一、usb數據定義？

USB數據是由二進制數字串構成的，首先數字串構成域(有七種)，域再構成包，包再構成事務(IN、OUT、SETUP)，事務最后構成傳輸(中斷傳輸、并行傳輸、批量傳輸和控制傳輸)。下面簡單介紹一下域、包、事務、傳輸，請注意他們之間的關系。

　　(一)域：是USB數據最小的單位，由若干位組成(至于是多少位由具體的域決定)，域可分為七個類型：

　　1、同步域(SYNC)，八位，值固定為0000 0001，用于本地時鐘與輸入同步

　　2、標識域(PID)，由四位標識符+四位標識符反碼構成，表明包的類型和格式，這是一個很重要的部分，這里可以計算出，USB的標識碼有16種，具體分類請看問題五。

　　3、地址域(ADDR)：七位地址，代表了設備在主機上的地址，地址000 0000被命名為零地址，是任何一個設備第一次連接到主機時，在被主機配置、枚舉前的默認地址，由此可以知道為什么一個USB主機只能接127個設備的原因。

　　4、端點域(ENDP)，四位，由此可知一個USB設備有的端點數量最大為16個。

　　5、幀號域(FRAM)，11位，每一個幀都有一個特定的幀號，幀號域最大容量0x800，對于同步傳輸有重要意義(同步傳輸為四種傳輸類型之一，請看下面)。

　　6、數據域(DATA)：長度為0~1023字節，在不同的傳輸類型中，數據域的長度各不相同，但必須為整數個字節的長度

　　7、校驗域(CRC)：對令牌包和數據包(對于包的分類請看下面)中非PID域進行校驗的一種方法，CRC校驗在通訊中應用很泛，是一種很好的校驗方法，至于具體的校驗方法這里就不多說，請查閱相關資料，只須注意CRC碼的除法是模2運算，不同于10進制中的除法。

　　(二)包：由域構成的包有四種類型，分別是令牌包、數據包、握手包和特殊包，前面三種是重要的包，不同的包的域結構不同，介紹如下

　　1、令牌包：可分為輸入包、輸出包、設置包和幀起始包(注意這里的輸入包是用于設置輸入命令的，輸出包是用來設置輸出命令的，而不是放據數的)

　　其中輸入包、輸出包和設置包的格式都是一樣的：

　　SYNC+PID+ADDR+ENDP+CRC5(五位的校驗碼)

　　(上面的縮寫解釋請看上面域的介紹，PID碼的具體定義請看問題五)

　　幀起始包的格式：

　　SYNC+PID+11位FRAM+CRC5(五位的校驗碼)

　　2、數據包：分為DATA0包和DATA1包，當USB發送數據的時候，當一次發送的數據長度大于相應端點的容量時，就需要把數據包分為好幾個包，分批發送，DATA0包和DATA1包交替發送，即如果第一個數據包是DATA0，那第二個數據包就是DATA1。但也有例外情況，在同步傳輸中(四類傳輸類型中之一)，所有的數據包都是為DATA0，格式如下：

　　SYNC+PID+0~1023字節+CRC16

　　3、握手包：結構最為簡單的包，格式如下

　　SYNC+PID

二、數據來源定義？

01 遠古時代的數據

「數據」本身是存在的，就像空氣，只有出現霧霾使它顯式地呈現在我們腦海里。在百萬年前，推及上億年前，在人類沒有出現在這個藍色星球之時，數據這個事物一直在那里，它等待著的是人類那靈光乍現的智慧賦予它正真的含義。

在沒有計算這個高端的家伙之前，人們為了讓「數據」更加具象，便于統計，進行了至今數萬的探索。在身邊堅硬的物體如石器、骨片以及樹干為載體，刻下紋理來代表對現實事物的表達，似乎成為了一個理所當然的開始。

1960年在非洲烏干達與扎伊爾交界處的伊尚戈漁村發掘的一根記數刻骨“Ishango Bone”（伊尚戈骨頭），這是距今一萬前伊尚戈人新石器時代早期的作品，是最早的刻符記數實物。遠古部落人民使用這些凹痕記錄日常的交易活動、物資儲備和大事小情，并用他們來進行基本的算術計算。

02 現代化的數據

在今日計算機普及的社會里，數據更是顯得非常有存在感，身處于大數據時代的我們已然意識到數據的重要性。那么什么是數據呢？看起來簡單的問題，往往是最復雜的。

當下對數據更普遍的定義往往是從計算機原住民的視角。我們對客觀事物進行觀察、度量、猜測，按照統一或者不統一的尺度標準將結果予以記錄，這些記錄或多或少，都是數據。這些數據期望是未經加工的，它們能非常良好地代表原始事物本來的面貌和形態。

國際數據管理協會（DAMA）也認為，數據是以文本、數字、圖形、圖像、聲音和視頻等格式對事實進行表現。也就是說，數據要表現事實，受限于數據的采集技術以及數據解讀能力，這或許這是一種理想。

數據表征存在，存在是不以人的意志為轉移，包括物質的和精神的。物質方面有大自然中的風、雨、雷、電、人和動物等實體，這些是有明確感知的，非常方便數據化。在精神方面，人的歡樂、哀怨等情緒可以被大量多次主觀度量，最終也可以形成數據。

數據似乎往往應用于實體，實體是大多數據刻畫的對象。在刻畫實體時往往需要系統數據，單一的數據似乎不那么受歡迎。在擁有了大量的對一個實體的刻畫數據后，經常會從量變發生質變。

集結數據成為「信息」，加工信息成為「知識」，運用知識產生「智慧」，數據成為低層的驅動者；它們之間環環相扣、循序漸進，構成了「DIKW 金字塔」。

數據-信息-知識轉化模型

我們再來看看東方智慧。中文詞語「數據」暫且不論其詞源，容我們從字面窺探一二。

「數」有兩層含義，一個是數據往往用數字來記錄事實，如一個人的年齡，一座山的高度；另個一個層面是它用數學的方法來進行統計最終得到記錄結果，如一群人的平均年齡和群峰的平均高度，都應用了數學中的平均數概念。

再看「據」，我將據理解為日常生活中的票據，票據是證明，證明發生過此事，是人類大腦缺點的補充，是對時間的凝固，因此「據」是事實。所謂數據就是事實的數字化憑據。

03 展望未來

正如開頭所講的一樣，對于數字時代的我們，數據或許真的和空氣一樣，已經不需要我們再去思考其概念。

當我們每天生活有數字化加持的小區里，工作在繁華的智能辦公商業區，享受著數字生活的便利時，這一切顯得是那么自然，而這也正是物聯網時代下新的數據生態。

三、重要數據定義？

麥肯錫全球研究所給出的定義是：一種規模大到在獲取、存儲、管理、分析方面大大超出了傳統數據庫軟件工具能力范圍的數據集合，具有海量的數據規模、快速的數據流轉、多樣的數據類型和價值密度低四大特征。大數據技術的戰略意義不在于掌握龐大的數據信息，而在于對這些含有意義的數據進行專業化處理。換而言之，如果把大數據比作一種產業，那么這種產業實現盈利的關鍵，在于提高對數據的“加工能力”，通過“加工”實現數據的“增值”。

從技術上看，大數據與云計算的關系就像一枚硬幣的正反面一樣密不可分。大數據必然無法用單臺的計算機進行處理，必須采用分布式架構。它的特色在于對海量數據進行分布式數據挖掘。但它必須依托云計算的分布式處理、分布式數據庫和云存儲、虛擬化技術。

四、數據網格化定義？

數據網格化（data gridding）是將空間上不均勻分布的數據，按一定方法（如滑動平均法、克里格法或其他適當的數值推算方法）歸算成規則網格中的代表值（趨勢值）的過程。

規則網格的大小和形狀依研究目的和工作比例尺而定。數據網格化的基本功能，是遵循所研究變量的空間變化趨勢，將空間上分散的數值轉換成規則分布的網格數值，可壓抑局部噪音，彌補空白網格的數值；同時，為不同變量的綜合及對比提供劃一的空間結構，以更加完整和充分地反映客體變量的空間模式。數據網格化是許多成圖技術和模式識別技術處理數據的基本程序，也是GIS技術構建數據層的一種基本手段

五、數據增值的定義？

1、數據增值

允許組織中各種角色通過自助分系統，對數據進行分析，發掘數據價值。 

2、海量數據

為了保護產生于邊緣的離散數據，30%的企業將在多個數據中心上建立和運行數據倉儲；

3、數據交互

49%的應用將與其他應用有緊密相互關聯，每個企業級應用都將與4-8個其他應用有頻繁的交互。

六、數據跨境的定義？

是指任何正在轉移數據到其他司法管轄區或是轉移到其他司法管轄區之后意圖再轉移的行為。一般將數據跨境理解為“數據從一法域被轉移至另一法域的行為”或“跨越國界對存儲在計算機中的機器可讀數據進行處理”。

按照“境外實體接觸”，數據跨境主要包括兩類

1、數據跨越國界的傳輸、轉移行為;

2、盡管數據尚未跨越國界，但能夠被境外的主體進行訪問。

七、vhdl數據定義詳解？

vhdl數據和其他軟件編程語言一樣，也有嚴格的標識符、數據對象、數據類型定義，準確、熟練掌握基本的數據定義，對初學者是非常必要的。

1.基本標識符

基本標志符有：

A~Z，a~z，0~9，以及下劃線“_”。VHDL不區分大小寫。標志符必須以字母開頭，不能以下劃線為結尾，不能出現連續的兩個或多個下劃線。

以下是一些有效的基本標志符：DRIVE_BUS、addr_bus、decoder_38、RAM18。

2.數據對象

數據對象也可認為是數值的載體,共有3種形式的數據對象：常量（constant）、變量（variable）、信號（signal）。

八、數據庫定義？

數據庫（Database），簡而言之可視為電子化的文件柜——存儲電子文件的處所，用戶可以對文件中的數據運行新增、截取、更新、刪除等操作。 所謂“數據庫”系以一定方式儲存在一起、能予多個用戶共享、具有盡可能小的冗余度、與應用程序彼此獨立的數據集合。一個數據庫由多個表空間（Tablespace）構成。

九、大數據的定義？

大數據（Big Data）是指規模巨大、類型繁多的數據集合，這些數據集合通常難以用傳統的數據處理工具進行處理和管理。

大數據的特點包括數據量大、數據類型多樣、數據處理速度快、數據價值高等。大數據的來源包括社交媒體、物聯網、傳感器、移動設備等各種數字化設備和應用。

大數據技術可以幫助人們從海量的數據中提取有價值的信息，支持商業決策、科學研究、社會管理等各個領域的發展。

十、大數據預警定義？

大數據預警是指無法在可承受的時間范圍內用常規軟件工具進行捕捉、管理和處理的數據集合。

大數據預警的對策措施有：

（1）應用大數據技術實現各風險管理對象狀態參數數據的實時采集，建立和生成安全生產大數據庫，實現風險管理因素數據化管理。

（2）風險辨識不再只依據于理論的認知，還依賴于對安全生產大數據的數據挖掘規律的發現，從而避免風險因素的遺漏。

（3）形成基于大數據思維和機械學習法的風險評價和分級的新模式，實現各要素之間的關聯分析。

（4）依靠大數據相關技術做支撐，保障風險管理的動態性充分發揮其作用，并實現連續、及時、準確的風險預警和風險管控的目標。

同時依靠互聯網快速便捷的優勢，保障在風險預警的同時提供最優的風險管控方案。

（5）建立基于大數據的安全風險管理模型，系統的、模型化的研究大數據能為安全風險管理帶來的變革，從而實現風險管理水平整體性的提升。