这里有多少人接活干的，都通过什么渠道接活的，做个调查

pzp 2006-07-26 10:20:02

如题

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bobob 2006-07-26

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估计不多

jacklzw88 2006-07-26

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我一般是现实中的朋友介绍的。

sssn 2006-07-26

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没结果，我也想了解一下

网络调研报告网络技术的发展，互联网人们获取知识和交流信息的渠道。中学学生对网络的认识和使用情况，对中学的60名学生了问卷调查，结果网络的发展大大开阔了的视野，拓展了的知识面，给的学习和生活带来了，但仍旧尚存不可的问题，校园文化还需。一、网络使用问卷调查结果的问题网络信息技术的发展和应用，互联网、快捷的信息获取手段和通讯交流平台，深深地融入到人们的工作、学习和生活中。然而，互联网又是一把"双刃剑 "，在网络建设飞速发展的，的学生是那些尚辨别是非丑恶的中小学生来说，对网络的认识和使用了呢？网络建设的确给学生的学习和生活带来了的便利，地，了学生的学习和生活，但也不可以盲目乐观的看待网络发展对学生的消极，在现实中，仍有学生还在网络的认识和使用上都有，关注中小学生使用网络的情况必要。根据，河源市紫金县镇上贫困的农村，给孩子买台电脑对许多家庭来说是不小的负担，许多中学生只能是通网吧上网，可是'网络'名词对尚青春期，自控力的中学生来说的吸引力，许多学生长期沉湎于网络之中，难以自拔，无心学习，成绩直线下降。中学学生网络使用情况，对60名学生了问卷调查，分别来自初一、初二和初三三个年级，调查问卷设计了20个选择题，3个多选题，17个单选题。60名学生采用无记名填写问卷，的性和代表性，本次问卷调查收回60份，问卷56份，对这56份试卷的分析，了和详尽的材料，总体看来，中学学生使用情况有利有弊，利大于弊，大学生能够网络资源，但也问题，网络素质有待。二、网络认识及上网情况网络是一把双刃剑，既有它的好处也有不好之处，究竟青少年对网络认识多少，又是如何认识的，的上网情况又是如何？值得去关注。将近有一半的学生接触来认识网络的，也有不少同学则是从朋友口中或在书上、杂志上电视上得知网络，总体来看。可是当地经济条件落后，学校电脑、投影仪等多媒体设备，学生对'网络'的认识陌生，甚至不知道'网络'是，又有何作用？由图1知道，38的学生经常上网的地方网吧，这是高的数据，据，有不少学生迷恋网络经常逃课上课，这是不好的，学校家长需要格外关注这分学生，引领使用网络。超过一半的学生每周上网次数在1至3次，将近一半的学生的上网次数选择了，这说明了大同学对上网都能够的控制住，不让沉迷于网络。的是，当地网络仍未普及，大约1/4的同学没上过网，这点当地学校和需要支持。三、网络信息技术的飞速发展，互联网融入到人们的学习。生活工作中，因其、快捷获取信息的功能，互联网人们生活不可缺少的一。但使用网络的过长，会对网络产生的依赖性，网络的吸引，使在不使用的情况下经常觉得无聊，会不自主的用网络来填补思想空虚，许多学生迷恋网络无法自拔，荒废了学业。那么，当初为何会使用网络，这是值得探讨的问题。从结果可以看出，28的学生使用网络是获取信息，拓展知识面的需要，也在程度上证明了网络信息交流渠道的地位。可是，值得注意的是，将近四成的学生是好奇而接触网络，可但询问上网主要是做时，许多学生都说是玩游戏或聊天交友，而查阅学习资料却少，这也客观反映了学生在使用过程中的，学校和父母应该多加。不可否认的是，日常生活中获取信息和娱乐、消遣等活动，一借助网络手段来的，网络本身也有之处，是利大于弊，弊大于利呢？学生和家长又是如何看待互联网的？从三个图中可以得知，大约一半的学生上网的确对学习会有，只要的上网，不但可以，而且还可以放松心情，这也说明了能够的认识网络，使用网络。图8反映出了，超过一半的父母不鼓励孩子上网，上网会让孩子沉迷，而将近30的父母则不过问孩子上网情况，从这几个数据可以看护，父母对网络的认识还存有，的认识网络，孩子使用网络，网络素质有待。如今是网络信息飞速发展的时代，互联网大大开阔了学生的视野，拓展了的知识面，给学生的学习和生活都带来了。在肯定互联网作用的同时，它的消极作用，对教育，学生容易沉迷网络之中，教育孩子仅是家长的事情，学校和社会的事情，在调查中，不可的问题，学生上网次数过于频繁，网络素质不高，容易沉迷于网络之中而无法自拔，以致学习成绩；孩子上网，家长的，可是家长自身对网络的认识，要么对孩子，要么就不过问，甚至会极力反对孩子上网，不好，对孩子学习生活会有。学校是学生学习的地方，一天中许多都在学校度过，校园文化建设没能够，学生是正叛逆期的初中生，不了精神需求，容易受周围而渐渐沉迷于网络之中，为此，学校文化建设，当地也要的支持，学生的业余生活。对那些沉迷网络或即将沉迷网络的学生，迫切需要措施来使用网络。鉴于学校还网络设施供学生使用，开设网络课，将网络知识培训经常性工作到位，调动学生们的性，告诉互联网宝库可以做，如何才能利好宝库，也要网络使用道德规范，使学生上网时能够比的自我控制、自我约束和自我管理，从而整

个性化智能推荐系统分析与调研 1. 系统简介从市场⽤户调研到互联⽹电商平台产品设计，再到上线运营推⼴，覆盖的⾯很宽，但最为关键和难度最⾼的是个性化推荐系统、搜索底层和⼤数据系统。其中，个性化推荐系统和搜索底层都是基于⼤数据，所以最终各条产品线和技术都归集到⼤数据系统上。个性化智能推荐最终的⽬标是让⼀个普通访问电商平台的⽤户，在进⼊平台页⾯时，系统能够根据⽤户⽇常的⾏为偏好和习惯，⽤户⼼理想要购买的商品，在还没有发⽣点击⾏为时，系统能⾃动推荐到⽤户访问的页⾯，提升平台⽤户下单转化率。即使在⽤户没有访问平台时，企业通过与⽤户⽇常浏览互联⽹⾏为轨迹的平台进⾏联盟合作，在联盟平台推送⽤户希望购买的商品⼴告和链接，刺激和引导⽤户点击购买。即使在⽤户没有打开电脑时，能够通过信息和邮件的⽅式，根据⽤户平常的购买频次和周期，在特定的时间推送到⽤户⼿机和电脑。 2. 系统设计建设三步曲 1) 建⽴平台⽤户⾏为的召回模型。基于如下维度来实现： · ⽤户历史⾏为数据召回⽤户历史⾏为数据召回基于⽤户历史浏览、点击、购买、评论、分享、收藏、关注等触点，分类推荐在线相关、在线相似、离线相关、离线相似⾏为； · ⽤户偏好召回基于⽤户偏好召回是基于⽤户归类画像与平台多屏互通融合；（补充：⽤户画像，即⽤户信息标签化，就是企业通过收集与分析消费者社会属性、⽣活习惯、消费⾏为等主要信息的数据之后，完美地抽象出⼀个⽤户的商业全貌作是企业应⽤⼤数据技术的基本⽅式。⽤户画像为企业提供了⾜够的信息基础，能够帮助企业快速找到精准⽤户群体以及⽤户需求等更为⼴泛的反馈信息。⽤户画像（User Profile），作为⼤数据的根基，它完美地抽象出⼀个⽤户的信息全貌，为进⼀步精准、快速地分析⽤户⾏为习惯、消费习惯等重要信息，提供了⾜够的数据基础，奠定了⼤数据时代的基⽯。） · ⽤户地域召回基于⽤户地域召回是基于⽤户地域的⽹格化来实现地域⾏为推荐算法； 2) 召回模型匹配算法利⽤⾼斯逻辑回归及多维算法来得出与⽤户召回⾏为的匹配商品及⼴告信息； 3) 平台针对匹配模型推荐结果的排序算法基于⽤户交互⽇志通过模型训练特征权重，采⽤排序算法来实现⾃动匹配个性化推荐。在系统实现技术架构上，为⽀撑个性化推荐系统平均⾄少每周进⾏算法迭代，采⽤HBase、Spark及MapReduce等系统架构，在个性化推荐系统优化升级中，与DNN融合的速度越来越快。 3. ⽤户⾏为数据采集平台的前端⽤户千⼈千⾯，⽽后端需要建⽴复杂的⽤户全⽹⾏为数据采集、存储加⼯、数据建模和⽤户画像过程，单纯采集互联⽹电商平台数据，仅能达到个性化推荐效果的40%左右，如果要提升个性化推荐的效果，就必须覆盖⽤户全⽹⾏为轨迹，甚⾄⽤户线下的⾏为轨迹，这就形成了以互联⽹电商平台为核⼼的⽣态系统，也能说明阿⾥、腾讯为什么要控股或收购各⾏业企业的原因。⾸先需要在采集的互联⽹平台进⾏埋点，在页⾯放置"蜘蛛"探针、采集业务系统所有访问和操作⽇志、从数据库中提取业务数据，采集回来存储在数据仓库，采集服务器组负责将采集到的⽇志信息⽣成⽂件，落地到存储设备；ETL服务器负责将⽇志⽂件和结构化数据导⼊Hadoop分析集群，并将分析结果导出到Oracle数据库；数据解析服务器负责连接Hadoop环境，完成数据分析各项计算；Hadoop和Hive提供数据分布式存储和计算的基础框架；调度实现以上数据导⼊、分析和结果导出的所有任务的统⼀调度；数据展⽰服务器负责数据分析结果的多种形式展现。 4. ⽤户画像标题体系设计⽬前做⼤数据平台的公司，⼤多数采集的数据指标和输出的可视化报表，都存在⼏个关键问题： · 采集的数据都是以渠道、⽇期、地区统计，⽆法定位到具体每个⽤户； · 计算统计出的数据都是规模数据，针对规模数据进⾏挖掘分析，⽆法⽀持； · 数据⽆法⽀撑系统做⽤户获客、留存、营销推送使⽤；所以，要使系统采集的数据指标能够⽀持平台前端的个性化⾏为分析，必须围绕⽤户为主线来进⾏画像设计，在初期可视化报表成果基础上，将统计出来的不同规模数据，细分定位到每个⽤户，使每个数据都有⼀个⽤户归属。将分散⽆序的统计数据，在依据⽤户来衔接起来，在现有产品界⾯上，每个统计数据都增加⼀个标签，点击标签，可以展⽰对应每个⽤户的⾏为数据，同时可以链接到其他统计数据页⾯。由此可以推导出，以⽤户为主线来建⽴数据采集指标维度：⽤户⾝份信息、⽤户社会⽣活信息、⽤户资产信息、⽤户⾏为偏好信息、⽤户购物偏好、⽤户价值、⽤户反馈、⽤户忠诚度等多个维度，依据建⽴的采集数据维度，可以细分到数据指标或数据属性项。⽤户⾝份信息维度性别，年龄，星座，居住城市，活跃区域，证件信息，学历，收⼊，健康等。⽤户社会⽣活信息维度⾏业，职业，是否

本套课程核心内容是人体的动态基础与人物面部的绘制。整套课程从人体动态的要点开始讲解，根据把握骨点、肩线、胯线的特点来掌握人体动态的规律。人体动态练习也是非常重要的，应该多多练习，才能熟能生巧。大家通过这套课程，将会详细了解人体动态的特点，并且能够灵活运用到日常练习中。男女动态也各有各的不同，还需要同学们跟着课程多做练习，并发到辅导群，在今后的练习过程中，学会总结，并能够活学活用。

01⼤数据概述⼤数据概述 1.为什么产⽣⼤数据技术？　　从采⽤数据库作为数据管理的主要⽅式开始，⼈类社会的数据产⽣⽅式⼤致经历了 3 个阶段，⽽正是数据产⽣⽅式的巨⼤变化才最终导致⼤数据的产⽣。 1）运营式系统阶段。数据库的出现使得数据管理的复杂度⼤⼤降低，在实际使⽤中，数据库⼤多为运营系统所采⽤，作为运营系统的数据管理⼦系统，如超市的销售记录系统、银⾏的交易记录系统、医院病⼈的医疗记录等。⼈类社会数据量的第⼀次⼤的飞跃正是在运营式系统开始⼴泛使⽤数据库时开始的。这个阶段的最主要特点是，数据的产⽣往往伴随着⼀定的运营活动；⽽且数据是记录在数据库中的，例如，商店每售出⼀件产品就会在数据库中产⽣⼀条相应的销售记录。这种数据的产⽣⽅式是被动的。 2）⽤户原创内容阶段。互联⽹的诞⽣促使⼈类社会数据量出现第⼆次⼤的飞跃，但是真正的数据爆发产⽣于 Web 2.0 时代，⽽ Web 2.0 的最重要标志就是⽤户原创内容。这类数据近⼏年⼀直呈现爆炸性的增长。主要有以下两个⽅⾯的原因。 1.是以博客、微博和微信为代表的新型社交⽹络的岀现和快速发展，使得⽤户产⽣数据的意愿更加强烈。 2.是以智能⼿机、平板电脑为代表的新型移动设备的出现，这些易携带、全天候接⼊⽹络的移动设备使得⼈们在⽹上发表⾃⼰意见的途径更为便捷。这个阶段的数据产⽣⽅式是主动的。 3）感知式系统阶段。⼈类社会数据量第三次⼤的飞跃最终导致了⼤数据的产⽣，今天我们正处于这个阶段。这次飞跃的根本原因在于感知式系统的⼴泛使⽤。随着技术的发展，⼈们已经有能⼒制造极其微⼩的带有处理功能的传感器，并开始将这些设备⼴泛地布置于社会的各个⾓落，通过这些设备来对整个社会的运转进⾏监控。这些设备会源源不断地产⽣新数据，这种数据的产⽣⽅式是⾃动的。 2.为什么要学习⼤数据技术？　　⾸先，学习⼤数据的原因就是⼤数据分析的采⽤率很⾼，现在很多公司都开始使⽤⼤数据这⼀技术，正如公司开始转向社交媒体品牌⼴告和客户参与⼀样，他们也开始转向数据分析。今天⼏乎不可能找到没有社交媒体的品牌。就数据分析适应⽽⾔也是如此。在不久的将来，每个公司都将需要数据分析专家。这使得它成为⼀个明智的职业⽣涯，实际上有⼀个未来的业务。因此，现在⼤数据的⼯作⼈员⼗分吃⾹。　　其次，数据分析正在快于预期，曾经有⼀项调查显⽰，数据分析的速度要⽐预计的快得多。调查发现数据分析技术将在未来3年内寻找技术。因此，在未来⼗年中，数据分析⼯作可以说是⼀个铁饭碗。　　⽽数据分析⾏业也能够代表完美的⾃由职业机会。相信在不久的将来，极⼤部分的劳动⼒不会被束缚在⼀个雇主⾝上。⼈们正在稳步寻找各种各样的收⼊来源和⽅法，通过这些渠道找到完美的⼯作与⽣活平衡。数据分析，这是⼀个研究数字、趋势和数据的⼀般问题，为我们提供了⼀个完美的机会，成为世界上⼀些最⼤的公司的⾼薪⾃由职业者或顾问。在很⼤的信息技术基础上，这种⼯作可以在任何时候从世界任何地⽅完成。因此我们就会变得⼗分⾃由。　　当然，⼤数据还能够帮助我们开发新的收⼊来源。我们可以分析并将好的数据信息⽤于良好⽤途，您可以轻松识别新的和未开发的创收流。这是通过增加收⼊来丰富您的⽣活的最佳⽅式之⼀。⽽且⼤数据⾏业中，薪资⽔平还是很⾼的，这让很多⼈⼼之向往。 3.⽤图表和简单的⽂字简要描述⼤数据的发展前景和就业趋势，并谈谈你的看法。⼤数据发展前景 (1)技术开源免费主流的⼤数据技术都是开源的，⼤数据开发者可以免费获得。免费的技术和活跃的社区使版本迭代更快。例如Hadoop、Spark、Flink、 HBase、Kafka⼤数据核⼼技术等。 (2)⼈才短缺⽬前，根据⼈才市场的相关统计，虽然很多⼤数据岗位的⼈才需求很⼤，但⼤数据⾏业的从业⼈数不⾜5万⼈。可以预测未来3-5年，⼤数据⼈才缺⼝将继续扩⼤⾄200W以上。因此，⼤数据就业前景将极为⼴阔。 (3)⾏业⾼薪⼤数据的薪酬⾼于⼀般的开发⼯程师。⽽且，如果学好⼤数据技术，将有更多的机会进⼊⼤⼚。例如阿⾥巴巴、腾讯等⼀线互联⽹公司仍然需要⼤量⼤数据⼈才。 3. ⼤数据就业⽅向⼤数据的就业范围⼴，可以选择岗位很多。如：⼤数据发展⼯程师，操作⼯程师、⼤数据架构师、⼯程师、BI⼯程师、数据挖掘⼯程师、 ETL开发⼯程师、Spark开发⼯程师等等。虽然⼤数据的就业前景很好，但掌握⼤数据开发技术也是前提。否则，不管这个⾏业发展得多好，有多少⼯作机会，都和你没有关系。 4.⼤数据可能带来什么样的问题？如何应对这些隐患？⼤数据在落地应⽤的过程中，潜在的问题涉及到数据泄露问题，⽽数据泄露不仅可能会侵犯个⼈的隐私，甚⾄会泄露企业的核⼼技术，所以如果⼤数据不能解决数据泄露问题，⼤数据技术未来的发展将会受到很⼤的制约，⽽⼤数据作为⼈

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