教育数据可分为哪四层？

一、教育数据可分为哪四层？

整体来说，教育大数据可以分为四层，由内到外分别是基础层、状态层、资源层和行为层。

基础层：也就是我们国家最最基础的数据，是高度保密的数据；包括教育部2012年发布的七个教育管理信息系列标准中提到的所有数据，如学校管理信息、行政管理信息和教育统计信息等；

状态层，各种装备、环境与业务的运行状态的数据；必然设备的耗能、故障、运行时间、校园空气质量、教室光照和教学进度等；

资源层，最上层是关于教育领域的用户行为数据。比如PPT课件、微课、教学视频、图片、游戏、教学软件、帖子、问题和试题试卷等；

行为层：存储扩大教育相关用户（教师、学生、教研员和教育管理者等）的行为数据，比如学生的学习行为数据、教师的教学行为数据、教研员的教学指导行为数据以及管理员的系统维护行为数据等。

二、数据从应用层到传输层

数据从应用层到传输层

在计算机网络中，数据从应用层到传输层的传递是整个网络通信的重要环节。理解这个过程对于网络工程师和开发人员来说至关重要，因为它涉及到了数据在不同层之间的封装和交互。

首先，让我们回顾一下计算机网络的层次结构。计算机网络通常分为七层，每一层都负责不同的功能。其中，应用层是最接近用户的层，它负责处理用户和网络之间的交互。而传输层则负责在网络中传输数据。

应用层

在应用层，数据是以特定的格式和协议进行封装。这些格式和协议通常由应用程序开发人员定义，以满足特定应用的需求。一旦数据被封装好，它就可以通过网络传输到目标主机。

应用层协议有很多种，例如HTTP、FTP、SMTP等。每种协议都有自己的特点和功能。比如，HTTP协议用于在Web浏览器和Web服务器之间传输超文本，SMTP协议用于传输电子邮件。

在封装数据时，应用层还会添加一些额外的信息，如源地址和目标地址。这些信息是为了让数据能够在网络中正确地路由和传输。

传输层

一旦数据离开应用层，它就进入了传输层。传输层负责为数据提供可靠的传输服务，并在源主机和目标主机之间建立所需的连接。

传输层有两个主要的协议：TCP和UDP。TCP是面向连接的协议，能够提供可靠的数据传输，确保数据的完整性和有序性。而UDP则是无连接的协议，传输速度快，但无法保证数据的可靠性。

当数据从应用层传递到传输层时，传输层会将数据进行分段，并为每个分段添加序列号。这些序列号使得数据能够在目标主机上按正确的顺序重组。此外，传输层还会为每个分段添加源端口号和目标端口号，以便数据能够被正确地交付给应用程序。

值得一提的是，虽然传输层可以为数据提供可靠性和有序性，但它并不关心数据的具体内容。传输层只关心数据的传输过程，而不会对数据进行解析和处理。

数据的传输过程

一旦数据在应用层和传输层之间完成封装，它就准备好在网络中进行传输了。数据需要经过多个网络设备（如交换机、路由器）进行中转，最终到达目标主机。

在传输过程中，数据会在不同的设备之间进行路由选择，以找到最佳的路径。这个过程由网络层负责，它根据数据的目标地址和路由表决定数据应该经过哪些网络设备。

当数据到达目标主机后，传输层会将数据分段组装成原始数据，并逐层向上传递。首先，传输层会将数据传递给应用层，再由应用层进行解析和处理。

总结

数据从应用层到传输层的传递过程是计算机网络中的关键环节。应用层负责封装数据，并添加额外的信息，以便数据能够在网络中正确地传输。传输层负责为数据提供可靠的传输，确保数据的完整性和有序性。数据通过网络设备进行中转，最终到达目标主机，传输层再将数据分段组装成原始数据，并逐层向上传递。

对于网络工程师和开发人员来说，理解数据从应用层到传输层的传递过程是非常重要的。只有深入了解这个过程，才能更好地配置和优化网络，提高网络的性能和可靠性。

三、IP数据包从结构上分为？

IP分组中的IP地址在网络传输中是保持不变的。 （一）.基本地址格式 现在的IP网络使用32位地址，以点分十进制表示，如192.168.0.1。 地址格式为：IP地址=网络地址＋主机地址 或 IP地址=主机地址＋子网地址＋主机地址。 网络地址是由Internet权力机构（InterNIC）统一分配的，目的是为了保证网络地址的全球唯一性。主机地址是由各个网络的系统管理员分配。因此，网络地址的唯一性与网络内主机地址的唯一性确保了IP地址的全球唯一性。 （二）.保留地址的分配 根据用途和安全性级别的不同，IP地址还可以大致分为两类：公共地址和私有地址。公用地址在Internet中使用，可以在Internet中随意访问。

四、数据压缩技术从宏观方面来说分为？

（1）电话（200HZ－3.4kHZ）语音压缩，主要有国际电信联盟（ITU）的G.711（64kbit／s、G.721（32kbit／s）、G.728（16kbit／s）和G.729（8kbit／的建议等，用于数字电话通信。

（2）调幅广播（50HZ－7kHZ）语音压缩，采用ITU的G.722（64kbit/s）建议，用于优质语音、音乐、音频会议和视频会议等。（3）调频广播（20HZ－15kHZ）及CD音质（20HZ－20kH）的宽带音频压缩，主要采用MPEG－1或2双杜比AC－3等建议，用于CD、MD、MPC、VCD、DVD、HDTV和电影配音等。视频压缩技术标准主要有： ①ITU H.261建议，用于ISDN信道的PC电视电话、桌面视频会议和音像邮件等通信终端。②MPEG－1视频压缩标准，用于 VCD、MPC、PC／TV一体机、交互电视ITV和电视点播VOD。③MPEG－2／ITU H.262视频标准，主要用于数字存储。视频广播和通信，如HDTV、CATV、DVD、VOD和电影点播MOD等。④ITU H.263建议，用于网上的可视电话、移动多媒体终端、多媒体可视图文、遥感、电子邮件、电子报纸和交互式计算机成像等。⑤MPEG－4和 ITU H.VLC／L低码率多媒体通信标准仍在发展之中。

五、从用途上来说大数据技术可以分为？

据的处理过程可以分为大数据采集、存储、结构化处理、隐私保护、挖掘、结果展示(发布)等，各种领域的大数据应用一般都会涉及到这些基本过程，但不同应用可能会有所侧重。对于互联网大数据而言，由于其具有独特完整的大数据特点，除了共性技术外，采集技术、结构化处理技术、隐私保护也非常突出。

　　有很多算法和模型可以解决这些处理过程中的技术问题，并且为了最终用户的使用方便，它们大都被进一步的封装，形成了比较简单易用的操作平台。目前大数据技术平台有很多，归纳起来可以按照以下方式进行分类：

　　(1)从大数据处理的过程来分：包括数据存储、数据挖掘分析、以及为完成高效分析挖掘而设计的计算平台，它们完成数据采集、ETL、存储、结构化处理、挖掘、分析、预测、应用等功能。

　　(2)从大数据处理的数据类型来划分：可以分为针对关系型数据、非关系型数据(图数据、文本数据、网络型数据等)、半结构化数据、混合类型数据处理的技术平台。

　　(3)从大数据处理的方式来划分：可以分为批量处理、实时处理、综合处理。其中批量数据是对成批数据进行一次性处理，而实时处理(流处理)对处理的延时有严格的要求，综合处理是指同时具备批量处理和实时处理两种方式。

　　(4)从平台对数据的部署方式看：可以分为基于内存的、基于磁盘的。前者在分布式系统内部的数据交换是在内存中进行，后者则是通过磁盘文件的方式。

　　此外，技术平台还有分布式、集中式之分，云环境和非云环境之分等。阿里云大数据平台构建在阿里云云计算基础设施之上，为用户提供了大数据存储、计算能力、大数据分析挖掘、以及输出展示等服务，用户可以容易地实现BI商业智能、人工智能服务，具备一站式数据应用能力。

　　不同的大数据技术平台提供了对这些处理过程的支持，有的平台可能会支持多个过程，但是侧重点也不同，支持的深度也有所不同，因此有必要熟悉各种平台的功能，并做出比较分析，以便在实际应用中选择适合于自己需求的技术平台。

　　选择一个合适的大数据技术平台是非常重要的，它能够使得大数据应用开发更加容易、让开发人员更集中精力在业务层面的数据分析与处理上。一些共性的基础问题，例如数据如何存储、如何检索、数据统计等，就可以由平台来完成。选择合适的大数据技术平台应当考虑以下因素：

　　(1)平台的功能与性能：由于不同平台侧重的功能不同，平台的性能也就有很多需要考察的方面。比如对于存储平台来说，数据的存储效率、读写效率、并发访问能力、对结构化与非结构化数据存储的支持，所提供的数据访问接口等方面就是比较重要的。对于大数据挖掘平台来说，所支持的挖掘算法、算法的封装程度、数据挖掘结果的展示能力、挖掘算法的时间和空间复杂度等，是比较重要的指标。

　　(2)平台的集成度：好的平台应该具有较高的集成度，为用户提供良好的操作界面，具有完善的帮助和使用手册、系统易于配置、移植性好。同时随着目前软件开源的趋势，开源平台有助于其版本的快速升级，尽快发现其中的bug，此外，开源的架构也比较容易进行扩展，植入更多的新算法，这对于最终用户而言也是比较重要的。

　　(3)是否符合技术发展趋势：大数据技术是当前发展和研究的热点，其最终将走向逐步成熟，可以预见在这个过程中，并非所有的技术平台都能生存下来。只有符合技术发展趋势的技术平台才会被用户、被技术开发人员所接受。因此，一些不支持分布式、集群计算的平台大概只能针对较小的数据量，侧重于对挖掘算法的验证。而与云计算、物联网、人工智能联系密切的技术平台将成为主流，是技术发展趋势。

　　技术迭代更新速度加快，当我们花很多时间去掌握熟悉某种技术平台后，可能新的更好的技术平台出现了，导致我们受累奔波于各种技术平台，因此，最好的策略就是全面系统地掌握大数据技术的原理和实现方案，这样学习新的技术平台就很容易上手。

六、jquery怎么从数据，里面把数据，取出来显示在页面上？

第一步，创建一个HTML，html是网页的基础与骨架：

第二步、在html中增加测试数据，定义一个checkbox，目的是使用jquery ajax方法get请求获取数据填充，

第三步、编写jquery 方法，按钮点击时，触发事件，将选中的checkbox值获取，

第四步、打开浏览器，打开测试页面，进行测试：

第五步、完成效果图。

七、udp从哪一层接收数据单元？

传输层

udp协议工作的层是在传输层。udp协议（用户数据报协议）是一个无连接的传输协议，它为应用程序提供了一种无需建立连接就可以发送封装的IP数据包的方法。

TCP/IP协议分为4层，自下至上为网络接口层、网际层、传输层和应用层。传输层的主要功能是对应用层传递过来的用户信息进行分段处理，并加入一些附加说明，保证对方收到可靠的信息。该层有两个协议，分别是传输控制协议(TCP)和用户数据包协议(UDP)。

Internet 协议集支持一个无连接的传输协议，该协议称为用户数据报协议（UDP，User Datagram Protocol）。UDP 为应用程序提供了一种无需建立连接就可以发送封装的 IP 数据包的方法。RFC 768描述了 UDP。

八、头发结构从内到外分为哪三层？

头发的结构可分：毛表皮，毛皮质，毛髓质

一：毛表皮：

是毛发的最外层组织，约占百分之十，是毛发的外衣！呈毛鳞状，对头发起保护作用，头发的粗硬亮泽取决于这里，毛鳞片层数越多毛发越粗硬，一般为3-15层，毛表皮的特点是遇含咸性的水毛鳞片会自动张开，所以粗野的洗刷发会使毛表皮受损或脱落。

二：毛皮质：

是毛皮的主要部分，介于毛表皮与毛髓质的中间一层，约占百分之八十。由角质蛋白组成纤维状。含有大量的自然色素粒子，毛皮质反应出毛发的颜色，烫发染发都是毛皮质起作用，因它最容易吸水份，也最容易受药物作用，同时它提供毛发弹性

三：毛髓质 在头发的中心部位，约占百分之十，主要是从头皮中吸取营养供毛发生长，对染发与烫发不起任何作用

九、人的性格从大的方面可以分为哪几种？

大方面？2种

1、感性。做事基本凭经验，行动迅速，注重感觉。

2、理性。如没时间限制，做事先逻辑分析，平衡利弊，考虑周全，再选择最优决策。

3、2种混合，纯理性或纯感性的人不是“人”。

我做过销售，关键在于把握 “度”，“己所不欲，勿施于人”，选好推销产品的切入点，设计谈话或行为套路，引起对方兴趣，类似 自动控制原理，尝试着勾引客户，不妥，再调节，直到对味为止。

但行销无定律，没有套路可以套到每个人；而只要言行组合巧妙，每个人都可被套到。运气或人品也是关键。

如果你是新手，建议还是去熟悉产品，爱上你要销售的产品。然后，怀着从容的心态，找那些有空听你且会听下去的客户，然后你详细介绍产品就是；从海量人群中去找会听你的客户就行了（当然你也 会发现规律，比如医生在医院、老师在学校 ^_^），so easy。

十、Python大数据：从理论到实践

Python在大数据领域的应用

Python作为一种高级编程语言，在大数据领域扮演着重要的角色。随着大数据技术的飞速发展，Python成为了许多数据科学家和分析师的首选工具之一。

Python处理大数据的优势

Python的简洁易读让其在处理大数据时更加高效。同时，Python拥有丰富的库和工具，如NumPy、Pandas、Matplotlib和Scikit-learn等，为处理大数据提供了强大的支持。

Python在大数据实战中的应用

许多大型企业和组织都在实际项目中采用Python来处理大规模数据集。通过Python的数据处理和分析能力，这些企业可以更好地理解他们的业务和用户，从而做出更准确的商业决策。

Python大数据实战案例

一些知名的大数据平台，如Spark和Hadoop，也支持Python作为编程语言。许多成功的大数据项目都有Python的身影，比如基于机器学习的推荐系统、舆情分析、金融风控等。

结语

Python作为一门强大且灵活的编程语言，与大数据的结合为企业带来了更多的机遇和挑战。掌握Python在大数据领域的应用，将有助于更好地理解和利用数据资源，实现商业的增长和创新。

感谢您阅读本篇文章，希望对您了解Python在大数据方面的应用有所帮助！