注意力不集中现象在儿童中比较普遍，目前，国内外存在的注意力训练方法有纸质量表、行为观察、生物反馈、计算机辅助训练等方式。
这些方法无法便捷实现大量人群的训练和训练结果的持续有效追踪。
而对儿童进行注意力训练提高他们的注意力水平。
本设计以移动终端的触摸屏操作代替传统的纸笔训练，借助阿里云数据的分布式存储，实现高可用，高性能，可弹性伸缩的目标，免去数据库安全和运维烦恼，借助微信公众平台实现训练结果的一站式追踪。
这种B/S模型为注意力训练提供持久的服务支持，帮助提高儿童的注意力。
通过功能测试和性能测试，验证了该设计的方便操作和可维护性。
这些方法无法便捷实现大量人群的训练和训练结果的持续有效追踪。
而对儿童进行注意力训练提高他们的注意力水平。
本设计以移动终端的触摸屏操作代替传统的纸笔训练，借助阿里云数据的分布式存储，实现高可用，高性能，可弹性伸缩的目标，免去数据库安全和运维烦恼，借助微信公众平台实现训练结果的一站式追踪。
这种B/S模型为注意力训练提供持久的服务支持，帮助提高儿童的注意力。
通过功能测试和性能测试，验证了该设计的方便操作和可维护性。
2023/11/8 14:24:47
755KB
1
针对当前数据治理过程中面临的数据标准不统一、数据质量良莠不齐以及数据安全隐私凸显等问题,提出一种基于区块链的数据治理协同方法,将区块链多方协作、安全可信等特性应用到数据标准的构建、数据安全的保障和数据共享过程的控制。
本方法首先根据数据治理要求和区块链特征,提炼形成基于区块链的数据治理协同模型,通过构建多方协作的数据标准流程、数据标准构建和更新机制、安全可靠的数据共享和访问控制等,实现区块链数据治理协同方法,从而提升数据标准化工作的效率和安全性。
实验及分析结果表明,本文提出的方法比传统的数据标准构建方法在标准用语申请时间效率上具有明显的提升,特别是在大数据环境下,基于区块链智能合约的方法对时间效率提升更为明显,基于区块链的分布式存储等特性为系统的安全、用户行为追溯和审计提供了有力依据和保障。
本文方案对于数据治理工作具有良好的应用示范效果,为行业的元数据管理、数据标准的共享和应用提供了借鉴思路。
本方法首先根据数据治理要求和区块链特征,提炼形成基于区块链的数据治理协同模型,通过构建多方协作的数据标准流程、数据标准构建和更新机制、安全可靠的数据共享和访问控制等,实现区块链数据治理协同方法,从而提升数据标准化工作的效率和安全性。
实验及分析结果表明,本文提出的方法比传统的数据标准构建方法在标准用语申请时间效率上具有明显的提升,特别是在大数据环境下,基于区块链智能合约的方法对时间效率提升更为明显,基于区块链的分布式存储等特性为系统的安全、用户行为追溯和审计提供了有力依据和保障。
本文方案对于数据治理工作具有良好的应用示范效果,为行业的元数据管理、数据标准的共享和应用提供了借鉴思路。
2023/9/2 18:09:50
326KB
1
当前医院PACS存储普遍面临扩容要求，是采用集中式存储，还是采用分布式存储或者超融合方案，用户面临价格，性能，扩展性，运维等方面的挑战
2023/8/27 16:49:09
15.72MB
1
提到大数据存储nosql是不得不提的一个部分,CAP，BASE，ACID这些原理在过去的一些年对其有着一定的指导作用(近年来随着各种实时计算模型的发展，CAP也被渐渐打破)CAP：（Consistency-Availability-PartitionTolerance数据一致性（C）：等同于所有节点访问同一份最新的数据副本；
对数据更新具备高可用性（A）：在可写的时候可读,可读的时候可写，最少的停工时间能容忍网络分区（P）eg：传统数据库一般采用CA即强一致性和高可用性nosql，云存储等一般采用降低一致性的代价来获得另外2个因素ACID：按照CAP分法ACID是许多CA型关系数据库多采用的原则
对数据更新具备高可用性（A）：在可写的时候可读,可读的时候可写，最少的停工时间能容忍网络分区（P）eg：传统数据库一般采用CA即强一致性和高可用性nosql，云存储等一般采用降低一致性的代价来获得另外2个因素ACID：按照CAP分法ACID是许多CA型关系数据库多采用的原则
2023/8/19 13:06:44
240KB
1
通过对Hadoop分布式计算平台最核心的分布式文件系统HDFS、MapReduce处理过程，以及数据仓库工具Hive和分布式数据库Hbase的介绍，基本涵盖了Hadoop分布式平台的所有技术核心。
通过这一阶段的调研总结，从内部机理的角度详细分析，HDFS、MapReduce、Hbase、Hive是如何运行，以及基于Hadoop数据仓库的构建和分布式数据库内部具体实现。
如有不足，后续及时修改。
整个Hadoop的体系结构主要是通过HDFS来实现对分布式存储的底层支持，并通过MR来实现对分布式并行任务处理的程序支持。
HDFS采用主从（Master/Slave）结构模型，一个HDFS集群是由一个Nam
通过这一阶段的调研总结，从内部机理的角度详细分析，HDFS、MapReduce、Hbase、Hive是如何运行，以及基于Hadoop数据仓库的构建和分布式数据库内部具体实现。
如有不足，后续及时修改。
整个Hadoop的体系结构主要是通过HDFS来实现对分布式存储的底层支持，并通过MR来实现对分布式并行任务处理的程序支持。
HDFS采用主从（Master/Slave）结构模型，一个HDFS集群是由一个Nam
2023/6/2 11:51:27
359KB
1
分布式存储有出色的性能，可以扛很多故障，能够轻松扩展，所以我们UnitedStack使用Ceph构建了高性能、高可靠的块存储系统，并使用它支撑UnitedStack公有云和托管云的云主机、云硬盘服务。
由于使用分布式块存储系统，避免了复制镜像的过程，所以云主机的创建时间可以缩短到10秒以内，而且云主机还能快速热迁移，方便了运维人员对物理服务器上硬件和软件的维护。
用户对于块存储系统最直观的感受来源于云硬盘服务，现在我们的云硬盘的特点是：1.每个云硬盘最大支持6000IOPS和170MB/s的吞吐率，95%的4K随机写操作的延迟小于2ms。
2.所有数据都是三副本，强一致性，持久性高达10个9。
3.创
由于使用分布式块存储系统，避免了复制镜像的过程，所以云主机的创建时间可以缩短到10秒以内，而且云主机还能快速热迁移，方便了运维人员对物理服务器上硬件和软件的维护。
用户对于块存储系统最直观的感受来源于云硬盘服务，现在我们的云硬盘的特点是：1.每个云硬盘最大支持6000IOPS和170MB/s的吞吐率，95%的4K随机写操作的延迟小于2ms。
2.所有数据都是三副本，强一致性，持久性高达10个9。
3.创
2023/3/21 6:41:01
14.9MB
1
在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。
每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。
另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。
为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03
15KB