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1、方大王
方大控股有限公司始创于1995年，公司专业生产经营钻头、木工刀具、电动工具、气动工具、合金工具等20多个系列5000多种规格的产品。创新、和谐、诚信、责任是方大事业发展的前提与基础。公司通过管理制度的创新、经营方式的转变、营销模式的调整、企业文化的提升，逐步实现向现代企业的转变。
2、博世
博世电动工具是全球领先的电动工具及附件生产商，其产品在品质、技术革新及售后服务方面一直保持高标准。现在，博世电动工具的产品主要包括5大类：手持式电动工具，台式电动工具， 测量工具，园林喊和桥工具和电动工具附件。
3、DLTC
中国公司拥有先进的检测设备、精湛的工艺、雄厚的技术力量、一流的包装理念以及高素质的员工队伍。大力控股有限公司是一家集五金工具，电动工具系列产品研发、制造、销售于一体，自营进出口各类五金工具制品的专业化无区域的控股集团公司郑猛。
4、东亚
浙江东亚工具有限公司座落在东海之滨秀丽的新城乐清市经济开发区。是一家开发、生产和销售气动工具、建筑工具电动工具附件的专业公司。司在气动工具、钻头、木工刀行业有20多年的生产经验，拥有先进的生产工艺技术、完善的质量控制检测设施和现代化的生产设备，并引进安装了德国生产的钻头全自动焊接淬火流水线。
5、正邦
正邦人坚持“自强、争先、唯实、创新”的经营理念，依靠高技术和高素质人才，强化企业管理棚袜，实施品牌经营，追求卓越品质，创造名牌，以“服务用户，奉献社会”为己任，秉承不断超越的精神，努力为工具业树立典范。
Vegas这款软件原来是由Sonic Foundry公司开发的。Sonic Foundry公司除了开发Vegas以外，还开发了在音频处理领域极为著名的软件Sound Forge、ACID Pro 4.0等。在2003年7月31日，Sony集团下属软件公司Sony Pictures Digital并购了Sonic Foundry公司桌面软件部门，也就是说Sonic Foundry的核心软件产品自2003年8月以后都属于Sony Pictures Digital公司。至此Vegas等软件的后续开发由Sony Pictures Digital公司继续进行，这些软件的标识也有Sonic Foundry改为Sony。 Sony Vegas 是一个专业影像编辑软件芹拦并现在被制作成为Vegas Movie Studio�6�4 ，是专业版的简化而高效的版本。将成为PC上最佳的入门级视频编辑软件。媲美 Premiere ，挑战 After Effects 。剪辑、特效、合成、Streaming 一气呵成。结合高效率的操作介面与多功能的优异特性，让用户更简易地创造丰富的影像。Vegas 7.0为一整合影像编辑与声音编辑的软件，其中无限制的视轨与音轨，更是其他影音软件所没有的特性。在效益上更提供了视讯合成、进阶编码、转场特效、修剪、及动画控制等。不论是专业人士或是个人用户，都可因其简易的操作介面而轻松上手。此套视讯应用软件可说是数位影像、串流视讯、多媒体简报、广播等用户解决数位编辑之方案。 Sony Vegas提供了全面的HDV, SD/HD-SDI采集、剪辑、回录支持，通过Blackmagic DeckLink 硬件板卡实现专业SDI采集支持嫌迹；真14-bit 模拟4:4:4 HDTV和 SD监视器输出；支持DVI/VGA/1394外接监视器上屏；支持广播级AAF、BWF输入输出；提供VST音频插件支持等。剪辑方面提供System-wide media management、Project Nesting、Tape-style audio scrubbing、A/V ynchronization detect and repair、Improved multiprocessor support、Superior framerate conversions: HDV 1080-60i to SD 24p MPEG-2, or 1080-60i to 720-24p and 1080-24p WMV HD等新特性。其中“超级帧率转换”功能提供HDV 1080-60i到SD 24p MPEG-2和HDV 1080-60i到720-24p and 1080-24p WMV HD格式的完美转换DVD Architect 3 支持双层DVD－9、DLT、DDP、CMF等工业出版级格式。Photoshop(PSD)格式文件层支持；菜单主题输出功能可以让你保留和衡枣分析更多设计风格。智能项目文件修补功能提供更多容错设计。支持多角度视频、多语言字幕。支持CSS和Macrovision 版权保护措施。
问题一：数据驱动是什么 就像是一种媒介吧，比如你用瓶子喝水，瓶子是媒介，水是数据
问题二：什么是数据驱动 就像是一种媒介吧，比如你用瓶子喝水，瓶子是媒介，水是数据
问题三：什么是数据驱动编程 数据驱动开发也就是说基于持久层的设计来完成整个模块开发的过程。Java界在这方面也是引起了重视、由此推出的bstek，就是在java方面的数据驱动上做到了实现。
数据驱动的开发由定义持久层(数据表或持久层对象)、创建数据集(查询语句)以及绑定数据集至相应的表现层组件(树、表格)三个步骤来完成，此时基于此数据集的显示、维护、查询等均得到了实现
问题四：数据驱动测试的介绍 数据驱动测试，即黑盒测试（Black-box Testing），又称为功能测试，是把测试对象看作一个黑盒子。利用黑盒测试法进行动态测试时，需要测试软件产品的功能，不需测试软件产品的内部结构和处理过程。数据驱动测试注重于测试软件的功能性需求，也即数据驱动测试使软件工程师派生出执行程序所有功能需求的输入条件。数据驱动测试并不是白盒测试的替代品，而是用于辅助白盒测试发现其他类型的错误。
问题五：大数据驱动是怎么样运营的 可以去大讲台看看，站内有大数据Hadoop教程、Spark教程等等，希望可以帮助到你。
问题六：什么是数据驱动模型 使用vfw应该可以
问题七：元数据驱动 什么是元数据驱动 这个应该是说
通过使用元数据，不断的完善现有的技术元数据与业务元数据。
通过完善的过程来指导整个数据仓库的建立。
元数据驱动的数据仓库开发过程可以细分为以下阶段：
1) 建立元数据
a. 定顷昌义元数据的数据源；
b. 定义元数据的内容和属性；
c. 定义元数据使用规则；
d. 声明元数据联合使用的规则；
元数据驱动，螺旋上升的数据仓库开发方式优点包括：
1. 建立中央数据仓库系统数据的统一视图；
2. 统一的元数据管理；
3. 灵活的体系结构；
4. 可扩展的架构；
与之相对的是“模型驱动构架”（MDA），它是OMG定义的一个软件开发框架。MDA的关键之处是，模型在软件开发过程中扮演了非常重要的角色。在MDA中，软件开发过程是由对软件系统的建模行为驱动的。
问题八：数据驱动的表现，有哪些数据对业务决策至关重要 数据当然很重要的，备份更重要。但可惜的是，很多企业的管理员一直在重复着错误的操作。要更好地备份，提升备份效率，则要掌握好一些关键点。容灾备份行业的和力记易专家给大家一些很不错的建议： 1. 备份数据时必须要考虑的 备份数据首先要做的是将我们的数据复制到备份介质上，比如硬盘、光盘（CD-R或DVD-R）或局域网上的存储设备甚至是云备份服务的服务器上，当然有一些企业还将数据拷贝到磁带上。关于磁带的备份，我们将在后面讨论，因为这种备份方案相对比较通用。现在要考虑的是，数据备份中最重要的两个因素：容量和时间。 容量：如果你想通过磁带来备份系统，那你需要更多的空间。比如你使用80GB DLT磁带机来备份系统，那你每天只能备份小于80GB的数据。如果数据量超过了这个数值，我们就要考虑另外的方案了。当然，可选方案有很多，最为通用的规则有：不要对系统进行完全备份，而采用增量备份，这样只需要较少的空间，将发生过变化的数据备份起来；如果磁带已经满了，更换新的磁带来备份数据；使用自动切换磁带的机器，这样半夜里备份数据时，它会自动换磁带或换到另一面来进行数据备份；增量备份方案要慎用，如果采用这个方案，那我们在恢复数据时，将需要更多的磁带，才能够达到完全的恢复。有两种方法来进行增量备份：一种方法是多次备份上次增加或修改后的数据，加上完全备份的磁带，有可能需要更液乎盯多的磁带。比如，如果我们有一份完全的备份和6个增量备份，则需要7盒磁带才能够满足需求。另一种方法是只备份上次增加或修改后的数据，这样我们只要一份完全的备份和1个增量备份，只需要2盒磁带就可以满足需求了。 时间：这里考虑两种情况：一种是只需要几个小时就可以备份闹和完成的，另一种是需要好几天才能够备份完成的。对于前一种情况，我们根本无需担心。就算你在网络上进行备份，也不要担心它对于公司网络的性能会产生多大的影响。但如果你备份数据的时间需要几天，那你最好重新建立一个局域网，也可以通过建立虚拟局域网来实现，即VLAN。我们将其称为BAN（Backup Area Network，数据备份网）。就算你是朝九晚五的白领，你也需要BAN。因为你可能需要备份Web服务器的数据，甚至需要做到实时备份（Live Backup）。如果你每天要备份数据时间超过了30小时（已经多于24小时了），这时你要考虑减少备份数据量，或者将这些数据进行分开备份。 2.确认数据的有效性 备份数据时还有一个要考虑的问题，就是要确认数据的有效性。如果时间允许，一定要让数据备份软件在写入文件后，确认其有效性，否则有可能文件并没有完全正确写入备份介质，将来就无法恢复，这将是一个灾难。 另外，在备份数据时，一定不要删错文件，服务器上的日期一定要正确，否则有可能会因为日期不对而误删除掉一些文件。同时，还要让备份地点相对安全，要远离火灾、洪水，并要安装报警设备。同时，数据一定要在多个地点有备份，这样就算当地发生诸如房子倒塌或地震之类的大灾难，数据也不至于会被毁灭。当然，一些恐怖袭击事件也会令数据丢失，所以一定要关注备份数据的安全。最后，我们的数据最好保存在一个比较隐蔽的地方，以防止被偷盗，而造成巨大的损失。 3.关于数据恢复 一旦我们的数据发生问题，我们一定要在第一时间能够恢复数据。这意味着，我们在数据发生问题时，不仅要第一时间拿到备份数据数据，而且还能够第一时间将这些数据恢复。这可能需要启动盘、启动光盘、驱动程序等工具、设备和软件，以保证系统能够正常地启动，并能够正常恢复数据。同时，......>>
问题九：如何成为数据驱动型企业 从市场的角度上来讲智慧型企业是动态的不是静态的，无论企业的战略、人员和流程都在随着市场和客户的变化而不断的变化。同时这种变化不是突发的不可控的而自然的，顺滑的。智慧型企业的成功模式不是某一个员工或某一个部门组织所专有的他是属于整个企业组织的。当企业中有一个好的想法和做法时他能够透过企业的信息神经网络得到快速的克隆。
构建智慧型企业
人员意识 企业的发展离不开人，人是一个企业中最灵活也是最关键的因素。因此构建指挥型企业首先要从人的角度着手。构建智慧型企业要让员工具有全局意识、协作意识、学习意识和创新意识。员工只有具有全局意识才不至于存在本位主义，也才能够从公司整体角度考虑提出好的建议。员工只有有协作意识企业的策略和制度才能够的得到完全的贯彻实施。企业只有具有学习意识，企业的能力才能够不断成长。企业只有具有创新意识企业才能够在竞争中处于领先地位。
IT工具 在当今这个信息社会里企业的发展肯定离不开IT工具的支持。智慧型企业更是这样。
首先是智慧型企业的智慧。我常说某个人很有智慧，很聪明，那企业的智慧从那里来呢。这主要有两个方面一个是企业内部知识，这部分知识主要存在于员工的大脑中。另外一个就是企业外部知识，它主要来自于行业组织和竞争对手。说到这里就引出知识管理中的知识采集和知识共享。知识采集就是把企业外部知识转化为企业内部知识，知识共享的过程就是把企业内员工的知识转化为企业本身的组织知识。
智慧型企业的另外一个特点就是高效的协同，这就取决于协同工作流的能力，我们如果把我们日常制定的流程电子化就会大大提高企业内部流程的运行效率。同时能够提高员工之间的协作水平。
智慧型企业除了流程与知识的传承与交流以外还有很重要的一点就是企业文化的推广。企业文化的推广除了靠人的宣传以外还要营造一种氛围，让这种氛围每天萦绕在员工周围。企业信息门户正好肩负起这个使命。企业门户就像企业里的大门，员工每天上班都要经过这道门，如果让这道门去承载企业文化传播的这个工作，那企业文化就在员工的日常生活中被潜移默化。
制度与文化 智慧型企业除了通过宣传和IT工具进行传播和保障以外，同时还需要通过制度与文化来不断的进行强化。智慧型企业强调的文化主要有执行力、快乐工作、学习与创造。
问题十：试举例说明什么是数据驱动的智能软件 数据驱动
定义：
一个数据驱动的组织会以一种及时的方式获取、处理和使用数据
来创造效益，不断迭代并开发新产品，以及在数据中探索（navigate）。
有很多方式可以评估一个组织是否为数据驱动的，如：
1. 产生的数据量
2. 使用数据的程度
3. 内化数据的过程
作者认为有效地（effectively）使用数据为关键。
商务公司拥有使用数据来改善效益的历史。
任何好的销售人员天性知道如何去向消费者推荐采购。
那些浏览过这些商品的客户同样浏览了另外一些东东……Amazon将该技术移至线上。
这种简单的协同过滤的实现是Amazon诸多特性的一种。
这是一个对于传统搜索之外的机缘巧合的强大的机制。
数据产品是社交网站的心脏。它们的数据必然是庞大的用户数据集，形成的一张图。也许对于社交网络来说最重要的产品是某种帮助用户链接彼此的工具。任何新的用户需要找到新的伙伴，熟人或者联系方式。让用户去搜索他们的朋友可不是一个好的用户体验。如同LinkedIn，工程师发明了People You May Know(PYMK)来解决这个问题。在理论上的确很容易完成这项工作，根据已经存在的关系图，我们可以准确地发现新用户的关系网络。这样的推荐朋友比自己去选择更为高效。尽管PYMK现在很新颖，它却已经成为了每个社交网站的必备部分。Facebook不仅支撑了自身版本的PYMK，他们还监控了用户获得朋友的时间。使用精密的跟踪和分析技术，他们已经标识了让一个用户长期参与的的时间和连接数。
如果你缓慢地链接一些朋友或者添加朋友，你将不会是一个长期依赖社交网络的用户。
通过学习达到信任的活动的层级，他们已经将网站设计成为能够有效降低新人加一定数量朋友为其好友的时间。
类似地，Netflix在线电影事业完成了同样的任务。当你注册时，他们强烈推荐你添加你打算观看的电影。他们的数据组已经发现一旦你增加超过某个数量的电影，你成为一个长期用户的概率将大大增加。借助这个数据，Netflix可以构造、测试和监测产品流来最大化新人转变为长期顾客的数量。他们已经简化了高度优化的注册/试用服务，有效利用了这样的信息来快速和高效地黏合客户。
Netflix、LinkedIn和Facebook并不是仅有的使用用户数据来鼓励客户的长期参与。如Zynga，它不仅仅关注游戏，还会常态化地监测用户身份和他们的行为，生成了一个不可思议的大数据。通过分析用户在一段时间内在一个游戏中的交互行为，他们已经识别出那些直接导致成功游戏的特征。基于用户和其他用户的交互行为的数目、前n天内用户建造的房子数目、在前m个小时内他们杀死了怪物的个数等等，他们便可以知道用户将成为长期会员的概率的变化。他们找到了如何达成参与的挑战的关键点，并已经设计出产品来鼓励用户达到这些目标。通过持续测试和监测，他们优化了对这些关键点的理解。
Google和Amazon在使用A/B测试来优化网页的展示方面是先行者。在互联网发展历史上，设计者门借助直觉和本能来完成工作。这没有任何错误，但是如果你对一个页面作出修改，你需要确保这个改动是有效的。你卖出更多的产品了么？用户需要多久才能发现想要的东西？多少用户放弃了并转向了其他网站？这些问题只能借助实验、收集和分析数据来完成，这些是数据驱动公司的第二特性。
Yahoo已经对数据科学作出了很多重要的贡献。在看到Google使用MapReduce来分析海量数据后，他们认识到了自身需要同类的工具来完成自己事务这就是Hadoop，现在是数据科学家的最重要的一项工具之一。Hadoop已经由......>>
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