1+X证书 智能计算平台应用开发【中级】第2章 人工智能与平台搭建(2.3 常用的人工智能应用框架)V1.0
1+X证书 智能计算平台应用开发【中级】第9章 人工智能模型开发测试(9.1人工智能模型开发)V1.0
数据准备——整合数据
合并数据操作会涉及聚合。聚合是指通过汇总从多条记录或多个表的信息中计算新值的操作。 例如，把一个每条记录对应每笔购买的顾客购买信息的表转换成一个新表，其中每条记 录对应每个顾客，特征则是购买次数、平均购买额、购买促销商品的比例等。
第21页
数据理解——描述数据
描述数据主要是审查数据并给出数据的描述性报告。 通过描述数据，将得到数据描述报告。 报告需要描述已获得的数据，包括数据格式、数据质量等，如数据的记录总数、各个表
的特征数及特征的标识、其他被发现的外在数据特征等，更重要的是判断收集到的数据 是否满足项目目标的分析。
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如果这些问题被提出来，并且能很好地回答，那么可以对数据质量有更深入的了解。 通过检验数据质量，将得到数据质量报告。 报告需要列出数据质量检验的结果，若存在质量问题，需要列出可能的解决办法。 质量问题的解决办法通常在很大程度上依赖于数据和商业知识。
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数据准备
数据准备是将收集到的数据进行变换、组合，建立机器学习工具软件要求格式和内容的 宽表。
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商业理解——制定项目计划
工具和技术的初步评估
• 商业理解阶段结束后，项目要完成对工具和技术的初步评估，例如，要选择一种能 为项目各阶段提供多种方法的机器学习工具，因为工具和技术的选择可能影响整个 项目，所以对其早点做评估就显得较为重要了。
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数据理解
数据理解是找出可能的影响主题的因素，确定这些影响因素的数据载体、数据体现形式 和数据存储位置。数据理解从数据收集开始，然后熟悉数据。
获得的经验教训，都有可能触发新的更值得关注的商业问题。
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商业理解
商业理解阶段是明确要达到的项目目标，并将其转化为人工智能模型开发的主题。要从 商业角度对业务部门的需求进行理解，并把项目需求的理解转化为人工智能模型开发的 定义，拟定达成项目目标的初步方案。
1+X证书 智能计算平台应用开发【中级】第9章 人工智能模型开发测试(9.2人工智能模型测试)V1.0
测试计划
测试计划主要内容
• 制定测试方法。 对于功能测试，需要根据测试用例，针对产品的各个功能，验证其逻辑的正确性。 对于兼容性测试，需要根据不同平台（如PC、Android、iPhone等）、不同OS（如 iOS 8、iOS 9、Android 7、Android 8、Android 9等）、不同浏览器（如IE、Chrome、 Firefox等）、不同分辨率（如800×400、1280×760、1920×1080等）分别进行测试。 对于性能测试，根据各个模块所需要达到的性能指标，实施专项性能测试。
有效性
• 在测试时，不可能进行穷举测试，从数量极大的可用测试数据中精心挑选 出具有代表性或特殊性的测试数据来进行测试，可有效地节省时间和资源， 提高测试效率。
• 在开始实施测试之前设计好测试用例，可以避免测试的盲目性，使得软件
避免测试的盲 测试的实施重点突出、目的明确。
目性
可维护性
• 在软件版本更新后，只需修正少部分的测试用例即可开展测试工作，降低 工作强度，缩短项目周期。
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测试用例
测试用例是设计和制定测试过程的基础，一个好的测试用例会使测试工作的效果事半功 倍，并且能尽早发现一些隐藏的软件缺陷。
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测试用例——测试用例的概念
测试用例是测试时执行的最小实体，是为特定目的而设计的一组测试输入、执行条件和 预期的结果。
简而言之，测试用例是一个文档，描述输入、动作或者时间和一个期望的结果，其目的 是确定应用程序的某个特性是否正常工作，并且达到程序所设计的结果。
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测试方法——聚类算法测试
常用聚类算法模型的评价指标如下表。
方法名称
ARI评价法（兰德系数） AMI评价法（互信息） V-measure评分 FMI评价法 轮廓系数评价法 Calinski-Harabasz指数评价法
“1+X”证书制度下“云计算运维与开发”试点中职学校网络技术专业课程体系建设研究
GUANG DONG JIAO YU “1+X”证书制度下“云计算运维与开发”试点中职学校网络技术专业课程体系建设研究文/珠海市第一中等职业学校高安邦一、引言2019年4月4日，教育部等四部门联合印发《关于在院校实施“学历证书+若干职业技能等级证书”制度试点方案》，正式启动“学历证书+若干职业技能等级证书”（简称“1+X”证书）制度试点工作。
通知要求，有关院校将“1+X”证书制度试点与专业建设、课程建设、教师队伍建设等紧密结合，推进“1”和“X”的有机衔接，提升职业教育质量和学生就业能力。
该举措重在通过毕业证加技能等级证的双证方式，进一步提高学生的职业技能，提升教育教学质量。
本文主要围绕“1+X”证书制度下“云计算运维与开发”试点中职学校网络技术专业人才培养目标、课程体系建设、课程体系调整、师资培训等方面进行了探索和研究，提岀了中职网络技术专业课程整体规划，以及课程调整方案等。
二、研究背景我校软件网络部积极响应相关部门的安排，成功申请并成为“云计算运维与开发”证书的试点学校。
该证书在广东省仅有14所院校通过申请，中职学校仅有三所。
可以说，“1+X”证书制度如何实施，前面没有成功的范例和可供学习的经验。
作为试点学校，我们能够做的就是同兄弟学校一起探索、推进、落实这一艰巨任务。
我们对照本专业现行教学计划，发现现行课程体系并不能很好地满足证书考试需求。
因此，结合“云计算运维与开发”证书标准，对本专业现行课程体系改革迫在眉睫。
目前，考证班级涉及18级和19级两个年级，其中18级已经进行了三个学期，19级进行了一个学期，相较而言，18级的课程调整难度较大。
此外，为了稳步推行“1+X”证书试点工作，我们还需要对20级及以后的学生所学课程做岀长远规划。
多种因素叠加增加了课程调整的难度。
不过，立足于网络技术专业的长期发展，同时稳步推进中职学校“1+X”“云计算运维与开发”试点工作，我们重新审视了网络专业课程，在经历了几次调研和讨论的基础上，对网络技术专业课程进行了课程置换、课程内容置换、课程内容调整等。
1+X证书【初级】第1章 智能计算平台应用开发(初级)概述(1.2 智能计算平台应用开发(初级)知识点概要)
平台搭建——系统与软件
系统与软件
操作系统 脚本开发环境Python
其他依赖
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平台搭建——系统与软件
操作系统
• Windows操作系统，包括 Windows操作系统发展历程、目前主流的 Windows个人操作系统、目前主流的Windows服务器操作系统。
• Linux操作系统，包括Linux操作系统发展历程、目前主流发行版本及其 应用领域。
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数据管理——数据存储
数据库
• 数据库系统基础，包括数据的定义、数据库的概念、数据库的特点。 • 关系型数据库，包括关系型数据库的概念、常见的关系型数据库。 • NoSQL数据库，包括NoSQL数据库概念、NoSQL数据库使用场景、常见NoSQL数
据库类型、常见的NoSQL数据库、NoSQL数据库与关系型数据库的区别。
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数据管理——数据存储
数据库可视化工具
• MySQL Workbench，包括MySQL Workbench的简介，以及SQL开发、数据建模、服务器管 理、MySQL Utilities等功能。
• Studio 3T，包括Studio 3T的简介，以及Visual Query Builder、IntelliShell、Aggregation Editor、 Map-Reduce、SQL查询、展开数据库并显示文档及呈现数据、数据导入及导出、创建用户 及角色、Schema、Compare、Server Status Chart等功能。
数据采集简介
• 基本内容，包括数据采集的定义、数据采集的作用、常见的数据来源、数据采集系统的结构。 • 常用的数据采集工具，包括Sqoop、Flume、Scribe、Chukwa、Logstash 5种数据采集工具的概
“1+X”证书制度下的物联网专业书证融通实训室建设
“１＋Ｘ”证书制度下的物联网专业书证融通实训室建设方案一、概述2019年初,国务院印发了《国家职业教育改革实施方案》,明确提出要探索实施“1+X”证书制度,这是职业教育领域的一项重大改革举措。
“1+X”证书制度是一种全新的人才培养和评价模式。
其中,“1”代表学历证书,“X”代表职业技能等级证书。
这一制度实现了学历证书和职业证书的有机衔接,通过证书的相互补充和融通,旨在提高职业教育人才培养质量,增强学生的就业能力。
要实现这一目标,必须将学历教育和职业培训并重并举,做到高度融合。
建设高标准的校内实训室,是实施“1+X”证书制度的关键所在。
实训室是学生进行实际操作实训的场所,它能推动这一重大改革举措的全面实施。
因此,加快实训室建设,提高实训条件,是当前亟待解决的问题,也是推进这一重要改革的迫切需要。
“1+X”证书制度改革对于提高职业教育质量,培养高素质技能型人才,具有重大意义。
加快实训室建设是这一改革的重中之重。
二、书证融通实训室是实施“１＋Ｘ”证书制度的重要保障针对《国家职业教育改革实施方案》提出的“1+X”证书制度试点工作要求,当前职业院校和应用型本科高校面临将学历证书与职业技能证书有机衔接的任务。
这需要将人才培养方案和职业技能标准统筹规划,使学历教育和职业培训深度融合。
自《方案》实施以来,开展“1+X”证书制度改革成为职业教育的重要工作之一。
建设书证融通的实训室,通过校企合作的实训教学,可以提高学生的技能水平和创新能力,改善教学环境,培养学生的动手操作能力,从而显著提升教学效果,为书证融通提供有力保障。
以物联网专业为例,物联网书证融通实训室的建设,需要考虑三个方面:一是专业定位,明确物联网专业人才培养的知识结构和能力要求;二是构建与职业技能标准相衔接的专业课程体系,实现知识学习和技能培训的深度融合;三是发挥实训室的教学和社会服务功能,通过产教融合的实训教学,提高人才培养质量。
2.1专业定位物联网是“互联网+”和“中国制造2025”的重要基础,其产业的发展为其他行业提供了支撑,也带来了大量的就业机会。
智能计算平台应用开发(中级)教学大纲
“智能计算平台应用开发（中级）”课程大纲一、课程概要二、课程定位本课程是人工智能技术服务等专业的专业核心课程，主要目标是培养人工智能技术服务等专业学生的智能计算开发软件系统的安装部署、系统管理、系统调测、数据处理和人工智能基础算法及中级应用开发测试等能力。
通过本课程的学习能完成软件开发系统的软件安装部署、计算资源调测、人工智能基础算法产品的应用开发测试等工作任务。
本课程以企业需求为导向，通过与华为等世界级主流企业建立密切合作关系，将企业的教育资源融入到教学体系中，确保学生学习到最先进和实用的人工智能技术。
学完本课程后，学生可以参加智能计算平台应用开发1+X认证考试，为将来走向工作岗位奠定坚实的基础。
三、教学目标（一）知识目标1.掌握人工智能软件库、IDE的安装配置的主要工作内容；2.掌握智能计算平台的存储资源扩容和升级改造原理；3.掌握人工智能专用型服务器系统管理的主要工作内容；4.掌握智能计算平台系统调测的主要工作内容；5.掌握大数据采集系统的基本组成和搭建知识；6.掌握ETL的基本操作和流程；7.掌握数据标注的方法；8.掌握数据库管理相关的知识；9.掌握数据备份与恢复的概念、工具和流程；10.掌握机器学习基础算法；11.掌握人工智能基础应用软件开发测试的流程和方法；（二）能力目标1.具备人工智能软件库、IDE的安装配置能力；2.具备智能计算平台的存储资源扩容和升级能力；3.具备人工智能专用型服务器系统管理能力；4.具备智能计算平台系统的调测能力；5.能够搭建和使用大数据采集系统；6.能够实现数据的ETL；7.能够标注数据；8.能够管理数据库；9.能够执行日常数据的备份与恢复；10.能够运用机器学习算法开发与测试人工智能应用软件。
（三）素质目标1.培养学生掌握智能计算平台软件的安装、配置和使用方法；2.培养学生团队意识、协作意识、表达能力和文档能力；3.培养学生认真负责、严谨细致的工作态度和工作作风；4.培养学生创新意识和创新思维；5.培养学生标准意识、操作规范意识、服务质量意识、尊重产权意识及环境保护意识；6.培养学生平台管理、数据管理意识，软件工程思维。
1+X证书 智能计算平台应用开发【初级】第8章 人工智能示教编程(8.3 爬虫框架)V1.0
第7页
Scrapy框架
下载器中间件（Downloader Middlewares）
• 下载器中间件是一组在引擎及下载器之间的特定钩子（Specific Hook），主要功能是处理下 载器传递给引擎的响应（Response）。
• 下载器中间件提供了一个简便的机制，可通过插入自定义代码来扩展Scrapy的功能。 • 通过设置下载器中间件可以实现爬虫自动更换User-Agent、IP等功能。
把数字世界带入每个人、每个家庭、每个组织，构建万物互联的智能世界。 Bring digital to every person, home, and organization for a fully connected, intelligent world.
第23页
本章总结
本章介绍了网络爬虫的概念和应用领域，还重点介绍了网络爬虫的流程，包括网址分析、 请求与响应、网页解析和数据入库。
同时，还简单介绍了Python常用的爬虫工具和爬虫框架，包括urllib库、Requests库、 Scrapy框架、Crawley框架等。
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Thank you.
（2）引擎将爬取请求转发给调度器（Scheduler），调度器指挥进 行下一步。
（3）引擎向调度器获取下一个要爬取的请求。
（4）调度器返回下一个要爬取的URL给引擎，引擎将URL通过下载 器中间件（请求方向）转发给下载器（Downloader）。
（5）当网页下载完毕时，下载器会生成一个该网页的响应，并将 其通过下载器中间件（返回响应方向）发送给引擎。
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Scrapy框架
Scrapy是一个爬虫框架而非功能函数库，简而言之，它是一个半成品，可以帮助用户简单 快速地部署一个专业的网络爬虫。 Scrapy爬虫框架的组件
1+X证书【初级】第1章 智能计算平台应用开发(初级)概述(1.1 智能计算平台应用开发技能点简介)V1.2
高级
智能计算平台应用开发（高级）的主要职责
• 智能计算平台应用开发（高级）的技能是中级和初级的进阶，主要职责是根据 业务的需求，完成云集成开发环境的部署、管理和系统调测，以及数据的高级 处理、人工智能算法优化与高级应用产品的开发测试等工作任务。
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Thank you.
把数字世界带入每个人、每个家庭、每个组织，构建万物互联的智能世界。 Bring digital to every person, home, and organization for a fully connected, intelligent world.
人工智能算法 优化
• 运用算法优化工具，实现算法的参数调优，提升算法的准确性。 • 运用分布式技术、计算机原理技术（如多线程、进程管理）和调测工具，实现部
分算法的分布式并行计算，提升计算效率。
第22页
高级
平台搭建
人工智能高级应 用软件开发测试
第23页
• 基于业务数据和需求，实现常规技术方案的设计（如：算法选型）。 • 根据技术设计方案，运用常用的编程工具（如Python、Java、C++）进
高级
第2页
初级
第3页
平台 搭建
智能计算平 应用 台应用开发 平台 开发 （初级）所 管理
需的技能
数据 管理
初级
硬件安装
平 台 搭 建
软件安装
根据产品的硬件安装手册，完成智能计算平台的存储设备的硬 件安装和初始化配置，包括：布线、上架、初始化参数配置等。
根据产品的硬件安装手册，完成人工智能专用型服务器设备 （如GPU加速型服务器、鲲鹏通用型计算服务器、昇滕异构计算 型服务器等）的硬件安装和初始化配置，包括：布线、上架、初 始化参数配置等。
1+X证书 智能计算平台应用开发【初级】第8章 人工智能示教编程(8.1 爬虫简介)V1.0
• 将半结构化文档Web页面用于评价链接的重要性，这类Web页面通常包含很多结 构信息。
• 其中一种广泛使用的算法为PageRank算法，该算法可用于排序搜索引擎信息检索 中的查询结果，也可用于评价链接重要性，其每次选择PageRank值较大页面中的 链接进行访问。
第8页
爬虫概念——聚焦网络爬虫
第22页
常用爬虫工具库
Requests库
Python的一个第三方HTTP库 Requests库比Python自带的网络库urllib库更
加简单、方便和人性化。 使用Requests可以让Python实现访问网页并获
取源代码的功能。 通过Requests库，可以非常轻松地发送
HTTP/1.1请求，无须手动将查询字符串添加 到URL或对POST数据进行表单编码。
第14页
将数据表单按语义分配至各组中 对每组从多方面进行注解
结合各组注解结果预测最终的注解标签
爬虫概念——深层网络爬虫
基于网页结构分析的表单填写
• 一般不利用领域知识或仅利用有限的领 域知识
将HTML网页表示为DOM树形式
将表单区分为单属性表单和多属性表单， 并分别进行处理
提取表单各字段值
第15页
第12页
爬虫概念——深层网络爬虫
Web页面按照存在方式可以分为表层页面和深层页面两类。
表层页面
• 指传统搜索引擎可以索引的页面，以超链接可以到达的静态页面为主。
深层页面
• 指大部分内容无法通过静态链接获取，隐藏在搜索表单后的，需要用户提交关键词后才能
获得的Web页面，如一些登录后可见的网页。
• 深层页面中可访问的信息量为表层页面中的几百倍，其中的信息是目前互联网上发展最快
【初级】第1章 智能计算平台应用开发(初级)概述(1.2 智能计算平台应用开发(初级)知识点概要)V1.2
数据管理——数据存储
数据库
• 数据库系统基础，包括数据的定义、数据库的概念、数据库的特点。 • 关系型数据库，包括关系型数据库的概念、常见的关系型数据库。 • NoSQL数据库，包括NoSQL数据库概念、NoSQL数据库使用场景、常见NoSQL数
据库类型、常见的NoSQL数据库、NoSQL数据库与关系型数据库的区别。
平台搭建
基础应用软件 开发测试
应用软件移植
软件测试
第23页
应用开发——基础应用软件开发测试
应用软件移植
• 不同架构对于应用的影响，包括CISC和RISC架构、x86架构与ARM架构区别、 ARM的优势、ARM服务器。
• 移植操作流程，包括软件移植原理和软件移植的过程。 • 移植工具，包括华为鲲鹏系列的分析扫描工具、代码迁移工具、性能优化工具。
第1章 智能计算平台应用开发（初级）概述
第0页
目录
1. 智能计算平台应用开发技能点简介 2. 智能计算平台应用开发（初级）知识点概要
第1页
智能计算平台应用开发（初级）知识点概要
初级 知识点
• 平台搭建 • 平台管理 • 数据管理 • 应用开发
第2页
平台搭建
初级-平台搭建
硬件设备 系统与软件
第3页
第30页
第11页
平台管理 系统运维管理文档
组网拓扑图，包括常见的网络拓扑结构、网络拓扑图使用的工具。 系统运维文档，包括维护手册编制目的、维护手册的主要内容、 维护手册的编制要求。
第12页
数据管理
初级-数据管理
数据采集 数据存储
第13页
数据管理
数据采集
数据采集简介
数据运维
第14页
1+X证书 智能计算平台应用开发【中级】第4章 数据采集(4.1 数据采集系统组成与架构)V1.2
入的Channel
• 拦截器是一段代码。
第17页
大数据基础组件介绍——Flume架构
Source与Agent中的其他组件都需要通过配置文件进行配置。
Flume的配置系统会验证每个Source的配置，并屏蔽错误配置（缺少配置或缺少必要的参数） 的Source。
第15页
大数据基础组件介绍——Flume架构
Source写入数据到Channel的过程
需要通过Channel处理器、拦截器 和Channel选择器。
Source
Channel 选择 器
Channel 处理器
拦截 器 拦截 器 拦截 器
Channel
Channel
Channel
第16页
大数据基础组件介绍——Flume架构
配置数据源的时候，在配置文件中需要保证：
每个Source至少连接一个配置正确的Channel
每个Source有一个定义的type参数，即设置数据源的类型；
配置的Source需要在配置文件中设置属于某个Agent。
如采集一个Avro端口的事件时，需要在配置文件中进行配置，代码如下所示。
a1.sources=r1 a1.channels=c1 a1.sinks=s1 #描述配置a1的source1 a1.sources.r1.type=avro a1.sources.r1.bind=0.0.0.0#要监听的主机名或IP a1.sources.r1.port=44444#监听的端口 a1.sources.r1.channels=c1
#配置Agent a1的组件 a1.sources=r1 a1.channels=c1 a1.sinks=s1 #配置MemoryChannel a1.channels.c1.type=memory #Channel类型 a1.channels.c1.capacity=1000 #Channel能保证的提交事件的最大数量 a1.channels.c1.transactionCapacity=100 #单个事务被取走或写入的事件的最大数量
智能计算平台应用开发(中级)-智能计算平台应用开发(中级)概述-智能计算平台应用开发知识点概要
第0页
目录
1. 智能计算平台应用开发技能点简介 2. 智能计算平台应用开发（中级）知识点概要
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智能计算平台应用开发（中级）知识点概要
中级 知识点
• 平台搭建 • 平台管理 • 数据管理 • 应用开发
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平台搭建
中级-平台搭建
人工智能简介 集成开发环境 常用人工智能框架
数据采集与分析系统实例
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数据管理——数据采集
数据采集系统维 护和流程优化
• 数据采集流程优化，包括Flume采集流程优化、Kafka性能优化，Spark Streaming性能优化、Storm性能优化、Flink性能优化。
• 数据采集系统维护，包括数据质量、增量数据维护、完整性约束、性能、 数据采集资源占用率等维护要素。
第34页
本章总结
本章主要介绍了智能计算平台应用开发3个级别的岗位职责，并以技能结构图的形式，展 现了3个级别的技能倾向。
同时，深度介绍了智能计算平台应用开发（中级）相关的知识点，包括平台搭建、平台 管理、数据管理、应用开发4部分。
第35页
备份与恢复
Linux文件系统备份与恢复，包括备份内容的选择、系统备份策 略、Linux备份恢复工具介绍。
OceanStor备份与恢复，包括OceanStor备份方案硬件部署、 OceanStor备份方案软件安装与配置。
第25页
应用开发
中级-应用开发
机器学习算法建模 人工智能模型开发测试
第26页
应用开发——机器学习算法建模
第3页
平台搭建
人工智能简介
人工智能发展，包括人工智能的概念、人工智能的第一次浪潮与低谷、第二次浪潮与低 谷，以及第三次浪潮等。
1+X证书 智能计算平台应用开发【中级】第2章 人工智能与平台搭建(2.1 人工智能简介)V1.0
人工智能 （Artificial Intelligence）
机器学习 （Machine Learning）
深度学习 （deep learning）
Thank you.
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络”）能够用一种全新的方式学习和处理信息。David Rumelhart推广了反向传播
算法——一种神经网络训练方法。这些发现使1970年以来一直遭人遗弃的联结主
第7页
义重获新生。
人工智能发展
人工智能的第二次低谷
• 在80年代末到90年代初，人工智能进入了第二次低谷，遭遇了一系列财政问题。 • 1987年，人工智能硬件市场的需求突然下跌。Apple和IBM生产的台式机性能不
第20页
机器学习与深度学习
深度学习框架 • 全连接神经网络 • 卷积神经网络 • 深度置信网络 • 循环神经网络 • ……
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深度学习框架应用领域
• 计算机视觉 • 语音识别 • 自然语言处理 • 音频识别 • 生物信息学 • ……
大数据与人工智能
人工智能包含机器学习，机器学习包含深度学 习。机器学习是由人工智能的连接主义发展形 成的一个重要领域分支，核心目的是让计算机 拥有像人一样的学习能力。神经网络属于机器 学习的一个分支，是深度学习的前身。随着近 年来深度神经网络的发展，特别是深度学习应 用范围的不断扩展，深度学习已经成为机器学 习领域的重要组成部分。
第2章 人工智能与平台搭建
“1+X”证书制度下人工智能技术应用专业课程体系探究
科技与创新┃Science and Technology&Innovation ·172·2021年第23期文章编号：2095－6835（2021）23－0172－03“1+X”证书制度下人工智能技术应用专业课程体系探究＊叶广仔，董崇杰，陈俞强（东莞职业技术学院，广东东莞523808）摘要：随着中国产业升级和经济结构调整不断加快，各行各业对技术技能人才的需求越来越紧迫，职业教育的地位和作用越来越重要。
为了培养新一代信息技术发展所需的人工智能高素质技术技能人才，首先针对珠三角地区人工智能主要人才需求情况，确定人工智能技术应用专业人才培养目标，然后分析相关的职业技能等级标准，并探究“1+X”证书制度下人工智能技术应用专业课程体系的构建，以实现课证的深度融合。
关键词：“1+X”证书；人工智能；课程体系；职业教育中图分类号：G712文献标志码：A DOI：10.15913/ki.kjycx.2021.23.0712019年国务院正式印发了《国家职业教育改革实施方案》，在构建职业教育国家标准中提出启动“1+X”证书制度试点工作，其中“1”是指学历证书，“X”代表若干职业技能等级证书。
试点工作要进一步发挥好学历证书作用，夯实学生可持续发展基础，鼓励职业院校学生在获得学历证书的同时，积极取得多类职业技能等级证书，拓展就业创业本领，缓解结构性就业矛盾。
人工智能技术应用是中国普通高等专科学校专业，主要培养从事人工智能相关的应用开发、系统集成与运维、售前售后技术支持等工作的高素质技术技能人才。
“1+X”证书制度下要实现该培养目标，需要深入分析相关职业技能等级标准，结合地方区域的岗位需求，制定合适的课程体系。
本文主要探究珠三角地区高等职业院校“1+X”证书制度下人工智能技术应用专业课程体系的构建[1-2]。
1人工智能技术应用专业人才培养目标定位1.1珠三角地区人工智能相关岗位人才需求情况通过对2021-08前程无忧网提供的珠三角地区人工智能主要岗位需求信息进行采集及分析，如图1和图2所示，计算机视觉工程师岗位需求1005人，自然语言处理工程师需求408人，语音算法工程师需求81人。
1+X证书职业技能等级证书云计算平台运维与开发认证(中级)样卷A——附答案
C.瀑布模型
D.敏捷开发模型
22.下面关于项目立项启动表述正确的是？（ABCD）(10分)
A.项目启动阶段，将项目的目标、规划与任务进行完整地定义和阐述，成一份完成的项目工作任务书
B.项目启动会是宣导项目重要性的关键节点，必须就项目目标、上线条件、管理权限和项目干系人列表达成共识
C.项目启动阶段必须确定明确的责任人
D.般的缩容过程主要步骤包括禁止参与调度、节点容器撤离和移除计算节点
39.IaaS平台中拥有下面哪些项目_____。 （BC）(10分)
A.ERP
B.Openstack
C.Cloudstack
D.CRM
40.Python中使用requests第三方库的优点在于_____。（ABCD） (10分)
A. 持使用Cookie保持会话
C.服务市场镜像
D.个人镜像
35.以下关于弹性伸缩特点描述正确的有哪几项？（AB）(10分)
A.弹性伸缩可以根据您的业务需求和策略，自动调整 CVM 计算资源
B.弹性伸缩的计费方式为按云服务器所使用的资源来计费
C.弹性伸缩的计费方式为按年度计费
D.以上皆无
36.下列关于腾讯云负载均衡说法正确的是？（ACD）
D.以上都不正确
27.哪些是zookeeper主要角色？（ABC）(10分)
A.领导者
B.学习者
C.客户端
D.服务端
28.Kafka应用场景有哪些？（ABCD）(10分)
A.日志收集
B.消息系统
C.运营指标
D.流式处理
29.制定银行容器平台的需求时，建议考虑包括的方面有哪些？（ABCD）(10分)
A.管理大规模容器集群能力
1+X证书 智能计算平台应用开发【中级】第4章 数据采集(4.2 数据采集系统维护和优化)V1.0
Random：随机选择一个。
round-robin：循环选择一个。
如果Sink写入失败或写入速度太慢，那么Sink处理器会再选择一个Sink写数据，并将失败 或速度太慢的Sink写入黑名单，设置驻留时间，黑名单中的Sink不再接收数据直到驻留 时间结束。若还无法提供服务，则驻留时间将以指数倍增长。
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数据采集流程优化——Flume采集流程优化
Sink运行器与Sink处理器是不同的
Sink运行器用于运行Sink； Sink处理器决定了哪个Sink可以从自己的Channel中拉取数据。
当Sink运行器要求Sink告知要用组中的哪一个Sink拉取Channel的事件时，帮助完成这个选 择过程的就是Sink处理器。 Flume自带的两类Sink处理器
• MemoryChannel读写速度快但容量小、出现故障时数据易丢失。FileChannel可持久化缓存大量数 据，但是读写速度比MemoryChannel慢。
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数据采集流程优化——Flume采集流程优化
除 了 常 用 的 MemoryChannel 和 FileChannel ， 还 有 其 他 的 Channel ， 如 JDBCChannel 、 KafkaChannel等，均需根据实际需要选择，再对选择的Channel进行相关参数的调整。
MemoryChannel的参数设置
capacity
参数
transactionCapacity
keep-alive
byteCapacity
byteCapacityBufferPercentage
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说明
Channel可容纳最大的Event条数，默认值为100
“1+X”大数据平台运维职业技能等级证书(中级)实操练习题库
目录Hadoop平台及组件的部署管理 ..................................................................................... - 1 -一、Hadoop HA 部署 ......................................................................................... - 1 -二、Spark组件部署............................................................................................. - 3 -三、Kafka组件部署............................................................................................ - 4 -四、Storm组件安装部署................................................................................... - 5 -Hadoop平台及组件的部署管理注意：任务安装包统一在“/h3cu/”中。
一、Hadoop HA 部署本环节需要使用root用户完成相关配置，安装Hadoop需要配置前置环境，具体部署要求如下：1、解压JDK安装包到“/usr/local/src”路径，并配置环境变量；截取环境变量配置文件截图；2、在指定目录下安装ssh服务，查看ssh进程并截图（安装包统一在“/h3cu/”）；3、创建ssh密钥，实现主节点与从节点的无密码登录；截取主节点登录其中一个从节点的结果；4、根据要求修改每台主机host文件，截取“/etc/hosts”文件截图；5、修改每台主机hostname文件配置IP与主机名映射关系；截取“/etc/hostname”文件截图；6、在主节点和从节点修改Hadoop环境变量，并截取修改内容；7、需安装Zookeeper组件具体要求同Zookeeper任务要求，并与HadoopHA环境适配；8、修改namenode、datanode、journalnode等存放数据的公共目录为/usr/local/hadoop/tmp；9、根据要求修改Hadoop相关文件，并初始化Hadoop，截图初始化结果；10、启动Hadoop，使用相关命令查看所有节点Hadoop进程并截图；11、本题要求配置完成后在Hadoop平台上运行查看进程命令，要求运行结果的截屏保存；12、格式化主从节点；13、启动两个namenode和resourcemanager；14、使用查看进程命令查看进程,并截图(要求截取主机名称),访问两个namenode和resourcemanager web界面.并截图保存(要求截到url状态) 15、终止active的namenode进程,并使用Jps查看各个节点进程,(截上主机名称),访问两个namenode和resourcemanager web界面.并截图保存(要求截到url和状态)；16、重启刚才终止的namenode,并查看jps进程,截图访问两个namenode的web界面,并截图保存。
1+x云计算平台运维与开发认证(中级)总题目试题与答案
1+x云计算平台运维与开发认证（中级）总题目试题与答案1. 单选题 1、下面哪个是软件代码版本控制软件?(10 分) [单选题]A.projectB.SVN(正确答案)C.notepad++D.Xshell2. 2、下面哪个阶段不是项目管理流程中的阶段?(10 分) [单选题]A.项目立项B.项目开发C.项目测试D.项目质保(正确答案)3. 3、VRRP 协议报文使用的固定组播地址是? (10 分) [单选题]A.127.0.0.1B.192.168.0.1C.169.254.254.254D.224.0.0.18(正确答案)4. 4、每个物理端口传输速率为 100Mb/s，将 2 个物理端口聚合成逻辑端口后，该聚合端口AP 的传输速率为多少? (10 分) [单选题]A.200Mb/s(正确答案)B.100Mb/sC.300Mb/sD.50Mb/s5. 5、下列关于 DHCP 服务器的描述中，正确的是?(10 分) [单选题]A.客户端只能接受本网段 DHCP 服务器提供的 IP 地址B.需要保留的 IP 地址可以包含在 DHCP 服务器的地址池中(正确答案)C.DHCP 服务器不能帮助用户指定 DNS 服务器D.DHCP 服务器可以将一个 IP 地址同时分配给两个不同的用户6. 6、下列选项当中，创建名称为 test 的数据库的正确命令是?(10 分) [单选题] Amysql-uroot–p000000createtestB.mysqladmin-uroot–p000000 create test(正确答案)Cmysql-uroot-p000000createtestDmysqladmin-uroot-p 000000 create test7. 7、操作 Nginx 时需要与哪个进程进行通讯?(10 分) [单选题]A.主进程(正确答案)B.通讯进程C.网络进程D.worker 进程8. 8、Nginx 中重新加载配置 Master 在接受到什么信号后，会先重新加载配置?(10 分) [单选题]A.kill-HUPpid(正确答案)B.start-HUPpidC.stop-HUPpidD.restart-HUPpid9. 9、以下哪个服务为 OpenStack 平台提供了消息服务?(10 分) [单选题]A.KeystoneC.RabbitMQ(正确答案)D.Nova10. 10、OpenStack 在以下哪个版本正式发布 Horizon?(10 分) [单选题]A.CactusB.DiabloC.Essex(正确答案)D.Folsom11. 11、下列选项当中，哪个是 Neutron 查询网络服务列表信息的命令?(10 分) [单选题]A.neutronagent-list(正确答案)B.neutronnetwork-showC.neutronagent-showD.neutronnetwork-list12. 12、以下关于腾讯云按量计费的描述中，哪项是错误的?(10 分) [单选题]A.先使用后付款，相对预付费更灵活，用多少付多少，计费准确，无资源浪费。
“1+X”书证融通在工业机器人技术专业的应用探讨
“1+X”书证融通在工业机器人技术专业的应用探讨作者：宋国杰来源：《现代职业教育》2021年第27期[摘要] 2019年国家启动了“1+X”证书试点工作，许多院校陆续申报了相关专业试点并积极推进，依托工业机器人技术专业教学标准、工业机器人应用编程职业等级标准，结合学校实际，明确“1”和“X”的关系，通过梳理专业课程体系，就“1+X”书证融通应用进行探讨。
[关键词] 书证融通;工业机器人技术;课程体系[中图分类号] G712 [文献标志码] A [文章编号] 2096-0603（2021）27-0080-02一、引言2019年1月，国务院印发了《国家职业教育改革实施方案》，其中明确提出“从2019年开始，在职业院校、应用型本科高校启动“学历证书+若干职业技能等级证书”制度试点（以下称1+X证书制度试点）工作[1]，同年教育部等四部门联合印发了《关于在院校实施“学历证书+若干职业技能等级证书”制度试点方案》，启动了“1+X”证书制度试点工作。
“1+X”证书制度实现了学历证书与职业技能等级证书对接，对高职院校人才培养质量的提升具有重要意义[2]。
“1+X”工业机器人应用编程职业技能等级证书的接入为工业机器人技术专业建设提供了保障，明确了专业要达到的技能和要求，解决与企业对接代沟的问题，为四平职业大学该专业的建设提供了有效支撑。
二、职业等级标准与专业教学标准对接，优化人才培养方案“1+X”证书职业等级标准是由企业专家、一线技术人员、高校教师以职业标准、产品、工作流程为依据开发出来的[3]，对面向的工作岗位群、职业等级工作领域中的工作任务和技能要求都进行了详细的说明。
以中级等级标准为例，包括有工业机器人系统参数设置、外部设备参数设备、示教器操作、外部设备通信与编程、典型系统应用编程、仿真环境搭建与参数设置、仿真编程、工业机器人标定与测试等11个工作任务、35个技能点，掌握这些技能点的操作，学生就可以获得相应的等級证书，但考证不是最终目的，而是要在实施过程中实现对学历教育的补充、强化和拓展，体现工业机器人技术人才培养的“社会化和技能化”[4]。
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文档和接 口混乱
缺点
使用繁琐
调试困难
较难理解
PyTorch
PyTorch是Facebook开发的用于训练神经网络的Python包，也是Facebook倾力打造的深度学习框 架。PyTorch提供了一种类似NumPy的抽象方法来表征张量（或多维数组），可以利用GPU来加 速训练。
PyTorch通过一种称为Reverse-mode auto-differentiation（反向模式自动微分）的技术，可以零 延迟或零成本地任意改变网络的行为。
R等。
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TensorFlow
支持多平台 TensorFlow作为一个跨平台的人工智能学习系统，可以在Windows、Linux、Android、iOS、
Raspberry Pi等系统平台上执行。
提供强大的研究实验
TensorFlow中可以利用Keras Functional API和Model Subclassing API等功能，实现快速创建 模型，并控制模型的速度和性能。
TensorFlow还支持强大的附加库和模型生态系统以供用户开展实验，包括Ragged Tensors、 TensorFlow Probability、Tensor2Tensor和BERT。
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TensorFlow
TensorFlow虽然有着很多的特 点，但是它也有一些缺点。
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不利于工 具化
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PyTorch
拥有活跃的社区
• PyTorch拥有完整的技术文档和开发人员亲自维护的论坛，供用户交流和学习。 • 同时，FAIR的开发支持，使PyTorch可以获得及时的更新与维护，保证了PyTorch
用户的体验。
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PyTorch
PyTorch不是一个绝对完美的框架，除自身的特点外，也存在一定的缺点。
PyTorch
如今，PyTorch被广泛应用于研究领域。
PyTorch研究领域
• 自然语言处理 • 图像处理 • ……
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PyTorch
PyTorch作为一个端到端的机器学习框架,它有以下几种主要的功能。
Torch脚本
分布式培训
移动（实验性）
工具和库
本机ONNX支持
Hale Waihona Puke C++前端
云合作伙伴
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的算法。 • 此外，PyTorch将文档整理得简洁又精髓，为用户提供了一定得帮助。
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PyTorch
速度快
• PyTorch在追求简洁易用的同时，在模型的速度表现上也极为出色，相比 TensorFlow等框架，很多模型在PyTorch上的实现可能会更快。
• 这一点也使得学术界有大量PyTorch的忠实用户，因为使用PyTorch既可以快速实 现用户的想法，又能够保证优秀的速度性能。
Tensor（张量） 意味着N维数组
Flow（流）意 味着基于数据 流图的计算
TensorFlow为张量从流 图的一端流动到另一端
计算过程
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TensorFlow
TensorFlow从2015年在GitHub上开源以来，不断地迭代更新。同时，TensorFlow出色的版 本管理、细致的官方文档以及活跃的社区也在不断促进TensorFlow的发展。
此外，TensorFlow还可以将硬件的计算潜能全部发挥出来，可充分利用多CPU和多GPU， 让TensorFlow的运算性能得到进一步的提升。
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TensorFlow
支持多语言 TensorFlow拥有一个C++使用界面和一个Python使用界面。用户可以直接写Python/C++程
序，也可以用交互式的iPython界面将用户的笔记、代码、可视化等有条理地归置好。 此外，TensorFlow还支持用户创造自己喜欢的语言界面，如Go、Java、Lua、JavaScript、
是
Caffe
BVLC
C++ C++ Python MATLAB 是
否
MindSpore
Huawei C/C++ Python 是 是
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TensorFlow
TensorFlow是Google基于DistBelief进行研发的第二代人工智能学习系统，其命名来源于本 身的运行原理。
TensorFlow是将复杂的数据结构传输至人工智能神经网中进行分析和处理过程的系统。
• TensorFlow 0.8版本实现分布式计算。 • TensorFlow 1.0版本提高框架的速度和灵活性。 • TensorFlow 2.0版本专注于易用性和简单性，实现了不断的发展和进步。
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TensorFlow
TensorFlow的运用场景广泛，最常用的是深度学习。
• Google搜索 • Google Gmail • Google翻译
缺点
在PyTorch进行可视化展示需要第三方的支持 生产部署需要API服务器的支持
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MXNet
MXNet简介
• MXNet是DMLC（Distributed Machine Learning Community）开发的一款开源的、轻量级、可移 植、灵活的深度学习库。
• MXNet的前身是cxxnet。
• 此外，PyTorch的源码相对于TensorFlow减少了数倍，使得PyTorch的源码阅读较 为方便。
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PyTorch
易用
• PyTorch致力于追求用户的使用体验，将接口设计得十分易用，符合人的思维。 • 同时，PyTorch很难得地保留了灵活性，使用者可以利用PyTorch自由地实现自己
本机ONNX支持
• PyTorch支持以标准ONNX（开放式神经网络交换）格式导出模型、以直 接访问与ONNX兼容的平台和可视化工具等功能。
C++前端 云合作伙伴
• PyTorch提供了纯C++接口，并遵循已建立的Python前端的设计和体系结 构，旨在实现高性能、低延迟和裸机C++应用程序的研究。
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TensorFlow
TensorFlow作为人工智能常用的应用框 架之一，无论对于初学者，还是对于在 深度学习领域具备一定经验的工作者， TensorFlow都极具吸引力。
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TensorFlow主要特点
• 灵活可扩展 • 运算性能强 • 支持多语言 • 支持多平台 • 提供强大的研究实验
• PyTorch在主要的云平台上得到了很好的支持，包括通过预构建的图像进行无 摩擦的开发和扩展、在GPU上进行大规模培训和在生产规模环境中运行模型 等。
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PyTorch
PyTorch 作 为 一 个 被 广 泛使用的深度学习框架， 有以下特点。
简洁
拥有活跃 的社区
特点
易用
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速度快
PyTorch
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常用人工智能应用框架
常用框架的对比。
特性 TensorFlow
PyTorch
维护机构 Google
核心语言
C++ Python
C++ Python
接口语言
C++ Python
C++ Python
是否开源 是
是
是否支持 分布式
是
是
MXNet
DMLC
C++ C++ Python Julia … 是
第2章 人工智能与平台搭建
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目录
1. 人工智能简介 2. 集成开发环境 3. 常用人工智能应用框架
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常用人工智能应用框架
所谓工欲善其事，必先利其器。人工智能应用框架的出现，降低了人工智能入门的门 槛，开发者不需要进行底层的编码，可以在高层进行配置。
人工智能应 用框架
• TensorFlow • PyTorch • Mxnet • Caffe • MindSpore • ……
• Airbnb使用TensorFlow进行大规模的图像 分类和对象检测，从而帮助改善房客体验。
• …… 国内外其它公司
TensorFlow
TensorFlow有着强大的功能
在TensorFlow 1.13.1版本中不仅将TensorFlow Lite（用于移动和嵌入式设备以及Nvidia 集体通信库（NCCL））移到核心库。 TensorFlow 1.13.1版本中新添加了tf.signal.dct和tf.signal中的DCT-1和IDCT-1等功能。 TensorFlow 1.13.1版本中利用了idct、估计器中梯度增强树的分位数损失和substr中的 unit属性，使用户可以获得包含Unicode字符的字符串的子字符串。
简洁
• PyTorch的设计提倡少的封装，避免重复。此外，PyTorch的设计逻辑清晰，遵循 Tensor、Variable（autograd）和m Module这3个由低到高的层次，分别代表高维 数组（张量）、自动求导（变量）和神经网络（层/模块），而且这3个抽象层 次相互作用，可以同时修改和操作。
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MXNet
2015年年底
cxxnet正式迁移至MXNet，并在2016年年底成为Amazon官方的深度学 习框架。 MXNet采用的是命令式编程和符号式编程混合的方式，具有省显存和 运行速度快等特点，训练效率非常高。
2017年下半 年
推出的Gluon接口使得MXNet在命令式编程上更进一步，网络结构的 构建更加灵活，同时混合编程的方式也使得Gluon接口兼顾了高效和 灵活。
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