雲存儲技術論文

1. 碩士論文：用雲存儲技術來存儲谷氨酸發酵過程中的各項參數數據 這一方向是否有研究意義求專業指點！

有，基於化學的數據基本上是零碎並且數據量大，使用雲存儲是最合適的

2. 分布式系統領域有哪些經典論文

分布式系統在互聯網時代，尤其是大數據時代到來之後，成為了每個程序員的必備技能之一。分布式系統從上個世紀80年代就開始有了不少出色的研究和論文，我在這里只列舉最近15年范圍以內我覺得有重大影響意義的15篇論文（15 within 15）。

1. The Google File System: 這是分布式文件系統領域劃時代意義的論文，文中的多副本機制、控制流與數據流隔離和追加寫模式等概念幾乎成為了分布式文件系統領域的標准，其影響之深遠通過其5000+的引用就可見一斑了，Apache Hadoop鼎鼎大名的HDFS就是GFS的模仿之作；
2. MapRece: Simplified Data Processing on Large Clusters：這篇也是Google的大作，通過Map和Rece兩個操作，大大簡化了分布式計算的復雜度，使得任何需要的程序員都可以編寫分布式計算程序，其中使用到的技術值得我們好好學習：簡約而不簡單！Hadoop也根據這篇論文做了一個開源的MapRece；
3. Bigtable: A Distributed Storage System for Structured Data：Google在NoSQL領域的分布式表格系統，LSM樹的最好使用範例，廣泛使用到了網頁索引存儲、YouTube數據管理等業務，Hadoop對應的開源系統叫HBase（我在前公司任職時也開發過一個相應的系統叫BladeCube，性能較HBase有數倍提升）；
4. The Chubby lock service for loosely-coupled distributed systems：Google的分布式鎖服務，基於Paxos協議，這篇文章相比於前三篇可能知道的人就少了，但是其對應的開源系統zookeeper幾乎是每個後端同學都接觸過，其影響力其實不亞於前三篇；
5. Finding a Needle in Haystack: Facebook's Photo Storage：facebook的在線圖片存儲系統，目前來看是對小文件存儲的最好解決方案之一，facebook目前通過該系統存儲了超過300PB的數據，一個師兄就在這個團隊工作，聽過很多有意思的事情（我在前公司的時候開發過一個類似的系統pallas，不僅支持副本，還支持Reed Solomon-LRC，性能也有較多優化）；
6. Windows Azure Storage: a highly available cloud storage service with strong consistency：windows azure的總體介紹文章，是一篇很好的描述雲存儲架構的論文，其中通過分層來同時保證可用性和一致性的思路在現實工作中也給了我很多啟發；
7. GraphLab: A New Framework for Parallel Machine Learning：CMU基於圖計算的分布式機器學習框架，目前已經成立了專門的商業公司，在分布式機器學習上很有兩把刷子，其單機版的GraphChi在百萬維度的矩陣分解都只需要2~3分鍾；
8. Resilient Distributed Datasets: A Fault-Tolerant Abstraction for
In-Memory Cluster Computing：其實就是 Spark，目前這兩年最流行的內存計算模式，通過RDD和lineage大大簡化了分布式計算框架，通常幾行scala代碼就可以搞定原來上千行MapRece代碼才能搞定的問題，大有取代MapRece的趨勢；
9. Scaling Distributed Machine Learning with the Parameter Server：網路少帥李沐大作，目前大規模分布式學習各家公司主要都是使用ps，ps具備良好的可擴展性，使得大數據時代的大規模分布式學習成為可能，包括Google的深度學習模型也是通過ps訓練實現，是目前最流行的分布式學習框架，豆瓣的開源系統paracell也是ps的一個實現；
10. Dremel: Interactive Analysis of Web-Scale Datasets：Google的大規模（近）實時數據分析系統，號稱可以在3秒相應1PB數據的分析請求，內部使用到了查詢樹來優化分析速度，其開源實現為Drill，在工業界對實時數據分析也是比價有影響力；
11. Pregel: a system for large-scale graph processing: Google的大規模圖計算系統，相當長一段時間是Google PageRank的主要計算系統，對開源的影響也很大（包括GraphLab和GraphChi）；
12. Spanner: Google's Globally-Distributed Database：這是第一個全球意義上的分布式資料庫，Google的出品。其中介紹了很多一致性方面的設計考慮，簡單起見，還採用了GPS和原子鍾確保時間最大誤差在20ns以內，保證了事務的時間序，同樣在分布式系統方面具有很強的借鑒意義；
13. Dynamo: Amazon』s Highly Available Key-value Store：Amazon的分布式NoSQL資料庫，意義相當於BigTable對於Google，於BigTable不同的是，Dynamo保證CAP中的AP，C通過vector clock做弱保證，對應的開源系統為Cassandra；
14. S4: Distributed Stream Computing Platform：Yahoo出品的流式計算系統，目前最流行的兩大流式計算系統之一（另一個是storm），Yahoo的主要廣告計算平台；
15. Storm @Twitter：這個系統不多說，開啟了流式計算的新紀元，幾乎是所有公司流式計算的首選，絕對值得關注；

3. 安全雲存儲中的應用研究論文摘要怎麼寫

雲存儲是在雲計算(cloud computing)概念上延伸和發展出來的一個新的概念，是指通過集群應用、網格技術或分布式文件系統等功能，將網路中大量各種不同類型的存儲設備通過應用軟體集合起來協同工作，共同對外提供數據存儲和業務訪問功能的一個系統。當雲計算系統運算和處理的核心是大量數據的存儲和管理時，雲計算系統中就需要配置大量的存儲設備，那麼雲計算系統就轉變成為一個雲存儲系統，所以雲存儲是一個以數據存儲和管理為核心的雲計算系統。
相信大家對區域網、廣域網和互聯網都已經非常了解了。在常見的區域網系統中，我們為了能更好地使用區域網，一般來講，使用者需要非常清楚地知道網路中每一個軟硬體的型號和配置，比如採用什麼型號交換機，有多少個埠，採用了什麼路由器和防火牆，分別是如何設置的。系統中有多少個伺服器，分別安裝了什麼操作系統和軟體。各設備之間採用什麼類型的連接線纜，分配了什麼 xml:lang=IP地址和子網掩碼。
但當我們使用廣域網和互聯網時，我們只需要知道是什麼樣的接入網和用戶名、密碼就可以連接到廣域網和互聯網，並不需要知道廣域網和互聯網中到底有多少台交換機、路由器、防火牆和伺服器，不需要知道數據是通過什麼樣的路由到達我們的電腦，也不需要知道網路中的伺服器分別安裝了什麼軟體，更不需要知道網路中各設備之間採用了什麼樣的連接線纜和埠。

4. 雲端磁碟：網路巨頭如何存儲數據（上）

當你和成千上萬的其他人同時提交搜索時，這個快照也正在不斷地隨著這些變化被更新著。與此同時，數據是由數以千計的獨立伺服器進程處理的，每個都各司其職，從計算出給你提供的相關聯廣告，到決定搜索結果的排列順序。 支持谷歌搜索引擎的存儲系統必須能夠承受每天由運行於數以千計的伺服器上的成千上萬的獨立進程所發出的數百萬計的讀寫請求，幾乎不能停機來備份或維護，還必須不斷擴容以容納由谷歌網頁抓取機器人添加的日益擴大的眾多頁面。總體下來，谷歌每天要處理超過20PB。 這可不是谷歌可以從一個現成的存儲架構就能完成的。而且對於運行超大規模的數據中心的其他網路和雲計算巨頭來說也是如此，比如亞馬遜和Facebook。雖然大多數數據中心已經通過在一個存儲區網路添加更多硬碟容量來解決擴充存儲的問題，更多的存儲伺服器，通常是更多的資料庫伺服器，因為雲環境的性能限制，這些方法卻失效了。在雲環境下，任何時候都可能有成千上萬的活躍用戶的數據，而且數據的讀寫在任何時刻都能達到數千TB。 這不僅僅是一個關於磁碟讀寫速度的簡單問題。以這些卷上的數據流來講，主要的問題是存儲網路的吞吐量;即使有最好的交換機和存儲伺服器，傳統的SAN架構也能成為數據處理的性能瓶頸。 接下來就是老生常談的擴大存儲的成本問題。超大規模網路公司增加容量的頻率(舉個例子，亞馬遜現在每天為其數據中心增加的容量相當於整個公司在2001年全年的容量，根據亞馬遜副總裁傑姆斯·漢密爾頓的說法)，用大多數數據中心的同樣做法來擺平所需的存儲，依照所需的管理，硬體和軟體成本，花費將是巨大的。這種花費在關系資料庫被添加到混合資料庫時甚至更高，這取決於一個組織對它們的分割和復制如何處理。 對於這種不斷擴展和持久存儲的需求，驅使互聯網巨頭——谷歌，亞馬遜，Facebook，微軟等等——採取一種不同的存儲解決方案：基於對象存儲的分布式文件系統。這些系統至少都部分受到其他分布式集群文件系統的啟發，如Red Hat的全局文件系統和IBM的通用並行文件系統。 這些雲巨頭的分布式文件系統的架構把元數據(關於內容的數據)從它存儲的數據中分開。這能通過多個副本對數據進行大量並行讀寫操作，並且拋掉了像「文件鎖定」這樣的概念。 這些分布式文件系統的影響遠遠超出了它們為超大規模數據中心而創建的范疇——它們會直接影響那些使用公共雲服務的公司(比如亞馬遜的EC2，谷歌的AppEngine和微軟的Azure)如何開發和部署程序。公司，大學和政府機構尋找一種快速存儲和提供大量數據訪問的方法正日益變成受雲巨頭們啟發的數據存儲系統的新階段。因此有必要了解一下它們的發展史和過程中所做的工程折衷方案。谷歌文件系統 谷歌是最早面對存儲容量問題的主流網路公司中的一家。在2003年，谷歌工程師們找到了問題的答案，就是建立一個可為谷歌數據中心戰略定製的分布式文件系統——谷歌文件系統(GFS)。 谷歌文件系統幾乎是所有公司雲服務的基礎。它能夠處理數據存儲，包括公司的BigTable資料庫和為谷歌的AppEngine「平台即服務」的數 據儲存，並且為谷歌搜索引擎和其他程序提供數據。谷歌創建谷歌文件系統的設計決定推動了大量雲架構下的軟體工程技術，反之亦然。谷歌往往把程序數據儲存在 大量的文件里，並把文件作為「生產者-消費者隊列」使用，數以百計的機器收集的數據可能被寫入同一個文件。這個文件可能會由另一個合並或分析數據的應用程 序處理——或許甚至是在數據正被寫入的時候。 「這當中的某些伺服器一定會出錯——因此谷歌文件系統被設計為能夠容忍這種錯誤，不會丟失(太多)數據」。 谷歌為自己保留了大量技術細節，原因很明顯。但是由谷歌研究員Sanjay Ghemawat，首席工程師Howard Gobioff和高級工程師Shun-Tak Leung在2003首次發表的報告中提到，谷歌文件系統在設計上是帶有一些非常具體的優先考慮的：谷歌想把大量便宜的伺服器和硬碟驅動器變成一個可以儲 存數百TB數據的能夠在出錯時自行管理可靠的數據存儲。並且它需要被設計成按谷歌的方式收集和讀取數據，允許多個應用程序同時把大批量數據添加到系統上， 且能以高速訪問。 就像是一個RAID 5存儲陣列通過多磁碟放置數據進行出錯保護，谷歌文件系統把文件分成固定大小的塊，復制到整個伺服器集群。因為它們是用著廉價硬碟的電腦，其中一些伺服器肯定會出錯——因此谷歌文件系統被設計為能夠容忍這種錯誤，不會丟失(太多)數據。 但是RAID和GFS的相同點就到此為止了，因為那些伺服器可以分布於網路——既可以在第一個單獨的物理數據中心也可以分散於不同的數據中心，取決 於數據的用途。GFS設計主要用於批量處理大量數據。重點是高速讀取數據，而不是到文件中某個部分的訪問速度，也不是數據寫入到文件系統的速度。GFS提 供如此高輸出是以犧牲更高密度的讀寫和更快速度的數據寫入為代價的。正如Ghemawat和公司在文件中所說，「在文件中任意位置的小的寫入是支持的，但 不一定非要高效。」 這種分布式的性質，隨著GFS處理數據量的龐大——數百萬的文件，當中很多都超過100MB而且通常都會變成GB——需要一些取捨，以便讓GFS和 你通常安裝在一台伺服器上的文件系統有很大的不同。因為成百上千的獨立進程可能同時對一個文件進行寫入和讀取，GFS需要支持「原子性」數據——在不影響 其他程序的情況下回滾出錯的寫入。而且它需要以非常低的同步開銷保持數據的完整性以避免拖垮性能。 GFS由三層組成：GFS客戶端，處理程序數據請求;管理伺服器，用內存中的索引追蹤數據文件名和所在區塊的位置;還有數據存儲伺服器本身。最初， 為簡單起見，GFS為每個集群使用一個單獨的管理伺服器，因此系統被設計成讓管理伺服器盡可能避開數據訪問。谷歌已經發開出了一個分布式管理伺服器系統， 可以控制數百台管理伺服器，每一台都能處理大約1億個文件。 當GFS客戶端收到一個特定數據文件的請求，它需要從管理伺服器請求數據的位置。管理伺服器提供其中一個副本的位置，之後客戶端就可以直接與存儲伺服器進行溝通，用來讀寫剩下的其他部分。管理伺服器就不再參與其中了，除非有錯誤發生。 為確保數據是高度可用的，GFS舍棄了其他一些東西——比如各副本間的一致性。GFS確實堅持數據的原子性——如果寫入失敗，它將返回一個錯誤，然 後將寫入回滾到元數據，並產生一個舊數據的副本。但是管理伺服器在數據寫入上的介入缺失意味著當數據寫入到系統時，它不能立刻讓副本遍布整個GFS集群。 在處理對數據同時訪問和網路限制的必要性之外，該系統遵循谷歌所謂的「寬松一致性模型」。 這意味著GFS對於在必要時從舊的副本提供陳舊的數據完全不在乎——只要數據最終得以更新。管理伺服器的追蹤變化，或「突變」，當變化發生時，區塊中的數據會用版本號來指示。由於一些副本被留下了(或變「舊了」)，GFS管理伺服器會確保這些區塊在更新前不會送至客戶端。 但這並不一定發生在已經連接到那些區塊的部分。元數據的變更在管理伺服器處理這些變更，並將它們反映在元數據前是不可見的。元數據也需要在多個位置 生成副本，以防管理伺服器出錯——那樣的話整個文件系統就丟失了。而且如果在寫入過程中管理伺服器有錯誤發生，變更同樣會消失。由於谷歌處理數據的方式， 這並不是一個大問題：程序使用的大部分的數據很少變化，而且當變化發生時，數據通常是擴充的而不是原地修改的。 當GFS在為2003年運行的谷歌應用設計出來時，離谷歌開始遭遇擴展性問題並不遠。甚至是在公司收購YouTube之前，GFS開始碰壁——很大 原因是谷歌新添加的應用在64M文件大小下工作的不是很好。為了繞過它，谷歌轉向了Bigtable，一種基於表格的數據存儲，那依稀類似於資料庫，位於 GFS之上。Bigtable大多是一次寫入，因此變更被作為對表的擴展進行存儲的——谷歌將其用於如對Google Docs進行版本控制的類似應用上。 如果你不是在谷歌工作，那上述內容太過於學術性了(雖然它可以幫助AppEngine，谷歌雲存儲和谷歌其他服務的用戶更好地了解檯面下是怎麼事 兒)。雖然谷歌雲存儲通過一個網路介面提供了一個公開方式來儲存和訪問位於GFS上的文件，但是操控GFS的真正介面和工具並不是公開的。但報告稱GFS 引領了更廣泛使用的分布式文件系統的發展，如：Hadoop分布式文件系統。Hadoop分布式文件系統(HDFS) Hadoop是用Java開發的，作為Apache基金會的一個開源項目，它在網路公司和其他有「大數據」問題的公司間已經有了如下的口碑，它被稱 之為「二十一世界的瑞士軍刀」。所有這些宣傳意味著，你很可能會發現你遲早要以某種形式用Hadoop處理問題而不是用其他的分布式文件系統——特別是當 微軟開始將其列入Windows Server的擴展中的時候。 Hadoop是由開發者Doug Cutting在他兒子給一隻玩具大象起名後用它命名的，「靈感」來自於GFS和谷歌的MapRece分布式計算環境。在2004年，Cutting 和其他工作於Apache Nutch搜索引擎項目的人試圖尋求一種可以將抓取器和索引帶向「網路規模」的方式，Cutting閱讀了谷歌關於GFS和MapRece的論文並開 始動手開發自己的項目。雖然對於Hadoop的大多數熱情來自於它由MapRece啟發的分布式處理管理衍生出的分布式數據處理能力，但使用 Hadoop分布式文件系統還是因為它能對大量數據進行處理。 Hadoop是在Apache許可證下開發的，有許多商業和自由發行版可用。我用的版本來自Cloudera公司(Doug Cutting現在的東家)——Cloudera發行版包括了Apache Hadoop(CDH)，Cloudera企業平台的開源版本，和Cloudera服務和配置特別版，它可免費支持50個節點。 HortonWorks，該公司與微軟合作幫助後者把Hadoop移植到Azure和Windows Server，有其自己的基於Hadoop和HortonWorks數據平台，是一個受限的「技術預覽版」。同樣還有Apache Core的Debian包，和許多其他開源的或商業的基於Hadoop的某種形式的產品。 HDFS可被用於支持在大量廉價硬體和大數據下廣泛的應用。但由於其架構，它不完全適合於通用數據存儲，並且放棄了一定的靈活性。HDFS必須廢除 某些經常與文件系統有關的事情，以確保它能更好地處理在分布著數百甚至數千台物理機器上的大量數據——如對數據交互訪問這種事情。 雖然Hadoop運行於Java上，但是除了它的Java API之外還有許多種方式和HDFS進行交互。有一種C語言版本的API，通過Hadoop的命令行界面，文件可以通過HTTP請求瀏覽。還有 MountableHDFS，一個基於FUSE的擴展，允許HDFS被大多數操作系統作為一個文件系統掛載。開發者們正在製作一個WebDAV介面，讓系 統可以進行基於網路的數據寫入。 HDFS嚴格遵循了由谷歌的GFS奠定的架構路線，延續了它的三層，單管理伺服器模型。每個Hadoop集群有一個叫做「名位元組點」的管理伺服器， 它來追蹤關於位置和每個64M存儲「塊」副本的狀態的元數據。數據通過集群中的「數據節點」復制——從屬系統處理數據的讀寫。默認情況下每個塊都會被復制 三次，而且復制的次數還可以通過改變集群設置來增加。 像GFS一樣，HDFS讓管理伺服器盡可能快地避開讀寫循環，避免產生性能瓶頸。當從HDFS上訪問數據的請求產生時，名位元組點發回與這個請求最近 的數據節點上的塊的位置信息。名位元組點還可以通過一個「心跳」協議追蹤每個數據節點的健康度並停止向不響應的數據節點發送請求，把它們標記為「死的」。 在切換後，名位元組點就不處理任何更進一步的交互。對數據節點上數據的編輯被報告回名位元組點並記錄在日誌里，之後用變動的數據副本對其他數據節點進行 復制。同GFS一樣，這導致了一致性上相應的懶散形式，而且雖然名位元組點將為最近修改的數據塊發送新的請求，正在進行的工作仍然會碰到它們被分配到的數據 節點上的陳舊數據。 那不應該是經常發生的，然而，因為HDFS數據應該被「寫入一次」——變動通常是擴充數據，而不是改動現有數據，為了更簡單的一致性。而且由於Hadoop應用的性質，數據往往會大批量地寫入HDFS。 當一個客戶端發送要寫入HDFS的數據時，它首先被客戶端程序安置在一個臨時的本地文件中，直到寫入的數據達到了數據塊的大小——默認64MB。之 後客戶端聯系名位元組點並獲得一個數據節點和要寫入數據的塊位置。這一過程對每個塊的數據重復進行，一次一個塊。這減少了產生網路阻塞的數量，但也減慢了寫 入過程。但是HDFS是用於讀取的，而不是寫入。 HDFS可以減少網路寫入流量的另一個辦法是在於它處理復制的方式。通過激活一個叫做「機架感知」的HDFS特性來管理分布的副本，管理員可以為每 個節點指定一個機架序號，通過網路配置腳本中的一個變數指定它的物理位置。默認情況下，所有的節點都在同一個「機架」中。但是當機架感知被配置以 後，HDFS把每個塊上的一個副本放置於同一個數據中心機架的另一個節點上，另一個則在不同的機架上，來減少網路中數據寫入量——基於如下理由，就是一整 個機架出錯的幾率比一個單一節點出錯的幾率要小。理論上，它整體改善了HDFS的寫入性能而沒有犧牲掉可靠性。 與GFS早期版本一樣，對於一個要成為高度可用的分布式系統，HDFS的名位元組點創建一個單一的故障點。如果名位元組點中的元數據丟失了，整個 HDFS環境就變成不可讀了——就像一個缺少了文件分配表的硬碟。HDFS支持使用「備份節點」，它能與內存中的名位元組點的元數據保持版本同步，並儲存前 一系統狀態的快照，以便能夠在需要時回滾。快照也可以被分開儲存在叫做「檢查節點」的地方。

5. ceph這款雲存儲技術怎麼樣

Ceph是一套高性能，易擴展的，無單點的分布式文件存儲系統，基於Sage A. Weil的論文開發，主要提供以下三個存儲服務： 對象存儲(Object Storage)，既可以通過使用Ceph的庫，利用C, C++, Java, Python, PHP代碼，也可以通過Restful網關以對象的形式訪問或存儲數據，兼容亞馬遜的S3和OpenStack的Swift。 塊存儲(Block Storage)，作為塊設備像硬碟一樣直接掛載。 文件系統(File System) ，如同網路文件系統一樣掛載，兼容POSIX介面。 Ceph的結構，對象存儲由LIBRADOS和RADOSGW提供，塊存儲由RBD提供，文件系統由CEPH FS提供，而RADOSGW, RBD, CEPH FS均需要調用LIBRADOS的介面，而最終都是以對象的形式存儲於RADOS里。 Ceph集群的節點有三種角色： Monitor，監控集群的健康狀況，向客戶端發送最新的CRUSH map(含有當前網路的拓撲結構) OSD，維護節點上的對象，響應客戶端請求，與其他OSD節點同步 MDS，提供文件的Metadata，如果不使用CephFS可以不安裝 ​

6. 期刊論文致謝

期刊論文致謝 範文

盛年不重來，一日難再晨。及時當勉勵，歲月不待人。同學們要畢業了，把心中的感謝都表達出來吧!

論文致謝範文篇一

終南幽幽，雁塔相伴，是我美麗的校園。轉眼間，我已經在美麗的師大度過了四個年頭。四年，這是我人生中非常重要的四年，我有幸能夠接觸到這些不僅傳授我知識、學問，而且從更高層次指導我的人生與價值追求的良師。他們使我堅定了人生的方向，獲得了追求的動力，留下了大學生活的美好回憶。在此，我真誠地向我尊敬的老師們和母校表達我深深的謝意!

這篇論文是在我的導師李繼凱教授的多次指導下完成的。從論文的選題到結構安排，從內容到文字潤飾，都凝聚了他大量的心血。在這篇論文的寫作過程中，李繼凱老師不辭辛勞，多次與我就論文中許多核心問題作深入細致地探討，給我提出切實可行的指導性建議，並細心全面地修改了我的論文。李老師這種一絲不苟的'負責精神，使我深受感動。更重要的是李老師在指導我的論文的過程中，始終踐行著“授人以魚，不如授之以漁”的原則。他常教導我要志存高遠，嚴格遵守學術道德和學術規范，為以後的繼續深造打好堅實的基礎。在此，請允許我向尊敬的李繼凱老師表示真摯的謝意!

在這里，還要特別感謝在大學一年級給我上現代文學課的王榮老師。保送上研究生以後，很長一段時間我都處於迷茫狀態，是王老師給了我讀書建議和一些參考書目，使我很快就找到了前進的方向。去年11月，在論文確定題目和搜集素材階段，王老師同樣給了我中肯的意見。在此，我要真誠的說聲：“謝謝您，王老師!”

感謝幫我校正文字和排版的曉芳，謝謝你為了我可以盡快地列印出論文而犧牲了自己的休息時間。我們是有共同志向的朋友，認識你是我的福分，我應該對你心懷感恩之情，也對生活心懷感恩之情!

感謝和我一起生活了四年的朋友小葉，是你在我失意時給我鼓勵，在我失落時給我支持，感謝你和我一路走來，讓我在人生這一驛站中倍感溫暖!

最後，再次感謝為我們默默地無私奉獻自己的各位老師，老師們辛苦了!

衷心祝願母校師大的明天更加美好!

論文致謝範文篇二

感謝我的導師XXX教授，他們嚴謹細致、一絲不苟的作風一直是我工作、學習中的榜樣;他們循循善誘的教導和不拘一格的思路給予我無盡的啟迪。

感謝我的小白老師，這片論文的每個實驗細節和每個數據，都離不開你的細心指導。而你開朗的個性和寬容的態度，幫助我能夠很快的融入我們這個新的實驗室

感謝我的室友們，從遙遠的家來到這個陌生的城市裡，是你們和我共同維系著彼此之間兄弟般的感情，維系著寢室那份家的融洽。四年了，彷彿就在昨天。四年裡，我們沒有紅過臉，沒有吵過嘴，沒有發生上大學前所擔心的任何不開心的事情。只是今後大家就難得再聚在一起吃每年元旦那頓飯了吧，沒關系，各奔前程，大家珍重。但願遠赴米國的C平平安安，留守復旦的D,E&F快快樂樂，揮師北上的G順順利利，也願離開我們寢室的H&I開開心心。我們在一起的日子，我會記一輩子的。

感謝我的爸爸媽媽，焉得諼草，言樹之背，養育之恩，無以回報，你們永遠健康快樂是我最大的心願。

在論文即將完成之際，我的心情無法平靜，從開始進入課題到論文的順利完成，有多少可敬的師長、同學、朋友給了我無言的幫助，在這里請接受我誠摯的謝意!

論文致謝範文篇三

由於互聯網技術的發展，這篇論文在寫作期間充分利用了網路文檔和雲存儲技術。在線編輯文檔技術可以使我無論是在辦公室、在家中、還是出差在外地，都能方便的編輯論文，而雲存儲技術則讓人擺脫移動硬碟和U盤，互聯網科技的發展使得我們生活的許多方面都發生著變化。

論文從確定選題，搜集資料、寫作修改到最後定稿的整個過程，既充滿疑惑、備受壓力，也飽含樂趣。首先應該感謝的是尊敬的導師李光教授。李老師正直的為人、淵博的學識、嚴謹的治學精神都使我受益匪淺。正是在李老師的鼓勵和支持下，我才有信心堅持這個幾乎全新領域的研究。也是在李老師的關心和指導下，我才能順利完成博士論文，在此要向導師表達深深的謝意、此外，還要特別感謝我的夫人吳賢靜。她的鼓勵和支持讓我愉快地度過了這段難熬的時光。

在做博士論文期間，我深刻認識到自己知識結構上的局限和不足，博士論文的完成只是起點，在面對科技迅速發展的信息時代，漫長的學習旅途才剛剛開始.