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‘壹’ 关于中国考古的书籍

现代中考古的书籍还是非常多的，考古是一个需要多方面学习的过程，不仅从古代钱币、古代文化、古代民俗、古代衣着等多方面考虑，所以需要看的考古的书也是非常多的

下面这些考古的书籍在图中右下角可获得

考古书籍目录：

《中国青铜器的起源与发展_唐兰》
《先秦货币文编.商承祚》
《新出楚简文字考》
《青铜器.漆器.古玩杂项.张怀林》
《西清砚谱.2册不分卷.清于敏中等编.清内府写绘本.史语所藏版》
《西周青铜器铭文历代史征.唐兰》
《宋代金文着录表一卷 附重编宋代金文着录表一卷（民）容庚编》
《四库全书.子部.谱录类.03.考古图、续考古图、释文-[宋]吕大临撰》
《秦金石刻辞》三卷（丛书集成三编）》
《古器物范图录》三卷《附说》一卷.雨楼》
《敦煌零拾（上虞罗氏自印本）》
《历代符牌图录》
《本朝学术源流概略.民国丛书》
《流沙坠简.罗振玉.王国维编着》

《盛世吉金：陕西宝鸡眉县青铜器窑藏》
《商周彝器通考.容庚》
《商承祚文集》
《商承祚教授百年诞辰纪念文集》
《商承祚 说文中之古文考》
《三代吉金文存释文.罗福颐》
《容庚先生百年诞辰纪念文集》
《容庚：殷周青铜器通论》
《历代钟鼎彝器款识 （宋）薛尚功》
《考古图_续考古图_考古图释文》
《解字说文：中国文字的起源 郑若葵着》
《江汉吉金 湖北省博物馆典藏商周青铜器》
《甲骨文合集释文_2+胡厚宣》
《甲骨文合集释文_1+胡厚宣》
《甲骨文合集材料来源表_下编》
《甲骨文合集材料来源表_上编》
《甲骨文合集补编释文1》
《甲骨文合集补编第07册》
《甲骨文合集补编第06册》
《甲骨文合集补编第04册》
《甲骨文合集补编第03册》
《说文释例.江沅.咸丰刻本》
《殷墟卜辞研究.[日]岛邦男着 濮茅左 顾伟良译》
《殷墟卜辞综述.陈梦家》
《殷墟第四期祭祀卜辞研究》
《殷墟甲骨非王卜辞研究.常耀华着》
《殷墟文字记.唐兰》
《殷墟文字记.唐兰》
《殷墟甲骨非王卜辞研究.常耀华着》
《殷墟第四期祭祀卜辞研究》
《殷墟卜辞综述.陈梦家》
《殷墟卜辞研究.[日]岛邦男着 濮茅左 顾伟良译》
《殷契粹编》
《新出楚简文字考》
《先秦货币文编.商承祚》

‘贰’ BI主要掌握什么

商业智能也称作BI，是英文单词Business Intelligence的缩写。商业智能的概念最早在1996年提出。当时将商业智能定义为一类由数据仓库（或数据集市）、查询报表、数据分析、数据挖掘、数据备份和恢复等部分组成的、以帮助企业决策为目的技术及其应用。目前，商业智能通常被理解为将企业中现有的数据转化为知识，帮助企业做出明智的业务经营决策的工具。这里所谈的数据包括来自企业业务系统的订单、库存、交易账目、客户和供应商等来自企业所处行业和竞争对手的数据以及来自企业所处的其他外部环境中的各种数据。而商业智能能够辅助的业务经营决策既可以是操作层的，也可以是战术层和战略层的决策。为了将数据转化为知识，需要利用数据仓库、联机分析处理（OLAP）工具和数据挖掘等技术。因此，从技术层面上讲，商业智能不是什么新技术，它只是数据仓库、OLAP和数据挖掘等技术的综合运用。BI 是一个工厂：
>> BI 的原材料是海量的数据；
>> BI 的产品是由数据加工而来的信息和知识；
>> BI 将这些产品推送给企业决策者；
>> 企业决策者利用 BI 工厂的产品做出正确的决策，促进企业的发展；
这就是 Business Intelligence，即商业智能——连接数据与决策者，变数据为价值。
BI 应用的两大类别是信息类应用 和 知识类应用，其特征如下表所示：

信息类 BI 应用:
指由原始数据加工而来的数据查询、报表图表、多维分析、数据可视化等应用，这些应 用的共同特点是：将数据转换为决策者可接受的信息，展现给决策者。
例如将银行交易数据加工为银行财务报表。
仅负责提供信息，而不会主动去分析数据。
例如，银行财务报表工具没有深入分析客户流失和银行利率之间关系的能力，而只能靠决策者结合信息，通过人的思考，得出知识。

知识类 BI 应用:
指通过数据挖掘技术和工具，将数据中隐含的关系发掘出来，利用计算机直接将数据加工为知识，展现给决策者。
会主动去数据中探查数据关联关系，发掘那些决策者人脑无法迅速发掘的隐含知识，并将其以可理解的形式呈现在决策者面前。

(3) BI 初级应用模式概览——数据查询(Querying)
数据查询是最简单的 BI 应用，属于 MIS 系统遗产，虽然出身比较老土，但是目前仍然是决策者获取信息的最直接的方法。
如今，数据查询界面已经彻底摆脱了传统 SQL 命令行，大量的下拉菜单、输入框、列表框等元素甚至是鼠标拖拽界面将后台干苦力的 SQL 语句包装成一个妖艳无比的数据获取系统，而本质仍然没有离开数据查询的几大要素：
>> 查什么
>> 从哪儿查
>> 过滤条件
>> 展示方法
目前国外比较流行的数据查询应用已经完全释放了数据查询的灵活性，如右图所示的是 Cognos ReportNet 的数据查询界面 Query Studio，允许用户通过纯浏览器界面，以鼠标拖拽操作定义数据查询要素，并以报表和图表等多种方式展现数据。

(4) BI 初级应用模式概览——报表(Reporting)
报表是国内最热衷的 BI 应用之一，这与报表在我国企事业单位中的历史地位是分不开的。我国的报表以其格式诡异、数据集中、规则古怪等特征着称于世，曾经让无数国外报表工具和 BI 工具捶胸顿足。
报表的两大要素是数据和格式，如果没有格式，则报表应用几乎等同于数据查询应用。可以说，报表就是将查询出来的数据按照指定的格式展现。
报表应用包含了报表展现和报表制作两大模块。报表展现就是让决策者看到报表，并允许决策者通过条件定义来选择报表数据，例如选择报表年度、部门、机构等等；报表制作面向报表的开发人员，其格式定义灵活性、数据映射灵活性、计算方法的丰富程度等均影响了 BI 报表应用的质量。
需要澄清一下的是，Microsoft Excel 不算是一个 BI 报表工具，因为 Excel 没有连接数据源的能力，充其量是一个 Spread Sheet。但是 Excel 强大的格式功能让报表制作人员竟折腰，乃至到后来，几乎所有 BI 厂商都提供了面向 Microsoft Excel 的插件，通过插件，Excel 可以连接到 BI 的数据源上，摇身一变为 BI 报表工具，丑小鸭变天鹅。

5) BI 高级应用模式概览——在线分析(OnLine Analytical Processing,OLAP)
OLAP ，即联机分析处理，是 BI 带来的一种全新的数据观察方式，是 BI 的核心技术之一。
我们知道，数据在数据库中是以数据表来存储的，比如某商店的销售数据存储在如下所示的一张数据表中：

销售时间
销售地点
产品
销售数量
销售金额

2004-11-1
北京
肥皂
10
342.00

2004-11-6
广州
桔子
30
123.00

2004-12-3
北京
香蕉
20
12.00

2004-12-13
上海
桔子
50
189.00

2005-1-8
北京
肥皂
10
342.00

2005-1-23
上海
牙刷
30
150.00

2005-2-4
广州
牙刷
20
100.00

决策者希望知道的往往是分布、占比、趋势之类的宏观信息，比如下列问题：

>> 北京地区的销售数量虽时间的变化趋势？

>> 哪种产品在 2005 年销售比 2004 年销售增幅最大？

>> 2004 年各产品销售额的比例分布？ ……

面对这种需求，必须用 SQL 语句进行大量的 SUM 操作，每得出一个问题的结果，就需要 SQL SUM。面对上面的 7 条记录，我们可以很容易的得出结果，但是当我们面对百万级甚至亿级的记录条数时，例如移动公司通话数据，每次 SQL SUM 都需要消耗大量的时间来计算，决策者经常是在第一天提出分析需求，等到第二天才能拿到计算结果，这种分析方式是“脱机分析”，效率很低。

为了提高数据分析效率，OLAP 技术彻底打破以记录为单位的数据浏览方式，而将数据分离为“维度(Dimension)”和“度量(Measure)”：

>> 维度是观察数据的角度，例如上面示例中的“销售时间”、“销售地点”、“产品”；

>> 度量是具体考察的数量值，例如上例中的“销售数量”和“销售金额”；

这样一来，我们就可以将上面这张平版的数据列表转换为一个拥有三个维度的数据立方体( Cube )：

而探查数据的过程，就是在这个立方体中确定一个点，然后观察这个点的度量值：

当然，数据立方体并不局限于三个维度，这里采用三个维度来说明问题，只是因为通过图形可以表现出来的极限就是三个维度。

维度可以划分层次，例如时间上可以从日向上汇总为月和年，产品可以向上汇总为食品和日用品，地点可以向上汇总为华北和华南，用户可以沿着维度的层次任意向下钻取(Drill Down)和向上汇总(Roll Up)：

通过这种方式，我们就可以摆脱 SQL SUM 对速度的制约，快速定位符合不同条件的细节数据，更可以迅速得到某一层次的汇总数据。OLAP 技术为决策者提供了多角度、多层次、高效率的数据探查方式，决策者的思维不再被固定的下拉菜单、查询条件所束缚，而是由决策者的思维带领数据的获取，任意组合分析角度和分析目标，这种打破传统的互动性分析和高效率使 OLAP 成为 BI 系统的核心应用。

(*) 第四喷：BI 高级应用模式 —— 数据可视化与数据挖掘

(6) BI 应用模式概览——数据可视化(Visualization)

数据可视化应用致力于将信息以尽可能多的形式展现出来，目的是使决策者通过图形这种直观的表现方式迅速获得信息中蕴藏的知识，如趋势、分布、密度等要素。 值得一提的是，以 MapInfo 公司为代表的 GIS 软件商，目前也正在努力结合 BI 应用。MapInfo 率先提出了 Location Intelligence 概念，依托于地理信息系统，展现各地区的属性值，例如人口密度，工业产值，人均医院数量等等，这种可视化应用部分与 BI 数据可视化应用重合，并形成有力补充，有时可以在一个项目中互相搭配。

上图所示的是 Cognos Visualizer 产品，这家伙用几近哗众取宠的丰富形式展现数据和信息，包含了地图、饼图、瀑布图等近五十种展现图形，并提供了二维和三维两种展现方式。所有的图形元素都是可活动的，例如用户可以通过点击地图上的某一个省，钻取到这个省各个城市的信息，这种可交互性是 BI 与普通图片生成软件的显着差异。

(7) BI 应用模式概览——数据挖掘(Data Mining)
数据挖掘是最高级的 BI 应用，因为它能代替部分人脑功能。
数据挖掘隶属于知识发现(Knowledge Discovery)在结构化数据中的特例。
数据挖掘的目的是通过计算机对大量数据进行分析，找出数据之间潜藏的规律和知识，并以可理解的方式展现给用户。
数据挖掘的三大要素是：
>> 技术和算法：目前常用的数据挖掘技术包括——
自动类别侦测(Auto Cluster Detection)
决策树(Decision Trees)
神经网络(Neural Networks)
>> 数据：由于数据挖掘是一个在已知中挖掘未知的过程，
因此需要大量数据的积累作为数据源，数据积累
量越大，数据挖掘工具就会有更多的参考点。
>> 预测模型：也就是将需要进行数据挖掘的业务逻辑由
计算机模拟出来，这也是数据挖掘的主要任务。
与信息类 BI 应用相比，以数据挖掘为代表的知识类 BI 应用目前还不成熟，但是从另一个角度来看，数据挖掘可发展的空间还很大，是今后 BI 发展的重点方向，SAS，SPSS 等知识类 BI 应用厂商形象逐渐高大，悄悄占据了新的利润增长点。

上图中是着名的 IBM Intelligent Miner 在分析客户的消费行为。它能对大量的客户数据进行分析，然后自动将客户划分为若干群体（自动类别侦测），并将每个群体的消费特征显示出来，这样决策者就能一目了然的针对不同客户的消费习惯，制定促销计划或广告计划。

上述功能如果单靠信息类 BI 应用来实现，则需要决策者根据经验进行大量的 OLAP 分析、数据查询工作，而且还不一定能发现数据中隐藏的规律。例如上述客户分类，对于一个拥有 400 万用户的银行来说，如果没有数据挖掘工具，会把人活活累死的。

(8) BI 底座——数据仓库技术(Data Warehouse)
在开始喷这个主题之前，让我们先看看数据仓库的官方定义：
数据仓库(Data Warehouse)是一个面向主题的(Subject Oriented)、集成的(Integrate)、相对稳定的(Non-Volatile)、反映历史变化(Time Variant)的数据集合，用于支持管理决策。以上是数据仓库的官方定义。
“操作型数据库”如银行里记账系统数据库，每一次业务操作（比如你存了5元钱），都会立刻记录到这个数据库中，长此以往，满肚子积累的都是零碎的数据，这种干脏活累活还不得闲的数据库就叫“操作型数据库”，面向的是业务操作。
“数据仓库”用于决策支持，面向分析型数据处理，不同于操作型数据库；另外，数据仓库是对多个异构的数据源有效集成，集成后按照主题进行了重组，并包含历史数据，而且存放在数据仓库中的数据一般不再修改。
操作型数据库、数据仓库与数据库之间的关系，就像 C:、D: 与硬盘之间的关系一样，数据库是硬盘，操作型数据库是 C:，数据仓库是 D:，操作型数据库与数据仓库都存储在数据库里，只不过表结构的设计模式和用途不同。

那么为什么要在操作型数据库和 BI 之间加这么一层“数据仓库”呢？

一是因为操作型数据库日夜奔忙，以快速响应业务为主要目标，根本没精力伺候 BI 这边的数据需求，而且 BI 这边的数据需求通常是汇总型的，一个 select sum(xx) group by xx 就能让操作型数据库耗费大量资源，业务处理跟不上趟，麻烦就大了，比如你存了 5000 元钱，发现十分钟后钱还没到账，作何感想？一定是该银行的领导在看饼图？

二是因为企业中一般存在有多个应用，对应着多个操作型数据库，比如人力资源库、财务库、销售单据库、库存货品库等等，BI 为了提供全景的数据视图，就必须将这些分散的数据综合起来，例如为了实现一个融合销售和库存信息的 OLAP 分析，BI 工具必须能够高效的取得两个数据库中的数据，这时最高效的方法就是将数据先整合到数据仓库中，而 BI 应用统一从数据仓库里取数。

将分散的操作型数据库中的数据整合到数据仓库中是一门大学问，催生了数据整合软件的市场。这种整合并不是简单的将表叠加在一起，而是必须提取出每个操作型数据库的维度，将共同的维度设定为共用维度，然后将包含具体度量值的数据库表按照主题统一成若干张大表（术语“事实表”，Fact Tables），按照维度-度量模型建立数据仓库表结构，然后进行数据抽取转换。后续的抽取一般是在操作性数据库负载比较小的时候（如凌晨），对新数据进行增量抽取，这样数据仓库中的数据就会形成积累。

大多数 BI 应用并不要求获取实时的数据，比如决策者，只需要在每周一看到上周的周报就可以了，95% 的 BI 应用都不要 求实时性，允许数据有 1 小时至 1 个月不等的滞后，这是决策支持系统的应用特点，这个滞后区间就是数据抽取工具工作的时间。当然，BI 应用中通常还将包含极少的对实时数据的要求，这时仅需针对这些特殊需求，将 BI Querying 软件直接连接在业务数据库上就可以了，但是必须限制负载，禁止做复杂查询。

目前的数据库产品都对数据仓库提供有专门优化，例如在安装 MySQL 的高版本时，安装成序会询问你是想让数据库实例作为 Transaction-Oriented ，还是 Decision Support ，前者就是操作型数据库，后者就是数据仓库（决策支持么，再振臂高呼一遍），针对这两种形式，数据库将提供针对性的优化。

(9) BI 花边
BI 的相关知识大致就是这样了，写一些花边作为结束语吧。
BI 要害：BI 无法处理非结构化数据，只能处理数字信息，但是在企业中，还存在有大量像文本、流媒体、图片等非结构化的数据，这些数据同样蕴藏有大量价值，但是面对这些数据，目前的 BI 工具无能为力。比较靠谱的是 IBM Intelligent Miner for Text，但是它在处理中文方面似乎十分薄弱。
BI 厂商和产品：

首先让我们认识一下国外大人物！数据仓库方面，有 IBM DB2，Oracle，Sybase IQ，NCR Teradata 等等；BI 应用方面，有 Cognos，Business Objects，MicroStrategy，Hyperion，IBM 等等；数据挖掘方面，有 IBM，SAS，SPSS 等等。巨无霸 Microsoft 也在 BI 领域插了一腿，推出了 SQL Server Analysis Server、Reporting Services 等 BI 相关产品抢占山头！

我们往往容量只把眼光放在国外的BI大佬们而忽略国内渐渐突起的BI新军，如今国内比较出名的BI有奥威智动的Power-BI，尚南的BlueQuery 及润乾报表等，特别值得一提的是奥威智动的Power-BI是一款标准化BI，在国内已经具有一定的市场占有率。
中国的 BI 市场发展：

时间段
国内 BI 应用情况

2002 年以前
大量 BI 软件被看作是能从多个数据源中抽取数据的报表工作，满眼全是报表。
一开始，公司的销售在推销产品时都向用户介绍：“我们是 BI 领域最强的……”效果不好；后来那些销售终于找到了窍门，上来就说：“我们什么报表都能做！”然后订单不断。

2002-2003
OLAP 的价值终于被某些慧眼发现，一些竞争压力大的企业为了提高竞争力，迫切需要从历史数据中挖掘价值，迅速发现了 OLAP 的优势，这时销售终于不用再说“我们什么报表都能做”了。但是国家机关、垄断型企业，仍旧是报表，并且以为 BI 就是报表。

2004
随着越来越多成功 BI 项目的实施，OLAP 终于得以见天日，这时国内才形成数据查询+报表展示+OLAP分析的合理 BI 应用结构。一些数据可视化的需求也时常被用户提出，在一些竞争激烈、数据量大的企业，已经出现了数据挖掘应用。

2005
信息提供已经无法满足很多企业的要求，特别是银行、通信、证券等竞争激烈、风险密集的行业，大量涌现对数据挖掘的需求，BI 应用终于形成信息+知识的整体。

BI 工具在中国遇到的难题：

* 复杂表样：中国是世界上报表最复杂的国家。中国的表样设计思想与西方不同，西方报表倾向于仅用一张报表说明一个问题，而中国的报表倾向于将尽可能多的问题集中在一张报表中，这种思路直接导致了中国报表的复杂格式和诡异风格。

* 大数据量：中国是世界上人口最多的国家。以中国移动公司为例，仅我国一个省的用户数量，就相当于欧洲一个中等国家的人口，是真正的海量数据！国外数据库、数据仓库和 BI 应用软件，都在中国经受着大数据量承载能力的考验。对于美国，可能一个客户分析应用两秒钟就能出结果，但是在中国这样的数据量下，可就不是两秒钟的问题了。

* 数据回写：中国是世界上对 BI 系统要求最奇特的国家。本来 BI 系统是以忠实再现源数据为原则，但这个原则在中国遇到了难题，许多领导都提出了数据修改需求，“报表里数字不好看，就要能改啊，而且有时候也需要调整啊，这样上级领导看着就好嘛！ ”一个领导如是说。目前能满足此要求的 BI 产品，仅有 Microsoft 和 MicroStrategy 两家。微软对中国市场算是吃透了。

‘叁’ 璋佹湁銆娄箰鍦ㄦ坠宸ョ殏銆嬶纴姹傛や功~

闾绠辩粰鎴戝搱锛屾垜鍙戠粰浣犮

‘肆’ 求油画零基础入门教程

1、涂底料

用大号底料刷讲丙烯底料涂到作画表面上、涂抹动作要大涂底料时应该从左向右、自上而下均匀涂抹，保证颜料可以很好的附着。待底料干燥以后开始作画，除非涂抹很厚，干燥时间一般为半个小时到一个小时。

2、油画笔和画刀的握法

作画过程中一般用手握住画刀的中部，作画时胳膊伸直，胳膊在油画区和油画区外自由转动。对于细节和较小的形状，握笔时手稍微靠前，但要握紧。

对于大的空间作画，应该使用最大号的油画笔。握画刀的方式应该跟握笔的方式相同。可以使用画刀横向把颜料推到作画的表面上，也可以纵向使用。

3、笔触

练习不同的握笔方式，包括竖直、平握，与绘画表面接近平行等等各种方式。改变握笔力度，转动手腕，向不同的方向转动笔。还可以尝试一条线、一片或者轻涂。用不同的笔触在线条或一片颜料上涂色，尝试不同的效果。

(4)手工皂pdf扩展阅读：

技法：

素描稿

一般人看来，素描稿只是粗略的草稿，用几根随意性的线条勾画出物象的大体外形而已，而决定画面最终效果的是色彩塑造。对于采用直接作画法的艺术家来说，素描稿可能如此。而对于古典写实绘画的艺术家来说，

素描稿则相当重要，它是艺术家造型语言的全部。因为素描是最基本的艺术表达方式，是艺术家与自然交流的第一步。在这里我们研究一下青年画家朝戈起素描稿的过程，如图25。

（1）先勾出一个设想性的草稿，用铅笔在纸上画出大构图和人物大体表情，然后对照模特进行写生。画家在写生时多以感性因素为主，人物的外形和神态尽可能接近对象。

（2）在写生过程中充分体味模特的内在气质，紧紧地抓住这一开启性灵的契机加以强化。然后，画家根据写生稿进行加工、概括、提炼。

（3）在前两张素描稿连续嬗变和语言净化的基础上进行第三张素描稿的创作。这一步强调轮廓线处理，使外形更加丰满，人物在光影的作用下产生一种浮雕感。

同时对局部的内容加以充实，画得更加肯定。素描稿敲定之后，画家以极其严格的方法（方格放大法）将素描稿拷贝到画布上。由此看来，起素描稿是一个灵活的造型过程，它允许甚至鼓励不断修改和调整，所有这一切都是为了确定一个明确满意的视觉形象。

在任何油画的起步阶段，都有理由也有必要花费大量时间来起素描稿。起素描稿并不一定上调子，可直接用线在画布上修改、调整，也可以用简单色来确定画面的主体色调与色彩关系。

下面介绍几种起稿用的工具。

（1）炭条。炭精棒与木炭条都适于在画布或木板上画素描。木炭条的性能更好，因为它的印痕较轻，更容易擦掉，用起来较为灵活。炭精棒能留下很重的线条，使轮廓线较为明确。

（2）炭笔。线条较细，更适于画细部。有人不主张用铅笔，认为铅印会从油画色层底下泛上来。

（3）色粉笔与蜡笔。在画布上使用不易过多，要避免使用白色或浅色。在这种素描中过多使用色粉笔或蜡笔会使底子不稳定。

（4）水彩与丙烯色。极薄的水彩不会对油画色的覆盖产生任何影响。若要厚涂，就用丙烯色。

（5）水墨。使用中国书画用水墨，是很有趣的事。墨线既可以用油画色覆盖，也可以保留，它不会轻易被松节油洗掉。

（6）复写纸。可将纸上的素描稿复印到画布上。在起素描稿阶段，发胶、胶液等固定液是不可缺少的。对于易脱落或泛色的材料有必要喷上一层固定液。另外，各种橡皮、抹布等也是必备品。

材料工具

用透明的植物油调和颜料，在制作过底子的布、纸、木板等材料上塑造艺术形象的绘画。它起源并发展于欧洲，到近代成为世界性的重要画种。

产生15世纪以前欧洲绘画中的蛋彩画是油画的前身。在运用蛋彩画法的同时，许多画家继续寻找更为理想的调和剂。一般认为，15世纪初期的尼德兰画家凡·爱克兄弟是油画技法的奠基人。他们在前人尝试用油溶解颜料的基础上，

用亚麻油和核桃油作为调和剂作画，致使描绘时运笔流畅，颜料在画面上干燥的时间适中，易于作画过程中多次覆盖与修改，形成丰富的色彩层次和光泽度

，干透后颜料附着力强，不易剥落和褪色。他们运用新的油画材料创作，在当时的画坛很有影响。油画技术很快在西欧其他国家传开，尤其在意大利的威尼斯得以迅速发展。

油画的主要材料和工具有颜料、松节油、画笔、画刀、画布、上光油、外框等。

① 颜料，分矿物质和化学合成两大类。最初的颜料多为矿物质颜料，由手工研磨成细末，作画时才进行调和鼻衄内。近代由工厂成批生产，装入锡管，颜料的种类也不断增加。

颜料的性能与其所含的化学成分有关，调色时，化学作用会使有些颜料之间产生不良反应。因而，掌握颜料的性能有助于充分发挥油画技巧并使作品色彩经久不变。

② 松节油，是一种挥发性医用油。在油画的调制中，起稀释颜料的作用。一两分钟即可完全挥发，干后无光泽。将松节油和调色油按照一定比例混合使用，干得较快，色彩也比较亮。

③画笔，用弹性适中的动物毛制成，有尖锋圆形、平锋扁平形、短锋扁平形及扇形等种类。

④ 画刀，又称调色刀，用富有弹性的薄钢片制成，有尖状、圆状之分，用于在调色板上调匀颜料，不少画家也以刀代笔，直接用刀作画或部分地在画布上形成颜料层面、肌理，增加表现力。

⑤ 画布，标准的画布，是将亚麻布或帆布紧绷在木质内框上后，用胶或油与白粉掺和并涂刷在布的表面制作而成。一般做成不吸油又具有一定布纹效果的底子，或根据创作需要做成半吸油或完全吸油的底子。

布纹的粗细根据画幅的大小而定，也根据作画效果的需要选择。有的画家使用涂过底色的画布，容易形成统一的画面色调，作画时还可不经意地露出底色。经过涂底制作后，不吸油的木板或硬纸板也可以代替画布。

⑥ 上光油，通常在油画完成并干透后罩涂上光油，保持画面的光泽度，防止空气侵蚀和积垢。

⑦ 外框，完整的油画作品包括外框，尤其是写实性较强的油画，外框形成观者对作品视域的界限，使画面显得完整、集中，画中的物象在观者的感觉中朝纵深发展。

画框的厚薄、大小依作品内容而定。古典油画的外框多用木料、石膏制成，近现代油画的外框较多用铝合金等金属材料制成。

参考资料来源：网络-油画