阐述胡服的由来及基本形制？

一、阐述胡服的由来及基本形制？

周赧王八年(前307)春，赵国的国君赵武灵王进行的军事改革。他令军民改穿胡服，学习骑射。当时赵国北方居住着胡人游牧部落。他们在与赵国军队作战时都使用骑兵。胡人身穿短衣、长裤，骑马奔跑、开弓射箭都十分方便。

当时赵国军队兵器虽然比胡人精良，但多是步兵和战车混合编队，官兵穿着长袍，行动远不及胡人灵便。

赵武灵王决心向胡人学习，他不顾贵族官僚的反对，发布了“胡服骑射”的命令。由于胡服确实穿用方便，很快受到国民的欢迎。

在提倡改穿胡服成功后，赵武灵王接着又训练了一支强大的骑兵部队。

赵国不断开拓疆土，成为战国七雄之一。

赵武灵王一方面提倡有利于生活和武备的胡人方式，另一方面加强了对胡人侵扰的反击。修筑赵国长城就是措施之一。赵武灵王实行的“胡服骑射”既是中国历史上第一次服饰改革，也是中国战争史上的一次革命。

二、埃菲尔铁塔名字的由来简单阐述？

埃菲尔铁塔是巴黎市的标志，也是法国的象征。1880年，法国刚刚摆脫在普法战争中矢败的耻辱。为了显示国力，预定在1889年法国大革命100周年举办大型国际博览会以示庆祝。为此，需要在塞纳河畔的战神广场上修筑一座300米高的铁塔。政府组织了一个专门的委员会来征求高塔图案，当时应征的图案达700多件，最后埃菲尔的图案被选中。它成为当时席卷世界的工业革命的象征，为了永久地纪念铁塔的设计者，将其命名为埃菲尔铁塔。

三、从不同角度阐述数据的类型？

数据类型有八种，分别是：数组、栈、队列、链表、树、散列表、堆、图

常用数据结构

各种数据结构的优缺点

1、数组

数组是可以在内存中连续存储多个元素的结构，在内存中的分配也是连续的，数组中的元素通过数组下标进行访问，数组下标从0开始。例如下面这段代码就是将数组的第一个元素赋值为 1：

int[] data = new int[100]；data[0] = 1;

优点：

1、按照索引查询元素速度快

2、按照索引遍历数组方便

缺点：

1、数组的大小固定后就无法扩容了

2、数组只能存储一种类型的数据

3、添加，删除的操作慢，因为要移动其他的元素。

适用场景：频繁查询，对存储空间要求不大，很少增加和删除的情况

2、栈

栈是一种特殊的线性表，仅能在线性表的一端操作，栈顶允许操作，栈底不允许操作。 栈的特点是：先进后出，或者说是后进先出，从栈顶放入元素的操作叫入栈，取出元素叫出栈。

栈的结构就像一个集装箱，越先放进去的东西越晚才能拿出来，所以，栈常应用于实现递归功能方面的场景，例如斐波那契数列。

3、队列

队列与栈一样，也是一种线性表，不同的是，队列可以在一端添加元素，在另一端取出元素，也就是：先进先出。从一端放入元素的操作称为入队，取出元素为出队。使用场景：因为队列先进先出的特点，在多线程阻塞队列管理中非常适用。

4、链表

链表是物理存储单元上非连续的、非顺序的存储结构，数据元素的逻辑顺序是通过链表的指针地址实现，每个元素包含两个节点，一个是存储元素的数据域 (内存空间)，另一个是指向下一个节点地址的指针域。根据指针的指向，链表能形成不同的结构，例如单链表，双向链表，循环链表等。

链表的优点：

链表是很常用的一种数据结构，不需要初始化容量，可以任意加减元素；

添加或者删除元素时只需要改变前后两个元素节点的指针域指向地址即可，所以添加，删除很快；

缺点：

因为含有大量的指针域，占用空间较大；

查找元素需要遍历链表来查找，非常耗时。

适用场景：

数据量较小，需要频繁增加，删除操作的场景

5、树

树是一种数据结构，它是由n（n>=1）个有限节点组成一个具有层次关系的集合。把它叫作 “树” 是因为它看起来像一棵倒挂的树，也就是说它是根朝上，而叶朝下的。它具有以下的特点：

每个节点有零个或多个子节点；

没有父节点的节点称为根节点；

每一个非根节点有且只有一个父节点；

除了根节点外，每个子节点可以分为多个不相交的子树；

在日常的应用中，我们讨论和用得更多的是树的其中一种结构，就是二叉树。

二叉树是树的特殊一种，具有如下特点：

1、每个结点最多有两棵子树，节点的度最大为2。

2、左子树和右子树是有顺序的，次序不能颠倒。

3、即使某节点只有一个子树，也要区分左右子树。

二叉树是一种比较有用的折中方案，它添加，删除元素都很快，并且在查找方面也有很多的算法优化，所以，二叉树既有链表的好处，也有数组的好处，是两者的优化方案，在处理大批量的动态数据方面非常有用。

扩展：

二叉树有很多扩展的数据结构，包括平衡二叉树、红黑树、B+树等，这些数据结构二叉树的基础上衍生了很多的功能，在实际应用中广泛用到，例如mysql的数据库索引结构用的就是B+树，还有HashMap的底层源码中用到了红黑树。这些二叉树的功能强大，但算法上比较复杂，想学习的话还是需要花时间去深入的。

6、散列表

散列表，也叫哈希表，是根据关键码和值 (key和value) 直接进行访问的数据结构，通过key和value来映射到集合中的一个位置，这样就可以很快找到集合中的对应元素。

记录的存储位置=f(key)

这里的对应关系 f 成为散列函数，又称为哈希 (hash函数)，而散列表就是把Key通过一个固定的算法函数既所谓的哈希函数转换成一个整形数字，然后就将该数字对数组长度进行取余，取余结果就当作数组的下标，将value存储在以该数字为下标的数组空间里，这种存储空间可以充分利用数组的查找优势来查找元素，所以查找的速度很快。

哈希表在应用中也是比较常见的，就如Java中有些集合类就是借鉴了哈希原理构造的，例如HashMap，HashTable等，利用hash表的优势，对于集合的查找元素时非常方便的，然而，因为哈希表是基于数组衍生的数据结构，在添加删除元素方面是比较慢的，所以很多时候需要用到一种数组链表来做，也就是拉链法。拉链法是数组结合链表的一种结构，较早前的hashMap底层的存储就是采用这种结构，直到jdk1.8之后才换成了数组加红黑树的结构

哈希表的应用场景很多，当然也有很多问题要考虑，比如哈希冲突的问题，如果处理得不好会浪费大量的时间，导致应用崩溃。

7、堆

堆是一种比较特殊的数据结构，可以被看作一棵树的数组对象，具有以下的性质：

堆中某个节点的值总是不大于或不小于其父节点的值；

堆总是一个完全二叉树。

将根节点最大的堆叫作最大堆或大根堆，根节点最小的堆叫作最小堆或小根堆。常见的堆有二叉堆、斐波那契堆等。

因为堆有序的特点，一般用来做数组中的排序，称为堆排序。

8、图

图是由结点的有穷集合V和边的集合E组成。其中，为了与树形结构加以区别，在图结构中常常将结点称为顶点，边是顶点的有序偶对，若两个顶点之间存在一条边，就表示这两个顶点具有相邻关系。

图是一种比较复杂的数据结构，在存储数据上有着比较复杂和高效的算法，分别有邻接矩阵 、邻接表、十字链表、邻接多重表、边集数组等存储结构。

四、结合实际阐述数据的种类？

数据的种类可以根据不同的角度进行分类。从数据的形式上，可以分为结构化数据和非结构化数据。

结构化数据是以表格、数据库等形式存储的，如数字、日期等；非结构化数据则是以文本、图像、音频等形式存在的，如社交媒体内容、图片、语音记录等。

从数据的来源上，可以分为内部数据和外部数据。

内部数据是组织内部产生的，如销售记录、员工数据等；外部数据则是从外部获取的，如市场调研数据、社交媒体数据等。

根据数据的用途，还可以分为定量数据和定性数据。

定量数据是可以量化和统计的，如销售额、用户数量等；定性数据则是描述性的，如用户反馈、产品评价等。综上所述，数据的种类多种多样，不同种类的数据在实际应用中有不同的用途和处理方式。

五、阐述胡服的由来及其基本形制是什么？

胡服进入华夏，始于赵武灵王胡服骑射的改革。首先采用这种服装的赵武灵王，是中国服饰史上最早一位改革者，公元前307年赵武灵王颁胡服令，为了对抗北方游牧族群的入侵，推行胡服骑射。

胡服与当时中原地区宽松的服装有较大差异，特征是裤子紧窄，腰束郭洛带，用带钩，便于骑射活动。胡服是古代诸夏汉人对西方和北方各族胡人所穿的的服装的总称，与当时中原地区宽大博带式的汉族服饰，有较大差异。后亦泛称汉人服饰以外的外族服装。胡服一般多穿贴身短衣，长裤和革靴。衣身紧窄。胡服的特征是翻领、对襟、窄袖。在陕西等地的墓中壁画有大量反映。新疆吐鲁番阿斯塔那出土的绢画中也有这类服装的妇女。

唐代流行于西域地区以及波斯等国的胡服卡弗坦，卡弗坦形制为锦绣浑脱帽，翻领窄袖袍，条纹小口裤和透空软锦鞋。流行的原因是初唐至盛时期，中原与西域经济文化交往及胡舞的兴盛。

六、数据孤岛的由来？

数据孤岛的由来

公司文化：部门通常彼此孤立特别是在大公司中存在内部竞争，因为一个部门认为自己与另一个部门是分开的并且不考虑应该在何处共享信息。

组织结构：除非组织专门用于整合不同的部门，否则很容易构建层级和管理层阻止部门共享信息。

技术：不同部门使用不同技术的情况并不少见，因此各部门难以共享共同信息，例如销售可能使用Salesforce，但营销团队没有此工具，然而它可能包含营销团队可以使用的有价值的信息，一个IT调查表明大多数公司都应用为他们的不同部门之间1-200，考虑当你有这么多不同的来源时找到信息是多么笨拙。

七、阐述和阐述的区别？

答：阐述和阐述没区别。

阐述 [chǎn shù]

阐述是一个汉语词语，读音为chǎn shù，意思是阐明陈述。

近义词论述,叙述,阐明,阐发

词性：动词

出处

巴金 《探索集·再谈探索》：“不把自己的幸福建筑在别人的痛苦上；爱祖国、爱人民、爱真理、爱正义；为多数人牺牲自己；人不是单靠吃米活着；人活着也不是为了个人的享受。我在作品中阐述的就是这样的思想。”

沙汀 《闯关》七：“那个 皖北 人把各方面的情况都讲完了。于是他又开始阐述队部刚才作出的最后决定。”

秦牧 《艺海拾贝·核心》：“ 恩格斯 有一段话精辟地阐述了文学作品的思想性。”

动词

八、大数据概念的由来

大数据概念的由来

在当今信息化时代，大数据已经成为了各行各业的重要议题，它的概念早已深入人心。那么，究竟什么是大数据呢？大数据的概念是如何形成的呢？

大数据一词最早可以追溯到上世纪90年代。当时，美国信息技术分析公司Gartner Inc.提出了“信息爆炸”（Information Explosion）的概念，指的是企业和组织在日常运营活动中积累了大量的数据，但并没有很好地加以利用。而随着互联网的普及和应用的发展，数据量的增长呈现出爆炸式的增长，这就是“大数据”概念最初的雏形。

进入21世纪，随着云计算、物联网、人工智能等新一代信息技术的不断涌现，数据的规模和种类变得更加庞大和复杂。这些信息技术的迅猛发展，为大数据的进一步理论构建和实践应用奠定了基础。

大数据并不仅仅是数据量的概念，更重要的是其背后蕴含的意义。大数据在英文中通常被称为“Big Data”，即涵盖了数据的种类、速度和规模三个维度。大数据的具体表现形式主要包括海量数据、多样数据、高速数据和多源数据。这些数据以前所未有的速度增长和聚合，给数据处理、存储、分析和应用带来了前所未有的挑战和机遇。

大数据技术的发展

伴随着大数据概念的提出，大数据技术也得到了迅猛发展。大数据技术是指为了处理大规模、高维度数据而设计的一系列技术的总称，主要包括数据采集、数据存储、数据处理和数据分析等领域。

数据采集是大数据技术的第一步，通过各种传感器、设备和系统收集、监测和采集各种类型和格式的数据。然后，数据存储技术负责将这些海量数据进行存储和管理，以便后续的处理和分析。

数据处理是大数据技术的核心环节，主要包括数据清洗、数据转换、数据集成和数据计算等过程。在这一阶段，大数据技术需要利用分布式存储和计算的技术，以应对数据量的巨大和复杂性。

最后，数据分析是大数据技术的关键环节，通过对大数据进行挖掘、建模和分析，可以发掘出隐藏在数据之中的有价值信息和商业洞见，为企业决策提供有力支持。

大数据技术的发展可以说是与时俱进、日新月异。从最初的关注数据的规模和速度，到如今更加强调数据的价值和应用，大数据技术已经成为了推动数字化转型和信息化发展的重要引擎。

大数据应用的广泛领域

随着大数据技术的日益成熟和普及，其应用领域也越来越广泛。大数据不再局限于科研和商业领域，而是已经渗透到了生活的方方面面。

在商业领域，大数据被广泛应用于市场营销、客户关系管理、风险控制、供应链管理、产品研发等方面。通过大数据分析，企业可以更好地了解消费者需求、优化产品结构、提高市场竞争力。

在金融领域，大数据被应用于风险管理、信贷评估、欺诈检测、投资决策等方面。通过大数据技术，金融机构可以实现对市场动态的实时监控，有效应对市场风险和波动。

在医疗领域，大数据被应用于疾病诊断、药物研发、基因组学研究等方面。通过对海量的医疗数据进行分析，可以实现个性化诊疗、精准医疗，提高医疗服务的质量和效率。

除此之外，大数据还被广泛应用于智慧城市建设、交通管理、环境保护、农业农村发展等领域。通过大数据技术，可以实现城市运行的智能化、资源的高效利用以及环境的可持续发展。

大数据带来的挑战与机遇

随着大数据时代的到来，大数据不仅为社会带来了前所未有的机遇，同时也带来了一系列挑战。

首先，数据安全和隐私保护问题成为了大数据发展的关键瓶颈。随着数据泄露、网络攻击等问题的频发，如何加强数据保护成为了各界共同面临的难题。

其次，数据质量和数据治理问题也成为了大数据应用的重要难点。大数据的处理和分析需要建立在高质量的数据基础之上，而数据质量问题可能导致分析结果的偏差和错误。

再次，人才短缺和技术壁垒也是制约大数据发展的重要因素。需要具备数据分析、统计建模、大数据平台开发等综合能力的人才稀缺，这对于大数据技术的推广和应用造成了一定的影响。

然而，面对这些挑战，我们更应该看到大数据所带来的巨大机遇。通过大数据分析，可以实现对信息的深度挖掘，为企业提供更加智能化的决策支持；通过大数据应用，可以实现产业的升级和转型，推动经济的可持续发展。

总的来说，大数据既是一种挑战，也是一种机遇。只有充分认识到大数据的重要性，不断完善技术和加强应用，才能更好地把握大数据带来的潜在机遇，应对各种挑战，为社会发展注入新的活力。

九、请阐述对传统数据安全的主要威胁？

一、数据泄露

云服务存储着海量的数据，因此云服务提供商越来越成为更重要的攻击目标。所储存的数据资产越重要，发生泄露产生的危害性也越大。当发生数据泄露事件后，公司可能面临罚款、法律诉讼或者背后衍生的黑产交易，商业违约调查和对客户的通知要花费巨大的成本。

二、数据永久丢失

随着云计算的逐步成熟，因供应商失误导致的数据丢失的事件逐步稀少，更多的是恶意攻击者通过永久删除云上数据，以此来损害公司利益。另外，云数据中心还面临着自然灾害的隐患。云服务商最好建立异地容灾备份机制，加强保护措施来维护应用和数据。

三、账户劫持

网络钓鱼、欺诈软件存在的漏洞在云环境仍然有效，使用云服务的攻击者可以通过窃取活动、操作业务和修改数据从而增加攻击面，发起其他对外的攻击。如果黑客获取了企业的登录资料，其就有可能操纵数据、返回虚假信息，将企业客户引到非法网站。

四、外部接口和API攻击

几乎每个云服务及应用均提供API服务。IT团队使用接口和API去管理和调用包括云资源、管理、服务编排和镜像等云服务。这些云服务的安全和可用性依赖于API的安全性。第三方服务依赖于或者调用这些接口服务时，客户一旦引入更多的服务或者认证时，面向的风险也随之增加。由于API和接口大都对外部互联网开放，几乎是暴露是系统暴露在最外围的部分。

五、DDOS攻击

遭受Ddos攻击时，系统通常运行缓慢或者服务响应超时甚至停止，导致客户流失。另外，在按需付费场景下，Ddos攻击还会消耗处理大量的系统资源，客户或许不得不对此支付高昂的费用。伴随着常见的大流量式的ddos攻击，客户也需注意到另外一种攻击面在web和数据库应用层面的ddos攻击。

六、 共享技术带来的威胁

共享技术中的漏洞给云计算构成重大威胁，云服务提供商共享基础设施、平台、应用等，如果漏洞在任何一个层面发生，均会波及每个客户。可能一个漏洞或一次错误的配置将对整个云服务商层面造成危害。对此云服务提供商应该使用深度防御体系，包括对主机的多因素认证、基于主机和网络的入侵检测系统、使用最小权限原则，合理的网络划分，及时更新补丁等。

另外，APT寄生虫、系统漏洞、滥用云服务、内部恶意行为等问题，也威胁着云数据的安全。

十、阐述大数据对物流组织模式的影响？

     通过大数据分析，可以提高企业良好健康发展，提高其可持续性，以设备选址来看，除了提升市场占有率，还可以减少远距离运输的成本浪费，减少能耗和排放。

这也涉及到仓库和配送中心的选址，降低库存，当地环境等问题