纳税人财务会计制度上传 如何用Excel解决实际问题,什么财务和税务问题

如何用Excel解决实际问题,什么财务和税务问题  

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资产负债表
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如何用mapreduce解决实际问题

MapReduce从出现以来，已经成为Apache Hadoop计算正规化的扛鼎之作。它对于符合其设计的各项工作堪称完美：大规模日志处理，ETL批处理操作等。
随着Hadoop使用范围的不断扩大，人们已经清楚知道MapReduce不是所有计算的最佳框架。Hadoop 2将资源管理器YARN作为自己的顶级元件，为其他计算引擎的接入提供了可能性。如Impala等非MapReduce架构的引入，使平台具备了支援互动式SQL的能力。
今天，Apache Spark是另一种这样的替代，并且被称为是超越MapReduce的通用计算范例。也许您会好奇：MapReduce一直以来已经这么有用了，怎么能突然被取代看毕竟，还有很多ETL这样的工作需要在Hadoop上进行，即使该平台目前也已经拥有其他实时功能。
值得庆幸的是，在Spark上重新实现MapReduce一样的计算是完全可能的。它们可以被更简单的维护，而且在某些情况下更快速，这要归功于Spark优化了刷写资料到磁碟的过程。Spark重新实现MapReduce程式设计正规化不过是回归本源。Spark模仿了Scala的函数语言程式设计风格和API。而MapReduce的想法来自于函数语言程式设计语言LISP。
尽管Spark的主要抽象是RDD（弹性分散式资料集），实现了Map，reduce等操作，但这些都不是Hadoop的Mapper或Reducer API的直接模拟。这些转变也往往成为开发者从Mapper和Reducer类平行迁移到Spark的绊脚石。
与Scala或Spark中经典函式语言实现的map和reduce函式相比，原有Hadoop提供的Mapper和Reducer API 更灵活也更复杂。这些区别对于习惯了MapReduce的开发者而言也许并不明显，下列行为是针对Hadoop的实现而不是MapReduce的抽象概念：
· Mapper和Reducer总是使用键值对作为输入输出。
· 每个Reducer按照Key对Value进行reduce。
· 每个Mapper和Reducer对于每组输入可能产生0个，1个或多个键值对。
· Mapper和Reducer可能产生任意的keys和values，而不侷限于输入的子集和变换。
Mapper和Reducer物件的生命周期可能横跨多个map和reduce操作。它们支援setup和cleanup方法，在批量记录处理开始之前和结束之后被呼叫。
本文将简要展示怎样在Spark中重现以上过程，您将发现不需要逐字翻译Mapper和Reducer！
作为元组的键值对
假定我们需要计算大文字中每一行的长度，并且报告每个长度的行数。在HadoopMapReduce中，我们首先使用一个Mapper，生成为以行的长度作为key，1作为value的键值对。
public class LineLengthMapper extends
Mapper<LongWritable, Text, IntWritable, IntWritable> {
@Override
protected void map(LongWritable lineNumber, Text line, Context context)
throws IOException, InterruptedException {
context.write(new IntWritable(line.getLength()), new IntWritable(1));
}
}
值得注意的是Mappers和Reducers只对键值对进行操作。所以由TextInputFormat提供输入给LineLengthMapper，实际上也是以文字中位置为key（很少这么用，但是总是需要有东西作为Key），文字行为值的键值对。
与之对应的Spark实现：
lines.map(line => (line.length, 1))
Spark中，输入只是String构成的RDD，而不是key-value键值对。Spark中对key-value键值对的表示是一个Scala的元组，用(A，B)这样的语法来建立。上面的map操作的结果是(Int，Int)元组的RDD。当一个RDD包含很多元组，它获得了多个方法，如reduceByKey，这对再现MapReduce行为将是至关重要的。
Reduce
reduce()与reduceBykey()
统计行的长度的键值对，需要在Reducer中对每种长度作为key，计算其行数的总和作为value。
public class LineLengthReducer extends
Reducer<IntWritable, IntWritable, IntWritable, IntWritable> {
@Override
protected void reduce(IntWritable length, Iterable<IntWritable> counts,
Context context) throws IOException, InterruptedException {
int sum = 0;
for (IntWritable count : counts) {
sum += count.get();
}
context.write(length, new IntWritable(sum));
}
}
Spark中与上述Mapper，Reducer对应的实现只要一行程式码：
val lengthCounts = lines.map(line => (line.length, 1)).reduceByKey(_ + _)
Spark的RDD API有个reduce方法，但是它会将所有key-value键值对reduce为单个value。这并不是Hadoop MapReduce的行为，Spark中与之对应的是ReduceByKey。
另外，Reducer的Reduce方法接收多值流，并产生0，1或多个结果。而reduceByKey，它接受的是一个将两个值转化为一个值的函式，在这里，就是把两个数字对映到它们的和的简单加法函式。此关联函式可以被呼叫者用来reduce多个值到一个值。与Reducer方法相比，他是一个根据Key来Reduce Value的更简单而更精确的API。
Mapper
map() 与 flatMap()
现在，考虑一个统计以大写字母开头的单词的个数的演算法。对于每行输入文字，Mapper可能产生0个，1个或多个键值对。
public class CountUppercaseMapper extends
Mapper<LongWritable, Text, Text, IntWritable> {
@Override
protected void map(LongWritable lineNumber, Text line, Context context)
throws IOException, InterruptedException {
for (String word : line.toString().split(" ")) {
if (Character.isUpperCase(word.charAt(0))) {
context.write(new Text(word), new IntWritable(1));
}
}
}
}
Spark对应的写法：
lines.flatMap(
_.split(" ").filter(word => Character.isUpperCase(word(0))).map(word => (word,1))
)
简单的Spark map函式不适用于这种场景，因为map对于每个输入只能产生单个输出，但这个例子中一行需要产生多个输出。所以，和MapperAPI支援的相比，Spark的map函式语义更简单，应用范围更窄。
Spark的解决方案是首先将每行对映为一组输出值，这组值可能为空值或多值。随后会通过flatMap函式被扁平化。阵列中的词会被过滤并被转化为函式中的元组。这个例子中，真正模仿Mapper行为的是flatMap，而不是map。
groupByKey()
写一个统计次数的reducer是简单的，在Spark中，reduceByKey可以被用来统计每个单词的总数。比如出于某种原因要求输出档案中每个单词都要显示为大写字母和其数量，在MapReduce中，实现如下：
public class CountUppercaseReducer extends
Reducer<Text, IntWritable, Text, IntWritable> {
@Override
protected void reduce(Text word, Iterable<IntWritable> counts, Context context)
throws IOException, InterruptedException {
int sum = 0;
for (IntWritable count : counts) {
sum += count.get();
}
context
.write(new Text(word.toString().toUpperCase()), new IntWritable(sum));
}
}
但是redeceByKey不能单独在Spark中工作，因为他保留了原来的key。为了在Spark中模拟，我们需要一些更像Reducer API的操作。我们知道Reducer的reduce方法接受一个key和一组值，然后完成一组转换。groupByKey和一个连续的map操作能够达到这样的目标:
groupByKey().map { case (word,ones) => (word.toUpperCase, ones.sum) }
groupByKey只是将某一个key的所有值收集在一起，并且不提供reduce功能。以此为基础，任何转换都可以作用在key和一系列值上。此处，将key转变为大写字母，将values直接求和。
setup()和cleanup()
在MapReduce中，Mapper和Reducer可以宣告一个setup方法，在处理输入之前执行，来进行分配资料库连线等昂贵资源，同时可以用cleanup函式可以释放资源。
public class SetupCleanupMapper extends
Mapper<LongWritable, Text, Text, IntWritable> {
private Connection dbConnection;
@Override
protected void setup(Context context) {
dbConnection = ...;
}
...
@Override
protected void cleanup(Context context) {
dbConnection.close();
}
}
Spark中的map和flatMap方法每次只能在一个input上操作，而且没有提供在转换大批值前后执行程式码的方法，看起来，似乎可以直接将setup和cleanup程式码放在Sparkmap函式呼叫之前和之后：
val dbConnection = ...
lines.map(... dbConnection.createStatement(...) ...)
dbConnection.close() Wrong!
然而这种方法却不可行，原因在于：
· 它将物件dbConnection放在map函式的闭包中，这需要他是可序列化的（比如，通过java.io.Serializable实现）。而资料库连线这种物件一般不能被序列化。
· map是一种转换，而不是操作，并且拖延执行。连线物件不能被及时关闭。
· 即便如此，它也只能关闭driver上的连线，而不是释放被序列化拷贝版本分配的资源连线。
事实上，map和flatMap都不是Spark中Mapper的最接近的对应函式，Spark中Mapper的最接近的对应函式是十分重要的mapPartitions()方法，这个方法能够不仅完成单值对单值的对映，也能完成一组值对另一组值的对映，很像一个批对映（bulkmap）方法。这意味着mapPartitions()方法能够在开始时从本地分配资源，并在批对映结束时释放资源。
新增setup方法是简单的，新增cleanup会更困难，这是由于检测转换完成仍然是困难的。例如，这样是能工作的：
lines.mapPartitions { valueIterator =>
val dbConnection = ... OK
val transformedIterator = valueIterator.map(... dbConnection ...)
dbConnection.close() Still wrong! May not have evaluated iterator
transformedIterator
}
一个完整的正规化应该看起来类似于：
lines.mapPartitions { valueIterator =>
if (valueIterator.isEmpty) {
Iterator[...]()
} else {
val dbConnection = ...
valueIterator.map { item =>
val transformedItem = ...
if (!valueIterator.hasNext) {
dbConnection.close()
}
transformedItem
}
}
}
虽然后者程式码翻译注定不如前者优雅，但它确实能够完成工作。
flatMapPartitions方法并不存在，然而，可以通过呼叫mapPartitions，后面跟一个flatMap(a= > a)的呼叫达到同样效果。
带有setup和cleanup的Reducer对应只需仿照上述程式码使用groupByKey后面跟一个mapPartition函式。
别急，等一下，还有更多
MapReduce的开发者会指出，还有更多的还没有被提及的API：
· MapReduce支援一种特殊型别的Reducer，也称为Combiner，可以从Mapper中减少洗牌(shuffled)资料大小。
· 它还支援同通过Partitioner实现的自定义分割槽，和通过分组Comparator实现的自定义分组。
· Context物件授予Counter API的访问许可权以及它的累积统计。
· Reducer在其生命周期内一直能看到已排序好的key 。
· MapReduce有自己的Writable序列化方案。
· Mapper和Reducer可以一次发射多组输出。
· MapReduce有几十个调优引数。
有很多方法可以在Spark中实现这些方案，使用类似Aumulator的API，类似groupBy和在不同的这些方法中加入partitioner引数的方法，Java或Kryo序列化，快取和更多。由于篇幅限制，在这篇文章中就不再累赘介绍了。
需要指出的是，MapReduce的概念仍然有用。只不过现在有了一个更强大的实现，并利用函式式语言，更好地匹配其功能性。理解Spark RDD API和原来的Mapper和ReducerAPI之间的差异，可以帮助开发者更好地理解所有这些函式的工作原理，以及理解如何利用Spark发挥其优势。

丛集上执行使用Hadoop jar命令具体参考下面hadoop丛集,如何执行Java jar包---如何执行mapreduce程式Eclipse执行时这样的:run as application或则run as

如何用建模软体解决实际问题

近日 Autodesk 推出了一个关于 Fusion360 使用的设计大赛。设计一个简易的家庭净水设施。首先要完成设计分析，调查相关净水器，然后基于 Fusion360 展开完整的设计协作。

如何解决实际问题？

解决实际问题的能力是学生数学综合素养的体现，也是小学数学教学的重要任务，它贯穿于小学数学教学的始终，是提高学生综合思维能力的重要途径。海门市教育局教研室将本学年小学数学专项攻坚的重点定为“解决实际问题”的研究，我觉得是正视了新课改以来孩子解决实际问题水平的弱化现象而及时采取的弥补措施。就解决实际问题而言，除了从四年级开始以小单元形式出现的一些比较特殊的解决问题的策略教学，大多数的解决问题的学习蕴含在每个知识点的教学之中，如计算教学、图形教学、统计与概率、实践活动等。因此，可以说我们每一节数学课都在进行着解决问题能力的培养。但孩子面对新问题却无从着手解决或者说不会思考呢？这必然引起我们对于学生解决实际问题能力培养的思考。培养学生的解决实际问题能力要求学生用数学的眼光观察世界，提出各种问题；以灵活运用不同的方法，解决生活中的简单数学问题；面对实际问题，能从数学的角度运用所学的知识和方法寻求解决问题的策略。
一．走进情境，获取资讯，发现问题
创设情境是每一个课堂教学的开始，从生活实际中引入所要学习的数学知识。数学来源于生活，在课堂教学中教师要善于挖掘生活中的数学素材，从学生的生活实际中引入数学知识，使学生感受到数学知识就在自己身边，生活中处处都有数学问题。所以教师要根据不同年龄段学生的兴趣爱好和认知特征，选择学生感兴趣的数学，孩子们眼中的数学。在教学中要学生创设合适的情境，使学生在情境中获取资讯，发现问题，从而达到解决问题的能力。
二．蒐集资讯，整理资讯，探究问题
数学源于生活，又应用于生活。教师要引导学生在生活中发现数学，认识数学，掌握数学，最终的目的是能在生活中用数学解决实际问题，体现数学的价值。以此来沟通数学与现实生活的联络，激发学生学习应用的兴趣，并让他们在研究现实问题的过程中学习、理解和发展数学。首先应注重让学生蒐集资讯，锻炼学生的语言表达能力。小学生的思维活动对语言具有依赖性，在教学中应采用不断提高学生语言表达能力的方法，来启动学生的表象思维，达到以口促思的目的。在一、二年级时我们就应鼓励学生从蒐集资讯，整理资讯，发现问题，提出问题入手，在课堂教学的过程中，感觉学生的提问虽然往往比较肤浅简单，但也是经过了思考，才能提出的。作为教师要不断地鼓励他们，帮助他们克服心理障碍，大胆地提出问题，不断地提高其提问题的水平。实践证明，鼓励学生发现问题，提出问题，不但可以帮助学生从多角度收集资讯，为解决问题打下基础；还可以帮助学生充分发挥想象力和创造力，从而培养学生的创新意识。因此，引导学生发现问题，提出问题，让学生具有问题能力，让问题成为知识的纽带，是我们教师义不容辞的责任。
三．一题多变，一题多解，优化策略
改条件，改问题，改解法，一题多变，一题多解。不仅可以锻炼学生观察分析能力，而且可以沟通不同知识之间的联络，发散学生思维，促使思维灵活、敏捷。
一题多变让学生在相同条件下，提出不同的问题；或在问题相同的情况下，补充不同的条件，能活跃学生的求异思维，如一、二年级出现的实际问题：平平做了12朵红花，明明做了6朵黄花，-----------？一排小树有5棵，------------，共有小树多少棵？一题多解引导学生多角度观察和思考问题，能引起学生思维发散，培养学生思维的广阔性、灵活性、创造性。在计算一个长方体饼干桶的标签纸的面积时，学生可以先算出长方体的表面积，再减去上下两个面的面积；也可以先求出相邻两个面的面积再乘2，也可以将四个面的面积相加。但通过比较我们会发现第二种方法更为简洁与实用，学生通过一题多解开阔了思路，通过比较优化了方法。

您好！根据您的情况，您可以先申请工伤认定然后按工伤保险条例的规定享受工伤待遇！如果您直接向法院提出诉讼直接诉您所在的公司情况下，您住院期间的伙食费和交通费应当给付，对于您构成残疾的按照最高人民法院人身损害赔偿的规定给付残疾赔偿金，根据受害人丧失劳动能力程度或者伤残等级，按照受诉法院所在地上一年度城镇居民人均可支配收入或者农村居民人均纯收入标准，自定残之日起按二十年计算。但六十周岁以上的，年龄每增加一岁减少一年；七十五周岁以上的，按五年计算。

matlab如何解决实际问题

matlab功能异常强大，不仅工具箱种类齐全，并且里面的程式码都有优化过，最后的结果比你自己用vc好得多；
另外就是matlab很好用，可以说相当容易上手，检查错误也容易。
至于处理的问题非常多啊，影象处理，数值分析，神经网路，simulink...很实用的一款软体。
我主要是做影象处理和数值分析相关的一些工作，所有的问题matlab都能处理。

解决实际问题

解析：
追及问题：
路程差=300千米；速度差=180-80=100千米/小时
那么时间=路程差/速度差=300/100=3小时，
这就是说出发后3小时动车组能赶上普通快车。

2000/5.09=392.93

该题中，其实那个1.5米是起迷惑作用的，与解题完全没有关联。 由沿游泳池的内壁1.5米高处用白漆画一条水位线可知水位线实际长度即为游泳池的横截面的周长： （60+25）×2=170 米