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根据Docker布道师Jerome Petazzoni的说法，Docker约等于LXC+AUFS（之前只支持ubuntu时）。其中LXC负责资源管理，AUFS负责镜像管理；而LXC又包括cgroup、namespace、chroot等组件，并通过cgroup进行资源管理。所以只从资源管理这条线来看的话，Docker、LXC、CGroup三者的关系是：cgroup在最底层落实资源管理，LXC在cgroup上封装了一层，Docker又在LXC封装了一层。Docker是Linux下应用容器引擎，提供一种比LXC高级的API。Docker使用Go语言开发，利用了Linux提供的LXC，AUFS，namespace和cgroup技术。实现了文件系统，资源和网络的隔离，最终目标实现类似PaaS平台的应用隔离。
IBM研究部门发表了一篇关于容器和虚拟机环境性能比较的论文。这篇论文使用了Docker和KVM作为研究对象，阐述了Docker使用NAT或AUFS时的开销，并且质疑了在虚拟机上运行容器的实践方法。论文作者在原生、容器和虚拟化环境中运行了CPU、内存、网络和I/O的benchmark。其中，分别使用KVM和Docker作为虚拟化和容器技术的代表。Benchmark也包含了对不同环境下Redis和MySQL负载的采样。通过小数据包和多客户端，Redis侧重于网络栈的性能。而MySQL侧重于内存，网络和文件系统的性能。结果显示，在每一项测试中，Docker的性能等同于或超出KVM的性能。在CPU和内存性能方面，KVM和Docker都引入了明显的，但可略不计的开销。但是，对于I/O密集型的应用，两者都需要进行调整以减少开销带来的影响。当使用AUFS存储文件时，Docker的性能会降低。而相比之下，使用卷（volume）能够获得更好的性能。卷是一种专门设计的目录，存在于一个或多个容器内。通过这种目录能够绕过联合文件系统（union file system）。这样它就没有了存储后端可能带来的开销。默认的AUFS后端会引起显著的I/O开销，特别是当有多层目录深度嵌套的时候。Docker的默认网络选项，--net=bridge，由于NAT会重写数据包，也引入了性能开销。当数据包收发率变高时，这种开销会变得很明显。可以通过使用--net=host改善网络的性能。这个选项告诉Docker不要为容器创建一个独立的网络栈，并允许容器拥有宿主机网络接口的完全访问权限。但是，使用这个选项时要小心。因为它允许容器内的进程像其他根进程一样，使用数值较小的端口；并允许容器内的进程访问本地网络服务，如D-bus。这使得容器内的进程可以做一些预料之外的事情，如重启宿主机。尽管自诞生以来，KVM性能有了相当大的提升，但它仍然不适用于对延时敏感或高I/O访问率的工作负载。因为每次I/O操作，它都会增加一些开销。这个开销对于耗时较少的I/O操作是有意义的，但对于耗时较长的I/O操作是可以忽略的。根据这些测试结果，论文对使用虚拟机实现IaaS的方法提出了质疑：传统观点（在某种程度上，这种观点存在于年轻的云生态圈中）认为使用虚拟机实现IaaS，使用容器实现PaaS。我们没有找到技术方面的理由来证明必须这么做，尤其是证明容器基于IaaS能提供更好的性能或者更容易部署。由于容器提供了控制手段，并在不使用虚拟机的情况下能达到物理机的性能，所以它能够消除IaaS和非虚拟化的服务器间的差异。尽管在虚拟环境中运行容器是一种常见的实践方法，但是论文建议直接在物理的Linux服务器上运行它们。否则，相比于直接运行在非虚拟化的Linux上的方法，由于虚拟机的性能开销，这种实践方法不会得到任何额外的好处。
从一项颠覆性的技术成果转化并衍生出一整套社区体系，Docker在发展速度上打破了一个又一个历史纪录。然而，Docker项目在采纳与普及方面表现出惊人态势的同时，也给我们带来了一系列疑问与困惑。在今天的文章中，我希望将注意力集中在朋友们最为关注的评论议题身上。随着Docker项目在人气方面的持续飙升，很快刚刚接触这一新生事物的读者在实践过程中不禁产生了这样的疑问：如果已经决定使用Docker，是否还有必要同时使用OpenStack？在给出自己的观点之前，我打算首先就背景信息入手为各位进行讲解，从而更为透彻地认清这个命题背后所隐藏的理论基础。背景信息从最为简单的构成形式出发，Docker实际上旨在提供一套能够在共享式基础设施之上对软件工作负载进行管理的容器环境，但同时又确保不同负载之间彼此隔离且互不影响。以KVM为代表的虚拟机系统所做的工作也差不多：创建一套完整的操作系统堆栈，通过虚拟机管理程序将与该系统相关的设备囊括进来。然而与虚拟机解决方案的区别在于，Docker在很大程度上依赖于Linux操作系统所内置的一项功能——名为LXC（即Linux容器）。LXC利用内置于操作系统当中的各项功能将不同进程的内存进行划分，甚至能够在一定程度上拆分CPU与网络资源。Docker镜像不需要像一套全新操作系统那样进行完整的引导过程，这样一来软件包的体积就能得到大幅压缩、应用程序运行在共享式计算资源之上时也将具备更为显著的轻量化优势。除此之外，Docker还允许工作负载直接访问设备驱动程序、从而带来远超过虚拟机管理程序方案的I/O运行速度。在这种情况下，我们得以直接在裸机设备上使用Docker，而这就带来了前面提到的核心问题：如果已经使用了Docker，我们还有必要同时使用OpenStack等云方案吗？前面的结论绝非信口开河，BodenRussell最近针对Docker与KVM等虚拟机管理程序在性能表现上的差异进行了基准测试，并在DockerCon大会上公布了测试结果。本次基准测试提供相当详尽的具体数据，而且如预期一样，测试结果显示引导KVM虚拟机管理程序与引导Docker容器之间存在着显著的时间消耗差异。本次测试同时表明，二者之间在内在与CPU利用率方面同样存在着巨大区别，具体情况如下图所示。红色线条为KVM，蓝色线条为Docker。这种在性能表现上的显著区别代表着两套目的相近的解决方案在资源密度与整体利用率方面大相径庭。而这样的差异也将直接体现在运行特定工作负载所需要的资源总量上，并最终反映到实际使用成本当中。结论整理·上述结论并不单纯指向OpenStack，但却适用于OpenStack以及其它与之类似的云基础设施解决方案。在我看来，之所以问题的矛头往往最终会被指向OpenStack，是因为OpenStack项目事实上已经在私有云环境领域具备相当高的人气，同时也是目前我们惟一会考虑作为Docker替代方案的技术成果。·问题的核心不在于OpenStack，而在于虚拟机管理程序！很多性能基准测试都将Docker与KVM放在了天秤的两端，但却很少将OpenStack牵涉于其中。事实上，前面提到的这次专项基准测试同时将OpenStack运行在KVM镜像与Docker容器环境之下，结果显示这两类技术成果能够带来理想的协作效果。考虑到这样的情况，当我们选择将OpenStack运行在基于Docker的Nova堆栈当中时——正如OpenStack说明文档提供的下图所示——那些资源利用率参数将变得无关紧要。·在这种情况下，云基础设施能够在容器或者虚拟机管理程序当中提供一套完整的数据中心管理解决方案，而这仅仅属于庞大系统整体当中的组成部分之一。以OpenStack为代表的云基础设施方案当中包含多租户安全性与隔离、管理与监控、存储及网络外加其它多种功能设置。任何云/数据中心管理体系都不能脱离这些服务而独立存在，但对于Docker或者是KVM基础环境却不会做出过多要求。·就目前来讲，Docker还不算是一套功能全面的虚拟化环境，在安全性方面存在多种严重局限，缺乏对Windows系统的支持能力，而且因此暂时无法作为一套真正可行的KVM备用方案。尽管正在持续进行当中的后续开发工作将逐步弥合这些差距，但抱持着相对保守的心态，这些问题的解决恐怕也同时意味着容器技术将在性能表现方面有所妥协。·另外需要注意的是，原始虚拟机管理程序与经过容器化的实际应用程序性能同样存在着巨大差异，而且下面这幅来自基准测试的图表清楚地说明了这一点。目前可能合理的解释在于，应用程序通常会利用缓存技术来降低I/O资源开销，而这大大影响了测试结果对真实环境中运行状态的准确反映。·如果我们将Docker容器打包在KVM镜像当中，那么二者之间的差异将变得可以忽略不计。这套架构通常利用虚拟机管理程序负责对云计算资源的控制，同时利用Heat、Cloudify或者Kubernetes等流程层在虚拟机资源的容纳范围之内进行容器管理。总结由此我得出了这样的结论：要想正确地看待OpenStack、KVM以及Docker三者之间的关系，正确的出发点是将其视为一整套辅助堆栈——其中OpenStack扮演整体数据中心管理方案的角色，KVM作为多租户计算资源管理工具，而Docker容器则负责与应用部署包相关的工作。在这样的情况下，我们可以汇总出一套通用型解决模式，其中Docker分别充当以下几种角色：·Docker提供经过认证的软件包，并保证其能够与稳定不变的现有基础设施模型顺利协作。·Docker为微服务POD提供出色的容器化运行环境。·在OpenStack之上使用Docker，并将其作用与裸机环境等同的运行平台。前面说了这么多，我确实亲眼见证过不少经过精确定义的工作负载实例，对于它们来说是否使用云基础设施仅仅是种自由选项而非强制要求。举例来说，如果我出于DevOps的目的而考虑建立一套小型自动化开发与测试环境，那么我个人更倾向于在裸机环境上直接使用Docker机制。而虚拟机与容器这两类环境之间，流程层将成为一套绝佳的抽象对接工具。将流程框架与Docker共同使用的一大优势在于，我们能够根据实际需求、随时在OpenStack以及裸机环境之间进行切换。通过这种方式，我们将能够选择任意一种解决选项——只要其切实符合我们流程引擎对于目标环境的具体需要。OpenStackOrchestration（即Heat）在最新发布的Icehouse版本当中已经明确表示支持Docker环境。Cloudify作为一款基于TOSCA的开源流程框架，原本适用于OpenStack以及VMware、AWS乃至裸机等云环境，而最近也开始将Docker支持纳入自身。谷歌Kubernetes主要面向的是GCE协作目标，但我们也能够通过自定义来使其适应其它云或者运行环境。
近年来，云原生 （Cloud Native）可谓是 IT 界最火的概念之一，众多互联网巨头都已经开始积极拥抱云原生。而说到云原生，我们就不得不了解本文的主角 —— 容器（container）。容器技术可谓是撑起了云原生生态的半壁江山。容器作为一种先进的虚拟化技术，已然成为了云原生时代软件开发和运维的标准基础设施，在了解它之前，我们不妨从虚拟化技术说起。
何谓虚拟化技术
1961 年 —— IBM709 机实现了分时系统
计算机历史上首个虚拟化技术实现于 1961 年，IBM709 计算机首次将 CPU 占用切分为多个极短 (1/100sec) 时间片，每一个时间片都用来执行着不同的任务。通过对这些时间片的轮询，这样就可以将一个 CPU 虚拟化或者伪装成为多个 CPU，并且让每一颗虚拟 CPU 看起来都是在同时运行的。这就是虚拟机的雏形。
容器的功能其实和虚拟机类似，无论容器还是虚拟机，其实都是在计算机不同的层面进行虚拟化，即使用逻辑来表示资源，从而摆脱物理限制的约束，提高物理资源的利用率。虚拟化技术是一个抽象又内涵丰富的概念，在不同的领域或层面有着不同的含义。
这里我们首先来粗略地讲讲计算机的层级结构。计算机系统对于大部分软件开发者来说可以分为以下层级结构：
应用程序层函数库层操作系统层硬件层
各层级自底向上，每一层都向上提供了接口，同时每一层也只需要知道下一层的接口即可调用底层功能来实现上层操作（不需要知道底层的具体运作机制）。
但由于早期计算机厂商生产出来的硬件遵循各自的标准和规范，使得操作系统在不同计算机硬件之间的兼容性很差；同理，不同的软件在不同的操作系统下的兼容性也很差。于是，就有开发者人为地在层与层之间创造了抽象层：
应用层函数库层API抽象层操作系统层硬件抽象层硬件层
就我们探讨的层面来说，所谓虚拟化就是在上下两层之间，人为地创造出一个新的抽象层，使得上层软件可以直接运行在新的虚拟环境上。简单来说，虚拟化就是通过模访下层原有的功能模块创造接口，来“欺骗”上层，从而达到跨平台开发的目的。
综合上述理念，我们就可以重新认识如今几大广为人知的虚拟化技术：
摘要：本文是基于docker 搭建的hadoop 分布式跨主机集群，集群规模为一个master和两个salve，一共使用三台物理主机（两台或者多台物理机均可模拟），集群网络使用的是docker swarm搭建。
备注：中文社区中相关资料极少，相关资料请直接翻阅 官方文档
运行之后会有如下信息提示
进入slave1中，运行如下命令：
同样进入slave2中，运行相同命令
这样，节点slave1 slave2就加入了master的swarm网络了。其中运行的命令即为第二步中创建完网络提示的信息。
观察上一步我们发现， hadoop-master容器启动在master主机上。我们进入到master。
自此，使用docker的跨主机的hadoop集群搭建完成。
问题描述：笔者在搭建过程中碰到了这个问题，docker容器hadoop-master和hadoop-slave1,hadoop-slave2在一个swarm网络中，能够互相ping通，但是在ssh登录的时候出现 connection time out 异常，等了很久最后连接超时，也没有报其他问题。笔者在碰到这个问题的时候，找到的原因是物理主机slave1,slave2的防火墙没有关，直接截拦了对容器内部的ssh访问。
解决方案：
我们是一家做生鲜电商的公司，从系统搭建初期，我们就采用微服务的架构，基于DevOps体系来不断提高我们的交付的质量和效率， 随着业务和团队规模的发展，服务逐渐进行拆分，服务之间的交互越来越复杂，目前整个微服务已经近几十个应用模块， 整体架构上包括负载均衡、API网关、基于Dubbo的微服务模块、缓存、队列、数据库等，目前整个集群的资源利用率也没有一个合理的规划评估，虚拟机上部署多个应用服务隔离性也存在问题，考虑到越来越多门店以及第三方流量的接入，需要考虑系统的快速的伸缩能力，而基于统一资源管理的Docker容器技术在这些方面有一些天然的优势，并且和微服务架构、DevOps体系完美衔接。
经过调研和对比，最终我们采用Mesos作为底层资源的管理和调度，Marathon作为Docker执行的框架，配合ZooKeeper、Consul、Nginx作为服务注册发现。目前已经有部分的核心业务已经平稳的运行在基于Docker容器的Mesos资源管理平台上。
逻辑架构
部署架构
在发布流程中，在发布上线之前的环节是预发布，预发布环境验证完成后进行打包，生成Docker镜像和基于虚拟机部署的应用部署包，push到各自对应的仓库中，并打Tag。
生产环境发布过程中，同时发布到Mesos集群和原有的虚拟机集群上，两套集群网络是打通的。
网络架构
在网络架构选型时，会考虑一下几个原则：
docker bridge使用默认的docker0网桥，容器有独立的网络命名空间，跨主机的容器通信需要做端口NAT映射；Host的方式采用和宿主机一样的网络命名空间，网络无法做隔离，等等这些方式有非常多的端口争用限制，效率也较低。
Docker Overlay的方式，可以解决跨主机的通信，现有二层或三层网络之上再构建起来一个独立的网络，这个网络通常会有自己独立的IP地址空间、交换或者路由的实现。
Docker在libnetwork团队提供了multi-host网络功能，能完成Overlay网络，主要有隧道和路由两种方式， 隧道原理是对基础的网络协议进行封包，代表是Flannel。
另外一种是在宿主机中实现路由配置实现跨宿主机的容器之间的通信，比如Calico。
Calico是基于大三层的BGP协议路由方案，没有使用封包的隧道，没有NAT，性能的损耗很小，支持安全隔离防护，支持很细致的ACL控制，对混合云亲和度比较高。经过综合对比考虑，我们采用calico来实现跨宿主机的网络通讯。
安装好ETCD集群，通过负载均衡VIP方式（LVS+keepalived）来访问ETCD集群。
ETCD_AUTHORITY=
export ETCD_AUTHORITY
构建Calico网络集群，增加当前节点到集群中，Calico 节点启动后会查询 Etcd，和其他 Calico 节点使用 BGP 协议建立连接。
./calicoctl node –libnetwork –ip=
增加可用的地址池ip pool
./calicoctl pool add –nat-outgoing
./calicoctl pool show
创建网络，通过Calico IPAM插件（Driver（包括IPAM）负责一个Network的管理，包括资源分配和回收），-d指定驱动类型为Calico，创建一个online_net的driver为Calico的网络：
docker network create -d calico –ipam-driver calico –subnet= online_net
启动容器，网络指定刚才创建的online_net，容器启动时，劫持相关 Docker API，进行网络初始化。 查询 Etcd 自动分配一个可用 IP，创建一对veth接口用于容器和主机间通讯，设置好容器内的 IP 后，打开 IP 转发，在主机路由表添加指向此接口的路由，宿主机的路由表：
宿主机的路由表：
容器包发送包的路由过程如上图，宿主机上的容器IP 通过路由表发送数据包给另外一个宿主机的容器。
对于有状态的数据库，缓存等还是用物理机（虚拟机），来的应用集群用的是虚拟机，Docker容器集群需要和它们打通，做服务和数据的访问交互。那么只需要在物理机（虚拟机）上把当前节点加入容器网络集群即可：
ETCD_AUTHORITY=
export ETCD_AUTHORITY
./calicoctl node –ip=
服务自注册和发现
API网关提供统一的API访问入口，分为两层，第一层提供统一的路由、流控、安全鉴权、WAF、灰度功能发布等功能，第二层是Web应用层，通过调用Dubbo服务来实现服务的编排，对外提供网关的编排服务功能，屏蔽业务服务接口的变更；为了能够快速无缝的实现web层快速接入和扩容，我们用Consul作为服务注册中心实现Web服务的自动注册和发现。
对于Web服务注册，我们自己实现了Register，调用Consul的API进行注册，并通过TTL机制，定期进行心跳汇报应用的 健康 状态。
对于Web服务的发现，我们基于Netflix Zuul进行了扩展和改造，路由方面整合Consul的发现机制，并增加了基于域名进行路由的方式，对路由的配置功能进行了增强，实现配置的动态reload功能。API网关启动定时任务，通过Consul API获取Web服务实例的 健康 状态，更新本地的路由缓存，实现动态路由功能。
平台的微服务框架是基于Dubbo RPC实现的，而Dubbo依赖ZooKeeper做服务的发现和注册。
Consul在Mesos Docker集群的部署方案 ：
不建议把Consul Agent都和Container应用打包成一个镜像，因此Consul Agent部署在每个Mesos Slave宿主机上，那么Container如何获取宿主机的IP地址来进行服务的注册和注销，容器启动过程中，默认情况下，会把当前宿主机IP作为环境变量传递到Container中，这样容器应用的Register模块就可以获取Consul代理的IP，调用Consul的API进行服务的注册和卸载。
在日常应用发布中，需要保障发布过程对在线业务没有影响，做到无缝滚动的发布，那么在停止应用时应通知到路由，进行流量切换。
docker stop命令在执行的时候，会先向容器中PID为1的进程发送系统信号SIGTERM，然后等待容器中的应用程序终止执行，如果等待时间达到设定的超时时间，或者默认的10秒，会继续发送SIGKILL的系统信号强行kill掉进程。这样我们可以让程序在接收到SIGTERM信号后，有一定的时间处理、保存程序执行现场，优雅的退出程序，我们在应用的启动脚本中实现一段脚本来实现信号的接受和处理， 接收到信号后，找到应用的PID，做应用进程的平滑kill。
应用的无缝滚动发布、宕机恢复
Marathon为运行中的应用提供了灵活的重启策略。当应用只有一个实例在运行，这时候重启的话，默认情况下Marathon会新起一个实例，在新实例重启完成之后，才会停掉原有实例，从而实现平滑的重启，满足应用无缝滚动发布的要求。
当然，可以通过Marathon提供的参数来设置自己想要的重启策略：
“upgradeStrategy”:{ “minimumHealthCapacity”: N1, “maximumOverCapacity”: N2 }
如何判断新的实例是否启动完成可以提供服务，或者当前容器的应用实例是否 健康 ，是否实例已经不可用了需要恢复，Marathon提供了healthchecks 健康 监测模块
"healthChecks": [{
"protocol": "COMMAND",
"command":{
"value":"sh /data/soft/ app "
},
"gracePeriodSeconds": 90,
"intervalSeconds": 60,
"timeoutSeconds": 50,
"maxConsecutiveFailures": 3
}]
通过负载均衡调用HealthMonitor来获取应用实例的监控状态， HealthMonitor是我们的 健康 检查中心，可以获取应用实例的整个拓扑信息。
容器监控、日志
对于容器的监控，由于我们是采用Mesos Docker的容器资源管理的架构，因此采用mesos-exporter+Prometheus+Grafana的监控方案，mesos-exporter的特点是可以采集 task 的监控数据，可以从task的角度来了解资源的使用情况，而不是一个一个没有关联关系的容器。mesos-exporter导出Mesos集群的监控数据到Prometheus，Prometheus是一套监控报警、时序数据库组合，提供了非常强大存储和多维度的查询，数据的展现统一采用Grafana。
根据国家的规定，无论是本科还是专科毕业，都是需要提交论文的。很多人认为专科不比本科，毕业都不需要写毕业论文，但是实际上如今很多专科院校都要求学生在毕业时写一篇毕业论文才能顺利的毕业。
都是要写的。
写好一篇大专毕业论文需要以下几个步骤：
1. 确定研究方向和课题
首先需要确定自己感兴趣的研究方向和课题，可以从实际问题出发，或者根据自己所学专业领域进行选择。
2. 收集资料和文献
收集相关的资料和文献，建立自己的研究框架和思路。要注意收集的资料和文献的可靠性和权威性。
3. 制定论文大纲
根据研究框架和思路，制定论文大纲，明确每个章节的内容和结构。
4. 开始写作
根据论文大纲开始写作，注意论文的逻辑性和条理性，语言简练明了。
5. 完成初稿
完成初稿后，要进行反复修改和润色，保证论文的语言流畅、表述准确。
6. 检查格式和排版
最后要检查论文的格式和排版，遵循学校的格式要求进行排版，确保论文符合学术规范。
总之，要写好一篇毕业论文需要认真准备、耐心研究、严谨论证，同时也要注重论文的语言表达和格式排版。
需要写,是必须写.但是专业不同写的形式内容是不一样的,医学类的生物类的要写成实验报告形式,有些社会类的要写成调查报告形式
大专生一般只要毕业实习报告、收获体会，不要毕业论文和论文答辩。
一、研究目的与意义
1、理论意义或应用前景
要着重说明你为什么要选这个题，写它有没有必要，你选这个题目有什么理论意义和实践意义 。要简洁、直观，很清楚地告诉人家你为什么要定这个，有什么意义。
2、发展趋势
要扣题，要说明进一步探讨这个话题的好处，从自己的条件看可以从哪些方面获得新的突破。有了这样细致的分析与估价，写作者就能确定自己的定位，顺利地进入写作阶段。总之所写的一定要围绕告诉人家你怎么想到定这个题目，为什么写，有什么意义，有没有必要，有什么作用。这样才能说服人家接受你的想法。
二、研究内容
选题的背景和意义，主要说明所选课题的历史背景、国内外研究现状和发展趋势。历史背景部分着重说明本课题前人研究过，研究成果如何。国内外研究现状部分说明本课题目前在国内外研究状况，介绍各种观点，比较各种观点的异同，着重说明本课题目前存在的争论焦点，同时说明自己的观点。
意义一定要叙述的清晰并且是有一定新意的其次注意自己所使用的理论，是用什么理论证明你的观点，也要叙述清楚，否则难以有说服力，在做文献综述和国内外研究水平的评价等等也要有翔实的根，这样才能衬托出选题的意义所在研究的目的、意义。
也就是为什么要研究、研究它有什么价值。这一般可以先从现实需要方面去论述，指出现实当中存在这个问题，需要去研究，去解决，本论文的研究有什么实际作用，然后，再写论文的理论和学术价值。这些都要写得具体一点，有针对性一点，不能漫无边际地空喊口号。
第三，要制订设计方案或调查研究方案，即解决“怎么做”的问题。
明确了“做什么”，下一步就是要确定“怎么做”。
对实验类、设计类，要制订合理的实验方案、设计方案，选择实验工具、设备、仪器、材料。
对社会调查类，要制订调研方案，比如去什么地方调查，调查什么人，调查什么现象等等。
实验方案、设计方案、调查方案是开展毕业设计或论文必不可少的一个步骤。好的方案会非常有助于你的任务开展。如果方案不合理，可能会导致研究走向错误的方向。制订方案需要参考同行、前辈的研究，也要与老师沟通，得到老师的指导。
毕业论文的基本教学要求
培养学生综合运用、巩固与扩展所学的基础理论和专业知识，培养学生独立分析、解决实际问题能力、培养学生处理数据和信息的能力。
培养学生正确的理论联系实际的工作作风，严肃认真的科学态度。
培养学生进行社会调查研究；文献资料收集、阅读和整理、使用；提出论点、综合论证、总结写作等基本技能。
毕业论文任务书中的论文基本要求如下:1.毕业论文的撰写是一项创造性劳动，每位毕业班学生必须严肃认真对待毕业论文的写作。学生在撰写论文的全过程中，应充分发挥主观能动性，并遵从教师的指导，在规定的时间范围内独立完成出反映本人最高水平的论文。不允许抄袭他人的研究成果，更不允许由别人代作。若有类似情节，论文不予通过，不能毕业。2.论文应坚持四项基本原则，观点正确，中心突出，层次分明，论述清楚，论点明确，论据充分，结构严谨，语言准确、简练，文字流畅。对所论述的问题有归纳总结，有分析批评,力求有个人观点和见解。3.毕业论文字数以8000--10000字为宜。4.毕业论文要求递交打印稿。毕业论文是根据本科专业培养目标要求和人才培养方案的总体安排，为培养学生综合运用能力而设置的实践教学环节。撰写毕业论文是高等教育教学计划中必不可少的一个重要环节。
毕业论文是一种综合性的论文，通常需要包括以下几个部分：
1. 封面：包括论文题目、作者姓名、指导教师、学校名称、学院名称、专业名称、提交日期等信息。
2. 摘要：简要概括研究内容、方法和结论，要求简明扼要、准确无误、完整清晰。
3. 目录：列出论文各章节的标题和页码。
4. 绪论：介绍研究背景和意义，概述前人研究成果和不足之处，明确研究目的和问题，阐述研究思路和方法。
5. 文献综述：对前人相关研究进行梳理和总结，包括理论框架、实证研究、研究成果和不足之处等内容。
6. 研究方法：详细介绍研究设计、数据采集和分析方法等。
7. 研究结果：列出研究结果和发现，要求准确、清晰、简洁。
8. 讨论与分析：对研究结果进行解释和分析，探讨研究成果的理论意义和实践应用。
9. 结论：总结研究成果，回答研究问题，提出未来研究方向和建议。
10. 参考文献：列出所有在论文中引用的文献，要求格式规范、完整准确。
11. 附录：包括一些必要的数据、图表、程序代码等内容。
在写毕业论文时，需要注意以下几点：
1. 确定论文选题，明确研究目的和问题。
2. 精心设计研究方法，保证研究的科学性和可信度。
3. 收集充足的资料和文献，了解前人研究成果和现有研究现状。
4. 论文结构要清晰，论述要简洁明了，避免冗长和重复。
5. 文献引用要规范，避免抄袭和剽窃。
6. 论文排版要整齐美观，格式要符合学校的要求。
7. 在撰写过程中要及时与导师沟通和交流，听取导师意见和建议，及时调整研究思路和方向。
总之，毕业论文是对研究生阶段学术能力和研究水平的综合考核，需要认真对待，认真准备和撰写，以确保论文的质量和价值。
选题。选题要遵循三个原则：第一价值性，你必须选择一个具有研究价值的题目，否则一个不具研究价值的题材将很难完成。第二创新性，选题是在于对新领域的探索、研究和填补。否则一个完全没有创新的观点，墨守成规将很难完成毕业论文。第三可行性，根据个人条件、实践、资料占有情况、指导老师的条件选择。 毕业论文选题完毕后，你就要搜集资料，毕竟一个人的思维是有限的，你可通过搜查的材料，充实你的论文观点。搜集资料的途径：一是通过社会调查；二是通过大量阅读、查阅；三是网络资料库 确立论点、选定材料:搜集的材料和论点，你要先予以确定。然后才能将选用的材料用于论证你选定的论点。 编写写作提纲。（一）拟定标题写出论点（二）确定层次分出段落（三） 取舍材料列示论据（四）理顺文脉合理布局五）运用简明概括性语言（专业语言下面有提到） 撰写初稿:初稿的好坏成功的关键，主要要对论文中的结构、层次的整理。 修改，定稿。没有一篇论文是一次成功的，都是经过反复的修改。使得论文的层次不断的清晰，论点不断变得明确。
77paper，作为一个专业的降重网站，已有9年的论文降重经验，在经过2020年新一论文提交季度后，收货颇丰，改过的低于5%的文章上千篇，因此总结出了很多新的降重经验，以下就是满满的干货分享。 其实，看似非常万恶的重复率其实并没有那么可怕，因为即使是像知网这样非常权威的论文检测网站，也是非常机器的检测。系统是非常笨的，一般的检测系统都是按照关键词、相似程度来检测，那么只要我们写的论文“和其他的论文不一样”那重复率自然而然就会很低。 那么关键就是，只要是超过3个字和原文一模一样就要进行修改！ 其次就是，论文降重要在保障原文意思不变，而降低重复率。 以上就是论文降重的原则，下面给大家分享一下降重的技巧，如何在不改变原文意思的基础上“欺骗”机器？ 1、降重界BOSS：复述段落 首先，给大家介绍最精准，最高效，最快捷的方法，复述段落，尤其针对全篇重复，大段红的情况。这也是77 paper降重老师最常用的方法！ “复述”，就像是小时候上语文课老师教我们的段落复述，先通读一下整段，然后根据自己的理解重新编辑，虽然看似是和重写无疑，但是对于全篇重复，大段重复的情况，使用这种方法反而是最快的。77 papr的降重老师，经过多年的经验积累，可以精准的将原文意思复述出来，这也是77paper，性价比高，降重高效的原因。 2、替换词 “替换词”这一方法针对一句重复，给大家举个例子就非常的显而易见啦 改前：提高医务人员的工作满意度是文化提高的一个重要的内容 医院科室文化的提升与医护工作者的工作满意度密切相关 可见，“工作满意度”就是本句话的关键词，关键词不动其他进行修改就可以使得重复率下降啦。 3、修饰词 增加修饰成分是将重复字数断开的最佳方式，不仅可以降低重复率，还可以增加文章的字数，但是不建议整片使用，或是每个名词之前都添加，这样会使得文章“又臭又长”。我们还用上个例子举例： 改前：提高医务人员的工作满意度是文化提高的一个重要的内容 医院科室文化的提升与医护工作者的工作满意度密切相关 在通读整句后，我们可以明显得知，文化就是医院科室的文化，因此只需要在文化面前添加修饰成分即可。 4、语序颠倒 语序颠倒就是我们常见的换“被动语态”运用“反义词”等方式，例如： 改前：我给女朋友打电话，但是女朋友不理我 改后：女朋友拒绝了我打过去的电话 但是，在运用这种方法的时候，若是把握不好会出现句意改动的情况。若是此方法运用不佳，可以在线寻找77paper的老师，帮你修改。 另外还有几种“小技巧”和“小心思”。 如：1、截图法：将重复的公式和表格都截成图片，弹药注意截图的时候要放到100%比例再进行截图，这样就不会出现失真，或者字体颜色出现改动的额情况。2、添加字数：若是文章很难修改，不妨再增加一个段落，总字数增加了，自然重复率就降低了。3、翻译法：运用一些翻译软件如百度翻译，有道翻译等，将中文翻译成小语种再翻译回来，多重复几遍就可以降低啦。4、公式编辑器插入文字：就是将重复的文字利用word里面的公式编辑器，插入文字就可以啦。但是插入的文字不能过多，如果太多也会被查重出来，因此只适合几个字进行编辑。
本科毕业论文需要重写，先了解关于毕业论文重写的原因，然后和导师沟通。英国环球论文为你解答。
润色费用是按照字数来的，不同润色平台价位有一定差异。北京译顶科技价格比较合理，我就是在那边做的，没花多少钱你可以加速去知道了解下
那修改本科毕业论文我觉得一定应该是。在查找资料方面，要真实有趣而尊重原创。