个岗位的人才需求信息，其中博士岗位为388个，需求博士数为1047人，占总需求人数的10.9%;硕士岗位1234个，需求人数为2718人，占总需求人数的.3%;收集到智力项目118个，以上需求已通过人才博览会官网、海内外人才组织等渠道进行了发布。
　　最高奖300万
　　人才引进诚意十足
　　“我省在引进大数据人才方面也诚意十足。”顾先林说，贵州在大数据人才引进方面，最高可奖励个人300万元。
　　对于引进到贵州的大数据人才，纳入“百千万人才引进计划”。入选“百人领军人才”，引进当年给予个人100万元奖励，经考核合格后，个人奖励总额达到300万元。另外，在能力素质提升培训、职称评定、配偶安置和子女就学、住房保障等方面进行倾斜。
　　除了“请进来”，贵州还“走出去”，向海内外广发“英雄帖”，将大数据等重点行业所需人才请到贵州来，符合《贵州省高层次人才引进绿色通道实施办法》规定的，经申报和认定，颁发《贵州省高层次人才服务绿卡》，按规定享受我省引进高层次人才在项目扶持、科研资助、财税支持、住房保障等方面的各项优惠政策。同时，对海外高层次人才、省外博士以上高层次人才赴黔参会给予差旅费补贴。
[ 责任编辑：shan ]
去年，手机江湖里的竞争格局还是…
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傻丫头和高科技产物小心翼翼的初恋
一只文艺范的软件攻城狮，Keep Learn，Always.
本人热爱编程，有着很强的兴趣，做事认真，对待项目任务有很强的责任心.
以前买过腾讯云centos服务器，自己搭建java环境，将自己编写的网上商城小项目发布在服务器上，通过域名绑定ip可以成功访问，
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?掌握easyui，Bootstrap等前端框架的基本使用
掌握java反射调用，FIFO,topK等算法
了解nodeJS，Jfinal，JPA
1.无度量不DevOpsDevOps的推广打破了开发，运维之间的壁垒。全员以产品交付为目标，提高效率，完成业务。久而久之消费者就会形成一个潜意识就是：买了这个产品我们企业就DevOps了。（哇，开香槟，散花~）。真是这样的吗？的确DevOps提供了一个新的视角去审视整个公司的人员配置，业务流程，企业文化。打通信息壁垒后，把以前的信息孤岛变成高速公路。但是不是路通了就可以高枕无忧了？Not Yet，高速路也会堵车啊！所以不知道大家是否想过一个问题，到底怎么样才算DevOps了？你的企业DevOps到什么程度？特别是在微服务，微应用时代，一切都在加快，我们用哪些属性去评价一个产品的核心价值，如何准备把握市场动向并且控制风险？如果你心里还没有答案，那就请听我们对这些问题的解答。2.DevOps衡量模型GRE通过GRE理论可以很好的回答上面的问题（DuangDuangDuang敲黑板，作者这里不是要出国考研哦: P）GRE理论是围绕DevOps生命周期内的核心数据做文章，以软件过程为上下文，通过软件度量这种精确制导武器，向用户展现DevOps系统的业务价值。下面我们将一一阐述这三个维度的内涵。2.1 维度1：Goal （确立目标）维度Goal：诸多公司拥有大量的数据，但是数据散落在不同的地方，格式并不统一。你和同事之间的沟通成本也许很高。以前经常头痛花费大量的时间去汇总五花八门，格式不一的数据向领导汇报，比如报告上的3天，到底是自然天还是人天？通过DevOps平台+文化的实施，特别是元数据平台的实施，形成各个部门，各个链路的契约。如果你已经感受到这种好处，那恭喜你！DevOps已经在贵公司开始生根发芽。2.2 维度2：Redo （执行监控）维度Redo：当数据的统一消除了信息壁垒后，以前的乡间土路都变成了高速公路，但是修路不是目的，真正的目的是有质有量的提高资源周转效率。当你的下属用“差不多”来回应一件事情的进展状况，你是否想知道自己的业务目标完成了多少？“持续改进理论”是敏捷方法一直提倡的。开发敏捷提倡以不断迭代的方法完成开发目标，以最少的缺陷，在既定的时间与资源内，完成最多的功能。而DevOps的一个非常重要的贡献就是将企业由传统的开发敏捷向业务敏捷转型。过去比较成熟的软件开发工具能提供的数据仅限于开发与测试领域，与业务目标的联系有比较大的鸿沟。DevOps的索伦之眼将业务到开发的链路打通，现在可以从企业实际的业务目标出发，发现问题，在业务系统内找到反应这些问题的关键数据。用户可以不断监控过程数据，降低成本，持续改进。如果DevOps成功的帮助贵企业从开发敏捷到业务敏捷转型，那说明DevOps已经融入到您企业日常运转的血液中。2.3 维度3：Excel （精益预测）维度Excel：黎叔曾经说过：“21世纪最宝贵的是什么？是人才！”那一个人才的最大价值是什么呢？是经验！作为一个管理者，你是否觉得项目的状态很容易变成一笔糊涂账，往往临近计划结束才知道里程碑无法达成？各位看官，如果已经做到了Goal和Redo，那其实已经在业务领域，以及时间维度内积累了大量的数据。将这些数据连接起来就是趋势，客观数据组成的趋势图是管理者做出判断的可靠依据。比如说随着时间的发展，我们会看出问题的项目中问题的数目骤增，这时候就需要判断是否要介入来控制事态的发展，以此控制风险。当然那个预警线，什么时候做出，代价最低，需要其他数据积累，分析支持才能够给出：比如同等规模的项目，在计划三分之一处，Bug数量已经大于平均每个功能点5个时进行干预，这样，Bug的回归曲线会在项目结束时达到合理的收敛范围内。当一个企业运用宝贵的经验，在了解现状的基础上，对企业的未来发展做出准确的研判，规避风险，使其立于不败之地，这才是DevOps的最高境界。3.GRE理论的关键：从开发敏捷到业务敏捷说了这么多你一定很好奇，一个DevOps平台是如何帮助我完成GRE方法的呢？我们一开始就说了，最重要的是对业务目标的追求。业务目标到各个DevOps生命周期是一个分解的过程。这里举一个例子，业务目标：降低成本。以上对各个部门提出的问题最终会落实到一个度量点上，而这些度量点最终就是该领域部门使用的业务系统直接或者间接的产出。细心的看官已经看出，其实成本本身就是一个度量值。也就是说度量值是可以分层的，一个度量点可能由众多度量点组成。根据普元对DevOps的实施经验，我们推荐以下全生命周期度量属性：可以看到，以前和开发时期割裂开来的，真正反映产品业务特征的运维数据被重视起来。而且通过统一的DevOps平台，这些数据可以按照统一的格式，既定的时间自动获得。特别是以前无法被度量的用户感知质量，例如：“用户停留指间”，“功能使用率”等。通过对这些感知质量的度量，可以帮助产品的设计者知晓如何在产品的规划中改进产品，也会帮助产品管理者做出资源配置的正确判断。对于一个企业的管理者来说，最关心的恐怕就是如何将有限的人力物力投资到最有潜力的产品上，从而获得最大的收益。按照ROI模型，一个理想的产品生命周期大致会经历：孵化-&增长-&稳定-&EOL(End of Lifecycle)四个阶段。在孵化期，企业会对产品的投入较高，但是所获取的利润较少。接下来企业最希望看到的是所投资的产品会被市场接纳，也就是进入投资与盈利双高的增长阶段，这个时期是产品发展的黄金时期，积累口碑，占领市场，获取最大的用户群都在这一时期完成。等待产品功能被一定用户验证之后，产品的开发任务就会保持收敛，更多的是售后支持与维护工作，而前端的销售还会一如既往的拓展新的市场，因此产品会进入投资少而受益高的稳定期。科技的发展日新月异，不论多么伟大的产品可能都将最终面临被市场淘汰的命运，也就是进入EOL的阶段。值得注意的是，有很多产品都无法完全经历上面四个周期，甚至在孵化期就会被市场淘汰。将DevOps全生命周期的重要度量属性连接起来，提供从业务到开发各种视角的参数，使得管理者能准确把握产品市场定位，在产品发展的每个时期进行资源的合理配置，预测风险促使产品在每个不同象限的过度，懂得取舍保持相对的利润最大化。如果DevOps帮助一个企业做到了这些，就真正的完成了从开发敏捷到业务敏捷的转型。4.微服务世界中的度量属性相信大家都会感到，如今软件的开发速度明显的加快了。从物理层角度来看，软件的基础模块功能逐渐被DevOps平台提供的各种成熟的中间服务替代，开发者只需要关心核心的业务，这大大降低了软件开发的复杂度，也加快了进度。从市场需求来看，更加注重用户体验等使得复杂的产品没有了市场。用尽量便捷的步骤以及功能满足用户对大的需求，化整为零。这是微服务，微应用的设计理念。·
Time to Market：从产品的需求定义到上线的时间。·
Ratings：用户踩，或者顶的次数。·
Ranks：级别。·
User Residence：从用户创建一个应用到销毁的持续时间。·
User Expansion：用户数变化。·
Spending：平均用户消费。·
Response latency：调用一个服务到收到一个回复的时间。·
Language adoption：不同微服务，不同语言用哪种开发最快。·
Dev period per function：每个功能平均开发时间。·
Function hit：每个服务请求，或者点击次数。·
Deploy Speed：应用部署速度。·
Crash Times：应用出现错误的次数。我们更加关注一个应用花费多长时间占领市场，用户对一个应用的直接感知评价，用户对那哪些功能感兴趣，以及通过用户对一个应用实际的停留时间判断产品对市场是否有价值。可以看到微服务世界中的核心度量更加敏捷，也更加贴近用户第一手的使用感受，使得度量对产品的衡量更加准确，体现业务价值。5.基于GRE模型的质量反馈系统)根据前面描述的度量理念，我们以微服务架构设计了普元的DevOps 质量反馈系统（QAF：QualityAssurance Feedback），这个系统的设计目标是通过建立统一的数据度量体系，提供动态以及可追溯的全领域洞察能力。通过QAF，用户可以按照统一的模型对数据进行访问（实现Goal度）；实时掌握，监控在制品的生产情况（Redo维度）；还能查看历史数据，查看问题发展的趋势，甚至根据分析模型预测某些问题的发展状况（Excel维度）。QAF的数据分为三类，第一类是直接通过RESTAPI来访问数据源，获取的原始业务数据。第二类是利用Data ETL抽取数据，在经过数据清洗后放入数据仓库中形成行星架构（Star Schema）。第三类是在前两种的基础上，按照度量标准，直接将度量点及其状态展现给用户。ETL规划模块（ETL Governor）会按照设计进行每天多次的抽取，这样数据仓库报表也几乎可以接近实时。QAF预制了普元DevOps系统的数据模型，此外用户还可以通过标准接口将自身的业务系统数据纳入进来，通过可视化ETL（DI Studio）来进行ETL定制设计。数据导出以及数据可视化可以灵活的生成各种各样的报表，以适合不同用户的需求。数据反馈模块（Event Center）会根据度量数据区预制的事件触发条件进行不同的事件处理。通过QAF，用户不仅可以实时看到普元DevOps平台中软件生产交付的方方面面，还可以清晰的看到这些过程数据如何实现企业的业务价值，让DevOps在客户手里清清楚楚，有度有量。我们会在以后的章节，详细描述度量的实现方式，以及QAF领域系统的实现架构与具体技术。普元云计算专区：普元公众号：【11月15日外电头条】企业对Hadoop以及大数据相关技术的.._IT教育论坛
&>&&>&&>&&>&《Hadoop人才需求高涨 你准备好了吗？》评论
《Hadoop人才需求高涨 你准备好了吗？》评论
【11月15日外电头条】企业对Hadoop以及大数据相关技术的兴趣日益高涨，这同时也让大数据技术方面的专家成为炙手可热的人才。在本周于纽约举行的Hadoop全球大会上，众多分析师与IT管理者一再强调目前企业所面临的主要挑战之一就是在部署Hadoop方面人才匮乏。他们甚至表示，只要技术娴熟、堪当重任，企业愿意为这类员工缴纳健康保险。目前相关人才之短缺从以下事例中可见一斑：来自JP摩根大通公司以及eBay的IT高管们在会上发展主题演讲，以借机汇.....&&
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超越Ubuntu!Fedora 16正式版华丽体验(2)
超越Ubuntu!Fedora 16正式版华丽体验(2)
中关村在线
日，Fedora项目有一款力作――Fedora 16正式版发布。Fedora是一个由红帽公司赞助并提供社区支持的开源项目，Fedora操作系统可供任何网友免费下载，其中还提供很多自由软件的使用和分享。Fedora 16除了桌面版之外，还提供了KDE定制版、LXDE定制版、Xfce定制版等，有兴趣的网友可以在其官网上下载试用。
Linux开发代号的选择有点意思
不久前，红帽Fedora项目领导人Jared Smith也宣布了Fedora 17开发代号为Beefy Miracle(译名：结实的奇迹)。
498)this.width=498;' onmousewheel = 'javascript:return big(this)' height="249" alt="以云计算武装自己 Fedora 16华丽体验 " src="/files/uploadimg/3225.jpg" width="500" />
Jared Smith甚至还宣布了不同候选代号的用户投票情况。其中选择Beefy Miracle的得票数为1182，高居榜首。 Liege和Never的得票数则分别为。国外媒体调侃称，看来Linux用户都是食肉动物。
Fedora 17开发代号Beefy Miracle紧随Fedora 16的Verne版本被选拨出来，确实有些出人意料。为此，甚至有Fedora用户已经申请了BeefyMiracle.org 域名以此加以祝贺。
而红帽此次给Fedora 17冠之以Beefy Miracle，此前的Fedora 16的代号讨论中，Bacon(咸肉)也成为众人颇感兴趣的议题中心。
看看，最近Fedora的一些版本号：
Fedora 16 - Verne
Fedora 15 - Lovelock
Fedora 14 - Laughlin
Fedora 13 - Goddard
Fedora 12 - Constantine
Fedora 11 - Leonidas
在此之前，Ubuntu创始人马克&沙特尔沃思(Mark Shuttleworth)宣布Ubuntu下一个版本 12.04 LTS代号为Precise Pangolin。再看看Ubuntu最近的开发代号，我们会发现Ubuntu的开发代号总是与动物有关。
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大数据来袭，你准备好了吗
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最近有一则这样的笑话在网上流程开来，&有一个美国数学教授平生最怕坐飞机，他研究了近20年的统计数据，发现恐怖分子带炸弹上飞机的几率其实非常低，但是他还不安心，他又进一步研究数据发现，两个人同时带炸弹上飞机的几率几乎为零，于是从此他坐飞机都自己携带一枚炸弹。&这虽然是一个简单笑话，但却是一个大数据分析的真实案例。这名科学家最终的做法固然可笑，但是在整个过程中，他收集整理了20年来与之相关的数据，包括天气数据、航班信息、新闻事件、乘客信息、出租车信息、交通信息、监控信息等等大量的相关数据，通过自己的研究，整理和分析了数据之间的相关性，构建了数据分析模型，并最终得出了分析结果。那么，什么才是大数据呢？
&大数据&是一个体量特别大，数据类别特别大的数据集，并且这样的数据集无法用传统数据库工具对其内容进行抓取、管理和处理。 &大数据&首先是指数据体量(volumes)?大，指代大型数据集，一般在10TB?规模左右，但在实际应用中，很多企业用户把多个数据集放在一起，已经形成了PB级的数据量；其次是指数据类别(variety)大，数据来自多种数据源，数据种类和格式日渐丰富，已冲破了以前所限定的结构化数据范畴，囊括了半结构化和非结构化数据。接着是数据处理速度（Velocity）快，在数据量非常庞大的情况下，也能够做到数据的实时处理。最后一个特点是指数据真实性（Veracity）高，随着社交数据、企业内容、交易与应用数据等新数据源的兴趣，传统数据源的局限被打破，企业愈发需要有效的信息之力以确保其真实性及安全性。
&大数据&的概念远不止大量的数据（TB）和处理大量数据的技术，而是涵盖了人们在大规模数据的基础上可以做的事情，而这些事情在小规模数据的基础上是无法实现的。换句话说，大数据让我们以一种前所未有的方式，通过对海量数据进行分析，获得有巨大价值的产品和服务，或深刻的洞见，最终形成创新之力。
由此可见，大数据的建设，我们首先要明确我们分析的目标，需要具备一个高性能的、大容量的具备数据采集、存储、分析和展现能力的那么一个平台或者系统。这就需要考虑以下几个问题：数据从何而来？海量的数据如何存储？这么多相关或非相关的数据怎么分析？分析出来结果如何展示？因此考虑上述问题，大数据分析不应该是一个系统，而应该一个平台，是一个可以收集存储不同格式不同规模的海量数据的高度数据共享的平台，是一个随时根据需求建立模型分析和展示不同结果的平台。
图1 大数据平台系统结构
1.&&&&& 数据采集
大数据的采集是指利用多个数据库来接收发自客户端（Web、App或者传感器形式等）的数据，并且用户可以通过这些数据库来进行简单的查询和处理工作。比如使用传统的关系型数据库MySQL和Oracle等来存储数据，除此之外，Redis和MongoDB这样的NoSQL数据库也常用于数据的采集。
&　　在大数据的采集过程中，其主要特点和挑战是并发数高，因为同时有可能会有成千上万的用户来进行访问和操作，比如火车票售票网站和淘宝，它们并发的访问量在峰值时达到上百万，所以需要在采集端部署大量数据库才能支撑。并且如何在这些数据库之间进行负载均衡和分片的确是需要深入的思考和设计。
2.&&&&& 数据预处理
虽然采集端本身会有很多数据库，但是如果要对这些海量数据进行有效的分析，还是应该将这些来自前端的数据导入到一个集中的大型分布式数据库，或者分布式存储集群，并且可以在导入基础上做一些简单的清洗和预处理工作。导入与预处理过程的特点和挑战主要是导入的数据量大，每秒钟的导入量经常会达到百兆，甚至千兆级别。
3.&&&&& 数据分析
统计与分析主要利用分布式数据库，或者分布式计算集群来对存储于其内的海量数据进行普通的分析和分类汇总等，以满足大多数常见的分析需求，在这方面，一些实时性需求会用到EMC的GreenPlum、Oracle的Exadata，以及基于MySQL的列式存储Infobright等，而一些批处理，或者基于半结构化数据的需求可以使用Hadoop。统计与分析这部分的主要特点和挑战是分析涉及的数据量大，其对系统资源，特别是I/O会有极大的占用。
4.&&&&& 数据挖掘
与前面统计和分析过程不同的是，数据挖掘一般没有什么预先设定好的主题，主要是在现有数据上面进行基于各种算法的计算，从而起到预测（Predict）的效果，从而实现一些高级别数据分析的需求。比较典型算法有用于聚类的Kmeans、用于统计学习的SVM和用于分类的NaiveBayes，主要使用的工具有Hadoop的Mahout等。该过程的特点和挑战主要是用于挖掘的算法很复杂，并且计算涉及的数据量和计算量都很大，常用数据挖掘算法都以单线程为主。
5.&&&&& 结果呈现
&&& 当通过分析子系统对数据分析和处理完毕，需要从在独立的数据库存放计算和分析结果，并最终通过分析展示子系统将分析结果展现给数据需求者。分析展示子系统采用B/S架构构建一个Web应用，可以是更多的用户以最便捷的方式查看到分析结果。
& 上述内容就是普遍的一个大数据分析的基本步骤，大数据分析平台是运用了多种技术构建的一个整体，对基础设施建设具有很高要求，也是实现大数据分析平台的关键，而分析模型和方法建立则是大数据分析的核心，其中每一个环节都包含了大量技术应用。例如：
数据采集：ETL工具负责将分布的、异构数据源中的数据如关系数据、平面数据文件等抽取到临时中间层后进行清洗、转换、集成，最后加载到数据仓库或数据集市中，成为联机分析处理、数据挖掘的基础。
数据存取：关系数据库、NOSQL、SQL等。
基础架构：云存储、分布式文件存储等。
数据处理：自然语言处理(NLP，NaturalLanguageProcessing)是研究人与计算机交互的语言问题的一门学科。处理自然语言的关键是要让计算机&理解&自然语言，所以自然语言处理又叫做自然语言理解(NLU，NaturalLanguage Understanding)，也称为计算语言学(Computational Linguistics。一方面它是语言信息处理的一个分支，另一方面它是人工智能(AI, Artificial Intelligence)的核心课题之一。
统计分析：假设检验、显著性检验、差异分析、相关分析、T检验、方差分析、卡方分析、偏相关分析、距离分析、回归分析、简单回归分析、多元回归分析、逐步回归、回归预测与残差分析、岭回归、logistic回归分析、曲线估计、因子分析、聚类分析、主成分分析、因子分析、快速聚类法与聚类法、判别分析、对应分析、多元对应分析（最优尺度分析）、bootstrap技术等等。
数据挖掘：分类 （Classification）、估计（Estimation）、预测（Prediction）、相关性分组或关联规则（Affinity grouping or association rules）、聚类（Clustering）、描述和可视化、Description and Visualization）、复杂数据类型挖掘(Text, Web ,图形图像，视频，音频等)
模型预测：预测模型、机器学习、建模仿真。
结果呈现：云计算、标签云、关系图等。（彭勇）
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