1.紧急通知！国际油价再次暴跌，会有哪些影响？
2.天地图应用开发许可申请说明！！！尽快修改天地图数据接口
3.大数据市场有多大 怎么利用大数据赚钱
4.体系结构与开发平台选择
电视机的红黄白线也就是平时所说的AV线，是可以插在红蓝绿接口上的，即平时所讲的色差信号接口。
色差分量（Component）接口用YPbPr和YCbCr两种标识，前者表
示逐行扫描色差输出，后者表示隔行扫描色差输出。色差分量接口一般利用3根信号线分别传送亮色和两路
色差信号。这3组信号分
别是：亮度以Y标注，以及从三原色信号中的两种——蓝色和红色——去掉亮度信号后的色彩差异信号，分别标注为Pb和Pr，或者Cb和Cr，在三条线的接头处分别用绿、蓝、红色进行区别。这三条线如果相互之间插错了，可能会显示不出画面，或者显示出奇怪的色彩来。色差分量接口是模拟接口，支持传送
但是值得注意的是，用AV信号线接色差接口时，只是引进了色差信号，而并没有接入音频信号，如需电视播放音频，还需要连接上音频连接线。
紧急通知！国际油价再次暴跌，会有哪些影响？
奥迪a3手机导航如果要实现投射在屏幕上，就要使用车辆的CARPLAY功能，通过这个功能，就可以把手机的APP放到车辆的多媒体上面去工作，具体操作步骤如下：
1、把带有carplay功能的苹果手机连接到车辆的USB接口。
2、此时车辆屏幕弹出提示，点击Apple CarPlay选项。
3、点击是，同意选项。
4、点击屏幕弹出来的地图软件。
5、此时就可以使用导航功能了。
注意事项：
1、连接过程会有点慢，不要频繁插拔usb接口。
2、手机连接后会自动充电。
天地图应用开发许可申请说明！！！尽快修改天地图数据接口
国际油价6月30日下跌。纽约商品8月交货的轻质原油期货价格下跌4.02美元，收于每桶105.76美元，跌幅为3.66%；8月交货的伦敦布伦特原油期货价格下跌1.45美元，收于每桶114.81美元，跌幅为1.25%。
油价下跌对于普通民众与一般的企业来说，当然是好事了首先，对于有车一族来说，油价下跌当然是好事，截至到2018年6月，我国机动车保有量已经达到了3.19亿辆。中国目前企业所消耗能源巨大，油价的波动于民众也息息相关的，油价下降意味着燃油费支出减少，间接的减少了生活成本，可以略为提高生活质量。
其次，对于能源消耗型企业来说，油价下跌也是好事，目前中国经济中大部分行业属于能源消耗型的行业，所以当油价下跌时，意味着公司的生产成本降低，提高了公司的利润率。
第三。可以有效减少外汇损失，中国目前的原油进口量占总需求量的七成左右，对国外依存度高，如果过高的油价会导致外汇大量流失，使得国际贸易收支可能会产生失衡。
第四，当油价下跌后会产生一系列的好处，由于油价下跌，普通民众生活成本降低，资金比以往充裕了许多，间接又可以带动消费、旅游等，可以提高普通人的生活质量。
油价下跌也是有着不好的地方首先，比如存在债务违约风险的产油国委内瑞拉，只要油价剧烈下跌并长时间维持在那里，该国未来可能还不得起债务，将会导致债务违约，委内瑞拉所欠中国的几百亿美元就会产生违约。
第二，对于国内一些原油开企业来说就是坏事了，油价下跌就代表了其主营业务收入的减少，油价下跌对于石油开企业来说就是意味着利润率的减少。
总结短期的油价下跌或者上涨一定程度上是好事，但是长期的一直上涨和下跌就不会是好事，产油国利润减少，造成持续的亏损，发达国家利益受损，就出现经济动荡。特别是美国控制的原油价格，不可能让石油价格一直跌下去，小幅度跌落之后肯定会迎来一波涨价潮。
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国家地理信息公共服务平台“天地图”2018版对天地图应用开发流程进行了升级改造，天地图API与服务接口全面升级为tianditu.gov.cn域名，支持HTTP/HTTPS协议；原有服务域名tianditu继续保留。
为了保证天地图地理信息公共服务的稳定可靠，更好地为广大用户提供地理信息应用开发支持，即日起天地图API及服务接口调用都需要申请开发许可（Key）。您可以在天地图API网站控制台免费注册申请，请您尽快调整。天地图将于 2019年1月1日 停止对无开发许可（Key）使用应用程序开发接口或者调用在线服务的支持，在此之前未获授权的API及服务仍可正常调用。
请合理注册个人/单位用户，对服务调用量有较高需求的企事业单位用户，请注册为单位用户并认证成为企业开发者。
原文链接：
://lbs.tianditu.gov.cn/authorization/authorization.html
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体系结构与开发平台选择
大数据市场有多大 怎么利用大数据赚钱
“大数据的市场规模没有天花板。”院发展研究中心信息中心研究处处长李广乾认为。不过细想，这正是目前各大企业和资本疯狂追逐大数据产业的重要原因。
“单独讨论大数据意义不大，它是依附于具体业务，和各个行业密切相关的。”李广乾认为，大数据产业规模和两大因素相关：一是经济发展水平，需要大数据的业务越多，市场体量就越大;二是信息化发展水平，能够产生数据的终端越多，数据就会越聚越多，而数据的生产是没有上限的。 目前，大数据的金矿还仅是开挖了“冰山一角”。全球来看，Gartner2016年最新的技术成熟度曲线显示，大数据作为新兴领域，已经进入应用发展阶段，基础设施建设带来的规模性高速增长出现逐步放缓的趋势，技术创新和商业模式创新推动各行业应用逐步成熟，应用创造的价值在市场规模中的比重日益增大，并成为新的增长动力。 从总体规模看，2016年，全球大数据市场规模实现16.5%的增长，预计将连续3年保持增速在15%左右。同时，大数据成为全球IT支出新的增长点，2016年，有近40%的企业正在实施和扩大大数据技术的应用，另有30%在未来12个月内应用大数据。 “说大数据产业是一张画得很大的饼显然是片面的。”工信部赛迪研究院软件所所长潘文预测，包括大数据硬件、大数据软件、大数据服务等在内的大数据核心产业环节，2016年达到3100亿元，将在2020年超过1万亿元;大数据关联产业规模2016年超过5万亿元，将在2020年超过10万亿元;大数据融合产业规模2016年达到3.5万亿元，将在2020年超过20万亿元。 “从大数据核心产业结构看，基于大数据的服务是大数据核心产业的主体，其规模约占大数据核心产业规模的90%，未来，服务也将是大数据产业的最核心部分。”潘文说。 做数据“搬运工” 目前国内大数据公司分为两类：一类是已有获取大数据能力的公司，如百度、腾讯、阿里巴巴等互联网巨头及华为、浪潮、中兴等企业，涵盖了数据集、数据存储、数据分析、数据可视化及数据安全等领域;另一类则是初创大数据公司，依靠大数据工具，针对市场需求，为市场带来创新方案并推动技术发展。 不同的大数据公司，盈利模式也不相同。如果把大数据产业比作房地产开发，那么海量数据就是地产开发时的土地，数据挖掘开发就是地产搭建盖楼。大数据主要的盈利模式也是围绕这两方面展开，一是通过直接“搬运”数据赚钱，二是通过数据加工分析盈利。 “我们就像一个自来水厂一样，用户要你提供干净的自来水，对方可能是酒厂、饭店、饮料厂，他把你的水做成饮料或酒。”聚合数据就是一家主要依靠为客户提供数据盈利的公司，公司创始人左磊对其商业模式作了一个形象的比喻。 在开发APP应用过程中，左磊发现客户对于数据的需求非常大，但他们本身却没有能力去做这些事情。聚合数据的主营业务，就是整合市面上有价值的数据源，从车辆违章信息、航班火车查询、全国加油站实时油价，到在线试题、**、股票，做成标准化的API(应用程序编程接口)，开放给开发者、企业及微信公众号用户等使用，为他们免除数据收集、维护等环节。简言之，聚合数据是一家数据源公司，充当的是数据“搬运工”的角色。 在变现模式上，针对一些本身成本不高的服务，聚合数据会对用户实行免费，而对一些成本相对高的服务，会按照每个接口或服务的成本收取不同的费用。2016年，聚合数据光API接口一项营收就超过1000万元。 聚合数据的盈利模式是数据买卖市场一个有代表性的类型。另一个代表性类型是，国内乃至全球第一家大数据——贵阳大数据，自2015年4月正式挂牌运营以来，仅用两年多时间，就实现了可交易数据总量超过150PB，内容涵盖、金融、交通等30大类领域，并于今年上半年实现正现金流，预计今年底累计交易流水将突破2亿元人民币。 数据的“消化”和“利用” 如果说搬运数据是秀肌肉的“体力活”，那么分析数据并提供解决方案就是拼智商的“脑力活”，相当于把收集来的数据“消化”“利用”好。直接售卖数据是比较底层的盈利方式，而对数据进行处理加工则在商业模式上具备更多的想象空间。 数据分析可大致分为直接提供数据分析工具和输出解决方案两种模式。潘文说，数据分析工具通常可以实现情报挖掘、舆情分析、销售追踪、精准营销、个性化推荐、网站/APP分析等功能，收费方式取按需购买，部分功能服务免费，部分功能服务收费。 阿里云的“数加”平台就是典型的数据工具盈利模式。阿里云大数据事业部总监徐常亮表示，阿里云“数加”平台，承载着阿里巴巴集团、蚂蚁金服的数据，可提供一站式的数据计算、加工、处理等服务，用户不用自建计算平台。此外，基于“数加”平台，阿里云还提供数十款应用工具，覆盖数据集、计算引擎、数据加工、数据分析、机器学习、数据应用等数据生产全链条。 计算引擎之上，“数加”平台提供了最丰富的云端数据开发套件，包括数据集成、数据开发、调度系统、数据管理、运维视屏、数据质量、任务监控。在数据分析方面，通过移动数据分析产品，开发者可快速搭建日志集、分析系统;通过“数加”平台BI报表产品，3分钟即可完成海量数据的分析报告。在机器学习方面，“数加”平台发布的机器学习工具，可基于海量数据实现对用户行为、行业走势、天气、交通等的预测。 大数据公司百分点的展厅内有一面弧形墙，可以24小时实时更新数据资料和图谱。这面墙上有全网当日产品销售统计和热销产品榜单，每一个产品都有详情介绍。百分点研发总监苏海波介绍，5.5亿用户的“画像”汇总于此，包括购物偏好、网购金额变化趋势、阅读兴趣等。用户的任何网上行为都会成为大数据的一部分，经过筛选加入到用户的数据中。通过与百分点合作，商户可以根据用户消费偏好，定向推送商品;旅行社可以定向推送旅游行程信息和报价;新闻资讯APP则可以推送用户感兴趣的信息。 在输出解决方案上，大数据还可以应用到医疗、教育、零售、通信等传统行业。通过大数据产生更多收益，节约成本，优化原有行业，衍生出新的商业模式。
原型系统架构分硬件架构、软件架构和部署方式3个方面。硬件部分描述了系统在部署的时候会涉及的服务器角色、不同角色之间的关联关系和网络连接方式；软件架构描述了系统各软件组件之间的层次关系；部署方式说明系统在不同用户环境下的配置形式。
5.2.5.1 硬件体系结构
按照原型系统的功能要求，根据数据处理流程，从多种数据源输入开始，到数据存储和处理，再到面向最终用户的不同形式展现，分来源/控制、存储/处理，以及运算/发布3个层次来设计系统硬件体系结构。硬件体系结构的设计需要根据系统对多数据源、多种数据处理方式、多种展现方式和多用户等功能要求，将不同的功能模块独立部署于不同的硬件平台，以满足系统的多种功能要求，支持负载均衡控制，提高系统的可扩展性（左美云等，2006）。系统的硬件体系结构见图5.24。
图5.24 系统硬件体系结构
（1）第一层次：来源/控制
系统的数据来源有Internet自动抓取、人工输入、模型运算输入等。数据下载服务器（Data Download Server）负责从Internet自动抓取数据，其中抓取的数据类型包括不同网站来源的石油价格数据以及影响石油价格的等；模型运算服务器（Model Server）负责模型的运算执行，并生成模型运算的结果数据。数据下载和模型运算的数据将存储到中心数据库服务器（Center Database Server）中，由中心数据库来完成数据归一、合并、错误数据检测等任务。
（2）第二层次：存储/处理
第二层次包含的中心数据库是整个系统的核心。通过设置中心数据服务器，完成存储在中心数据库中的数据增加、修正、计算、展现等任务。中心数据库除了由第一层次的数据下载服务器和模型运算服务器获取数据之外，还需要提供数据的人工输入，并为模型运算服务器提供中间数据接口任务。
除此之外，考虑到数据量规模，中心数据库服务器可以兼备数据仓库服务器（Data Warehouse Server）的角色。中心数据库服务器对数据仓库数据的生成、转换进行控制，提供具有星型架构的多维数据源。
（3）第三层次：发布/展现
第三层次负责完成对中心数据库中的数据进行提取，按照不同的应用进行展现。第三层次包括GIS展现服务器（GIS Server）、数据发布服务器（Data Deployment Server）等，这些服务器由独立的W eb服务器（Web Server）向网络用户提供单一的用户访问接口。GIS展现服务器负责对系统的GIS展现部分提供支持，包括国家风险、运输风险等。数据发布服务器则包含了所有二次开发的系统数据处理内容，包括各个风险模块中的指标体系定义和评价、基本数据的维护和展现等。此外，第三层次还提供对系统中心数据库的多维数据的展现功能，提供数据的切片、旋转、上钻、下卷等多维操作，并可以对结果数据进行导出。
GIS展现服务器从中心数据库服务器处获得的数据包括展现对象的基本信息、风险值等；数据发布服务器从中心数据库服务器处获得的数据包括石油价格、汇率、影响油价的等，另外数据发布服务器还从数据仓库服务器（中心数据库服务器）读取多维数据源。
5.2.5.2 软件体系结构
在软件体系结构设计方面，通过对系统关于国家风险、运输风险、市场风险、需求风险和供应风险的功能需求进行分析，抽象出共性的功能，依照三层设计的原则进行系统软件体系结构的设计，如图5.25所示，包括数据层、中间层和用户层。
图5.25 系统软件体系结构
在系统的软件体系结构中，系统运行管理模块具有贯穿全局的作用，负责对系统各个层次功能的运行参数进行配置，控制系统的权限等（左美云等，2006）。此外，系统的主体可以划分为数据层、中间层和用户层3个相互作用的软件层次结构。
（1）数据层
系统的数据层以中心数据库为核心。图5.26展示了处于数据层中的中心数据库里面的相关数据信息类别。可见，中心数据库是整个系统的基础，提供了所有数据的存储空间。在中心数据库层和程序代码之间设置了数据访问中间层，用来抽象程序对数据库的访问，提供统一的数据访问接口，提高程序代码对数据库平台的独立性。
图5.26 中心数据库内容
（2）中间层
系统的中间层包括数据抓起模块、图库管理模块、指标管理模块、模型运算模块和基础信息维护模块。
数据抓取模块负责对Internet数据进行抓取和更新。数据抓取模块自动连接不同的数据源网站，将网站上的数据经过下载、转换和过滤等处理，更新到中心数据库中，其中还要求留有处理各个阶段的详细日志。在数据抓取到本地的中心数据库之后，多个数据源的数据需要合并到一起，向数据使用者提供单一的数据出口。
图库管理模块为系统中国家、港口等模块中涉及的进行集中管理，完成的更新控制等。
指标管理模块将多个功能中所包含的指标归类形成一个共享模块。指标管理模块主要包括评价对象定义、评价指标维护、评价方法审核、评价值录入、评价指标存储、评价指标体系展现等功能。指标管理模块按照树形方式提供评价指标的定义功能，并可以提供按照时间版本进行管理的历史评价指标，同时为展现模块提供指标的查询和显示接口。
模型运算模块主要处理系统要求的数据计算模型，模型数据来源和数据输出需要经过数据访问中间层连接到中心数据库。在这个过程中，模型运算模块调用数据处理模块获得数据输入，并将模型运算结果依据模型本身的要求输入到中心数据库中。如油价预测模型以及石油市场风险预测模型就是模型运算模块中非常重要的组成部分。油价预测模型读取数据抓取模块获得的原始油价数据，在客户端进行计算预测，并显示预测结果；石油市场风险预测模型读取进行结构转换后的中间油价数据，接受用户输入的参数，计算并输出结果和报告。模型运算模块需要定义统一的模型结构，为多单位联合开发提供一致的接口，便于集成。
基础信息维护模块主要负责完成系统内实体对象相关属息的修改维护功能，主要包括国家、港口和航线等对象。
（3）用户层
用户层负责用户和系统接口的交互，包括GIS、价格数据、数据仓库、指标等多种展现形式完成交互。GIS展现和指标展现是最终用户界面的主要显示内容，主要功能包括多个风险的GIS展现、风险对象详细信息的查询显示和风险评价指标的显示等以及模型运输结果的展示等；价格展现模块则主要提供石油价格数据和影响油价的查询显示和导出；数据仓库展现模块从数据仓库读入数据，按照用户的要求进行国际石油价格的多维展现，包括价格按照市场、油品、价格类型和时间等多个维度的分析。
5.2.5.3 系统部署方式
在海外油气利用的风险管理系统中，系统的用户分为普通用户和管理员用户，这些用户的分布位置分散，特别是最终用户，包括了不同单位、不同地理位置，以及不同的访问终端等。为了最大程度地提高系统的灵活性和兼容性，在部署上主要取了B/S（浏览器/服务器）的结构形式，以降低系统对客户端的要求，提高系统的可维护性。考虑到部分功能模块的特殊需求，用了C/S（客户机/服务器）结构，这些主要是数据抓取和部分需要独立运行的模型程序。
5.2.5.4 开发平台选择
开发平台取具有较高开发效率的.net平台为主体。Microsoft.net是一种全新的运算平台，其核心内容之一就是要搭建第三代互联网平台，以最大限度保护用户的现有投资和适应未来发展的需要。Microsoft为促进.net应用程序的开发而推出的Visual Studio.net集成开发环境中包含了许多强大的工具，并且支持多种编程语言，如 C＃,Visual Basic.net,ASP.net等，这些编程语言可以实现代码级的无缝链接。
整个开发平台的选型如下：
1）服务器操作系统：Microsoft Windows Server 2003;
2）数据库管理系统：Microsoft SQL Server 2008;
3）内容管理系统：Microsoft Sharepoint Service 3.0,Microsoft Office Sharepoint Design 2007;
4）工作站操作系统：IE/FireFox/Opera等主流浏览器，Windows/Linux平台；
5）应用系统开发环境：Microsoft Visual Studio 2008;
6）应用系统开发语言：C＃,ASP.NET,VB.net，框架为.net Framework 2.0;
7）GIS开发软件：MapInfo MapXtreme 2008;
8）数据仓库软件：QlikTech QlikView 9.0。
