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OEM（Original Equipment Manufacture）的基本含义是定牌生产合作，俗称“代工”。 就是品牌生产者不直接生产产品，而是利用自己掌握的“关键的核心技术”负责设计和开发新产品，控制销售和销售“渠道”，而生产能力有限，甚至连生产线、厂房都没有，为了增加产量和销量，为了降低上新生产线的风险，甚至为了赢得市场时间，通过合同订购的方式委托其他同类产品厂家生产，所订产品低价买断，并直接贴上自己的品牌商标。这种委托他人生产的合作方式即为OEM，承接这加工任务的制造商就被称为OEM厂商，其生产的产品就是OEM产品。与之相似的ODM（Original Design Manufacturer）原始设计制造商。FOB是国际贸易中常用的贸易术语之一FOB的全文是Free On Board(…named port of shipment),即船上交货(离岸价格),习惯称为装运港船上交货 按此术语成交,由买方负责派船接运货物,卖方应在合同规定的装运港和规定的期限内,将货物装上买方指定的船只,并及时通知买方货物在装船时越过船舷,风险即由卖方转移至买方 在FOB条件下,卖方要负担风险和费用,领取出口许可证或其他官方证件,并负责办理出口手续采用FOB术语成交时,卖方还要自费提供证明其已按规定完成交货义务的证件,如果该证件并非运输单据,在买方要求下,并由买方承担风险和费用的情况下,卖方可以给予协助以取得提单或其他运输单据 一些国家鼓励出口使用CIF术语，进口使用FOB术语，由本国保险公司和承运人保险或承运。
说的还真详细
OEM(Original Equipment Manufacturer，原始设备生产商)。FOB（离岸价）
corekernelnucleus三楼，请不要说这种话，如果你问个问题，人家这么说，你是不是很开心呢。。。。。。
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没有区别的，mba就是考英语二
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MBA属于管理类联考，考察的英语科目是英语二。普通考研的英语科目是英语一。英语二是比英语一简单的。考研英语大纲词汇5500，英语二的难度介于四六级之间。题型分为完型填空，阅读理解，英译汉和大小作文。但是词汇和语法是需要长期的练习和积累的，一定要坚持哦~
一样的，工商管理硕士MBA考试科目为：英语二和管理类联考综合能力；目前我国专业学位研究生包括19种，如体育硕士、汉语国际教育硕士、翻译硕士等。大家要注意这19种专业学位硕士不是都要考英语二，其中一些专业学位硕士基本上是不会考英语二的，而必考英语一，比如法律硕士。而有一些是要考英语二的，比如MBA、MPA等。
考研英语需要的资料主要分为单词、长难句、真题和作文，资料不在多，重要的是好好利用。首先单词是基础，需要全程性的准备，三四月份的时候开始复习英语考研词汇、长难句。考研英语5500个大纲单词中，有近1700个核心单词，因此考研英语就是应该从这1700个核心单词入手，深刻理解其考研用法及英语学习方法，养成良好的学习习惯，进而辐射到其他中频单词、低频单词等。单词的学习极其重要，就好像建筑工人建造高楼大厦，如果没有砖瓦，建造工程从何谈起？而词汇，就是我们的一砖一瓦，有了足够的砖瓦，我们才能堆砌高楼；有了词汇基础，我们才能学习语法、长难句、阅读理解——解题。
我有个朋友，刚考研过了不久，现在是研究生一年级。她当初考研不声不响就考上了，如今每天都在忙研究科研项目之类的。她说过考研没什么难的，只要碰到好的导师就成功一半了，因为好的导师会帮助你一臂之力。
想考研单词是基础,而且必须攻克这个难关；一个是靠大量阅读、大量有效的记忆慢慢积累起常用的单词，还有就是买单词书背。单词这个东西很讨厌的，除了常用的，只有靠背。当然光靠背是不管用的，一定要做题，知道这个单词怎么用。背单词还要有多轮复习的过程，否则极容易忘记的。建议挑一个适合自己的词汇书。这样就会省时、省力、事半功倍。【红宝书】考研英语词汇（必考词+基础词+超纲词）这本书是我觉得目前最好的考研英语词汇书，包括了5500余个大纲词汇，这本书严格按照考研英语最新大纲要求，运用英语测试学及统计学原理，在深入研究历年真题及考研英语命题规律的基础上，对考研英语大纲词汇进行了深入地分析和研究，将考研词汇按其重要程度区分为：必考词、基础词、超纲词等，并且重点突出必考词，深入剖析必考词，反复练习必考词。使考生能够分清主次，并抓住考研词汇的重中之重，省时、省力、成效显著。非常有利于考生提高效率，节省时间。另外，本书对词汇的的记忆采取了多种方法（结构法+联想法+读音法+形近法），再配以mp3,对大纲词汇的记忆很有效果，最后通过其练习题加强对考研词汇的融会贯通，达到能够灵活运用的目的。【红宝书】考研英语词汇（必考词+基础词+超纲词）这本词汇书个人感觉非常不错，排版很好，收词非常全，重点词汇非常突出。必考词分26节，基础词分30节，超纲词按abc分类。还有记忆方法多样！有配套练习题和mp3光盘！每个单元一百个词左右，开篇有单词一览，然后才是单词的解释和联想记忆，记忆方法也不错，还有例题和反义词什么的。赠送的光盘也很不错，最喜欢的还是随书赠送一本练习册，可以自测。【红宝书】考研英语词汇（必考词+基础词+超纲词）有六大特点：收词很全（包括所有新大纲词汇及10年的真题超纲词汇）；重点词汇突出——必考词；记忆方法多样——构词记忆+引申联想记忆；每一单元前专门设计了“本单元词汇预览”；随书免费附赠配套练习题册及答案解析；配有mp3朗读光盘，录音质量和效果很好。
大纲没怎么变化，核心词汇也不会有大变化吧 考研英语词汇说是5500，但事实并非如此（其中包括中学词汇1800，四级词汇2700），也就说真正的考研词汇只有
大数据（big data），IT行业术语，是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》 [1] 中大数据指不用随机分析法（抽样调查）这样捷径，而采用所有数据进行分析处理。大数据的5V特点（IBM提出）：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（低价值密度）、Veracity（真实性）。
大数据采集大数据采集，即对各种来源的结构化和非结构化海量数据，所进行的采集。数据库采集：流行的有Sqoop和ETL，传统的关系型数据库MySQL和Oracle 也依然充当着许多企业的数据存储方式。当然了，目前对于开源的Kettle和Talend本身，也集成了大数据集成内容，可实现hdfs，hbase和主流Nosq数据库之间的数据同步和集成。网络数据采集：一种借助网络爬虫或网站公开API，从网页获取非结构化或半结构化数据，并将其统一结构化为本地数据的数据采集方式。文件采集：包括实时文件采集和处理技术flume、基于ELK的日志采集和增量采集等等。大数据预处理大数据预处理，指的是在进行数据分析之前，先对采集到的原始数据所进行的诸如“清洗、填补、平滑、合并、规格化、一致性检验”等一系列操作，旨在提高数据质量，为后期分析工作奠定基础。数据预处理主要包括四个部分：数据清理、数据集成、数据转换、数据规约。数据清理：指利用ETL等清洗工具，对有遗漏数据(缺少感兴趣的属性)、噪音数据(数据中存在着错误、或偏离期望值的数据)、不一致数据进行处理。数据集成：是指将不同数据源中的数据，合并存放到统一数据库的，存储方法，着重解决三个问题：模式匹配、数据冗余、数据值冲突检测与处理。数据转换：是指对所抽取出来的数据中存在的不一致，进行处理的过程。它同时包含了数据清洗的工作，即根据业务规则对异常数据进行清洗，以保证后续分析结果准确性。数据规约：是指在最大限度保持数据原貌的基础上，最大限度精简数据量，以得到较小数据集的操作，包括：数据方聚集、维规约、数据压缩、数值规约、概念分层等。三、大数据存储大数据存储，指用存储器，以数据库的形式，存储采集到的数据的过程，包含三种典型路线：1、基于MPP架构的新型数据库集群采用Shared Nothing架构，结合MPP架构的高效分布式计算模式，通过列存储、粗粒度索引等多项大数据处理技术，重点面向行业大数据所展开的数据存储方式。具有低成本、高性能、高扩展性等特点，在企业分析类应用领域有着广泛的应用。较之传统数据库，其基于MPP产品的PB级数据分析能力，有着显著的优越性。自然，MPP数据库，也成为了企业新一代数据仓库的最佳选择。2、基于Hadoop的技术扩展和封装基于Hadoop的技术扩展和封装，是针对传统关系型数据库难以处理的数据和场景（针对非结构化数据的存储和计算等），利用Hadoop开源优势及相关特性（善于处理非结构、半结构化数据、复杂的ETL流程、复杂的数据挖掘和计算模型等），衍生出相关大数据技术的过程。伴随着技术进步，其应用场景也将逐步扩大，目前最为典型的应用场景：通过扩展和封装 Hadoop来实现对互联网大数据存储、分析的支撑，其中涉及了几十种NoSQL技术。3、大数据一体机这是一种专为大数据的分析处理而设计的软、硬件结合的产品。它由一组集成的服务器、存储设备、操作系统、数据库管理系统，以及为数据查询、处理、分析而预安装和优化的软件组成，具有良好的稳定性和纵向扩展性。四、大数据分析挖掘从可视化分析、数据挖掘算法、预测性分析、语义引擎、数据质量管理等方面，对杂乱无章的数据，进行萃取、提炼和分析的过程。1、可视化分析可视化分析，指借助图形化手段，清晰并有效传达与沟通信息的分析手段。主要应用于海量数据关联分析，即借助可视化数据分析平台，对分散异构数据进行关联分析，并做出完整分析图表的过程。具有简单明了、清晰直观、易于接受的特点。2、数据挖掘算法数据挖掘算法，即通过创建数据挖掘模型，而对数据进行试探和计算的，数据分析手段。它是大数据分析的理论核心。数据挖掘算法多种多样，且不同算法因基于不同的数据类型和格式，会呈现出不同的数据特点。但一般来讲，创建模型的过程却是相似的，即首先分析用户提供的数据，然后针对特定类型的模式和趋势进行查找，并用分析结果定义创建挖掘模型的最佳参数，并将这些参数应用于整个数据集，以提取可行模式和详细统计信息。3、预测性分析预测性分析，是大数据分析最重要的应用领域之一，通过结合多种高级分析功能（特别统计分析、预测建模、数据挖掘、文本分析、实体分析、优化、实时评分、机器学习等），达到预测不确定事件的目的。帮助分用户析结构化和非结构化数据中的趋势、模式和关系，并运用这些指标来预测将来事件，为采取措施提供依据。4、语义引擎语义引擎，指通过为已有数据添加语义的操作，提高用户互联网搜索体验。5、数据质量管理指对数据全生命周期的每个阶段（计划、获取、存储、共享、维护、应用、消亡等）中可能引发的各类数据质量问题，进行识别、度量、监控、预警等操作，以提高数据质量的一系列管理活动。
核心技术就是一个国家的根本，是增强我国综合国力和国际影响力的重要保障。是提高我国国际地位和国际影响力，以及在国际社会上说话的权利，都具有重要作用。
物联网技术由三个方面构成：1、应用技术：数据存储、并行计算、数据挖掘、平台服务、信息呈现；2、网络技术：低速低功耗近距离无线、IPV6、广域无线接入增强、网关技术、AD HOC网络、区域宽带无线接入、广域核心网络增强、节点技术；3、感知技术：传感器、执行器、RFID标签、二维条码； 物联网技术的核心：无线传感网络（WSN）和射频识别（RFID）；计算机专业应主要学习物联网技术应用、构建、运营、维护、管理、服务等领域知识。