切割基流數據如何處理

① GPS內業數據處理的基本流程及如何判斷成果質量

基本流程：
1、數據抄欲處理襲
與外業記錄對照，修改觀測文件中的一些參數：
（1）檢查外業觀測數據
（2）點名的編輯
（3）天線高檢查或編輯
（4）。。。
2、基線解算
（1）設置基線解算的參數（使用的衛星，衛星高度角，對流層電離層模型 等）
（2）基線解算
（3）察看基線報告，不同的軟體成果質量判斷不一樣，LGO是看各個檢驗
（4）對於有問題的基線或其殘差過大，可採用開窗刪星等手段處理
（5）繼續解算，重復（2）（3）（4）過程，直到得到滿意的結果
3、無約束平差
（1）設置平差參數
（2）平差欲分析
（3）計算閉合環
（4）平差
（5）看平差報告
4、約束平差
(1) 新建橢球投影坐標系
（2）導入控制點
（3）控制點匹配
（4）約束平差
不同的解算軟體過程可能不一樣，不過大同小異，基本流程是一樣的，具體的成果質量判斷要參考軟體的用戶手冊了

② 傳統的數據處理方式能否應對大數據

數據分析行業發展的時間也不短了，以前的數據發展成現在的大數據了。因此有很多人擔憂，傳統的數據處理方法還是否能夠應對大數據，其實這個擔憂是正確的，我們不能總是想著一勞永逸，只有居安思危才能夠讓技術得到發展。下面我們就給大家介紹一下現在傳統數據處理方式和現今大數據的具體情況。
首先我們需要說的就是大數據環境下的數據處理需求。其實大數據環境下數據來源非常豐富且數據類型多樣，存儲和分析挖掘的數據量龐大，對數據展現的要求較高，並且很看重數據處理的高效性和可用性。但是傳統數據處理的方法有什麼不足呢？傳統的數據採集來源單一，且存儲、管理和分析數據量也相對較小，大多採用關系型資料庫和並行數據倉庫即可處理。對依靠並行計算提升數據處理速度方面而言，傳統的並行資料庫技術追求高度一致性和容錯性，根據CAP理論，難以保證其可用性和擴展性。而傳統的數據處理方法是以處理器為中心，而大數據環境下，需要採取以數據為中心的模式，減少數據移動帶來的開銷。因此，傳統的數據處理方法，已經不能適應大數據的需求。所以說我們需要馬上解決這些問題。
那麼大數據的處理流程有什麼步驟呢？每個步驟需要什麼工具呢？其實大數據的基本處理流程與傳統數據處理流程並無太大差異，主要區別在於：由於大數據要處理大量、非結構化的數據，所以在各個處理環節中都可以採用MapRece等方式進行並行處理。
那麼大數據技術為什麼能夠提高數據的處理速度呢？這是因為大數據有並行處理的好工具，這個工具就是MapRece。而大數據可以通過MapRece這一並行處理技術來提高數據的處理速度。MapRece的設計初衷是通過大量廉價伺服器實現大數據並行處理，對數據一致性要求不高，其突出優勢是具有擴展性和可用性，特別適用於海量的結構化、半結構化及非結構化數據的混合處理。當然，MapRece將傳統的查詢、分解及數據分析進行分布式處理，將處理任務分配到不同的處理節點，因此具有更強的並行處理能力。作為一個簡化的並行處理的編程模型，MapRece還降低了開發並行應用的門檻。這是因為MapRece是一套軟體框架，包括Map（映射）和Rece（化簡）兩個階段，可以進行海量數據分割、任務分解與結果匯總，從而完成海量數據的並行處理。
關於MapRece的具體情況我們就給大家介紹到這里了，通過這篇文章我們不難發現，傳統的數據分析工具是不能夠應對大數據的，不過MapRece可以能夠更高效地解決問題。

③ 數據處理方式

什麼是大數據：大數據（big data），指無法在一定時間范圍內用常規軟體工具進行捕捉、管理和處理的數據集合，是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。

大數據的5V特點：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多樣）、Value（低價值密度）、Veracity（真實性），網路隨便找找都有。

大數據處理流程：

1.是數據採集,搭建數據倉庫，數據採集就是把數據通過前端埋點，介面日誌調用流數據，資料庫抓取，客戶自己上傳數據，把這些信息基礎數據把各種維度保存起來，感覺有些數據沒用（剛開始做只想著功能，有些數據沒採集， 後來被老大訓了一頓）。

2.數據清洗/預處理：就是把收到數據簡單處理，比如把ip轉換成地址，過濾掉臟數據等。

3.有了數據之後就可以對數據進行加工處理，數據處理的方式很多，總體分為離線處理，實時處理，離線處理就是每天定時處理，常用的有阿里的maxComputer,hive,MapRece,離線處理主要用storm,spark,hadoop,通過一些數據處理框架，可以吧數據計算成各種KPI,在這里需要注意一下，不要只想著功能，主要是把各種數據維度建起來，基本數據做全，還要可復用，後期就可以把各種kpi隨意組合展示出來。

4.數據展現，數據做出來沒用，要可視化，做到MVP，就是快速做出來一個效果，不合適及時調整，這點有點類似於Scrum敏捷開發，數據展示的可以用datav，神策等，前端好的可以忽略，自己來畫頁面。

數據採集：

1.批數據採集，就是每天定時去資料庫抓取數據快照，我們用的maxComputer，可以根據需求，設置每天去資料庫備份一次快照，如何備份，如何設置數據源，如何設置出錯，在maxComputer都有文檔介紹，使用maxComputer需要注冊阿里雲服務

2.實時介面調用數據採集，可以用logHub,dataHub,流數據處理技術,DataHub具有高可用，低延遲，高可擴展，高吞吐的特點。

高吞吐：最高支持單主題（Topic）每日T級別的數據量寫入，每個分片（Shard）支持最高每日8000萬Record級別的寫入量。

實時性：通過DataHub ，您可以實時的收集各種方式生成的數據並進行實時的處理，

設計思路：首先寫一個sdk把公司所有後台服務調用介面調用情況記錄下來，開辟線程池，把記錄下來的數據不停的往dataHub,logHub存儲，前提是設置好接收數據的dataHub表結構

3.前台數據埋點，這些就要根據業務需求來設置了，也是通過流數據傳輸到數據倉庫，如上述第二步。

數據處理：

數據採集完成就可以對數據進行加工處理，可分為離線批處理，實時處理。

1.離線批處理maxComputer，這是阿里提供的一項大數據處理服務，是一種快速，完全託管的TB/PB級數據倉庫解決方案，編寫數據處理腳本，設置任務執行時間，任務執行條件，就可以按照你的要求，每天產生你需要數據

2.實時處理：採用storm/spark,目前接觸的只有storm,strom基本概念網上一大把，在這里講一下大概處理過程，首先設置要讀取得數據源，只要啟動storm就會不停息的讀取數據源。Spout，用來讀取數據。Tuple：一次消息傳遞的基本單元，理解為一組消息就是一個Tuple。stream,用來傳輸流，Tuple的集合。Bolt：接受數據然後執行處理的組件,用戶可以在其中執行自己想要的操作。可以在里邊寫業務邏輯，storm不會保存結果，需要自己寫代碼保存，把這些合並起來就是一個拓撲，總體來說就是把拓撲提交到伺服器啟動後，他會不停讀取數據源，然後通過stream把數據流動，通過自己寫的Bolt代碼進行數據處理，然後保存到任意地方，關於如何安裝部署storm，如何設置數據源，網上都有教程，這里不多說。

數據展現：做了上述那麼多，終於可以直觀的展示了，由於前端技術不行，借用了第三方展示平台datav,datav支持兩種數據讀取模式，第一種，直接讀取資料庫，把你計算好的數據，通過sql查出，需要配置數據源，讀取數據之後按照給定的格式，進行格式化就可以展現出來

@jiaoready @jiaoready 第二種採用介面的形式，可以直接採用api，在數據區域配置為api，填寫介面地址，需要的參數即可，這里就不多說了。

④ 以下哪個可用於大數據的流式處理

大數據是指無法在一定時間內用常規軟體工具對其內容進行抓取、管理和處理的數據集合。大數據技術，是指從各種各樣類型的數據中，快速獲得有價值信息的能力。適用於大數據的技術，包括大規模並行處理（MPP）資料庫，數據挖掘電網，分布式文件系統，分布式資料庫，雲計算平台，互聯網，和可擴展的存儲系統。
大數據有四個基本特徵：一、數據體量巨大（Vomule），二、數據類型多樣（Variety），三、處理速度快（Velocity），四、價值密度低（Value）。
在大數據的領域現在已經出現了非常多的新技術，這些新技術將會是大數據收集、存儲、處理和呈現最強有力的工具。大數據處理一般有以下幾種關鍵性技術：大數據採集、大數據預處理、大數據存儲及管理、大數據分析及挖掘、大數據展現和應用（大數據檢索、大數據可視化、大數據應用、大數據安全等）。
大數據處理之一：採集。大數據的採集是指利用多個資料庫來接收發自客戶端（Web、App或者感測器形式等）的數據，並且用戶可以通過這些資料庫來進行簡單的查詢和處理工作。比如，電商會使用傳統的關系型資料庫MySQL和Oracle等來存儲每一筆事務數據，除此之外，Redis和MongoDB這樣的NoSQL資料庫也常用於數據的採集。
在大數據的採集過程中，其主要特點和挑戰是並發數高，因為同時有可能會有成千上萬的用戶來進行訪問和操作，比如火車票售票網站和淘寶，它們並發的訪問量在峰值時達到上百萬，所以需要在採集端部署大量資料庫才能支撐。並且如何在這些資料庫之間進行負載均衡和分片的確是需要深入的思考和設計。
大數據處理之二：導入和預處理。雖然採集端本身會有很多資料庫，但是如果要對這些海量數據進行有效的分析，還是應該將這些來自前端的數據導入到一個集中的大型分布式資料庫，或者分布式存儲集群，並且可以在導入基礎上做一些簡單的清洗和預處理工作。也有一些用戶會在導入時使用來自Twitter的Storm來對數據進行流式計算，來滿足部分業務的實時計算需求。
導入與預處理過程的特點和挑戰主要是導入的數據量大，每秒鍾的導入量經常會達到百兆，甚至千兆級別。
大數據處理之三：統計和分析。統計與分析主要利用分布式資料庫，或者分布式計算集群來對存儲於其內的海量數據進行普通的分析和分類匯總等，以滿足大多數常見的分析需求，在這方面，一些實時性需求會用到EMC的GreenPlum、Oracle的Exadata，以及基於MySQL的列式存儲Infobright等，而一些批處理，或者基於半結構化數據的需求可以使用Hadoop。
統計與分析這部分的主要特點和挑戰是分析涉及的數據量大，其對系統資源，特別是I/O會有極大的佔用。
大數據處理之四：挖掘。與前面統計和分析過程不同的是，數據挖掘一般沒有什麼預先設定好的主題，主要是在現有數據上面進行基於各種演算法的計算，從而起到預測（Predict）的效果，從而實現一些高級別數據分析的需求。比較典型演算法有用於聚類的Kmeans、用於統計學習的SVM和用於分類的NaiveBayes，主要使用的工具有Hadoop的Mahout等。該過程的特點和挑戰主要是用於挖掘的演算法很復雜，並且計算涉及的數據量和計算量都很大，常用數據挖掘演算法都以單線程為主。
整個大數據處理的普遍流程至少應該滿足這四個方面的步驟，才能算得上是一個比較完整的大數據處理。
大數據的處理方式大致分為數據流處理方式和批量數據處理方式兩種。數據流處理的方式適合用於對實時性要求比較高的場合中。並不需要等待所有的數據都有了之後再進行處理，而是有一點數據就處理一點，更多地要求機器的處理器有較快速的性能以及擁有比較大的主存儲器容量，對輔助存儲器的要求反而不高。批量數據處理方式是對整個要處理的數據進行切割劃分成小的數據塊，之後對其進行處理。重點在於把大化小——把劃分的小塊數據形成小任務，分別單獨進行處理，並且形成小任務的過程中不是進行數據傳輸之後計算，而是將計算方法（通常是計算函數——映射並簡化）作用到這些數據塊最終得到結果。
當前，對大數據的處理分析正成為新一代信息技術融合應用的節點。移動互聯網、物聯網、社交網路、數字家庭、電子商務等是新一代信息技術的應用形態，這些應用不斷產生大數據。通過對不同來源數據的管理、處理、分析與優化，將結果反饋到上述應用中，將創造出巨大的經濟和社會價值。大數據也是信息產業持續高速增長的新引擎。面對大數據市場的新技術、新產品、新業態會不斷涌現。在硬體與集成設備領域，大數據將對晶元、存儲產業產生重要影響，還將催生一體化數據存儲處理伺服器、內存計算等市場。在軟體與服務領域，大數據將引發數據快速處理分析、數據挖掘技術和軟體產品的發展。大數據利用將成為提高核心競爭力的關鍵因素。各行各業的決策正在從「業務驅動」轉變為「數據驅動」。對大數據的分析可以使零售商實時掌握市場動態並迅速做出應對；可以為商家制定更加精準有效的營銷策略提供決策支持；可以幫助企業為消費者提供更加及時和個性化的服務；在醫療領域，可提高診斷准確性和葯物有效性；在公共事業領域，大數據也開始發揮促進經濟發展、維護社會穩定等方面的重要作用。大數據時代科學研究的方法手段將發生重大改變。例如，抽樣調查是社會科學的基本研究方法。在大數據時代，可通過實時監測，跟蹤研究對象在互聯網上產生的海量行為數據，進行挖掘分析，揭示出規律性的東西，提出研究結論和對策。
目前大數據在醫療衛生領域有廣為所知的應用，公共衛生部門可以通過覆蓋全國的患者電子病歷資料庫進行全面疫情監測。5千萬條美國人最頻繁檢索的詞條被用來對冬季流感進行更及時准確的預測。學術界整合出2003年H5N1禽流感感染風險地圖，研究發行此次H7N9人類病例區域。社交網路為許多慢性病患者提供了臨床症狀交流和診治經驗分享平台，醫生藉此可獲得院外臨床效果統計數據。基於對人體基因的大數據分析，可以實現對症下葯的個性化治療。
在醫葯研發方面，大數據的戰略意義在於對各方面醫療衛生數據進行專業化處理，對患者甚至大眾的行為和情緒的細節化測量成為可能，挖掘其症狀特點、行為習慣和喜好等，找到更符合其特點或症狀的葯品和服務，並針對性的調整和優化。在醫葯研究開發部門或公司的新葯研發階段，能夠通過大數據技術分析來自互聯網上的公眾疾病葯品需求趨勢，確定更為有效率的投入產品比，合理配置有限研發資源。除研發成本外，醫葯公司能夠優化物流信息平台及管理，更快地獲取回報，一般新葯從研發到推向市場的時間大約為13年，使用數據分析預測則能幫助醫葯研發部門或企業提早將新葯推向市場。
在疾病診治方面，可通過健康雲平台對每個居民進行智能採集健康數據，居民可以隨時查閱，了解自身健康程度。同時，提供專業的在線專家咨詢系統，由專家對居民健康程度做出診斷，提醒可能發生的健康問題，避免高危病人轉為慢性病患者，避免慢性病患者病情惡化，減輕個人和醫保負擔，實現疾病科學管理。對於醫療衛生機構，通過對遠程監控系統產生數據的分析，醫院可以減少病人住院時間，減少急診量，實現提高家庭護理比例和門診醫生預約量的目標。武漢協和醫院目前也已經與市區八家社區衛生服務中心建立遠程遙控聯系，並將在未來提供「從醫院到家」的服務。在醫療衛生機構，通過實時處理管理系統產生的數據，連同歷史數據，利用大數據技術分析就診資源的使用情況，實現機構科學管理，提高醫療衛生服務水平和效率，引導醫療衛生資源科學規劃和配置。大數據還能提升醫療價值，形成個性化醫療，比如基於基因科學的醫療模式。
在公共衛生管理方面，大數據可以連續整合和分析公共衛生數據，提高疾病預報和預警能力，防止疫情爆發。公共衛生部門則可以通過覆蓋區域的衛生綜合管理信息平台和居民信息資料庫，快速監測傳染病，進行全面疫情監測，並通過集成疾病監測和響應程序，進行快速響應，這些都將減少醫療索賠支出、降低傳染病感染率。通過提供准確和及時的公眾健康咨詢，將會大幅提高公眾健康風險意識，同時也將降低傳染病感染風險。
在居民健康管理方面，居民電子健康檔案是大數據在居民健康管理方面的重要數據基礎，大數據技術可以促進個體化健康事務管理服務，改變現代營養學和信息化管理技術的模式，更全面深入地從社會、心理、環境、營養、運動的角度來對每個人進行全面的健康保障服務，幫助、指導人們成功有效地維護自身健康。另外，大數據可以對患者健康信息集成整合，在線遠程為診斷和治療提供更好的數據證據，通過挖掘數據對居民健康進行智能化監測，通過移動設備定位數據對居民健康影響因素進行分析等等，進一步提升居民健康管理水平。
在健康危險因素分析方面，互聯網、物聯網、醫療衛生信息系統及相關信息系統等普遍使用，可以系統全面地收集健康危險因素數據，包括環境因素（利用GIS系統採集大氣、土壤、水文等數據），生物因素（包括致病性微生物、細菌、病毒、真菌等的監測數據），經濟社會因素（分析經濟收入、營養條件、人口遷徙、城鎮化、教育就業等因素數據），個人行為和心理因素，醫療衛生服務因素，以及人類生物遺傳因素等，利用大數據技術對健康危險因素進行比對關聯分析，針對不同區域、人群進行評估和遴選健康相關危險因素及製作健康監測評估圖譜和知識庫也成為可能，提出居民健康干預的有限領域和有針對性的干預計劃，促進居民健康水平的提高。

⑤ kettle 處理來自兩個數據流的數據

kettle是按照數據流進行執行的，如果數據流錯誤，正常就會終止執行，但是如果在輸出步驟發生錯誤，可以定義錯誤處理（輸出控制項-右鍵選擇），將錯誤數據進行輸出

⑥ 線切割基本怎麼操作

看你用什麼機器了第三章 基本功能操作
一、全機總清
全機總清就是清除控制器內存中的所有程序和已輸入的變數和參數，重新初始化。因為本控制器具有自動清零功能，如遇內存數據出亂時將自動全機總清。
操作方法：按復位、功能、總清。
現象：控制器顯示8 0 0 —3 b，喇叭發出短促「嘀」聲，全機總清。遇內存.數據出亂，控制器也顯示800—3b,但喇叭不發聲
二、輸入程序
本控制器採用復旦型3 B 格式程序指令，可用鍵盤輸入編好的程序或聯機輸入用電腦編程軟體編好的程序。
3 B 指令格式：B X B Y B J GZ
（一）鍵盤輸入
用手工方式在鍵盤上輸入人工編好或電腦上編好的程序。
操作方法：按復位、數字n （n代表起始程序條號，為敘述方便，以下n均代表程序條號），控制器顯示n EA即可輸入程序。

例：輸入下列程序
1 B 100 B B 3 0 0 GX NR 1
2 B B B 1 0 0 0 GY L2
3. . . . . .
具體操作如下：
所按鍵 顯示值
復位 EA
1 1 EA
B 0
1 0 0 1 0 0
B 0
B 0
3 0 0 3 0 0
GX 3 0 0 H
NR 1 2 EA
B 0
1 0 0 0 1 0 0 0
GY 1 0 0 0 Y
L 2 3 EA
. . . . . . . . . .
技巧經驗：1、當前一個分隔符B後數值為零時，可省按B ；
2、輸入過程如發生錯誤，控制器給予提示，提示含義詳見第五章附錄一出錯情況一覽表；
3、輸入程序時若X、Y、J、R數值按錯可連續按零擦除剛輸入的數值，但B、計數方向、加工指令按錯不可以刪除，只能整條程序重新輸入。
（二）聯機輸入
用聯機線將電腦和控制器連接起來，不同的編程軟體的聯機線都有所不同，操作也有所不同，但控制器上的操作是相同的。
操作方法：按復位、數字n 、聯機。從第n 條開始等待讀入電腦編程軟體發送的程序。
現象：在等待和正常讀入程序時，控制器沒有顯示，讀入完畢或出錯時喇叭鳴叫一聲。當控制器顯示(n+m)EA（m是程序條數）表示正確接收，當控制器顯示出錯提示時，表示傳送失敗（接收有些編程軟體的程序時會產生奇偶校驗錯誤，即E1錯誤，但只要輸入的程序能正常校零，可以不予理會錯誤的提示）。
三、顯示程序
顯示程序用來檢查所輸入的程序是否正確。
操作方法：按復位、數字n 、顯X、顯Y、顯J、顯Z，檢查第n條程序的X、Y、J值和GZ性質。然後按遞增鍵，為顯示下一條程序作準備。

例：顯示第 n 條程序
具體操作：
所按鍵 顯示值
復位 EA
數字n （條號） n EA
顯X X值
顯Y Y值
顯J J值
顯Z G Z 性質
遞增 （n+1）EA
四、校對程序
校驗程序就是對輸入的程序進行高速回零校驗，可順向校驗和逆向校驗。校驗結束後按復位、顯X、顯Y來顯示校驗後的X軸和Y軸誤差
（一）、順向校驗
操作方法：按復位、數字n （條號）、校零。
現象：按下校零鍵時控制器黑屏，開始校驗，當控制器顯爍（n+m）bb（m表示程序總條數） ，喇叭發出「嘀、嘀」聲，表示校驗結束。
（二）、逆向校驗：
操作方法：按復位、數字n （條號）、倒割、校零。
現象：按下校零鍵時控制器黑屏，開始校驗，當控制器顯爍 －（n-m）bb（m表示程序總條數） ，喇叭發出「嘀、嘀」聲，表示校驗結束。如逆向校驗的最後一條程序條號為第一條，則控制器顯示為-000E0，喇叭發出短促的「嘀」聲。
顯示校驗結果 ： 按復位鍵
顯X鍵 顯示校驗後X軸誤差
顯Y鍵 顯示校驗後Y軸誤差
技巧經驗：1、校驗時遇到空程序或選擇停（停機碼）時將結束校驗，因此校驗前不能設置選擇停（停機碼）；
2、若校驗結果為負偏差，則校驗結果以補碼（9XXXXX）顯示，此時再按一次顯示鍵，則顯示偏差的絕對值；
3、用自動旋轉功能處理的旋轉圖形，只能校驗旋轉部分程序，不能校驗整個圖形的回零誤差，校驗前不可輸入旋轉條數及次數。
五、修改程序
修改程序就是刪除、插入或修改一條程序。
在輸入程序時若X 、Y 、J 、R數值按錯可連續按零擦除剛輸入的數值，但B 、計數方向、加工指令按錯不可刪除，只能整條程序重新輸入。
（一）、刪除一條程序
操作方法：按復位、數字n（條號）、刪除、刪除。
現象：當第二次按刪除時，顯示的n EA閃動一下，表示刪除有效。
（二）、插入一條程序
操作方法：按復位、數字n（條號）、插入、插入。
現象：當第二次按插入時，顯示的nEA閃動一下，表示插入有效，然後輸入相應的程序內容，插入處之後的程序號都相應加上1。
（三）、修改一條程序
修改一條已輸入的程序的方法就是把這條程序重新輸入一次，例如對第m條程序修改，操作方法就是輸入第m條程序。
六、執行程序
程序經過修改、校驗正確後，就可以開始執行，即進行切割。切割可分為正常切割和模擬切割（又稱空走）
（一）、正常切割
正常切割就是按正常情況從開始條號加高頻進行切割。分正割：按照輸入的程序從開始的條號nEA開始進行切割；逆割：因為斷絲或其它原因需從輸入的程序的結束條號開始切割；繼續加工：當遇斷電後或在加工狀態下誤按復位鍵引起的加工中斷而重新開始的切割。
註：程序中圓弧和圓弧相交，又要加補償時，需加過渡圓弧，否則出錯。
1 、正割方法
操作方法： 按復位、數字n（條號）、加工、進給、高頻，開始正常切割加工。再按高頻或者 復位 暫停加工。
2、逆割方法
操作方法：按復位、數字n（程序的最後條號）、倒割、加工、進給、高頻，開始逆向切割加工。再按高頻或者 復位 暫停加工。
3、繼續加工
操作方法：按復位、加工、進給、高頻，開始斷電後繼續切割或在加工狀態下誤按復位鍵引起加工中斷的繼續切割。再按高頻暫停加工。
技巧經驗：1、在「EA」狀態下按一次進給，面板上的X、Y（U、V）方向進給指示燈至少各有一個點亮，在步進電源打開的情況下鎖緊步進電機；再按一次進給，進給指示燈熄滅，松開步進電機。
2、在加工狀態下，按一次高頻，高頻指示燈亮，表示控制器中控制高頻的開關處於開狀態；再按一次高頻，高頻指示燈熄滅，表示控制器中控制高頻的開關處於關狀態斷。
3、控制器與其餘設備連接正常，且機床和高頻電源都處於開狀態，在正常切割時，顯示的數值將不斷變化，進給指示燈不斷閃爍。如果高頻部分有問題，顯示的數值將不會變化，進給指示燈點亮但不閃爍。
（二）、模擬加工
模擬加工就是按正常情況從開始條號，不加高頻進行切割模擬。
操作方法：按復位、數字n（條號）、加工、進給、模擬，開始模擬加工。再按 模擬暫停。
現象：按進給，進給指示燈亮，再按模擬，顯示數字值不斷變化，進給指示燈不斷閃爍。

⑦ MODIS數據處理流程

步驟：SHAPE \* MERGEFORMAT
MODIS L1B數據
幾何校自正及bow-tie校正
FLAASH大氣校正
影像裁剪
渤海灣海域影像圖

過程：幾何校正及bow-tie校正
FLAASH大氣校正
影像裁剪

⑧ 以下哪個產品是基於流處理架構實現的

大數據是指無法在一定時間內用常規軟體工具對其內容進行抓取、管理和處理的數據集合。大數據技術，是指從各種各樣類型的數據中，快速獲得有價值信息的能力。適用於大數據的技術，包括大規模並行處理（MPP）資料庫，數據挖掘電網，分布式文件系統，分布式資料庫，雲計算平台，互聯網，和可擴展的存儲系統。
大數據有四個基本特徵：一、數據體量巨大（Vomule），二、數據類型多樣（Variety），三、處理速度快（Velocity），四、價值密度低（Value）。
在大數據的領域現在已經出現了非常多的新技術，這些新技術將會是大數據收集、存儲、處理和呈現最強有力的工具。大數據處理一般有以下幾種關鍵性技術：大數據採集、大數據預處理、大數據存儲及管理、大數據分析及挖掘、大數據展現和應用（大數據檢索、大數據可視化、大數據應用、大數據安全等）。
大數據處理之一：採集。大數據的採集是指利用多個資料庫來接收發自客戶端（Web、App或者感測器形式等）的數據，並且用戶可以通過這些資料庫來進行簡單的查詢和處理工作。比如，電商會使用傳統的關系型資料庫MySQL和Oracle等來存儲每一筆事務數據，除此之外，Redis和MongoDB這樣的NoSQL資料庫也常用於數據的採集。
在大數據的採集過程中，其主要特點和挑戰是並發數高，因為同時有可能會有成千上萬的用戶來進行訪問和操作，比如火車票售票網站和淘寶，它們並發的訪問量在峰值時達到上百萬，所以需要在採集端部署大量資料庫才能支撐。並且如何在這些資料庫之間進行負載均衡和分片的確是需要深入的思考和設計。
大數據處理之二：導入和預處理。雖然採集端本身會有很多資料庫，但是如果要對這些海量數據進行有效的分析，還是應該將這些來自前端的數據導入到一個集中的大型分布式資料庫，或者分布式存儲集群，並且可以在導入基礎上做一些簡單的清洗和預處理工作。也有一些用戶會在導入時使用來自Twitter的Storm來對數據進行流式計算，來滿足部分業務的實時計算需求。
導入與預處理過程的特點和挑戰主要是導入的數據量大，每秒鍾的導入量經常會達到百兆，甚至千兆級別。
大數據處理之三：統計和分析。統計與分析主要利用分布式資料庫，或者分布式計算集群來對存儲於其內的海量數據進行普通的分析和分類匯總等，以滿足大多數常見的分析需求，在這方面，一些實時性需求會用到EMC的GreenPlum、Oracle的Exadata，以及基於MySQL的列式存儲Infobright等，而一些批處理，或者基於半結構化數據的需求可以使用Hadoop。
統計與分析這部分的主要特點和挑戰是分析涉及的數據量大，其對系統資源，特別是I/O會有極大的佔用。
大數據處理之四：挖掘。與前面統計和分析過程不同的是，數據挖掘一般沒有什麼預先設定好的主題，主要是在現有數據上面進行基於各種演算法的計算，從而起到預測（Predict）的效果，從而實現一些高級別數據分析的需求。比較典型演算法有用於聚類的Kmeans、用於統計學習的SVM和用於分類的NaiveBayes，主要使用的工具有Hadoop的Mahout等。該過程的特點和挑戰主要是用於挖掘的演算法很復雜，並且計算涉及的數據量和計算量都很大，常用數據挖掘演算法都以單線程為主。
整個大數據處理的普遍流程至少應該滿足這四個方面的步驟，才能算得上是一個比較完整的大數據處理。
大數據的處理方式大致分為數據流處理方式和批量數據處理方式兩種。數據流處理的方式適合用於對實時性要求比較高的場合中。並不需要等待所有的數據都有了之後再進行處理，而是有一點數據就處理一點，更多地要求機器的處理器有較快速的性能以及擁有比較大的主存儲器容量，對輔助存儲器的要求反而不高。批量數據處理方式是對整個要處理的數據進行切割劃分成小的數據塊，之後對其進行處理。重點在於把大化小——把劃分的小塊數據形成小任務，分別單獨進行處理，並且形成小任務的過程中不是進行數據傳輸之後計算，而是將計算方法（通常是計算函數——映射並簡化）作用到這些數據塊最終得到結果。
當前，對大數據的處理分析正成為新一代信息技術融合應用的節點。移動互聯網、物聯網、社交網路、數字家庭、電子商務等是新一代信息技術的應用形態，這些應用不斷產生大數據。通過對不同來源數據的管理、處理、分析與優化，將結果反饋到上述應用中，將創造出巨大的經濟和社會價值。大數據也是信息產業持續高速增長的新引擎。面對大數據市場的新技術、新產品、新業態會不斷涌現。在硬體與集成設備領域，大數據將對晶元、存儲產業產生重要影響，還將催生一體化數據存儲處理伺服器、內存計算等市場。在軟體與服務領域，大數據將引發數據快速處理分析、數據挖掘技術和軟體產品的發展。大數據利用將成為提高核心競爭力的關鍵因素。各行各業的決策正在從「業務驅動」轉變為「數據驅動」。對大數據的分析可以使零售商實時掌握市場動態並迅速做出應對；可以為商家制定更加精準有效的營銷策略提供決策支持；可以幫助企業為消費者提供更加及時和個性化的服務；在醫療領域，可提高診斷准確性和葯物有效性；在公共事業領域，大數據也開始發揮促進經濟發展、維護社會穩定等方面的重要作用。大數據時代科學研究的方法手段將發生重大改變。例如，抽樣調查是社會科學的基本研究方法。在大數據時代，可通過實時監測，跟蹤研究對象在互聯網上產生的海量行為數據，進行挖掘分析，揭示出規律性的東西，提出研究結論和對策。
目前大數據在醫療衛生領域有廣為所知的應用，公共衛生部門可以通過覆蓋全國的患者電子病歷資料庫進行全面疫情監測。5千萬條美國人最頻繁檢索的詞條被用來對冬季流感進行更及時准確的預測。學術界整合出2003年H5N1禽流感感染風險地圖，研究發行此次H7N9人類病例區域。社交網路為許多慢性病患者提供了臨床症狀交流和診治經驗分享平台，醫生藉此可獲得院外臨床效果統計數據。基於對人體基因的大數據分析，可以實現對症下葯的個性化治療。
在醫葯研發方面，大數據的戰略意義在於對各方面醫療衛生數據進行專業化處理，對患者甚至大眾的行為和情緒的細節化測量成為可能，挖掘其症狀特點、行為習慣和喜好等，找到更符合其特點或症狀的葯品和服務，並針對性的調整和優化。在醫葯研究開發部門或公司的新葯研發階段，能夠通過大數據技術分析來自互聯網上的公眾疾病葯品需求趨勢，確定更為有效率的投入產品比，合理配置有限研發資源。除研發成本外，醫葯公司能夠優化物流信息平台及管理，更快地獲取回報，一般新葯從研發到推向市場的時間大約為13年，使用數據分析預測則能幫助醫葯研發部門或企業提早將新葯推向市場。
在疾病診治方面，可通過健康雲平台對每個居民進行智能採集健康數據，居民可以隨時查閱，了解自身健康程度。同時，提供專業的在線專家咨詢系統，由專家對居民健康程度做出診斷，提醒可能發生的健康問題，避免高危病人轉為慢性病患者，避免慢性病患者病情惡化，減輕個人和醫保負擔，實現疾病科學管理。對於醫療衛生機構，通過對遠程監控系統產生數據的分析，可以減少病人住院時間，減少急診量，實現提高家庭護理比例和門診醫生預約量的目標。武漢協和目前也已經與市區八家社區衛生服務中心建立遠程遙控聯系，並將在未來提供「從到家」的服務。在醫療衛生機構，通過實時處理管理系統產生的數據，連同歷史數據，利用大數據技術分析就診資源的使用情況，實現機構科學管理，提高醫療衛生服務水平和效率，引導醫療衛生資源科學規劃和配置。大數據還能提升醫療價值，形成個性化醫療，比如基於基因科學的醫療模式。
在公共衛生管理方面，大數據可以連續整合和分析公共衛生數據，提高疾病預報和預警能力，防止疫情爆發。公共衛生部門則可以通過覆蓋區域的衛生綜合管理信息平台和居民信息資料庫，快速監測傳染病，進行全面疫情監測，並通過集成疾病監測和響應程序，進行快速響應，這些都將減少醫療索賠支出、降低傳染病感染率。通過提供准確和及時的公眾健康咨詢，將會大幅提高公眾健康風險意識，同時也將降低傳染病感染風險。
在居民健康管理方面，居民電子健康檔案是大數據在居民健康管理方面的重要數據基礎，大數據技術可以促進個體化健康事務管理服務，改變現代營養學和信息化管理技術的模式，更全面深入地從社會、心理、環境、營養、運動的角度來對每個人進行全面的健康保障服務，幫助、指導人們成功有效地維護自身健康。另外，大數據可以對患者健康信息集成整合，在線遠程為診斷和治療提供更好的數據證據，通過挖掘數據對居民健康進行智能化監測，通過移動設備定位數據對居民健康影響因素進行分析等等，進一步提升居民健康管理水平。
在健康危險因素分析方面，互聯網、物聯網、醫療衛生信息系統及相關信息系統等普遍使用，可以系統全面地收集健康危險因素數據，包括環境因素（利用GIS系統採集大氣、土壤、水文等數據），生物因素（包括致病性微生物、細菌、病毒、真菌等的監測數據），經濟社會因素（分析經濟收入、營養條件、人口遷徙、城鎮化、教育就業等因素數據），個人行為和心理因素，醫療衛生服務因素，以及人類生物遺傳因素等，利用大數據技術對健康危險因素進行比對關聯分析，針對不同區域、人群進行評估和遴選健康相關危險因素及製作健康監測評估圖譜和知識庫也成為可能，提出居民健康干預的有限領域和有針對性的干預計劃，促進居民健康水平的提高。