数据

中证淘金大数据100指数，简称淘金100，英文名称CSIBoseraJutaoBigDataStrategy100Index，英文简称CSIJutao100。淘金100是全球首只电商大数据指数，由博时基金，蚂蚁金服，恒生聚源合作编制，由中证指数公司发布。从编制方案来看，该指数以电商商品类目相关中证三级行业的所有股票为样本空间，从中根据综合财务因子、市场驱动因子、聚源电商大数据因子选取综合评分最高的100名作为样本股，并采用等权重计算。

唐诗排行榜顺序为：崔颢《黄鹤楼》、王维《送元二使安西》、王之涣《凉州词（黄河远上）》、王之涣《登鹤雀楼》、杜甫《登岳阳楼》、柳宗元《登柳州城楼》、孟浩然《临洞庭湖赠张丞相》、常建《题破山寺后禅院》、王勃《送杜少府之任蜀州》、李白《蜀道难》。唐诗泛指创作于唐代的诗，也可以引申指以唐朝风格创作的诗，上承魏晋南朝诗，下开宋诗。“九天阊阖开宫殿，万国衣冠拜冕旒。”唐代中国经济繁荣、社会安定，对外交往频繁，思想自由奔放，近体诗逐渐发展和完善，成为中国古代文学的高峰和典范。唐诗对于后人研究唐代的政治、民情、风俗、文化等有重要的意义和价值。唐代以后，唐诗的选本、选集不断涌现，清朝的《全唐诗》整理收录了五万多首唐诗，流传最广的是蘅塘退士编选的《唐诗三百首》。唐诗的形式是多种多样的。唐代的古体诗，主要有五言和七言两种。近体诗也有两种，一种叫做绝句，一种叫做律诗。绝句和律诗又各有五言和七言之不同。所以唐诗的基本形式基本上有这样六种：五言古体诗，七言古体诗，五言绝句，七言绝句，五言律诗，七言律诗。

正态性检验结果大数据看左边大数据是大于100的。正态性检验就是看数据（针对计量资料而言）符不符合正态分布，这决定接下来的数据分析将采用参数检验还是非参数检验，方法使用错误可能对结果分析产生很大的影响。≤100的样本量选择夏皮洛-威尔克的分析结果（S-W检验），显著性P＜0.05，说明数据不符合正态分布。P＞0.05，说明数据符合正态分布。当样本量＞100时，则选择左边柯尔莫戈洛夫-斯米诺夫检验（K-S检验）。

中证淘金大数据100指数计算公式为：报告期指数=1000×报告期成份股的调整市值/除数其中，调整市值=∑(股价×调整股本数×等权重因子)，调整股本数的计算方法同沪深300指数。设置等权重因子以使每个样本股权重相等。

对样本空间的股票，按其综合财务因子、综合市场因子和淘宝大数据因子计算的综合评分降序排列，选取排名前100名的股票作为中证淘金大数据100指数成份股。 单个股票的综合评分计算如下：综合财务因子选取估值类因子，包括市盈率，市净率，市销率，资产市值比等，成长类因子，包括主营业务收入增长率，净利润增长率，EPS增长率，总资产增长率等。采用因子分析模型，计算得到每期个股的综合财务因子得分。 市场驱动因子选取短期收益率，长期收益率，相对波动，交易量变化，自由流通市值等，根据量化模型计算得到市场驱动因子得分。 淘宝大数据因子根据淘宝交易数据，综合考察行业的景气程度，包括成长，价格，供需情况，得到行业景气程度排名。根据景气程度，对行业内股票给予相应得分，记为淘宝大数据因子得分。 综合评分对综合财务因子得分、市场驱动因子得分和淘宝大数据因子得分，采用多元回归等算法计算个股的预期收益，选取数值最大的100只股票作为成份股。

在股票软件既可以查看，方法是：1、打开股票软件；2、选择【板块】-【指数板块】-【大数据i】，如图；3、可以查看100只样本股，如图。

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南方电网大数据服务有限公司成立于2017年08月15日，法定代表人：张志亮，注册资本：40,000.0元，地址位于广州市花都区新华街红珠路5-1。公司经营状况：南方电网大数据服务有限公司目前处于开业状态，公司拥有106项知识产权，招投标项目588项。建议重点关注：爱企查数据显示，截止2022年11月26日，该公司存在：「自身风险」信息1条，涉及“经营异常”等。以上信息来源于「爱企查APP」，想查看该企业的详细信息，了解其最新情况，可以直接【打开爱企查APP】

其实大数据基金也只是一个比较热的概念而已，我并不觉得真的能赚钱，如广发100指数基金，也并没有说买了就能赚钱，也会有亏损的。只是说大数据基金可能会给投资者提供一些参考，比盲目的跟投市场或者随便选一只股基的风险要小而已。希望对你有帮助！

南方大数据100指数基金（基金代码001113，高风险，波动幅度较大，适合较激进的投资者）2015年4月22日开始发售；中国交通银行也是该基金代销银行之一，可以在交通银行网上银行申购。该基金的代销银行还有工商银行，中国银行，招商银行，民生银行，平安银行，上海农商行，南京银行等；代销券商有银河证券，国泰君安证券，齐鲁证券，长城证券，招商证券，中信证券，湘财证券，光大证券，安信证券，信达证券，长江证券，东北证券，平安证券，山西证券，民族证券，太平洋证券；第三方基金代销机构有诺亚正行，众禄基金网，好买基金网，数米基金网，天天基金网，同花顺爱基金网等；

南方电网大数据服务有限公司联系方式：公司电话4009300116，公司邮箱suinengtong@163.com，该公司在爱企查共有7条联系方式，其中有电话号码2条。公司介绍：南方电网大数据服务有限公司是2017-08-15在广东省广州市花都区成立的责任有限公司，注册地址位于广州市花都区新华街红珠路5-1。南方电网大数据服务有限公司法定代表人张志亮，注册资本40,000万(元)，目前处于开业状态。通过爱企查查看南方电网大数据服务有限公司更多经营信息和资讯。

密切关注基金消息

深圳大同信息技术是大数据企业100强。深圳大同信息技术是深圳市大同信息技术有限公司，成立至今,在多个重要行业服务超过2000家国内外客户,为各领域客户创造了价值，公司先后获得“国家高新技术企业”,“深圳市高新技术企业”,“双软认证企业”,“中国数字化转型领导力厂商”,“中国大数据企业100强”,“中国软件信息优质服务商”等荣誉，所以深圳大同信息技术是大数据企业100强。

大数据限高信息100分。根据查询的相关信息显示，大数据限高信息是通过执行大数据管理系统对失信被执行人采取限高令。

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1、收费不同A类是前端收费申购首日收取申购费，赎回时按持有时间的长短收取赎回费。这是最普通的收费模式，基金如果不区分份额的话，都是这种收费模式。C类是不收取申购赎回费，按日提计销售服务费。为了方便投资者短线交易，很多指数基金都同时设立了A类和C类份额。2、方式不同A类份额是传统的开放式基金份额，认购和申购时均需缴纳相应费用；而C类则是创新型的免认购和申购费份额，相比A类可以将100%的认购和申购金额转化为基金份额。扩展资料：货币基金这几个类别，主要是起购门槛的差异。通常A类份额投资门槛最低（如0.01元起投），销售服务费最高，C类份额门槛略高于A类（如100元起投）。而B类份额投资门槛最高（如500万起投），销售服务费最低。货币基金A类和C类份额主要是对个人投资者的，而B类份额主要是面对机构投资者。货币基金的E类份额主要是场内份额，即交易型货币基金，面值为100元。参考资料来源：百度百科-南方大数据300指数证券投资基金

因为它刚成立，建仓有一个过程，基金经理初期并不会重仓持股的，而是慢慢调整的，相信以后涨幅会很大的，现在百发100指数就不错

成立以来表现还不错，近一周收益率就达到14%，很优秀的业绩了。

牛市里面，指数基金的收益往往大于股票型基金，你说的南方最近子啊牛市里面的收益很不错，跑赢大部分同类基金，值得适当建仓

　　 ● 1 0月经济数据未见起色，但地产数据全面超预期 　　(1)10月经济数据多低于预期：固定资产投资累计同比5.2%(预期5.4%)、社会消费品零售总额同比增速7.2%(预期7.9%)、工业增加值同比增速4.7%(上月5.8%)；(2)但10月各项地产数据全面超预期：地产新开工/施工/竣工/销售面积同比增速分别加速1.4%/ 0.3%/ 3.1%/ 0.2%。(3)同时，地产投资增速的韧性持续超预期：5月地产融资政策收紧以来，地产投资增速始终维持在10%以上的高位。 　　 ● 地 产链(重卡/建材/工程机械)兼具3重“确定性” 　　(1)地产投资有韧性：市场持续担心5月融资政策收紧会约束地产投资；但我们看到融资收紧促进房企“减少拿地+加快销售”改善现金流，同时，较低的商品房库存(近6年低点)又会加速房企开工/施工。(2)政策“稳增长”：10月经济数据继续回落，在“六稳”基调下，地产调控力度很难继续加码。(3)基建替代：地产链和基建链高度重合，基建投资加码也会夯实地产链韧性。 　　 ● 谁能接棒消费/科技？——地产链的比较优势更强 　　(1)地产投资一般滞后销售半年左右，今年地产销售增速10月开始转正，保守估计，地产投资韧性至少维持到明年1季度。(2)根据历史规律，年末“逆袭”的行业大多是低估值/高ROE/高股息等特征：当前，地产链的估值均处于历史低位、盈利能力和股息率处于相对高位。(3)同时，地产链的公募基金持仓集中度较低，也将受益于年末基金换仓意愿的提升。 　　 ● 投 资者将逐步“拥抱”地产投资的韧性 　　(1)参考12年：前8月的PMI持续回落，投资者担心经济衰退风险，但9月开始PMI连续回升4个月，市场悲观预期最终改善，并在12月开启了金融地产“逆袭”行情。(2)展望今年末：投资者对19年地产投资比较悲观(地产链ERP均高于均值+1倍标准差)，但今年下半年以来的地产投资持续韧性(超预期)，我们认为，市场对地产链的态度也将从“质疑”转向“相信”、从“观望”转向“拥抱”。 　　 ● “秋收冬藏”优选低估值地产链 　　我们维持9.22《暖寒之间》以来的判断，通胀仍是当前市场的主要矛盾。 优先配置受益新开工/施工的地产链(重卡/建材/工程机械)，其次配置受益于竣工的可选消费(家电+地产)。 　　 ● 核心假设 风险： 　　经济下行超预期、政策对冲低于预期、海外不确定性。 （文章来源：广发策略研究） 郑重声明：发布此信息的目的在于传播更多信息，与本站立场无关。

【答案】：B盈利预测是指发行人对未来会计期间经营成果的预计和测算。盈利预测的数据（合并会计报表）至少应包括会计年度营业收入、利润总额、净利润、每股盈利。

【答案】：ABCD盈利预测是指发行人对未来会计期间经营成果的预计和测算。盈利预测的数据(合并会计报表)至少应包括会计年度营业收入、利润总额、净利润、每股盈利。

股票同花顺软件里面的大盘领先分时线的最新和领先的后面的数据是代表个股领先大盘，即个股的涨幅比同期大盘涨副高，应该可以用动态行情函数14来表示当前个股涨幅，只要知道大盘即时的涨幅即可。一、领先指数领先指数，也叫“综合领先经济指标(Economic Leading Indicator)”、“先行指标指数(Index of Leading Indicators)”，是指一系列引导经济循环的相关经济指标和经济变量的加权平均数。它主要用来预测整体经济的转变情况，及衡量未来数月的经济趋势。是预测未来经济发展情况的最重要的经济指标之一，是各种引导经济循环的经济变量的加权平均数。"上证领先"一词为股票术语。上证领先指标中白线和黄线的含义。白线是上证指数走势图，黄线是不含加权的上证领先指数走势图。因上证指数是以各上市公司的总股本为加权计算出来的，故盘子大的股票较能左右上证指数的走势，如中石油、中石化等。而黄线表示的是不含加权的上证指数，各股票的权数都相等。二、以上证指数为例：领先是指上证领先，上证指数走势图包含最新上证指数和上证领先指数走势，分别用白线和黄线表示，后面的数据就是指数，含义分别是：1.白线是最新上证指数走势图，上证指数是以各上市公司的总股本为加权计算出来的，股本大的权重股能左右上证指数的走。2.黄线是不含加权的上证领先指数走势图，上证领先指数是沪市所有股票的平均价格指数，各股票的权数都相等，反应沪市所有股票整体走势。深证指数、中小板指、创业板指数等大盘指数也是同样的。分时图是指大盘和个股的动态实时（即时）分时走势图，其在实战研判中的地位极其重要，是即时把握多空力量转化即市场变化直接的根本所在，在这里先给大家介绍一下概念性的基础知识。

这个，这个，很简单呀，你把格式制成表2不就行了

不是冲着分来的。之前做个购物车》。。。。。源代码就没有了，思路倒是可以大家交流下。首先是用户这里，因为每个用户是不一样的，那么购物车也不一样，这个不用解释，你懂得。那么怎么实现这个，当初做的时候是建立了一个中间表。也就是说，用户和产品间的一个表。用户会进行购物是，表记录产品id和对应用户id，当然是一对一或者多对一关系了。付款或者删除时候，将记录删除。当然付款的话，将数据跳入支付表或者成交表里》。。这个是最简单购物车了。如果更深些，真个一系列购物流程，我建议网上搜搜，有相关帖子可以帮助你的。这里写，敲的实在费劲

2013年6月20日，隔夜Shibor利率创下了历史最高点13.444%2015年1月4日，上海银行间同业拆放利率（Shibor）显示，所有期限品种全线上涨，其中隔夜品种上涨11.20个基点，至3.6400%；7天期上涨24.40个基点，至4.8830%；14天期上涨21.50个基点，至5.5940%。与此同时，银行间质押式回购利率在开盘后却普遍走低。

期货持仓数据查询有两种方法，一种是通过交易所官网进行查询，还有一种就是通过交易软件进行查询。交易所官网查询期货持仓数据登陆各大交易所官网，点击“日交易排行”选择相应品种和日期就可以查询具体的持仓情况了

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大数据为什么有很好的发展前景：第一：大数据自身能够创造出更多的价值。大数据相关技术紧紧围绕数据价值化展开，数据价值化将开辟出广大的市场空间，重点在于数据本身将为整个信息化社会赋能。随着大数据的落地应用，大数据的价值将逐渐得到体现。目前在互联网领域，大数据技术已经得到了较为广泛的应用。第二：数据发展日新月异，我们应该审时度势、精心谋划、超前布局、力争主动，深入了解大数据发展现状和趋势及其对经济社会发展的影响，分析我国大数据发展取得的成绩和存在的问题，推动实施国家大数据战略，加快完善数字基础设施，推进数据资源整合和开放共享，保障数据安全，加快建设数字中国，更好服务我国经济社会发展和人民生活改善。第三：大数据产业链逐渐形成。经过近些年的发展，大数据已经初步形成了一个较为完整的产业链，包括数据采集、整理、传输、存储、分析、呈现和应用，众多企业开始参与到大数据产业链中，并形成了一定的产业规模，相信随着大数据的不断发展，相关产业规模会进一步扩大。

先用TStringList 建立一个内存对象，然后调入CSV文件，再进行遍历就可以啦，例如下面的程序是取得CSV文件中‘，"号间的数据。 TStringList *aa=new TStringList(); aa->LoadFromFile("数据.csv"); for(int i=0;i<aa->Lines->Count;i++) { AnsiString Line; Line=Trim(aa->Lines->Strings[i]); int Pos=0; while(Pos) { AnsiString Data; int Pos; Pos=Line.Pos(","); Data=Line.SubString(1,Pos-1); ShowMessage(Data);//显示出数据 Line=Line.SubString(Pos+1,Line.Length()-Pos-1); } }

2018年全球港口排名中，中国十大港口入围全球排名Top20，广州港排名上升两名，宁波舟山港和天津港排名分别上升一名，但香港港和深圳港排名下降。除此之外，丹戎帕拉帕斯港排名上升一名，迪拜港和汉堡港排名下降一名，其他港口排名保持不变。据悉，2018年中国港口货物吞吐量前十大港口排行榜的依次为：1.宁波舟山港(Ningbo);2.上海港(Shanghai);3.唐山港(Tangshan);4.广州港(Guangzhou);5.青岛(Qingdao);6.苏州港(Suzhou);7.天津港(Tianjin);8.大连港(Dalian);9.烟台港(Yantai);10.日照港(Rizhao)。2018年，位列中国港口集装箱吞吐量前十大港口排行榜的依次为：1.上海港;2.宁波舟山港;3.深圳港;4.广州港;5.青岛港;6.天津港;7.厦门港;8.大连港;9.营口港;10.苏州港。

150毫升。

那台compaq笔记本有病毒 U盘或移动硬盘中毒后会损毁里面的数据 我以前也遇到过 一个本来3个多小时的电影拷过来就变成以前多小时了 看到中间就不动了 你把盘格式化就好了～

ORACLE错误一览表，方便大家查询！ORA-00001: 违反唯一约束条件 (.)ORA-00017: 请求会话以设置跟踪事件ORA-00018: 超出最大会话数ORA-00019: 超出最大会话许可数ORA-00020: 超出最大进程数 ()ORA-00021: 会话附属于其它某些进程；无法转换会话ORA-00022: 无效的会话 ID；访问被拒绝ORA-00023: 会话引用进程私用内存；无法分离会话ORA-00024: 单一进程模式下不允许从多个进程注册ORA-00025: 无法分配 ORA-00026: 丢失或无效的会话 IDORA-00027: 无法删去当前会话ORA-00028: 您的会话己被删去ORA-00029: 会话不是用户会话ORA-00030: 用户会话 ID 不存在。ORA-00031: 标记要删去的会话ORA-00032: 无效的会话移植口令ORA-00033: 当前的会话具有空的移植口令ORA-00034: 无法在当前 PL/SQL 会话中 ORA-00035: LICENSE_MAX_USERS 不能小于当前用户数ORA-00036: 超过递归 SQL () 级的最大值ORA-00037: 无法转换到属于不同服务器组的会话ORA-00038: 无法创建会话: 服务器组属于其它用户ORA-00050: 获取入队时操作系统出错ORA-00051: 等待资源超时ORA-00052: 超出最大入队资源数 ()ORA-00053: 超出最大入队数ORA-00054: 资源正忙，要求指定 NOWAITORA-00055: 超出 DML 锁的最大数ORA-00056: 对象 ‘." 上的 DDL 锁以不兼容模式挂起ORA-00057: 超出临时表锁的最大数ORA-00058: DB_BLOCK_SIZE 必须为才可安装此数据库 (非 )ORA-00059: 超出 DB_FILES 的最大值ORA-00060: 等待资源时检测到死锁ORA-00061: 另一个例程设置了不同的 DML_LOCKSORA-00062: 无法获得 DML 全表锁定；DML_LOCKS 为 0ORA-00063: 超出 LOG_FILES 的最大数ORA-00064: 对象过大以至无法分配在此 O/S (，)ORA-00065: FIXED_DATE 的初始化失败ORA-00066: LOG_FILES 为 但需要成为 才可兼容ORA-00067: 值 对参数 无效；至少必须为 ORA-00068: 值 对参数 无效，必须在 和 之间ORA-00069: 无法获得锁定 — 禁用了表锁定ORA-00070: 命令无效ORA-00071: 进程号必须介于 1 和 之间ORA-00072: 进程”"不活动ORA-00073: 命令 介于 和 个参数之间时使用ORA-00074: 未指定进程ORA-00075: 在此例程未找到进程 “”ORA-00076: 未找到转储 ORA-00077: 转储 无效ORA-00078: 无法按名称转储变量ORA-00079: 未找到变量 ORA-00080: 层次 指定的全局区域无效ORA-00081: 地址范围 [，) 不可读ORA-00082: 的内存大小不在有效集合 [1], [2], [4] 之内ORA-00083: 警告: 可能损坏映射的 SGA ORA-00084: 全局区域必须为 PGA, SGA 或 UGAORA-00085: 当前调用不存在ORA-00086: 用户调用不存在ORA-00087: 命令无法在远程例程上执行ORA-00088: 共享服务器无法执行命令ORA-00089: ORADEBUG 命令中无效的例程号ORA-00090: 未能将内存分配给群集数据库 ORADEBUG 命令ORA-00091: LARGE_POOL_SIZE 至少必须为 ORA-00092: LARGE_POOL_SIZE 必须大于 LARGE_POOL_MIN_ALLOCORA-00093: 必须介于 和 之间ORA-00094: 要求整数值ORA-00096: 值 对参数 无效，它必须来自 之间ORA-00097: 使用 Oracle SQL 特性不在 SQL92 级中ORA-00099: 等待资源时发生超时，可能是 PDML 死锁所致ORA-00100: 未找到数据ORA-00101: 系统参数 DISPATCHERS 的说明无效ORA-00102: 调度程序无法使用网络协议 ORA-00103: 无效的网络协议；供调度程序备用ORA-00104: 检测到死锁；全部公用服务器已锁定等待资源ORA-00105: 未配置网络协议 的调度机制ORA-00106: 无法在连接到调度程序时启动/关闭数据库ORA-00107: 无法连接到 ORACLE 监听器进程ORA-00108: 无法设置调度程序以同步进行连接ORA-00111: 由于服务器数目限制在 , 所以没有启动所有服务器ORA-00112: 仅能创建多达 (最多指定) 个调度程序ORA-00113: 协议名 过长ORA-00114: 缺少系统参数 SERVICE_NAMES 的值ORA-00115: 连接被拒绝；调度程序连接表已满ORA-00116: SERVICE_NAMES 名过长ORA-00117: 系统参数 SERVICE_NAMES 的值超出范围ORA-00118: 系统参数 DISPATCHERS 的值超出范围ORA-00119: 系统参数 的说明无效ORA-00120: 未启用或安装调度机制ORA-00121: 在缺少 DISPATCHERS 的情况下指定了 SHARED_SERVERSORA-00122: 无法初始化网络配置ORA-00123: 空闲公用服务器终止ORA-00124: 在缺少 MAX_SHARED_SERVERS 的情况下指定了 DISPATCHERSORA-00125: 连接被拒绝；无效的演示文稿ORA-00126: 连接被拒绝；无效的重复ORA-00127: 调度进程 不存在ORA-00128: 此命令需要调度进程名ORA-00129: 监听程序地址验证失败 ”ORA-00130: 监听程序地址 ” 无效ORA-00131: 网络协议不支持注册 ”ORA-00132: 语法错误或无法解析的网络名称 ”ORA-00150: 重复的事务处理 IDORA-00151: 无效的事务处理 IDORA-00152: 当前会话与请求的会话不匹配ORA-00153: XA 库中的内部错误ORA-00154: 事务处理监视器中的协议错误ORA-00155: 无法在全局事务处理之外执行工作ORA-00160: 全局事务处理长度 超出了最大值 ()ORA-00161: 事务处理的分支长度 非法 (允许的最大长度为 )ORA-00162: 外部 dbid 的长度 超出了最大值 ()ORA-00163: 内部数据库名长度 超出了最大值 ()ORA-00164: 在分布式事务处理中不允许独立的事务处理ORA-00165: 不允许对远程操作进行可移植分布式自治转换ORA-00200: 无法创建控制文件ORA-00201: 控制文件版本 与 ORACLE 版本 不兼容ORA-00202: 控制文件: ”ORA-00203: 使用错误的控制文件ORA-00204: 读控制文件时出错 (块 ，# 块 )ORA-00205: 标识控制文件出错，有关详情，请检查警告日志ORA-00206: 写控制文件时出错 (块 ，# 块 )ORA-00207: 控制文件不能用于同一数据库ORA-00208: 控制文件的名称数超出限制 ORA-00209: 控制文件块大小不匹配，有关详情，请检查警告日志ORA-00210: 无法打开指定的控制文件ORA-00211: 控制文件与先前的控制文件不匹配ORA-00212: 块大小 低于要求的最小大小 ( 字节)ORA-00213: 不能重新使用控制文件；原文件大小为 ，还需 ORA-00214: 控制文件 ” 版本 与文件 ” 版本 不一致ORA-00215: 必须至少存在一个控制文件ORA-00216: 无法重新调整从 8.0.2 移植的控制文件大小ORA-00217: 从 9.0.1 进行移植无法重新调整控制文件的大小ORA-00218: 控制文件的块大小 与 DB_BLOCK_SIZE () 不匹配ORA-00219: 要求的控制文件大小 超出了允许的最大值 ORA-00220: 第一个例程未安装控制文件，有关详情，请检查警告日志ORA-00221: 写入控制文件出错ORA-00222: 操作将重新使用当前已安装控制文件的名称ORA-00223: 转换文件无效或版本不正确ORA-00224: 控制文件重设大小尝试使用非法记录类型 ()ORA-00225: 控制文件的预期大小 与实际大小 不同ORA-00226: 备用控制文件打开时不允许进行操作ORA-00227: 控制文件中检测到损坏的块: (块 ，# 块 )ORA-00228: 备用控制文件名长度超出了最大长度 ORA-00229: 操作不允许: 已挂起快照控制文件入队ORA-00230: 操作不允许: 无法使用快照控制文件入队ORA-00231: 快照控制文件未命名ORA-00232: 快照控制文件不存在, 已损坏或无法读取ORA-00233: 控制文件副本已损坏或无法读取ORA-00234: 标识或打开快照或复制控制文件时出错ORA-00235: 控制文件固定表因并发更新而不一致ORA-00236: 快照操作不允许: 挂上的控制文件为备份文件ORA-00237: 快照操作不允许: 控制文件新近创建ORA-00238: 操作将重用属于数据库一部分的文件名ORA-00250: 未启动存档器ORA-00251: LOG_ARCHIVE_DUPLEX_DEST 不能是与字符串 相同的目的地ORA-00252: 日志 在线程 上为空，无法存档ORA-00253: 字符限制在 以内，归档目的字符串 超出此限制ORA-00254: 存档控制字符串 ” 时出错ORA-00255: 存档日志 (线程 , 序列 # ) 时出错ORA-00256: 无法翻译归档目的字符串 ORA-00257: 存档器错误。在释放之前仅限于内部连接ORA-00258: NOARCHIVELOG 模式下的人工存档必须标识日志ORA-00259: 日志 (打开线程 ) 为当前日志，无法存档ORA-00260: 无法找到联机日志序列 (线程 )ORA-00261: 正在存档或修改日志 (线程 )ORA-00262: 当前日志 (关闭线程 ) 无法切换ORA-00263: 线程 没有需要存档的记录ORA-00264: 不要求恢复ORA-00265: 要求例程恢复，无法设置 ARCHIVELOG 模式ORA-00266: 需要存档日志文件名ORA-00267: 无需存档日志文件名ORA-00268: 指定的日志文件不存在 ”ORA-00269: 指定的日志文件为线程 的一部分 (非 )ORA-00270: 创建存档日志 时出错ORA-00271: 没有需要存档的日志ORA-00272: 写存档日志 时出错ORA-00273: 未记录的直接加载数据的介质恢复ORA-00274: 非法恢复选项 ORA-00275: 已经开始介质恢复ORA-00276: CHANGE 关键字已指定但未给出更改编号ORA-00277: UNTIL 恢复标志 的非法选项ORA-00278: 此恢复不再需要日志文件 ”ORA-00279: 更改 (在 生成) 对于线程 是必需的ORA-00280: 更改 对于线程 是按序列 # 进行的ORA-00281: 不能使用调度进程执行介质恢复ORA-00282: UPI 调用不被支持，请使用 ALTER DATABASE RECOVERORA-00283: 恢复会话因错误而取消ORA-00284: 恢复会话仍在进行ORA-00285: TIME 未作为字符串常数给出ORA-00286: 无可用成员，或成员无有效数据ORA-00287: 未找到指定的更改编号 (在线程 中)ORA-00288: 要继续恢复，请键入 ALTER DATABASE RECOVER CONTINUEORA-00289: 建议: ORA-00290: 操作系统出现存档错误。请参阅下面的错误ORA-00291: PARALLEL 选项要求数字值ORA-00292: 未安装并行恢复功能ORA-00293: 控制文件与重做日志不同步ORA-00294: 无效的存档日志格式标识 ”ORA-00295: 数据文件号 无效，必须介于 1 与 之间ORA-00296: 已超出 RECOVER DATAFILE LIST 的最大文件数 ()ORA-00297: 必须在 RECOVER DATAFILE START 之前指定 RECOVER DATAFILE LISTORA-00298: 丢失或无效的 TIMEOUT 间隔ORA-00299: 必须在数据文件 上使用文件级介质恢复ORA-00300: 指定的重做日志块大小 非法 – 超出限制 ORA-00301: 添加日志文件 ” 时出错 – 无法创建文件ORA-00302: 日志超出限制 ORA-00303: 无法处理多次中断的重做ORA-00304: 请求的 INSTANCE_NUMBER 在使用中ORA-00305: 日志 (线程 ) 不一致；属于另一个数据库ORA-00306: 此数据库中的例程限制 ORA-00307: 请求的 INSTANCE_NUMBER 超出限制，最大为 ORA-00308: 无法打开存档日志 ”ORA-00309: 日志属于错误的数据库ORA-00310: 存档日志包含序列 ；要求序列 ORA-00311: 无法从存档日志读取标题ORA-00312: 联机日志 线程 : ”ORA-00313: 无法打开日志组 (线程 ) 的成员ORA-00314: 日志 (线程 )，预计序号 与 不匹配ORA-00315: 日志 (线程 )，标题中的线程 # 错误ORA-00316: 日志 (线程 )，标题中的类型 不是日志文件ORA-00317: 标题中的文件类型 不是日志文件ORA-00318: 日志 (线程 )，预计文件大小 与 不匹配ORA-00319: 日志 (线程 ) 具有错误的日志重置状态ORA-00320: 无法从日志 (线程 ) 读取文件标题ORA-00321: 日志 (线程 )，无法更新日志文件标题ORA-00322: 日志 (线程 ) 不是当前副本ORA-00323: 线程 的当前日志不可用而所有其它日志均需要存档ORA-00324: 日志文件 ” 的翻译名 ” 太长， 字符超出 限制ORA-00325: 已归档线程 的日志，标题中的线程 # 错误ORA-00326: 日志在更改 开始，需要更早的更改 ORA-00327: 日志 (线程 )，实际大小 小于需要的 ORA-00328: 归档日志在更改 结束，需要稍后的更改 ORA-00329: 归档日志在更改 开始，需要更改 ORA-00330: 归档日志在更改 结束，需要更改 ORA-00331: 日志版本 与 ORACLE 版本 不兼容ORA-00332: 归档日志过小 – 可能未完全归档ORA-00333: 重做日志读取块 计数 出错ORA-00334: 归档日志: ”ORA-00335: 联机日志 : 没有此编号的日志，日志不存在ORA-00336: 大小为 的日志文件块数小于最小 块数ORA-00337: 日志文件 ” 不存在且未指定大小ORA-00338: 日志 (线程 ) 比控制文件更新ORA-00339: 归档日志未包含任何重做ORA-00340: 处理联机日志 (线程 ) 时出现 I/O 错误ORA-00341: 日志 (线程 )，标题中的日志 # 错误ORA-00342: 归档日志在上一个 RESETLOGS 之前创建程序包ORA-00343: 错误过多，已关闭日志成员ORA-00344: 无法重新创建联机日志 ”ORA-00345: 重做日志写入块 计数 出错ORA-00346: 日志成员标记为 STALEORA-00347: 日志 (线程 )，预计块大小 与 不匹配ORA-00348: 单一进程重做失败；必须中止例程ORA-00349: 无法获得 ” 的块大小ORA-00350: 日志 (线程 ) 中需要归档ORA-00351: recover-to 时间无效ORA-00352: 线程 的所有日志均需要归档 – 无法启用ORA-00353: 日志损坏接近块 更改 时间 ORA-00354: 损坏重做日志块标题ORA-00355: 更改编号无次序ORA-00356: 更改说明中的长度不一致ORA-00357: 日志文件指定了过多成员，最大为 ORA-00358: 指定了过多文件成员，最大为 ORA-00359: 日志文件组 不存在ORA-00360: 非日志文件成员: ORA-00361: 无法删除最后一个日志成员 (组 )ORA-00362: 组成组 中的有效日志文件要求输入成员ORA-00363: 日志不是归档版本ORA-00364: 无法将标题写入新日志成员ORA-00365: 指定日志不是正确的下一个日志ORA-00366: 日志 (线程 )，文件标题中的校验和错误ORA-00367: 日志文件标题中的校验和错误ORA-00368: 重做日志块中的校验和错误

在000667 前面加个单引号 "（英文输入法状态下的 英文单引号 入："000667 ）

开盘后指数一直在动

股票数据的获取目前有如下两种方法可以获取:1. http/javascript接口取数据2. web-service接口1.http/javascript接口取数据1.1Sina股票数据接口以大秦铁路（股票代码：601006）为例，如果要获取它的最新行情，只需访问新浪的股票数据接口：http://hq.sinajs.cn/list=sh601006这个url会返回一串文本，例如：var hq_str_sh601006="大秦铁路, 27.55, 27.25, 26.91, 27.55, 26.20, 26.91, 26.92, 22114263, 589824680, 4695, 26.91, 57590, 26.90, 14700, 26.89, 14300,26.88, 15100, 26.87, 3100, 26.92, 8900, 26.93, 14230, 26.94, 25150, 26.95, 15220, 26.96, 2008-01-11, 15:05:32";这个字符串由许多数据拼接在一起，不同含义的数据用逗号隔开了，按照程序员的思路，顺序号从0开始。 http://www.cnblogs.com/luluping/archive/2010/11/15/1877817.html

股票数据的获取目前有如下两种方法可以获取:1. http/javascript接口取数据2. web-service接口1.http/javascript接口取数据1.1Sina股票数据接口以大秦铁路（股票代码：601006）为例，如果要获取它的最新行情，只需访问新浪的股票数据接口：http://hq.sinajs.cn/list=sh601006这个url会返回一串文本，例如：var hq_str_sh601006="大秦铁路, 27.55, 27.25, 26.91, 27.55, 26.20, 26.91, 26.92, 22114263, 589824680, 4695, 26.91, 57590, 26.90, 14700, 26.89, 14300,26.88, 15100, 26.87, 3100, 26.92, 8900, 26.93, 14230, 26.94, 25150, 26.95, 15220, 26.96, 2008-01-11, 15:05:32";这个字符串由许多数据拼接在一起，不同含义的数据用逗号隔开了，按照程序员的思路，顺序号从0开始。 http://www.cnblogs.com/luluping/archive/2010/11/15/1877817.html

你去下载一个大智慧（或者金太阳）等交易软件，有免费行情，其中包含历史数据并可以导出为EXCEL版，实在不行的话给我留言，我给excel版你。

目前市场上有很多股票行情交易软件,各种软件提供了丰富的分析和展示功能，而且基本上是免费的。但这些数据都是在线的、无法统一地下载到本地进行分析，于是上网找了些资料，有的是将程序到新浪搜狐的财经频道或其他财经类网站抓取并分析网页，这种方法操作性不强而且准确率较低，遇到广告或网页变动时风险较大。于是找到了Sina股票数据接口，这个接口是通过在IE端输入"http://hq.sinajs.cn/list="+相应股票代码网站返回一个文件形式的数据，也可以通过JS获取该文件中的变量得到想要的数据字符串。 以大秦铁路（股票代码：601006）为例，如果要获取它的最新行情，只需访问新浪的股票数据接口：http://hq.sinajs.cn/list=sh601006这个url会返回一串文本，例如：var hq_str_sh601006="大秦铁路, 27.55, 27.25, 26.91, 27.55, 26.20, 26.91, 26.92,22114263, 589824680, 4695, 26.91, 57590, 26.90, 14700, 26.89, 14300, 26.88, 15100, 26.87, 3100, 26.92, 8900, 26.93, 14230, 26.94, 25150, 26.95, 15220, 26.96, 2008-01-11, 15:05:32";这个字符串由许多数据拼接在一起，不同含义的数据用逗号隔开了，按照程序员的思路，顺序号从0开始。0：”大秦铁路”，股票名字；1：”27.55″，今日开盘价；2：”27.25″，昨日收盘价；3：”26.91″，当前价格；4：”27.55″，今日最高价；5：”26.20″，今日最低价；6：”26.91″，竞买价，即“买一”报价；7：”26.92″，竞卖价，即“卖一”报价；8：”22114263″，成交的股票数，由于股票交易以一百股为基本单位，所以在使用时，通常把该值除以一百；9：”589824680″，成交金额，单位为“元”，为了一目了然，通常以“万元”为成交金额的单位，所以通常把该值除以一万；10：”4695″，“买一”申请4695股，即47手；11：”26.91″，“买一”报价；12：”57590″，“买二”13：”26.90″，“买二”14：”14700″，“买三”15：”26.89″，“买三”16：”14300″，“买四”17：”26.88″，“买四”18：”15100″，“买五”19：”26.87″，“买五”20：”3100″，“卖一”申报3100股，即31手；21：”26.92″，“卖一”报价(22, 23), (24, 25), (26,27), (28, 29)分别为“卖二”至“卖四的情况”30：”2008-01-11″，日期；31：”15:05:32″，时间； 相应地，也可以获得深市相关股票信息，但是这种方法的弊病是只能获得最新的或者是当天的股票数据，无法将历史数据导入到数据库，当然，你也可以以某一天为起始点自己重新创造历史数据。所以继续寻找其他网站接口，终于找到了雅虎财经网站，它提供的接口可以直接把股票历史数据导成Excel,真实太方便了！直接在浏览器地址中数据网址即可http://table.finance.yahoo.com/table.csv?s=股票代码，但是如果手动输入再逐一下载保存简直是太麻烦了，光上证股票就800多个，估计刚手动下载完就又开盘了还得重新下载。所以我的思路是，1、利用多线程方法下载股票文件。2、将这些文件统一导入数据库。1.1文件下载类：import java.io.*;import java.net.*;import java.util.List;import fatowen.stocksystem.sysconfig.data.DownLoadVO;public class HttpDownFile { private static int BUFFER_SIZE = 8096; /**根据URL下载文件并保存 * @param destUrl String * @param fileName String * @throws Exception */ public void saveToFile(String destUrl, String fileName) throws IOException { FileOutputStream fos = null; BufferedInputStream bis = null; HttpURLConnection httpUrl = null; URL url = null; byte[] buf = new byte[BUFFER_SIZE]; int size = 0; url = new URL(destUrl); httpUrl = (HttpURLConnection) url.openConnection(); httpUrl.connect(); bis = new BufferedInputStream(httpUrl.getInputStream()); fos = new FileOutputStream(fileName); while ((size = bis.read(buf)) != -1) fos.write(buf, 0, size); fos.close(); bis.close(); httpUrl.disconnect(); }}1.2多线程实现下载类：import java.util.ArrayList;import java.util.List;public class HisDataAddThread extends Thread { boolean runFlag = true; List myParamList = null; String downLoadData =""; String baseUrl = "http://table.finance.yahoo.com/table.csv?s="; String result = ""; String savePath = ""; public HisDataAddThread(List paramList,String savePath){ this.myParamList = paramList; this.savePath = savePath; } public void run() { while(runFlag){ downLoadData = PublicDataUtil.getDownLoadData(myParamList); if(!Lib.isEmpty(downLoadData)){ HttpDownFile oInstance = new HttpDownFile(); try { oInstance.saveToFile(baseUrl + downLoadData, savePath + downLoadData + ".csv"); }catch (Exception err) { System.out.println(err.toString()); } }else{ runFlag = false; } try { Thread.sleep(1000); } catch (InterruptedException e) { e.printStackTrace(); } } } public List getFailureList() { return failureList; } public void setFailureList(List failureList) { this.failureList = failureList; } public List getSuccessList() { return successList; } public void setSuccessList(List successList) { this.successList = successList; }}2.将下载完的文件统一保存到数据库工具类import java.io.BufferedReader;import java.io.File;import java.io.FileReader;import java.io.IOException;import java.util.ArrayList;import java.util.Iterator;import java.util.List;public class CSVUtitl { private BufferedReader bufferedreader = null; private List list = new ArrayList(); public CSVUtitl(){ } public CSVUtitl(String filename) throws IOException{ bufferedreader = new BufferedReader(new FileReader(filename)); String stemp; while((stemp = bufferedreader.readLine()) != null){ list.add(stemp); } } public List getList() throws IOException { return list; } // 得到csv文件的行数 public int getRowNum(){ return list.size(); } //得到csv文件的列数 public int getColNum(){ if(!list.toString().equals("[]")) { //csv文件中，每列之间的是用","来分隔的 if(list.get(0).toString().contains(",")) { return list.get(0).toString().split(",").length; }else if(list.get(0).toString().trim().length() != 0) { return 1; }else{ return 0; } }else{ return 0; } } //取得指定行的值 public String getRow(int index) { if (this.list.size() != 0) return (String) list.get(index); else return null; } //取得指定列的值 public String getCol(int index){ if (this.getColNum() == 0){ return null; } StringBuffer scol = new StringBuffer(); String temp = null; int colnum = this.getColNum(); if (colnum > 1){ for (Iterator it = list.iterator(); it.hasNext();) { temp = it.next().toString(); scol = scol.append(temp.split(",")[index] + ","); } }else{ for (Iterator it = list.iterator(); it.hasNext();) { temp = it.next().toString(); scol = scol.append(temp + ","); } } String str=new String(scol.toString()); str = str.substring(0, str.length() - 1); return str; } //取得指定行，指定列的值 public String getString(int row, int col) { String temp = null; int colnum = this.getColNum(); if(colnum > 1){ temp = list.get(row).toString().split(",")[col]; }else if(colnum == 1) { temp = list.get(row).toString(); }else{ temp = null; } return temp; } public void CsvClose() throws IOException { this.bufferedreader.close(); } public void run(String filename) throws IOException { CSVUtitl cu = new CSVUtitl(filename); for(int i=0;i<cu.getRowNum();i++){ String SSCCTag = formatData(cu.getString(i,1));//得到第i行.第一列的数据. String SiteName = formatData(cu.getString(i,2));//得到第i行.第二列的数据. String StationId= formatData(cu.getString(i,3)); //将数据保存到数据库中 ... ... ... ... ... ... } cu.CsvClose(); } public String formatData(String baseData){ String result = null; if(!"".equals(baseData) && baseData != null){ if(baseData.length() > 1){ result = baseData.substring(1,baseData.length()); result = result.substring(0, result.length()-1); }else{ result = baseData; } }else{ result = ""; } return result.trim(); } public static void main(String[] args) throws IOException { CSVUtitl test = new CSVUtitl(); try{ File path = new File("e:\data"); File[] f = path.listFiles(); List l = new ArrayList(); for(int i=0;i<f.length;i++){ if(f[i].getName().endsWith(".csv")) l.add(f[i]); www.2cto.com } Iterator it = l.iterator(); while(it.hasNext()){ File ff = (File)it.next(); test.run(path.toString()+File.separator+ff.getName()); } }catch (Exception e){ } }}

实时股票数据接口股票数据的获取目前有如下两种方法可以获取:1. http/javascript接口取数据2. web-service接口1.http/javascript接口取数据1.1Sina股票数据接口以大秦铁路（股票代码：601006）为例，如果要获取它的最新行情，只需访问新浪的股票数据接口：http://hq.sinajs.cn/list=sh601006这个url会返回一串文本，例如：var hq_str_sh601006="大秦铁路, 27.55, 27.25, 26.91, 27.55, 26.20, 26.91, 26.92, 22114263, 589824680, 4695, 26.91, 57590, 26.90, 14700, 26.89, 14300,26.88, 15100, 26.87, 3100, 26.92, 8900, 26.93, 14230, 26.94, 25150, 26.95, 15220, 26.96, 2008-01-11, 15:05:32";这个字符串由许多数据拼接在一起，不同含义的数据用逗号隔开了，按照程序员的思路，顺序号从0开始。0：”大秦铁路”，股票名字；1：”27.55″，今日开盘价；2：”27.25″，昨日收盘价；3：”26.91″，当前价格；4：”27.55″，今日最高价；5：”26.20″，今日最低价；6：”26.91″，竞买价，即“买一”报价；7：”26.92″，竞卖价，即“卖一”报价；8：”22114263″，成交的股票数，由于股票交易以一百股为基本单位，所以在使用时，通常把该值除以一百；9：”589824680″，成交金额，单位为“元”，为了一目了然，通常以“万元”为成交金额的单位，所以通常把该值除以一万；10：”4695″，“买一”申请4695股，即47手；11：”26.91″，“买一”报价；12：”57590″，“买二”13：”26.90″，“买二”14：”14700″，“买三”15：”26.89″，“买三”16：”14300″，“买四”17：”26.88″，“买四”18：”15100″，“买五”19：”26.87″，“买五”20：”3100″，“卖一”申报3100股，即31手；21：”26.92″，“卖一”报价(22, 23), (24, 25), (26,27), (28, 29)分别为“卖二”至“卖四的情况”30：”2008-01-11″，日期；31：”15:05:32″，时间；一个简单的JavaScript应用例子: script type="text/javascript" src="http://hq.sinajs.cn/list=sh601006" charset="gb2312">/script>/javascript">var elements=hq_str_sh601006.split(",");document.write("current price:"+elements[3]);这段代码输出大秦铁路（股票代码：601006）的当前股价current price:14.20如果你要同时查询多个股票，那么在URL最后加上一个逗号，再加上股票代码就可以了；比如你要一次查询大秦铁路（601006）和大同煤业（601001）的行情，就这样使用URL：http://hq.sinajs.cn/list=sh601003,sh601001查询大盘指数，比如查询上证综合指数（000001）：http://hq.sinajs.cn/list=s_sh000001服务器返回的数据为：var hq_str_s_sh000001="上证指数,3094.668,-128.073,-3.97,436653,5458126";数据含义分别为：指数名称，当前点数，当前价格，涨跌率，成交量（手），成交额（万元）；查询深圳成指数：http://hq.sinajs.cn/list=s_sz399001对于股票的K线图，日线图等的获取可以通过请求http://image.sinajs.cn/…./…/*.gif此URL获取，其中*代表股票代码，详见如下：查看日K线图：http://image.sinajs.cn/newchart/daily/n/sh601006.gif分时线的查询：http://image.sinajs.cn/newchart/min/n/sh000001.gif日K线查询：http://image.sinajs.cn/newchart/daily/n/sh000001.gif周K线查询：http://image.sinajs.cn/newchart/weekly/n/sh000001.gif月K线查询：http://image.sinajs.cn/newchart/monthly/n/sh000001.gif1.2 Baidu&Google的财经数据在baidu, google中搜索某只股票代码时，将会在头条显示此股票的相关信息，例如在google搜索601006时，第一条搜索结果如下图：通过点击左边的图片我们发现会将此图片链接到sina财经频道上，也就是说google股票数据的获取也是从sina获取。后经抓包分析，发现google也是采用1.1中介绍的接口。Baidu的股票数据来自baidu的财经频道http://stock.baidu.com/1.3 其他方式除了sina，baidu等网站提供股票信息外，其他网站也有类似的接口。我们分析了一款论坛上采用的股票插件，其中有关于实时股票数据获取的介绍，详见如下代码，其中可以看到有些数据来自sina。以下是ASP示例:=5 thenstockdata=gethttp("http://hq.sinajs.cn/list=sh"&code&"")if not len(stockdata)=0 then stockdata=split(stockdata,chr(34))(1)end ifif len(stockdata)=0 thenstockdata="0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0"elsestockdatasplit=split(stockdata,",") stockdata=""&exstock.checkstr(stockdatasplit(0))&","&stockdatasplit(1)&","&stockdatasplit(2)&","&stockdatasplit(3)&","&stockdatasplit(4)&","&stockdatasplit(5)&","&formatdatetime(""&stockdatasplit(30)&" "&stockdatasplit(31)&"",0)&""end if‘0=股票名称,1=开盘价格,2=昨收盘价格,3=当前价格,4=最高价,5=最低价,6=更新时间getstockdata=stockdataend functionfunction getstockimg(code)dim rndnum,addnum,checkcode,imgsourceif len(code)=5 thengetstockimg="http://image.sinajs.cn/newchart/daily/n/sh"&code&".gif"end ifimgsource="http://finance.sina.com.cn"case 3getstockimg="http://hq.gazxfe.com/stockchart/realline.chart?"&code&"&1003&SZ 500 330"imgsource="http://hq.gazxfe.com"case 4getstockimg="http://chartse.stockstar.com/chartserver?code="&code&""imgsource="http://www.stockstar.com/"end selectgetstockimg=split(""&getstockimg&"||"&imgsource&"","||")end functionfunction getastockimg()dim rndnum,addnum,checkcodedim getastockimgb,imgsourceaddnum=6randomize:rndnum=cint(rnd*addnum)select case rndnumcase 0getastockimg="http://202.109.106.1/gifchartse/gif/000001.gif"getastockimgb="http://202.109.106.1/gifchartse/gif/399001.gif"imgsource="http://www.stockstar.com/"case 1getastockimg="http://money.163.com/special/100.gif?C39"getastockimgb="http://money.163.com/special/101.gif?HrS"imgsource="http://www.163.com"case 2getastockimg="http://www.10jqka.com.cn/curve/realtime/index2.php?code=1a0001&w=180&h=140"getastockimgb="http://www.10jqka.com.cn/curve/realtime/index2.php?code=399001&w=180&h=140"imgsource="http://www.10jqka.com.cn"case 3getastockimg="http://chart.cnlist.com/stockchart/realline.chart?1a0001&1002&SZ 180 140"getastockimgb="http://chart.cnlist.com/stockchart/realline.chart?399001&1002&SZ 180 140"imgsource="http://chart.cnlist.com/"case 4getastockimg="http://image.sinajs.cn/newchart/small/ish000001.gif?1189176558328"getastockimgb="http://image.sinajs.cn/newchart/small/isz399001.gif?1189176558328"imgsource="http://www.sinajs.cn"case 5getastockimg="http://218.1.72.66/cgi/pic/sh/realtime/JA000001164143.png"getastockimgb="http://218.1.72.66/cgi/pic/sz/realtime/JA399001164143.png"imgsource="http://www.cnstock.com/"case 6getastockimg="http://222.73.29.85/img/000001.png"getastockimgb="http://222.73.29.85/img/399001.png"imgsource="http://www.eastmoney.com/"end selectgetastockimg=split(""&getastockimg&"||"&getastockimgb&"||"&imgsource&"","||")end function%>2. web-service接口2.1 CHINAstock的web-service：http://www.webxml.com.cn/WebServices/ChinaStockWebService.asmx中国股票行情数据 WEB 服务（支持深圳和上海股市的全部基金、债券和股票），数据即时更新。输出GIF分时走势图、日/周/月 K 线图、及时行情数据（股票名称、行情时间、最新价、昨收盘、今开盘、涨跌额、最低、最高、涨跌幅、成交量、成交额、竞买价、竞卖价、委比、买一 - 买五、卖一 - 卖五）。此WEB服务提供了如下几个接口：2.1.1 getStockImageByCodeGET 股票GIF分时走势图INput：theStockCode = 股票代号，如：sh000001POST /WebServices/ChinaStockWebService.asmx HTTP/1.1Host: www.webxml.com.cnContent-Type: text/xml; charset=utf-8Content-Length: lengthSOAPAction: "http://WebXml.com.cn/getStockImageByCode"stringOutput：2.1.2 getStockImageByteByCode获得中国股票GIF分时走势图字节数组INput：theStockCode = 股票代号，如：sh000001POST /WebServices/ChinaStockWebService.asmx HTTP/1.1Host: www.webxml.com.cnContent-Type: text/xml; charset=utf-8Content-Length: lengthSOAPAction: "http://WebXml.com.cn/getStockImageByteByCode" string 返回的数据如下：R0lGODlhIQIsAfcAAAAAAAwLBxkGBQ4ODhAQEBsSChUVFS4TDB8eGQkA9koPCDAAzy4mFVgAp2UYC0IqEUYuBVwiDEAsI1QnFX8AgDU1NUozFlgxD6cBWVY5FnIwEmQ4Gc0AMlhDHPEADlVJMEpKSm1IHOUBWpY3FZMyVY9IGXRWIEFmWGNYUmpdPXJgHQB8HK9EGGBgX4lXIACoAHhkMyt4m4VkJtstbv8A2.1.3 getStockImage_kByCode直接获得中国股票GIF日/周/月 K 线图（545*300pixel/72dpi）INPUT: theStockCode = 股票代号theType = K 线图类型（D：日[默认]、W：周、M：月），POST /WebServices/ChinaStockWebService.asmx HTTP/1.1Host: www.webxml.com.cnContent-Type: text/xml; charset=utf-8Content-Length: lengthSOAPAction: "http://WebXml.com.cn/getStockImage_kByCode" string string 比如按照下图所示输入：返回的结果就是周K线图：2.1.4 getStockImage_kByteByCode获得中国股票GIF日/周/月 K 线图字节数组Input：theStockCode = 股票代号，如：sh000001POST /WebServices/ChinaStockWebService.asmx HTTP/1.1Host: www.webxml.com.cnContent-Type: text/xml; charset=utf-8Content-Length: lengthSOAPAction: "http://WebXml.com.cn/getStockImage_kByteByCode" string string HTTP/1.1 200 OKContent-Type: text/xml; charset=utf-8Content-Length: length base64Binary 比如按照下图输入：返回的结果就是周K线图字节数组R0lGODlhIQIsAfcAAAAAAAwLBxkGBQ4ODhAQEBsSChUVFS4TDB8eGQkA9koPCDAAzy4mFVgAp2UYC0IqEUYuBVwiDEAsI1QnFX8AgDU1NUozFlgxD6cBWVY5FnIwEmQ4Gc0AMlhDHPEADlVJMEpKSm1IHOUBWpY3FZMyVY9IGXRWIEFmWGNYUmpdPXJgHQB8HK9EGGBgX4lXIACoAHhkMyt4m4VkJtstbv8A2.1.5 getStockInfoByCode获得中国股票及时行情input：theStockCode = 股票代号POST /WebServices/ChinaStockWebService.asmx HTTP/1.1Host: www.webxml.com.cnContent-Type: text/xml; charset=utf-8Content-Length: lengthSOAPAction: "http://WebXml.com.cn/getStockInfoByCode" string 返回的值一个一维字符串数组 String(24)，结构为：String(0)股票代号、String(1)股票名称、String(2)行情时间、String(3)最新价（元）、String(4)昨收盘（元）、String(5)今开盘（元）、String(6)涨跌额（元）、String(7)最低（元）、String(8)最高（元）、String(9)涨跌幅（%）、String(10)成交量（手）、String(11)成交额（万元）、String(12)竞买价（元）、String(13)竞卖价（元）、String(14)委比（%）、String(15)-String(19)买一 - 买五（元）/手、String(20)-String(24)卖一 - 卖五（元）/手。Web service的方法类似于现在concurrent项目的DBWS数据的获取，都是通过SOAP协议向DBWS服务器获取相关的数据。利用雅虎查中国股票

国内综合实力最强的大数据公司有：1、阿里巴巴 阿里巴巴拥有交易数据和信用数据,更多是在搭建数据的流通、收集和分享的底层架构。2、华为 华为云服务整合了高性能的计算和存储能力，为大数据的挖掘和分析提供专业稳定的IT基础设施平台，近来华为大数据存储实现了统一管理40PB文件系统3、百度 百度的优势体现在海量的数据、沉淀十多年的用户行为数据、自然语言处理能力和深度学习领域的前沿研究。近来百度正式发布大数据引擎，将在政府、医疗、金融、零售、教育等传统领域率先开展对外合作。4、浪潮 浪潮互联网大数据采集中心已经采集超过2PB数据，并已建立5大类数据分类处理算法。近日成功发布海量存储系统的最新代表产品AS130000。5、腾讯 腾讯拥有用户关系数据和基于此产生的社交数据，腾讯的思路主要是用数据改进产品，注重QZONE、微信、电商等产品的后端数据打通。6、 探码科技 探码科技自主研发的DYSON只能分析系统，可以完整的实现大数据的采集、分析、处理。一直做的国外项目美国最大的律师平台、医生平台和酒店、机票预订平台的数据采集、分析、处理。将在国内推出一系列面向政务、企业的创新型大数据研究项目与合作，为各大企业提供高端信息技术咨询服务。7、中兴通讯 中兴通讯推出的“聚焦ICT服务的高效数据中心整体服务解决方案”，可帮助运营商有效解决大数据时代建设IDC面临的大部分问题，提升运营商ICT融合服务能力。8、神州融 神州融整合了国内权威的第三方征信机构和电商平台等信贷应用场景的征信大数据，通过覆盖信贷全生命周期管理的顶尖风控技术，为微金融机构提供大数据驱动的信贷风控决策服务。9、中科曙光中科曙光XData大数据一体机可实现任务自动分解，并在多数据模块上并行执行，全面提高了复杂查询条件下的效率。10、华胜天成胜天成自主研发的大数据产品“i维数据”，颇具创新，近期又与IBM达成战略合作关系，涵盖Linux on Power市场、智慧城市、存储业务、管理服务、咨询与应用管理服务。国内做大数据的公司依旧分为两类：一类是现在已经有获取大数据能力的公司，如百度、腾讯、阿里巴巴等互联网巨头以及华为、浪潮、中兴等国内领军企业，涵盖了数据采集，数据存储，数据分析，数据可视化以及数据安全等领域；另一类则是初创的大数据公司，他们依赖于大数据工具，针对市场需求，为市场带来创新方案并推动技术发展。其中大部分的大数据应用还是需要第三方公司提供服务。值得一提的是，在初创公司当中探码科技是一匹黑马，擅长美国互联网前沿技术，崇尚硅谷创业模式，自主研发有核心技术，曾开发并维护美国拥有上千万用户级的网站，并在网络数据采集，大数据解析方面具有突出的能力，也将在国内推出一系列面向政务、企业的创新型大数据研究项目与合作，为各大企业提供高端信息技术咨询服务。

本地idc数据中心企业一、上市企业1、光环新网地理优势——公司现有机柜中超75%分布在北京，约10%分布在北京周边，超14%分布在上海。公司目前正在京津冀地区、上海及长三角地区IDC市场积极布局，房山二期、河北燕郊三期、燕郊四期、上海嘉定二期、江苏昆山园区等绿色云计算基地项目的筹划及建设工作正在有序进行。自有土地优势——公司目前一共拥有八大数据中心，主要为自有土地，一共规划约5万个机柜，按照公司现有项目储备，可扩容至约10万个机柜的体量，产能储备丰富。自有土地可以带来明显的成本优势。公司IDC业务商业模式为零售，前五大客户占比不高。金融客户平均租金价格最高，目前公司客户结构中拥有近1/3的金融客户。自建＋并购的扩张模式2、万国数据目前公司数据中心覆盖上海、北京、深圳、广州、成都等一线城市及其周边地区，客户包括互联网及云计算、金融客户、大型央企国企等600余家，目前已成为行业内批发型数据中心领军企业。公司瞄准了IDC行业高速成长机遇，借助美国宽松的资本市场环境，近年来实行较为激进的扩张策略。公司近五年来营收复合增速高达56%；由于扩张步伐较快，公司净利润处于亏损状态，我们主要考察EBITDA指标。随着上架率的提升，公司固定成本和费用体现出规模效应，近五年EBITDA复合增速达到121%，EBITDA率也随着上架率的提升开始爬坡。公司快速扩张对资金需求较高，从公司的负债率来看，当前负债率较高，但偿债能力正在逐步改善。公司客户以云计算客户为主，质量优质。商业模式以批发型为主，零售型为辅。批发型业务与客户签订合同主要以三到十年为期限，零售型业务与客户签订合同主要以一到五年为期限。公司近年来不断调整客户结构，乘云计算之风，选择更多的承接云化数据中心项目，云计算客户占比也由2017H1的51.1%提升至2019H1的73.0%。与此同时客户类型与质量不断优化，截止2019H1，公司服务客户数量超过600家，主要包括阿里、腾讯、百度、微软、携程、平安科技、华为等。上电率不断爬坡，签约率持续稳定。归因于客户结构变化的原因，公司平均机柜租金一定程度有所下降，但公司机柜上电率的爬坡保证了公司业绩的快速增长。从机柜销售情况来看公司的预销售率不断提升，得益于销售能力和品牌效应不断加强；而机柜签约率近两年始终保持在90%以上，更能直接反应行业需求持续旺盛。现有可供运营数据中心仍有爬坡空间。目前公司数据中心分布于北京、上海、深圳、广州、成都地区及其周边，截止2019H1可供运营的面积有180441平米，若按照2.5平米对应每个机柜折算，约72176个机柜。其中约41501个机柜正在稳定运营，约30675个机柜仍在爬坡过程之中。资源储备丰富，机柜仍将快速扩张。从资源储备来看，截止2019H1公司在建面积78373平米，折合31349个机柜，分布在北京、上海、深圳、广州等核心城市及周边地区，其中北京地区在建面积36811平米，上海地区在建面积22134平米，广深地区在建面积19328平米。公司仍处于快速扩张期，2019年第二季度公司新建"BJ8"、"LF1"、"LF2"三个数据中心，三个数据中心合计能够容纳20628平米IT资源。同时，公司拟收购"BJ9"数据中心。该数据中心能够容纳8029平米，预计年底完成收购。3、数据港第三方定制化批发型IDC供应商，在运营15个数据中心，在建10个左右数据中心。公司客户主要为BAT尤其是阿里巴巴，一般签订10年服务合同，且以批发形式销售。所建数据中心的销售和利用率有稳定保障。公司大股东为市北高新集团，背后实控人为静安区国资委。国企的背景给了公司资金、拿地方面的巨大优势，有助于公司快速扩建。近年来，随着公司与阿里巴巴的深度合作，连续签订了总金额超130亿的服务合同，使得公司快速发展，后续成长也有坚实保障。互联网进入下半场，批发定制型IDC更受益公司是第三方IDC服务商中的第一梯队企业，竞争优势显着，保证公司充分受益行业趋势：同时服务于BAT互联网巨头，运维能力强，受到行业及客户认可先订单，再建设，后运营”的批发定制业务模式，保障了公司所建数据中心的销售和上电率公司具有全生命周期管理和成本控制能力，PUE达到全球领先水平已具备行业内领先的业务体量，上市后进一步增强综合业务能力。数据港的传统IDC业务规模在2019年不断扩大，例如投资建设的ZH13等数据中心项目，今年3月与阿里签订了合作备忘录，项目预计总投资约18.59亿元，预计项目未来十年服务收入总金额最高可达到82.8亿元人民币。此类与大客户签订的订单是数据港基础业务快速增长的主要动力。2014-2018营收复合增速为33.79%，归母净利润复合增速为24.77%；EBITDA复合增速为26.81%。起步于阿里，逐步拓展至大客户。公司成立之初建设杭州536数据中心，主要为阿里提供定制化服务。2011年以来，受益移动互联网和云计算的快速发展，国内BAT等大型互联网公司业务规划大幅提升，不约而同地形成大约以1.5万~2万台服务器为一个大型数据中心模块的技术规划。公司凭借服务阿里的定制化项目经验，抓住行业机遇，客户也从单一的阿里逐步拓宽至腾讯、百度等等。合作不断加深，再次斩获阿里订单。公司与阿里十年来，双方合作不断加深。截止2018年公司已经连续8年为阿里巴巴提供双十一数据中心运维保障服务。2017年公司收到阿里巴巴HB33数据中心需求意向函，项目预计总投资8.8亿元，数据中心总金额测算约14亿元，服务期限10年。2018年公司再次收到阿里巴巴5个项目意向函，总投资约18.6亿元。根据结算方式的不同，按照10年服务期限，结算模式一平均每年可以贡献4.04亿收入，结算模式二平均每年可以贡献8.28亿收入。公司在手订单或意向合同充沛，成长动力充足。截止2019H1，公司共运营15个自建数据中心，主要分布在上海、杭州、深圳、北京等核心城市以及周边地区，合计可供运营机柜数10467个。公司在手订单或意向合同项目包括与中国电信合作的萧山大数据平台项目、与中国联通合作的深圳创益项目，房山中粮项目，与阿里合作的HB33中都草原项目，以及与阿里合作的ZH13等五个云化数据中心项目。若其他项目参照萧山项目投资额进行机柜折算，公司未来3-5年有望新增1.8个机柜以上，成长动力充足。4、杭钢股份在业内人士看来，IDC虽然市场前景大，但行业目前出现了产能过剩的情况，所以杭钢股份的跨界也存在难度。6、城地股份2018年收购香江科技新增IDC业务，2019年100%并入，预计2020年IDC业务达上市公司收入一半以上。香江科技聚焦IDC运营，集成解决方案，设备等业务，客户有移动、华为、联通等。根据香江科技财报数据，近年来该公司经营业绩表现不错，草案披露的报告期内分别实现营业收入4.9亿元、8.91亿元和1.40亿元，其中，2017年的营业收入还实现同比增长81.78%；净利润方面，报告期内实现金额分别为3573.00万元、8064.93万元和1523.46万元，其中2017年的净利润同比增幅达到125.72%。香江科技的资产负债率居高不下,分别达到了67.16%、67.13%和64.87%，相比之下，作为同行业的上市公司光环新闻、网宿科技以及国脉科技的资产负债率却要比香江科技低得多，2016年和2017年的行业平均资产负债率分别仅有24.70%和31.05%，即便是在2018年上半年，行业资产负债率也不过是31.48%。7、世纪互联全国20+城市|50+数据中心|2000G+端口容量|?30000+机柜世纪互联已构建京津冀、珠三角、长三角三个大的数据中心集群，并实现了数据中心之间互联互通，采用SDN技术保障链路的高可靠性，形成庞大的、全连接的数据中心“大底盘”。???8、宝信软件作为第三方IDC数据中心的宝信软件，那可不一般，建设周期短，投资成本低，拥有宝钢现成的工业厂房等设施，免费建设IDC，只需要购置冷却设备、安防系统等，就可以完成IDC机房建设。公司的IDC建设周期能缩短9个月左右，成本是数据港的1/2。公司的IDC数据中心宝之云，坐落在上海罗泾，目前已经完成了三期，可用机柜数量达1.85万个，另外宝之云四期有8800个，目前已经开始交付部分机柜，完成后达2.7万个机柜，而且还能扩容，目前是亚洲最大的单体IDC数据中心。公司的目标是把IDC辐射全国，2019年初，公司20%与武钢40%、上海宝地资产30%、武汉青山国资10%，共同在武汉合资建设大数据产业园——武钢大数据产业园有限公司，计划2019、2021、2023分别建2000、6000、10000个机柜，总计1.8万个，打造华中区域单体规模最大的数据中心。截止2019年9月公司已经拥有机柜近2万架，并拥有超10万架机柜的建设用地。2018年年报显示，营收54.7亿，同比增长14.56%，净利润6.69亿，同比增长57.34%，扣非净利润6.04亿，同比增长54.87%，其中：软件开发及工程服务营业收入为35.22亿元，服务外包营业收入为16.90亿元，系统集成营业收入为2.42亿元；服务外包同比增长36.8%，是增长最快的，毛利率也是最高的，达到了40%，服务外包，指的就是IDC，接近总营收的40%。预计公司19、20年IDC收入分别为13.33、16.58亿元。2017年公司宝之云IDC四期项目发行可转债募集资金净额15.77亿元。9、浙大网新浙大网新8月12日晚间发布公告，公司全资子公司华通云数据与阿里巴巴就数据中心项目达成合作共识，并签署了包含ZH12数据中心项目的《关于数据中心机房项目的合作备忘录》。商业模式为直销，大客户主要为浙江天猫、淘宝、华数广电、华数传媒。华通云数据中心立足浙江布局全国，已投运6个T3+以上规格的数据中心，分别为杭州转塘、杭州紫荆、上海金桥、临安青山湖、淳安千岛湖、杭州三墩数据中心，总建筑面积60000多平方米，在网运营机柜10000多个。各数据中心PUE在1.2-1.5之间，其中淳安千岛湖数据中心按T4+建设，是全球最节能的数据中心之一，PUE1.2。华通云数据拥有一支资深的专家维护团队，7*24小时为客户提供专业服务。服务的客户主要是独角兽俱乐部和千里马俱乐部的成员：如阿里巴巴、腾讯、百度、乐视、优酷、京东、360、美团、大众点评、一号店、天翼支付、洋码头、搜狐、新浪、爱奇艺等，以及金融类：浦发银行、方正证券、中大期货，海尔快捷通等，还包括政府客户、广电客户。10、奥飞数据公司是华南地区较有影响力的专业IDC服务商,主要为客户提供IDC服务及其他互联网综合服务，现已形成以广州、深圳、北京、上海、南宁、桂林为核心节点的国内骨干网络,并逐步建立以香港为核心节点的国际网络。公司在广州、深圳等核心城市拥有自建高品质IDC机房,与中国电信、中国联通、中国移动等基础电信运营商保持着密切合作关系,为客户提供机柜租用、带宽租用等IDC基础服务及内容分发网络、数据同步、网络安全等增值服务。截至2019年6月末,公司在广州、深圳、海南、北京等地拥有自建数据中心,自建数据中心可用机柜数超过4,000个；根据公司数据中心建设和扩张计划,预计2019年年末,公司自建数据中心机柜数量将超过8,000个。一方面,相对于基础运营商的机房公司自建IDC机房具有更强的可控性，可以整合基础运营商的网络资源;另一方面,公司自建机房有利于降低机柜运营成本，从而取得更高收益。除自建机房外，公司在全国其他骨干网络节点，通过与当地中国电信、中国联通、中国移动等电信运营商合作运营机房,进行合理布局，可满足客户全国布点需求。2018年，奥维科技与北京德升科技有限公司签订了合同总金额约3.5亿的业务合同，为其在北京建设一个建设规模约为3,200个机柜的数据中心。二、未上市企业1、腾龙控股集团11月18日，腾龙光谷数据中心开工仪式在光谷光电子信息产业园举行。数据中心由光电子信息产业园和智能制造产业园两个园区组成，由腾龙控股集团投资105亿元，按照国际T3+标准，打造两个高等级、高安全、高可靠的新一代云计算数据中心。该项目计划分为三期同步建设，2020年9月一期建成交付4360个机架，至2021年9月共建成交付13000个机架。项目建成后，将成为武汉光谷区域内最大规模高等级数据中心。2019年6月位于重庆两江新区水土高新生态城的中国电信两江腾龙数据中心一期项目落成投运。其二期建设正式启动，预计最快于2019年年底投运。中国电信两江腾龙数据中心是为深圳市腾讯计算机系统有限公司“量身定制”的数据中心，由中国电信重庆公司与腾龙两江科技有限公司通力合作，历经10个月的建设，现先已交付使用。该项目一期建设总投资额约7亿元，打造成为中国西部地区高等级、高安全、高可靠的云计算数据中心之一。项目共计2200个高密机柜，采用微模块模式建设，供电保障为双回路，双路由，四路市电接入。近历时10个月就完成了数据中心的竣工交付。下一步中国电信重庆公司将继续与腾龙公司合作，进行中国电信两江腾龙数据中心二期项目的建设。据悉，二期项目占地面积约37亩，建筑面积约38000平方米，将高标准建设4500个机柜的最高等级数据中心，投资额达到13亿元。目前，腾龙亦庄数据中心、中国电信两江腾龙数据中心已建成投入运营。在建的包括腾龙兆丰数据中心、腾龙光谷数据中心等。腾龙控股未来三年将实现全国重要节点城市IDC资源全覆盖，在中国核心城市规划15座机房，包括北京、上海、天津、深圳、广州、南京、武汉、郑州、重庆、成都、昆明、沈阳、呼市、西安、南宁、兰州、黄山等地，陆续建成总体量达10万台机柜的数据中心，形成覆盖全国的网络化运营格局，五年内打造成中国数据中心机房保有数的NO.1。客户：BAT2、润泽科技河北廊坊润泽国际信息港?距北京市中心50公里润泽国际信息港项目占地134万平方米,建筑面积262万平方米,专业数据中心机房面积达66万平方米。将打造成亚洲最大的云数据中心集聚港,并建设成一个开放式的云存储数据中心产业集聚服务平台。润泽国际信息港项目被列入河北省“十二五”重点规划，承担着廊坊市及河北省信息产业转型的重要任务。润泽国际信息港是润泽科技于2010年5月18日开工投资建设的云存储数据产业园区，润泽国际信息港总投资规模650亿元，占地2012亩，建设面积262万平米，其中数据中心面积66万平方米，可满足200万台以上服务器运行。已投入使用的数据中心面积8.2万平米及12栋创新研发楼，正在建设面积达14万平米，并吸引了众多单位入驻及合作，其中政府领域：国家信息安全中心、国家信息中心、国防科工局、工信部CSIP；金融领域：证监会、保监会、河北省建行、河北省开发银行、平安银行、中关村科技租赁、民生融资租赁等；企业领域：北京电信、中国科技网、国家超级计算天津中心等；教育领域：赛尔网络等；依托入驻园区企业的高速成长，润泽国际信息港在云计算、大数据领域步入国内前列。3、浙江云谷浙江云谷-磐石云数据中心项目采用新业态模式，由浙江云谷、中国电信、浙能集团三方合作打造。数据中心整合中国电信带宽资源优势、浙能集团电能、余热等资源优势、由浙江云谷公司作为项目运营载体，负责土地投资、土建和配套建设及项目运营。浙江云谷-磐石云数据中心位于浙江温州磐石，距离温州龙湾机场仅20公里，车程20分钟；数据中心规划用地面积约50亩，建设总规模约50688_，具备约7900机架装机能力，投资总额10.6亿元。项目分两期建设，一期总建筑面积29285.64_。一期采用2T独立三线BGP线路，已建2路由直达163骨干可靠性99.99%；机房依照国际T3+、国内A级标准建设，采用模块化设计；数据中心紧邻浙能集团温州发电厂，双路市电输入，4套400KVA2+1并机电源，每台主机各配置1200AHUPS1组，配备14台1800KW大容量柴油机发电机组，电力系统可靠性99.99%；机房采用溴化锂水冷空调机组，地板下送风，PUE低于1.28；消防系统完善，烟感温感监控，采用七氟丙烷全自动管道式气体灭火；7*24小时客服，智能化运营管理服务平台。浙江云谷-磐石云数据中心项目于2017年8月23日签约，2018年8月29日开工，今年7月一期建设封顶，将于2020年6月正式投入运行。4、卓朗科技虽然卓朗科技正式进军IDC领域仅四年，IDC业务版块取得的成绩却已是成绩斐然，现有数据中心涵盖IDC传统优势区域、二三线城市市场、气候资源优势区域。卓朗科技在全国范围内建造了四地五中心的数据中心节点构架，分别为：天津一期数据中心、天津金霞路数据中心、北京亦庄云计算数据中心、江西抚州云计算数据中心和规划建设中的新疆昌吉云计算数据中心。天津数据中心一期位于天津红桥区意库产业园，按照国际Tier3、国家A级标准建设。建筑面积4000_，机房面积：1800_，配置657个机柜，目前已经投入运营。数据中心二期位于天津市西青区金霞路，同样按照国际Tier3、国家A级标准设计建设，预计于2020年动工，设计配置机柜7112个。北京亦庄云计算数据中心位于亦庄经济开发区，建筑面积9552_，按照国际Tier3、国家A级标准建设，数据中心标准机柜2024个，分九个模块，采用单独的供配电系统以及空调制冷，可相互进行容灾备份。江西抚州云计算数据中心一期位于江西抚州市高新区园纵四路与惠泉路交叉口，一起建筑面积4600平米，同样按照国际Tier3、国家A级标准建设的数据中心，标准机柜600个。二期建设建成后整体规模标准机柜4776个。新疆吉昌数据中心位于新疆昌吉市，设计容纳8000+机柜，正在规划建设中。李立仑表示，卓朗科技不仅仅投身于数据中心建造，同时也为着力打造数IDC与云计算的共生生态付出了很大的心血。未来卓朗会在北上广深渝等地加大自建数据中心部署力度、同时会在高密、高电、高安全防护、高度定制化等方向突出数据中心特色。卓朗科技的数据中心还会根据当地气候和资源情况，采用不同的降能耗创新手段。5、能通科技能通科技股份有限公司业务涉及云计算、智慧城市等领域。重整后的新能通科技服份有限公司于2018年正式落户北京市房山区，并于12月18日全面启动了“能通云计算数据中心”的项目建设。零磁道数据恢复中心修复0磁道并保留数据操作有一定难度，先把硬盘直接挂到电脑上，BIOS里设置硬盘为NONE，用MHDD检测一修复一下坏道，一般来说，O磁道多是逻辑坏道，可以直接修复，完成坏道处理后用ERASE命令搽除硬盘前面63个扇区的内容或者直接运行FDISK命令修复MBR，操作完成后BIOS设置硬盘检测为AUTO，用启动盘启动电脑，使用DISKGENIUS重建分区表即可恢复扩展分区和里面的数据，主分区恢复会麻烦些，一般主分区也不会保留重要数据有问题百度HI联系上海idc公司上海移动临港IDC数据中心地址：浦东新区南汇新城两港大道6000号上海国富光启月浦IDC数据中心地址：云天路248idc公司排名1、idc排名无法查询，只有专业机构有条件进行查询。2、3、IDC，即互联网数据中心，可以为用户提供包括：申请域名、租用虚拟主机空间、主机托管等服务。此外，还有国际数据公司、初始直接费用等多种含义。IDC即InternetDataCenter，是基于Internet网络，为集中式收集、存储、处理和发送数据的设备提供运行维护的设施基地并提供相关的服务。IDC提供的主要业务包括域名注册查询主机托管、资源出租、系统维护、管理服务，以及其他支撑、运行服务等。更多关于idc排名怎么查，进入：查看更多内容中国数据中心公司排名10强国内大数据主力阵营：1.阿里巴巴阿里巴巴拥有交易数据和信用数据,更多是在搭建数据的流通、收集和分享的底层架构。2.华为华为云服务整合了高性能的计算和存储能力，为大数据的挖掘和分析提供专业稳定的IT基础设施平台，近来华为大数据存储实现了统一管理40PB文件系统3.百度百度的优势体现在海量的数据、沉淀十多年的用户行为数据、自然语言处理能力和深度学习领域的前沿研究。近来百度正式发布大数据引擎，将在政府、医疗、金融、零售、教育等传统领域率先开展对外合作。4.浪潮浪潮互联网大数据采集中心已经采集超过2PB数据，并已建立5大类数据分类处理算法。近日成功发布海量存储系统的最新代表产品AS130000。5.腾讯腾讯拥有用户关系数据和基于此产生的社交数据，腾讯的思路主要是用数据改进产品，注重QZONE、微信、电商等产品的后端数据打通。国内做大数据的公司依旧分为两类：一类是现在已经有获取大数据能力的公司，如百度、腾讯、阿里巴巴等互联网巨头以及华为、浪潮、中兴等国内领军企业，涵盖了数据采集，数据存储，数据分析，数据可视化以及数据安全等领域；另一类则是初创的大数据公司，他们依赖于大数据工具，针对市场需求，为市场带来创新方案并推动技术发展。其中大部分的大数据应用还是需要第三方公司提供服务。值得一提的是，在初创公司当中探码科技是一匹黑马，擅长美国互联网前沿技术，崇尚硅谷创业模式，自主研发有核心技术，曾开发并维护美国拥有上千万用户级的网站，并在网络数据采集，大数据解析方面具有突出的能力，也将在国内推出一系列面向政务、企业的创新型大数据研究项目与合作，为各大企业提供高端信息技术咨询服务。国内大数据主力阵营1.阿里巴巴阿里巴巴拥有交易数据和信用数据,更多是在搭建数据的流通、收集和分享的底层架构。2.华为华为云服务整合了高性能的计算和存储能力，为大数据的挖掘和分析提供专业稳定的IT基础设施平台，近来华为大数据存储实现了统一管理40PB文件系统3.百度百度的优势体现在海量的数据、沉淀十多年的用户行为数据、自然语言处理能力和深度学习领域的前沿研究。近来百度正式发布大数据引擎，将在政府、医疗、金融、零售、教育等传统领域率先开展对外合作。4.浪潮浪潮互联网大数据采集中心已经采集超过2PB数据，并已建立5大类数据分类处理算法。近日成功发布海量存储系统的最新代表产品AS130000。5.腾讯腾讯拥有用户关系数据和基于此产生的社交数据，腾讯的思路主要是用数据改进产品，注重QZONE、微信、电商等产品的后端数据打通。6.探码科技?探码科技自主研发的DYSON只能分析系统，可以完整的实现大数据的采集、分析、处理。一直做的国外项目美国最大的律师平台、医生平台和酒店、机票预订平台的数据采集、分析、处理。将在国内推出一系列面向政务、企业的创新型大数据研究项目与合作，为各大企业提供高端信息技术咨询服务。7.中兴通讯中兴通讯推出的“聚焦ICT服务的高效数据中心整体服务解决方案”，可帮助运营商有效解决大数据时代建设IDC面临的大部分问题，提升运营商ICT融合服务能力。8.神州融神州融整合了国内权威的第三方征信机构和电商平台等信贷应用场景的征信大数据，通过覆盖信贷全生命周期管理的顶尖风控技术，为微金融机构提供大数据驱动的信贷风控决策服务。9.中科曙光中科曙光XData大数据一体机可实现任务自动分解，并在多数据模块上并行执行，全面提高了复杂查询条件下的效率。10.华胜天成胜天成自主研发的大数据产品“i维数据”

个人以为，03年以前的数据都没有参考价值了别说93年以前的，沧海桑田，93年以前去过的地方大多都面目全非了。如果是因有人告诉你“历史会重演”而想去收集就别白费劲了，历史不会简单的重演的。把所有的历史走势全把握了也不能帮你在现在的市场中赚钱。

　　英国作家菲利普？鲍尔（Philip Ball）在《预知社会：群体行为的内在法则》一书阐述了一种观点，即个体行为是无法预知的，但当个体数量达到一定程度时，群体行为往往会表现出一定规律，通过统计物理和生物化学中的种种自然规律，可大致预知社会群体行为的运行法则。　　数年来这个困惑一直存在。不久前，IBM技术创新全球副总裁伯纳德？梅耶森博士（Dr.Bernard S.Meyerson）的一篇演讲令笔者产生了醍醐灌顶之感。　　梅耶森博士在演讲中表示，　　这是个很诱人的话题。早在原始社会时期，能比常人早知道天气变化规律，用于指导生产劳作，就有可能成为部落巫师甚至是首领。而巫师未必真具有法力，或许只是比常人掌握了更高层次的知识而已，同时利用了这种信息判断能力的不对称。之后算命这个行当经久不息，也大致继承于此。而当代社会热衷的分析预测，不过也是巫师算命的行当罢了。可以说，任何成功的预测，都是基于对大量有效信息的掌握和准确分析。　　基于大数据的智慧产业的重要意义在于，可以更准确地把握市场需求和预测社会群体行为，在此基础上优化各个产业企业环节的生产效率，并以此提升整个社会的生产力。　　人类从狩猎到耕种，是利用了土地资源升级了社会生产力；进入工业时代，是利用机器解放了人类的双手升级了社会生产力；电子通信和互联网的出现，大大提升了全球资讯的使用效用，并以此进一步提升了社会生产力。在经历了2008年金融危机后，在欧债危机的影响下，下一个产业升级出自于哪里众说纷纭，而智慧产业很可能成为下一个产业革命的关键。　　以工业企业为例，对于社会信息的有效掌握和分析，有助于企业准确把握市场下一个热点或趋势，降低创新过程中的失败概率，也有助于提升企业在市场营销和销售过程中的效率，避免泛广告投放的效率低下。反之，作为消费者，也会更有效率地找到自己想要的商品。现在网购平台构建的你可能喜欢的产品功能，就是这种效率提升的初级应用。　　大数据产业链有很多环节，未来都可能面临较大的发展机遇。　　首先，信息数据产生将会是第一个环节。信息的产生很好理解，比如，现在公众每天使用的互联网和无限通讯，即时通讯、微博、手机电话、短信、彩信甚至是每一个互联网点击（通过点击习惯可以分析经常浏览某类网站，喜欢某类商品，以及上网时间等使用习惯），都是数据的产生。现在数据产生最多的领域是物联网，根据IBM的分析，上网人数和手机人数在过去最多是2-5倍的增长，而物联网上连接设备的数量在过去5年增加了2000倍。上述领域拥有大量的数据，企业可以依靠这些数据，或进行分析自我提升效率，或出售这些数据（当然，前提是不涉及个人私密信息的数据）给专业分析机构。　　其次，信息数据的大量产生需要存储。存储设备领域的增长潜力同样不容忽视。虽然存储设备是整个产业链中技术含量最少的，同时发展空间也可能没有其他子行业充满想象力，但却可能是增长最稳定的子行业。　　再次，信息数据需要采集整理。这个环节是整个大数据产业链的最末端，也可能是最具技术含量和产业附加值的子行业。任何数据不经过分析这一环节，都无法落实到实际应用。而且，在同样的数据面前，谁分析出的结果最有效，将决定谁才是真正的大数据智能产业领跑者。　　因此，挖掘A股上市公司中的大数据概念股（在中国大数据成熟之前，相信会有不少个股仅属于概念股）显得至关重要。　　在国金证券、中信证券和光大证券等研究机构的报告中，确实有不少上市公司被列入大数据关注标的。这三家机构选出的标的有：超图软件、科大讯飞、拓尔思、汉得信息、太极股份、用友软件、东方国信、久其软件、广联达、大智慧、四维图新、威创股份、卫士通、天玑科技、远光软件、美亚柏科、恒泰艾普、华胜天成等。　　中国大数据时代还刚刚开启，上述这些上市公司中，谁是真正的大数据受益股，谁压根就想不到进入大数据领域，又或者谁真正拥有大数据所需的技术优势，还得是骡子是马拉出来溜溜。　　不过，在大数据浪潮下，相信上述上市公司中会有真正的受益者脱颍而出，但究竟是谁这需要投资者密切跟踪和下功夫研究了。

大数据概念股 : 就主题投资而言,"大数据"概念2012年有望成为具有较强冲击力的新主题,大数据概念实际上是从海量数据有效利用的角度对云计算、物联网等概念的综合,更加准确地抓住了云计算、物联网的本质,以数据处理和数据中心建设与运维为主要业务的公司是最为贴切的投资标的。 "大数据"产业链条包含了从数据生成、数据存储、数据处理和数据展示等多个环节。完整的生态系统还应当包括大数据处理结果的应用。 "大数据"时代更多的商机来自于应用,我们认为国内企业有机会获得较大的发展空间。与大数据相关的投资标的有以下几类。 第一类是与海量数据的存储和处理相关的公司,关注拓尔思、美亚柏科、恒泰艾普、潜能恒信、天泽信息。 第二类是与数据中心建设与运营维护相关的公司,包括荣之联、天玑科技、银信科技。 第三类是与视频化应用相关的公司,包括视频监控业务为主的海康威视、大华股份、威创股份、华平股份。 第四类是与智能化和人机交互概念相关的公司,关注科大讯飞、用友软件、东方国信等。 (南方股票频道)

大数据是指无法在一定时间内用常规软件工具对其内容进行抓取、管理和处理的数据集合。大数据技术，是指从各种各样类型的数据中，快速获得有价值信息的能力。适用于大数据的技术，包括大规模并行处理(MPP)数据库，数据挖掘电网，分布式文件系统，分布式数据库，云计算平台，互联网，和可扩展的存储系统。股票如下：拓尔思(300229)：公司提供网络公开数据、企业内部数据的聚合、分析和挖掘。美亚柏科(300188)：公司主营业务包括电子数据取证产品和网络信息安全产品两大产品系列，电子数据鉴定服务和互联网数字知识产权保护服务两大服务体系。国腾电子(300101)：国腾集团创建于1995年，是一家以电子信息产业集群为基础的民营企业，总部位于成都高新西区国腾科技园。更多关于大数据股票有哪些股票，进入：https://m.abcgonglue.com/ask/1047aa1615837075.html?zd查看更多内容

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数据股票有：拓尔思、美亚柏科、国腾电子。拓尔思(300229)：公司提供网络公开数据、企业内部数据的聚合、分析和挖掘。美亚柏科(300188)：公司主营业务包括电子数据取证产品和网络信息安全产品两大产品系列，电子数据鉴定服务和互联网数字知识产权保护服务两大服务体系。国腾电子(300101)：国腾集团创建于1995年，是一家以电子信息产业集群为基础的民营企业，总部位于成都高新西区国腾科技园。【拓展资料】大数据是指无法在一定时间内用常规软件工具对其内容进行抓取、管理和处理的数据集合。大数据技术，是指从各种各样类型的数据中，快速获得有价值信息的能力。适用于大数据的技术，包括大规模并行处理(MPP)数据库，数据挖掘电网，分布式文件系统，分布式数据库，云计算平台，互联网，和可扩展的存储系统。股价是指股票的交易价格，与股票的价值是相对的概念。股票价格的真实含义是企业资产的价值。而股价的价值就等于每股收益乘以市盈率。人们常说，股票市场是经济的晴雨表。也就是说股价变动不仅随经济周期的变化而变化，同时也能预示经济周期的变化。实证研究显示，股价的波动超前于经济波动。往往在经济还没有走出谷底时，股价已经开始回升，这主要是由于投资者对经济周期的一致判断所引起的。我们通常称股市是虚拟经济，称与之相对的现实经济为实物经济，两者的关系可以说是如影随形"，彼此都能对对方有所反映。由于受资源约束、人们预期和外部因素影响，经济运行不会是一直处于均衡状态。经常出现的情况是经济处于不均衡状态。相应地，股市也具有上下波动运行的特点。当社会需求随着人口增加、消费增加等因素而不断上升的时候，产品价格、工人工资、资本所有者的投资冲动都会增加，连带出现的情况是投资需求增加，市场资金价格(即利率)上涨。工资的增加又使得个人消费再度增加。企业投资的增加和个人可支配收入增加，使实物经济质量不断提高，企业效益不断上升，经济发展得到进一步刺激。当经济上升到一定程度时，社会消费增长速度开始放缓，产品供过于求，企业开始缩小生产规模，社会上对资金需求减少，产品价格回落，经济进入低迷状态。当实物经济按照上述周期在运行时，以证券市场表示的虚拟经济也处干周期运行之中，只是证券市场运行周期比实物经济周期更为提前。

1、人口总量全国人口共141178万人，与2010年（第六次全国人口普查数据，下同）的133972万人相比，增加7206万人，增长5.38%，年平均增长率为0.53%，比2000年到2010年的年平均增长率0.57%下降0.04个百分点。数据表明，我国人口10年来继续保持低速增长态势。2、户别人口全国共有家庭户49416万户，家庭户人口为129281万人；集体户2853万户，集体户人口为11897万人。平均每个家庭户的人口为2.62人，比2010年的3.10人减少0.48人。家庭户规模继续缩小，主要是受我国人口流动日趋频繁和住房条件改善年轻人婚后独立居住等因素的影响。3、人口地区分布东部地区人口占39.93%，中部地区占25.83%，西部地区占27.12%，东北地区占6.98%。与2010年相比，东部地区人口所占比重上升2.15个百分点，中部地区下降0.79个百分点，西部地区上升0.22个百分点，东北地区下降1.20个百分点。人口向经济发达区域、城市群进一步集聚。4、性别构成男性人口为72334万人，占51.24%；女性人口为68844万人，占48.76%。总人口性别比（以女性为100，男性对女性的比例）为105.07，与2010年基本持平，略有降低。出生人口性别比为111.3，较2010年下降6.8。我国人口的性别结构持续改善。5、年龄构成0—14岁人口为25338万人，占17.95%；15—59岁人口为89438万人，占63.35%；60岁及以上人口为26402万人，占18.70%（其中，65岁及以上人口为19064万人，占13.50%）。与2010年相比，0—14岁、15—59岁、60岁及以上人口的比重分别上升1.35个百分点、下降6.79个百分点、上升5.44个百分点。我国少儿人口比重回升，生育政策调整取得了积极成效。同时，人口老龄化程度进一步加深，未来一段时期将持续面临人口长期均衡发展的压力。6、受教育程度人口具有大学文化程度的人口为21836万人。与2010年相比，每10万人中具有大学文化程度的由8930人上升为15467人，15岁及以上人口的平均受教育年限由9.08年提高至9.91年，文盲率由4.08%下降为2.67%。7、城乡人口居住在城镇的人口为90199万人，占63.89%；居住在乡村的人口为50979万人，占36.11%。与2010年相比，城镇人口增加23642万人，乡村人口减少16436万人，城镇人口比重上升14.21个百分点。随着我国新型工业化、信息化和农业现代化的深入发展和农业转移人口市民化政策落实落地，10年来我国新型城镇化进程稳步推进，城镇化建设取得了历史性成就。8、流动人口人户分离人口为49276万人，其中，市辖区内人户分离人口为11694万人，流动人口为37582万人，其中，跨省流动人口为12484万人。与2010年相比，人户分离人口增长88.52%，市辖区内人户分离人口增长192.66%，流动人口增长69.73%。我国经济社会持续发展，为人口的迁移流动创造了条件，人口流动趋势更加明显，流动人口规模进一步扩大。9、民族人口汉族人口为128631万人，占91.11%；各少数民族人口为12547万人，占8.89%。与2010年相比，汉族人口增长4.93%，各少数民族人口增长10.26%，少数民族人口比重上升0.40个百分点。在华境外人员统计此次人口普查也统计了2020年11月1日零时居住在中国大陆接受普查登记的港澳台居民和外籍人员，不包括因出差、旅游等原因短期停留的港澳台居民和外籍人员。在华境外人员当中，居住时间三个月以下的40659人；居住时间三个月至半年的56342人；居住时间半年至一年的166884人；居住时间一年至两年的248174人；居住时间两年至五年的 314954人；居住时间五年以上的603682人。以目的来看，以商务为目的77008人；以就业为目的444336人；以学习为目的219761人；以定居为目的419517人；以探亲为目的74735人；其他目的195338人。

第七次人口普查延期一个月终于出炉了，目前，市面上对数据还是颇有异议，本人亦如是。其他的数据暂且不论，我主要对0-14岁人口所占比重上升有不同想法。这个不同想法主要基于统计局官方数据存在矛盾。答记者问里面，统计局相关负责人透露的消息如下：过去10年人口保持了继续增长态势，10年间人口增加了7206万人，增长的规模与前一个10年增加7390万人相比，略有下降，但基本持平。普查数据显示，2020年我国0-14岁少儿人口数量达到了25338万人，比2010年增加了3092万人，比重上升了1.35个百分点。2016年和2017年我国出生人口大幅增加，分别超过1800万人和1700万人，比“全面两孩”政策实施前分别多出200多万人和100多万人。2018年以来出生人口的数量有所回落，第七次全国人口普查初步汇总的结果显示，2020年我国出生人口为1200万人，这个规模仍然不小。中国历年出生人口统计如下图所示，由图可知，七普相较于六普，最大的变数就是“全面放开二胎”。但是，全面放开二胎仅相对增加了300万新生儿（官方原话：“全面两孩”政策实施前分别多出200多万人和100多万人”），而且，官方原话是“2016年和2017年我国出生人口大幅增加，分别超过1800万人和1700万人”（此刻统计局是知道最新逐年明细的，只不过没有公布），对比统计局历年公布数据，数据差别不大，可能也就16年少记了几十万人（16年原统计局公布数据是1786万，并没有超过1800万）。目前，网络上支持统计局数据的主要论据是下面那张表（表格来源：崔红艳,徐岚,李睿.对2010年人口普查数据准确性的估计[J].人口研究），该论文主要通过数据回测（2000年普查的10-19岁人口多余1990年普查的0-9岁人口、2010年普查的10-19岁人口多余2000年普查的0-9岁人口），发现历史人口普查对于低年龄人口存在低估现象。具体结论：通过2000年人口普查我们已经看到1990年0~9岁人口漏报1254万人，占1990年0~9岁实际登记人口的5.81%(张为民、崔红艳,2002)。同样地，2000年0~9岁累计漏报1689万人(下表),占2000年0~9岁实际登记人口的10.61%。前几次普查存在漏报率我认为是可以理解的，因为那个时候计划生育压力，黑户较多（六普统计显示，当时全国存在1300万黑户），有漏报的动机。但是2016年01月14日，《国务院办公厅关于解决无户口人员登记户口问题的意见》出台后，黑户就得到了法律层面认可，也就是说16年以后，黑户就大幅度减少，加上16年全面放开二胎，也进一步降低了漏报动机。因此，我不认为16年之后存在漏报可能性，即便是抽样调查数据，误差也不至于很大，而且，按照统计局官方说的“2016年和2017年我国出生人口大幅增加，分别超过1800万人和1700万人”也表明历史抽样调查没有明显漏报，而且2020年出生人口1200万也是统计局官方透露的，这和我此前预估一致，以上数据表明，16-19年统计局所公布的历史数据还是很准的。假设：历史统计局数据都是真实的，那么就会出现如下矛盾：由于2020年出生人口仅1200万，即便16-17年多出来300万人，也不够填补2020年洼地。这么来看2011-2020年（累计15918万）出生人口与2001-2010年（累计16147万）相当。而且，2010年六普时候的0-14岁包含了最后一波婴儿潮的尾巴1996-1999年出生的人口（年出生人口约2000万），七普可没有这样的助攻。所以，出生人口减少（分子减少），总人口上升（分母变大），那么0-14岁的人口占比岂可能上升呢？七普0-14岁人口也就是相当于06-20年出生人口累计数值，06-20年出生人口累计23907万。本次公布0-14岁人口为25338万，“调剂了”1431万人，几乎每年调剂了“百万人口”。本次统计局公布2020年我国0-14岁少儿人口数量达到了25338万人，也就是15年每年出生人口1689.2万，几乎是1700万。但是，统计局自己也说了，全面放开二胎收益最佳的16-17年的17年出生人口才1700万，加之2020年出生人口才1200万，完全可以证明16-17年两边年份，出生人口肯定距离1700万有相当差距。这里还忽略了0-14岁期间也会有人离世，因此实际的0-14岁总人口少于过去15年出生人口累计值。以上证明表示，统计局数据或存在自相矛盾的问题。（我个人认为“调剂”的目的是为了让人口结构不至于太头重脚轻，而且，低龄人口占比提升有助于提振士气）以上内容主要是为了分享对本次数据的一些疑惑，大家仅供参考。下面我会解读统计局所公布的其他数据，再次声明，下述内容我还是当作统计局数据是真实可靠的，如果没有这样的假设，就没办法分析了。【重要提醒】可能有朋友会质疑“如果是不真实的数据，你这么分析还有什么意义呢？”我认为还是有意义的，理由很简单，数据只会“往好了修饰”，如果我们基于修饰数据分析的结果都不理想，那么，实际情况可能更糟糕。所以，不管数据如何，我们本次分析都是有意义的。下面我就几个有趣的数据作评论：1、八普会如何？全国人口与2010年第六次全国人口普查的1339724852人相比，增加72053872人，增长5.38%，年平均增长率为0.53%。前面说了，我们现在就认为统计局数据是真的，四普到六普，年均增长率几乎每10年下降0.455%，七普的10年还有全面二胎的利好，下一个10年有什么利好呢？八普基本上可以下结论负增长了，原本专家估计2027年中国人口达到峰值，肯定是想多了。因为2020年开始，二胎明显降低（等后续更详细数据，就知道下降幅度了，预估不低于15%），二胎潜力要消化完了，2020年出生人口锐减约250万到了1200万，虽然统计局还是说“我国人口基数大，目前还有3亿多育龄妇女，每年能够保持1000多万的出生人口规模。”但是考虑到真实情况远超官方预测，我不认为可以实现，如果人民的生活压力没有得到明显改善，毫无道理如此乐观。考虑到建国初期的人大限将至（寿命），今后10年，我国每年死亡人口还会明显上升，因此，我们有理由相信，无论如何，人口负增长也就两年内的事儿。2、平均年龄宁吉喆：我国人口平均年龄通过这次普查了解到是38.8岁，总的看，依然年富力强。美国最近公布了最新的人口普查数据，平均年龄是38岁，和我国的水平差不多。平均年龄38.8岁了，我查阅了以下年龄中位数，2020年中国人年龄中位数是38.7岁。现在，美国平均年龄都比我们小了。要是平均年龄是个好数字，我相信会这么说“我国平均年龄38.8岁了，超过美国的38岁了”。这句“依然年富力强”，实在是让人难受。而且要知道我们当下还没有步入人口老龄化深水区啊，可能用不了5年，我国就平均不惑之年了（出生人口锐减，加之人均寿命延长）。而且我个人认为不适合和美国毕竟人口数据，因为美国是一个移民大国，他们即便生育率不高，还可以通过放开国境线吸引年富力强的人口，但是，我国并没有这样的条件。我国虽然劳动力人口占比缩小，但是绝对体量依旧庞大，有8.8亿劳动力年龄人口，目前的问题还是开拓就业岗位，自己国人都面临就业问题，就不可能大举引入移民，一个国家引入移民的量与其开发就业岗位的能力成正比。3、平均每个家庭户人口数全国共有家庭户494157423户，集体户28531842户，家庭户人口为1292809300人，集体户人口为118969424人。平均每个家庭户的人口为2.62人，比2010年第六次全国人口普查的3.10人减少0.48人。为什么每个家庭户人口锐减如此迅速呢？还是要得益于我国经济社会和房地产的迅猛发展，没有这么多房子，也不可能下降这么快。我们再对比日本情况吧，2019年，日本平均每个家用户为2.39人，这么来看，我们很快要赶上日本水平了，这也从侧面表明我国房子几乎到顶，但是，我们在建房子足够1.4亿人居住，考虑到大量空置住房存量，我国房子即将严重过剩，可能已经过剩了！人均40平米计算，2020年中国住宅新开工面积够超过4000万人居住、住宅竣工面积够1500万以上人居住。4、人口比重地区人口变化：与2010年第六次全国人口普查相比，31个省份中，有25个省份人口增加。人口增长较多的5个省份依次为：广东、浙江、江苏、山东、河南，分别增加21709378人、10140697人、6088113人、5734388人、5341952人。过去10年，单纯看比重增减变化是不足以表现谁是最大赢家的，因为笼统数据分不清是本身出生人口导致的比重上升还是由于人口流入导致比重上升。比如中部六省，只有河南的人口占比比重提升，其他五省都出现了不同程度下降，那么河南的比重提升是因为吸引外来省份人口现成的么？我觉得未必，河南比重提升，可能主要得益于生育率较高，出生人口数目覆盖了人口流失（人口体量大）。总体来看，广东和浙江是最大赢家，东北和中部人口比重下降最严重，中部这个人口流失现状还是蛮意外的（因为过去生育率还不算垫底区间），尤其是湖北，本身省内经济还行，结果由于和珠三角、长三角差距还是明显，人口流失严重，交通便利并没有吸引人口过来，反而方便了人口出走，说明交通无助于吸引人口，主要还是靠产业。5、地区人口性别构成辽宁和吉林是唯二的女性多于男性的省份。黑龙江和河南也是男女最均衡的省份，河南这个很不错啊，为我国男女不至于过于失衡贡献巨大。光从数据来看，广东省和海南省应该是重男轻女最严重的两个省了吧，也可能是误判，欢迎这两省的朋友可以留言介绍一下当地情况。但是，由于这是常住人口的性别比，并没有考虑人口流动的影响。到底是不是重男轻女，得看婴幼儿性别比。由于本次七普详细数据未知，我们看看第六次人口普查全国婴儿性别比失衡排名前五省份，广东和海南依旧前列，河南也不是很均衡。因此河南常住人口性别比均衡很可能是因为成年男性外出工作较多，这一点可以在2010年六普数据得到验证，外出半年人口中河南的男性远多于女性，比重差位列全国首位，还可以发现海南女性外出工作比男性更多。安徽131.07广东129.49海南129.43江西128.27河南127.646、人口年龄构成全国老龄人口（65岁及以上）占比13.5%（19年末数据是12.6%），这数据增长很快，相较六普增加4.63%，六普相较于五普仅增加1.91%，充分说明我国人口老龄化在迅猛加速。看看下图老龄人口占比增速，真吓人！我此前预计22 年我国老龄人口占比突破14%，正式步入老龄社会，这个看来是肯定会发生了。分地区来看东北和上海人口老龄化最严重，其次是川渝地区；广东省可能是人口结构最好的省份了。上海人口结构更恐怖的地方在于0-14岁人口占比居然是个位数，这就可以解释为什么上海最近几年逐步放开落户门槛了，上海户口金身已破。7、城镇化见顶全国人口中，居住在城镇的人口为901991162人，占63.89%，与2010年第六次全国人口普查相比，城镇人口增加236415856人，城镇人口比重上升14.21个百分点。城镇人口占比（城镇化率）大幅度上修，2019年末统计局公布城镇化率为60.60%，这次直接上修到63.89%，以我国当前人口老龄化形式，随着农村老龄人口的离世，城镇化率会自动快速增长（类似日本）。城镇化率见顶了，日韩的历史经验，第一阶段城镇化率就是70%，随后是因为人口老龄化农村人口离世导致城镇化率被动上升。这充分表明过去十年的数据对中国真实的城镇化率严重低估了。这一数据对于房地产市场并不友好， “过去数据的低估说明未来我国城镇化率提升空间有限，我国房地产新房市场有可能提前到顶”。8、其他人口居住在31个省份并接受普查登记的香港特别行政区居民371380人、澳门特别行政区居民55732人、台湾地区居民157886人，外籍人员845697人，合计1430695人。上述人员中，居住时间三个月以下的40659人；居住时间三个月至半年的56342人；居住时间半年至一年的166884人；居住时间一年至两年的248174人；居住时间两年至五年的 314954人；居住时间五年以上的603682人。上述人员按居住地分，人数排在前十位的省份是：广东418509人，云南379281人，上海163954人，福建106248人，北京62812人，江苏58201人，浙江46189人，广西26043人，山东21829人，辽宁20562人。居住在其他省份的127067人。内陆港澳台和外籍人口总共才143万，占比很小，以后也不会大力引进移民，因为即便我国劳动力人口占比减少，但是绝对体量依旧庞大，就业问题较大，根本不缺劳动力，而是劳动力过剩，最近些年我国城镇居民调查失业率目标都是定在5%以上，足矣说明我们就业压力巨大。这些人大部分长居（一年以上），令人最惊讶的是云南省居然有这么大港澳台和外籍人士，广东、上海和福建多是很好理解的，因为他们经济发达，而且广东省还靠近港澳、福建则与台湾隔海峡相望。我个人认为是云南的少数民族文化以及得天独厚的气候环境吸引力很多人去云南游玩以及生活，云南以后靠这样两样打造旅游产业还是很有前景的。9、人均大学生时代到来！全国人口中，拥有大学（指大专及以上）文化程度的人口为218360767人2020年我国新生人口为1200万，生育率1.3（低于日本了），调查显示育龄妇女的生育意愿1.8，这个其实也不高。过去几十年我国大学生数目突飞猛进，主要得益于大学生扩招。但是，未来更加美好，人均大学生近在咫尺！想象一下，到2050年，出生的婴儿都可以上大学，其中15%可以就读211/985或者说双一流大学，其中5%左右的学生可以就读985大学或者一流大学，甚至20%以上都具有研究生及以上学历（2020年研究生招生人数超过110万），这该是多么宏伟的盛景啊！这不是我胡说八道，按照当前我国出生率锐减的速度以及大学扩招的速度，30年后完全可以实现“人均大学生”的愿景，这就是专家所谓的工程师红利吧。2020年中国出生人口才1200万，2020年全国高考报名人数1071万，2019年高考录取人数就达到820万了、其中本科录取达到453.64万。按照当下我国生育率下坠速度，用不了多久出生人口就低于800万了，到时候，只要愿意读书，都可以高考被录取，再缓几年，等出生人口小于500万，人均读本科啦！以下是2020年我国高校招生情况：211大学共计112所，2020年年各校招收的本科新生人数在56万左右，录取率为5.2%。其中，985高校共计39所，2020年共招收20万名左右的本科新生，录取率为1.9%。录取人数较多的985高校为山东大学、吉林大学、四川大学、中南大学等校。全国双一流高校共计137所，2020年招收本科新生人数在64万左右，占全国1071万高考考生的6%。录取人数破万的双一流大学有4所，分别是郑州大学、山东大学、西南大学和吉林大学。按照当前生育率下滑速度，到2050年出生人口估计就600万附近，这个其实很容易推测，考虑到结婚年龄延迟，30岁结婚比比皆是，2050年出生人口就看2020年附近出生人口数据，2020年出生人口1200万，一对夫妻一个孩子就是600万，但是不婚不孕到时候估计也不少，多胎对冲一下，估计也就500-700万人口之间。到时候足够全部录用每届考生，只怕到时候由于生源减少，很多大中院校已经提前合并或者倒闭了吧。10、总结不管数据质量如何，以下几点无可改变：人口老龄化速度加快；人口负增长近在咫尺；城镇化实际上已见顶；平均每个家庭户的人口数也追上了日本水平，表明也见顶了；男女性别失衡依旧严峻；人均本科生已经来临！（当下出生孩子，只要愿意，都可以上大学）统计局有句话说得很对，那就是：人口问题始终是我国面临的全局性、长期性、战略性问题。中国未来的核心大势以及财富密码就五个字：人口老龄化​。待到统计局公布数据明细，我再选择有意思的数据做更详细分析​。PS：更多人口、房地产、经济、投资方面的文章，欢迎也关注公众号“悟空新之助”。

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——2022年全球半导体行业市场规模及竞争格局分析 行业正在快速增长【组图】半导体行业主要公司：华润微(688396)、三安光电(600703)、士兰微(600460)、闻泰科技(600745)、新洁能(605111)、露笑科技(002617)、斯达半导(603290)等等。本文核心观点：全球半导体产业迁移分析、全球半导体行业整体市场规模、全球半导体行业细分市场规模、全球半导体行业top10企业经营情况全球半导体行业经历了三次迁移自发展以来，全球半导体产业格局在不断发生变化。当前，全球半导体产业正在经历第三次产能转移，行业需求中心和产能中心逐步向中国大陆转移。全球半导体行业正在快速增长2021年，全球半导体市场快速增长，共销售了1.15万亿片芯片，市场规模达到5560亿美元，创历史新高，同比大幅增长26.2%。整个半导体市场并未受到2021年新冠疫情大流行的负面影响。强劲的消费需求推动所有主要产品类别实现两位数的增长率(光电除外)。从半导体细分领域来看，集成电路一直是半导体行业的主要细分领域。2021年，集成电路市场规模达到4630.02亿美元，同比增长28.2%，占全球半导体市场规模的83.29%。其中，集成电路又可细分为逻辑电路、存储器、处理器和模拟电路，2021年这四个产品占比分别为27.85%、27.67%、14.43%、13.33%。2021年存储器、模拟电路和逻辑电路都实现较大的增长。此外，2021年全球光电子器件、分立器件、传感器市场规模分别为434.04、303.37、191.49亿美元，占比分别为7.81%、5.46%、3.44%。全球半导体行业企业开展多方面竞争半导体行业高度全球化，大量国家/地区的企业在半导体生产的多个方面展开竞争，从半导体设计到制造，再到ATP(组装、测试和封装)。据美国研究机构Gartner发布的报告显示，2021年全球半导体行业排名前十的企业分别是三星(Samsung)、英特尔(Intel)、SK海力士(SK Hynix)、美光(Micron)、高通(Qualcomm)、博通(Broadcom)、联发科技(MediaTek)、德州仪器(TI)、英伟达(NVIDIA)、超威半导体(AMD)。其中，三星(Samsung)超过英特尔(Intel)，成为顶级芯片销售商。2021年三星的半导体收入激增31.6%，达到759.5亿美元。英特尔的收入下降到第二位，只增长了0.5%，达到731亿美元，销售额在前25家公司中增长最慢。以上数据来源于前瞻产业研究院《中国半导体行业市场前瞻与投资战略规划分析报告》。

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为了找到PC市场的出货量数据和预测，发现了一个不错的数据统计网站：The Statistics Portal包括非常多行业的数据，真的做得很好！！Statista最初完全免费，网站靠广告获得收入，现在用户要想获得完全数据库访问，则需要购买价格为每月49美元的付费账号。免费的basic账号只可以使用约7%的数据库。Statista的数据来源中，内部自有调查统计数据占25%，来自合作伙伴的二手数据源占45%，还有30%的数据来自公开数据。海天瑞声Speechocean，貌似是做的挺专业的，百度apistore上有，另外apistore本身就又不少数据语料库在线、txmall，类似的网站还有，自己百度一下数粮，有点汇总的意思，和百度那个有点像另外楼上提的中科院和数据堂都有，而且都有一些科研类数据还有就是各大学都有各自的库，但是找起来不太容易。

推荐使用自动筛选功能处理。性别筛选时，选择——男；金额筛选时，点击——自定义——大于等于2000——与——小于等于——2500——确定。

数据标注为通过分类、画框、标注、注释等，对图片、语音、文本等数据进行处理，标记对象的特征，以作为机器学习基础素材的过程。中国数据标注行业参与企业类型按参与模式主要分为众包和自建工厂两种模式，其中，众包模式主要包括百度众包、京东众智、龙猫数据等;工厂模式主要包括贝赛、云测、爱数智慧、海天瑞声、阿里数据标注、元坤智能数据、点我科技等。头部企业为自建数据团队，中小数据供应商占比较大目前，我国国内数据标注市场第一梯队包括头部公司组建自己的数据标注部门，京东(京东众智)、百度(百度众测)、腾讯、阿里(阿里数据标注)都已经拥有自己的标注平台和工具。头部公司之外，国内近年兴起众多数据标注公司，如龙猫数据、Testin云测、倍赛BasicFinder、数据堂等。这些公司仅次于头部公司，都具有相当的规模，位于第二梯队。在中国数据标注行业参与主体中，按规模划分，品牌数据服务商、中小数据供应商和需求方自建基础数据团队构成市场竞争关系，为AI数据标注市场的主要供应方，在2019年AI数据标注市场份额占比分别为30.4%、47.0%和22.6%，目前中小数据供应商是市场中的主要供应力量。按模式分为数据标注公司和众包平台，服务领域广泛中国数据标注行业参与企业类型按参与模式主要分为众包平台和自建工厂(专业数据标注公司)两种模式。2020年数据标注公司排行榜中，Testin云测、数据堂、龙猫数据位居前三;数据标注众包平台排行榜中，京东众智、百度众测、数据堂位居前三。从数据标注代表企业业务布局来看，大部分数据标注服务商提供文本、语音、图像、视频等各类型数据标注，服务应用领域涵盖安防、智能驾驶、医疗、教育、金融等多个领域，主要客户包括科技公司、人工智能企业、传统企业、政府部门、科研机构等。业务偏重视觉类的企业多拥有自建标注基地，多分布在山西、河南等地AI数据标注业内玩家按照业务方向和进入市场的时机可做粗略划分，包括早期进入玩家、中晚期进入玩家、偏重视觉类业务玩家、偏重语音类业务玩家等。其中，业务更偏重语音类数据的玩家，通常拥有较多的自有知识产权数据集;拥有自建标注基地或全职标注团队的则多为偏重视觉类的玩家。作为人工智能产业链中必不可少的一环，发展AI数据标注服务成为了各地方推进AI建设的重要方向之一，贵州、山西、重庆等地相继出台指导意见，引入科技公司，共建数据基地、数据交易中心，打造具有地方特色的人工智能产业园。目前，众多数据标注公司自建标注基地或团队，如百度的“百度山西的AI数据标注基地”、“百度大数据百鸟河基地”，数据堂的“数据堂保定数据加工基地”、“数据堂合肥数据基地”、“数据堂北京TTS录音中心”等，多分布在山西、河南等地。北京、上海、成都为需求企业分布前三地区，杭州数量下滑从需求企业来看，根据AI数据标注猿统计数据显示，2020年4月，国内数据标注业务相关公司数量为565家，2020年12月，数量增长至705家。从数据标注需求企业地区分布情况来看，截至2020年12月，北京、上海、成都、深圳、杭州为数据标注企业分布TOP5城市，企业数量分别达到185家、84家、68家、63家、46家;其中北京、上海、成都、深圳企业数量均较2020年4月有所上升，杭州企业数量较2020年4月有所下降。市场集中度较低，未来将有所提升，行业并购成为趋势2019年，AI数据标注行业CR5(前五大企业市场份额)为26.2%，处于低集中竞争阶段，行业活力充足，发展空间良好。前五大企业中，海天瑞声与百度数据众包越众而出，据了解，国内整体供应方中，以提供图像类数据采标服务的公司居多，内容涉及人像数据、OCR数据、自动驾驶数据等，业务需求较为分散，其中以百度数据众包营收份额占比最大。相比而言，语音类数据需求较为集中，且供应门槛高于图像类数据，内容包含语音识别数据、语音合成数据等，其中以海天瑞声营收份额占比最大。目前人工智能数据标注行业集中度较为适中，既非寡占型市场也非充分竞争市场，这一方面是由于百度数据众包、海天瑞声、数据堂等企业进入市场较早，积累了较多客户资源，另一方面则是由于下游企业之前多采用公开数据集训练模型，对数据的高精度要求由来尚短，受生态传导效应滞后影响，市场门槛还不显著，资金与研发实力较为薄弱的中小企业还有较强的发展土壤。然而未来，随着下游企业发展壮大，直接使用外包团队成本低廉、数据安全可控性强，一些基础性需求将由下游企业自给自足，外部的数据服务商现有的存量市场面临下降，因此必须承担高难度、前沿独特性任务，这就要求其自身投入高精度、专业化数据处理工具的研发和人工智能算法基础研究，以把握客户需求，开拓增量市场，因此资金与研发实力成为较高行业门槛，同时受近年资本市场冷却影响，一批中小型厂商面临业务收缩，再者部分厂商如倍赛开始在业内并购，参考海外数据服务市场发展情况(海外行业巨头Appen多次并购其他企业)，并购也将成为市场趋势，多种因素叠加影响下，行业集中度将提升。综上，未来数据标注行业兼并与重组将成为大势所趋。目前，国内较为典型的并购事件为倍赛BasicFinder收购专业的人工标注服务商荟萃，以此丰富自主数据采集系统，从而完成更具多样性的任务。全球数据标注行业兼并重组步伐加快。一方面头部企业逐渐收购中小微数据平台，将自己的议价能力提高到新的水平，在此背景下，全球数据标注行业市场集中度进一步提升。数据标注行业的并购重组规模将持续增长，行业的竞争将愈发激烈。—— 更多数据来请参考前瞻产业研究院《中国数据标注行业市场前瞻与投资战略规划分析报告》

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众包平台现在有挺多的，数据量大，价格低，但是确实数据和标注质量比较难保证吧，预算充足的情况下，还是选专业的公司比较好，毕竟再便宜的数据不能用也白搭，预算紧张可以选择现成的数据集产品，推荐海天瑞声，应该是业内数据集量级Top1了。

目前对于数据标注众包平台而言,其任务主要来源于提出标注需求的人工智能公司。从专业大型的数据服务外包公司接单，如数据堂、倍赛、海天、数加加这类规模比较大的公司他们有大。量的投资人行业资源对接，行业影响力大项目相对来说比较多。有部分公司或者工作室他们有大的数据外包公司人脉资源，从而能获得相对多的项目。就是从有些公司接二手三手的标注项目，这类公司在行业QQ群，帖吧非常活跃他们这种公司就是以接包转。百度、京东、科大讯飞，这类头部企业信誉是不会有任何问题的，加入门槛也高，他们本身项目众多但参与做项目的团队人数也众多。龙猫、海天瑞声、数据堂、数加加、倍赛这类专门做数据服务的公司，他们主要以承接甲方项目然后外包为主，做这类平台的业务基本上公司有实力，团队大，有关系渠道，数据质量稳定，个人或者小工作室基本上就接不到这种项目的。

1.通过我们调查，目前网络上还没有正规专业的数据标注兼职平台。因为数据标注项目的特殊性，有许多项目也是无法通过兼职平台来放任务的。2.目前数据标注主要还是通过众包 ，分包任务的形式来分发任务3.目前适合个人兼职的数据标注平形式主要有以下几类a. 百度众包、京东众包、科大讯飞这类平台 也有很多适合个人的项目，这种大平台信誉价格方面都可以保证的b. 还有就是目前主要的数据标注兼职途径，这类就是 微信QQ社群里面好多手上有项目的公司他们通过微信QQ群招收兼职人群做任务，这类途径的任务有些会因为信誉问题辛苦劳动而不结账找不到人的。c. 数加加、数据堂等信息小程序的任务形式 ，这类平台一般价格低d.像猪八戒这种微客平台，走任务担保形式。f. 还有就是如找标注网这种专业的找标注项目，找标注团队，标注数据采集，供需双方信息交流数据标注接单平台，平台上活跃着相当多的项目团队，标注项目完全需要供需双方商谈。人工智能产业的迅猛发展带来与之相关的数据产业的爆发性成长，人工智能相关的数据标注需求是庞大的。数据标注是人工智能产业的基础，是机器感知现实世界的起点。从某种程度上来说，没有经过标注的数据就是无用数据。由于数据标注行业的行业入门门槛低，从而带动了大批数据标注从业人员，从业人员的大量增加对项目需求就会越来越多，也因此找数据标注项目、找数据标注团队、数据采集需求的综合性供需平台显的非常有必要。数据标注项目从哪里接单？这些问题受到广大从业人员的格外关注。我们对行业进行分析调查之后，给大家介绍目前有哪些靠谱的数据标注接单平台：一、百度、京东、科大讯飞，这类头部企业信誉是不会有任何问题的，加入门槛也不高，他们本身项目众多但参与做项目的团队人数也众多。二、龙猫、海天瑞声、数据堂、数加加、倍赛这类专门做数据服务的公司，他们主要以承接甲方项目然后外包为主，做这类平台的业务基本上公司有实力，团队大，有关系渠道，数据质量稳定，个人或者小工作室基本上就接不到这种项目的 三、类似集合找数据标注项目，找数据标注团队 、数据采集供求，信息经验交流的平台，这类平台目前很少，大平台更少。目前就找标注网平台还算是人气项目比较活跃的，这种平台符合满足了工作室、个人，公司项目方的多样需求，但是信誉方面需要项目合作双方自己去判断。以上这些是目前小编整理出的相对来说靠谱的数据标注接单平台，希望对大家有帮助。

语音数据标注就是对语音数据进行语义、语法、音素等多种层次的标示，让机器从中学习规律，以便实现人机语音交互技术的实现。我们没有跟海天瑞声合作过，但是海天瑞声是国内唯一一个有能力做多语种语音数据转写和标注的供应商，数据质量应该不错。

海天瑞声数据质量的口碑是很好的。但不知你需要什么样的数据？海天瑞声的中文普通话库、方言语音识别库、小语种语音识别库（如西班牙语识别库、阿拉伯语识别库），录制的质量非常好，我们实验室用过。

使用数据驱动的方法对自然语言处理NLP模型进行改进和优化的一般步骤如下：确定优化目标：明确优化目标，例如提高准确率、提升处理速度等。收集和准备数据集：选择适当的数据集来测试和验证模型性能。选择合适的评价指标：根据优化目标，选择适合的评价指标，如精确率、召回率、F1值、ROC曲线等。分析和评估模型性能：利用收集到的数据集对模型进行评估和测试，比较不同模型的性能表现，并找出可能存在的缺陷或瓶颈。提出改进策略：根据模型性能评估结果，提出具体的改进策略，例如改进特征提取算法、调整超参数等。实施改进措施：根据提出的改进策略，修改原有的NLP模型或者构建新的模型来进行实验验证。重新评估和验证改进后的模型：重复上述流程，不断优化改进NLP模型，直到达到满意的性能表现为止。结果解释和总结：将优化过程中的关键步骤、方法和结果进行归纳和总结，以便于未来相似任务的参考。

公司历来高度重视数据安全及合规体系建设，确保境内、境外业务的开展均以安全和合规为重要前提。公司也将放眼全球，将海外拓展作为公司未来重要的业务发展方向，目前公司已从技术跟踪、品牌升级、体系搭建、营销推广等多维度助力全球化市场扩张，力争在海外市场形成新的业绩突破。同时，公司也将紧密关注国际形势变化，尽力确保自身业务平稳发展。

第一、我国A股市场，股票上市之后，存在流通股和限售股两部分；第二、举例，中简科技，股票代码300777，2019年五月十六日在二级市场上市，上市流通的股票数量为4000万股，其总股本为四亿股，也就是说，限售（待解禁）股票的数量委屈3.6亿股；随着时间推移，不断解禁流通；第三、关于上市公司，流通股与限售股的历史数据，可以利用百度搜索，也可以在券商的交易系统中，查询股票的基本资料，一般是按F10键就可以查询，资料比较齐全。希望能帮助到你。

见截图比如1列变3列输入=OFFSET($A$1,MOD(COLUMN(A1)-1,3)+(ROW(A1)-1)*3,)公式下拉

一般是将access数据库绑定到datagridview中，要添加数据只需要datagridview1.Item(3, 0).Value=XXX这种就行了，删除修改同理。保存到access是你已经有了一个access表吧？不然字段都要新建的。如果要保存到数据库的话就调用sql语句链接数据库了，我找个以前的代码 Dim OleDbConn As OleDbConnection = New OleDbConnection("provider=microsoft.jet.oledb.4.0;data source=保存信息保存信息.mdb;persist security info=false") OleDbConn.Open() Dim adapter As New OleDbCommand("insert into 受检单位信息(检测日期,测量器具) values(#" + DateTimePicker1.Value + "#,"" + 测量器具 + "")", OleDbConn) adapter.ExecuteNonQuery()

没关系,一种是程序开发的工具，一种是数据库，就像你和你家对面卖菜的阿姨，没有什么关系！但是有的程序涉及到了大量的数据管理，比如财务出纳，用现成的数据库方便，数据库系统一般采用sql语言向外界提供操作的接口，c# vb可以利用sql引擎操作数据库，实现功能。就像你到对面阿姨那拿买菜一样！

能。根据查询华为官网得知，华为手机是实时查看道琼斯指数的主要途径之一，2023年6月市面上有许多金融软件可以提供实时的道琼斯指数行情，道琼斯股指期货的行情走势在国内行情软件上可以看到延时十五分钟的行情走势，不是实时的数据。2015年华为入选BrandZ全球最具价值品牌榜百强，位列科技领域品牌排名第16位。

自从进入2022年之后，A股市场的走势可以说是一路下探，让不少炒股的朋友都惊呼“亏惨了”。就连小编的好友，在近期也是和小编坦言，就今年到四月份为止的行情，已经基本上抹去了他前两年在证券市场上所赚到的钱了，惨烈程度可见一斑。而随着多个利空消息的来袭，这两天的证券行情更是一片“绿油油”，甚至创业板指创下了自2020年7月6日以来的新低。纵观沪深两市，更是有多将近4200多支股票收跌，仅仅只有560支股票上涨。这一数据说明了目前市场上的许多投资者对当前的行情并不乐观，纷纷从股市里将自己的资金给撤出。特别是受到现在国内疫情的影响，其影响冲击比较大的旅游、餐饮、消费等板块跌幅尤为明显。而除此以外，此前涨势良好的当今第一牛股宁德时代更是创下了8%左右的跌幅，让不少重仓了它的基金也一起“遭了罪”。此外，不少经济专家预测美联储可能会有加息的动作，这是另外一个主要的利空因素。股市一直被誉为是经济情况的“晴雨表”，它的涨跌可以在一定程度上反映出国内投资者对经济情况在未来一段时间内的预测。所以在场外诸多利空因素尚未能完全消除之前，市场出现大幅震荡是一个很正常的情况。目前全球资本市场也是这么一个震荡的走势，对应到资本规则相对较弱的中国市场里，这个现象就会显得更为明显。但从价值投资的角度来看，未来依旧看好中国市场以及中国股市的发展，当前的市场悲观情绪或许也给了许多投资者一个低位布局优质企业的机会，待未来悲观情绪修复后，无疑将迎来一段攀升。

创业板3点后的交易数据的查看的方法是：1、登录打开一个股票行情软件。2、在股票行情软件上方工具栏找到指数按钮。3、点击指数按钮，在切换的页面中，找到创业板指数的分时图即可。

我比较推崇长线操作，这主要符合我的性格。长线操作主要应注意三个环节：　　一、选股。选股要以基本面为主，技术面为辅。基本面要注重三要素：成长性好，市盈率低，与历史最高价格相比处于相对低位（或历史上未被恶炒过股票）。个股可关注002014永新股份、002250联化科技。　　二、持股。选择好一只股票买入后，不能在意短线波动，要坚定持股信心，这时耐心、信心比什么都重要。　　三、出场。当遇到以下两种情况必须出场：１、公司基本面发生变化（变坏）；２、股票涨幅过大（一般１００%以上）。　　以上仅为个人体会，仅供参考。并祝你投资顺利！

风险与收益是成正比的，收益越大风险也越高，所以在配资时选择适当的杠杆倍数。超凡脱俗