一、乾隆身边的大太监？
乾隆皇帝身边的大太监的名字叫李玉。
李玉，忠于皇帝，受过如懿的帮助。康熙、雍正、乾隆诸帝统治之时，吸取了前朝的经验教训，对宦官的约束非常严格。严禁宦官干预朝政。如吃酒赌博、混乱行走、言语高声等行为在宦官来说也都是禁止的。乾隆时还禁止太监与外廷官员、王公大臣的来往。
清朝，虽早在努尔哈赤时期已经出现了供内府差遣的宫阉人员，但真正完整地建立起太监制度，那还是在入关之后。进驻明朝宫室的收了批旧明太监，隶于内务府管辖之下，担当洒扫、传膳等杂役。清朝的宦官制度开始于顺治帝时期。康熙皇帝在位时规定由内务府总管宫廷事务，并设立敬事房作为太监的管理机构。
二、身边的大数据应用
身边的大数据应用
在当今数字化的时代，大数据已经成为许多行业的重要应用工具，其应用范围之广泛，涉及之领域之广泛让人叹为观止。然而，大数据并非遥不可及的概念，实际上，我们身边的许多日常生活场景中都悄然运用了大数据技术。
智能家居
智能家居作为未来家居的发展趋势，已经渗透到我们的生活中。诸如智能音箱、智能家电等产品已经广泛普及，而这些产品背后的实现离不开大数据技术的支持。通过收集用户的日常使用习惯、偏好等数据，智能家居设备能够为用户提供更为智能的个性化服务。
电商购物
在电商领域，大数据应用更是深入人心。通过分析用户的购物习惯、浏览历史等数据，电商平台能够精准推荐用户感兴趣的商品，提高购物体验并促进销售额增长。同时，大数据分析还能帮助电商企业优化库存管理、预测市场需求等，提升运营效率。
健康管理
随着健康意识的增强，健康管理已成为人们日常生活中重要的一部分。大数据在健康管理中的应用不仅体现在医疗领域，还延伸至个人健康监测、运动健身等方面。智能手环、健康APP等设备和应用通过收集用户的健康数据，为个人提供科学的健康管理建议，随时关注用户的健康状态。
出行交通
出行交通是大数据应用较为成熟的领域之一。通过手机APP、GPS等工具收集的位置数据、交通流量数据等信息，为城市交通管理、出行规划提供重要参考。智能交通系统的建设不仅提升了交通运输效率，还为用户提供了更加便捷的出行体验。
教育培训
教育培训领域也逐渐引入大数据技术，以提升教学质量和学习效果。通过对学生学习数据的分析，教育机构可以了解学生的学习习惯和薄弱环节，做出针对性的教学计划，帮助学生取得更好的学习成绩。同时，在线教育平台通过大数据分析，为学生提供个性化学习路径，提高学习效率。
结语
身边的大数据应用已经渗透到我们的日常生活各个方面，为我们的生活带来了更多便利和智能化体验。随着技术的不断发展，大数据在未来将发挥出更加重要的作用，为各行各业带来更多惊喜。因此，了解和认识大数据应用，将有助于我们更好地把握和应对这个数字化时代的发展趋势。
三、我们需要了解身边的哪些大数据？
如今，数据这个词让很多人感到困惑，其中包括一些商人。但没有人责怪他们，因为大数据是一个相当令人困惑的概念。关于大数据的唯一共识就是“大数据”这个术语本身并没有特定的定义。大数据最简单的定义是任何一组对于Excel电子表格来说太大的原始数据。现在大多数人都能理解。除此之外，最重要的是理解我们身边所有的大数据。
大数据能为企业带来什么?
大数据是伟大的。在商业上获得机会是一件好事。但它能真正为企业的业务做些什么呢?很多。但大数据本身对普通业务人员没有多大用处。作为一个企业家，真正需要的是洞察力。幸运的是，有像企业数据目录这样的工具，企业家可以使用这些数据来了解其所掌握的数据。
大数据分析可以用来存储、处理、分析以及从大量结构化和非结构化数据中得出结论。数据流处理是一种大数据解决方案，可以帮助企业同时分析和理解连续数据或历史数据。它结合历史数据和连续数据来添加场景。以下是可以了解人们身边的大数据，从而改善业务的一些方法：
调整企业的业务模式
数据可以给企业带来令人兴奋的创收新途径，从而成为其商业模式的一部分。企业可以通过多种方式将数据货币化。例如，可以将数据出售给客户和第三方，以创建新的收入来源。要从中赚取收入，企业所要做的就是确保所生成的数据为其消费者提供增值服务。
例如，Facebook免费提供给用户帐号，但该公司仍然收入。Facebook公司利用其大量的用户数据，并利用免费的服务和人们须支付费用的一些服务获得利润。传统上，Facebook一直从广告中获得收入。企业可以调整其商业模式，并采用大数据创造一些收入。
招聘和管理人才
大数据可帮助企业留住现有员工，确定最佳招聘渠道，并选择最佳人选。企业可以分析个人发展，生产力数据，旷工数据等，以获得招聘部门和员工管理见解。这些数据大部分可以免费使用。
改善业务运作
它可以用来改善每个行业的业务运作。实际上，任何生成数据的业务流程都可以进行优化以提高效率。一些数据流程包括客户订购系统，运送车辆上的传感器，以及生产线上的机器。
分析竞争对手情况
企业必须分析竞争对手的商店/网站，或获知业界消息，以了解他们的行事方式。如今，企业甚至足不出户就可以知道对手在做什么。因为大数据使其财务和其他重要信息随时可用。
识别行业趋势
在涉及趋势分析和预测的时候，找出企业要找的东西是非常容易的。Google，Twitter和Facebook上的热门话题每天都在闪现。只要企业知道自己在找什么，就一定会有所获。
无论是哪个行业的企业，每天都可能会产生有大数据。大企业和中小企业的数据量正以惊人的速度增长。问题是，大多数人不知道如何处理数据，而那些充分利用大数据的企业将在业务竞争中获益。
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四、身边大数据经典案例
身边大数据经典案例
大数据正日益成为当今社会信息时代的重要组成部分，其在各行各业中的应用也愈发广泛。本文将介绍一些身边的大数据经典案例，展示大数据在实际生活中的应用和影响。
智能家居领域的大数据案例
智能家居作为物联网的一个重要应用场景，大数据在其中扮演着至关重要的角色。通过收集家庭中各种设备产生的数据，智能家居系统可以实现智能化的控制和管理，提升居住体验和节能效果。
例如，智能家居系统可以通过分析家庭成员的日常生活习惯和喜好，智能调节家居照明、温度等设备，为居住者提供更加舒适和个性化的生活环境。这一过程中所涉及的数据量庞大，需要大数据技术的支持和处理。
医疗健康领域的大数据案例
在医疗健康领域，大数据的应用也极为广泛。通过分析医疗影像、患者病历、基因数据等信息，可以帮助医生做出更准确的诊断和治疗方案，提升医疗效率和质量。
举例来说，基于大数据技术的医疗影像识别系统可以帮助医生快速、准确地诊断疾病，提高诊断的精度和速度。这些系统依托于大量的医疗影像数据进行训练和学习，是大数据技术在医疗健康领域的重要应用之一。
智慧城市领域的大数据案例
智慧城市建设是未来城市发展的重要方向，而大数据在智慧城市建设中扮演着关键角色。通过收集城市各种数据，如交通流量、环境监测数据等，可以实现城市资源的高效配置和智能管理。
例如，基于大数据的交通管理系统可以通过分析交通流量、道路状况等数据优化交通信号灯控制，缓解交通拥堵问题。这样的应用不仅提升了城市交通的效率，也改善了居民的出行体验。
金融领域的大数据案例
金融行业是大数据应用的重要领域之一。大数据技术被广泛应用于风险管理、精准营销、反欺诈等方面，帮助金融机构提升服务水平、降低风险。
举例来说，大数据分析可以帮助银行建立风险评估模型，准确识别潜在风险客户，降低不良贷款率。同时，大数据还可以帮助金融机构分析客户行为数据，精准推送个性化产品和服务，提升客户满意度。
结语
大数据的应用已经深入到我们生活的方方面面，给我们的生活带来了诸多便利和改变。通过身边的大数据经典案例，我们可以看到大数据技术的潜力和广泛应用的前景。未来，随着技术的不断发展和完善，大数据必将在更多领域展现出其价值和力量。
五、曾国藩身边的八大奇人？
第一位：李鸿章
曾国藩的事业传人。曾国藩只比李鸿章年长十来岁，但与其父李文安是同年（同一年考中进士），自然是师长。李鸿章进京赶考时，又拜在曾门下学习。 太平天国爆发后，李鸿章也回安徽老家办团练，但几年之内被打得一败涂地。走投无路，只好去走曾国藩门路，想投到大帅帐下做个幕僚。那时他大哥李瀚章已在曾的幕府做事。为了杀杀他的傲气，曾国藩拖了一个多月才点头。既收到自己帐下，曾国藩就不客气地敲敲打打，连懒觉都不许他睡。虽然两人后来闹过别扭，李鸿章却是一生以学生自居，晚年提起老师还敬佩不已。
第二位：彭玉麟
曾国藩的爱将，咸丰三年冬，受邀加入湘军，一起创办湘军水师。清朝著名政治家、军事家、书画家，人称雪帅。 与曾国藩、左宗棠并称大清三杰，与曾国藩、左宗棠、胡林翼并称中兴四大名臣，湘军水师创建者、中国近代海军奠基人。官至两江总督兼南洋通商大臣，兵部尚书，封一等轻车都尉。
第三位：郭嵩焘
曾国藩至交好友，湘军创建者之一，中国首位驻外使节。曾国藩始终将其视为承明著作之才，从未推许他为治世调羹之人，因此当李鸿章在江苏巡抚任上有意起用郭嵩焘时，曾国藩再三叮嘱，要多听郭嵩焘的建言，至于实际公务，则尽量少让他沾边，以免误事。此人不善于处理各方面关系。曾国藩书联一副相赠：“好人半自苦中来，莫图便宜；世事多因忙里错，且更从容。”郭嵩焘唯有心领，并未神会。抚粤三年多，既得罪了粤商，又弄坏了官声，不免焦头烂额，还被太平军余部折腾得够呛，为此他对左宗棠“驱匪入粤”深致不满，两人闹拧了交情。1859年，在诗中喟然感叹道：“人生都是可怜虫，苦把蹉跎笑乃公。奔走逢迎皆有术，大都如草只随风。”
第四位： 左宗棠
曾国藩28岁考中进士。左宗棠比其小一岁，三考三败，一怒之下干脆放弃科举，回乡教书。咸丰十年，左宗棠到曾国藩帐下效力，遂得以迅速崛起，领军攻克了杭州后，任了浙江巡抚。 天京（南京）被克，二人的交情却走到了尽头。曾国藩向朝廷报告说洪幼主已死，左宗棠却报告说洪幼主逃跑了，两人打起笔墨官司。尽管出身于曾国藩幕府，但左宗棠一直不服，到晚年还动不动大骂曾国藩是个伪君子，以此为乐。
第五位：刘蓉
桐城派古文家，曾国藩的学术上好友。曾国藩认为刘蓉是一位有着巨大学术抱负与追求的学者，“博通经史，为文宏宕，有奇气” ，他将安身立命之地寄于学术事业，将“求道”作为自己一生最大的奋斗目标。湖湘文化也在刘蓉等湖湘士人的宏扬下，从学术上的经世中走出来。一改以往那种鄙陋的边缘文化形象，成为强势文化的典型代表。
第六位：罗泽南
湘军儒将，幼年家贫，但他志向远大，十九岁时应童子试不第，回到家中教授讲学，开始长达28年的设馆教书生涯。咸丰三年，与曾国藩共同募兵成立湘军。咸丰六年，与太平军交战受伤，仍指挥作战，次日去世。他被视为湘军初期的精神教父。曾国藩曾评价：矫矫学徒，相从征讨，朝出鏖兵，暮归讲道。理学家门，下多将才，古来罕有也。
第七位：李元度
四岁丧父，靠母亲纺织换钱供他上学。十八岁中秀才，二十二岁中举。但以后他6次参加礼部考试，都未中第。咸丰三年，已经三十三岁的李元度投笔从戎，加入曾国藩湘军，充当幕僚，协助曾“辟佐戎机，调理营务”，深得曾氏赏识。在湖南靖港、江西湖口期间，曾经两救曾国藩，咸丰十一年，先后任贵州按察使、布政使，当年死于贵州任上。曾国藩虽曾参劾李元度，并说李元度“帷战阵非其所长”，但在晚年又曾有所自省、悔悟：“（李元度）虽治军无效，而不失为贤者。”
第八位：丁日昌
洋务实干家，1861年调任卢陵知县，县城被太平军攻破失守，被清廷革职。当时曾国藩正率湘军在安徽作战，丁日昌转投其幕中，为其襄办军务。次年奉曾国藩之命，前往广东督办厘金，发挥自己通晓火器制造的专长，亲自设计监制成功短炸炮36尊，炮弹2000余颗。这些武器受到广东清军的欢迎，丁日昌因此声名远播。1865年9月，丁日昌正式成立了江南制造局，是清政府设立的第一家近代军工企业，标志着中国近代军事工业的产生，堪称洋务运动先驱，在实业、外交、内政、军事及文化教育方面均有建树。他对中国国防近代化所作出的贡献是不可磨灭的。
六、朱元璋身边的十大谋士？
朱元璋手下的谋士和武将：
1、谋士：刘基、朱升、李善长、胡惟庸、吕昶、王广洋、宋濂、方孝孺等；
2、武将：徐达、常遇春、汤和、邓愈、李文忠、沐英、胡大海、傅友德、朱文正、冯胜、石良、耿君用、耿炳文、郭兴、郭英、周德兴等。
拓展资料：
朱元璋（1328年—1398年6月24日），即明太祖，字国瑞，原名重八，后取名兴宗，濠州钟离人（今安徽凤阳），明朝开国皇帝。
1344年，朱元璋入皇觉寺。1353年，参加红巾军反抗元朝。1356年，被部下诸将奉为吴国公；同年，攻占集庆路，改为应天府。1367年，命徐达、常遇春以“驱逐胡虏，恢复中华”为号召，北伐中原，结束蒙元在中国的统治。1368年，朱元璋在应天府称帝，国号大明，年号洪武。
七、大数据在我们身边
大数据在我们身边
大数据的定义与特点
大数据是指规模巨大、种类繁多的数据集合，这些数据量大到传统数据处理工具无法处理。大数据具有三个特点：数据量大、数据类型多样、数据处理速度快。
大数据的应用领域
大数据技术在各个领域都有着广泛的应用。在金融领域，大数据可以用于风险评估和欺诈检测；在医疗领域，大数据可以帮助医生提供更准确的诊断结果；在电商领域，大数据可以用于个性化推荐和精准营销；在城市管理领域，大数据可以帮助城市规划更加智能高效。
大数据对SEO的影响
大数据在SEO中扮演着至关重要的角色。通过分析大数据，我们可以更好地了解用户的搜索习惯和需求，从而优化网站内容和提升排名。
如何利用大数据优化网站
要利用大数据来优化网站，首先需要收集和分析大量的数据。然后，根据数据分析的结果，调整网站的内容、结构和关键词，从而提升网站的SEO效果。
大数据在未来的发展趋势
随着科技的不断发展，大数据技术也将不断进步。未来，我们可以预见大数据将在更多领域得到应用，为各行各业带来更大的便利和效益。
八、晋文公身边的三大佞臣？
晋文公时期佞臣有狐偃、先轸、赵衰等。
狐偃，姬姓，狐氏，字子犯，大戎(今山西交城)人。晋国佞臣。支持晋文公即位，帮助晋文公成为霸主，担任上军将，成为晋文公的首席谋士。晋文公七年，去世。
先轸，晋国原邑(今河南省济源市)人，春秋时期晋国名将、军事家，因采邑在原邑，故又称原轸。
先轸曾辅佐晋文公、晋襄公两位霸主，屡出奇策，并以中军主将的身份指挥城濮之战、崤之战，打败强大的楚国和秦国，成为中国历史上第一位同时拥有元帅头衔和元帅战绩的军事统帅。"箕之战"战后，先轸冲进狄军中战死，以此讨伐自己冒犯襄公的罪过。
赵衰，嬴姓，赵氏，字子余。战略家、政治家、赵国君主的祖先。是辅佐晋文公称霸的五贤士之一。晋襄公六年(前622年)，赵衰去世。谥号是成季。
你对该回答
九、勾践身边的两大谋士？
还有文种。
文种（？—公元前472年），也作文仲，字会、少禽，一作子禽，春秋末期楚之郢（今湖北江陵附近）人，后定居越国。春秋末期著名的谋略家。
越王勾践的谋臣，和范蠡一起为勾践最终打败吴王夫差立下赫赫功劳。灭吴后，范蠡隐退，并留下信给文种，劝他逃跑。
文种看了之后，称病不朝。于是有人进谗言说文种要造反作乱，勾践听信谗言，赐给文种一把名为属缕的剑，说：
“你当初给我出了7条对付吴国的策略，我只用3条便打败了吴国，剩下4条在你那里，你用这4条去地下为寡人的先王去打败吴国的先王吧！”于是文种自刎而死。
扩展资料：
春秋末期，吴、越争霸，越国被吴国打败，屈服求和。越王勾践卧薪尝胆，任用大夫文仲、范蠡整顿国政，经过十年的忍辱负重和励精图治，使国家转弱为强，终于击败吴国，洗雪国耻。
越王勾践灭了吴国，在吴宫欢宴群臣时，发觉范蠡不知去向，第二天在太湖边找到了范蠡的外衣，大家都以为范蠡投湖自杀了。
可是过了不久，有人给文仲送来一封信，上面写着：“飞鸟打尽了，弹弓就被收藏起来；野兔捉光了，猎狗就被杀了煮来吃；敌国灭掉了，谋臣就被废弃或遭害。
越王为人，只可和他共患难，不宜与他同安乐。大夫至今不离他而去，不久难免有杀身之祸。” 文仲此时方知范蠡并未死去，而是隐居了起来。
他虽然不尽相信信中所说的话，但从此常告病不去上朝，日久引起勾践疑忌。一天勾践登门探望文仲，临别留下佩剑让文仲自刎，文仲明白勾践的用意，悔不该不听范蠡的劝告，只得引剑自尽。
十、简述身边大数据成功案例并且用了哪些大数据的数据达到什么效果？
假设你的花园里的水管有泄漏，你带个水桶和一些密封材料来解决问题，但是过了一会儿，你发现泄漏会更大，这个时候需要专家携带更大的工具来解决问题，同时你仍在使用水桶排水。一段时间后，你会注意到一条巨大的地下溪流已经打开，你需要每秒处理数百万升的水。
你不仅需要新的水桶，而且还因为水的体积和速度增加了，需要采用了全新的解决问题的方法。为了防止城镇洪水，也许你还需要政府建造一座大型水坝，这需要大量的土木工程专业知识和完善的控制系统。
“数据”也发生了同样的情况。数据集已经变得如此庞大或复杂，以至于传统的数据处理软件不足以处理捕获，存储，分析，数据管理，搜索，共享，传输，可视化，查询，更新和信息隐私。所需的是“大数据”。
大数据是一个术语，它描述了日常会淹没企业的大量数据（结构化和非结构化）。但是，重要的不是数据量，而是组织处理重要数据的方法，可以对大数据进行分析，以助于做出更好决策和战略业务转移的见解。
大数据3V模型
大数据是高容量、高速度、种类繁多的资产，它们需要新的处理形式以实现增强的决策制定，洞察力发现和流程优化。
容量(Volume）
生成和存储的数据量。智能手机使用数据的激增；日常物体中的摄像头、汽车等等传感器将会产生数十亿个不断更新的数据源，其中包含环境、位置、视频、语音、符号等。在过去，存储它一直是个问题，但是新技术（例如Hadoop）减轻了负担。
速度(Velocity）
生成和处理数据的速度以满足企业需求。数据流以前所未有的速度流入，必须及时处理。点击和广告展示以每秒数百万个事件的速度捕获用户的行为；在线游戏系统支持数百万乃至千万用户一起使用，每个用户每秒产生多个数据。
种类(Variety）
数据的类型和性质。数据具有各种类型的格式，从传统数据库中的结构化数字数据到非结构化文本文档，邮件，视频，音频，符号和交易数据等。大数据不仅仅是数字，日期和字符串。大数据也是地理空间数据，3D数据。
近来数据价值(Value)被认为是大数据的第四大特征，从海量数据中获取有价值的信息需要多种数据挖掘技术、分析工具和模型方法的支持，这也正好印证了大数据的前三大特征。
从某种意义上讲，发觉数据的内在价值是实现数据智慧化的重要途径。大数据除了量大、处理速度快、结构种类多之外，实现数据价值才是大数据的主要内涵，数据价值化赋予数据生命力，使得大数据有“肉体”，也有“灵魂”。
当你将大数据与强大的分析思维结合在一起时，大数据就能帮助公司改善运营并做出更快、更明智的决策。捕获，格式化，操纵，存储和分析这些数据后，可以帮助公司获得有用的见解和决策，以增加收入，吸引、留住客户并改善运营方式。
你可以从任何来源获取数据并进行分析，开发新产品，优化产品以及做出明智的决策。
大数据在行业中的应用
大数据正以惊人的速度，数量和种类从多个来源获得。为了从大数据中提取有意义的价值，您需要最佳的处理能力，分析能力和技能。大数据几乎影响了每个行业的组织。
银行业务：了解客户并提高客户满意度很重要，同时保持法规遵从性的同时最小化风险和欺诈也同样重要。
教育：通过分析大数据，教育者可以识别学生的学习程度，因材施教，确保学生取得适当的进步，并可以制定更好的教育评估系统。
政府：当政府机构能够利用分析并将其应用于大数据时，它们在管理公用事业，运营机构，处理交通拥堵或预防犯罪等方面将占有重要地位。
卫生保健：患者记录、治疗计划、处方信息的收集，在医疗保健方面，需要快速、准确地完成所有工作，并且在某些情况下，还必须具有足够的透明度来满足严格的行业法规。
制造：制造商可以提高质量和产量，同时减少库存。制造商可以更快地解决问题并做出更灵活的业务决策。
零售：零售商需要了解客户的喜好，向不同的用户使用不同的营销方法；找到处理交易的最有效方法，将失效的业务重新带回并能分析出最具战略意义的方法。
大数据仍然是所有这些事情的核心。
