王斌会多元统计分析及R言语建模,是从事大数据分析的统计建模基础教材!
2017/9/22 23:10:05 95.36MB 大数据 多元统计分析 R语言
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OA办公系统的九大设计原则:1.整体性系统整体设计能有效的实现后台一体化管理,前端满足用户个性化需求,系统标准化程度高。
2.先进性软件采用的技术,将在相当长的时间内保证技术的发展能力,应具有良好便捷的升级能力,选用的硬件设备及操作系统、数据库产品、应用软件均具有先进性及成熟的技术与产品。
3.规范性遵循统一的国家规范公文格式和交换接口标准。
4.高效性系统提供对各类事务处理的高效性。
使对大容量数据的查询和更新等操作也在较短的时间内迅速完成。
对于大数据量的处理,也能高效地完成。
5.安全可靠性采用最成熟和应用最广泛的技术平台,支持身份认证技术、安全加密技术;
数据在传输过程和数据库中采用高加密技术,保证数据的安全性。
分不同的角色控制信息数据,采用横向和纵向结合的矩阵权限控制模式,保证企业的各种信息安全。
6.扩展性由于计算机和网络等领域技术发展十分迅速,应用环境,系统硬件及系统软件都会不可避免将被更新,系统的可扩充性及版本的兼容性,直接影响着应用系统和用户需求的发展和功能的提升。
因此,OA系统十分重视扩展性,能很容易地适应调整,扩充和删减;
另一方面,它还具有与其它系统的接口能力,利用各系统功能之长,进行优势互补。
7.适应性和灵活性在日常工作中,不可避免地需要进行机构及人员的调整,OA系统能提供充分的变更与扩展能力,适用机构及人员的调整。
OA系统还具有图形化工作流定义工具,系统管理员可在浏览器环境下任意调整或定义工作流程。
系统具有灵活的信息发布系统,用户可根据需要定制发布需要的新闻、通知。
8.易用性系统的设计尤其重视用户界面的友好性。
简洁大方、功能齐备、美观实用、提示准确。
9.健壮性OA办公系统的开发设计应该支持应用和数据库等多重负载均衡能力,支持附件服务器和数据库服务器分离技术,从而支持数万用户同时在线和同时操作的能力,不会因为用户数的增长或者信息量的增长,而导致系统响应能力下降。
如何分辨OA办公系统的优劣?设计原则是一个重要的评判标准。
优秀的设计原则能让OA办公系统脱颖而出,实现系统整体的高功能、高可用、可扩展,发挥出更强的协同办公能力。
而OA办公系统设计的九大原则,基本上包括了OA办公系统的功能指标,给项目开发和用户选型提供了有益的借鉴,对于中国OA办公系统的整体水平也能起到提升作用。
2016/6/2 13:45:38 29KB OA maven java SSM
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本文搜集了近年各公司大数据开发岗位的面试题,涉及Hadoop、Spark、kafka、HBASE等大数据组件相关组件
2017/5/19 21:17:32 2.87MB Spark Hadoop Kafka
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工业互联网大数据平台建设计划
2019/8/21 15:06:23 26.28MB 大数据 解决方案 工业互联网
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大数据及时数据采集架构
2015/3/22 4:45:14 787KB 大数据 storm kafka
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混合云数据中心运维管理发展。
未来5~10年,云计算、大数据、移动互联、物联网和社交工具等将引领信息化技术发展的趋势。
随着这些技术的广泛、深入应用,将对IT带来巨大变革,同时也改变了运维管理的工作内容、工作模式。
信息化架构的不断演变,使得运维管理既要兼容多种基础架构,并对封装后的信息化基础架构服务和业务应用服务进行保障,驱动组织向自动优化、服务导向的运维模式提升。
2019/8/2 14:40:56 5.45MB 混合云 数据中心 运维管理
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2021贺岁大数据入门spark3.0入门到精通资源简介:本课程中使用官方在2020年9月8日发布的Spark3.0系列最新稳定版:Spark3.0.1。
共课程包含9个章节:Spark环境搭建,SparkCore,SparkStreaming,SparkSQL,StructuredStreaming,Spark综合案例,Spark多语言开发,Spark3.0新特性,Spark功能调优。
2015/8/22 23:45:22 595.06MB spark 大数据
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大数据技能学习笔记之Hive.docx
2018/7/17 14:40:08 2.44MB hive
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大数据平台基本架构指南
2016/10/8 23:11:18 1.37MB 大数据 数据平台
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随着大数据产业在各个行业的落地生根,基于大数据的数据分析任务也越来越严峻。
一方面,传统的数据分析软件如SAS、SPSS等技术较为滞后、跟大数据平台的整合较差、好多算法无法胜任大数据模式,此外,成本也较高。
另一方面,基于大数据手段的新型数据分析软件层出不穷。
然而,很多该类型的分析软件只是包了一层开源软件的壳,缺乏很多实用的功能,没法用于生产环境的数据挖掘任务。
Sophon是一款注重实战的分布式机器学习平台。
除了丰富的分布式机器学习算法以外,它还实现了用户生产环境需求的功能,以及丰富的数据预处理算子。
尤其在深度学习领域,Sophon是国内第一家拥有图形化拖拽能力的深度神经网络训练平台,优化了分布式GPU调用,能够用于文本、图像等常见的深度学习领域。
2018/7/18 12:56:15 4.94MB 星环科技 sophon 人工智能
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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 钉钉 钉钉打卡