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  • 简介:昆士兰大学的昆士兰脑研究所在澳大利亚率先为存储网络部署博科第六代光纤通道技术SupportingtheBigDataEnvironmentinQueenslandBrainInstituteDemand澳大利亚昆士兰大学的昆士兰脑研究所成为澳大利亚第一家迁移到博科第六代光纤通道存储网络解决方案的机构。博科G620交换机为昆士兰脑研究所提供其所需的速度和性能,消除数据瓶颈,

  • 标签: 昆士兰大学 数据环境 光纤通道 网络解决方案 存储网络 Queensland
  • 简介:计算机数据库在实际操作中有时会产生许多的问题,所以计算机数据库入侵检测技术是保障企业和个人的隐私以及国家的稳定和安全的关键,数据库入侵检溺4技术是保护信息安全的重要组成,目前计算机数据库入侵检测技术基本是在防火墙以及数据加密之后开发创造的安全保护技术。虽然目前防火墙在计算机数据库系统中被广泛运用,但防火墙自身无法充分抵挡黑客的侵袭,所以加强对计算机数据库入侵检测技术的研究势不可挡。文章主要环绕计算机数据库入侵检测技术展开讨论,来增强我国计算机数据库系统的稳定性。

  • 标签: 计算机数据库 入侵检测技术 发展研究
  • 简介:上期说到FredBrooks和他的新书《TheDesignofDesign》,Brooks在这本书里面的一段话很有趣,“作为IBM的经理,我所作的最富有创造性的行动和产品开发毫不相干。我把一名前途无量的工程师送到密歇根大学读博士,同时他还可以作为一名全职IBM雇员继续职业生涯。这个行动当时看起来只是一个繁忙的计算机架构经理偶发的人事活动,然而,IBM所获得的回报,远出我的意料之外。”

  • 标签: 关系数据库 软件工程 IBM Fred 产品开发 职业生涯
  • 简介:数据挖掘是数据库常用技术之一,用其解决传统数据操控系统不足,可提现出计算机服务器的优越性能,摆脱早期用户处理数据流程的不足之处。为了充分体现数据挖掘技术应用优势,更好地服务于广大计算机用户。本文分析了数据挖掘技术现实作用,提出数据挖掘自动化控制技术特点,设计符合当代用户使用需求的自动化控制平台。

  • 标签: 数据挖掘 自动化 控制平台 设计
  • 简介:印度南部安得拉邦当局计划在监狱内设立外包机构。该机构将拟招200名受过教育的囚犯去从事文职工作,诸如数据输入和信息加工处理。在接下来的4个月里,这一项目将在靠近邦首府的Charlapally中心监狱首先运行。

  • 标签: 数据输入 印度 外包 雇佣 加工处理 机构
  • 简介:信息技术的发展推动了档案事业的发展,而数据挖掘技术在档案管理系统中的应用是为了提高档案利用率,实现档案服务的必然。本文从数据挖掘技术的相关内容入手,论述了数据挖掘技术的基础知识,并结合数据挖掘技术在档案管理系统中的具体应用进行了分析与探讨。

  • 标签: 数据挖掘技术 档案管理系统 档案事业
  • 简介:上海集装箱码头有限公司(简称SCT,网址)是由上海港集装箱股份有限公司与香港和记黄埔上海港口投资有限公司共同投资组建的,是全国交通系统第一家合资企业。现拥有宝山、张华浜、军工路3个国际集装箱专用码头,其集装箱吞吐量在2000年即已达295万标准箱,比上年增长13.7%。为了适应不断扩大的业务需求,

  • 标签: SCT 决策支持系统 数据仓库 数据管理 数据库 CA
  • 简介:商业信息系统的建设是一个复杂的系统工程,它的应用能否达到系统的预期目的,并不仅仅体现在是否采用了先进的信息处理设备上,而更多体现在商业信息系统建设的体系结构上,这种体系结构更多的体现在对数据结构体系的建设上。很大程度来说,一个商业应用系统的成功与否取决于基于数据的建设是否成功。SQLServer2000作为建大型商业应用的最佳的核心引擎数据库之一,也是基于微软技术的商业应用解决方案的核心。

  • 标签: 商业数据库 数据为中心 数据挖掘 商业信息系统
  • 简介:互联网的普及,宽带的流行,带动了个人网站的发展。但是要维护好一个网站还是需要很大精力的。别的不说,光内容更新就得吲尔忙活的,尤其是仍然在使用静态网页更新的朋友则更是痛苦得不行。其实我们完全可以打造一个动态更新的带后台管理程序的个人网站,使更新异常简单。目前动态页面技术比较普及的是ASP语言,为此我们结合常用的网页制作工具DW2004来制作自己的个人动态更新网站。

  • 标签: 数据库 网页制作工具 个人网站 ASP语言 网页更新 管理程序
  • 简介:伴随计算机技术的不断发展进步,而各种不同的计算机软件由于开发商不同,其数据结构也各种各样,假如用户需要操作两套或者两套以上的软件,需要根据计算机提供对应的格式基础,按照计算机软件保留各种格式的数据结果,这样无形中就增加了用户的工作量,并且软件处理流程链也容易中断。而计算机软件的数据接口可以很好的解决这类问题。本文就针对计算机软件数据接口的应用进行分析研究。

  • 标签: 计算机软件 数据接口 应用
  • 简介:摘要随着移动计算技术的发展,移动数据库逐步走向应用,在嵌入式操作系统中移动数据库更显示出其优越性。本文分析移动数据库的特点、体系结构;介绍移动数据库系统中的一些关键性技术,并指出了移动数据库应用方向。

  • 标签: 嵌入式系统 移动数据库 应用 发展
  • 简介:摘要由于计算机应用的飞速发展,很多单位都存在多个业务处理系统。这些业务处理系统是在不同时期因不同业务需要独立建立起来的,不可避免地产生“信息孤岛”现象。这种情况下,改变原有的异构、分散和孤立的基础架构、重新构筑一个全新的技术架构的“信息整合战略”应运而生。

  • 标签: 数据仓库 数据整合技术 物化视图
  • 简介:数据访问如何保护数据库连接字符小将数据库连接字符串(DatabaseConnectionString)置于weh.config中的〈connectionStrings〉,然后通过受保护的配置提供程序之一(RSA或DPAPI)对〈connectionStrings〉进行加密。

  • 标签: ASP.NET 通信安全 安全策略 Connection 数据库连接 CONFIG
  • 简介:很多朋友都在使用Excel编辑、处理各种数据报表,在使用过程中往往会发现Excel自动计算的结果与我们自己手动计算的结果会出现一个误差。例如Excel工作表中有B2=16.18、C2=12.69,将B2与C2之和乘以0.11,将结果“四舍五入”,保留两位小数,再将结果乘以3.12。再“四舍五入”保留两位小数,Excel的计算结果是“9.91”,而我们手工计算的结果是“9.92”。是什么原因造成Excel计算错误呢?难道Excel也会犯迷糊?非也!Excel并不会犯迷糊,造成误差的根本原因是“四舍五入”。

  • 标签: EXCEL工作表 四舍五入 数据误差 自动计算 数据报表 计算结果
  • 简介:随着科学技术的发展,网络技术得到了较为普遍的运用。其既推动着社会进步,也改变了人类生活。而计算机数据库的入侵检测技术直接关系到数据库的安全以及网络的正常运行。本文丛研究入侵检测技术的重要性入手,分析了当前检测技术存在的问题,并对相应的解决方案进行探讨。

  • 标签: 计算机 数据库 入侵检测技术 解决措施
  • 简介:XML深入支持XLing是一种全新的内存中XML编程API。号门用于利用最新版本的.NETFramework中诸如Language—IntegratedQueryframework的能力。就像QueryComprehension根据基础标准的.NETFramework查询操作增加了常用、方便的语法一样,通过XML文本和对XML的后期绑定,VisualBasic9.0提供了对Xlinq的深入支持。

  • 标签: XML文本 Visual Basic 数据库查询 FRAMEWORK INTEGRATED
  • 简介:全新博科SLX交换机实现对数据中心自动化和网络可视性的改进,以云的速度实现业务敏捷性博科进一步扩大博科SLX系列,新增具有无与伦比的网络可视性的创新交换机,并添加了BrocadeWorkflowComposer自动化套件作为交钥匙式自动化套件。这是行业首个在数据中心堆栈所有层都实现敏捷性,同时通过开放性而为客户提供各种选择的数据中心网络产品组合。通过博科产品,企业机构能够构建帮助他们快速地适应技术过渡,以云的速度交付新服务并加快数字转型的网络。

  • 标签: 数据中心 WORKFLOW COMPOSER 敏捷性 产品组合 企业机构
  • 简介:摘要本文分三部分介绍了个人防火墙系统模型的设计。第一部分介绍了数据包过滤模块的设计;第二部分进程管理模块实现了与Windows操作系统的任务管理器的“任务管理”部分的功能;第三部分端口扫描模块在Windows平台下使用套接口(SOCKET)技术实现了把本机作为客户端,把需要扫描的IP地址所在的机器作为服务器端端口扫描。

  • 标签: 防火墙 套接口 内核 NDIS 过滤器
  • 简介:随着社会经济的快速发展,网络信息技术的进步,出现了一种Java语言。在开发J2EE标准时,若直接用JDBC来操作系统数据库,在一方面不仅工程大和代码冗长,同时也不便于维护,易产生较大影响与危险。为有效地解决这些问题,必须要以一种完全面向对象自身业务意识以及概念来开发,在这一过程中,产生了很多的对象持久化技术,如Hibernate、JDO以及OJB等。下面文章就利用Hibernate对象持久化服务简化Java数据库访问进行研究和分析。

  • 标签: HIBERNATE 简化 JAVA 数据库 方位 持久化服务
  • 简介:本文首先讨论了数据挖掘技术,给出了一种企业决策系统。并就决策系统的构成、流程和采用的数据挖掘技术进行了探讨。关键词数据挖掘;数据仓库;企业决策系统中图分类号N37文献标识码A文章编号1007-9599(2010)04-0000-01ResearchofDataMiningTechnologyinBusinessDecision-makingSystemShiDongsheng(InnerMongoliaUniversity,Information&EngineeringTechnologyCollege,InnerMongolia,Baotou014010,China)AbstractThispaperdiscussesdataminingtechnology,presentsabusinessdecisionsystem.Decision-makingsystemoncomposition,processanduseofdataminingtechniquesarediscussed.KeywordsDatamining;Datawarehouse;Businessdecision-makingsystem随着计算机管理信息系统的飞速发展和广泛应用,企业生产经营的自动化水平不断提高,大大提高了工作效率。但企业业务系统运行所产生的大量原始数据是企业生产经营活动的真实记录,不能为本企业加以有效的统计、分析及评估,无法将这些数据转换成企业有用的信息、为企业战略决策提供参考和支持。数据挖掘正是在这样的应用需求环境下产生并迅速发展起来的,它的出现为智能地把海量数据转化为有用的信息和知识提供了新的思路和手段,设计开发基于数据挖掘的企业决策系统是合理解决这一问题,提升企业综合竞争力的最佳对策。一、数据挖掘技术数据挖掘,是指从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中,提取隐含在其中的、人们不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。它是数据库研究中的一个新领域,融合了数据库、人工智能、机器学习、统计学等多个领域的理论和技术,把人们对数据的应用从低层次的查询,提升到从数据中挖掘知识,提供决策支持的层级。数据挖掘一般由数据准备、挖掘操作、结果表达和解释三个主要阶段组成。在数据准备阶段应集成多个运作数据源中的数据,解决语义模糊性、处理遗漏数据、清洗脏数据。挖掘阶段是一个假设产生、合成、修正和验证传播的过程,也是上述三个阶段的核心。结果表达和解释阶段根据最终用户的决策目的把提取的有用信息正确地表达出来。数据挖掘的方法和技术可大致划分为三类统计分析、知识发现、可视化技术等。统计分析用于检查异常形式的数据,然后利用统计模型和数学模型来解释这些数据,统计分析方法是目前最成熟的数据挖掘工具。而知识发现则着眼于发现大量数据记录中潜在的有用信息或新的知识,属于所谓“发现驱动”的数据挖掘技术途经。知识发现常用的方法有人工神经网络、决策树、遗传算法、模糊计算或模糊推理等。数据质量、可视化数据的能力、极大数据库尺寸、数据挖掘者的技能、数据的粒度都是影响知识发现方法的重要因素。可视化技术则采用直观的图形方式将信息模式、数据的关联或趋势呈现给决策者,决策者可以通过可视化技术交互式地分析数据关系。二、基于数据挖掘的企业决策系统数据挖掘面对的是经初步加工的数据,使得数据挖掘更专注于知识的发现;而数据仓库用于完成数据的收集、集成、存储、管理等工作,两者必须有机结合起来使用。基于数据挖掘的企业决策系统主要由数据库、数据仓库、数据仓库管理模块、知识库、知识发现模块、数据挖掘工具、人机交互模块构成(如下图所示)。系统的输入主要源于经过初步处理的数据数据以及存储在知识库中的历史知识和经验;数据仓库管理模块用于数据仓库的建立以及数据的筛选操作;知识发现模块控制并管理知识发现过程,它将数据的输入和知识库中的信息用于驱动数据选择过程、知识发现引擎过程和发现的评价过程;人机交互模块通过自然语言处理和语义查询在用户和系统之间提供相互联系的集成界面。数据挖掘工具用于完成实际决策问题所需的各种查询检索工具、多维数据的联机分析分析工具等,以实现决策支持系统的各种要求。数据挖掘主要提供了以下几种模式(一)分类模式根据数据的值从树根开始搜索,沿着数据满足的分支往上走,直到树叶确定类别。(二)回归模式回归模式与分类模式相似,区别在于分类模式的预测值是离散的,而回归模式的预测值是连续的。(三)时间序列模式根据数据随时间变化的趋势预测将来的值。只有充分考虑时间因素,利用现有数据随时间变化的一系列的值,才能更好地预测将来的值。(四)聚类模式把数据划分到不同的组,组之间的差别尽可能大,组内的差别尽可能小,进行聚类前并不知道将要划分成几个组和什么样的组。(五)关联模式利用数据项之间的关联规则。(刘)和概念描述和比较操作把具有共同性的数据做汇总操作,从而得到一个具有一般性的规则描述。在实际应用中,可以根据具体情况采用不同模式组合,达到最优化的数据挖掘方式。在用户使用该系统时,首先需要通过分析决策需求,描述和表示决策的问题,确定数据来源,即可建立数据仓库;其次针对所要发现的任务的所属类别,设计或选择上述有效的数据挖掘算法并加以实现,从平凡的历史数据中提出综合数据,独立存储为库文件,作为更高一层数据挖掘对象;同时测试以评价所发现的知识,对知识进行一致性、效用性处理。最后根据最终用户的要求,建立适用于决策支持的数据仓库的集成界面和应用程序,使用户能在决策支持中运用所发现的知识。对于该系统的执行,每个步骤包含了循环和反复,可以对发现的知识不断求精、深化,并使其易于理解。三、结论总之,数据挖掘技术可以使其应用者由原来通过定期的、固定的报表进行定性的分析而上升到实时的、动态的各种形式的图表进行定量的分析,从而可以敏感地发现市场的微小变化并迅速做出反应,为企业在激烈的市场竞争中立于不败之地提供了强有力的工具。参考文献1范明,孟小峰.anjiawei,etal.数据挖掘概念与技术M.北京机械工业出版社,20072李捷.基于数据仓库和数据挖掘的企业决策支持系统研究J.科技经济市场,2006,73范丽霞,张雪兰.利用数据仓库和数据挖掘实现电信决策支持系统J.计算机与现代化,2005,8

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