什么是聚类（Clustering）？ ？ 簇（Cluster）: 数据对象的集合，同一簇中的对象之间彼此 相似，不同簇之间的对象相异。 ？ 聚类分析：把大型数据划分成不同的簇。 ？ 聚类是无监督分类: 没有事先定义好的类别。
RC4密码作为一种流密码，其安全程度取决于密钥流的随机程度。流密码密钥流的随机程度并不高，因此在安全上存在一定的风险。弱IV与密钥的特定字节有着潜在的联系，每个弱IV都会泄露密钥信息。
Spark是基于分布式数据集的概念的，可以包含任意的Java、Python对象。 我们只需要基于这些外部数据构造数据集，然后对这些数据集进行并行操 作。Spark API的基础构件是RDD API，在RDD API之上，又提供了高层的API 供使用，例如DataFrame API，机器学习API。这些更高层次的API提供了特 定数据操作的方法，本部分将通过若干例子说明最简单的Spark应用，展示 Spark的强大功能。
MapReduce的具体应用 基本思路： ？ 在map阶段, 把关键字 作为key输出，并在 value中标记出数据是 来自data1还是data2； 在shuffle阶段会自然按 key分组； ？ reduce阶段，判断每一 个value是来自data1还 是data2,在内部分成2 组，做集合的乘积。
Spark是UC Berkeley AMP lab （加州大学伯克利分校的AMP 实验室）所开发的类Hadoop MapReduce的通用并行框架；可用来构建 大型的、低延迟的数据分析应用程序。
现代优化算法是 80 年代初兴起的启发式算法。这些算法包括禁忌搜索（tabu search），模拟退火（simulated annealing），遗传算法（genetic algorithms），人工神经网 络（neural networks）。它们主要用于解决大量的实际应用问题。目前，这些算法在理论 和实际应用方面得到了较大的发展。无论这些算法是怎样产生的，它们有一个共同的目 标－求 NP-hard 组合优化问题的全局最优解。虽然有这些目标，但 NP-hard 理论限制它 们只能以启发式的算法去求解实际问题。 启发式算法包含的算法很多，例如解决复杂优化问题的蚁群算法（Ant Colony Algorithms）。有些启发式算法是根据实际问题而产生的，如解空间分解、解空间的限 制等；另一类算法是集成算法，这些算法是诸多启发式算法的合成。 现代优化算法解决组合优化问题，如 TSP（Traveling Salesman Problem）问题，QAP （Quadratic Assignment Problem）问题，JSP（Job-shop Scheduling Problem）问题等效 果很好。 §1 模拟退火算法 1.1 算法简介 模拟退火算法得益于材料的统计力学的研究成果。统计力学表明材料中粒子的不 同结构对应于粒子的不同能量水平。在高温条件下，粒子的能量较高，可以自由运动和 重新排列。在低温条件下，粒子能量较低。如果从高温开始，非常缓慢地降温（这个过 程被称为退火），粒子就可以在每个温度下达到热平衡。当系统完全被冷却时，最终形 成处于低能状态的晶体。 如果用粒子的能量定义材料的状态，Metropolis 算法用一个简单的数学模型描述了 退火过程。假设材料在状态i 之下的能量为 E（i） ，那么材料在温度T 时从状态i 进入状 态 j 就遵循如下规律： （1）如果 E（ j） ≤ E（i） ，接受该状态被转换。 （2）如果 E（ j） ＞ E（i） ，则状态转换以如下概率被接
虽然区块链伴随比特币而产生,但比特币仅仅只是区块链技术1.0的一个重要应用。梅兰妮·斯万在《区块链:新经济蓝图及导读》中,将区块链的发展阶段按照其进程分为区块链1.0时代、区块链2.0时代、区块链3.0时代。
相关概念与术语 ？ Application：指用户编写的Spark应用程序，其中包括一个Driver功能的 代码和分布在集群中多个节点上运行的Executor代码； ？ Driver: Spark中的Driver（包含Application的main函数）创建 SparkContext对象，准备Spark应用程序的运行环境，SparkContext负责与 ClusterManager通信，进行资源申请、任务的分配和监控等； ？ Executor: Application运行在worker节点上的一个进程，该进程负责运行 一些Task， 并且负责将数据存到内存或磁盘上，每个Application都有各 自独立的一批Executor；
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本工程建筑为办公生产大楼，由地上32层、地下3层组成；其中1-5层为裙楼、6-32层为塔楼。地下1-3层含停车场、人防、设备用房；地上部分：主楼一层含公共大厅；5为设备转换层，11、22层为避难层，33层设置机房；6-10层、12-21层、23-32层为办公生产用房。
随着能源互联网的发展，能源系统智能化特征越来越突出，能 源开发、生产、传输、存储、消费 全过程的智能化水平快速提升，所 涉及的设备和系统将数以亿计，在 规划和运行过程中将产生海量数据， 且结构复杂、种类繁多、因实时性 要求高而快速增长。这些数据贯穿 着能源互联网各个环节，蕴含着巨 大的价值。
技术开发的迭代推进和技术应用的规模化积累，在推进数字技术不断取得新突破的同时，也使数字技术变得更加成熟和可靠。数字技术的先进性、复杂性、集成性与数字化系统覆盖面更广、界面更直观、操作更简单同步发展。人们能够随时随地访问功能越来越强大的数字化系统。
本工程为单缆无源系统，将为大楼提供全面无线通信信号覆盖，所设计的室内覆盖系统是为智能化大楼室内移动通讯信号覆盖的需要而提出的
中国商业地产物业与资产管理行业正处于多个关键脉络转变的交 叉路口――除了面对资本市场的冷却，行业也同时面临着租赁市场 下行和建筑资产楼龄增长的挑战。此时此刻，正是我们做出思考和 沉淀的时机。基于丰富的业务经验、最佳实践及国际视野，仲量联行 将致力于引领商业地产行业在不确定的环境中塑造资产韧性，探索 革新路径，寻求破局之道。
为了进一步推动酒店资产管理在中国的发展，为建造高效、可持续发展的 酒店、盘活存量酒店资产、提升酒店运营，在部分酒店业主公司和开发 商的大力支持下，仲量联行于2022年2月实施了中国酒店资产管理调查问 卷。该问卷通过征询一些对中国酒店行业来说最基础但最重要的问题， 将酒店运营数据和资产层面的数据相结合，从深入分析损益表的水准，更 是上升到了从根本上理解资产负债表深刻含义的高度。这些看似浅显的数 据，展示了资产管理全生命周期的投、融、建、管、退各阶段的部分工作 重点，也揭示了酒店资产管理既基础又深奥的原理和思维方式
2020年是信创产业全面推广的起点，未来三年，即2020-2022年，信创产业将迎来黄金发展期，产业链上从底层到应用层都明显受益。
中国 IT 产业自强不息，2020 年有望是“IT 重构”规模化落地元年，从 CPU、OS、数据库、中间件到服务器、存储、外设等都将呈现在技术、产品、市场等领域的重新构建进程，同时相关上市公司必将重新构建各自领域核心竞争力，因此我们认为新时代信息产业发展已经进入新起点，重构 IT 核心竞争力，是传统 IT 厂商及科技创新创业公司的新征程。
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