1、云计算iaas层不包括数据库。基础结构即服务（IaaS）是一种云计算服务类型，它按即用即付的方式按需提供必要的计算、存储和网络资源。云计算iaas层包括虚拟机、物理机、存储，但不包括数据库。
2、云计算IaaS（基础设施即服务）通常不包括以下内容： 数据库服务：数据库服务通常被归类为一种专门的云服务，称为PaaS（平台即服务）。IaaS通常提供的是底层基础设施，如计算、存储和网络资源，而数据库服务在这些之上构建。
3、题目：云计算的服务类型有三种，其中不包括（TaaS，即泛在服务）。A、IaaS，即基础设施做为服务。B、Paas，即平台作为服务。C、SaaS，即软件作为服务。D、TaaS，即泛在服务。云计算可以认为包括以下几个层次的服务：IaaS（Infrastructure as a Service）基础设施即服务。
4、网络调度层。云计算体系构架一般可分为三个层面，分别是IaaS、PaaS和SaaS。这三个层次组成了云计算技术层面的整体架构。
1、所以区别就是 virtualenv是python的版本和库管理器 docker是虚拟化整个系统环境工具，docker不仅可以跑python，还可以跑其他的需要进程环境隔离的程序。Docker目前的问题是：即使你想使用，你还是要了解很多底层的实现细节。相信随着命令行的简化，GUI工具的出现，docker会被越来越多的人采用。
2、本质是一样的，virtualenv虚拟python运行环境，保证系统python环境的整洁，docker也是一样，只是它虚拟的是系统运行环境。docker的用途更广，因为它虚拟的是操作系统。你可以在docker虚拟的操作系统里面使用virtualenv，但通常没这个必要。docker通常和KVM， Xen等虚拟化技术比较。
3、命令注释：virtualenv -参数 新的虚拟环境的名称 提示：此处一般需要指定的是-p（python环境地址）和--no-site-packages（不使用本机已经安装的包）。因为我的是默认路径，使用P参数的时候地址报错，就想到直接使用环境变量中的地址。即不指定，忽略-p，如上图猜想成功。下图为标识出需要指定的参数。
4、这个环境，也被成为Docker容器（container）。容器解除了配置的问题——当你启动一个Docker容器后，它就已经处于了良好的状态，所有的包都是可以正常运转的。
表格嵌套就是为了布局，嵌套一个不足以布局的话，还可以嵌套多个，而且表格还有单元格也可以固定位置。
为科目代码定义名称：切换到之前制作会计科目的工作表，在【公式】快捷菜单里点击【自定义名称】弹出对话框，在名称栏输入“科目代码”每个字的第一个字母“kmdm”，在引用位置输入“=会计科目！$B$2：$B$26”，这样做的目的是设置数据有效性。
dw可以用大框架中嵌入小框架。框架就是把浏览器窗口划分为若干区域，分别在不同区域显示不同的网页文档，由单个框架和框架集组成。框架是网页上定义的一个区域，它是独立存在的 HTML 文档。框架集由多个框架嵌套组合而成的，它包含同一网页上多个框架的布局、链接和属性信息。
第一种，巧用底层DIV实现嵌套DIV的高度自适应 很多时候，我们在网站制作的时候，需要在一个DIV里面嵌入子DIV，子DIV的高度往往会因为内容的增多变大，这个时候需要外面的DIV随着子DIV的高度变化而变化。很多新手朋友在网上问父层DIV没有被id为sub的里层子DIV撑高，整体样式出现严重的走样效果。
嵌套式框架代码，例子。 提示： iframe 的参数中 width 表示宽度， height 表示高度， name 表示名称， frameborder 表示边框， src 表示默认网址， scrolling 表示是否显示页面滚动条。
首先打开dw这款网页制作软件。其次点击新建，建立一个空白模板，在空白模板中拖入一个嵌套框架。最后在框架中输入家乡的介绍即可。
大数据技术专业以统计学、数学、计算机为三大支撑性学科；生物、医学、环境科学、经济学、社会学、管理学为应用拓展性学科。此外还需学习数据采集、分析、处理软件，学习数学建模软件及计算机编程语言等。
大数据技术专业知识结构包括数学、统计、计算机和财经大数据分析四大模块。课程有C++程序设计、Java程序设计、Python与大数据分析、科学计算与Matlab应用、R语言等。
互联网电商方向 作为当前最热门的风口，互联网电商是互联网领域应用于实践最多的地方，也是人才需求量最大的部分。大数据技术与应用专业毕业生可以从事互联网电商运营维护、日常管理、消费大数据分析、金融数据风控管理等相关技术工作。
大数据系统架构师 大数据平台搭建、系统设计、基础设施。技能：计算机体系结构、网络架构、编程范式、文件系统、分布并行处理等。大数据系统分析师 面向实际行业领域，利用大数据技术进行数据安全生命周期管理、分析和应用。技能：人工智能、机器学习、数理统计、矩阵计算、优化方法。hadoop开发工程师。
大数据技术专业主要学习与大数据相关的理论、技术和应用。这个专业的核心内容包括数据管理、数据挖掘、数据分析、数据可视化、机器学习、人工智能等方面的知识。学生将学习大数据的采集、存储、处理、分析和应用的技术和方法。他们将学习如何使用大数据平台和工具来处理和分析大规模的数据集，如Hadoop、Spark等。
大数据技术专业主要包括以下方面的学习内容：数据库技术： 数据库是存储和管理数据的关键技术。大数据技术专业需要学习SQL和NoSQL等不同类型的数据库技术，以及如何优化数据库性能和处理海量数据的技术。数据挖掘和机器学习： 数据挖掘和机器学习是大数据处理的核心技术。