一她生活的时代背景（大时代背景）。二她的出生及生活背景迫使她性格及意识的扭曲。
你是要写什么类型的文献综述？如果只是学术论文，你的文献综述题就是你的论文题；如果是学位论文，文献综述可以不拟题也可以拟题，拟题的话不要求和论文题目完全一致，但是切忌拟题时偏题，或偷换题目中核心概念、核心关键词。
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论中国的死刑废除 〔摘 要〕世界上很多国家都已经废除死刑，死刑的废除似乎已经成了一种趋势。既然如此，中国就应该顺应这种历史的潮流，那么中国废除死刑的原因是什么呢？ 〔关键词〕 中国 刑罚 死刑 废除 从封建社会进入近现代社会后，刑罚体系发生了很大变化。古代的极不人道的刑罚如死刑、杖刑、笞刑已经逐渐被近现代西方的刑罚体系所代替。古代那些如凌迟、枭首、车裂等死刑也被一些能尽量减少人痛苦的死刑如枪决、针刑、毒气所代替，尽量减轻死刑犯的痛苦，以示对生命的尊重。 可是现在死刑不但失去了其在刑法体系中的核心地位，而且限制、减少死刑乃至废除死刑已经成为世界性的潮流与趋势。 现在尊重人权的呼声越来越烈，而生命权是人权的重要内容，因此许多国家都相继废除了死刑。生命是人类最宝贵的东西，一旦失去，生命便不会重来一次，所有的一切也就无从谈起，所以我认为废除死刑是历史的必然，中国应该废除死刑。 早在清末时期，著名法学家沈家本就提出了限制乃至废除死刑的观点，沈家本从传统的“王道仁政”出发坚定地认为：“臣等窃维治国之道，以仁政为先，自来议刑法者，亦莫不谓裁之以义而推之以仁，然则刑法之改重为轻，固今日仁政之要务，而即修订之宗旨也。”并且强调“化民之道，固在政教，不在刑威也。” 可见废除死刑的观点是由来已久的，那么我认为中国应该废除死刑的原因是什么呢？在下文我将浅谈一下我的观点。 首先，改革开放后，中国积极加入世界市场，并且中国国际化的程度也是越来越深。从2005年10月4日到现在，世界上一半以上的国家在法律或实践上废除了死刑。具体情况如下：对所有罪行都废除死刑的国家有68个，普通罪行废除死刑的国家有11个，实践中废除死刑的国家有24个，所以，在法律或实践中废除死刑的国家总计有121个，保留死刑的国家仅有75个。而且最近几十年情况显示，平均每年有三个国家在法律或实践中废除了死刑。可见废除死刑在整个世界上都已经成为了一种趋势。因此，中国若想在世界舞台上更好的展现自己的魅力，赢得更多国家的尊重，就应该与世界接轨，废除死刑。 其次，“杀人偿命，欠债还钱”的观念从西汉就根植到了人的脑海中，或许现在这种观念对人还有很大的影响。但是这种观念并不是成为中国废除死刑的一个障碍。 很多时间若是问大家一个人杀了另外一个人，应该对杀人的人怎么办，大家肯定会说应该给他判处死刑，但是如果情况并不是你想象的那么简单呢？比如，甲要强奸乙，乙在甲未得逞之继而因为防卫过当将甲致死，这时候大家可能并不认为乙应该被处死，反而会因为乙的勇敢而称赞乙。再比如，一个男人回家后看到妻子正和第三者通奸，然后火气大发，用菜刀将妻子和第三者砍死。此时，如果按照中国现行的法律，此男人必将会被处死，可大家可能大多数都会有一些同情该男人，认为他不应该被处死，任何男人遇到了这种情况都会一时间控制不住自己的情绪的。 可见，“杀人偿命”在很大程度上是受条件的限制的，人们真想让杀人者死的是那些罪大恶极的，极度危害社会的罪犯。但是这种罪犯在社会上不是多数，为何不废除死刑呢？ 再次，死刑并不比终身监禁具有更大的威慑力。迄今为止，并没有研究表明重罪的发案率与死刑的存废之间有必然的联系。有研究表明人在犯罪后被判为死刑对社会的威慑力并不比终身监禁的威慑力大，而且如果被判处死刑，犯罪率依然保持在原先的水平。从实践中考察，死刑也从未对犯罪产生过有效的威慑力。 因为一个人若是明确知道了自己何年何月何日死，刚开始可能会恐惧，但是随着他意识上的逐渐接受，到真正执行死刑时却不是太害怕了，可见死刑的威慑力难以持久，而且威慑效果的巩固期有明显缩短的趋势。如果一个人不知道自己何时会死，整日活在对自己死期的猜测之中，这时的威慑力才是更大的。西方废除死刑的国家对重刑判罪时一判就会判个几百年。中国完全可也借鉴这种刑罚，当人犯也被判几百年后，即使该罪犯在狱中表现良好，获得减刑，那么他还是无法走出牢狱，对社会的危害也就无从谈起。 第四，当谈到一个人被判为死刑时，大多数人可能都会想是不是该犯人杀了人。其实并不是仅仅杀了人才会被判为死刑的，一些经济犯虽然并没有犯杀人罪但是却也会判为死刑的。经济上的犯罪无非是官僚贪污了，企业逃税了，盗国家财产了，他们之所以会在经济上犯罪很可能是因为自己思想上一时出了差错或者是受到了他人的教唆，如果立即执行死刑，便等于夺取了他们改过自新的机会。他们是完全有可能在经过改造后重新成为对社会主义建设有用的人，可是一旦生命权都没有了，还何谈改过自新呢？还何谈更好的建设祖国呢？从矫正论的角度看，是否所有的死刑犯都不能够改造呢？死刑剥夺了刑罚积极的、改造的价值。 第五，人无完人，只要是个人即使他再怎么细心也是会犯错的。古往今来，发生了许多的冤假错案，中国古代的窦娥不就是很好的例证吗？ 冤假错案并不会随着时代的进步而消失，好比再精密的仪器也有出差错的时候。德国国际记者协会日前在欧洲范围内进行了一次调查，调查对象是欧洲各国的检察官、法官等执法人员以及一些律师组织。调查的内容是刑事重罪案件的误判比率。调查结果出人意料，这类案件的误判率为5%，记协据此得出结论：欧洲每年至少有数百起重罪案件存在误判现象。由此可以看出，作为大陆法系国家的代表，德国的冤假错案并没有随着时代的进步而消失。那么可以判断出中国每年的冤假错案的数量也是为数不少的。死刑之误判率高，而冤狱之发现与平反又非常困难，所以生命刑应该废止。 如果废除了死刑，虽然嫌疑人被判了终身监禁，可一旦事实的真相被查明，那么嫌疑人就会成为自由身，所有的一切还可以重新开始，如果执行了死刑，不仅仅他被冤枉，而且会给他的家人，亲属带来多么大的伤痛，我相信那个判刑的法官也会一辈子无法安心。 有学者以充满人文关怀的语调写道：生命一次性让人对它珍惜；生命的美好使人为它感到伤感；死者亲属的伤痛使人同情；罪犯临行前的恐惧让人怜悯；一旦错判难以纠正使人感到后悔；任何罪犯都有可以让人宽宥的原因。 总之，生命是宝贵的，一旦一个人的生命被剥夺，一切就无从谈起，所以从上面的五个方面我一一论述了我认为中国应该废除死刑的理由。可是从现在中国的国情来看，中国废除死刑仍然是任重而道远的。但是死刑已成为强弩之末，丧失了昔日的威风，废除死刑是人类法制文明高度发展的产物，是刑罚改革的大方向。 废除死刑是历史的必然，因此我依旧会充满信心，我相信死刑会走向它的终点，走进历史博物馆，终究有一天中国大地上不会再出现死刑！ [参考文献] 1、崔敏：《死刑考论—历史 现实 未来》，中国人民公安大学出版社2008年版。 2、陈琴：《刑法中的事实错误》，中国人民公安大学出版社2008年版。 3、何显兵：《死刑的适用及其价值取向》，中国人民公安大学出版社2008年版。 4、黄晓亮：《暴力犯罪死刑问题研究》，中国人民公安大学出版社2008年版。 5、李交发：《简论沈家本的废除死刑观》，载《现代法学》2005年版。 6、赵秉志主编：《中国废止死刑之路探索》，中国人民公安大学出版社2004年版。 7、赵秉志主编：《死刑改革研究报告》，法律出版社2007年版。
可参考下文9个关键字 写写大数据行业2015年年终总结 2015年，大数据市场的发展迅猛，放眼国际，总体市场规模持续增加，随着人工智能、物联网的发展，几乎所有人将目光瞄准了“数据”产生的价值。行业厂商 Cloudera、DataStax 以及 DataGravity 等大数据公司已经投入大量资金研发相关技术，Hadoop 供应商 Hortonworks 与数据分析公司 New Relic 甚至已经上市。而国内，国家也将大数据纳入国策。 我们邀请数梦工场的专家妹子和你来聊聊 2015 年大数据行业九大关键词，管窥这一年行业内的发展。 战略：国家政策 今年中国政府对于大数据发展不断发文并推进，这标志着大数据已被国家政府纳入创新战略层面，成为国家战略计划的核心任务之一： 2015年9月，国务院发布《促进大数据发展行动纲要》，大力促进中国数据技术的发展，数据将被作为战略性资源加以重视; 2015年10月26日，在国家“十三五”规划中具体提到实施国家大数据战略。 挑战：BI(商业智能) 2015年对于商业智能(BI)分析市场来说，正由传统的商业智能分析快速进入到敏捷型商业智能时代。以 QlikView、Tableau和 SpotView 为代表的敏捷商业智能产品正在挑战传统的 IBM Cognos、SAP Business Objects 等以 IT 为中心的 BI 分析平台。敏捷商业智能产品也正在进一步细化功能以达到更敏捷、更方便、适用范围更广的目的。 崛起：深度学习/机器学习 人工智能如今已变得异常火热，作为机器学习中最接近 AI(人工智能)的一个领域，深度学习在2015年不再高高在上，很多创新企业已经将其实用化：Facebook 开源深度学习工具“Torch”、PayPal 使用深度学习监测并对抗、亚马逊启动机器学习平台、苹果收购机器学习公司 Perceptio ……同时在国内，百度、阿里，科大讯飞也在迅速布局和发展深度学习领域的技术。 共存：Spark/Hadoop Spark 近几年来越来越受人关注，2015年6月15日，IBM 宣布投入超过3500名研究和开发人员在全球十余个实验室开展与 Spark 相关的项目。 与 Hadoop 相比，Spark 具有速度方面的优势，但是它本身没有一个分布式存储系统，因此越来越多的企业选择 Hadoop 做大数据平台，而 Spark 是运行于 Hadoop 顶层的内存处理方案。Hadoop 最大的用户(包括 eBay 和雅虎)都在 Hadoop 集群中运行着 Spark。Cloudera 和 Hortonworks 将 Spark 列为他们 Hadoop 发行的一部分。Spark 对于 Hadoop 来说不是挑战和取代相反，Hadoop 是 Spark 成长发展的基础。 火爆：DBaaS 随着 Oracle 12c R2 的推出，甲骨文以全新的多租户架构开启了 DBaaS (数据库即服务Database-as-a-Service)新时代，新的数据库让企业可以在单一实体机器中部署多个数据库。在2015年，除了趋势火爆，12c 多租户也在运营商、电信等行业投入生产应用。 据分析机构 Gartner 预测，2012年至2016年公有数据库云的年复合增长率将高达86%，而到2019年数据库云市场规模将达到140亿美元。与传统数据库相比，DBaaS 能提供低成本、高敏捷性和高可扩展性等云计算特有的优点。
2015年，大数据市场的发展迅猛，放眼国际，总体市场规模持续增加，随着人工智能、物联网的发展，几乎所有人将目光瞄准了“数据”产生的价值。行业厂商Cloudera、DataStax 以及 DataGravity 等大数据公司已经投入大量资金研发相关技术，Hadoop 供应商 Hortonworks与数据分析公司 New Relic 甚至已经上市。而国内，国家也将大数据纳入国策。 我们邀请数梦工场的专家妹子和你来聊聊 2015 年大数据行业九大关键词，管窥这一年行业内的发展。 战略：国家政策 今年中国政府对于大数据发展不断发文并推进，这标志着大数据已被国家政府纳入创新战略层面，成为国家战略计划的核心任务之一： 2015年9月，国务院发布《促进大数据发展行动纲要》，大力促进中国数据技术的发展，数据将被作为战略性资源加以重视; 2015年10月26日，在国家“十三五”规划中具体提到实施国家大数据战略。 挑战：BI(商业智能) 2015年对于商业智能(BI)分析市场来说，正由传统的商业智能分析快速进入到敏捷型商业智能时代。以 QlikView、Tableau和SpotView 为代表的敏捷商业智能产品正在挑战传统的 IBM Cognos、SAP Business Objects 等以 IT 为中心的 BI分析平台。敏捷商业智能产品也正在进一步细化功能以达到更敏捷、更方便、适用范围更广的目的。 崛起：深度学习/机器学习 人工智能如今已变得异常火热，作为机器学习中最接近AI(人工智能)的一个领域，深度学习在2015年不再高高在上，很多创新企业已经将其实用化：Facebook 开源深度学习工具“Torch”、PayPal使用深度学习监测并对抗、亚马逊启动机器学习平台、苹果收购机器学习公司 Perceptio……同时在国内，百度、阿里，科大讯飞也在迅速布局和发展深度学习领域的技术。 共存：Spark/Hadoop Spark 近几年来越来越受人关注，2015年6月15日，IBM 宣布投入超过3500名研究和开发人员在全球十余个实验室开展与 Spark相关的项目。 与 Hadoop 相比，Spark 具有速度方面的优势，但是它本身没有一个分布式存储系统，因此越来越多的企业选择 Hadoop 做大数据平台，而Spark 是运行于 Hadoop 顶层的内存处理方案。Hadoop 最大的用户(包括 eBay 和雅虎)都在 Hadoop 集群中运行着Spark。Cloudera 和 Hortonworks 将 Spark 列为他们 Hadoop 发行的一部分。Spark 对于 Hadoop来说不是挑战和取代相反，Hadoop 是 Spark 成长发展的基础。 火爆：DBaaS 随着 Oracle 12c R2 的推出，甲骨文以全新的多租户架构开启了 DBaaS(数据库即服务Database-as-a-Service)新时代，新的数据库让企业可以在单一实体机器中部署多个数据库。在2015年，除了趋势火爆，12c多租户也在运营商、电信等行业投入生产应用。 据分析机构 Gartner预测，2012年至2016年公有数据库云的年复合增长率将高达86%，而到2019年数据库云市场规模将达到140亿美元。与传统数据库相比，DBaaS能提供低成本、高敏捷性和高可扩展性等云计算特有的优点。 诱人：数据科学家 随着行业的发展，人才显得尤为重要，各公司都期待数据科学专业人才能够挖掘数据信息，来帮助公司开源节流。美国招聘网站 Glassdoor的报告称，数据科学家的平均年薪为118709美元(约合人民币737550元)，而程序员的平均年薪为64537美元(约合人民币400974元)。 数据科学家能够通过统计变成涉及、开发和调用算法而支持业务决策;管理海量数据;可视化数据以辅助理解。其需要具备三项基本技能：数学/统计、计算机能力、在特定业务领域的知识，被《哈佛商业评论》评委二十一世纪最吸引人的职业。 最快：Sort benchmark/阿里云 阿里云在 SortBenchmark(全球科技公司“计算奥运会”之称)的2015年排序竞赛中用不到7分钟(377秒)就完成了100TB的数据排序，打破了 Apache Spark的纪录4分钟。 开源：Pivotal 2015年2月，由 EMC 和 VMWare 成立的 Pivotal 宣布其大数据套件的三个核心组件开源：基于内存的分布式 NoSQL数据库GemFire、基于 Hadoop 架构的大规模并行 SQL 分析处理引擎 HAWQ、大规模并行处理分析数据库 Greenplum。 Pivotal 开放其大数据套件核心组件的源代码，最主要原因是 Cloud Foundry 开源战略成功驱动，部署大数据战场。 多金：“数字锦衣卫” Palantir 2015年7月起 Palantir开始发起新一轮融资，达到8亿美元，截止目前已经共计融资2亿美元，公司估值200亿美元，排名世界第四，仅次于Uber。 Palantir是一家位于加州的大数据情报分析科技公司。该公司的技术是在海量信息之间建立联系、寻求有价值的线索，为情报机构提供结论：在摩根大通内部用于定位网络欺诈，在桥水联合基金，Palantir被用来管理 1570亿美元的投资基金。该公司曾经帮助美国政府追踪基地组织头目奥萨马·本·拉登。由于其主要客户是政府机构，外界对它的内部状况了解不多。
可按照时间点划分大数据的发展历程。大数据时代发展的具体历程如下：2005年Hadoop项目诞生。 Hadoop其最初只是雅虎公司用来解决网页搜索问题的一个项目，后来因其技术的高效性，被Apache Software Foundation公司引入并成为开源应用。Hadoop本身不是一个产品，而是由多个软件产品组成的一个生态系统，这些软件产品共同实现全面功能和灵活的大数据分析。从技术上看，Hadoop由两项关键服务构成：采用Hadoop分布式文件系统（HDFS）的可靠数据存储服务，以及利用一种叫做MapReduce技术的高性能并行数据处理服务。这两项服务的共同目标是，提供一个使对结构化和复杂数据的快速、可靠分析变为现实的基础。2008年末，“大数据”得到部分美国知名计算机科学研究人员的认可，业界组织计算社区联盟 (Computing Community Consortium)，发表了一份有影响力的白皮书《大数据计算：在商务、科学和社会领域创建革命性突破》。它使人们的思维不仅局限于数据处理的机器，并提出：大数据真正重要的是新用途和新见解，而非数据本身。此组织可以说是最早提出大数据概念的机构。2009年印度政府建立了用于身份识别管理的生物识别数据库，联合国全球脉冲项目已研究了对如何利用手机和社交网站的数据源来分析预测从螺旋价格到疾病爆发之类的问题。同年，美国政府通过启动网站的方式进一步开放了数据的大门，这个网站向公众提供各种各样的政府数据。该网站的超过45万量数据集被用于保证一些网站和智能手机应用程序来跟踪从航班到产品召回再到特定区域内失业率的信息，这一行动激发了从肯尼亚到英国范围内的政府们相继推出类似举措。2009年，欧洲一些领先的研究型图书馆和科技信息研究机构建立了伙伴关系致力于改善在互联网上获取科学数据的简易性。2010年2月，肯尼斯库克尔在《经济学人》上发表了长达14页的大数据专题报告《数据，无所不在的数据》。库克尔在报告中提到：“世界上有着无法想象的巨量数字信息，并以极快的速度增长。从经济界到科学界，从政府部门到艺术领域，很多方面都已经感受到了这种巨量信息的影响。科学家和计算机工程师已经为这个现象创造了一个新词汇：“大数据”。库克尔也因此成为最早洞见大数据时代趋势的数据科学家之一。2011年2月，IBM的沃森超级计算机每秒可扫描并分析4TB（约2亿页文字量）的数据量，并在美国著名智力竞赛电视节目《危险边缘》“Jeopardy”上击败两名人类选手而夺冠。后来纽约时报认为这一刻为一个“大数据计算的胜利。” 相继在同年5月，全球知名咨询公司麦肯锡(McKinsey&Company)肯锡全球研究院（MGI）发布了一份报告——《大数据：创新、竞争和生产力的下一个新领域》，大数据开始备受关注，这也是专业机构第一次全方面的介绍和展望大数据。报告指出，大数据已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域，成为重要的生产因素。人们对于海量数据的挖掘和运用，预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。报告还提到，“大数据”源于数据生产和收集的能力和速度的大幅提升——由于越来越多的人、设备和传感器通过数字网络连接起来，产生、传送、分享和访问数据的能力也得到彻底变革。2011年12 月，工信部发布的物联网十二五规划上，把信息处理技术作为4 项关键技术创新工程之一被提出来，其中包括了海量数据存储、数据挖掘、图像视频智能分析，这都是大数据的重要组成部分。2012年1月份，瑞士达沃斯召开的世界经济论坛上，大数据是主题之一，会上发布的报告《大数据，大影响》(Big Data, Big Impact) 宣称，数据已经成为一种新的经济资产类别，就像货币或黄金一样。2012年3月，美国奥巴马政府在白宫网站发布了《大数据研究和发展倡议》，这一倡议标志着大数据已经成为重要的时代特征。2012年3月22日，奥巴马政府宣布2亿美元投资大数据领域，是大数据技术从商业行为上升到国家科技战略的分水岭，在次日的电话会议中，政府对数据的定义“未来的新石油”，大数据技术领域的竞争，事关国家安全和未来。并表示，国家层面的竞争力将部分体现为一国拥有数据的规模、活性以及解释、运用的能力；国家数字主权体现对数据的占有和控制。数字主权将是继边防、海防、空防之后，另一个大国博弈的空间。2012年4月，美国软件公司Splunk于19日在纳斯达克成功上市，成为第一家上市的大数据处理公司。鉴于美国经济持续低靡、股市持续震荡的大背景，Splunk首日的突出交易表现尤其令人们印象深刻，首日即暴涨了一倍多。Splunk是一家领先的提供大数据监测和分析服务的软件提供商，成立于2003年。Splunk成功上市促进了资本市场对大数据的关注，同时也促使IT厂商加快大数据布局。2012年7月，联合国在纽约发布了一份关于大数据政务的白皮书，总结了各国政府如何利用大数据更好地服务和保护人民。这份白皮书举例说明在一个数据生态系统中，个人、公共部门和私人部门各自的角色、动机和需求：例如通过对价格关注和更好服务的渴望，个人提供数据和众包信息，并对隐私和退出权力提出需求；公共部门出于改善服务，提升效益的目的，提供了诸如统计数据、设备信息，健康指标，及税务和消费信息等，并对隐私和退出权力提出需求；私人部门出于提升客户认知和预测趋势目的，提供汇总数据、消费和使用信息，并对敏感数据所有权和商业模式更加关注。白皮书还指出，人们如今可以使用的极大丰富的数据资源，包括旧数据和新数据，来对社会人口进行前所未有的实时分析。联合国还以爱尔兰和美国的社交网络活跃度增长可以作为失业率上升的早期征兆为例，表明政府如果能合理分析所掌握的数据资源，将能“与数俱进”，快速应变。在这一年的7月，为挖掘大数据的价值，阿里巴巴集团在管理层设立“首席数据官”一职，负责全面推进“数据分享平台”战略，并推出大型的数据分享平台——“聚石塔”，为天猫、淘宝平台上的电商及电商服务商等提供数据云服务。随后，阿里巴巴董事局主席马云在2012年网商大会上发表演讲，称从2013年1月1日起将转型重塑平台、金融和数据三大业务。马云强调：“假如我们有一个数据预报台，就像为企业装上了一个GPS和雷达，你们出海将会更有把握。”因此，阿里巴巴集团希望通过分享和挖掘海量数据，为国家和中小企业提供价值。此举是国内企业最早把大数据提升到企业管理层高度的一次重大里程碑。阿里巴巴也是最早提出通过数据进行企业数据化运营的企业。2014年4月，世界经济论坛以“大数据的回报与风险”主题发布了《全球信息技术报告（第13版）》。报告认为，在未来几年中针对各种信息通信技术的政策甚至会显得更加重要。在接下来将对数据保密和网络管制等议题展开积极讨论。全球大数据产业的日趋活跃，技术演进和应用创新的加速发展，使各国政府逐渐认识到大数据在推动经济发展、改善公共服务，增进人民福祉，乃至保障国家安全方面的重大意义。5月份，美国白宫发布了2014年全球“大数据”白皮书的研究报告《大数据：抓住机遇、守护价值》。报告鼓励使用数据以推动社会进步，特别是在市场与现有的机构并未以其他方式来支持这种进步的领域；同时，也需要相应的框架、结构与研究，来帮助保护美国人对于保护个人隐私、确保公平或是防止歧视的坚定信仰。2014年，“大数据”首次出现在当年的《政府工作报告》中。《报告》中指出，要设立新兴产业创业创新平台，在大数据等方面赶超先进，引领未来产业发展。“大数据”旋即成为国内热议词汇。2015年，国务正式印发《促进大数据发展行动纲要》，《纲要》明确，推动大数据发展和应用，在未来5至10年打造精准治理、多方协作的社会治理新模式，建立运行平稳、安全高效的经济运行新机制，构建以人为本、惠及全民的民生服务新体系，开启大众创业、万众创新的创新驱动新格局，培育高端智能、新兴繁荣的产业发展新生态。标志着大数据正式上升这国家战略。2016年，大数据“十三五”规划将出台，《规划》已征求了专家意见，并进行了集中讨论和修改。《规划》涉及的内容包括，推动大数据在工业研发、制造、产业链全流程各环节的应用；支持服务业利用大数据建立品牌、精准营销和定制服务等。大数据的技术： HadoopHadoop诞生于2005年，其最初只是雅虎公司用来解决网页搜索问题的一个项目，后来因其技术的高效性，被Apache Software Foundation公司引入并成为开源应用。Hadoop本身不是一个产品，而是由多个软件产品组成的一个生态系统， 这些软件产品共同实现全面功能和灵活的大数据分析。从技术上看，Hadoop由两项关键服务构成：采用Hadoop分布式文件系统（HDFS）的可靠数据 存储服务，以及利用一种叫做MapReduce技术的高性能并行数据处理服务。 HiveHive是一种建立在Hadoop文件系统上的数据仓库架构，并能对存储在HDFS中的数据进行分析和管理。它最初是应Facebook每天产生的海量新兴社会网络数据进行管理和机器学习的需求而产生和发展的。后来其他公司也开始使用和开发Apache Hive，例如Netflix、亚马逊等。 Storm:Storm是一个分布式计算框架，主要由Clojure编程语言编写。最初是由Nathan Marz及其团队创建于BackType，这家市场营销情报企业于2011年被Twitter收购。之后Twitter将该项目转为开源并推向GitHub平台，最终Storm加入Apache孵化器计划并于2014年9月正式成为Apache旗下的顶级项目之一。
这样是找不到通过的了的 楼主什么学习阶段
我也在想怎么些，跟你一样是物流管理的
这篇论文的任务书怎么写啊
论中国的死刑废除 〔摘 要〕世界上很多国家都已经废除死刑，死刑的废除似乎已经成了一种趋势。既然如此，中国就应该顺应这种历史的潮流，那么中国废除死刑的原因是什么呢？ 〔关键词〕 中国 刑罚 死刑 废除 从封建社会进入近现代社会后，刑罚体系发生了很大变化。古代的极不人道的刑罚如死刑、杖刑、笞刑已经逐渐被近现代西方的刑罚体系所代替。古代那些如凌迟、枭首、车裂等死刑也被一些能尽量减少人痛苦的死刑如枪决、针刑、毒气所代替，尽量减轻死刑犯的痛苦，以示对生命的尊重。 可是现在死刑不但失去了其在刑法体系中的核心地位，而且限制、减少死刑乃至废除死刑已经成为世界性的潮流与趋势。 现在尊重人权的呼声越来越烈，而生命权是人权的重要内容，因此许多国家都相继废除了死刑。生命是人类最宝贵的东西，一旦失去，生命便不会重来一次，所有的一切也就无从谈起，所以我认为废除死刑是历史的必然，中国应该废除死刑。 早在清末时期，著名法学家沈家本就提出了限制乃至废除死刑的观点，沈家本从传统的“王道仁政”出发坚定地认为：“臣等窃维治国之道，以仁政为先，自来议刑法者，亦莫不谓裁之以义而推之以仁，然则刑法之改重为轻，固今日仁政之要务，而即修订之宗旨也。”并且强调“化民之道，固在政教，不在刑威也。” 可见废除死刑的观点是由来已久的，那么我认为中国应该废除死刑的原因是什么呢？在下文我将浅谈一下我的观点。 首先，改革开放后，中国积极加入世界市场，并且中国国际化的程度也是越来越深。从2005年10月4日到现在，世界上一半以上的国家在法律或实践上废除了死刑。具体情况如下：对所有罪行都废除死刑的国家有68个，普通罪行废除死刑的国家有11个，实践中废除死刑的国家有24个，所以，在法律或实践中废除死刑的国家总计有121个，保留死刑的国家仅有75个。而且最近几十年情况显示，平均每年有三个国家在法律或实践中废除了死刑。可见废除死刑在整个世界上都已经成为了一种趋势。因此，中国若想在世界舞台上更好的展现自己的魅力，赢得更多国家的尊重，就应该与世界接轨，废除死刑。 其次，“杀人偿命，欠债还钱”的观念从西汉就根植到了人的脑海中，或许现在这种观念对人还有很大的影响。但是这种观念并不是成为中国废除死刑的一个障碍。 很多时间若是问大家一个人杀了另外一个人，应该对杀人的人怎么办，大家肯定会说应该给他判处死刑，但是如果情况并不是你想象的那么简单呢？比如，甲要强奸乙，乙在甲未得逞之继而因为防卫过当将甲致死，这时候大家可能并不认为乙应该被处死，反而会因为乙的勇敢而称赞乙。再比如，一个男人回家后看到妻子正和第三者通奸，然后火气大发，用菜刀将妻子和第三者砍死。此时，如果按照中国现行的法律，此男人必将会被处死，可大家可能大多数都会有一些同情该男人，认为他不应该被处死，任何男人遇到了这种情况都会一时间控制不住自己的情绪的。 可见，“杀人偿命”在很大程度上是受条件的限制的，人们真想让杀人者死的是那些罪大恶极的，极度危害社会的罪犯。但是这种罪犯在社会上不是多数，为何不废除死刑呢？ 再次，死刑并不比终身监禁具有更大的威慑力。迄今为止，并没有研究表明重罪的发案率与死刑的存废之间有必然的联系。有研究表明人在犯罪后被判为死刑对社会的威慑力并不比终身监禁的威慑力大，而且如果被判处死刑，犯罪率依然保持在原先的水平。从实践中考察，死刑也从未对犯罪产生过有效的威慑力。 因为一个人若是明确知道了自己何年何月何日死，刚开始可能会恐惧，但是随着他意识上的逐渐接受，到真正执行死刑时却不是太害怕了，可见死刑的威慑力难以持久，而且威慑效果的巩固期有明显缩短的趋势。如果一个人不知道自己何时会死，整日活在对自己死期的猜测之中，这时的威慑力才是更大的。西方废除死刑的国家对重刑判罪时一判就会判个几百年。中国完全可也借鉴这种刑罚，当人犯也被判几百年后，即使该罪犯在狱中表现良好，获得减刑，那么他还是无法走出牢狱，对社会的危害也就无从谈起。 第四，当谈到一个人被判为死刑时，大多数人可能都会想是不是该犯人杀了人。其实并不是仅仅杀了人才会被判为死刑的，一些经济犯虽然并没有犯杀人罪但是却也会判为死刑的。经济上的犯罪无非是官僚贪污了，企业逃税了，盗国家财产了，他们之所以会在经济上犯罪很可能是因为自己思想上一时出了差错或者是受到了他人的教唆，如果立即执行死刑，便等于夺取了他们改过自新的机会。他们是完全有可能在经过改造后重新成为对社会主义建设有用的人，可是一旦生命权都没有了，还何谈改过自新呢？还何谈更好的建设祖国呢？从矫正论的角度看，是否所有的死刑犯都不能够改造呢？死刑剥夺了刑罚积极的、改造的价值。 第五，人无完人，只要是个人即使他再怎么细心也是会犯错的。古往今来，发生了许多的冤假错案，中国古代的窦娥不就是很好的例证吗？ 冤假错案并不会随着时代的进步而消失，好比再精密的仪器也有出差错的时候。德国国际记者协会日前在欧洲范围内进行了一次调查，调查对象是欧洲各国的检察官、法官等执法人员以及一些律师组织。调查的内容是刑事重罪案件的误判比率。调查结果出人意料，这类案件的误判率为5%，记协据此得出结论：欧洲每年至少有数百起重罪案件存在误判现象。由此可以看出，作为大陆法系国家的代表，德国的冤假错案并没有随着时代的进步而消失。那么可以判断出中国每年的冤假错案的数量也是为数不少的。死刑之误判率高，而冤狱之发现与平反又非常困难，所以生命刑应该废止。 如果废除了死刑，虽然嫌疑人被判了终身监禁，可一旦事实的真相被查明，那么嫌疑人就会成为自由身，所有的一切还可以重新开始，如果执行了死刑，不仅仅他被冤枉，而且会给他的家人，亲属带来多么大的伤痛，我相信那个判刑的法官也会一辈子无法安心。 有学者以充满人文关怀的语调写道：生命一次性让人对它珍惜；生命的美好使人为它感到伤感；死者亲属的伤痛使人同情；罪犯临行前的恐惧让人怜悯；一旦错判难以纠正使人感到后悔；任何罪犯都有可以让人宽宥的原因。 总之，生命是宝贵的，一旦一个人的生命被剥夺，一切就无从谈起，所以从上面的五个方面我一一论述了我认为中国应该废除死刑的理由。可是从现在中国的国情来看，中国废除死刑仍然是任重而道远的。但是死刑已成为强弩之末，丧失了昔日的威风，废除死刑是人类法制文明高度发展的产物，是刑罚改革的大方向。 废除死刑是历史的必然，因此我依旧会充满信心，我相信死刑会走向它的终点，走进历史博物馆，终究有一天中国大地上不会再出现死刑！ [参考文献] 1、崔敏：《死刑考论—历史 现实 未来》，中国人民公安大学出版社2008年版。 2、陈琴：《刑法中的事实错误》，中国人民公安大学出版社2008年版。 3、何显兵：《死刑的适用及其价值取向》，中国人民公安大学出版社2008年版。 4、黄晓亮：《暴力犯罪死刑问题研究》，中国人民公安大学出版社2008年版。 5、李交发：《简论沈家本的废除死刑观》，载《现代法学》2005年版。 6、赵秉志主编：《中国废止死刑之路探索》，中国人民公安大学出版社2004年版。 7、赵秉志主编：《死刑改革研究报告》，法律出版社2007年版。
文献综述是对论文选题研究现状的梳理，但并不仅仅是把文献进行简单的堆砌与罗列，而是需要在总结梳理别人研究的同时，对已有的研究做出评价，也就是说有述有评，这也是为什么文献综述也叫做文献述评的原因。
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要把握四点：一、文献综述不应是对已有文献的重复、罗列和一般性介绍，而应是对以往研究的优点、不足和贡献的批判性分析与评论。因此，文献综述应包括综合提炼和分析评论双重含义。二、文献综述要文字简洁，尽量避免大量引用原文，要用自己的语言把作者的观点说清楚，从原始文献中得出一般性结论。三、文献综述不是资料库，要紧紧围绕课题研究的“问题”，确保所述的已有研究成果与本课题研究直接相关，其内容是围绕课题紧密组织在一起，既能系统全面地反映研究对象的历史、现状和趋势，又能反映研究内容的各个方面。四、文献综述的综述要全面、准确、客观，用于评论的观点、论据最好来自一次文献，尽量避免使用别人对原始文献的解释或综述。
撰写文献综述步骤：1、搜索相关文献 在开始搜索文献之前，需要一个明确定义的主题。如果正在写论文或研究论文的文献综述部分，搜索与之相关的研究问题和问题。如果是以独立作业的形式写一篇文献综述，必须选择一个要点，并提出一个中心问题来指导的搜索。2、评价来源 可能无法完全阅读关于这个主题的所有文章，所以必须评估哪些文章与自己的问题最相关。确保使用的来源是可靠的，并确保阅读了自己所研究领域的任何里程碑式的研究和主要理论。可以找到一篇关于谷歌学术的文章，查看被引用了多少次，高引用数意味着这篇文章在该领域有影响力，当然应该被包括在自己的文献综述中。3、识别主题、辩论和差距 组织文献综述的论点和结构，需要理解所阅读的资料之间的联系和关系。根据阅读和笔记，帮助制定文献综述的结构，并展示自己的研究将如何对现有知识做出贡献。4、概述结构 有各种方法来组织文献综述的主体。在开始写作之前，应该对自己的策略有一个大致的了解。根据文献综述的长度，可以结合这些策略。5、写文献综述 文献综述应该有介绍、主体和结论，每篇文章中包含什么内容取决于文献综述的目标。当写完并修改完文献综述后，不要忘记在提交之前进行校对。
“大数据”是近年来IT行业的热词，大数据在各个行业的应用逐渐变得广泛起来，如2014年的两会，我们听得最多的也是大数据分析，那么，什么是大数据呢，什么是大数据概念呢，大数据概念怎么理解呢，一起来看看吧。1、大数据的定义。大数据，又称巨量资料，指的是所涉及的数据资料量规模巨大到无法通过人脑甚至主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。2、大数据的采集。科学技术及互联网的发展，推动着大数据时代的来临，各行各业每天都在产生数量巨大的数据碎片，数据计量单位已从从Byte、KB、MB、GB、TB发展到PB、EB、ZB、YB甚至BB、NB、DB来衡量。大数据时代数据的采集也不再是技术问题，只是面对如此众多的数据，我们怎样才能找到其内在规律。3、大数据的特点。数据量大、数据种类多、 要求实时性强、数据所蕴藏的价值大。在各行各业均存在大数据，但是众多的信息和咨询是纷繁复杂的，我们需要搜索、处理、分析、归纳、总结其深层次的规律。4、大数据的挖掘和处理。大数据必然无法用人脑来推算、估测，或者用单台的计算机进行处理，必须采用分布式计算架构，依托云计算的分布式处理、分布式数据库、云存储和虚拟化技术，因此，大数据的挖掘和处理必须用到云技术。5、大数据的应用。大数据可应用于各行各业，将人们收集到的庞大数据进行分析整理，实现资讯的有效利用。举个本专业的例子，比如在奶牛基因层面寻找与产奶量相关的主效基因，我们可以首先对奶牛全基因组进行扫描，尽管我们获得了所有表型信息和基因信息，但是由于数据量庞大，这就需要采用大数据技术，进行分析比对，挖掘主效基因。例子还有很多。6、大数据的意义和前景。总的来说，大数据是对大量、动态、能持续的数据，通过运用新系统、新工具、新模型的挖掘，从而获得具有洞察力和新价值的东西。以前，面对庞大的数据，我们可能会一叶障目、可见一斑，因此不能了解到事物的真正本质，从而在科学工作中得到错误的推断，而大数据时代的来临，一切真相将会展现在我么面前。
"大数据"是一个体量特别大，数据类别特别大的数据集，并且这样的数据集无法用传统数据库工具对其内容进行抓取、管理和处理。 "大数据"首先是指数据体量(volumes)?大，指代大型数据集，一般在10TB?规模左右，但在实际应用中，很多企业用户把多个数据集放在一起，已经形成了PB级的数据量；其次是指数据类别(variety)大，数据来自多种数据源，数据种类和格式日渐丰富，已冲破了以前所限定的结构化数据范畴，囊括了半结构化和非结构化数据。接着是数据处理速度（Velocity）快，在数据量非常庞大的情况下，也能够做到数据的实时处理。最后一个特点是指数据真实性（Veracity）高，随着社交数据、企业内容、交易与应用数据等新数据源的兴趣，传统数据源的局限被打破，企业愈发需要有效的信息之力以确保其真实性及安全性。 从所周知，大数据已经不简简单单是数据大的事实了，而最重要的现实是对大数据进行分析，只有通过分析才能获取很多智能的，深入的，有价值的信息。那么越来越多的应用涉及到大数据，而这些大数据的属性，包括数量，速度，多样性等等都是呈现了大数据不断增长的复杂性，所以大数据的分析方法在大数据领域就显得尤为重要，可以说是决定最终信息是否有价值的决定性因素。基于如此的认识，大数据分析普遍存在的方法理论有哪些呢？ 大数据分析的使用者有大数据分析专家，同时还有普通用户，但是他们二者对于大数据分析最基本的要求就是可视化分析，因为可视化分析能够直观的呈现大数据特点，同时能够非常容易被读者所接受，就如同看图说话一样简单明了。 大数据分析的理论核心就是数据挖掘算法，各种数据挖掘的算法基于不同的数据类型和格式才能更加科学的呈现出数据本身具备的特点，也正是因为这些被全世界统计学家所公认的各种统计方法（可以称之为真理）才能深入数据内部，挖掘出公认的价值。另外一个方面也是因为有这些数据挖掘的算法才能更快速的处理大数据，如果一个算法得花上好几年才能得出结论，那大数据的价值也就无从说起了。 大数据分析最终要的应用领域之一就是预测性分析，从大数据中挖掘出特点，通过科学的建立模型，之后便可以通过模型带入新的数据，从而预测未来的数据。 大数据分析广泛应用于网络数据挖掘，可从用户的搜索关键词、标签关键词、或其他输入语义，分析，判断用户需求，从而实现更好的用户体验和广告匹配。 大数据分析离不开数据质量和数据管理，高质量的数据和有效的数据管理，无论是在学术研究还是在商业应用领域，都能够保证分析结果的真实和有价值。 大数据分析的基础就是以上五个方面，当然更加深入大数据分析的话，还有很多很多更加有特点的、更加深入的、更加专业的大数据分析方法。 当下我国大数据研发建设应在以下四个方面着力 一是建立一套运行机制。大数据建设是一项有序的、动态的、可持续发展的系统工程，必须建立良好的运行机制，以促进建设过程中各个环节的正规有序，实现统合，搞好顶层设计。 二是规范一套建设标准。没有标准就没有系统。应建立面向不同主题、覆盖各个领域、不断动态更新的大数据建设标准，为实现各级各类信息系统的网络互连、信息互通、资源共享奠定基础。 三是搭建一个共享平台。数据只有不断流动和充分共享，才有生命力。应在各专用数据库建设的基础上，通过数据集成，实现各级各类指挥信息系统的数据交换和数据共享。 四是培养一支专业队伍。大数据建设的每个环节都需要依靠专业人员完成，因此，必须培养和造就一支懂指挥、懂技术、懂管理的大数据建设专业队伍。
很多初学者，对大数据分析的概念都是模糊不清的，大数据分析是什么，能做什么，学的时候，该按照什么线路去学习，学完往哪方面发展，很多人对于大数据分析师的印象就是坐在办公室对着电脑噼里啪啦的敲键盘，跟程序员差不多，这种想法是错误的，其实大数据分析师是一个很高大上的职业，大数据分析师通过获取必要的数据，分析这些数据，然后从数据中发现一些问题提出自己的想法，这就是一个大数据分析师的基本工作内容。大数据工程师工作内容取决于你工作在数据流的哪一个环节。从数据上游到数据下游，大致可以分为：数据采集 -> 数据清洗 -> 数据存储 -> 数据分析统计 -> 数据可视化 等几个方面大数据分析工作内容当然就是使用工具组件(Spark、Flume、Kafka等)或者代码(Java、Scala等)来实现上面几个方面的功能。具体说说如下：一、数据采集业务系统的埋点代码时刻会产生一些分散的原始日志，可以用Flume监控接收这些分散的日志，实现分散日志的聚合，即采集。二、数据清洗原始的日志，数据是千奇百怪的一些字段可能会有异常取值，即脏数据。为了保证数据下游的"数据分析统计"能拿到比较高质量的数据，需要对这些记录进行过滤或者字段数据回填。一些日志的字段信息可能是多余的，下游不需要使用到这些字段做分析，同时也为了节省存储开销，需要删除这些多余的字段信息。一些日志的字段信息可能包含用户敏感信息，需要做脱敏处理。如用户姓名只保留姓，名字用'*'字符替换。三、数据存储清洗后的数据可以落地入到数据仓库(Hive)，供下游做离线分析。如果下游的"数据分析统计"对实时性要求比较高，则可以把日志记录入到kafka。四、大数据分析统计大数据分析是数据流的下游，消费来自上游的数据。其实就是从日志记录里头统计出各种各样的报表数据，简单的报表统计可以用sql在kylin或者hive统计，复杂的报表就需要在代码层面用Spark、Storm做统计分析。一些公司好像会有个叫BI的岗位是专门做这一块的。五、数据可视化用数据表格、数据图等直观的形式展示上游"大数据分析统计"的数据。一般公司的某些决策会参考这些图表里头的数据。当然，大数据平台(如CDH、FusionInsight等)搭建与维护，也可能是大数据工程师工作内容的一部分。大数据分析师工作的流程简单分为两部分，第一部分就是获取数据，第二部分就是对数据进行处理。那么怎么获得数据呢?首先，我们要知道，获取相关的数据，是数据分析的前提。每个企业，都有自己的一套存储机制。因此，基础的SQL语言是必须的。具备基本SQL基础，再学习下其中细节的语法，基本就可以到很多数据了。当每个需求明确以后，都要根据需要，把相关的数据获取到，做基础数据。获得了数据以后，才能够进行数据处理工作。获取数据，把数据处理成自己想要的东西，是一个关键点。很多时候，有了数据不是完成，而是分析的开始。大数据分析师最重要的工作就是把数据根据需求处理好，只有数据跟需求结合起来，才能发挥数据的价值，看到需求的问题和本质所在。如果连数据都没处理好，何谈从数据中发现问题呢?就目前而言，大数据分析日益成为研究行业的重要研究目标。面对其高数据量、多维度与异构化的特点，以及分析方法思路的扩展，传统统计工具已经难以应对。所以我们要使用专业的大数据分析工具。大数据分析工具都有Excel、SPSS、SAS等工具。Excel、SPSS、SAS 这三者对于大数据分析师来说并不陌生。但是这三种大数据分析工具应对的数据分析的场景并不是相同的，一般来说，SPSS 轻量、易于使用，但功能相对较少，适合常规基本统计分析。而SPSS和SAS作为商业统计软件，提供研究常用的经典统计分析处理。由于SAS 功能丰富而强大，且支持编程扩展其分析能力，适合复杂与高要求的统计性分析。以上的内容就是小编为大家讲解的大数据分析师的工作内容了，大数据分析师的工作是比较繁琐的，但是也是比较高大上的。大家在了解大数据分析工作内容的时候可以参考这篇文章，这样可以更好的理解大数据分析行业，最后感谢大家的阅读。相关推荐：《大数据分析师工作内容》、《转行大数据分析师后悔了》、《零基础学大数据分析现实吗》、《大数据分析培训课程内容有哪些》、《大数据分析方法》、《大数据分析流程是什么》、《大数据分析十八般工具》、《大数据分析12大就业方向》、《剖析大数据分析就业前景》、《大数据分析是什么》