计算机考研推荐院校

清华、国防科大、北大、浙大。

清华计算机，有大陆唯一的图灵奖（计算机界的诺贝尔奖）获得者姚期智院士坐镇。资源无比丰富的清华，“姚班”、“智班”，网罗了不少智商极高的中国顶尖高中毕业生。

从2022年清华大学计算机科学与技术系公布的专业入围复试名单来看，该专业（不区分方向）最低入围分数线为365，最高分数为408。

国防科大在高性能计算、大规模集成电路设计、网络与通信、自主安全基础软件研发等方面赫赫有名。

北大计算机，有和清华相对应的“图灵班”。北大在计算机理论、系统软件与软件工程、知识工程、程序设计语言、信息安全、人机交互与多媒体、数据库与信息系统等方面成绩斐然。

浙江大学一直处于超一流之列，浙大原校长潘云鹤院士、现校长吴朝晖院士，都出自计算机系，可见计算机在这所工科顶尖名校中的江湖地位。

北航、哈工大、上交、南大、华科、北邮、成电，为当今中国高校计算机界七大金刚。

老牌劲旅北航，前2任校长李未院士、怀进鹏院士都出自计算机系。北航计算机科学与智能技术、数据科学与软件工程两大学科群实力极为雄厚。

在计算机智能人机交互、自然语言理解与中文信息处理、海量数据计算、高可靠性与容错计算、企业计算与服务计算等方面，哈工大的积累非常惊人。

1993年北京万方数据公司成立，成为国内第一家专业数据库公司。

1997年万方数据（集团）公司成立；国内第一家科技信息网站——中国科技情报网对外服务。

1999年万方数据（集团）公司在全国范围内建立300家服务中心。

2000年万方数据股份有限公司成立，在北京、上海、深圳、武汉、沈阳、西安成立分公司；“万方数据资源镜像系统”推出。

2001年“信息中国说”推广活动，遍及全国400所高校； 推出“万方数据医药镜像系统”； 与中国高等教育文献保障体系（CALIS）达成战略联盟。

2002年万方数据资源系统，镜像系统全面改版；成立数据加工子公司——北京智库泉数据处理有限责任公司。

2003年万方数据股份有限公司启动海外市场；通过ISO9001:2000质量管理体系认证；医药、通信、电力行业竞争情报系统分获“新产品证书”。

2004年“知识服务行”巡回讲座在全国各地展开； 上海子公司成立。

2005年万方数据成立五周年；从学术与产业结合的角度，通过论坛、展会、影视宣传等多种形式，融合专家学者及企业多方参与，将五周年庆典活动推向 。

2006年从信息资源服务转变为知识门户与技术服务；实现分布式存储及服务、构建全新电子商务平台中文知识链接门户深度开发；万方数据“知识服务”系统退出； “跨越检索，走向知识发现”产品发布会全国各省市全面推展。

2007年万方数据技术研究院成立，研究院跟踪研究国际行业发展趋势，立足于公司的中长期发展规划，开展基础性、前瞻性研究工作；万方数据成为DOI（Digital Object Identifier， 数字对象标识，它是科技信息资源整合与互联的重要标准）的唯一中文代理注册机构，从而将DOI带入中国； 万方数据“知识服务系统”推出；“跨越检索，走向知识发展”产品发布会在全国各省市全面推展。

2008年万方数据与中华医学会在北京签订了战略合作协议，获得中华医学会旗下115种医学核心期刊的独家数字出版权，这是信息服务商与信息资源源头首次合作的范例；“强强联合、开创共赢、开启数字服务未来之路——中华医学会数字化期刊系统”产品发布会在全国各省开展；“万方数据资源管理与服务系统”获2008年度北京市科学技术三等奖； “万方视频数据库服务软件”获上海市科学技术委员会颁发的“市重点新产品”奖；“万方数据库及用户系统软件”获上海市人民 颁发的“科学技术奖三等奖”； 万方数据创新资源服务系统软件V10获“上海市高新技术成果转化项目”认定； 成为国家奥林匹克文献信息中心合作伙伴； 图灵奖获得者、美国国家研究推进机构（CNRI）总裁Robert E Kahn博士以及CNRI Handle系统首席架构师Sam Sun先生来访； 万方数据等5家单位联合发起 “图书馆和数字对象唯一标识（DOI）研讨会”在京召开； 万方数据知识服务平台签约服务站点正式上线，打造在线服务新模式；“第六届全国核心期刊与期刊国际化、网络化研讨会”在广西南宁举行。

2009年与华中科技大学同济医学院联合成立“医学信息素质培育创新联合实验室”； 与中南大学湘雅医学院联合成立“医学知识服务创新联合实验室”；在三亚成功举办主题为“推动产业升级、实现合作共赢”的三亚论坛； 公司与中国科技期刊编辑学会、中国科学技术信息研究所共同主办的“第七届全国核心期刊与期刊国际化、网络化研讨会”在昆明举行，主题是“改革创新、科学发展”； 万方数据“中文数字对象标识（DOI）注册与服务系统”在“第三届中国数字出版博览会”获“创新技术奖”。

2010年举办万方数据成立十周年庆典活动；与中华医学会续签“中华医学会系列杂志数据库”独家合作协议；中国质检出版社（中国标准出版社）与万方数据战略合作签约；公司与中国科技期刊编辑学会、中国科学技术信息研究所等共同主办的第8届全国核心期刊与期刊国际化、网络化研讨会；知识服务平台推出移动阅读计划；知识服务平台个人用户站点和签约用户站点两站点合并用户登录和支付功能；在个人论文在线相似性检测系统的基础上，推出批量论文相似性检测工具；DOI成为ISO标准；在全国各地举办数图研讨班活动。

2011年凭借论文相似性检测技术和DOI注册技术中选新闻出版总署重大科技工程项目；成功举办主题为“推动技术创新 引领行业发展”的三亚论坛；在云南昆明召开“2011年学位论文管理交流会暨科研诚信与研究生教育研讨会”；在武汉、郑州、昆明、呼和浩特等地举办主题为“研讨数图应用新服务 进入知识服务新时代”的数图新服务应用研讨班。

美国计算机专业的大学有很多例如：（信息来源美国大学院校库>

如何看待国产数据库SequoiaDB开源

总的来说，我认为有几点吧

1）相比mongo还是有中文的齐全文档，作为中国的码农。。英文文档看得还是头疼啊。

2）应该说开源社区这边的支持还是比较快速的，在群里提问基本当天都会有人回答，然后在刚开始配置和对接程序的时候原厂的同学还在区里手把手教了我们的工程师。。还是很给力的

3）总体上说使用和迁移转换时候不会不上手，不过现在据说多了SQL的支持，还没有尝试过，听起来很厉害的样子，不过他们原生的 *** 作语句也还是很好理解的

如何看待yandex开源clickhouse这个列式文档数据库

Yandex在2016年6月15日开源了一个数据分析的数据库，名字叫做ClickHouse，这对保守俄罗斯人来说是个特大事。更让人惊讶的是，这个列式存储数据库的跑分要超过很多流行的商业MPP数据库软件，例如Vertica。如果你没有听过Vertica，那你一定听过 Michael Stonebraker，2014年图灵奖的获得者，PostgreSQL和Ingres发明者（Sybase和SQL Server都是继承 Ingres而来的）, Paradigm4和SciDB的创办者。Michael Stonebraker于2005年创办Vertica公司，后来该公司被HP收购，HP Vertica成为MPP列式存储商业数据库的高性能代表，Facebook就购买了Vertica数据用于用户行为分析。

简单的说，ClickHouse作为分析型数据库，有三大特点：一是跑分快， 二是功能多 ，三是文艺范

1 跑分快： ClickHouse跑分是Vertica的5倍快：

ClickHouse性能超过了市面上大部分的列式存储数据库，相比传统的数据ClickHouse要快100-1000X，ClickHouse还是有非常大的优势：

100Million 数据集:

ClickHouse比Vertica约快5倍，比Hive快279倍，比My SQL快801倍

1Billion 数据集:

ClickHouse比Vertica约快5倍，MySQL和Hive已经无法完成任务了

2 功能多：ClickHouse支持数据统计分析各种场景

- 支持类SQL查询，

- 支持繁多库函数（例如IP转化，URL分析等，预估计算/HyperLoglog等）

- 支持数组(Array)和嵌套数据结构(Nested Data Structure)

- 支持数据库异地复制部署

3文艺范：目前ClickHouse的限制很多，生来就是为小资服务的

- 目前只支持Ubuntu系统

- 不提供设计和架构文档，设计很神秘的样子，只有开源的C++源码

- 不理睬Hadoop生态，走自己的路

如何看待阿里巴巴宣布开放开源AliSQL数据库

其实有点类似，谷歌开放安卓系统给大家免费用，

某些技术别人要模仿不难，而且专利有效期也不长，

谷歌可能觉得还不如一下子公开了，大家一起弄，能迅速占领市场

如何看待黑客入侵数据库

内网。内鬼和外面的黑客一起合作搞的。内鬼的话就比较容易了。

如何看待美国研发的数据库TokuDB

测试过 TokuMX, 性能确实不错，但稳定性堪忧，mongodb 30 后引入了 wiredtiger engine，与 tokumx 差距缩小了

研究过 TokuMX 和 TokuDB 用的索引数据结构，很巧妙的设计，虽然树的深度加倍了，但插入时间确实大幅度降低了。

最后没有采用。

如何看待免费开源CRM

免费开源CRM基本上很难满足企业的实际业务需求，可以考虑一款支持用户个性化定制的CRM，百会的CRM就不错，它可以根据用户需求，在最短时间内定制出来并让用户看到效果。满意之后再付费，没有后顾之忧。定制工具简单，定制速度快。用户完全可以自己 *** 作去满足未来业务的变化。另外它基于SAAS模式的在线租用形势，可以为企业节省购买硬件、安装调试、后期升级的费用成本。定期的售后回访还可以解决不少使用中的问题。

如何看待Facebook已开源React Native

React Native项目成员Tom Ohino发表的React Native: Bringing modern web techniques to mobile（墙外地址）详细描述了React Native的设计理念。Ohino认为尽管Native开发成本更高，但现阶段Native仍然是必须的，因为Web的用户体验仍无法超越Native：

1 Native的原生控件有更好的体验；

2 Native有更好的手势识别；

3 Native有更合适的线程模型，尽管Web Worker可以解决一部分问题，但如图像解码、文本渲染仍无法多线程渲染，这影响了Web的流畅性。

Ohino没提到的还有Native能实现更丰富细腻的动画效果，归根结底是现阶段Native具有更好的人机交互体验。笔者认为这些例子是有说服力的，也是React Native出现的直接原因。

图3 - Ohino在F8分享了React Native（Keynote）

Learn once, write anywhere

“Learn once, write anywhere”同样出自Ohino的文章。因为不同Native平台上的用户体验是不同的，React Native不强求一份原生代码支持多个平台，所以不提“Write once, run anywhere”（Java），提出了“Learn once, write anywhere”。

图4 - “Learn once, write anywhere”

这张图是笔者根据理解画的一张示意图，自下而上依次是：

1 React：不同平台上编写基于React的代码，“Learn once, write anywhere”。

2 Virtual DOM：相对Browser环境下的DOM（文档对象模型）而言，Virtual DOM是DOM在内存中的一种轻量级表达方式（原话是ligheight representation of the document），可以通过不同的渲染引擎生成不同平台下的UI，JS和Native之间通过Bridge通信（React Native通信机制详解 « bang’s blog）。

3 Web/iOS/Android：已实现了Web和iOS平台，Android平台预计将于2015年10月实现（Blog | React）。

前文多处提到的React是Facebook 2013年开源的Web开发框架，笔者在翻阅其发布稿时，发现这么一段：

图5 - 摘自React发布稿（2013）

1 加亮文字显示2013年已经在开发React Native的原型，现在也算是厚积薄发了。

2 最近另一个比较火的项目是Flipboard/react-canvas · GitHub（详见 @rank），渲染层使用了Web Canvas来提升交互流畅性，这和上图第一个尝试类似。

React本身也是个庞大的话题不再展开，详见facebook/react Wiki · GitHub。

笔者认为“Write once, run anywhere”对提升效率仍然是必要的，并且和“Learn once, write anywhere”也没有冲突，我们内部正在改造已有的组件库和HybridAPI，让其适配（补齐）React Native的组件，从而写一份代码可以运行在iOS和Web上，待成熟后开源出来。

持续更新

二、规划

下图展示了业务和技术为React Native所做的改造：

图6 - 业务和技术改造图6 - 业务和技术改造

自下而上：

1 React Node：React支持服务端渲染，通常用于首屏服务端渲染；典型场景是多页列表，首屏服务端渲染翻页客户端渲染，避免首次请求页面时发起2次请求。

2 React Native基础环境：

21 Framework集成：尽管React Native放出了Integration with Existing App文档，集成到现有复杂App中仍然会遇到很多细节问题，比如集成到天猫iPad客户端就花了组里iOS同学2天的时间。

22 Neorking改造：主要是重新建立session，而session通常存放于 header cookie中，React Native提供的网络IO fetch和XML>

数据规范化名词解释

数据在应用过程中相对比较繁杂。为了能够更好的应用数据，并以需要进行格式化的排列，以备不时之需。简称数据规范化。

数据规范化处理是数据挖掘的一项基本 *** 作。现实中，数据中不同特征的量纲可能不一致，数值间的差别可能很大，不进行处理可能会影响到数据分析的结果，因此，需要对数据按照一定比例进行缩放，使之落在一个特定的区域，便于进行综合分析。

特别是基于距离的挖掘方法，在建模前一定要对数据进行规范化处理，如SVM,KNN,K-means，聚类等方法。

扩展资料：

数据规范化的几种方法：

在数据分析之前，都需要让数据满足一定的规律，达到规范性的要求，便于进行挖掘。

如果不进行变换的话，要不就是维数过多增加了计算成本，要不就是数据过于集中，很难找到数据之间的特征。

在数据变换中，重点是如何将数值进行规范化，有三种常用的规范方法，分别是Min-Max规范化、Z-Score规范化、小数定标规范化。

1Min-max规范化：

将原始数据投射到指定的空间[min,max]。可用公式表示为：

新数值 = （原数值-极小值）/ （极大值 - 极小值） 。

SciKit-Learn中的MinMaxScaler可以完成这个功能。

2Z-Score规范化：

将原始数据转换为正态分布的形式，使结果易于比较。可用公式表示为：

新数值 = （原数值 - 均值）/ 标准差。

在SciKit-Learn中的preprocessingscale（)可以直接将给定数据进行Z-Score规范化。

3小数定标规范化：

通过移动小数点的位置来进行规范化。小数点移动的位数取决于该属性数据取值的最大绝对值。

例如：属性A的取值范围是-800到70，那么就可以将数据的小数点整体向左移三位即[-08,007]。

参考资料来源：百度百科-数据标准化

数据库 名词解释

定义1

严格地说，数据库是“按照数据结构来组织、存储和管理数据的仓库”。在经济管理的日常工作中，常常需要把某些相关的数据放进这样的“仓库”，并根据管理的需要进行相应的处理。例如，企业或事业单位的人事部门常常要把本单位职工的基本情况（职工号、姓名、年龄、性别、籍贯、工资、简历等）存放在表中，这张表就可以看成是一个数据库。有了这个"数据仓库"我们就可以根据需要随时查询某职工的基本情况，也可以查询工资在某个范围内的职工人数等等。这些工作如果都能在计算机上自动进行，那我们的人事管理就可以达到极高的水平。此外，在财务管理、仓库管理、生产管理中也需要建立众多的这种"数据库"，使其可以利用计算机实现财务、仓库、生产的自动化管理。 JMartin给数据库下了一个比较完整的定义：数据库是存储在一起的相关数据的 ，这些数据是结构化的，无有害的或不必要的冗余，并为多种应用服务；数据的存储独立于使用它的程序；对数据库插入新数据，修改和检索原有数据均能按一种公用的和可控制的方式进行。当某个系统中存在结构上完全分开的若干个数据库时，则该系统包含一个“数据库 ”。

定义2

数据库是依照某种数据模型组织起来并存放二级存储器中的数据 。这种数据 具有如下特点：尽可能不重复，以最优方式为某个特定组织的多种应用服务，其数据结构独立于使用它的应用程序，对数据的增、删、改和检索由统一软件进行管理和控制。从发展的历史看，数据库是数据管理的高级阶段，它是由文件管理系统发展起来的。

定义3

（伯尔尼公约议定书专家委员会的观点） 所有的信息（数据率档）的编纂物，不论其是以印刷形式，计算机存储单元形式，还是其它形式存在，都应视为“数据库”。 数字化内容选择的原因有很多，概括起来主要有： （1）存储空间的原因。数字化的产品是通过网络被广大用户存取利用，而大家都知道数字化产品是存放在磁盘阵列上的，磁盘阵列由服务器来管理，磁盘空间是有限的，服务器的能力也是有限的，不可能无 地存入数字资源，这就需要我们对文献资源数字化内容进行选择。 （2）解决数字化生产高成本和图书馆经费有限性之间矛盾的需要。几乎没有图书馆有充足的资源来对整个馆藏进行数字化，内容选择不可避免。 （3）数字资源管理的需要。技术的快速发展使数字化项目所生成的数字资源的生命周期越来越短，投入巨资进行数字迁移是延长数字资源生命的1个重要途径，昂贵的维护成本就必须考虑数字化的内容选择。 数据库发展史数据库技术从诞生到现在，在不到半个世纪的时间里，形成了坚实的理论基础、成熟的商业产品和广泛的应用领域，吸引越来越多的研究者加入。数据库的诞生和发展给计算机信息管理带来了一场巨大的革命。三十多年来，国内外已经开发建设了成千上万个数据库，它已成为企业、部门乃至个人日常工作、生产和生活的基础设施。同时，随着应用的扩展与深入，数据库的数量和规模越来越大，数据库的研究领域也已经大大地拓广和深化了。30年间数据库领域获得了三次计算机图灵奖（CW Bachman,EFCodd, JGray），更加充分地说明了数据库是一个充满活力和创新精神的领域。就让我们沿着历史的轨迹，追溯一下数据库的发展历程。 传统上，为了确保企业持续扩大的IT系统稳定运行，一般用户信息中心往往不仅要不断更新更大容量的IT运维软硬件设备，极大浪费企业资源；更要长期维持一支由数据库维护、服务器维护、机房值班等各种维护人员组成的运维大军，维护成本也随之节节高升。为此，企业IT决策者开始思考：能不能像拧水龙头一样按需调节的使用IT运维服务？而不是不断增加已经价格不菲的运维成本。

定义4

数据库（DataBase,DB）是一个长期存储在计算机内的、有组织的、有共享的、统一管理的数据 。她是一个按数据结构来存储和管理数据的计算机软件系统。数据库的概念实际包括两层意思： （1）数据库是一个实体，它是能够合理保管数据的“仓库”，用户在该“仓库”中存放要管理的事务数据，“数据”和“库”两个概念结合成为数据库。 （2）数据库是数据管理的新方法和技术，他能更合适的组织数据、更方便的维护数据、更严密的控制数据和更有效的利用数据。

数据规范化名词解释

数据在应用过程中相对比较繁杂。

为了能够更好的应用数据，并以需要进行格式化的排列，以备不时之需。简称数据规范化。

数据规范化处理是数据挖掘的一项基本 *** 作。现实中，数据中不同特征的量纲可能不一致，数值间的差别可能很大，不进行处理可能会影响到数据分析的结果，因此，需要对数据按照一定比例进行缩放，使之落在一个特定的区域，便于进行综合分析。

特别是基于距离的挖掘方法，在建模前一定要对数据进行规范化处理，如SVM,KNN,K-means，聚类等方法。

扩展资料：

数据规范化的几种方法： 在数据分析之前，都需要让数据满足一定的规律，达到规范性的要求，便于进行挖掘。

如果不进行变换的话，要不就是维数过多增加了计算成本，要不就是数据过于集中，很难找到数据之间的特征。 在数据变换中，重点是如何将数值进行规范化，有三种常用的规范方法，分别是Min-Max规范化、Z-Score规范化、小数定标规范化。

1Min-max规范化： 将原始数据投射到指定的空间[min,max]。可用公式表示为： 新数值 = （原数值-极小值）/ （极大值 - 极小值） 。

SciKit-Learn中的MinMaxScaler可以完成这个功能。 2Z-Score规范化： 将原始数据转换为正态分布的形式，使结果易于比较。

可用公式表示为： 新数值 = （原数值 - 均值）/ 标准差。 在SciKit-Learn中的preprocessingscale（)可以直接将给定数据进行Z-Score规范化。

3小数定标规范化： 通过移动小数点的位置来进行规范化。小数点移动的位数取决于该属性数据取值的最大绝对值。

例如：属性A的取值范围是-800到70，那么就可以将数据的小数点整体向左移三位即[-08,007]。 参考资料来源：百度百科-数据标准化 。

名词解释：规范化

“规范化”的定义是：“在经济、技术和科学及管理等社会实践中，对重复性事物和概念，通过制定、发布和实施标准（规范、规程和制度等）达到统一，以获得最佳秩序和社会效益”。

数据规范化是将原来的度量值转换为无量纲的值。通过将属性数据按比例缩放，通过一个函数将给定属性的整个值域映射到一个新的值域中，即每个旧的值都被一个新的值替代。

扩展资料：

企业规范化管理所寻求的效果标准：“八零”境界决策制定零失误、产品质量零次品、产品客户零遗憾、经营管理零库存、资源管理零浪费、组织结构零中间层、商务合作伙伴零抱怨、竞争对手零指责。

企业规范化管理，也需要制度化，也需要标准化，但它的重点在于为企业构建一个具有自我免疫、自动修复的机能。也就是说，使企业组织形成一种内在的自我免疫功能，能自动适应外部环境的变化，能抵御外部力量的侵害。并且当企业组织在发展过程中遭遇外部创伤后，能自动地修复愈合，使企业实现持续稳定的发展。

参考资料来源：搜狗百科-规范化

名词解释：规范化

“规范化”的定义是：“在经济、技术和科学及管理等社会实践中，对重复性事物和概念，通过制定、发布和实施标准（规范、规程和制度等）达到统一，以获得最佳秩序和社会效益”。

数据规范化是将原来的度量值转换为无量纲的值。通过将属性数据按比例缩放，通过一个函数将给定属性的整个值域映射到一个新的值域中，即每个旧的值都被一个新的值替代。

扩展资料：

企业规范化管理所寻求的效果标准：“八零”境界决策制定零失误、产品质量零次品、产品客户零遗憾、经营管理零库存、资源管理零浪费、组织结构零中间层、商务合作伙伴零抱怨、竞争对手零指责。 企业规范化管理，也需要制度化，也需要标准化，但它的重点在于为企业构建一个具有自我免疫、自动修复的机能。

也就是说，使企业组织形成一种内在的自我免疫功能，能自动适应外部环境的变化，能抵御外部力量的侵害。并且当企业组织在发展过程中遭遇外部创伤后，能自动地修复愈合，使企业实现持续稳定的发展。

参考资料来源：百度百科-规范化。

标准化管理名词解释？

标准化管理是指符合外部标准（法律、法规或其它相关规则）和内部标准（企业所倡导的文化理念）为基础的管理体系

标准化管理的职能[1]

标准化管理工作的作用与功能。它主要是对制定、修订和贯彻实施标准等整个标准化活动进行计划、组织，指挥、协调和监督，以保证标准化任务的完成。这5个职能相互联系和制约，共同构成一个有机整体。通过计划，确定标准化活动的目标；通过组织，建立实现目标的手段；通过指挥，建立正常的工作秩序；通过监督，检查计划实施的情况，纠正偏差；通过协调，使各方面工作和谐地发展。

一、标准化管理的指挥职能

标准化管理工作的职能之—。主要是对标准化系统内部各级和各类人员的领导或指导，其目的是保证国家和各级的标准化活动按照国家统—-计划的要求，相互配合、步调—致，和谐地向前发展。

二、标准化管理的组织职能

标准化管理工作的职能之—。主要是对人们的标准化活动进行科学地分工和协调，合理地分配与使用国家的标准化投资，正确处理标准化部门、标准化人员的相互关系，其目的是将标准化活动的各要素、各部门、各环节合理地组织起来，形成一个有机整体，建立起标准化工作的正常秩序。

三、标准化管理的计划职能

标准化管理工作的职能之一。主要是对标准化事业的发展进行全面考虑，综合平衡和统筹安排，其目的是把宏观标准化工作和微观标准化工作结合起来，正确地把握未来，使标准化事业能在变化的环境中持续稳定地发展，动员全体标准化人员及有关人员为实现标准化的发展目标而努力。

四、标准化管理的监督职能

标准化管理工作的职能之—。主要是按照既定的目标和标准，对标准化活动进行监督、检查，发现偏差，及时采取纠正措施，目的是保证标准化工作按计划顺利进行，最终达到预期目标。使其成果同预期的目标相—致，使标准化的计划任务和目标转化为现实。

五、标准化管理的协调职能

标准化管理的工作职能之一。主要是协调标准化系统内部各单位、各环节的工作和各项标准化活动，使它们之间建立起良好的配合关系，有效地实现国家标准化的计划与目标。

名词解释：定量管理法

绩效定量管理法是在过去技术工作大量的数据积累的基础上，采用专家模糊评价和标准实测专家评定、双向协商确定等方法进行确定和逐步改进的。

绩效定量管理法主要考核以下内容： 1、工作业绩 工作业绩考核是指对每个员工在本职工作中完成任务所取得的成绩、成果进行测评的过程。这个评价过程不仅要说明各级员工的工作完成情况，还要通过评价结果指导员工有计划地改进工作，以达到企业发展的目的。

业绩考核主要从数量、质量和效率三个方面对员工的工作业绩进行评价，具体表现为完成工作的数量指标、质量指标以及工作效率指标。 绩效定量管理法通过技术工作量化标准和工作岗位分配，以及对工作质量、工作效果的综合评价，通过二次分配平衡，实现对工作业绩的综合考核。

2、工作能力 工作能力考核是对具体工作所需要的基本能力以及经验性能力进行测评的过程。它包括和工作相关的常识和专业知识；工作所需要的技术、技能和技巧；工作中表现出来的理解力、判断力、创造力等经验性能力；特殊工作所要求的体力。

同业绩相比，能力是内在的，不容易衡量和比较，因此，能力有时并不能通过直接的能力测试来考核，而是需要通过人们的感知察觉来作出判断。 绩效定量管理法通过长期工作量化考核和工作效果、工作质量的综合评定，借助专家模糊评价，进行工作岗位的确认和变动，从岗位的差别和任务的分配体现能力的确认，同时鼓励技术人员主动承担责任，培养、提升技术人员的能力。

3、工作态度 工作态度考核是指对工作热情和工作积极性方面所进行的考评。现实中，工作态度往往影响着员工的工作业绩和能力。

通过对态度的评价，可以鼓励员工发挥工作热情、提高工作积极性，从而达到提高绩效的目的。 绩效定量管理法对态度的考核，基于一定的程序和多角度调查反馈对技术人员的态度进行考核、指导、沟通的多角度管理。

4、潜力 潜力的发挥主要受四个方面的影响：相应的工作机会、合理的工作设计和分配、正确的上级指导或命令、必要的开发。通过潜力评价，可以为工作轮换、升迁等各种人事决策提供依据。

绩效定量管理法采用了三类评价方法：相对评价法、绝对评价法和描述法。 1、相对评价法 1）序列比较法 序列比较法是对按员工工作成绩的好坏进行排序考核的一种方法。

在考核之前，首先要确定考核的模块，但是不确定要达到的工作标准。将相同职务的所有员工在同一考核模块中进行比较，根据他们的工作状况排列顺序，工作较好的排名在前，工作较差的排名在后。

最后，将每位员工几个模块的排序数字相加，就是该员工的考核结果。总数越小，绩效考核成绩越好。

2）相对比较法 相对比较法是对员工进行两两比较，任何两位员工都要进行一次比较。两名员工比较之后，相对较好的员工记“1”，相对较差的员工记“0”。

所有的员工相互比较完毕后，将每个人的得分相加，总分越高，绩效考核的成绩越好。 3）强制比例法 强制比例法是指根据被考核者的业绩，将被考核者按一定的比例分为几类（最好、较好、中等、较差、最差）进行考核的方法。

2、绝对评价法 1）目标管理法 目标管理是通过将组织的整体目标逐级分解直至个人目标，最后根据被考核人完成工作目标的情况来进行考核的一种绩效考核方式。在开始工作之前，考核人和被考核人应该对需要完成的工作内容、时间期限、考核的标准达成一致。

在时间期限结束时，考核人根据被考核人的工作状况及原先制定的考核标准来进行考核。 2）关键绩效指标法 关键绩效指标法是以企业年度目标为依据，通过对员工工作绩效特征的分析，据此确定反映企业、部门和员工个人一定期限内综合业绩的关键性量化指标，并以此为基础进行绩效考核。

3）等级评估法 等级评估法根据工作分析，将被考核岗位的工作内容划分为相互独立的几个模块，在每个模块中用明确的语言描述完成该模块工作需要达到的工作标准。同时，将标准分为几个等级选项，如“优、良、合格、不合格”等，考核人根据被考核人的实际工作表现，对每个模块的完成情况进行评估。

总成绩便为该员工的考核成绩。 4）平衡记分卡 平衡记分卡从企业的财务、顾客、内部业务过程、学习和成长四个角度进行评价，并根据战略的要求给予各指标不同的权重，实现对企业的综合测评，从而使得管理者能整体把握和控制企业，最终实现企业的战略目标。

3、描述法 1）全视角考核法 全视角考核法，即上级、同事、下属、自己和顾客对被考核者进行考核的一种考核方法。通过这种多维度的评价，综合不同评价者的意见，则可以得出一个全面、公正的评价。

2）重要事件法 重要事件是指考核人在平时注意收集被考核人的“重要事件”，这里的“重要事件”是指那些会对部门的整体工作绩效产生积极或消极的重要影响的事件，对这些表现要形成书面记录，根据这些书面记录进行整理和分析，最终形成考核结果。 绩效定量管理法正是在不同的时期和不同的工作状况下，通过对数据的科学处理，及时、准确地考核，协调落实收入、能力、分配关系。

绩效指标的制定以企业战略为出发点，与组织结构相适应，全面反映工。

很长时间以来，关系型数据库一直是大公司的专利，市场被Oracle/DB2等企业数据库牢牢把持。但是随着互联网的崛起、开源社区的发展，上世纪九十年代MySQL10的发布，标志着关系型数据库的领域社区终于有可选择的方案。

MySQL

第一个介绍的单机RDBMS就是MySQL。相信大多数朋友都已经对MySQL非常熟悉，基本上MySQL的成长史就是互联网的成长史。我接触的第一个MySQL版本是MySQL40，到后来的MySQL55更是经典——基本所有的互联网公司都在使用。MySQL也普及了「可插拔」引擎这一概念，针对不同的业务场景选用不同的存储引擎是MySQLtuning的一个重要的方式。比如对于有事务需求的场景使用InnoDB;对于并发读取的场景MyISAM可能比较合适;但是现在我推荐绝大多数情况还是使用InnoDB，毕竟56后已经成为了官方的默认引擎。大多数朋友都基本知道什么场景适用MySQL(几乎所有需要持久化结构化数据的场景)，我就不赘述了。

另外值得一提的是MySQL56中引入了多线程复制和GTID，使得故障恢复和主从的运维变得比较方便。另外，57(目前处于GA版本)是MySQL的一个重大更新，主要是读写性能和复制性能上有了长足的进步(在56版本中实现了SCHEMA级别的并行复制，不过意义不大，倒是MariaDB的多线程并行复制大放异彩，有不少人因为这个特性选择MariaDB。MySQL57MTS支持两种模式，一种是和56一样，另一种则是基于binloggroupcommit实现的多线程复制，也就是MASTER上同时提交的binlog在SLE端也可以同时被apply，实现并行复制)。如果有单机数据库技术选型的朋友，基本上只需要考虑57或者MariaDB就好了，而且56、57由Oracle接手后，性能和稳定性上都有了明显的提升。

PostgreSQL

PostgreSQL的历史也非常悠久，其前身是UCB的Ingres，主持这个项目的MichaelStronebraker于2015年获得图灵奖。后来项目更名为Post-Ingres，项目基于BSDlicense下开源。1995年几个UCB的学生为Post-Ingres开发了SQL的接口，正式发布了PostgreSQL95，随后一步步在开源社区中成长起来。和MySQL一样，PostgreSQL也是一个单机的关系型数据库，但是与MySQL方便用户过度扩展的SQL文法不一样的是，PostgreSQL的SQL支持非常强大，不管是内置类型、JSON支持、GIS类型以及对于复杂查询的支持，PL/SQL等都比MySQL强大得多，而且从代码质量上来看，PostgreSQL的代码质量是优于MySQL的，另外相对于MySQL57以前的版本，PostgreSQL的SQL优化器比MySQL强大很多，几乎所有稍微复杂的查询PostgreSQL的表现都优于MySQL。

从近几年的趋势上来看，PostgreSQL的势头也很强劲，我认为PostgreSQL的不足之处在于没有MySQL那样强大的社区和群众基础。MySQL经过那么多年的发展，积累了很多的运维工具和最佳实践，但是PostgreSQL作为后起之秀，拥有更优秀的设计和更丰富的功能。电脑培训发现PostgreSQL9以后的版本也足够稳定，在做新项目技术选型的时候，是一个很好的选择。另外也有很多新的数据库项目是基于PostgreSQL源码的基础上进行二次开发，比如Greenplum等。

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