谷歌发表的三篇论文奠定了开源大数据的基础

谷歌发表的三篇论文奠定了开源大数据的基础

互联网时代的来临，简易的说是海量信息同极致数学计算融合的结果。除此以外是移动互联、物联网技术造成了大量的数据信息，互联网大数据建筑科学极致地解决了海量信息的搜集、储存、测算、剖析的难题。互联网时代打开人类社会运用数据价值的另一个时期。互联网大数据（BigData）又称之为大量材料，便是数据信息大、数据来源宽阔（系统日志、视频、声频），大到PB级别，目前的架构便是以便处理PB级别的数据信息；到目前为止，人们生产制造的全部印刷耗材的信息量也但是200PB；阿里巴巴、京东商城、苏宁易购基础都沉定了PB级别；等于一家BAT企业（百度搜索、阿里巴巴、腾迅）顶过去全部人们时期生产制造的包装印刷材料互联网大数据便是解决海量信息的，工作中便是储存，清理，查寻，导出来，必须SQL句子和编程工具脚本制作适用互联网大数据一般用于描述一个企业造就的很多非结构型和半非结构化数据，这种数据信息在免费下载到关联型数据库查询用以剖析时候花销过多时间和钱财。数据分析常和云计算技术联络到一起，由于即时的大中型数据剖析必须像MapReduce一样的架构来向数十、百余或乃至千余的电脑上分派工作中。依据《大数据时代》中常说，互联网大数据并不是一个准确的定义，大量的是一种将会的方法。“互联网大数据是大家在规模性数据信息的基本上能够保证的事儿，而这种事儿在小规模纳税人数据信息的基本上是没法进行的。互联网大数据是大家得到 新的认知能力、造就新的使用价值的原动力，互联网大数据还为更改销售市场“互联网大数据即一种新式的工作能力：以一种史无前例的方法，根据对海量信息开展剖析，得到 有极大使用价值的商品和服务项目，或刻骨铭心的洞悉。

楼上说的对，目前国内基本就是hadoop生态做分布式存储，实时计算框架的话spark和flink。基本都是开源技术，可以多关注一下官方了解，也可以关注一些好的微信公众号如“自学帮”，里边都有各个组件的详细说明

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ž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。

想学习大数据技术，是不是首先要知道大数据技术有哪些呢？也好知道自己未来应该往哪个方向发展，应该重点学习哪些知识？ 抽象而言，各种大数据技术无外乎分布式存储 + 并行计算。具体体现为各种分布式文件系统和建立在其上的并行运算框架。这些软件程序都部署在多个相互连通、统一管理的物理或虚拟运算节点之上，形成集群(cluster)。因此不妨说，云计算是大数据的基础。下面介绍几种当前比较流行的大数据技术：HadoopHadoop无疑是当前很知名的大数据技术了。2003年到2004年间，Google发布了关于GFS、MapReduce和BigTable三篇技术论文(这几篇论文成为了后来云计算、大数据领域发展的重要基石)。当时一位因公司倒闭赋闲在家的程序员Doug Cutting根据前两篇论文，开发出了一个简化的山寨版GFS – HDFS，以及基于其的MapReduce计算框架，这就是Hadoop当初的版本。后来Cutting被Yahoo雇佣，得以依赖Yahoo的资源改进Hadoop，并将其贡献给了Apache开源社区。简单描述Hadoop原理：数据分布式存储，运算程序被发派到各个数据节点进行分别运算(Map)，再将各个节点的运算结果进行合并归一(Reduce)，生成结果。相对于动辄TB级别的数据，计算程序一般在KB – MB的量级，这种移动计算不移动数据的设计节约了大量网络带宽和时间，并使得运算过程可以充分并行化。在其诞生后的近10年里，Hadoop凭借其简单、易用、高效、免费、社区支持丰富等特征成为众多企业云计算、大数据实施的首选。StormHadoop虽好，却有其“死穴”其一：它的运算模式是批处理。这对于许多有实时性要求的业务就无法做到很好的支持。因此，Twitter推出了他们自己的基于流的运算框架——Storm。不同于Hadoop一次性处理所有数据并得出统一结果的作业(job)，Storm对源源导入的数据流进行持续不断的处理，随时得出增量结果。SparkHadoop的另一个致命弱点是：它的所有中间结果都需要进行硬盘存储，I/O消耗巨大，这就使得它很不适合多次迭代的运算。而大多数机器学习算法，恰恰要求大量迭代运算。2010年开始，UC Berkeley AMP Lab开始研发分布式运算的中间过程全部内存存储的Spark框架，由此在迭代计算上大大提高了效率。也因此成为了Hadoop的强有力竞争者。NoSQL 数据库NoSQL数据库可以泛指非关系型数据库，不过一般用来指称那些建立在分布式文件系统(例如HDFS)之上，基于key-value对的数据管理系统。相对于传统的关系型数据库，NoSQL数据库中存储的数据无需主键和严格定义的schema。于是，大量半结构化、非结构化数据可以在未经清洗的情况下直接进行存储。这一点满足了处理大量、高速、多样的大数据的需求。当前比较流行的NoSQL数据库有MongoDB，Redis，Cassandra，HBase等。NoSQL并不是没有SQL，而是不仅仅有(not only)SQL的意思。为了兼容之前许多运行在关系型数据库上的业务逻辑，有很多在NoSQL数据库上运行SQL的工具涌现出来，典型的例如Hive和Pig，它们将用户的SQL语句转化成MapReduce作业，在Hadoop上运行。大数据产业已进入发展的“快车道”，急需大量优秀的大数据人才作为后盾。能够在大数据行业崛起的初期进入到这个行业当中来，才有机会成为时代的弄潮儿。

谷歌发表的三篇论文

近来，关于谷歌宣布退出中国内地的新闻引起了互联网从业者的阵阵惋惜。而一贯打着技术创新的谷歌，为何在中国市场却一蹶不振呢？让人们很难把这个全球的所谓技术领先者和中国的谷歌联系起来。其他姑且不论，现让我们来探讨下谷歌地图在中国的发展。谷歌地图是 Google 公司提供的电子地图服务，包括局部详细的卫星照片。能提供三种视图：一是矢量地图（传统地图），可提供政区和交通以及商业信息；二是不同分辨率的卫星照片（俯视图，跟谷歌地球上的卫星照片基本一样）；三是地形视图，可以用以显示地形和等高线。它的姊妹产品是Google Earth。2005年9月，Google和北京图盟科技有限公司合作出版中国大陆地区的谷歌本地，标志着谷歌地球入土中国，其实谷歌地图的美国、英国、加拿大、日本、等其它地区的服务已经是完成阶段。在北美的部分地方，还开通了“街景视图”服务。使用者可以通过街道上的视角查看街景（例如公交车站，商铺等）。但谷歌地图的中国大陆服务仍处于Beta测试阶段。香港版本于2008年7月推出。可以让使用者搜寻餐厅，亦可以建立自己的地图，与其他使用者分享有关的照片和评论。其他功能包括路线查询，可以显示两个地点之间的距离和行车时间。在中国用户看来，人们无疑会拿谷歌地图服务与百度对比，可惜的是，这位全球搜索大户好像在中国的地图搜索上并没有百度更优秀。它的地图页面上基本没有什么差异，连颜色设置也差不多，而且谷歌地图还没有乘车路线，唯一的路线服务，只不过是标明了方向和公里数，也许它忘了中国还有大多数人是靠公交生活，除此之外，谷歌中国地图设计也不够全面，很多街道经过放大之后便显得空荡荡的，街上应有的商场、银行和饭店都消失不见，搜索结果也不如百度的多。回首2006年，中国互联网在地图上已经完成了从二维转到三维的历史性突破，如城市吧开放出了360度的全景地图，通过海量的照片采集与合成，让用户在搜索地图时不仅能看到自己的站在那条街还能清楚的看到自己的上边的商铺之类的东东，他们从起步之初的仅限于某个大城市逐渐扩张到全国各大城市，并与相应的饭店、旅游景点等达合作，实现了真正意义上的增值服务。而对于其他业务都做的不错的谷歌，国内的一些用户也对谷歌中国地图的未来寄予了厚望，期望能看到全新的更加人性化的三维地图搜索，至少也应该与百度等其他一些地图软件有所区别，但结果很让人失望。而谷歌地图在中国发展似乎也不太顺利，它的市场占有率一度下降，以至于最终退出中国大陆市场，虽然谷歌在全球范围内的服务向不少，且口碑也不错，但由于它的傲慢与其对中国市场不客观的认识，谷歌并没有作出多大的改进，一切还是想当然的推出自己所谓的中国式服务，要知道无论是在国家成长环境还是在民族心理上中美都有着截然不同的特征，谷歌这种态度必然很难被中国用户接受。不过据报道，四月十五日网络搜寻引擎公司Google又推出谷歌地球新功能，这次推出配合卫星照片的地图检索功能，可以让使用者利用卫星照片放大或缩小想要察看的地区空中照图，在寻找度假目的地附近的饭店旅馆，或者某个出租公寓附近的社区状况和规模上相当方便。目前更新的谷歌地图服务已经吸引了美国2600万拜访者。搜索引擎市场分析师史特林认为，Google这项服务还在测试阶段，但是势必给竞争对手带来压力。如今谷歌地图服务的用户已经扩张为三倍。在这本人希望谷歌能从中国的实际出发，把完善好的的谷歌地图推广到中国，重新入土中国市场

人工智能逐渐会代替人工的，未来的行业恐怕有大部分的工作都会交给机器人，人工费用会大大增加，而且竞争也会更激烈。

谷歌发表的三篇论文是

人工智能逐渐会代替人工的，未来的行业恐怕有大部分的工作都会交给机器人，人工费用会大大增加，而且竞争也会更激烈。

要想在Nature 或者Science (以下简称NS)上发表文章，首先要对自己领域最近10年有哪些文章发表在这些刊物上，并进行分类。以氧化物燃料电池领域为例，在2002-2012年区间总共有8篇文章发表在这两个杂志上。如果你研究的小领域没有文章在NS或者Nature的子刊上，那说明杂志编辑认为你的领域不具有很广的关注度。同时，要分析是些什么样的突破发表在NS上。比如在这8篇文章，有6篇文章直接与燃料电池的阳极材料有关。这说明如果你能在阳极的研究中有所突破，存在在NS上发表的可能性。再进一步分析其细节，你会发现更多的规律。比如，燃料电池阳极的最主要的问题是碳氢燃料在高温下的裂解导致碳沉积和硫在镍表面吸附导致阳极硫中毒。早前的SN上的文章主要关注怎样防止在阳极上的碳沉积，在2006年首先出现了一个新的阳极材料同时有抗碳沉积和抗硫中毒。这篇文章给了我一个启发，说明现有的阳极材料必须能够同时解决这两个问题，才有可能在NS上出现。当然这也是合理的，因为碳氢燃料包含碳和硫。 当然，并不是说你知道这些趋势，你一定能够在这样上面有所突破，但是能够给你一个非常具有指引性的思路。比如说，当时我的研究课题是做电解质的，因为师兄毕业需要移交阳极的课题，我学习了一段时间。我把我所研究的新电解质去做阳极的抗硫测试，发现具有不可思议的抗硫性能。在我多次重复加以确认之后，我意识到了其重要性。其实当时有人建议说可以用这个结果在Advanced Materials上投一篇文章，但是在我分析这些年在SN上发表的氧化物燃料电池文章，我决定继续研究该阳极的抗碳沉积特性，然后进一步优化。这个做法非常重要，为后来冲击Science奠定了重要的基础。 二、系统性的设计实验 据我了解，很多最为关键或者突破的实验数据都是意外得到的，或者超过自己预期的 (当然也存在像Goodenough教授这种牛人能够从理论上设计材料)。当你获得比以前文献中更好的性能时，就要开始考虑怎么设计一系列系统的试验，以能够将来写出一篇有完整故事情节的文章。因为现在已经不是“酒香不怕巷子深”的年代了，除非你的结果能够改变人类的认知，否则都需要思考围绕该突破的实验设计。其工作量大约是一般长文的2~3倍。除了最为关键的4个图放在正文，其余的将放到补充材料里面。 实验该怎么设计才会对主编和审稿人的口味?当然不同领域有不同的文章结构。一个简单的方法就是你尽可能把自己领域中不同小方向在Journal of the American Chemical Society， Angewandte Chemie International Edition 和Advanced Materials 上面的文章综合起来。比如，这些杂志上有专注于合成的、有专注于表征的或者专注机理理解的文章。你如果能够把这些文章的最有特色的东西有机的糅合在一起，你的文章就已经高于这些杂志的档次了。以催化和表面化学为例，SN上的实验设计思路一般来说就是一个比较新颖的纳米结构，比较高档的表征(如STM或同步辐射)、优异的性能和分子动力学的理论计算。如果你去详细比较SN上某一篇文章每一小部分和JACS上类似的的全文，你会发现其实JACS上的水平更专。根据这个思路，你就可以设计完整的实验，寻找合作对象，相互促进，最终达到一个完美的实验结论。我的那篇Nature Communications 就是以这种思路设计的。当时需要对我们现有性能的理论解释，我们寻求了与布鲁克海文国家实验室的合作。他们给我们提供了很好的思路，继续优化实验，与他们的理论达到了较好的融合。虽然在投Nature主刊40多天后被拒，但是审稿人对实验设计非常肯定:This paper has really nice science;The science is top notch等等。这篇文章本身的实验结果没有我Science上那篇文章的突破大，但是好的实验设计让这篇文章被子刊接受。 三、撰写完整且吸引人的文章 当你做完大部分实验或计算之后，就要开始着手写论文了。对于Natured子刊、JACS和Advanced Materials这类杂志来说，论文撰写的重要性我觉得至少占40%。也就是说如果你能够切入一个非常有吸引力的角度，你可以让你的实验结果发到更好的杂志。对于NS来说，我觉得实验的设计更为重要。如何能够写好一篇文章，我认为首先应该抛弃两个错误的看法。第一:不要鄙视烂的结果都能够发在好杂志上。你需要思考如果你拿这些数据能够把文章写成怎样。你要学习你没有想到的“点”。比如说，性能可能并没有非常突出，但是他/她提出了一个非常有启发性的假设。第二:不要认为审稿人误会你的评语愚蠢。我知道审稿人在审阅时(包括我在审Advanced Materials时)速度是非常快的。如果一个领域的评审人在短时间内都没有看出你的创新点，说明你没有表达清楚。我经常听到有人抱怨“我这篇文章其实和以前不一样，审稿人却认为没有新东西”或者“我的性能明显要比别人的文章好，不知道为什么审稿人没有注意到”等等。出现这种情况后，要重新审视自己的文章。思考怎样写别人不会忽视我的重点，怎样写不会让人误解。一个小窍门是让你的同学(大方向一致但不是一个小领域的)快速浏览一下你的文章，让他指出不确定的东西，然后加以改正。 我觉得写文章最重要也最难写的就是Introduction。这是审稿人看得比较认真而且容易理解的部分。而且我发现一个规律，越好的杂志，审稿人越喜欢攻击introduction。可能是因为你的实验设计已经很好，不太容易有问题。但是对于introduction，审稿人却非常容易下手。比如这篇文章没有新意，或者你在introduction提到的问题，在正文中没有解决等等。在读好文章时一定要学习他们在组织introduction时的思路。其次，一定要有一个吸引人的标题。不要过于中立。我以前投一篇文章的时候，刚开始拟定为Sulfur Poisoning Behavior of 。后来偶然看到Berkeley物理系的一片不相干的文章，用了New Insights into 。我就把这个模式套用到我的文章上，我导师认为这个标题立马让文章档次提高。我的一个经验，经常收集那些好文章的title (不需要局限你的领域)，以备将来时灵活运用。至于正文，只要围绕你的Introduction，反复强调你的创新性(一定要“反复”，因为审稿人会忽视)，一般没有什么问题。另外，因为审稿人是带着寻找问题的模式去评判文章的，所以在正文中的每一句话不要过度发散，否则很容易招致不严谨或者补充数据的评语。 后记:这三个部分分享了很多关于提升自己成果的经验，但是大家不要进入一个误区:为了发文章而做实验。 发牛文更多是因为你的研究热情和辛勤付出，因为科研成果的内核还是你能否真正解决前人未能解决的问题。当然，从营销学角度，我们去探寻并运用这些规律也是无可厚非的。

谷歌发表的三篇论文怎么看

十五年前，中国和美国两个搜索引擎公司几乎同时起步。 十五年后，一个在研究量子计算机的可行性和自动驾驶，并研发了阿尔法狗这样的超级人工智能。 另一个则在奋发研究卖广告，贩假药，玩流量，送快餐。 它们的名字：一个叫谷歌，一个叫百度。一个挑战人类智力的上限，一个挑战人类道德的下限。

期刊论文的特征：有刊名、出版年、卷号、期号、页码等信息。会议论文的特征：有会议名称、主办单位、会议时间、地点等信息。特别有Conference、Proceedings等词汇。专利文献的特征：有专利国别代码、专利文献号、申请号、公布日期、申请日期等信息。

你用关键词下载。。找几个关键词，一搜就行了。

google学术也不全免费，这篇文章被收录在Elsevier数据库中（这是商业数据库，全文要收费的）。想查全文，三条路：1、到购买Elsever数据库的大学图书馆中去上网，或许可以免费下载全文（说或许是因为这篇文章时间太早，1980年的，Elsevier也未必有全文）；2、找大学图书馆，用文献传递的方式解决（这个一定能解决，但要付点费用，除非你认识人）；3、查到作者联系方式，直接向作者索取（这个有可能能免费拿到，老外通常会愿意提供）；

谷歌发表的三篇论文是什么

第一篇，是Sage数据库中的一篇期刊论文，参考文献格式：[1] Jiang Y， Liu J， Wang S Cooperative outputfeedback tracking control for multi-agent consensus with time-varying delaysand switching topology[J] Transactions of the Institute of Measurement andControl， 2015， 37(4): 550-559第二篇，是Springer公司出版的一本图书，共有6章：前言13页（i-xiii）；第一部分，引言第1-15页；第二部分：“Stability of Switched Systems”，包含两章，第17-71页；第三部分：“SwitchingControl”，包含三章，第73-165页；第四部分：“Back Matter”，第167-233页。全书共233页，就看你引用的是哪部分。如果是整本书，则不必标出页码。参考文献格式：[2] Liberzon D Switching in Systems and Control[M]Springer Science & Business Media， 第三篇，是一篇会议论文，原文收录在《第三十二届中国控制会议论文集》中，按照2005年新的国家标准《文后参考文献编写格式》，论文题目后面的参考文献类型代码应该是“C”（会议论文），而不是“A”（析出文献）（新标准中取消了A代码），论文集名称后也不再标注“C”。两个学会的英文名称不必标出。参考文献格式：[3] 满永超， 刘允刚 高阶不确定非线性系统切换自适应镇定控制设计[C] // 中国自动化学会控制理论专业委员会， 中国系统工程学会 第三十二届中国控制会议论文集（A卷）中国自动化学会控制理论专业委员会， 中国系统工程学会， 2013:

简单点来说，就是Hadoop是继承了Google的MapReduce、GFS思想，开发出来的一套框架，后来又交给了Apache作为开源项目。MapReduce诞生于谷歌实验室，MapReduce与GFS、BigTable并称为谷歌的三驾马车，、而Hadoop则是谷歌三驾马车的开源实现。2003年，Google发表了一篇技术学术论文谷歌文件系统（GFS）。GFS是google公司为了存储海量搜索数据而设计的专用文件系统。2004年，Nutch创始人Doug Cutting基于Google的GFS论文实现了分布式文件存储系统名为NDFS。2004年，Google又发表了一篇技术学术论文MapReduce。MapReduce是一种编程模型，用于大规模数据集（大于1TB）的并行分析运算。2005年，Doug Cutting又基于MapReduce，在Nutch搜索引擎实现了该功能。2006年，Yahoo雇用了Doug Cutting，Doug Cutting将NDFS和MapReduce升级命名为Hadoop，Yahoo开建了一个独立的团队给Goug Cutting专门研究发展Hadoop。