会议有哪些大数据库，IDC行业会议都有哪些要规模大点的

来源：整理时间：2024-11-14 05:25:26 编辑：黑码技术手机版

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1，IDC行业会议都有哪些要规模大点的
2，paperpass数据库和知网有什么区别
3，现在A股中有哪些板块属于新基建主题的
4，数据挖掘类的国际顶尖会议有哪些
5，Oracle培训就业如何

1，IDC行业会议都有哪些要规模大点的

第七届中国IDC产业年度大典时间：2013年1月16日-18日地点：国际会议中心

其实这个很简单的。不论是从事哪个行业的销售，说白就是卖东西，只要您把东西卖出去就ok。针对idc行业的销售，首先需要您先了解参与idc行业公司的一个产品和机房情况，了解清楚其产品及机房具体情况，同时了解下idc行业情况不同地区不同idc商一个大概情况，这些基础知识了解后，下面就是进行销售了，销售是大学问，里面需要学习也是很多的。其实主要还是看你个人的情况，个人的销售模式。因为一个人的性格，做事方式不同，一个销售模式也是不同的，只要你有了一个自己的销售模式，就会很好聊每个单子。我针对idc销售也接触快两年时间了，很多东西靠听别人说是不行的，必须去做，找到一个合适自己的销售模式。

IDC行业会议都有哪些要规模大点的

2，paperpass数据库和知网有什么区别

paperpass比对库主要是网络资源较多，相对于学术论文库多的知网来说，这是paperpass查重复制比高的主要原因。知网系统的话，数据库如下：知网VIP：paperpass的话，并没有正规的学术论文库，大多都是互联网资源。所以一般高校都是使用知网系统，前期倒是可以用paperpass来进行查重修改，当然如果学校使用的是paperpass那倒没必要用知网。这主要还是看各位同学的要求来进行选择的。关于这两种查重系统，早检测是都有的。或许的话，可以看看。

paperpass数据库多为本地库和互联网库，而知网一般是硕博论文库、会议论文库以及各种互联网库，另外，paperyy拥有最大的本地库。

首先我们先看下paperpass的检测库包含哪些：总体：总体相似度是指本地库，互联网的综合比对结果本地库：本地库相似度是指论文与学术期刊，学位论文，会议论文数据库的比对结果互联网：互联网相似度是指论文与互联网资源的比对结果。之后，我们再看下知网的检测库包含哪些：1 中国学术期刊网络出版总库2中国博士学位论文全文数据库中国优秀硕士学位论文全文数据库3中国重要会议论文全文数据库4中国重要报纸全文数据库5中国专利全文数据库6互联网资源（包含贴吧等论坛资源）7英文数据库（涵盖期刊，硕博，会议的英文数据以德国Springer，英国talor&framds期刊数据库等）8 港澳台学术文献库9 优先出版文献库10互联网文档资源11图书资源12CKNI大成编客-原创作品库13学术论文联合对比库14个人比对库很明显知网的检测系统比paperpass检测系统更全面。那有很多同学在之前会遇见一个问题，就是拿知网检测后只有百分之二十，但是拿到paperpass检测检测却高达百分之六十。这又是什么原因呢？那为什么有的同学用paperpass检测后只有百分之十，用知网一查就百分之五六十呢？到底是谁准呢？到底又是谁不准呢？其实这是一个检测范畴的问题。假设你在引用的部分属于paperpass检测范畴内，那么paperpass检测结果自然高，假设你引用的范畴在知网范畴内那么知网的检测结果高。但是综合对比库只以知网为准，以及后续学校的检测结果也以知网为准，那么不管paperpass是高还是低，都只能作为一个初稿的测试，最后定稿大家还是使用学校的检测系统为准，这样才能保证重复率不出大的问题。我是论文辅导员，多年论文写作指导经验，有什么问题可以问我

paperpass数据库和知网有什么区别

3，现在A股中有哪些板块属于新基建主题的

你好，股市中新基建包括：狭义新基建(“重创新”)和广义新基建(“补短板”)。“新基建”主要包括九大领域：5G基建、特高压/电力物联网、云计算/数据中心、高铁/轨道交通、新能源汽车/充电桩、工业互联网、超高清、车联网、物联网。

特高压算不算?

可以在交易软件的板块中查询。再看看别人怎么说的。

根据中央经济工作会议将2019年核心主题的新基建范围扩大化，包括以下七个方面：1）5G：从未来承接的产业规模来看，5G将是新技术中最值得期待的方向，我国重点发展的各大新兴产业，如工业互联网、车联网、企业上云、人工智能，远程医疗等，均需要以5G作为产业支撑。全球加快布局5G的大环境下，国内5G建设落地速度有望比计划提前。2）特高压：我国特高压建设潜力依然庞大，当前国家已经规划的各类特高压项目大概在50-60条之间，意味着仍有大约30条已纳入规划线路在未来有望落地，近期国网公布向社会资本开放特高压投资，通过解决资金问题进一步增加特高压持续建设的确定性。特高压作为全球能源互联网的关键技术，我国已顺利实现巴西美丽山二期特高压直流电力工程和核心设备的出口。我国中长期需求和海外更大的空间将增强设备公司的业绩可持续性。3）城际高速铁路和城市轨道交通：2019年开工潮投资额增加+通车里程高速增长+货运三年增量计划支撑车辆采购释放+车辆设备相关企业业绩恢复明显增长，四大利好共振，板块将有明显收益。4）新能源汽车产业链：跨入19年，新一年的补贴政策尚未正式出台，再度给了车企一定的缓冲空间。而无论政策何时落地以及具体形式，降本扶优的主旋律不会改变，产业链亦将去分担补贴下滑带来的压力，细分领域龙头的优势或将进一步积累，锚定龙头，抓住确定性。5）大数据中心：目前大数据的应用非常广泛，从资讯分发到视频娱乐，大数据无处不在。目前大数据已经成为了热门投资方向之一，在资本的大力支持下，大数据产业快速发展，预计到2020年中国大数据产业规模或超过万亿。在重视数据的今天，大数据行业必定会成为2019年的创业风口。6）人工智能：看好国内人工智能产业的发展，尤其是党中央、国务院将人工智能作为经济转型的重要抓手之后，未来在融合发展上有着更大的发展空间。基础层方面，建议关注国内服务器、高性能计算企业浪潮信息、中科曙光在算力提供上的市场机会；在应用层方面，建议关注语音、计算机视觉、自动驾驶、预测分析等技术在AI+（客服、安防、医疗、汽车、金融等）市场上的应用，覆盖企业中。7）工业互联网：根据研究机构最新报告，2023年全球工业互联网的市场规模将达914亿美元，其中亚太地区的年复合增长率最高。随着此前一系列行业政策的密集出台，工业互联网正迎来爆发式增长，助推传统制造业企业"数字化"转型。

现在A股中有哪些板块属于新基建主题的

4，数据挖掘类的国际顶尖会议有哪些

顶级：SIGKDD二流：ICDM，SDM ，EDBT等上面是专门的数据挖掘会议，其他像SIGMOD,VLDB,ICDE等数据库类会议都会有专门的数据挖掘session ，下面是有人专门总结的，引用一下：一流的：数据库三大顶级会议SIGMOD，VLDB，ICDE，数据挖掘KDD，实际相关的还有机器学习ICML,还有信息检索的SIGIR；数据库的理论会议PODS，但它是理论的会议所以和咱们就不大相关了二流的：EDBT，ICDT，CIKM，SDM，ICDM，PKDD，还有ECML欧洲的机器学习会议（这个应该是1.5档的，比一般的二流好）SIGMOD：97分，数据库的最高会议，涉及范围广泛，稍偏应用（因为理论文章有PODS）。没说的，景仰如滔滔江水。这个会议不仅是double-blind review，而且有rebuttal procedure，可谓独树一帜，与众不同。VLDB：95分，非常好的数据库会议。与SIGMOD类似，涉及范围广泛，稍偏应用。从文章的质量来说，SIGMOD和VLDB难分伯仲，没有说谁比谁更高。他们的范围也几乎一样。不少牛人都认为，今年的rebuttal procedure其实并不怎么成功。投稿太多，很难做到每一篇都公平公正。很多rebuttal没人看。double-blind是把双刃剑。这几年来每年都有人冒充牛人的风格来投稿，有的还真进去了。反而VLDB的审稿质量一直很高。每年的VLDB都有很理论的paper。一般来说，我感觉大家还是认为SIGMOD要好那么一点点。根据我个人读过的文章，也有这样的感觉。不过这个并不重要了，有差别也是那么一点。PODS：95分。是“数据库理论的最好会议,也是一个很好的理论会议”。每年总是co-located with SIGMOD。感觉其中算法背景的人占主流（你可以数数PODS文章中有多少来自Motwani group），也有一部分AI背景的人（毕竟SIGART也是主办者之一）。它的影响力远不及SIGMOD，然而其中文章的质量比较整齐，variance小于SIGMOD（以及其他任何数据库会议）。有一位牛人说：“PODS never had a really bad paper，”这是它值得骄傲的地方。KDD:：full paper 95分，poster/short paper 90分。数据挖掘的最高会议。由于历史积累不足以及领域圈子较小，勿用讳言KDD目前比SIGMOD尚有所不如。我觉得我们可以这样类比：KDD:SIGMOD=CRYPTO:STOC。回顾密码学的历史，真正最牛的文章一般发在STOC/FOCS而非CRYPTO/EUROCRYPT，这和今天的数据挖掘何等类似！然而你看看今天的密码学文章，已经有顶级的密码学家（恕我不便写出名字）不再往STOC/FOCS投稿。我觉得同样的事情在不久的将来也会发生在数据挖掘中，让我们拭目以待。这几年来KDD的质量都很高。其full paper的质量高于SIGMOD/VLDB中数据挖掘方面的paper的质量。原因是SIGMOD/VLDB审稿人中数据挖掘的人很少，审稿标准不一定能掌握得很好。这几年好几篇SIGMOD/VLDB的数据挖掘paper都follow一些KDD的paper。而在KDD，要拿一篇full paper真难。去年复旦拿了一篇，实属难能可贵。今年他们又拿了一个SIGMOD demo，说明工作的确很扎实。听说在很多地方，如果能有一篇SIGMOD/VLDB/KDD，就能博士毕业，能有两篇就能找到不错的工作。“革命尚未成功，同志仍需努力！”ICDE：92分。很好的数据库会议，也是一个大杂烩。好处是覆盖面广、包容性强，坏处是文章水平参差不齐。EDBT：88分，不错的数据库会议，录取率很低然而历史积累不足，影响还明显不及ICDE。ICDT：88分，PODS的欧洲版，数据库理论第二会议。和SIGMOD/VLDB一样，ICDE和EDBT在质量和影响上都不相上下。其它的如CIKM，ICDM，SDM，SSDBM，PKDD等等都比以上的会议差一截。CIKM：85分。SDM：full paper 90分，poster/short paper 85分。SIAM的数据挖掘会议，与ICDM并列为数据挖掘领域的第二位，比KDD有明显差距。好像其中统计背景的人比较多，也有一部分机器学习背景的人，比较iversified。ICDM：full paper 90分，poster/short paper 85分。IEEE的数据挖掘会议，与SDM并列为数据挖掘领域的第二位，比KDD有明显差距。PKDD：83分（因为poster/short paper数量很少，所以不予区分）。好像是KDD的欧洲版，但与KDD差距很大。

5，Oracle培训就业如何

如果是那种培训机构的，我想说。交钱之前你是爹，交钱之后。呵呵。我现在欠了2W多培训费。做的工作也不是培训的内容。你好好掂量。

oracle在软件开发项目中比重的不断提升，驱动了对oracle开发人员的大量需求。在一个采用oracle作为数据库平台的软件项目中，大部分的developer都被要求熟练掌握oracle的pl/sql开发技术，越来越多的项目团队为了细化分工，提高效率，配备专职的oracle developer，追求数据模型和实现逻辑的无缝配合，保证系统核心的稳定性和完整性。oracle应用广泛，促使oracle就业前景越来越好。

oracle培训可以带你快速进入这个行业，但是绝对不会深入这个行业，如果你有能力，那么在突击培训之后，你基本上在北京能拿到6000-8000的薪水这个薪水其实主要看你的面试。另外，如果你有钱，建议培训，因为这样你少走弯路如果没有钱。那么可以自学，首选要学校sql，其次学习oracle的体系结构、原理。还有备份，恢复，调优，rac、dg，gg。等。其实如果自学能力强，有自制力，还是不要培训的好，还能剩下一笔钱培训的最大作用就是能让你快速入门，知道哪些是你必须马上学的，哪些不是。至于具体的细节东西肯定要你自己去学习不要相信什么速成班，你想想如果真培训几个月就成了大牛，那么在这个行业里奋斗了那么多年的dba成神仙了。oracle的东西太多了，而且还有linux，所以选择之前要考虑好，当然，如果你真努力去学习，那么oracle的薪水还是非常可观的。

专门做oracle的一般都是大型公司，中小型公司一般直接开发维护了。看你的志愿是什么情况。

应该是DBA（Database Administrator）吧。3年左右工作经验，如果是千万级数据库管理经验，工资待遇能容易上12K，初级的应该在6-8k，简历有包装的程度。这职业自身的能力能很好的体现在工作上。薪酬竞争力1）影响因素：经验和能力决定DBA的等级，熟悉的数据库系统决定DBA的领域，个性特点和潜力决定你的升值空间。2）纵向对比：DBA作为专项领域的高质量人才，薪酬竞争力较高，市场需求旺盛，尤其是中高阶DBA，往往紧缺程度高于软件研发工程师。人员需求：由于业务规模较大，中大型公司比较紧缺中高阶DBA，而初创公司由于其新生的业务特点，比较紧缺初级和中级DBA。数据库作为整个系统的一部分，它的表现直接受服务器、操作系统、存储、网络、应用程序中SQL语句的质量、数据库设计的质量、以及其它诸多因素的影响，这些因素加在一起非常复杂，经验起着非常重要的作用。因此一个好的DBA除了知识作为基础，经验的多寡、见识的薄广，往往决定了是否合格与优秀。优秀的DBA不仅关心自己运维的数据库系统的原理和发展，而且紧跟业界数据库前沿技术，并关注数据库领域的顶级会议。其中包括国际著名的数据库三大会议SIGMOD、VLDB、ICDE，还有知名数据库公司Percona主办的Percona Live和Oracle主办的Open World，以及国内知名的DBA盛会中国数据库技术大会(DTCC)等。从另外一个角度说，DBA工作领域对实践经验和独立工作能力要求较高，没有经过大量的动手实践是很难胜任DBA相关工作的 [6] 。正是由于上述原因，其职场现状是DBA职位不易进入，而用人单位很难找到合适的从业人员，人员缺口非常大。也正是由于上述原因，随着工作年限的增长，DBA的经验在增加，就像医生一样，其价值会越来越高，可以逐步成长为资深DBA、系统架构师、信息主管（CIO）等等，而不会出现许多软件开发从业人员在一定年龄后面临的转行问题。另外，从职业前景看，从事DBA有着更多的职场机遇 [7] 。一般而言，系统中的软硬件都是IBM、HP、Oracle等业界一流厂商提供的，在与厂商谈判、合作、测试、实施、维护、优化等等过程中，会产生许多极佳的职场机遇，这一点是从事开发工作很难比拟的。从DBA的工资统计数据看，随着工作经验的积累，DBA工资的增长幅度会远大于其它的计算机方向。从工作的稳定性上看，系统的复杂性和经验的重要性已经决定了DBA职位的不可替代性。从知识的积累、更新和替代角度看，数据库的根基始终没变，变的是不断增强的功能和不断扩展的应用范围。因此，在不同时期所学的知识和获得的经验是叠加和累积的关系。因此， DBA职业是一个高挑战和高回报的职业，有一定能力的和聪明的技术人员应该挑战自我，进入这个被二十多年事实不断证明的越来越有前景的职业