证明性条据包括什么？

一、证明性条据包括什么？

凭证性条据包含收条、欠条、领条、借条。

《民事诉讼法》第六十三条规定，证据包括：

（一）当事人的陈述；

（二）书证；

（三）物证；

（四）视听资料；

（五）电子数据；

（六）证人证言；

（七）鉴定意见；

（八）勘验笔录。 证据必须查证属实，才能作为认定事实的根据。

二、弱电项目包括哪些？弱电项目包括哪些？

弱电项目主要包括9个子系统：分别是电话通信系统，计算机局域网系统，音乐广播系统，有线电视信号分配系统，视频监控系统，消防报警系统，出入口控制系统/一卡通系统，停车场收费管理系统，楼宇自控系统等。

三、大数据技术包括哪些？

大数据技术是指大数据的应用技术，涵盖各类大数据平台、大数据指数体系等大数据应用技术。

大数据是指无法在一定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。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。

四、大数据的特点包括？

特征为：大量、高速、多样化、有价值、真实。

大量，指大数据量非常大。

高速，指大数据必须得到高效、迅速的处理。

多样化，体现在数据类型的多样化，除了包括传统的数字、文字，还有更加复杂的语音、图像、视频等。

有价值，指大数据的价值更多地体现在零散数据之间的关联上。

真实，指与传统的抽样调查相比，大数据反映的内容更加全面、真实。

五、大数据包括什么？

大数据技术庞大复杂，基础的技术包含数据的采集、数据预处理、分布式存储、NoSQL数据库、数据仓库、机器学习、并行计算、可视化等各种技术范畴和不同的技术层面。

大数据主要技术组件：Hadoop、HBase、kafka、Hive、MongoDB、Redis、Spark 、Storm、Flink等。

大数据技术包括数据采集，数据管理，数据分析，数据可视化，数据安全等内容。数据的采集包括传感器采集，系统日志采集以及网络爬虫等。数据管理包括传统的数据库技术，nosql技术，以及对于针对大规模数据的大数据平台，例如hadoop，spark，storm等。数据分析的核心是机器学习，当然也包括深度学习和强化学习，以及自然语言处理，图与网络分析等。

六、项目预算包括？

项目预算一般指非营利性组织(如政府部门、学校、医院等)按其从事活动的服务项目编制的预算。项目预算一般包含：时间，单位，项目，费用，材料，盖章等。项目预算区别于传统预算。

传统预算是部门按成本开支项目编制年度预算，项目预算通常不仅限一年，并且是以服务项目为目标，按分配于各项目上的总成本编制的预算，如医院门诊编制的项目预算，不是按薪酬、物料消耗等成本项目分类，而是以儿童医疗、成人医疗、病后调养等服务项目开展归类。

这样可将真正的成本展示出来，便于分清经济责任和成本控制，有利于对各项目活动成果开展评价、考核。

七、大数据局有什么项目？

大数据局有多个项目，包括数据分析与挖掘、数据治理与安全、数据可视化与展示等。在数据分析与挖掘方面，大数据局致力于利用大数据技术和算法，对海量数据进行深入分析和挖掘，以发现数据中的潜在价值和规律。

在数据治理与安全方面，大数据局负责建立数据管理规范和安全策略，确保数据的合规性和安全性。在数据可视化与展示方面，大数据局开发各种可视化工具和平台，将复杂的数据以直观的方式展示出来，帮助用户更好地理解和利用数据。此外，大数据局还积极推动数据共享和开放，促进数据的跨部门和跨机构应用。

八、水利项目包括哪些项目？

水利项目是一个涉及水资源利用、水文环境保护、水利设施建设和水力资源开发等领域的综合性项目，包括但不限于以下几个方面的项目：1.水资源调度和管理：主要包括水文监测、水资源评价、水资源调度和水资源管理等项目；2.水文环境保护：主要包括水质评价、河流治理、水污染控制和水资源保护等项目；3.水利设施建设：主要包括灌溉工程、防洪工程、水库建设、排水工程、航道建设等项目；4.水力资源开发：主要包括水电站建设、风电场建设等可再生能源开发项目。总之，水利项目囊括的范围很广，涉及到很多领域，需要综合考虑不同的因素。

九、华为大数据开发项目流程？

大数据开发步骤：

第一步：需求：数据的输入和数据的产出；

第二步：数据量、处理效率、可靠性、可维护性、简洁性；

第三步：数据建模；

第四步：架构设计：数据怎么进来，输出怎么展示，最最重要的是处理流出数据的架构；

第五步：再次思考大数据系统和企业IT系统的交互；

第六步：最终确定选择、规范等；

第七步：基于数据建模写基础服务代码；

第八步：正式编写第一个模块；

第九步：实现其它的模块，并完成测试和调试等；

第十步：测试和验收；

大数据流程：

从流程角度上看，整个大数据处理可分成4个主要步骤。

第一步是数据的搜集与存储;

第二步是通过数据分析技术对数据进行探索性研究，包括无关数据的剔除，即数据清洗，与寻找数据的模式探索数据的价值所在;

第三步为在基本数据分析的基础上，选择和开发数据分析算法，对数据进行建模。从数据中提取有价值的信息，这其实是真正的阿里云大数据的学习过程。这当中会涉及很多算法和技术，比如机器学习算法等;

最后一步是对模型的部署和应用，即把研究出来的模型应用到生产环境之中。

1) 数据采集：定制开发采集程序，或使用开源框架flume

2) 数据预处理：定制开发mapreduce程序运行于hadoop集群

3) 数据仓库技术：基于hadoop之上的Hive

4) 数据导出：基于hadoop的sqoop数据导入导出工具

5) 数据可视化：定制开发web程序或使用kettle等产品

十、财务大数据包括什么？

财务大数据的意思是指一个公司的财务数据的大的方向。