本实训室的主要目的是培养大数据平台运维项目的实践能力,以数据计算、分析、挖掘和可视化的案例训练为辅助。同时,实训室也承担相关考评员与讲师培训考试、学生认证培训考试、社会人员认证培训考试、大数据技能大赛训练、大数据专业课程改革等多项任务。
实训室旨在培养德智体全面发展、遵纪守法、掌握大数据平台运维基本技能、具备大数据应用、分析和系统管理与运维能力的高素质大数据技术人才。
为保证专业教学的稳定性和对实验数据安全性的要求,管理节点服务器、计算节点服务器和教学软件需统一管理。
提供教学资源利用统计,支持图形化展示CPU、存储、二级存储、内存等资源的使用情况;提供从上课、个人、实验室等维度查看虚拟机使用情况;提供从课时总数和虚拟机使用次数统计分析整体上课情况。
支持一键分配教学场景和个人预约场景的资源比例;并可设置CPU、内存、存储的预警阈值。
提供完整的大数据视频课程,包含MySQL、Shell、Hadoop等技术课程。
可以实现就业分析数据(专业对口岗位的需求数量和薪资水平直接影响毕业生的就业情况和质量。提供数据展示近两年各专业对口岗位的需求、薪资和区域分布变化情况)。
提供大数据云计算课程资源包,包含15课时的OpenStack云系统视频课程,2课时的部署OpenStack系统视频课程,12课时的OpenStack教程视频课程。
提供大数据云计算课程资源包,包含Docker、虚拟化技术、云计算等视频课程,总计25课时。
利用numpy、pandas、sklearn对航空公司客户数据进行分析处理。
在Windows环境下,利用numpy、pandas、sklearn对篮球运动员数据进行处理和分析。
提供A、B卷考试题目及答案各1套,每套包含选择题20道、简答题5道、应用题3道,重复率低于20%。
将真实大数据项目改编为可实施的教学课程,流程完整。适合大数据分析专业高年级项目课。
基于自研Docker容器编排管理引擎,使用云原生和容器技术构建训练环境,支持快速创建环境,实现环境隔离。方便教师组织训练,降低难度和成本。平台运行在Linux系统下,使用浏览器/服务器模式。
支持管理员、教师、学生三种角色,分别负责系统配置、训练任务、参与训练。
管理员可管理专业、班级、用户、镜像、环境、服务器、资源、日志、系统等。
课程含5大综合案例，均涉及数据的预处理、 数据的存储、 数据查看、算法编写、算法应用和大数据结果展现等全流程所涉及的各种典型操作，涵盖 Linux、 MySQL、 Hadoop、 Spark、 SparkMlib、 Idea等系统和软件的安装和使用方法。 每个案例可以作为大数据入门级课程结束后的“大作业”。
1.平台配套绿色版客户端APP应用实训系统程序，硬盘配置500G固态硬盘，提供完整的虚拟化底层实训环境，提供课程实训入口，提供课程分类栏目，提供课程查找功能。
2.实训系统内集成实验指导书和Python实验环境，可同屏显示。左边可查看实验指导书，右边编写代码。
3.支持实训环境界面自适应功能，支持将实训环境的文件导出至本地，支持将本地文件导入至实训环境进行使用，支持从云端课堂导入新课程至本地实训环境。
7.提供7门基础课程：《Python编程基础》、《大数据数学基础-Python实现》、《Python数据分析与应用》、《大数据数据分析SQL基础》、《大数据软件环境Linux基础》、《大数据开发编程语言Java基础》、《Scala技术基础》。
8.提供12门进阶课程：《Python网络爬虫》、《机器学习算法Python实战》、《TensorFlow实战》、《文本挖掘实战》、《Hadoop大数据技术基础》、《Spark大数据技术基础》、《大数据分布式消息Zookeeper》、《大数据数据传输Flume》、《大数据数据传输Sqoop》、《大数据数据流处理Kafka》、《大数据HBase数据库》、《大数据Hive数据仓库》。
9.提供10个实战案例：《中文文本word2vec实现》、《基于水色图像的水质识别》、《基于文本内容的垃圾短信识别》、《航空公司客户价值分析》、《市财政收入分析及预测》、《电力窃漏电用户识别》、《城市公交站点设置的优化分析》、《电商产品评论数据情感分析》、《Python爬虫实践:流浪地球-豆瓣影评分析》、《广电大数据营销推荐项目实战》。
文本输入框：输入一段内容作为输出，可以手动点击按钮触发，也可以通过任意信号进行输入触发
数字输入框：输入一个数字作为输出，可以手动点击按钮触发，也可以通过任意信号进行输入触发
识别结果判断：输入一个识别结果，根据输入识别结果是否符合进行分支选择，输出原始数据数字大小判断：输入一个数字，根据数据中数字大小与输入值进行比较后选择分支，输出原始数据
文字包含判断：输入一段文字内容，根据数据中文字是否包含输入文字进行分支选择，输出原始数据文字相等判断：输入一段文字内容，根据输入文字进行比对进行分支选择，输出原始数据
置信度判断：输入一个0~100范围内的数字作为阈值，根据输入识别置信度大小于进行分支选择，输出原始数据
首尾插入文字：在一段文字的开头及结尾进行内容插入，合并输出新的一段文字。
智能货架：模拟一个盛装指定物品的货架，仅接收完全匹配的文字数据，并进行货物计数，对外输出当前货物数量。
商标图片识别：接收图片，输出图片的商标（LOGO）信息、图片中商标所在矩形框坐标
图片去雾：对浓雾天气下拍摄，导致细节无法辨认的图像进行去雾处理，还原更清晰真实的图像。输入一张图片，输出一张图片。
对比度增强：调整过暗或者过亮图像的对比度，使图像更加鲜明。输入一张图片，输出一张图片。
图像无损放大：在尽量保持图像质量的条件下，将图像在长宽方向各放大两倍，输入一张图片，输出一张图片。
拉伸图像恢复：自动识别过度拉伸的图像，将图像内容恢复成正常比例。输入一张图片，输出一张图片。
清晰度增强：对压缩后的模糊图像实现智能快速去噪，优化图像纹理细节，使画面更加自然清晰。输入一张图片，输出一张图片。
人物动漫化：结合人脸检测、头发分割、人像分割等技术，量身定制千人千面的二次元动漫形象。输入一张图片，输出一张图片。
人物动漫化-口罩：结合人脸检测、头发分割、人像分割等技术，量身定制千人千面的二次元动漫形象。（人物将佩戴口罩）输入一张图片，输出一张图片。
文字识别：接收图片，输出图片中的文字信息，以及图片中文字信息所在矩形框坐标
人脸比对：接收图片，输入两张人像照片，对比后根据相似程度高低输出一个0~100的数字。
人脸活体检测：接收图片，检测图片中的一个人脸活体信息，输出0~100的活体分数值，数字越大越可能是活体人脸。
人脸颜值检测：接收图片，检测图片中的一个人脸颜值信息，输出0~100分的颜值数值，数字越大越漂亮。
人脸笑容检测：接收图片，检测图片中的一个人脸笑容信息，输出笑容类型，结果分不笑、微笑、大笑。
人脸类型检测：接收图片，检测图片中的一个人脸类型信息，判断是真实人脸还是卡通人脸，输出类型。
人脸合成检测：接收图片，检测图片中的一个人脸信息是否属合成图，输出0~100的分数值，数字越大越可能是合成图而非真实照片。
人脸眼镜检测：接收图片，检测图片中的一个人脸眼镜信息，输出眼镜类型，结果分无眼镜、普通眼镜、墨镜。
文本相似度：输入两段短文，判断两个文本的相似度得分，得分区间0~100，输出一个数字
情感倾向分析：对只包含单一主体主观信息的文本，进行自动情感倾向性判断（积极、消极、中性），并给出相应的置信度。
文章摘要生成：自动抽取文章中的关键信息，进而生成50字的文章摘要，文章长度需大于50字符，小于3000字符
地址识别：帮助精准提取快递填单文本中的姓名、电话、地址信息，通过自然语言处理辅助地址识别做自动补充和纠正，生成标准规范的结构化信息。
采用双CPU,频率2.4GHz,核心数不低于24核,缓存35MB,TDP，165W。
空间尺寸2000mm宽x600mm深x1000mm高的42U标准机柜。
包含42U立柱4根,前后门各1个,侧板2块,支架4个,脚轮4个,托盘3个,风扇2台。
包含1台KVM设备:视频接口8个VGA,最大连接256台,分辨率1280×1024。
纳米智慧互动黑板、学生终端、实验台（双人工位）、智慧机房管理系统、多功能讲台、监控系统、空调、精密空调、电动窗帘、系统集