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《弘扬“红船精神”走在时代前列》心得体会及感受
《弘扬红船精神走在时代前列》心得体会及感受
20xx年x月21日，习近平同志在《光明日报》发表《弘扬红船精神走在时代前列》重要文章，首次提出红船精神，并把红船精神概括为开天辟地、敢为人先的首创精神，坚定理想、百折不挠的奋斗精神，立党为公、忠诚为民的奉献精神，特别强调红船精神是中国革命精神之源，它同井冈山精神、长征精神、延安精神、西柏坡精神等一道，共同构成我们党在前进道路上战胜各种困难和风险、不断夺取新胜利的强大精神力量和宝贵精神财富。
实现中华民族的伟大复兴，是我们共产党人和全中国人民的最大梦想，我们现在比历史上任何时候都更接近这个梦想，但是，也要清醒地认识到，我们正处于实现中国梦的关键时刻。从五百年大国崛起的历史来看，一个国家成为第二大经济体之后，大概有5―xx年的时间是一个必须经过的爬坡过坎的关键期。
在这个关键时期，我们要全面建成小康社会；全面深化改革要在重要领域和关键环节取得决定性成果；依法治国基本方略全面落实，法治政府基本建成。还要全面从严治党，为全面建成小康、全面深化改革、全面依法治国提供可靠的政治保证。在这期间，我们会遇到从来没有遇到的问题，做从来没有做过的事，而且我们也没有现成的经验可资借鉴，因此，尤其需要发扬开天辟地、敢为人先的首创精神，敢于突破前人，自觉克服安于现状、不思进取的思想观念，坚持用创新的理论成果武装头脑，用创新的思想观念谋划工作，与时俱进、开拓创新，开辟共产党人的新天地。
在这个关键时期，我们会遇到各种各样想得到和想不到的风险和考验，我们将面临各种各样看得见和看不见的陷阱和暗礁。历史表明，这种情况下最容易动摇信仰信念，因此，尤其需要发扬坚定理想、百折不挠的奋斗精神，以共产党人的胸襟和眼界观察世界，判断形势，不怕艰难，坚忍不拔，矢志拼搏，艰苦创业，将党的事业进行到底。
习近平总书记指出，依水行舟，忠诚为民，成为贯穿中国革命和建设全过程的一条红线，也是红船精神的本质所在。关键时期，尤其体现人民的力量，尤其考验共产党人的人民性。因此，我们尤其需要发扬立党为公、忠诚为民的奉献精神，努力维护好、实现好、发展好最广大人民的根本利益。
总之，自建党以来，红船精神一直激励和鼓舞着我们党坚持站在历史的高度，走在时代的前列，勇当舵手，引领航向，不断取得革命、建设和改革的一个又一个胜利。我们有理由相信，红船精神会继续激励和鼓舞着我们党带领人民实现两个一百年奋斗目标，实现中华民族伟大复兴的中国梦，走向新的更大的辉煌。
延伸阅读：
弘扬红船精神专题学习心得体会
红船起航于嘉兴南湖，这是嘉兴荣耀，也是推进嘉兴发展特别珍贵的政治资源。十年来，嘉兴市委把红船精神作为党的诞生地最宝贵的资源和财富，作为激励嘉兴儿女坚定跟党走的闪亮精神坐标，作为激励嘉兴人民不断推动经济社会发展的强大信念力量，把红船精神作为耀眼红线、思想保障，贯穿于党的建设和经济社会发展之中。十年来，嘉兴各级党组织和广大党员干部在红船精神的引领下，团结和依靠全市人民，不断把我们的事业推向前进，取得了一个又一个胜利。
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《弘扬红船精神走在时代前列》心得体会及感受
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伟大的时代需要伟大的精神。在今天，南湖儿女作为红船精神的忠实守护者、传承者和实践者，要进一步凝聚智慧和力量，坚定信心、奋力拼搏，凝心聚力建设好党的诞生地，为谱写中国梦的嘉兴新篇章而奋斗。
当前嘉兴正处于全面建成惠及全市人民的小康社会、加快迈向现代化新征程的关键时期，红船精神作为时代传承的宝贵财富，作为克难奋进的重要法宝，是发展的牵引力。以红船精神为引领，加快现代化建设步伐，就是要主动适应经济发展的新常态，加快推进转型升级，促进经济持续平稳健康发展。继承和弘扬红船精神，有利于加强各级领导干部思想政治建设，坚定理想信念，保持党员本色;有利于激发广大干部群众在推动经济社会发展中的主观能动性，坚定对党信任，增强发展信心《弘扬“红船精神”走在时代前列》心得体会及感受。解决好转型发展期所面临的诸多新课题，也切实需要以红船精神武装党员干部头脑，并及时把它转化为促进发展的有效行动。
全面建成小康社会，改革是贯穿始终的不变逻辑《弘扬“红船精神”走在时代前列》心得体会及感受。对嘉兴而言，现阶段的改革，大多是比较难啃的硬骨头，更要继承和弘扬红船精神去推进。必须继承和弘扬开天辟地、敢为人先的首创精神，以巨大的政治勇气推进全方位的改革，敢于啃硬骨头，敢于涉险滩，以更大决心冲破思想观念的束缚、突破利益固化的藩篱必须继承和弘扬坚定理想、百执不挠的奋斗精神，以百折不挠的奋斗精神克难攻坚，突破长期以来的薄弱环节，冲破各种为了维护既得利益而企图使改革停滞不前的阻力。必须继承和弘扬立党为公、忠诚为民的奉献精神，要在全面深化改革进程中，准确把握群众利益诉求，充分考虑群众利益和承受能力《弘扬“红船精神”走在时代前列》心得体会及感受。
从发展规律来看，在推进全面建成小康社会的进程中，法治是我们必须秉持的金钥匙;从现实挑战来看，法治是我们倚重前行的靠山石。全面深化法治嘉兴建设是一项系统工程，必须继承和弘扬红船精神，让法治嘉兴建设站在高处、落在实处、抓在关键处。以红船精神为引领，全面深化法治嘉兴建设，要突出坚持和把握三个方面：一要全面提高依法执政能力，二要围绕改革发展稳定精准发力，三要依靠全民参与广泛聚力。
12在推进全面建成小康社会的进程中，我们要大力传承弘扬红船精神，着力把建党圣地打造成为党建高地。我们要坚持从严治党，教育引导广大共产党员深刻领悟、时刻牢记红船精神蕴含的与群众风雨同舟、百姓可载舟覆舟、发展如逆水行舟的道理;我们要坚持强化红船旁党员这一意识，全力提升基层组织战斗力，夯实接地气、通末梢的战斗堡垒，打造担当有为的干部队伍，持续推进作风效能转变，全面加强党风廉政建设;我们要坚持围绕发展抓党建，抓好党建促发展的理念，把党建工作与全市中心工作紧密结合起来，通过党建工作来激发干部群众的干事创业激情。在打造党建高地的伟大工程中，我们要自觉把红船精神融入血液、化为基因，深深扎根于人民之中，与人民群众同呼吸、共命运、心连心，为谱写中国梦的嘉兴新篇章而不懈奋斗。
阅读拓展：
践行红船精神心得体会
伟大的精神引领伟大的事业。红船精神不仅属于历史，而且属于现在、属于未来。作为一名共产党员我们要进一步传承和弘扬红船精神，切实增强不辱使命的信心，以永无止境的追求、善谋新篇的担当，继续干在实处、走在前列。
红船精神作为革命精神之源，本身就蕴涵着厚重的历史文化、丰富的价值元素。在各种思想文化相互激荡的今天，红船精神是开展政治信仰教育、民族精神教育和思想道德教育的重要价值引领。
123南湖红船不仅是进行革命传统教育的好课堂，也是锤炼政治品质、保持崇高精神的加油站。习近平同志强调：实现我们的发展目标，不仅要在物质上强大起来，而且要在精神上强大起来。我们要充分发挥红船精神的精神激励功能，更加突出理想信念，按照三严三实要求，不断锤炼品质（不忘初心牢记使命主题征文及征稿:做砥砺奋进的新时代青年）、提升境界，着力培育为民情怀，联系群众在密切上下功夫，服务群众在具体上见行动，切实当好人民群众的贴心人和主心骨;更加突出责任担当，敢于在困难面前逞英雄，切实用脚步丈量民情、用规律作出决策、用行动破解难题，真正把强基固本、大抓基层各项工作做细做实做深;更加突出创业争先，引导基层一线和广大群众保持敢闯敢试、敢为人先的昂扬斗志，千方百计释放和激发改革红利、创新活力、发展动力，不负重托、率先发展。
我们要大力发扬红船精神，要不断提高社会建设水平、全面提高生态文明建设水平、认真落实全面依法治国要求、坚持伟大工程和伟大事业协同推进等方面，保持战略定力，追求更大作为，大力推进四个全面战略布局的具体实践，让红船精神迸发出更加夺目的光彩。
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篇2：大数据心得体会
大数据心得体会 本文关键词：心得体会，数据
大数据心得体会 本文简介：大数据心得体会早在2007年，人类制造的信息量有史以来第一次在理论上超过可用存储空间总量，近几年两者的剪刀差越来越大。2010年，全球数字规模首次达到了“ZB”（1ZB＝1024TB）级别。2012年，淘宝网每天在线商品数超过8亿件。2013年底，中国手机网民超过6亿户。随着互联网、移动互联网、传感
大数据心得体会 本文内容：
大数据心得体会
早在2007年，人类制造的信息量有史以来第一次在理论上超过可用存储空间总量，近几年两者的剪刀差越来越大。2010年，全球数字规模首次达到了“ZB”（1ZB＝1024TB）级别。2012年，淘宝网每天在线商品数超过8亿件。2013年底，中国手机网民超过6亿户。随着互联网、移动互联网、传感器、物联网、社交网站、云计算等的兴起，我们这个社会的几乎所有方面都已数字化，产生了大量新型、实时的数据。无疑，我们已身处在大数据的海洋。
有两个重要的趋势使得目前的这个时代（大数据时代）与之前有显著的差别：其一，社会生活的广泛数字化，其产生数据的规模、复杂性及速度都已远远超过此前的任何时代；其二，人类的数据分析技术和工艺使得各机构、组织和企业能够以从前无法达到的复杂度、速度和精准度从庞杂的数据中获得史无前例的洞察力和预见性。
大数据是技术进步的产物，而其中的关键是云技术的进步。在云技术中，虚拟化技术乃最基本、最核心的组成部份。计算虚拟化、存储虚拟化和网络虚拟化技术，使得大数据在数据存储、挖掘、分析和应用分享等方面不仅在技术上可行，在经济上也可接受。
在人类文明史上，人类一直执着探索我们处的世界以及人类自身，一直试图测量、计量这个世界以及人类自身，试图找到隐藏其中的深刻关联、运行规律及终极答案。大数据以其人类史上从未有过的庞大容量、极大的复杂性、快速的生产及经济可得性，使人类第一次试图从总体而非样本，从混杂性而非精确性，从相关关系而非因果关系来测量、计量我们这个世界。人类的思维方式、行为方式及社会生活的诸多形态（当然包括商业活动）正在开始发生新的变化。或许是一场革命性、颠覆性的变化。从这个意义上讲，大数据不仅是一场技术运动，更是一次哲学创新。
1
大数据的概述
1.1
大数据的概念
大数据（Big
Data）是指那些超过传统数据库系统处理能力的数据。它的数据规模和转输速度要求很高，或者其结构不适合原本的数据库系统。为了获取大数据中的价值，我们必须选择另一种方式来处理它。
数据中隐藏着有价值的模式和信息，在以往需要相当的时间和成本才能提取这些信息。如沃尔玛或谷歌这类领先企业都要付高昂的代价才能从大数据中挖掘信息。而当今的各种资源，如硬件、云架构和开源软件使得大数据的处理更为方便和廉价。即使是在车库中创业的公司也可以用较低的价格租用云服务时间了。
对于企业组织来讲，大数据的价值体现在两个方面：分析使用和二次开发。对大数据进行分析能揭示隐藏其中的信息，例如零售业中对门店销售、地理和社会信息的分析能提升对客户的理解。对大数据的二次开发则是那些成功的网络公司的长项。例如Facebook通过结合大量用户信息，定制出高度个性化的用户体验，并创造出一种新的广告模式。这种通过大数据创造出新产品和服务的商业行为并非巧合，谷歌、雅虎、亚马逊和Facebook，它们都是大数据时代的创新者。
1.2
大数据的三层关系
第一层关系：数据与机器的关系。大数据纪元刚开始，产业界碰到的第一个核心问题就是“大”的问题。做了几十年的数据仓库甚至海量并行处理的数据库都不能处理那么大的数据，怎么办？需要范式切换。主要有三个方面，新型的数据与机器关系当中的第一条就是重新考虑架构与算法，重新考虑舍得，有舍才能得，天下没有免费的午餐，所以必须要舍弃一些，得到一些新的。必须舍弃贵族化的高端小型机和UNIX服务器，得到平民化的更大量的X86服务器。通过这样一种可横向、可水平扩展服务器处理每两年翻番的数据量的挑战。第二个舍得是舍弃硬件的可靠性和可用性，得到软件的可靠性和可用性。这也就是谷歌三大论文以及Hadoop的核心重点。第三个舍得是舍弃传统数据库的强一致性，获得更放松一致性、可扩展架构，如NoSQL。第四个舍得是传统算法强调非常严格的精确性，现在要放弃一些精确性，通过近似、采样这种方式来获得更好的扩展性。
最早大数据的处理范式是Mapreduce的批量处理，英特尔慢慢有其他的需求，实时的流处理、多迭代的处理、图计算、即时查询等等新的范式百花齐放，最后万法归宗。刚才王斌老师将讲的SAP的HANA本身就是数据管理和分析的融合，现在非常流行的Hadoop之后的SPARK，就是把前面的各种范式进行了融合。
存储与内存的消长，大数据第一个要解决把数据存储下来，后来发现要把它放到大的内存里进行处理，获得实时性，接着在存储和内存之间现在又出现了闪存，有闪存化甚至全闪存的存储，也有闪存化的内存，把所有的计算在闪存里面处理，已经被微软、Facebook等等大量使用。大家可以预期，两年以后出现新的非易失性的闪存，它的速度可能要比闪存快几百倍，和内存相似，这又会极大地颠覆数据与机器的关系。
第二层关系：数据与人的关系。主要是价值的觉醒，如果数据不能产生价值它可能是负面资产。数据怎么能够给人带来价值？我们介绍一下它的价值维度，把它映射到二维的时空象限里，用六个关键词来描述它。第一是“Volume”，两个关键词，小数据见微对个人进行刻划，大数据知著能够了解宏观规律，它是空间概念，同时也是时间概念，数据刚刚产生的时候，它的个性化价值、见微的价值最大，而随着时间的推移，它渐渐退化到只有集合价值。第二是Velocity，时间轴的原点是当下实时价值，副轴是过往，正轴是预测未来，如果知道知前后就能够做到万物的皆明。第三是Variety，多源异质的数据，能够过滤噪声、查漏补缺、去伪存真，就是辩讹。还有晓意，能够从大量的非结构化数据中获得语意，从而能够使机器窥探人的思维境界，这六个价值维度怎么去实现？主要是两部分人，一是数据科学家要洞察数据，另外一个是终端用户和领域专家要去解读数据并利用数据。首先看洞察数据，数据科学，人和机器作用发生了消长，讲个例子，机器学习大家觉得是机器的问题，其实人在里面起到很重要的作用，尤其是机器学习是模型加特征，而特征工程是一个人力工程，你要有经验非常丰富的特征团队去死磕特征，找出更好、更多的特征，才能够使机器学习的效果更好。但是现在深度学习这些新技术出来，能够用机器学习特征，能够在大量非结构化数据中找到丰富的信息维度用特征表达出来，这远远超出了人的能力。大家知道黑客帝国描述了一个场景，人脑袋后面插一个插头，给机器提供营养，我可能不会那么悲观，但是像这样的互动关系以一种更良性的方式出现了，现在人的一言一行、社交行为、金融行为都已经成为机器的养料、机器的数据，使得机器获得更好的洞察。
终端用户需要更好地、更傻瓜化的分析工具和可视化工具，两年前我去参加大数据的会，基本上都是Hadoop和NoSQL现在大家参加大数据会可以看到清一色的分析工具和可视化工具。大数据跟各行各业的化学作用正在发生。如果马化腾说“互联网+”是互联网与各行各业的加法效应，那么大数据将与各行各业产生乘法效应。
第三个关系，数据与数据的关系。现在只有海面平的数据是搜索引擎可以检索到，深海的数据可能是黑暗的数据，在政府、在企业里大家看不到。我们怎么办呢？必须让数据发现数据。只有让数据能够发现数据、遇到数据，才能产生金风玉露一相逢、便胜却人间无数的效果。这里有三个重要的观念，需要法律、技术、经济理论和实践上配合。法律上要明确数据的权利，数据所有权，数据的隐私权，什么数据不能给你看；数据的许可权，什么数据是可以给你看的；数据的审计权，我给你看了以后，你是不是按照许可的范围去看；数据的分红权。数据像原油又不同于原油，原油用完了就没有了，数据可以反复地产生价值，因此数据的拥有者应该得到分红。我们要保证数据的开放、共享、交易。
公共数据和部分科研数据要开放，开放过程中注意保护隐私。企业之间可以进行数据的点对点共享，最高境界是不丢失数据的所有权和隐私权的前提下共享，这里有多方安全计算的概念。1982年姚期智老先生提出了百万富翁的窘境的问题，两个百万富翁他们想要比谁更富，但是谁都不愿意说出来自己都多少钱，在我们的数据共享当中要通过各种各样的技术达到这样的效果。还有数据交易，建立多边多边平台来支持数据交易。
互联网能发展起来经济学理论和实践是很重要的支撑，梅特卡夫定律决定了一个互联网公司的价值，跟它用户数的平方成正比，又比如说谷歌请最好的经济学家，它的一个广告业务的核心就是建立在一个非常先进的拍卖经济学的模型基础上。数据经济也需要这样一些基础的理论，比如数据定价和信息定价不一样，信息做一个咨询报告5000美金卖给你，可以卖给所有人。但数据对不同的单位价值不一样，可能我之毒药是彼之蜜糖。另外估值，一个企业拥有大量的数据，是无形资产的一部分，对于企业的市场价值带来了多大的增长。
1.3
大数据的四个特性
大数据是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。这也是一个描述性的定义，在对数据描述的基础上加入了处理此类数据的一些特征，用这些特征来描述大数据。当前，较为统一的认识是大数据有四个基本特征:
数据规模大(
Volume)
，数据种类多(
Variety)
，数据要求处理速度快(
Velocity)
，数据价值密度低(
Value)
，即所谓的四V
特性。
数据规模大(
Volume)：企业面临着数据量的大规模增长。例如，IDC最近的报告预测称，到2020年，全球数据量将扩大50倍。目前，大数据的规模尚是一个不断变化的指标，单一数据集的规模范围从几十TB到数PB不等。简而言之，存储1PB数据将需要两万台配备50GB硬盘的个人电脑。此外，各种意想不到的来源都能产生数据。
数据种类多(
Variety)：一个普遍观点认为，人们使用互联网搜索是形成数据多样性的主要原因，这一看法部分正确。然而，数据多样性的增加主要是由于新型多结构数据，以及包括网络日志、社交媒体、互联网搜索、手机通话记录及传感器网络等数据类型造成。其中，部分传感器安装在火车、汽车和飞机上，每个传感器都增加了数据的多样性。
处理速度快(
Velocity)：高速描述的是数据被创建和移动的速度。在高速网络时代，通过基于实现软件性能优化的高速电脑处理器和服务器，创建实时数据流已成为流行趋势。企业不仅需要了解如何快速创建数据，还必须知道如何快速处理、分析并返回给用户，以满足他们的实时需求。根据IMS
Research关于数据创建速度的调查，据预测，到2020年全球将拥有220亿部互联网连接设备。
数据价值密度低(
Value)：大数据具有多层结构，这意味着大数据会呈现出多变的形式和类型。相较传统的业务数据，大数据存在不规则和模糊不清的特性，造成很难甚至无法使用传统的应用软件进行分析。传统业务数据随时间演变已拥有标准的格式，能够被标准的商务智能软件识别。目前，企业面临的挑战是处理并从各种形式呈现的复杂数据中挖掘价值。
1.4
大数据的三个特征
除了有四个特性之外，大数据时代的数据还呈现出其他三个特征。
第一个特征是数据类型繁多。包括网络日志、音频、视频、图片、地理位置信息等等，多类型的数据对数据的处理能力提出了更高的要求.
第二个特征是数据价值密度相对较低。如随着物联网的广泛应用，信息感知无处不在，信息海量，但价值密度较低，如何通过强大的机器算法更迅速地完成数据的价值“提纯”，是大数据时代亟待解决的难题。
第三个特征是处理速度快，时效性要求高。这是大数据区分于传统数据挖掘最显著的特征。
2
大数据的技术与处理
2.1
大数据的技术
1.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。
2.数据存取：关系数据库、NOSQL、SQL等。
3.基础架构：云存储、分布式文件存储等。
4.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。
5.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。
6.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)。
7.模型预测：预测模型、机器学习、建模仿真。
8.结果呈现：云计算、标签云、关系图等。
2.2
大数据的处理
1.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，电商会使用传统的关系型数据库MySQL和Oracle等来存储每一笔事务数据，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.导入/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。也有一些用户会在导入时使用来自Twitter的Storm来对数据进行流式计算，来满足部分业务的实时计算需求。
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.统计/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.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。
整个大数据处理的普遍流程至少应该满足这四个方面的步骤，才能算得上是一个比较完整的大数据处理。
3
大数据的应用
正如诸多文献所谈到的，大数据对许多行业的影响和冲击已经呈现。例如，商零售、物流、医药、文化产业等。金融，作为现代经济中枢，其实也已透出了大数据金融的曙光。
过去的2013年，中国金融界热议最多的或许是互联网金融，更有人指出2013年是中国互联网金融元年。确实，第三方支付、P2P、网贷、众筹融资、余额宝、微信支付等发展迅速。众多传统金融业者也或推出自己的电商平台，或与互联网企业联手提供相应的金融产品和服务。
互联网金融，无论是业界、监管者或理论界，都在试图给出自己的理解和定义。但到目前为止，尚未有一个统一的、规范的概念。在我看来，互联网金融本来就是一个不确切的概念，也不可能有一个明确的定义。严格说来，所谓互联网金融只是大数据金融的一种展现或形态。换言之，前者是表，后者是里。
这是因为，无论是互联网还是金融业，其实质都是大数据（信息）。首先，对互联网企业而言，流量、客户等数据（信息）是其涉足金融业的基石。对金融企业而言，提供中介服务，撮合金融交易也是以数据（信息）为基础。其次，没有大数据技术的支撑，所谓互联网金融也难以快速、持续成长。20世纪90年代互联网浪潮的蓬勃兴起，至今已近二十年。但从世界范围看，所谓互联网金融却发展缓慢。当然，其中原因很多，但其主要原因则是大数据技术是近几年才快速发展起来的。最后，从金融企业来看，在数据中心建设，软硬件系统建设，数据（信息）挖掘、分析等方面也是做得有声有色，其庞大的客户数据、海量交易记录及众多信息源，使其在大数据应用方面也做了许多积极探索。因此，要准确反映近年新金融趋势，“大数据金融”比“互联网金融”更为贴切。
4
大数据应用中的三大难题
近年来，大数据这个词成为互联网领域关注度最高的词汇，时至今日，大数据已经不再是IT圈的“专利”了，从去年的春晚，到刚刚过去的两会，都能见到它的身影，但实际上春晚与两会的数据都只能叫做小数据，它与真正的大数据还相差甚远。即便如此，数据所产生的价值已经被人们所认知。
就大数据来说，它的发展可以分成三个阶段，第一个阶段是组织内部的数据，这些数据通常都是结构化的数据，我们一般将这些数据进行分类、排序等操作，将相同类型的数据进行对比、分析、挖掘，总而言之基本上都是统计工作。到了第二阶段，数据的范围扩大到行业内，各种各样的应用数据出现，数据量大规模增长，尤其是非结构化数据的出现。典型的像视频、图片这一类的数据，在这一阶段的特点就是非结构化和结构化数据并存，且数据量巨大，要对这些数据进行分析是我们目前现阶段所处在的状态。
第三阶段则是未来大数据发展的理想化状态，首先它一定是跨行业的，且数据的范围是整个社会。通过对这些数据进行分析加以使用，将直接改变我们的生活方式，这也是现在很多企业所设想的未来交通、医疗、教育等领域的发展方向。
1.大数据太大不敢用
第三个阶段是我们所憧憬的，但在我们所处的第二阶段面对的更多是问题。其中的一个问题就是“大”。大数据给人最直观的感受就是大，它所带来的问题不仅仅是存储，更多的是庞大的数据没办法使用，以交通为例，从2001年开始在北京的主干道上都增设了一些卡口设备，到了今天基本上大街小巷都能看到。
这些设备每天所拍摄的视频及照片产生的数据量是惊人的，仅照片每天就能产生2千万张，而解决这些数据的存储只是最基本的任务，我们更需要的是使用这些数据。例如对套牌车辆的检查，对嫌疑车辆的监控，当你想要使用这些数据的时候，传统的数据库以及系统架构，放进这么庞大的数据，是根本跑不动的。这一问题导致很多企业对大数据望而却步。
2.大数据太难不会用
说到大数据的使用，自然离不开Hadoop，Hadoop本身提供了分布式系统中两个最重要的东西：分布式存储（HDFS）和分布式计算（Mapreduce）。这两者解决了处理大数据面临的计算和存储问题，但更为重要的是，为开发大数据应用开辟了道路。
Hadoop是目前解决大数据问题最流行的一种方式，但其仍然有不成熟的地方，曾作为雅虎云计算以及Facebook软件工程师的Jonathan
Gray就表示：“Hadoop实施难度大，且复杂，如果不解决技术复杂性问题，Hadoop将被自己终结。”正是由于这样的原因，Gray创办了自己的公司——Continuuity，这家公司的目标就是在Hadoop和Hbase基础上创建一个抽象层，屏蔽掉Hadoop底层技术的复杂性。由此可见想要用好大数据又是一大考验。
3.大数据太贵用不起
Hadoop的特点就是让你可以使用廉价的x86设备来完成大数据的业务，但事实上如果你真想要用它来完成某些商业任务你还得是个“土豪”。在国外那些使用大数据的成功案例里，亚马逊曾给出过这样一组数字，NASA需要为45天的数据存储服务支付超过100万美元。像Quant___cast这样的数字广告公司，同样也是花费了巨额的资金用在Hadoop技术上，来根据自己的需求定制系统。从上面两个案例来看用于商业用途的大数据现阶段还是很费钱的，随着大数据软件环境逐渐成熟，开发工具增多，价格在未来会逐渐降低。
从上面罗列的这三点困难，其实并不是要给大数据泼冷水，而是想说大数据想要淘金并不简单，首先在做大数据之前，好好盘点一下自己拥有的资源，不仅仅是数据资源，还包括知识与技能。确定了自己的能力之后，选择一个能够发挥你现有资源最大价值的项目。如果你需要帮手，应先考虑商业顾问，再考虑技术人才。为了解答一个生意上的困惑花下的钱，叫作投资，而把钱投到一个拥有特殊技能的IT人才身上，那就叫沉没成本。当你有了这些之后，选择更灵活且可扩展的工具，为以后的扩充打好基础。更重要的是——从小规模做起。
5
大数据创新的驱动力
计算机科学与技术的发展使得大规模信息处理基础设施产生重要改变。在过去的30年中，经典的数据库管理系统（DBMS）在处理大规模数据方面与时俱进，在企业数据处理等方面得到广泛应用。数据库研究和技术进展主要集中在数据建模、描述性查询语言、事务处理和数据库可靠性等。在这个过程中，相关的数据仓库和数据挖掘分析技术也成为一个热点研究方向；人们认识到数据处理过程中的信息可以被有效整理和分析来支持以数据为中心的决策支持。
数据库管理系统在目前的互联网时代继续占据了重要地位。在一个典型的互联网服务系统架构中，数据库管理系统和Web服务器及应用服务共同作用，为互联网用户提供各类信息和服务。在这个系统架构中，人们期望系统能支持无限次和高速的互联网用户访问，这个时候数据库层由于在硬件可扩展性上面的不足可能成为系统性能瓶颈。这个挑战我们称为大数据问题
（big
data
problem）。大数据系统期望能对大规模异构复杂数据建模，进行实时分析；传统的商用数据库系统很难提供良好的解决方案。另一个大数据相关的挑战是服务器端数据中心的数据维护及安全隐私问题。近年来云计算技术已经成为大数据中心的一种可靠解决方案，Google,Yahoo
and
Microsoft等公司也纷纷开发自己的云计算系统。尽管云计算在互联网应用中已经体现出很多优越性，其在系统成熟性、可用性等方面还有很大提高空间。
显而易见，大数据领域的大规模数据管理和复杂数据分析已经成为新的研究前沿。目前的各类大数据应用正是大数据研究的驱动力，比如社会网络、移动计算、科学应用等等。这些应用产生的大数据往往具有海量、时序动态性、多样等特性，给数据库领域的各项技术带来巨大挑战，涵盖包括数据获取、组织管理、分析处理和应用呈现等整个数据管理生命周期。针对数据管理和分析不同系统应用，各类大数据处理技术在也不断发展。MapReduce作为一种分布式的数据处理框架由于其灵活性、可扩展性、高效和容错等特性其近年来得到了广泛应用。此外，也有多类其他分布式数据处理系统用来解决MapReduce不擅长的问题，比如交互式分析、图计算和分析、实时和流处理、通用数据处理等等。大数据不但给数据库研究领域，同时也给体系结构、存储系统、系统软件和软件工程等计算机多个学科带来了很多机会和挑战。大数据正是目前很多计算机科学问题的根本，并驱动众多新科技的发展。
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大数据的发展前景
大数据的概念来源于、发展于美国，并向全球扩展，必将给我国未来的科技与经济发展带来深远影响。根据IDC
统计，目前数据量在全球比例为:
美国32%、西欧19%、中国13%，预计到2020
年中国将产生全球21%
的数据，我国是仅次于美国的数据大国，而我国大数据方面的研究尚处在起步阶段，如何开发、利用保护好大数据这一重要的战略资源，是我国当前亟待解决的问题。
而大数据未来的发展趋势则从以下几个方面进行：
（1）开放源代码
大数据获得动力，关键在于开放源代码，帮助分解和分析数据。Hadoop
和NoSQL
数据库便是其中的赢家，他们让其他技术商望而却步、处境很被动。毕竟，我们需要清楚怎样创建一个平台，既能解开所有的数据，克服数据相互独立的障碍，又能将数据重新上锁。
（2）市场细分
当今，许多通用的大数据分析平台已投入市场，人们同时期望更多平台的出现，可以运用在特殊领域，如药物创新、客户关系管理、应用性能的监控和使用。若市场逐步成熟，在通用分析平台之上，开发特定的垂直应用将会实现。但现在的技术有限，除非考虑利用潜在的数据库技术作为通用平台
(
如Hadoop、NoSQL)。人们期望更多特定的垂直应用出现，把目标定为特定领域的数据分析，这些特定领域包括航运业、销售业、网上购物、社交媒体用户的情绪分析等。同时，其他公司正在研发小规模分析引擎的软件套件。比如，社交媒体管理工具，这些工具以数据分析做为基础。
（3）预测分析
建模、机器学习、统计分析和大数据经常被联系起来，用以预测即将发生的事情和行为。有些事情是很容易被预测的，比如坏天气可以影响选民的投票率，但是有些却很难被准确预测。例如，中间选民改变投票决定的决定性因素。但是，当数据累加时，我们基本上有能力可以大规模尝试一个连续的基础。网上零售商重新设计购物车，来探索何种设计方式能使销售利润最大化。根据病人的饮食、家族史和每天的运动量，医生有能力预测未来疾病的风险。当然，在人类历史的开端，我们就已经有各种预测。但是，在过去，许多预测都是基于直觉，没有依靠完整的数据集，或者单单靠的是常识。当然，即便有大量数据支撑你的预测，也不表明那些预测都是准确的。2007
年和2008
年，许多对冲基金经理和华尔街买卖商分析市场数据，认为房地产泡沫将不会破灭。根据历史的数据，可以预测出房地产泡沫即将破裂，但是许多分析家坚持原有的观点。另一方面，预测分析在许多领域流行起来，例如欺诈发现(
比如在外省使用信用卡时会接到的诈骗电话)，保险公司和顾客维系的风险管理。
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结语
大数据正在以不可阻拦的磅礴气势，与当代同样具有革命意义的最新科技进步
(如纳米技术、生物工程、全球化等)一起，揭开人类新世纪的序幕。可以简单地说，以往人类社会基本处于蒙昧状态中的不发展阶段，即自然发展阶段。现在，这一不发展阶段随着2012年的所谓“世界末日”之说而永远成为了过去。大数据宣告了21世纪是人类自主发展的时代，是不以所谓“上帝”的意志为转移的时代，是“上帝”失业的时代。
对于地球上每一个普通居民而言，大数据有什么应用价值呢?只要看看周围正在变化的一切，你就可以知道，大数据对每个人的重要性不亚于人类初期对火的使用。大数据让人类对一切事物的认识回归本源;大数据通过影响经济生活、政治博弈、社会管理、文化教育科研、医疗保健休闲等等行业，与每个人产生密切的联系。
大数据技术离你我都并不遥远，它已经来到我们身边，渗透进入我们每个人的日常生活消费之中，时时刻刻，事事处处，我们无法逃遁，因为它无微不至：它提供了光怪陆离的全媒体，难以琢磨的云计算，无法抵御的仿真环境。大数据依仗于无处不在的传感器，比如手机、发带，甚至是能够收集司机身体数据的汽车，或是能够监控老人下床和行走速度与压力的“魔毯”(由GE与Intel联合开发)，洞察了一切。通过大数据技术，人们能够在医院之外得悉自己的健康情况;而通过收集普通家庭的能耗数据，大数据技术给出人们切实可用的节能提醒;通过对城市交通的数据收集处理，大数据技术能够实现城市交通的优化。
随着科学技术的发展，人类必将实现数千年的机器人梦想。早在古希腊、古罗马的神话中就有冶炼之神用黄金制造机械仆人的故事。《论衡》中也记载有鲁班曾为其母巧公制作一台木马车，“机关具备，一驱不还”。而到现代，人类对于机器人的向往，从机器人频繁出现在科幻小说和电影中已不难看出。公元2035年，智能型机器人已被人类广泛利用，送快递、遛狗、打扫卫生……这是电影《我，机器人》里描绘的场景。事实上，今天人们已经享受到了部分家用智能机器人给生活带来的便利。比如，智能吸尘器以及广泛应用于汽车工业领域的机器手等等。有意思的是，2010年松下公司专门为老年人开发了“洗发机器人”，它可以自动完成从涂抹洗发水、按摩到用清水洗净头发的全过程。未来的智能机器人不会是电影《变形金刚》中的庞然大物，而会越来越小。目前，科学家研发出的智能微型计算机只和雪花一样大，却能够执行复杂的计算任务，将来可以把这些微型计算机安装在任何物件上用以监测环境和发号施令。随着大数据时代的到来和技术的发展，科技最终会将我们带进神奇的智能机器人时代。
在大数据时代，人脑信息转换为电脑信息成为可能。科学家们通过各种途径模拟人脑，试图解密人脑活动，最终用电脑代替人脑发出指令。正如今天人们可以从电脑上下载所需的知识和技能一样，将来也可以实现人脑中的信息直接转换为电脑中的图片和文字，用电脑施展读心术。2011年，美国军方启动了“读心头盔”计划，凭借读心头盔，士兵无需语言和手势就可以互相“阅读”彼此的脑部活动，在战场上依靠“心灵感应”，用意念与战友互通讯息。目前，“读心头盔”已经能正确“解读”45%的命令。随着这项“读心术”的发展，人们不仅可以用意念写微博、打电话，甚至连梦中所见都可以转化为电脑图像。据美国《纽约时报》报道，奥巴马政府将绘制完整的人脑活动地图，全面解开人类大脑如何思考、如何储存和检索记忆等思维密码作为美国科技发展的重点，美国科学家已经成功绘出鼠脑的三维图谱。2012年，美国IBM计算机专家用运算速度最快的96台计算机，制造了世界上第一个“人造大脑”，电脑精确模拟大脑不再是痴人说梦。试想一下，如果人类大脑实现了数据模拟，或许你的下一个BOSS是机器人也不一定。
总而言之，大数据技术的发展有可能解开宇宙起源的奥秘。因为，计算机技术将一切信息无论是有与无、正与负，都归结为0与1，原来一切存在都在于数的排列组合，在于大数据。
篇3：体育课学习太极拳的心得体会
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体育课学习太极拳的心得体会 本文简介：体育课学习太极拳的心得体会这学期学习了二十四式太极拳，因为高中学过一点太极拳所以以为有基础会很好学，但是开始学的时候发现很难做到动作标准可能是因为很久没打太极的原因了吧，也可能是现在学的和原来学的不同。但是自己仍占一定的优势。经过这一学期的学习更让我体会到太极拳的好处，后来终于找到感觉，打得有点模样
体育课学习太极拳的心得体会 本文内容：
体育课学习太极拳的心得体会
这学期学习了二十四式太极拳，因为高中学过一点太极拳所以以为有基础会很好学，但是开始学的时候发现很难做到动作标准可能是因为很久没打太极的原因了吧，也可能是现在学的和原来学的不同。但是自己仍占一定的优势。经过这一学期的学习更让我体会到太极拳的好处，后来终于找到感觉，打得有点模样了。
太极已经成为中国文化的象征性符号，太极拳在世界各地有约1亿爱好者。走到世界许多地方，一提中国，很多人知道中国的太极拳。在申奥的宣传片中，反复出现太极拳的形象，这进一步强化了太极文化的影响力；而且从全球的文化发展潮流来看，以太极文化为代表的东方价值观得到越来越多人的认同。从中国本土的情况来看，随着经济的不断发展，休闲健身在人们生活中的重要性不断提高，关注生活质量成为一个普遍的趋势，这都同太极文化是相一致的。中华人民共和国成立后，新编了简化太极拳、八十八式太极拳、四十八式太极拳，四十二式太极拳，四十二式太极剑，杨式太极拳竞赛套路等。各种太极拳的基本风格和技术结构大同小异，运动方法上均要求心静意专，呼吸自然，中正自然，中正安静，柔和缓慢，圆活完整，协调连贯，轻灵沉着，虚实分明。太极拳除拳之外，尚有散打形式的太极推手，以及器械练习的刀、剑、等。
上第一节课时，老师当时在我们面前虽然只是比划了几个简单的动作,但当时就感觉到,原来太极拳不只是武术或者说一项强身健体的运动,更是一种美学,一种艺术.它如此自然和舒展,非常漂亮和洒脱.接下来我们投入到二十四式太极拳的学习，从起势，左右野马分鬃，一直到单鞭云手单鞭，由易到难，可渐渐的，高探马，又蹬脚，一直到最后的收势似乎没那么困难，后面的学习越顺畅。一直到最后能自己独立的打出一整套二十四式，心里也很有成就感。
我在第一天练习预备式和随息放松时，思想怎么也集中不到自己身上，旁边稍有动静就会分心，但是按照练习要求--吸保持放松态，呼放松手臂，开始时有点顾左就顾不上右，顾呼吸就顾不了站姿…我就试着按要求站好姿式，保持正常呼吸，第一次呼气时先放松左臂，左臂放松下来，再在下一次呼气时放松右臂，因为心里总要这样想着，这样练习几天后，感觉集中思想并不是那么难了。听了老师的话后，我才渐渐的体会出其要领，慢慢的不再是死记动作，而是思考着体会着前进。在课余时间，我也曾和舍友在楼道里打太极拳，虽然当时还没学完整套动作，自己做的也不算标准，但真的好好把动作做一遍就会有一些微妙的感受，最明显的就是练完之后手心和身上会出汗，还有就是练习时心静下来不受外界干扰就好像只有自己存在一样，心里觉得很安逸，再加上阳光照在身上感觉从里到外都是温暖的，很舒服，感觉疲惫感都没有了，也不会犯困，变得很有精神，浑身轻松。
所以，我们学习太极拳的过程中我们受益很多，一方面是身体的，另一方面是心理上的。身体上，它即是一种合乎生理和体育原理的健身运动，又是一种治疗疾病的有效手段。一方面，不受场地、时间限制，备受人们青睐太极拳姿势优美，动作柔和，男女老幼皆宜，不受时间和季节的限制，单人练习也可，集体练更好。既能锻炼身体，又能防治疾病。另一方面，坚持练太极拳，能健康长寿，打太极拳虽然不跑不跳不用猛力，但对身体的锻炼作用也是很大的，因为打拳时全身的骨骼、关节、肌肉都得到自然柔和的伸缩训练，不断地改善身体各素质和各个系统功能，故能提高新陈代谢水平，有利于健康长寿。
太极拳对人体各器官系统的六大生理作用，简述如下：
①锻炼神经系统，提高器官功能：
②有助于心脏、血管和淋巴系统的健康；
③增强呼吸机能，扩大肺活量；
④促进消化功能和体内物质代谢；
⑤加强肌肉、骨骼和关节的活动；
⑥畅通经络
心理上，我开始学着坦然，淡然，从容不迫，从自己的内心开始寻找到一种博大的生命境界！要打好太极拳就是首先要清空自己的脑子，看到自己的心。减法，总是减法。我学会了换一种思维，用减法生活。