⑴ 什么叫网络资源共享
网络是信息传输、接收、共享的虚拟平台，通过它把各个点、面、体的信息联系到一起，从而实现这些资源的共享。网络是人类发展史来最重要的发明，提高了科技和人类社会的发展。
网络会借助文字阅读、图片查看、影音播放、下载传输、游戏、聊天等软件工具从文字、图片、声音、视频等方面给人们带来极其丰富的生活和美好的享受。
利用网络，人们不仅可以实现资源共享，还可以交换资料、保持联系、进行娱乐等。现在很多人的生活和工作已经和网络密不可分了。网络的实现，使单一的、分散的计算机有机地连成一个系统，它主要有以下功能：
1、资源共享
网络的主要功能就是资源共享。共享的资源包括软件资源、硬件资源以及存储在公共数据库中的各类数据资源。网上用户能部分或全部地共享这些资源，使网络中的资源能够互通有无、分工协作，从而大大提高系统资源的利用率。
2、快速传输信息
分布在不同地区的计算机系统，可以通过网络及时、高速地传递各种信息，交换数据，发送电子邮件，使人们之间的联系更加紧密。
3、提高系统可靠性
在网络中，由于计算机之间是互相协作、互相备份的关系，以及在网络中采用一些备份的设备和一些负载调度、数据容错等技术，使得当网络中的某一部分出现故障时，网络中其他部分可以自动接替其任务。因此，与单机系统相比，计算机网络具有较高的可靠性。
4、易于进行分布式处理
在网络中，还可以将一个比较大的问题或任务分解为若干个子问题或任务，分散到网络中不同的计算机上进行处理计算。这种分布处理能力在进行一些重大课题的研究开发时是卓有成效的。
5、综合信息服务
在当今的信息化社会里，个人、办公室、图书馆、企业和学校等，每时每刻都在产生并处理大量的信息。这些信息可能是文字、数字、图像、声音甚至是视频，通过网络就能够收集、处理这些信息，并进行信息的传送。因此，综合信息服务将成为网络的基本服务功能。
(1)有什么技术资源可以分享扩展阅读：
计算机网络的应用：
1、集中管理
计算机网络技术的发展和应用，已使得现代办公、经营管理等发生了很大的变化。目前，已经有了许多MIS系统、OA系统等，通过这些系统可以将地理位置分散的生产单位或业务部门连接起来进行集中的控制和管理，提高工作效率，增加经济效益。
2、分布处理
对于综合性的大型问题可以采用合适的算法，将任务分散到网络中不同的计算机上进行分布式处理，以达到均衡使用网络资源，实现分布处理的目的。
3、负载平衡
负载平衡是指任务被均匀地分配给网络上的各台计算机。网络控制中心负责分配和检测，当某台计算机负载过重时，系统会自动转移部分工作到负载较轻的计算机中去 处理。
4、提高安全与可靠性
建立计算机网络后，还可减少计算机系统出现故障的概率，提高系统的可靠性。另外对于重要的资源可将它们分布在不同地方的计算机上。这样，即使某台计算机出现故障，用户在网络上可通过其他路径来访问这些资源，不影响用户对同类资源的访问。
⑵ 有哪些在线学习的资源极其值得推荐
一说到学习，可能就是觉得累。从小到大，一直都在学习，但是腹中有书气自华，人的一生就是在不断学习中成长的。
⑶ 信息技术2.0教师个人资源分享是什么
感测技术、通信技术、计算机技术、控制技术等。
1、老师利用信息技术获取备课资源，老师在上课前都需要对课本进行解读，备课。老师可以利用电脑上的资源进行参考。有众多老师对自己的教学过程拍成视频上传到网络上共享，老师可以参考其他老师的教学方式，对自己的备课进行一定的改进。
2、老师在电脑上进行备课，一般，老师备课都是在记事本上进行备课，这种备课对于黑板教学方式比较恰当，但是，在多媒体教学方式中却不方便教学，老师可以利用电脑，在电脑上备课，可以节省时间。
3、利用信息技术教学，利用高科技信息技术——多媒体技术教学，可以利用图像、声音、动漫来集中学生的注意力，提升学生的学习热情，激发学生学习兴趣。
4、利用高科技信息技术，把难题简化，老师在讲课的时候通过黑板板书讲解课本，在讲解内容比较抽象的知识时，学生往往比较难以理解，而通过信息技术教学，可以通过播放知识点的图像、图片，使学生可以直观、形象的理解知识。
⑷ Web前端开发比较好的技术类资源网站有哪些
github 程序员的天堂
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⑸ 大数据的数据整合和资源共享技术有哪些
非常多的，问答不能发link，不然我给你link了。有譬如Hadoop等开源大数据项目的，编程语言的，以下就大数据底层技术说下。
简单以永洪科技的技术说下，有四方面，其实也代表了部分通用大数据底层技术：
Z-Suite具有高性能的大数据分析能力，她完全摒弃了向上升级(Scale-Up)，全面支持横向扩展(Scale-Out)。Z-Suite主要通过以下核心技术来支撑PB级的大数据：
跨粒度计算(In-DatabaseComputing)
Z-Suite支持各种常见的汇总，还支持几乎全部的专业统计函数。得益于跨粒度计算技术，Z-Suite数据分析引擎将找寻出最优化的计算方案，继而把所有开销较大的、昂贵的计算都移动到数据存储的地方直接计算，我们称之为库内计算(In-Database)。这一技术大大减少了数据移动，降低了通讯负担，保证了高性能数据分析。
并行计算(MPP Computing)
Z-Suite是基于MPP架构的商业智能平台，她能够把计算分布到多个计算节点，再在指定节点将计算结果汇总输出。Z-Suite能够充分利用各种计算和存储资源，不管是服务器还是普通的PC，她对网络条件也没有严苛的要求。作为横向扩展的大数据平台，Z-Suite能够充分发挥各个节点的计算能力，轻松实现针对TB/PB级数据分析的秒级响应。
列存储 (Column-Based)
Z-Suite是列存储的。基于列存储的数据集市，不读取无关数据，能降低读写开销，同时提高I/O 的效率，从而大大提高查询性能。另外，列存储能够更好地压缩数据，一般压缩比在5 -10倍之间，这样一来，数据占有空间降低到传统存储的1/5到1/10 。良好的数据压缩技术，节省了存储设备和内存的开销，却大大了提升计算性能。
内存计算
得益于列存储技术和并行计算技术，Z-Suite能够大大压缩数据，并同时利用多个节点的计算能力和内存容量。一般地，内存访问速度比磁盘访问速度要快几百倍甚至上千倍。通过内存计算，CPU直接从内存而非磁盘上读取数据并对数据进行计算。内存计算是对传统数据处理方式的一种加速，是实现大数据分析的关键应用技术。