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  • 和的内涵和理解
    千次阅读
    2018-08-15 23:25:24

    定义

    摘自:https://blog.csdn.net/q277055799/article/details/19691147

    任何一个概念都有内涵和外延,这是概念的基本特征。外延指所反应对象的具体范围、具体事物。内涵指概念所反应的特征和本质属性。在逻辑学的学术范围内,概念的逻辑结构分为“内涵”与“外延”。内涵是指一个概念所反映的思维对象本质特有的属性的总和;概念的外延是指具有该概念所反映的本质属性的一切对象。例如“国家”这一概念的内涵包括:他是阶级社会中所特有的政治实体,是阶级矛盾不可调和的产物,是统治阶级统治、压迫被统治阶级的工具,是由军队、警察、监狱、法庭、立法机构和行政机构组成的暴力统治机器,等等。外延是指一个概念所概括的思维对象的数量或范围。例如,“国家“的外延就是指古今中外的一切国家。

    我的理解

    把内涵想象成“基类”,基类中包含了对象的更高抽象层次的属性,这是所有对象都具有的共同属性。把外延想象成所有“派生类”的实例,这些派生类实例有各自特有的部分,但同时有继承了基类中共有的部分。

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    如何理解构建人类命运共同体思想的科学内涵?
    1、政治上:要相互尊重、平等协商,坚决摒弃冷战思维和强权政治,走对话而不对抗、结伴而不结盟的国与国交往新路。
    在这里插入图片描述

    2、安全上:要坚持以对话解决争端、以协商化解分歧,统筹应对传统和非传统安全威胁,反对一切形式的恐怖主义。
    在这里插入图片描述

    3、经济上,要同舟共济,促进贸易和投资自由化便利化,推动经济全球化朝着更加开放、包容、普惠、平衡、共赢的方向发展。
    在这里插入图片描述

    4、文化上,要尊重世界文明多样性,以文明交流超越文明隔阂、文明互鉴超越文明冲突、文明共存超越文明优越。
    在这里插入图片描述

    5、生态上:要坚持环境友好,合作应对气候变化,保护好人类赖以生存的地球家园。

    在这里插入图片描述

    6、坚持和平发展道路,推动建设新型国际关系。
    7、不断完善外交布局,打造全球伙伴关系网络。

    在这里插入图片描述

    8、深度参与全球治理,积极引导国际秩序变革方向。
    在这里插入图片描述

    9、推动国际社会从伙伴关系、安全格局、经济发展、文明交流、生态建设等方
    面为建立人类命运共同体作出努力。

    展开全文
  • 大数据的内涵理解

    千次阅读 2018-05-20 15:18:17
    大数据内涵: 大数据是未来的钻石矿和新石油,一个国家拥有数据的规模运用数据的能力成为综合国力的重要 组成部分, 对数据的占有控制也成为国家间企业间新的争夺点。 大数据并不是指大规模数据,而是海量...

    大数据内涵:

    大数据是未来的钻石矿和新石油一个国家拥有数据的规模和运用数据的能力成为综合国力的重要 组成部分,

    对数据的占有和控制也成为国家间和企业间新的争夺点。

    大数据并不是指大规模数据,而是海量数据和大数据处理技术的结合。

    大数据是融合物理世界、信息空间和人类社会三元 世界的 纽带。

    大数据的出现依赖集成电路技术和网络技术的发展,前者为大数据的产生和处理提供计算能力,

     后者为大数据的网络传输提供可能。

    特点:规模性(Volume:体量大,TB以上)、高速性(Velocity:分析和处理速度块)、

               多样性(Variety:数据类型多样)、价值性(Value:高价值低密度)、

               真实性(Veracity:客观反映事实)、易变性(Variability:多层结构)

    简单概括4V:

              

    要解决的问题:挖掘有价值的信息

                 

    数据的计量:信息的最小单位是bit(比特),一个0或者一个1就是一个比特,

                                   8比特就是一个字节(Byte),例如:00010100就是 一个字节,

                                  用一个B表示一个Byte,信息的计量一般以2的10次方为一个进制,如1024Byte=1KB

                       

    数据存储单位之间的换算
                                                    单位名称                                                   换算关系
                                                Byte(字节)                                                1Byte=8bit

                                                 KB(千字节)

                                                    1KB=1024 Byte

                                 MB(兆字节)                                                      1MB=2014 KB                                            

                                 GB(吉字节)                                                       1GB=2014 MB                                           

                                 TB(太子字节)                                                         1TB=2014 GB                                           

                                 PB(拍字节)                                                        1PB=2014 TB                                          

                                 EB(艾字节)                                                        1EB=2014 PB                                           

                                 ZB(泽字节)                                                             1ZB=2014 EB                                            

                                 YB(尧字节)                                                             1YB=2014 ZB                                            

                                 BB(珀字节)                                                        1BB=2014 YB                                          

                                 NB(诺字节)                                                             1NB=2014 BB                                            

                                 DB(刀字节)                                                             1DB=2014 NB

    科学研究的四种范式:

           1.观测与实验科学:人类的认识由感性经验上升到理性理论

           2.理论科学:用理论科学分析、预测师姐

           3.计算与仿真科学:通过计算和仿真发现新的规律

           4.数据密集型科学:利用大规模数据发现新的规律

    常见的大数据的计算模式:分析计算、批处理计算、流计算(具有很强的实时性)、迭代计算、图计算、内存计算。

    大数据涉及的技术:数据采集,数据存储,数据处理分析挖掘,数据可视化

    大数据技术的挑战:现有数据库管理技术的挑战

                                    经典数据库没有考虑多类别的数据存储

                                    实时数据的处理

                                    网络架构,存储

                                    数据隐私安全

    大数据与机器学习的关系:

    看到吴恩达教授的一句话很好,下图概括的非常生动。大数据是人工智能的基础

    大数据是当今各种前沿科学的基石。

    大数据的生态圈:

    Hadoop生态圈,Spark生态圈......

     

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