国外大学生求职形势地图

“玉在椟中求善价”是很多大学毕业生的就业心态，但找“饭碗”还得审时度势。因为高校毕业生就业形势不容乐观。如何找“饭碗”？不妨了解一下国外大学生毕业后的就业经历。     

数字人文视域下专题档案多维开发利用路径研究——以“乾隆南巡”专题档案为例

引入数字人文技术以探索专题档案多维开发利用的新路径。以数字人文理论和方法为依据,构建专题档案多维开发利用的实现路径,即以时间、空间和主题三个叙事维度为基础,运用多样化的数字人文技术对专题档案资源进行收集、整理、著录、加工等一系列建设工作,最终形成一个系统完整的数字人文产品。最后,以乾隆南巡专题档案为实例,进行实证分析。该路径具有三个层面的实效：资源层面,多维集成分散的专题档案资源,实现资源体系化;内容层面,将专题档案蕴含的丰富内容进行提炼与呈现,实现内容场景化;用户层面,将静态的叙事信息进行多媒体方面的呈现,实现知识大众化。     

思维游戏

泰欧的地图 泰欧是一个钱币收藏者。一天,她拿着金属探测仪外出寻“宝”。她找到了一些硬币但没来得及挖出,于是她绘制了一张格子地图以标出硬币所在位置。因为一点误会,她不得不在学校多待3个小时,但她把地图给了孪生妹妹可茵德,要她在天黑前把硬币挖出来。你能帮妹妹弄明白这张地图吗？     

红色地图

又是7月了。 90年前,也是这样一个火热的夏天,一群怀揣着崇高梦想的青年人,聚集到位于上海法租界的一幢民宅里,秘密开会。会上决定成立中国共产党。从此,古老的中国有了一群新的领路入,中国的历史也发生了翻天覆地的变化。     

鼻子底下就是路

走下地下铁,只见中环车站人潮汹涌,是名副其实的"潮",一波复一波,一涛叠一涛。在世界各大城市的地下铁里,香港因为开始得晚反而后来居上,做得非常壮观利落。但车站也的确大,搞不好明明要走出去的却偏偏会走回来。     

向迷路说NO

女孩子方向感不是都很差的吗?但马佳晖是个例外。任偌大北京,这个17岁的娇小女生,可以凭借一张画满标志的地图和一个小小的指北针,按图索骥地找到任何一个指定地点,即便是在荒郊野岭,也能够"化险为夷",成功突围。2010年4月30日,她还代表中国队获得亚洲太平洋地区定向越野锦标赛个人短距第二名,这是中国青少年在定向越野项目获得的最高个人荣誉。为此,同学们送给她一个很牛的称号——"不会迷路的女孩"。     

含义丰富的have

have的基本含义是"有""拥有",表示一种所属关系,主语通常是人,但有时也可是物。have的第三人称单数形式是has。例如:We have a new computer.我们有一台新电脑。Jim has a few Chinese friends at school.吉姆在学校有几个中国朋友。含有have的肯定句在变否定句时,在have前要加don’t;has前加doesn’t,has要变为have。例如:     

让错误成为课堂教学的有效资源

《数学课程标准》指出:“教材是实现课程目标实施教学的重要资源,但不是唯一的资源,更多的教育教学资源是在课堂中生成的.”教学过程中的很多变化情况和因素是无法事先“约定”的,“错误”是每位教师必然遇到且须直面的学情信息.教师应该成为错误资源的开发者,巧用教学机智,将错误和意外转化为有效的教学资源,引导学生在“识错”“纠错”“用错”“思错”的过程中感悟算理,领悟方法,发展思维,提高能力,这样的课堂会更精彩.     

Research and implementation of scalable parallel computing based on Map-Reduce

As a parallel programming model, Map-Reduce is used for distributed computing of massive data. Map-Reduce model encapsulates the details of parallel implementation, fault-tolerant processing, local computing and load balancing, etc., provides a simple but powerful interface. In case of having no clear idea about distributed and parallel programming, this interface can be utilized to save development time. This paper introduces the method of using Hadoop, the open-source Map-Reduce software platform, to combine PCs to carry out scalable parallel computing. Our experiment using 12 PCs to compute N-body problem based on Map-Reduce model shows that we can get a 9.8x speedup ratio. This work indicates that the Map-Reduce can be applied in scalable parallel computing.