公共卫生

面向公共卫生护士的家庭护理评估量表（FNPS），挺适合你如果想做点“严肃点”的问卷研究。内容有效性、信度、因子结构这些都考虑到了，整体结构也比较清晰。尤其是探索性因子（EFA）这块，做得还蛮扎实的，KMO 和 Bartlett 检验的数据也挺有说服力。 基于SPSS做了 KMO 和巴列特球形度检验，KMO 高达0.948，Bartlett 检验的p 值 < 0>，数据适合做因子。两个因子合起来解释了63.2%的方差，算是挺不错的覆盖率了。后续还用t 检验和母乳喂养支持量表做了比较，r = 0.56，有一定关联性，算是进一步验证了构念效度。 你要是平时也写量表，或者经常帮别人调查问卷，这个量表结

模块化设计的hesim，专门搞卫生经济建模，结构清晰，逻辑分明。R 语言为底子，加上Rcpp和data.table加持，跑大规模模拟也挺稳，响应也快。 队列建模、状态转换、PSA、患者异质性这些它都能搞定，不管你是走Markov模型路线，还是玩点儿更自由的 CTSTM，它都接得住。模型定义灵活，想通过表达式设也行，直接扔统计模型进去也行，省了不少麻烦。 而且支持概率敏感性（PSA），建模过程也贴心，参数不确定性可以直接用采样或者分布方式传播。不光稳，还能考虑现实中的患者差异，模拟出的数据也更贴地气。 最适合搞卫生经济评估的朋友，是做成本-效益的。如果你用 R 做建模，又在琢磨多状态模型或半马尔

本指南可供卫生系统工作者参考，以撰写清晰且有见地的卫生统计分析报告。该指南涵盖了报告写作的各个方面，从数据收集和分析到报告撰写和展示。

项目的公共 jar 包集合，真的是开发时的好帮手。里面打包了不少常用的工具类和依赖库，像是日志框架、数据库驱动、甚至一些企业级常用组件，拿来即用，省心不少。你要是经常要从零配置项目，这包东西能帮你省下大把时间。 公共模块的 jar 包，属于那种比较“通吃型”的库。你不管是搞Spring、MyBatis、Kafka还是数据库连接，里面都有现成的 jar 文件。嗯，而且都放在lib目录下，清清爽爽，拷过去就能用。 这类资源通常兼容性还不错，多是社区常用版本，拿来做通用封装的工具类库比较合适。不过建议你还是对一下版本号，是你项目里已经有其他依赖时，别让版本冲突搞得构建出错。 要是你用Maven或Gr

flume 对 hdfs 的输出，少不了一个关键包——hadoop-common-2.7.7.jar。这个包是 Hadoop 生态里的“工具人”，负责各种公共功能的支撑，像文件系统操作、配置加载这些都绕不开它。hadoop 的版本不太兼容，用 2.7.x 的就乖乖配上 2.7.7 的 common 包，省得 flume 那边老是报错、卡在半路。你要把 flume 采上来的数据往 HDFS 推，这个包不加，基本走不通。部署的时候注意点：别只丢在 flume lib 目录里，有时候 classpath 不对还是找不到。可以试试加到flume-ng的启动脚本里，或者检查下环境变量配置，反正多留个心眼

5.2安全控制点5.2.1集群管理大数据平台是由各种组件组成的复杂系统，需要进行全面的集群管理，包括运行管理、状态监控、故障诊断、以及线性扩展等功能。表5-1分类检查项显示了集群管理的不同方面，包括能够自动化部署和卸载受控大数据组件，实现扩容和缩减，以及调整组件角色。运行管理方面，可以对整个大数据组件进行启动、停止、重启等操作，同时也可以针对特定节点或角色进行操作。状态监控能够全面监控集群硬件，包括CPU、内存、存储空间和网络连接状态，同时提供大数据组件的运行状态和性能监控。通过开源工具或自研系统，建立完善的监控和告警系统，确保及时识别并响应节点健康和故障事件。此外，系统还能监控关键组件如YA

即时通讯的接口挺全，支持微信、手机号、HTTP/HTTPS等方式，调用起来顺手，适合搞服务端集成的同学。 服务端框架走的是SOA和Web API这一套，配合Restful结构，逻辑清晰，适配各种终端没什么压力。 搜索模块做得蛮扎实，内置推荐、检索、模糊查询，像做资讯类或内容类平台，用起来还挺顺。嗯，响应也快，尤其是关键词联想那块，体验不错。 数据这块也下了功夫，支持分布式、缓存、并发，还有一点数据挖掘的小能力，搞日志、行为轨迹比较合适。 第三方通讯和智能检索是亮点之一，后端打通比较轻松。你用Node.js或Python都能接，接口文档清晰，踩坑少。 如果你正好在搭建一个综合信息平台，尤其偏大数

南非约翰内斯堡证券交易所非交易日的相关回报日期。

适用范围 本要求适用于集团公司及其所属各单位，为各单位开展大数据平台安全建设、配置自查以及大数据平台安全配置核查提供参考依据。 大数据平台安全基线规范技术要求 基本技术要求 大数据平台作为具备数据采集、存储、分析、应用能力的信息系统，除具备传统信息系统所需的基本安全要求外，还需满足针对其特有的安全技术要求。参考《电信网和互联网安全防护基线配置要求及检测要求》中对各类系统的安全基线要求，并结合大数据平台特有的安全技术，可从以下安全维度指导构建大数据平台安全基线规范： 网络安全（大数据平台中的网络设备） 网络设备自身应具备防护能力，防止恶意攻击； 网络协议应进行严格配置，防止协议滥用影响网络

这是一款专为食品和水质检验设计的实用数据处理系统，由本人为本单位开发并持续维护升级。系统已获得成都市金牛区2003年度科技创新一等奖。 本版本为演示版本，记录数限制在200条以内。