ccf大数据专家委员

❶ 太原理工大学有哪些教授的课是必须要去蹭的

要说到太原理工大学有那些教授的课是必须要去蹭的，我觉得还是有相当多的，因为学长是软件学院的，所以可能对于软件学院的很多的老师还是比较熟悉的，接下来就让我给大家了来说一下在软件学院有哪些课程是一定需要去的。

最后我想说的一位老师他更是一位有意思的老师，他就是郭浩，郭浩老师更是一个充满才华的老师，而且这个老师上课是非常有意思，是不是地会跟大家开一些玩笑，这些玩笑又是相当的高级的一些“笑话”，虽然他讲的内容很简单，但是他确实全软件学院最后欢迎的老师之一，并且他所做的很多的项目也是非常的有名。

❷ 中国大数据六大技术变迁记

中国大数据六大技术变迁记_数据分析师考试

集“Hadoop中国云计算大会”与“CSDN大数据技术大会”精华之大成， 历届的中国大数据技术大会（BDTC） 已发展成为国内事实上的行业顶尖技术盛会。从2008年的60人Hadoop沙龙到当下的数千人技术盛宴，作为业内极具实战价值的专业交流平台，每一届的中国大数据技术大会都忠实地描绘了大数据领域内的技术热点，沉淀了行业实战经验，见证了整个大数据生态圈技术的发展与演变。
2014年12月12-14日，由中国计算机学会（CCF）主办，CCF大数据专家委员会协办，中科院计算所与CSDN共同承办的 2014中国大数据技术大会(Big Data Technology Conference 2014，BDTC 2014) 将在北京新云南皇冠假日酒店拉开帷幕。大会为期三天，以推进行业应用中的大数据技术发展为主旨，拟设立“大数据基础设施”、“大数据生态系统”、“大数据技术”、“大数据应用”、“大数据互联网金融技术”、“智能信息处理”等多场主题论坛与行业峰会。由中国计算机学会主办，CCF大数据专家委员会承办，南京大学与复旦大学协办的“2014年第二届CCF大数据学术会议”也将同时召开，并与技术大会共享主题报告。
本次大会将邀请近100位国外大数据技术领域顶尖专家与一线实践者，深入讨论Hadoop、YARN、Spark、Tez、 HBase、Kafka、OceanBase等开源软件的最新进展，NoSQL/NewSQL、内存计算、流计算和图计算技术的发展趋势，OpenStack生态系统对于大数据计算需求的思考，以及大数据下的可视化、机器学习/深度学习、商业智能、数据分析等的最新业界应用，分享实际生产系统中的技术特色和实践经验。

大会召开前期，特别梳理了历届大会亮点以记录中国大数据技术领域发展历程，并立足当下生态圈现状对即将召开的BDTC 2014进行展望：
追本溯源，悉大数据六大技术变迁
伴随着大数据技术大会的发展，我们亲历了中国大数据技术与应用时代的到来，也见证了整个大数据生态圈技术的发展与衍变：
1. 计算资源的分布化——从网格计算到云计算。 回顾历届BDTC大会，我们不难发现，自2009年，资源的组织和调度方式已逐渐从跨域分布的网格计算向本地分布的云计算转变。而时至今日，云计算已成为大数据资源保障的不二平台。
2. 数据存储变更——HDFS、NoSQL应运而生。 随着数据格式越来越多样化，传统关系型存储已然无法满足新时代的应用程序需求，HDFS、NoSQL等新技术应运而生，并成为当下许多大型应用架构不可或缺的一环，也带动了定制计算机/服务器的发展，同时也成为大数据生态圈中最热门的技术之一。
3. 计算模式改变——Hadoop计算框成主流。 为了更好和更廉价地支撑其搜索服务，Google创建了Map/Rece和GFS。而在Google论文的启发下，原雅虎工程师Doug Cutting开创了与高性能计算模式迥异的，计算向数据靠拢的Hadoop软件生态系统。Hadoop天生高贵，时至今日已成为Apache基金会最“Hot”的开源项目，更被公认为大数据处理的事实标准。Hadoop以低廉的成本在分布式环境下提供了海量数据的处理能力。因此，Hadoop技术研讨与实践分享也一直是历届中国大数据技术大会最亮眼的特色之一。
4. 流计算技术引入——满足应用的低延迟数据处理需求。 随着业务需求扩展，大数据逐渐走出离线批处理的范畴，Storm、Kafka等将实时性、扩展性、容错性和灵活性发挥得淋漓尽致的流处理框架，使得旧有消息中间件技术得以重生。成为历届BDTC上一道亮丽的风景线。
5. 内存计算初露端倪——新贵Spark敢与老将叫板。 Spark发源于美国加州大学伯克利分校AMPLab的集群计算平台，它立足于内存计算，从多迭代批量处理出发，兼容并蓄数据仓库、流处理和图计算等多种计算范式，是罕见的全能选手。在短短4年，Spark已发展为Apache软件基金会的顶级项目，拥有30个Committers，其用户更包括IBM、Amazon、Yahoo!、Sohu、网络、阿里、腾讯等多家知名公司，还包括了Spark SQL、Spark Streaming、MLlib、GraphX等多个相关项目。毫无疑问，Spark已站稳脚跟。
6. 关系数据库技术进化—NewSQL改写数据库历史。 关系数据库系统的研发并没有停下脚步，在横向扩展、高可用和高性能方面也在不断进步。实际应用对面向联机分析处理（OLAP）的MPP（Massively Parallel Processing）数据库的需求最迫切，包括MPP数据库学习和采用大数据领域的新技术，如多副本技术、列存储技术等。而面向联机事务处理（OLTP）的数据库则向着高性能演进，其目标是高吞吐率、低延迟，技术发展趋势包括全内存化、无锁化等。
立足扬帆，看2014大数据生态圈发展
时光荏苒，转眼间第2014中国大数据技术大会将如期举行。在技术日新月异的当下，2014年的BDTC上又可以洞察些什么？这里我们不妨着眼当下技术发展趋势：
1. MapRece已成颓势，YARN/Tez是否可以再创辉煌？ 对于Hadoop来说，2014是欢欣鼓舞的一年——EMC、Microsoft、Intel、Teradata、Cisco等众多巨头都加大了Hadoop方面的投入。然而对于众多机构来说，这一年却并不轻松：基于MapRece的实时性短板以及机构对更通用大数据处理平台的需求，Hadoop 2.0转型已势在必行。那么，在转型中，机构究竟会遭遇什么样的挑战？各个机构如何才能更好地利用YARN所带来的新特性？Hadoop未来的发展又会有什么重大变化？为此，BDTC 2014特邀请了Apache Hadoop committer，Apache Hadoop Project Management Committee（PMC）成员Uma Maheswara Rao G，Apache Hadoop committer Yi Liu，Bikas Saha（PMC member of the Apache Hadoop and Tez）等国际顶尖Hadoop专家，我们不妨当面探讨。
2. 时过境迁，Storm、Kafka等流计算框架前途未卜。 如果说MapRece的缓慢给众多流计算框架带来了可乘之机，那么当Hadoop生态圈组件越发成熟，Spark更加易用，迎接这些流计算框架的又是什么？这里我们不妨根据BDTC 2014近百场的实践分享进行一个侧面的了解，亦或是与专家们当面交流。
3. Spark，是颠覆还是补充？ 与Hadoop生态圈的兼容，让Spark的发展日新月异。然而根据近日Sort Benchmark公布的排序结果，在海量（100TB）离线数据排序上，对比上届冠军Hadoop，Spark以不到十分之一的机器，只使用三分之一的时间就完成了同样数据量的排序。毫无疑问，当下Spark已不止步于实时计算，目标直指通用大数据处理平台，而终止Shark，开启Spark SQL或许已经初见端倪。那么，当Spark愈加成熟，更加原生的支持离线计算后，开源大数据标准处理平台这个荣誉又将花落谁家？这里我们一起期待。
4. 基础设施层，用什么来提升我们的网络？ 时至今日，网络已成为众多大数据处理平台的攻坚对象。比如，为了克服网络瓶颈，Spark使用新的基于Netty的网络模块取代了原有的NIO网络模块，从而提高了对网络带宽的利用。那么，在基础设施层我们又该如何克服网络这个瓶颈？直接使用更高效的网络设备，比如Infiniband能够带来多少性能提升？建立一个更智能网络，通过计算的每个阶段，自适应来调整拆分/合并阶段中的数据传输要求，不仅提高了速度，也提高了利用率。在BDTC 2014上，我们可以从Infiniband/RDMA技术及应用演讲，以及数场SDN实战上吸取宝贵的经验。
5. 数据挖掘的灵魂——机器学习。 近年来，机器学习领域的人才抢夺已进入白热化，类似Google、IBM、微软、网络、阿里、腾讯对机器学习领域的投入也是愈来愈高，囊括了芯片设计、系统结构（异构计算）、软件系统、模型算法和深度应用各个方面。大数据标志一个新时代的到来，PB数据让人们坐拥金山，然而缺少了智能算法，机器学习这个灵魂，价值的提取无疑变得镜花水月。而在本届会议上，我们同样为大家准备了数场机器学习相关分享，静候诸位参与。
而在技术分享之外，2014年第二届CCF大数据学术会议也将同时召开，并与技术大会共享主题报告。届时，我们同样可以斩获许多来自学术领域的最新科研成果。

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❸ 中国计算机学会的组织机构

CCF 的组织结构包括理事会、工作委员会和专业委员会。
CCF现任理事长李国杰，秘书长杜子德，另外有24位常务理事，108位理事。
杜子德秘书长在CCF九届五次常务理事会议上向会议报告了各工作委员会的职能，会议同意了工作委员会的职责分工。CCF工作委员会设置及其职能（2010-2012）如下：
一、学术工作委员会
处理和学术有关的事务： 策划并编辑出版“CCF计算机科学技术年度发展报告”； “CCF中国计算机大会”征文、编辑出版； 审查并发布对学术会议和学术刊物的评价和排名； 制定学会学术会议论文集CCFP（会议录）出版标准，受理和批准出版CCFP的申请； 负责学会会刊准入审查和年度评估； 负责会员学术道德问题投诉受理和处理。 二、专委工作委员会
处理与专业委员会有关的事务： 负责专业委员会的管理工作，包括提出专委创建、合并、重组或撤销意见，提交理事会审议；受理和审查创建新专委的申请；审查专业委员会领导机构候选人资格，主持专业委员会换届选举； ：组织对专业委员会的评估并向理事会报告评估结果； ：其他与专业委员会有关的工作。 三、会员部
会员发展和服务： 发展会员，完成制定的会员发展指标；推广和宣传，建立和拓展会员发展网络； 会员服务、会员关怀，听取会员意见或建议，受理会员投诉； 建立和管理会员档案； 组织会员资格审查委员会成员审查高级会员的入会资格； 更新网站中与工委、专委、会员有关的内容。 四、教育工作委员会
从事与高等院校计算机教育有关的工作： 调查了解高等学校计算机人才培养情况，就高校计算机教育的目标定位、课程设置、培养方式、评价手段等写出报告，向办学单位和教育行政部门提出建议； 参与计算机工程教育认证。 五、企业和职业发展工作委员会
了解企业的需求，设计针对企业的服务项目： 探讨制定计算机职业资格认证标准（如计算机软件工程师）的可能性，以便将来CCF为专业人士的职业资格认可和企业用人提供专业服务； 搭建会员和企业之间的桥梁，为会员就业提供服务。 六、对外联络部
和国际或大陆以外同类学术组织建立联系，建立合作关系： 和其他境外同类学术组织建立联系，促进互利合作，拓展学会发展空间； ：出访或接待来访的国外同类组织。 七、普及工作委员会
策划和实施计算机普及工作： 编辑中国计算机发展史、组建计算机虚拟（网上）博物馆； 组织开展吕梁计算机普及和教育扶贫活动。 八、青年工作委员会 为青年学者的发展提供帮助，开展适合他们专业发展的活动： 协助、支持和监督YOCSEF及其各分论坛的工作和活动； 负责CCF优秀博士学位论文的初评和中评，将候选名单提交给评奖委员会； 受理和初评CCF青年科学家奖，将候选人提交给评奖委员会； 实施“CCF青年学者访问计划”项目及其他有助于青年专家发展的活动或项目。 九、计算机术语审定工作委员会
负责计算机新术语的审定工作。 收集、翻译、释义、审定和推荐计算机新术语，将审定过的新术语报全国名词审定委员会。 审定过的新词的宣传和推广。 十、办公室（学会秘书处） 学会日常工作的执行机构，是学会的联络、服务和信息中心； 学会日常行政与管理工作，组织学会各种工作会议； 和理事、专委、工委、会员、业务主办单位等保持畅通联系，为工委、专委提供支撑服务； 会员发展及服务； 策划和实施学会活动； 融资和财务管理； 负责对外宣传学会品牌和形象，学术资源的整合和建设，网站更新与管理； 档案管理和年度报告编写； 出版会刊《中国计算机学会通讯》，管理其他会刊； 其他所有和学会有关的日常工作。 十一、软件工程师工作委员会
为来自企业的软件工程师提供针对性的服务，重点是在企业任职的IT领域专业技术人员，包括软件工程师，项目经理和技术主管等。 举办面向企业软件工程师需求的（线上、线下）活动； 给予达到一定技术水准和贡献的软件工程师给予认可和荣誉，扩大这类从业者的发展机会； 汇集来自一线软件工程师的智慧，创建高质量的计算技术资源库，供同业人员分享； ：通过活动为CCF发展更多来自企业的专业会员。 十二、评奖委员会 学会负责评奖的机构： 起草、修订有关奖项提名、评审规则，提交理事会； 评审有关奖项、批准评奖分委员会报送结果； 向理事会提出设立新奖项的动议、计划、政策； 平衡各奖项，保证质量。

❹ ccf是什么意思

中国计算机学会（China Computer Federation，CCF）成立于1978年，是中国科技界最具权威和影响力的学术组织之一。它是由国内外计算机领域的专家、学者、企业及科研机构自愿组成的非营利性社会团体。

中国计算机学会目前有40多个分支机构和专业委员会，覆盖了计算机科学和技术的各个领域，包括计算机体系结构、软件工程、数据库、网络与通信、人工智能、计算机图形学与多媒体等。它每年都会举办多场国际、国内知名的学术会议和研讨会，如中国计算机大会（China Computer Conference，蚂游简称CCC）