随着社会的发展进步,学生需要学习的科目和知识在逐渐增多,教师在讲授这些课程内容的教学方法也在不断发生变革。信息技术类课程都是实践性和创造性很强的课程,主要是要培养学生的动手实践能力和创新能力。而任务驱动教学法则是实现上述目标的一种行之有效的探究式教学法。在任务驱动教学法中,任务是主线,任务完成的怎么样直接关系着教学效果,这就需要采用一种高效率的、信息化的手段来进行教学过程中的任务管理。笔者在实践和
面对日益增长的轨迹数据,如何对其存储、计算和查询分析成为了当前热点问题。本文针对海量轨迹数据的采集、传输、计算转换、存储和查询进行研究,探索在更大容量和更大时空范围中更快速的查询,以提高轨迹数据挖掘与分析的时效性,为智慧城市提供底层服务支撑。本文主要内容如下:（1）采用Flume、Kafka、Flink、HBase等主流大数据技术,构建了具有采集、传输、转换处理、存储查询等功能的轨迹查询系统,初步
有研究认为:“在深度学习的过程中,应该让学生掌握学科的核心知识,理解学习的过程,把握学科的本质以及思想方法,让学生形成积极的内在学习动机。”在立足深度学习研究的基础上,紧扣单元整体思考,对习作单元教学展开探索与思考,正是循着深度学习的轨迹,指引学生不断走进习作学习的有效路径。本文尝试从“思考上有深度、行动上有深度、收获上有深度”三个方面,揭开习作深度学习的面纱,指向学生习作能力的生长和习作素养的提