5月22日23时30分,中纪委官网发布消息:"广西壮族自治区党委常委.南宁市委书记余远辉涉嫌严重违纪违法,目前正接受组织调查."随着余远辉落马,十八大后在省会(首府)市委书记任上落马官员人数已达8人,超过27个省(自治区)的四分之一.人民日报客户端称,打虎并未放缓,大剧还将继续上演.http://www.ximalaya.com/zhubo/27829226/ http://www.ximalaya.com/zhubo/27829228/ http://www.ximalaya.com

项目管理的5大过程分别是: 启动过程:批准一个项目或阶段,并且有意向往下进行的过程. 规划过程:制定并改进项目目标,从各种预备方案中选择最好的方案,以实现所承担项目的目标. 执行过程:协调人员和其他资源并实施项目计划. 监控过程:通过定期采集执行情况数据,确定实施情况与计划的差异,并于随时采取相应措施,保证项目目标的实现. 收尾过程:对项目的正式接收,达到项目有序的结束. 9大知识领域分别是: 项目整体管理 项目范围管理 项目成本管理 项目时间管理 项目质量管理 项目人力资源管理 项目沟通管理

老子曰:"执古之道,以御今之有,以知古始,是谓道纪".掌握自古以来的规律,去理解自己身边发生的所有事,能够古往今来,无所不知.不忘历史才能开辟未来,善于继承才能善于创新.优秀传统文化是一个国家一个民族传承和发展的根本,如果丢掉了,就割断了精神命脉. 总有朋友问我:"你一个学工科的,看历史有什么用嘛?!"每次听到这样的问题,我总是表现出极大地不服气,很想冲上去跟对方理论一番.但正要理论时却又语塞,才发现,所谓的"以铜为镜,可以正衣冠:以人为镜,可以明得失:以

大数据公司挖掘数据价值的49个典型案例 对于企业来说,100条理论确实不如一个成功的标杆有实践意义,本文的主旨就是寻找"正在做"大数据的49个样本. 力图从企业运营和管理的角度,梳理出发掘大数据价值的一般规律:一是以数据驱动的决策,主要通过提高预测概率,来提高决策成功率;二是以数据驱动的流程,主要是形成营销闭环战略,提高销售漏斗的转化率;三是以数据驱动的产品,在产品设计阶段,强调个性化;在产品运营阶段,则强调迭代式创新. 上篇 天然大数据公司的各种套餐 从谷歌.亚马逊.Facebook

对于企业来说,100条理论确实不如一个成功的标杆有实践意义,本文的主旨就是寻找“正在做”大数据的49个样本.力图从企业运营和管理的角度,梳理出发掘大数据价值的一般规律: 一是以数据驱动的决策,主要通过提高预测概率,来提高决策成功率;二是以数据驱动的流程,主要是形成营销闭环战略,提高销售漏斗的转化率;三是以数据驱动的产品,在产品设计阶段,强调个性化;在产品运营阶段,则强调迭代式创新. 上篇 天然大数据公司的各种套餐 从谷歌.亚马逊.Facebook.LinkedIn,到阿里.百度.腾讯,都因其拥有

大数据网络设计要点 对大数据,Gartner的定义是: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. 维基百科的定义是:无法在可承受的时间范围内用常规软件工具进行捕捉.管理和处理的数据集合. 大数据的4V特点:Volume(大量).Velocity(高速).Variety(多样).Value(价值). 大数据的研究非常热门,也产生了很多理论和实践,本章不是探索大数据实现的技术原理,而是从一个典型的大数据模型Hadoop为例,重点 放在其对网络的要

一. 大数据基本概念 大数据Big Data是指大小超出了经常使用的软件工具在执行时间内能够承受的收集,管理和处理数据能力的数据集;大数据是眼下存储模式与能力.计算模式与能力不能满足存储与处理现有数据集规模产生的相对概念. 大数据的预处理 主要完毕对已接收数据的辨析.抽取.清洗等操作. (1)抽取:因获取的数据可能具有多种结构和类型,数据抽取过程能够帮助我们将这些复杂的数据转化为单一的或者便于处理的构型,以达到高速分析处理的目的. (2)清洗:对于大数据,并不全是有价值的,有些数据并非我们所关心

根据<2016网络自制剧行业白皮书>显示,2016年互联网自制内容总投资约270亿元,相比2015年增长了125%,自制内容制作集数增加近42%,视频网站成绝对主力,出品的网络自制剧数量占10%,呈逐渐上升趋势.不仅如此,众多制片人和导演如韩三平.冯小刚.周星驰等都已加入网剧制作大军,网络自制剧究竟有怎样的魅力? 观看需求改变,视频网站变心,网络自制剧迎来野蛮生长期 2006年,网络自制剧开始出现,到2011年以后网络自制剧出现了全球性的爆发趋势,先天优势加上成熟的时机让网络自制剧开始走红.

[云杂谈]之四<大数据浪潮中,IT巨头和互联网新贵谁在裸泳?> 摘要:在大数据浪潮中,许多公司都耐不住寂寞跳进海中冲浪.本文主要介绍不同类型的公司对大数据的理念和做法有哪些不同.IBM.Oracle等大IT巨头以及Google.Baidu等互联网新贵们对大数据商业策略上是有所不同的,以及他们选择这样策略的原因.然后,最终谁可能是在裸泳? 大数据的背景 关于大数据的说法很多,谈论最多的就是大数据的几个V.各大厂商对大数据的概念的阐述中,不管是4V(Volume.Velocity.Variety.