在数据流中挖掘最频繁的K个元素

在数据流中挖掘最频繁的K个元素摘要：本文提出了一种在数据流中挖掘最频繁的K个元素的方法，该方法可以近似的找出数据流中出现最频繁的K个元素，并且估算这K个元素的出现次数。我们的算法应用了推广了的BloomFilter的数据结构来实现对频繁元素出现个数的估算。实验证明，我们的算法用的空间很小，而且给出的估计精度比较高。尤其是对于现实中的Zipf分布的数据，我们的算法需要非常少的空间就可以给出很高的精度。前言最近的十几年，工业界和研究者都意识到了对历史数据的统计和分析，并从中挖掘有用信息的重要性。而历史数据经常可以被看成数据流，其规模非常巨大，按一定的时序产生，我们的可用内存无法保存所有数据，因此算法在读取一些数据进入内存的同时，同时要从内存中丢弃一些数据，并且这些丢弃的数据是不可恢复的。数据流中的一个最基本的问题就是找出数据流中最频繁出现的K个元素，并且给出这K个元素出现的频率。数据流模型的特点就是输入数据的规模非常的庞大，我们无法将整个数据流放入内存，另外我们只能顺序的读取一遍数据[5,12]。因此传统的对每个出现元素统计其频率，再将频率排序找出前K个的方法，在数据流模型中，其空间和时间消耗都是不现实的。因此，在数据流上的信息发现是数据挖掘领域面对的一个巨大挑战。 找出数据流中最频繁的K个元素在现实中有很多应用，如检测点击流，呼叫记录，网络数据包记录[2]和检测网络欺诈行为[1]等。相关工作及我们的结果最早的也是最直接的解决数据流中最频繁的K个元素的是简单的取样统计，两个取样统计的变种是由Gibbons和Matias[9]提出的。[10]中提出了基于计数器的stickysampling算法，这个算法将数据流S分成长度不减的若干段，每一段中元素以递减的概率被监测。[11]中提出的Frequent算法可以保证找到出现频率大于的元素。[5]中提出的Countsketch算法解决了如下问题，FindApproxTop,即找出K个元素，这K个元素的出现频率至少是，这里是实际的出现频率第K大的元素的频率。Metwally等在[2]中提出了一种简单的Space－Saving算法，使用了的空间，找到K个元素，且算法记录的出现频率第i大的元素的出现频率在范围内。我们的算法基于推广的BloomFilter的数据结构，使用的空间为，其中B是BloomFilter数组的大小，由我们自己设定，B越大，算法的效果越好。对数据流中的一个数据，我们的更新数据结构的时间为。实验表明，对于大部分分布的数据，的规模的IP地址数据流，我们设B的大小约为的规模，算法记录的出现频率第i大的元素的出现频率在范围，其中。研究表明，很多实际数据可以模型化为zipf分布[13]。对于zipf分布的数据，规模的数据，一般我们只需要B的大小约为5000，就可以保证如上的误差。并且当zipf分布的参数越大，我们需要的空间就越小。我们在第三节介绍本文用的符号，必须的预备知识，如zipfian分布，和原始的BloomFilter算法。在第四节我们介绍我们的挖掘最频繁的K个元素的算法。我们将在第五节讨论我们算法的实现的一些细节，这些细节保证了我们能达到我们想要的时间空间复杂度。我们在第六节列出了我们的实验结果，并以第七节的结论结束全文。预备知识和原始的BloomFilter给定字符集（alphabet），。数据流为一个由中元素组成的串。一个元素的频率为其在数据流中的出现次数。不失一般性，我们假设。假设我们的目标是找出出现频率最高的K个元素，并给出这K个元素频率的值。任何一个数据流算法只能按照顺序读取一遍，读过的元素就不能再读，而且不能像RAM那样读取指定S中指定位置的元素。理论上，给出上述问题的精确解，要求所有元素的频率的完全信息[5]，而这在数据流模型中是不现实的，因此我们集中我们的注意力在挖掘近似的解。在这里近似的意思是，给出对元素出现频率的良好估计，使得其与真实值的误差尽量小，并且算法给出的出现频率最高的K个元素的出现频率大致上是实际中最高的K个。 原始的BloomFilter[4]是一种用来快速判定一个元素是否属于一个集合的数据结构。给定一个集合，一个BloomFilter算法循环中的每个元素，判断这个元素是否属于集合。BloomFilter算法是随机算法，需要的操作，和的空间。一个BloomFilter算法是有一定概率保证的单边出错的算法，能够以百分之百确定中的一个元素不属于，但不能保证中的一个元素一定属于。但是算法的出错概率非常的小，反比于大符号（big－）后隐藏的常数和所用的空间。 下面我们简单叙述一下BloomFilter算法。一个空的BloomFilter是一个M大小的数组，地址从0到M－1，初始值为0。对中的每个元素y，用d个独立的hash函数，将y映射到地址（），将这些地址的值设为1，参见图1。对于中的每个元素x，我们也用如上的d个hash函数，设这d个hash值为，我们检查数组中这d个地址的值是否为1，如果存在某个地址值为0，那么我们可以断定，如果全部为1，我们将以非常接近1的概率判断。 BloomFilter的强大之处就在于他不用完全存储中的元素，这在非常大的场合下非常的有效。当然其不足之出是我们无法从BloomFilter的数组中完全恢复出的元素，有些信息会丢失掉。BloomFilter有很多的变种，推广和应用，如[3]中利用类似BloomFilter的数据结构来检测点击流（clickstream）中的重复点击。 我们现在简单介绍一下zipf分布。现实中的数据很多可以近似认为满足zipf分布[13]。我们称一个数据集S服从以为参数的zipf分布的数据集，如果对于出现频率第i大的元素，其出现频率满足，其中收敛到一个反比于的小常数，如果。例如：，和。一般认为的数据是有分析价值的，因为时，数据比较接近于均匀分布，这时元素出现的频率都比较接近，表现不出某个数据的重要性。HHeapa1245cde图2.TOPK的实现Hashtable图1.BloomFilterBFxS在数据流中挖掘最频繁的K个元素本节中我们将详细介绍本文的主要算法FindTopK（S）。我们首先开一个大小为的数组，数组的每项的初始值为0，我们称这个数组为BF（BloomFilter）数组。我们再维护一个大小为K的数组称为TOPK数组，该数组的一项是字符集A中的某个元素及其频率，该数组的作用是用来记录我们的算法当前得到的频率最大的K个元素和其频率。我们有d个互相独立的hash函数，。当我们读到数据流S的一个元素x时，我们首先在TOPK数组中查找是不是已经存在元素x，如果存在，我们将其对应的频率加1，否则我们计算，并将BF数组中这d个地址的值加1。然后我们计算，令该值为minBF。同时我们令TOPK数组中记录着最小频率的那个元素为y，其记录的频率值为minTOPK。如果minBF>minTOPK，我们将用x代替TOPK中的y，且令其在TOPK中记录的频率是minBF。同时我们要做如下工作，将BF中这些地址的值减minBF，同时将这些地址的值加minTOPK。直观上来讲，我们用BF和TOPK两个数组来近似估计每个元素的频率。大致来讲出现频率比较高的元素由TOPK数组来记录，比较低的由BF数组来记录，当BF中记录的某个元素的估计频率变的比较高了，就有可能取代TOPK数组中的元素，而被取代的元素变成由BF记录。BF数组目的是减少所用的空间。因为如果我们不用BF而单纯用普通数组记录出现频率的方法来实现的话，我们需要的空间，虽然我们可以得到精确解。TOPK的目的一个是记录当前频率最高的K个元素，另一个是减少BF的误差。如果x在BF中被记录，我们用这个值来近似x的真实频率。我们在这里简要说明一下这样近似的原因，首先，我们可以发现这d个值必然大于等于目前x的出现频率，因为x的每次出现，这d个地址的值都会被加1，如果x进入TOPK数组被记录，然后又被替换回BF数组，效果是一样的。并且只有当这d个地址都被其它非x的元素hash值共享，即，且这些共享元素的频率都非常大的时候，才会产生比较大的误差。由于d个地址都被频率很大的元素共享的概率不大，再加上频率相对比较大的元素由TOPK记录，所以产生大误差的概率很小。算法FindTopK(S)的伪代码如下：1.while(没有到S的末尾)2. 读S的当前元素x;3. if(x在TOPK数组中)4. TOPK.x.frequency++;5. 计算minTOPK，即TOPK中频率最小的元素的频率，记该元素为y;6. else7. 计算;8. fori=1toddo;9. minBF=;10. if(minBFminTOPK)11. 在TOPK中删除y，插入x；12. TOPK.x.frequency=minBF;13. Fori=1toddo14. minBF;15. minTOPK;算法实现本节中我们将讨论算法的实现细节。首先,在FindTopK的第7步，我们选用通用hash函数（universalhashfunction）作为使用的d个hash函数。通用hash函数有很多实现方式，我们选用[6]中提出的一种简单的实现方法。令为一个素数，从中均匀的选取r＋1个数，，这样我们生成了一个hash函数。通过这种方式我们生成d个这样的作为我们的d个hash函数。下面我们简单描述一下TOPK数组的实现，在FindTopK的第3步，我们要检测一个元素是否在TOPK中，在第5步，我们要找出计算TOPK中频率最小的那个元素，第11步我们要向TOPK中插入一个元素。当然，最平凡也是效果最差的实现方法是将TOPK遍历一遍，这时的时间代价是。本文中我们应用如下方法，对TOPK中的元素，我们建立一个hash表，对这些元素的频率，我们维护一个堆（heap），在堆和hash表的对应项之间用双向链表连接，如图2。这样，检测一个元素是否属于TOPK我们用hash表只需要用的平摊时间，而第5步，通过堆我们也只需要的时间计算minTOPK。在TOPK中插入和删除一个元素时间为这是由于堆的插入和删除时间为。实验结果实验环境为InterPentium3.06GHzCPU,内存504MB，MicrosofWindowXP操作系统。我们使用多组任意分布的的规模的IP地址数据流，我们设B的大小约为的规模，算法记录的出现频率第i大的元素的出现频率在范围，其中。研究表明，很多实际数据可以近似认为服从zipf分布[13]。对于zipf分布的，规模的数据，一般我们只需要B的大小约为5000，就可以保证如上的误差。并且当zipf分布的参数越大，我们需要的空间就越小。实验证明，我们算法FindTopK的误差随zipf分布的参数的增大而减少。这和其它很多数据流上挖掘最频繁的K个元素的算法是类似的。图3显示了这种趋势，我们的使用合成的zipf分布的字符串数据，数据规模是个长度为20的字符串，,我们使用的BF的大小是1003，hash函数个数d为20。实验的误差从时的3.32％到时的0.0001％。图4现示了三种常用的算法的在zipf分布的数据上的效果比较，我们发现我们算法的效果始终好于Countsketch[5],在时效果不如Space－Saving[2]，但当时，我们算法的效果要好于Space－Saving。 图3.zipf参数对误差的影响图4.hash函数的个数对误差的影响图5显示了BF数组的大小对误差的影响，这里我们数据的规模仍然是，我们使用的是3组zipf分布的数据，参数分别为1.5，2.0，3.0。BF数组我们分别使用了103，211，307，499，997，2021，5003，10007，20211，30011，39989大小（BF大小必须为素数）。例如，当时，我们的误差从BF为103时的6.02%变为BF为39989时的0.001%。最后，图6显示了hash函数d的个数对误差的影响，这里我们使用BF的大小为997。当的＝1时，BloomFilter即为普通的hash函数，这时效果非常的差，误差大于30％，当d变大时，误差快速变小。当d＝15时，误差最小。当d变大到BF大小的规模的时候，误差就又开始变大了。多组实验的经验表示，当到时，效果是最好的。 图5.BF数组的大小对误差的影响图6.三种算法误差的比较结束语本文提出了一种在数据流中近似挖掘最频繁的K个元素和估算其频率的方法。实验证明，我们的算法用的空间很小，且每一步的处理时间很少（），而且估计的精度比较高。尤其是对于现实中的Zipf分布的数据，算法只需要非常少的空间。下一步的工作是在理论上，给出算法的估计的近似度，并进一步改进算法以达到更高的精度和更少的空间。参考文献：[1]A.Metwally,D.Agrawal,A.ElAbbadi.Usingassociationrulesforfrauddetectioninwebadvertisingnetworks.InProceedingsofthe31stinternationalconferenceonVerylargedatabases(VLDB),pp:169-180

,2021[2]A.Metwally,D.Agrawal,A.ElAbbadi.EfficientComputationofFrequentandTop-kElementsinDataStreams.InProceedingofthe10thInternationalConferenceonDatabaseTheory(ICDT),pp398-412,2021.[3]A.Metwally,D.Agrawal,A.ElAbbadi.Duplicatedetectioninclickstreams.InProceedingsofthe14thinternationalconferenceonWorldWideWeb(WWW),pp.12–21,2021.[4]B.Bloom.Space/TimeTrade-offsinHashCodingwithAllowableErrors.CommunicationoftheACM,13(7):422-426,1970.[5]M.Charikar,K.Chen,M.Farach-Colton.FindingFrequentItemsinDataStreams.InProceedingofthe29thInternationalColloquiumonAutomata,LanguageandProgramming(ICALP),pp693-703,2021[6]T.H.Cormen,C.E.Leiserson,R.L.Rivest.IntroductiontoAlgorithms.pp229-231.TheMITpress,1990[7]M.Datar,A.Gionis,P.Indyk,R.Motwani.Maintainingstreamstatisticsoverslidingwindows.SIAMJournalonComputing,31(6),pp1794-1813,2021.[8]E.Demain,A.Lopez-Ortiz,J.Munro.FrequencyEstimationofInternetPacketStreamswithLimitedSpaces.InProceedingofthe10thAnnualEuropeanSymposiumonAlgorithms(ESA),pp348-360,2021[9]P.Gibbons,Y.Matias.Newsampling-basedsummarystatisticsforimprovingapproximatequeryanswers.InACMSIGMODProceedingofInternationalConferenceonManagementofData,pp331-342,2021[10]G.Manku,R.Motwani.ApproximateFrequencyCountsoverDataStreams.InProceedingsofthe28stinternationalconferenceonVerylargedatabases(VLDB),pp346-357,2021[11]J.Misra,D.Gries.FindingRepeatedElements.ScienceofComputerProgramming,2:143-152,1982.[12]S.Muthukrishnan.DataStreams:Algorithmsandapplications.2021.(http:///~muthu/stream-1-1.ps)[13]G.Zipf.HumanBehaviorandthePrincipleofLeastEffort.Addision-Wesley,1949.第一作者信息男地址：

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社会实践报告系别：班级：学号：姓名：作为祖国未来的事业的继承人，我们这些大学生应该及早树立自己的历史责任感，提高自己的社会适应能力。假期的社会实践就是很好的锻炼自己的机会。当下，挣钱早已不是打工的唯一目的，更多的人将其视为参加社会实践、提高自身能力的机会。许多学校也积极鼓励大学生多接触社会、了解社会，一方面可以把学到的理论知识应用到实践中去，提高各方面的能力；另一方面可以积累工作经验对日后的就业大有裨益。进行社会实践，最理想的就是找到与本专业对口单位进行实习，从而提高自己的实战水平，同时可以将课本知识在实践中得到运用，从而更好的指导自己今后的学习。但是作为一名尚未毕业的大学生，由于本身具备的专业知识还十分的有限，所以我选择了打散工作为第一次社会实践的方式。目的在于熟悉社会。就职业本身而言，并无高低贵贱之分，存在即为合理。通过短短几天的打工经历可以让长期处于校园的我们对社会有一种更直观的认识。实践过程：自从走进了大学，就业问题就似乎总是围绕在我们的身边，成了说不完的话题。在现今社会，招聘会上的大字报都总写着“有经验者优先”，可还在校园里面的我们这班学子社会经验又会拥有多少呢？为了拓展自身的知识面，扩大与社会的接触面，增加个人在社会竞争中的经验，锻炼和提高自己的能力，以便在以后毕业后能真正真正走入社会，能够适应国内外的经济形势的变化，并且能够在生活和工作中很好地处理各方面的问题，我开始了我这个假期的社会实践-走进天源休闲餐厅。实践，就是把我们在学校所学的理论知识，运用到客观实际中去，使自己所学的理论知识有用武之地。只学不实践，那么所学的就等于零。理论应该与实践相结合。另一方面，实践可为以后找工作打基础。通过这段时间的实习，学到一些在学校里学不到的东西。因为环境的不同，接触的人与事不同，从中所学的东西自然就不一样了。要学会从实践中学习，从学习中实践。而且在中国的经济飞速发展，又加入了世贸，国内外经济日趋变化，每天都不断有新的东西涌现，在拥有了越来越多的机会的同时，也有了更多的挑战，前天才刚学到的知识可能在今天就已经被淘汰掉了，中国的经济越和外面接轨，对于人才的要求就会越来越高，我们不只要学好学校里所学到的知识，还要不断从生活中，实践中学其他知识，不断地从各方面武装自已，才能在竞争中突出自已，表现自已。在餐厅里,别人一眼就能把我人出是一名正在读书的学生,我问他们为什么,他们总说从我的脸上就能看出来,也许没有经历过社会的人都有我这种不知名遭遇吧!我并没有因为我在他们面前没有经验而退后,我相信我也能做的像他们一样好.我的工作是在那做传菜生,每天9点钟-下午2点再从下午的4点-晚上8:30分上班,虽然时间长了点但,热情而年轻的我并没有丝毫的感到过累,我觉得这是一种激励,明白了人生,感悟了生活,接触了社会,了解了未来.在餐厅里虽然我是以传菜为主,但我不时还要做一些工作以外的事情，有时要做一些清洁的工作，在学校里也许有老师分配说今天做些什么，明天做些什么，但在这里，不一定有人会告诉你这些，你必须自觉地去做，而且要尽自已的努力做到最好，一件工作的效率就会得到别人不同的评价。在学校，只有学习的氛围，毕竟学校是学习的场所，每一个学生都在为取得更高的成绩而努力。而这里是工作的场所，每个人都会为了获得更多的报酬而努力，无论是学习还是工作，都存在着竞争，在竞争中就要不断学习别人先进的地方，也要不断学习别人怎样做人，以提高自已的能力！记得老师曾经说过大学是一个小社会，但我总觉得校园里总少不了那份纯真，那份真诚，尽管是大学高校，学生还终归保持着学生的身份。而走进企业，接触各种各样的客户、同事、上司等等，关系复杂，但我得去面对我从未面对过的一切。记得在我校举行的招聘会上所反映出来的其中一个问题是，学生的实际操作能力与在校理论学习有一定的差距。在这次实践中，这一点我感受很深。在学校，理论的学习很多，而且是多方面的，几乎是面面俱到；而在实际工作中，可能会遇到书本上没学到的，又可能是书本上的知识一点都用不上的情况。或许工作中运用到的只是很简单的问题，只要套公式似的就能完成一项任务。有时候我会埋怨，实际操作这么简单，但为什么书本上的知识让人学得这么吃力呢？这是社会与学校脱轨了吗？也许老师是正确的，虽然大学生生活不像踏入社会，但是总算是社会的一个部分，这是不可否认的事实。但是有时也要感谢老师孜孜不倦地教导，有些问题有了有课堂上地认真消化，有平时作业作补充，我比一部人具有更高的起点，有了更多的知识层面去应付各种工作上的问题，作为一名大学生，应该懂得与社会上各方面的人交往，处理社会上所发生的各方面的事情，这就意味着大学生要注意到社会实践，社会实践必不可少。毕竟，很快我就不再是一名大学生，而是社会中的一分子，要与社会交流，为社会做贡献。只懂得纸上谈兵是远远不及的，以后的人生旅途是漫长的，为了锻炼自己成为一名合格的、对社会有用的人才.很多在学校读书的人都说宁愿出去工作，不愿在校读书；而已在社会的人都宁愿回校读书。我们上学，学习先进的科学知识，为的都是将来走进社会，献出自己的一份力量，我们应该在今天努力掌握专业知识，明天才能更好地为社会服务。实践心得：虽然这次的实践只有短短的几天，而且从事的是比较简单的服务工作，但是通过与各种各样的人接触，还是让我学会了很多道理。首先是明白了守时的重要性。工作和上学是两种完全不同的概念，上学是不迟到很多时候是因为惧怕老师的责怪，而当你走上了工作岗位，这里更多的是由于自己内心的一种责任。这种责任是我学会客服自己的惰性，准时走上自己的岗位。这对我以后的学习生活也是一种鞭策，时刻牢记自己的责任，并努力加强自己的时间观念。其次让我真实的体会到了合作的重要性。虽然我工作的只是小小的一家餐厅，但是从点单到制作到递送到结帐这一环环的工作都是有分工的，只有这样才能使整家店的工作效率都大大的提高。以前虽然在书上看见过很多的团队合作的例子，但这一次是深刻的体会到了，正所谓“众人拾柴火焰高”，“团结就是力量”。在以后的学习和工作中，一定会要牢记这一点，将自己融入到集体中，和大家一起携手走向辉煌。再次，这次打工的经历也让我的心理更加趋于成熟。在餐厅里每天面对形形色色的客人，重复着单调的工作。让从未涉世的我还是有那么一点点不适应的，但是坚持就是胜利。打工毕竟和在家是完全不同的概念，我们学会需要忍耐，需要学会承受，需要学会坚持。将自己这短短的一月的实践同理论相联系，我了解到当代大学生与以往的大学生相比较，求学经历、生活条件、所处社会大环境都相对优越，也没有经过必要的挫折教育，因此，意志往往比较脆弱，克服困难的能力也较差，常常是对社会的要求较高，对自我的要求较低。大学生的责任意识日益成为社会关注的热点问题，责任意识和诚信意识成为不少地方采用人才的两个新标准。大学生参与社会实践是促进大学生素质教育,加强和改进青年学生思想政治工作，引导学生健康成长和成才的重要举措，是学生接触社会、了解社会、服务社会，培养创新精神、实践能力和动手操作能力的重要途径。对于当代大学生来说，应当刻苦学习专业知识，不断提高综合素质和运用知识的技能。从大学生活的开始到走进社会的大圈子中，就只有短短的几年时间，谁不想在将来的社会中能有一席之地呢？所以大家认为大学生必须投身校园内外的各类实践活动，有助于锻炼品质，提高能力。可见其对大学生综合素质的提高有不可抵触的重要性。不能否认有过打工经历的同学，看起来要比其它同学更成熟、社会适应力更强，但对于学生，社会适应力只是一方面的衡量指标，大学期间主要的任务是学业结构的搭建，即知识结构、专业结构的搭建，为了打工影响甚至放弃了专业知识的学习，结果是得不偿失的。实践出真知，社会实践活动是大学生活的重要组成部份，培养当代大学生的历史使命感、社会责任感和积极向上的精神风貌，充分发挥实践育人的作用，提高大学生的综合素质，也是检验所学理论知识的标准，社会实践不但为大学生提供了一个发挥自我才能，展现自我风采的舞台，也是培养和锻炼同学们综合能力的一个阶梯，更是一个大学生进入社会，走上工作岗位前的演练场地。社会实践活动，从而确定比较正确的人生前进方向。河南理工大学计算机科学与技术学院实习报告20—20学年第学期实习名称生产实习实习地点实习日期学生姓名学号专业班级指导教师20**年**月**日一、实习基本情况20**年**月通过网络招聘，我应聘到河南中方纺业有限公司进行实习，该公司位于周口市，主要承担棉纺制造与销售工作，进入公司后我被分配到信息管理部门，主要从事的工作是对公司的网络进行管理与维护，同时对公司网站的管理与维护进行学习，三个月的实习让学会了从不同的角度去看待问题和解决问题，对网络工程师的工作有了全面的认识，为以后的就业积累了经验。二、实习内容1.单位情况河南中方实业（集团）有限公司是以棉花种植、收购、加工、经营、仓储、纺织及棉花与纺织品进出口为产业链条，集研发、生产、经营、投资、管理于一体的现代产业化集团企业。旗下拥有多家从事棉花、纺织等生产、经营的全资、控股子公司。经过多年的发展，公司已形成了以“棉花经营、棉花物流、棉纺织、纺织品出口”为主干业务，以“国内、国际”为两大市场的经营格局。棉花经营涵盖进口棉、新疆棉、地产棉三大系列多个品种；棉花物流业务以地产棉交易为主，填补了河南无地产棉交易市场的空白，并融入了全国棉花物流体系；棉纱产品从精梳40s到精梳120s、气流纺纱16s到21s等两大系列；外贸出口涵盖棉纱、面料、服装等三大系列、400多个品种。公司营销网络覆盖国内众多棉花生产、经营、纺织企业，大型专业公司及国际棉花、纺织工贸公司，并与之建立了长期稳固的互助合作关系，业务范围遍及河南、河北、湖北、新疆、甘肃、浙江、江苏、山东、广东、福建、香港、新加坡、印度、澳大利亚、美国等区域。2.技术培训初到公司后，公司进行了一系列的公司工作相关培训，如企业文化、企业制度等，我所在的信息管理部门也进行了一些技术培训，主要内容有办公软件的使用、公司网络的日常维护工作等，这些培训让我对网络专业有了更进一步的了解，对网络工程师应该干什么有了一个整体的了解。3.工作内容在实习期间我先后主动了解了公司职能范围、机构设置、人员编制等基本情况，并对人事教育、网络管理重点以及现场维护等工作深入学习，先后研读了TCP/IP协议详解一、二卷等书籍，同时我还理论联系实际，实习期间主动要求跟老工程师到现场去实践锻炼、了解学习，努力从多方面开拓自己的眼界。我的主要工作是，在日常工作中通过对老员工的学习，不断的增加自己的实践知识储备，积极参加部门的技能培训，及时总结学习内容，同时对公司需要的文件进行修改、打印以及分发到各个部门。在实习期间，我遇到了很多问题如对设备不熟悉、所学知识不能学以致用等问题，通过自己的沟通协调和监督管理，这些问题都得以解决。三、实习感想从学生到实习工程师，短短几个月的工作过程使我受益匪浅。不仅是在专业知识方面，最主要是在为人处事方面。社会在加速度地发生变化，对人才的要求也越来越高，要用发展的眼光看问题，得不断提高思想认识，完善自己。作为一名it从业者，所受的社会压力将比其他行业更加沉重，要学会创新求变，以适应社会的需要。在单位里，小到计算机的组装维修，大到服务器的维护与测试，都需要一个人独立完成。可以说，近几个月的工作使我成长了不少，从中有不少感悟，下面就是我的一点心得：

第一是要真诚：你可以伪装你的面孔你的心，但绝不可以忽略真诚的力量。第一天去网络中心实习，心里不可避免的有些疑惑：不