一、足球规则数据？

第一、需要了解的是比赛时间

　　这个是踢足球必须了解的最基本规则，在正式的比赛中，比赛时间分位上、下两个半场，每个半场45分钟，中间休息不得超过15分钟，然后每个半场各自有伤停补时阶段，伤停补时的意思是，根据场上情况在比赛时间上需要补时，有时是1、2分钟，最长时可达5、6分钟，时间长短的确定由裁判员决定，

伤停补时的原因主要有三个

一是处理场上受伤者； 二是拖延时间； 三是其他任何原因。

若是在一些重要的淘汰制比赛中，双方打平完成常规比赛，就会进行30分钟的加时赛，加时赛也分上、下两个半场，每个半场15分钟。

第二、 需要了解的是黄、红牌的判罚

　　黄牌的意思是提出警告，如果再犯就会被罚出场；红牌的意思是直接罚出场；主要的判罚是根据犯规性质不同而出示的；

　　如果是恶意的犯规或暴力行为要出示红牌，故意手球、辱骂他人或同一场比赛同一人得到两张黄牌时，也要被出示红牌；

　　比赛中，有违反体育道德行为，用语言和行为表示不满的就要被出示黄牌，连续犯规、故意延误比赛、擅自进出场地的队员也要被出示黄牌；

第三、需要了解的是比赛中出现的越位情况

越位的意思是当在同伴传球时脚触球的瞬间，在对方半场内如果同伴的位置与最后第二名对方队员的位置相比更靠近对方球门线，这时该队员处于越位位置，需要说明的是与对方最后第二名队员处于平行时不判越位，处于越位位置的队员裁判员在下列情况中判罚越位犯规、干扰比赛、干扰对方队员、利用越位位置获得利益。

裁判员判罚越位后，球权归对方所有。

第四、需要了解的是球场内的点球、任意球和角球的判罚

　点球就是在禁区内有任何的直接任意球的犯规要判罚球点球，罚球点球时，双方队员不能进入罚球区，如防守方进入罚球区，进球有效，不进则重罚；如进攻方进入罚球区，进球应重踢，如不进则为防守方球门球，在罚球点球时，守门员可以在球门线上左右移动，但不可以向前移动。

任意球在足球比赛中分两种，一种是直接任意球，主要是针对恶意踢人、打人、绊倒对方的行为；另外用手拉扯、推搡对方，手触球也属于这一类；还有辱骂裁判员、辱骂他人也要判罚直接任意球，这种任意球可直接射门得分；如果这些行为发生在罚球区，就要判罚球点球；还有一种是间接任意球的判罚，危险动作、阻挡、定位球的连踢就属于这一类，这种任意球不能直接射门得分，只有当球进门前，触及到另外一名队员才可得分，罚球区内这种犯规不能判罚点球；

注意：无论直接任意球还是间接任意球，防守方都要退出9.15米线以外，如果不按要求退出9.15米，裁判员可出示黄牌；

　　角球的意思当球的整体不论在地面或空中越过球门线，而最后触球者为守方队员，且根据计胜规则不是进球得分时会判罚角球，角球可以直接射门得分。

　　以上就是踢足球的基本规则，当然还有重要的一点，在踢足球时，除开守门员，其他球员不能用手触碰足球之外，其他身体的任何部位都可以触碰球。

二、主数据分类规则？

1.主数据（Master Data）： 主数据是关于业务实体的数据，描述组织内的“物”，如：人，地点，客户，产品等。

2.交易数据（事务数据，Transactional Data）：交易数据（事务数据、业务数据）描述组织业务运营过程中的内部或外部事件或交易记录。如：销售订单，通话记录等。

3.参考数据（Reference Data）:参考数据是用于将其他数据进行分类或目录整编的数据，规定参考数据值是几个允许值之一。如：客户等级分为Ａ，Ｂ，Ｃ三级。

4.统计分析数据（指标、Analytical Data）:统计分析数据是对企业业务活动进行统计分析的数值型数据，即：指标。如：客户到达数、数据接入率等。

5.元数据（Meta Data）：元数据是描述数据的数据，帮助理解、获取、使用数据，分为技术元数据和业务元数据等。

三、数据治理规则配置？

数据治理包括数据质量探查、数据清洗、数据脱敏等，这几个动作实际上都是针对表数据的判断或转换，为了增加系统的灵活性和扩展性，可以将其抽象为规则，通过Java Script等形式允许用户自定义扩展。

其中，数据质量探查规则：判断字段值是否符合相关规则，包括唯一性、完整性、准确性、一致性、时效性等；

数据清洗规则：对数据进行清洗转换处理，它是数据质量探查和数据处理的组合规则，先用探查规则检查数据，对于有问题的可以用清洗规则处理。问题处理可以有多种动作，包括纠正问题、标注问题及等级、忽略问题等

数据脱敏规则：对隐私数据做特定的处理，比如，加密、字段遮盖等。

上述这几个规则，均可以支持用户按照规范自己扩展，比如，Java Script脚本，其中，扩展函数的入参丰富程度决定了扩展能力的范围，尽量要将要处理的当前字段值及其元数据，甚至当前处理的行数据及元数据，都要做为入参传递，从而扩展函数能支持大部分的数据检查和处理功能。

四、电子数据提取规则？

收集提取电子数据

第一节一般规定

第六条收集、提取电子数据，应当由二名以上侦查人员进行。必要时，可以指派或者聘请专业技术人员在侦查人员主持下进行收集、提取电子数据。

第七条收集、提取电子数据，可以根据案情需要采取以下一种或者几种措施、方法：

（一）扣押、封存原始存储介质；

（二）现场提取电子数据；

（三）网络在线提取电子数据；

（四）冻结电子数据；

（五）调取电子数据。

第八条具有下列情形之一的，可以采取打印、拍照或者录像等方式固定相关证据：

（一）无法扣押原始存储介质并且无法提取电子数据的；

（二）存在电子数据自毁功能或装置，需要及时固定相关证据的；

（三）需现场展示、查看相关电子数据的。

根据前款第二、三项的规定采取打印、拍照或者录像等方式固定相关证据后，能够扣押原始存储介质的，应当扣押原始存储介质；不能扣押原始存储介质但能够提取电子数据的，应当提取电子数据。

第九条采取打印、拍照或者录像方式固定相关证据的，应当清晰反映电子数据的内容，并在相关笔录中注明采取打印、拍照或者录像等方式固定相关证据的原因，电子数据的存储位置、原始存储介质特征和所在位置等情况，由侦查人员、电子数据持有人（提供人）签名或者盖章；电子数据持有人（提供人）无法签名或者拒绝签名的，应当在笔录中注明，由见证人签名或者盖章。

五、mqtt数据命名规则？

MQTT(Message Queuing Telemetry Transport)是一种分布式消息传递协议，用于在分布式系统中传输消息。在MQTT中，数据命名规则是非常重要的，以下是MQTT数据命名规则的一些基本要素：

1. 主题(Topic):MQTT数据的主题是指包含消息的特定数据结构。主题通常由三个部分组成：元数据(Header)、消息内容(Body)和标识符(識別符)。

2. 标识符(識別符):MQTT标识符用于唯一标识一个主题。标识符可以是数字、字母或下划线，通常是一个单词的第一个字母。

3. 订阅(Subsciber)：订阅是指订阅特定主题的消息传递。订阅可以指定要接收消息的客户端。

4. 发布(Publish)：发布是指将消息从一个主题发送到另一个主题。发布可以指定要发送的消息内容、消息标识符和订阅者。

5. 消息类型(Message Type):MQTT消息类型用于指示消息的内容类型。MQTT消息类型包括命令(Command)、消息(Message)、请求(Request)和应答(Response)。

6. 数据结构(Data Structure):MQTT数据结构是指包含消息内容的特定数据结构。例如，一个主题可以包含一个元数据、一个消息内容和一个标识符。

MQTT数据命名规则的目的是使消息易于理解和处理。通过遵循这些规则，可以更容易地识别和检索消息。

六、大数据关联规则

在现代科技领域中，大数据关联规则发挥着越来越重要的作用。随着互联网的快速发展和智能设备的广泛应用，海量数据的产生和积累已成为一种必然趋势。针对这些数据，如何发现其中的关联规则，挖掘出有用的信息，正在成为许多行业关注的焦点。

大数据的价值

大数据所包含的信息量巨大，蕴含着丰富的商业机会和价值。通过分析大数据，企业可以更好地了解客户需求，优化产品设计，提高运营效率，甚至可以预测未来的趋势。然而，要想充分发挥大数据的潜力，关联规则的发现至关重要。

大数据关联规则的定义

大数据关联规则指的是数据集中项目之间的相关性和关联程度。通过发现这些规则，我们可以了解不同变量之间的因果关系，进而进行针对性的决策和预测。关联规则分析作为数据挖掘中的重要技术手段，已经被广泛应用于市场营销、金融风控、医疗健康等领域。

大数据关联规则的挖掘方法

在大数据中挖掘关联规则通常采用关联规则挖掘算法，其中最为著名的算法包括Apriori算法和FP-growth算法。Apriori算法是一种基于频繁项目集的挖掘方法，通过设置最小支持度和置信度阈值，筛选出频繁项集，从而找到关联规则。而FP-growth算法则是一种基于FP树的高效挖掘方法，能够减少候选集的产生，提高挖掘效率。

大数据关联规则的应用场景

• 市场营销：通过分析消费者购买行为的关联规则，制定精准的营销策略。
• 金融风控：发现不同金融产品之间的关联规则，评估风险等级。
• 医疗健康：挖掘患者病史和疾病之间的关系，帮助医生诊断和治疗。

大数据关联规则的挑战与未来

尽管大数据关联规则带来了诸多好处，但也面临着一些挑战。数据质量、隐私保护、算法效率等问题仍然需要不断突破。未来，随着人工智能、云计算等技术的不断发展，大数据关联规则的挖掘将变得更加智能、高效，为各行业带来更多机遇与创新。

七、大数据 规则引擎

在当今数字化时代，大数据技术正在成为各行各业的关键驱动力。随着数据规模不断增长，采集、存储、处理和分析数据的需求也日益增加。为了更好地利用大数据，规则引擎作为一种关键技术，发挥着重要作用。

大数据与规则引擎的关系

大数据通常指的是数据量巨大、传统数据处理工具难以处理的数据集合。这些数据可以来自各种来源，如传感器数据、社交媒体数据、互联网点击数据等。而规则引擎则是一种计算机程序，用于根据预定规则执行相应的操作。大数据和规则引擎两者结合，可以实现对海量数据的快速处理和分析，从而发现隐藏在数据背后的价值信息。

通过将规则引擎应用于大数据分析中，企业可以更准确地识别潜在的市场趋势、客户需求以及业务机会。规则引擎可以根据预先设定的规则，自动分析数据并做出相应的决策，从而提高业务的效率和决策的准确性。

规则引擎在大数据分析中的作用

规则引擎在大数据分析中扮演着至关重要的角色。它可以帮助企业快速制定规则，并基于这些规则对海量数据进行过滤、分类和处理。通过规则引擎，企业可以实现实时数据的处理和监控，及时发现数据异常或变化，从而采取相应的措施。

此外，规则引擎还可以帮助企业建立个性化的数据处理流程，根据不同的业务需求和规则条件，制定相应的数据处理方案。这种个性化的数据处理流程可以大大提升数据分析的效率，帮助企业更好地理解和利用数据。

规则引擎的优势

规则引擎相比传统的数据处理方法具有诸多优势。首先，规则引擎可以实现自动化的数据处理和决策，大大减少人工干预的需求，提高数据处理的速度和准确性。其次，规则引擎支持实时数据处理，可以及时发现数据变化并做出相应的响应。

此外，规则引擎具有高度灵活性和可扩展性，企业可以根据需要定制各种规则，并随时根据实际情况进行调整。规则引擎还可以轻松集成到现有的系统中，与其他大数据技术和工具配合使用，实现更多样化、智能化的数据处理和分析。

规则引擎的应用场景

规则引擎在各行各业都有着广泛的应用场景。在金融领域，规则引擎可以用于风险管理、消费者信用评分等方面；在医疗健康领域，规则引擎可以用于疾病预测、医疗诊断等方面；在零售领域，规则引擎可以用于个性化营销、库存管理等方面。

总的来说，规则引擎在大数据分析中的应用范围非常广泛，可以帮助企业更好地利用数据资源，优化业务流程，提升竞争力。随着大数据技术的不断发展和规则引擎技术的不断成熟，它们之间的结合将在未来发挥越来越重要的作用。

八、elasticsearch海量数据存储规则？

es底层是lucene，lucene索引库存的是倒排索引，数据写入过程将javabean转成document对象，然后存到索引库中，索引库分索引区和文档区，写入过程要先分词，索引区存的是词和这个词在哪个文章什么位置，而文档区存的是所有内容

九、数据验证规则怎么建立？

数据验证规则的建立通常涉及到以下几个步骤：

1. 打开你的Excel表格，选择你想要设置数据验证规则的单元格或单元格区域。

2. 在菜单栏中点击“数据”选项，然后选择“数据验证”。

3. 在弹出的数据验证对话框中，你可以选择不同的验证条件。例如，如果你想设置一个单元格只能输入日期，你可以点击“日期”选项。

4. 在“日期”选项下，你可以设置具体的日期格式和日期范围。例如，你可以设置日期格式为“yyyy/mm/dd”，并设置日期范围为“从今天开始到2025年”。

5. 如果你想要设置一个单元格只能输入数字，你可以点击“整数”选项。在“整数”选项下，你可以设置最小值、最大值和步长。

6. 如果你想要设置一个单元格只能输入特定的文本，你可以点击“文本长度”选项。在“文本长度”选项下，你可以设置最小长度和最大长度。

7. 在设置完所有的验证条件后，点击“确定”按钮。这样，你就成功地建立了一个数据验证规则。

8. 当你试图输入不符合验证规则的数据时，Excel会弹出一个错误提示框，提醒你输入的数据不符合规则。

十、电子数据鉴定规则？

电子数据鉴定基本原则 4.1原始性原则 电子数据鉴定应以保证检材/样本的原始性为首要原则。

4.2 完整性原则，4.3 安全性原则，4.4 可靠性原则，4.5 可重现原则，4.6 可追溯原则，4.7 及时性原则