简介:本文对“加班申请流程”的申请和审批过程进行分析,阐述了该流程设计和实现过程,展示了使用VisualStudio设计和开发SharePoint工作流的一般方法和步骤。
简介:在软件行业中,五年就像是一个地质时代。五年前,Microsoft宣布了自己的Micorsoft.NETFramework计划。从那以后,DataSet(数据集)才开始作为关键对象出现在基于.NET的应用程序中,执行多种数据相关的任务。也是五年前,DataSet被誉为ADO记录集(Recordset)的威力增强版。那么在.NETFramework出现之前,您是如何设计数据访问层(DAL,DataAccessLayer)的呢?我想您一定是以ADO和它全能的Recordset对象——断开的、且可进行XML序列化的——为中心构建数据访问层。
简介:摘要随着社会的发展,网络成为工作的重要手段和生活的重要工具。通过网络来展示自身,吸引关注,发展商机,成为企业单位的重要事务。作为社会发展基础的教育,更应意识到网络的重要性。建校园网站的技术,由传统的静态网站,逐步向动态网站发展。作为学校,需要经常更新内容。本设计采用的是ASP技术,其基本原理是在MicrosoftWindowsNTServer上集成IIS,由ASP脚本启动ADO控件,通过ODBC驱动程序,实现数据库与Web服务器的连接,通过后台管理程序更新数据库,并将数据库的内容通过前台显示出来,从而解决在Internet或内网通过数据库发布信息的难题,大大减少了网站的文件数量和维护更新的工作量。
简介:云计算是分布式计算技术的一种,通过网络将庞大的计算处理程序自动分拆成无数个较小的子程序,再交由多部服务器所组成的庞大系统经搜寻、计算分析之后将处理结果回传给用户。本文简要探讨在云计算时代存在的信息安全问题及解决这些问题的方法。关键词云计算;安全风险SecurityRisks&SolutionsinCloudComputingEraChenXin(JiangsuHighwayManagementCentre,Nanjing211300,China)AbstractCloudcomputingisadistributedcomputingtechnology,networkcomputingwillbeahugeprogramautomaticallysplitintonumeroussmallsubroutine,andthenhandedovertomultipleserversthroughanextensivesystemsearch,calculationandanalysisafterthetreatmentresultsbacktotheuser.Inthispaper,SecurityRisks&SolutionsinCloudComputingErawasInvestigated.KeywordsCloudcomputing;Securityrisk一、云计算的定义与现状云计算是并行计算、分布式计算和网格计算的发展实现。目前云计算的产业分三层云软件、云平台、云设备。上层分级云软件提供各式各样的软件服务。参与者世界各地的软件开发者;中层分级云平台程序开发平台与操作系统平台。参与者Google、微软、苹果;下层分级云设备集成基础设备。参与者IBM、戴尔、惠普、亚马逊。二、云计算的重要特点(一)超大规模。“云计算管理系统”具有相当的规模,Google的云计算已经拥有100多万台服务器,Amazon、IBM、微软、Yahoo等的“云”均拥有几十万台服务器。“云”能赋予用户前所未有的计算能力。(二)虚拟化。云计算支持用户在任意位置、使用各种终端获取应用服务。所请求的资源来自“云”,而不是固定的有形的实体。应用在“云”中某处运行,但实际上用户无需了解、也不用担心应用运行的具体位置。(三)高可靠性。“云”使用了数据多副本容错、计算节点同构可互换等措施来保障服务的高可靠性,使用云计算比使用本地计算机可靠。(四)通用性。云计算不针对特定的应用,在“云”的支撑下可以构造出千变万化的应用,同一个“云”可以同时支撑不同的应用运行。(五)高可扩展性。“云”的规模可以动态伸缩,满足应用和用户规模增长的需要。(六)廉价。由于“云”的特殊容错措施可以采用极其廉价的节点来构成云,因此用户可以充分享受“云”的低成本优势。三、云计算存在的信息安全作为一项可以大幅降低成本的新兴技术,云计算已受到众多企业的追捧。然而,云计算所带来的安全问题也应该引起我们足够的重视。云计算使公司可以把计算处理工作的一部分外包出去,公司可以通过互联网来访问计算基础设施。但同时,数据却是一个公司最重要的财富,云计算中的数据对于数据所有者以外的其他用户云计算用户是保密的,但是对于提供云计算的商业机构而言确实毫无秘密可言。随着基于云计算的服务日益发展,云计算服务存在由多家服务商共同承担的现象。这样一来,公司的机密文件将经过层层传递,安全风险巨大。总的说来,由云计算带来的信息安全问题有以下几个方面(一)特权用户的接入在公司外的场所处理敏感信息可能会带来风险,因为这将绕过企业IT部门对这些信息“物理、逻辑和人工的控制”。(二)可审查性用户对自己数据的完整性和安全性负有最终的责任。传统服务提供商需要通过外部审计和安全认证,但一些云计算提供商却拒绝接受这样的审查。(三)数据位置在使用云计算服务时,用户并不清楚自己的数据储存在哪里,用户甚至都不知道数据位于哪个国家。用户应当询问服务提供商数据是否存储在专门管辖的位置,以及他们是否遵循当地的隐私协议。(四)数据隔离用户应当了解云计算提供商是否将一些数据与另一些隔离开,以及加密服务是否是由专家设计并测试的。如果加密系统出现问题,那么所有数据都将不能再使用。(五)数据恢复就算用户不知道数据存储的位置,云计算提供商也应当告诉用户在发生灾难时,用户数据和服务将会面临什么样的情况。任何没有经过备份的数据和应用程序都将出现问题。用户需要询问服务提供商是否有能力恢复数据,以及需要多长时间。四、云计算中确保信息安全的具体方法(一)对保存文件进行加密加密技术可以对文件进行加密,那样只有密码才能解密。加密让你可以保护数据,哪怕是数据上传到别人在远处的数据中心时。PGP或者对应的开源产品TrueCrypt等程序都提供了足够强大的加密功能。(二)对电子邮件进行加密为了确保邮件安全,使用Hushmail或者Mutemail之类的程序,对收发的所有邮件进行加密。(三)使用信誉良好的服务建议使用名气大的服务商,它们不大可能拿自己的名牌来冒险,不会任由数据泄密事件发生,也不会与营销商共享数据。(四)考虑商业模式在设法确定哪些互联网应用值得信任时,应当考虑它们打算如何盈利。收取费用的互联网应用服务可能比得到广告资助的那些服务来得安全。广告给互联网应用提供商带来了经济上的刺激,从而收集详细的用户资料用于针对性的网上广告,因而用户资料有可能落入不法分子的手里。(五)使用过滤器Vontu、Websense和Vericept等公司提供一种系统,目的在于监视哪些数据离开了你的网络,从而自动阻止敏感数据。比方说,社会保障号码具有独特的数位排列方式。还可以对这类系统进行配置,以便一家公司里面的不同用户在导出数据方面享有不同程度的自由。参考文献1MICHAELMILLER.云计算,2009,72芬加.云计算新版,2009,113张为民,唐剑峰.云计算深刻改变未来,2009,10
简介:我们把《QQ幻想》定位成Q哥Q妹自己的网游,希望通过这款产品能给广大的腾讯用户带来新的体验,也为整个网游市场带来更多的新用户。我们希望《QQ幻想》成为一个能结交更多朋友的网络国度!一个在万千Q友中彰显自我的幻想世界!一个为亿万Q哥Q妹量身打造的社区网游!
简介:高等学校通常通过发放一本入学手册让新生提前了解校园构造、熟悉大学生活环境。文章阐述当前基于RPG形式入学手册的现状,分析纸质入学手册存在的不足之处,利用RPGMakerXP为开发工具,建立一个模拟校园环境,新生扮演游戏中的主角,通过完成一个个虚拟的任务来提前了解校园布局、教学模式、文化活动等,熟悉与获得大学生活经验,从而对大学学习,实践,生活等形成一定的认识,迅速建立起积极健康的大学生活态度。
简介:本文作者从实际应用出发,对现存数据挖掘决策树分类方法进行了研究,并应用到系统当中,实现了决策支持模块。关键词数掘挖掘;决策树算法;改进;实现中图分类号TP301.6文献标识码A文章编号1007-9599(2010)04-0000-02DataMiningDecisionTreeImprovement&ImplementationXiaYan,ZhouXiaohong,WangDong(ChangchunTechnologyCollege,Changchun130033,China)AbstractTheauthorstudiedonexistingDataMiningdecisiontreeclassificationmethodbasedonthepracticalapplication,andappliedtothesystem,achievedadecisionsupportmodule.KeywordsDataMining;Decisiontreealgorithm;Improve;Achieve随着数据库技术的不断发展及数据库管理系统的广泛应用,数据库中存储的数据量急剧增大,在大量的数据背后隐藏着许多重要的信息,如果能把这些信息从数据库中抽取出来,将会产生重要的作用。因此,数据挖掘涉及的学科领域逐渐扩大,数据挖掘的方法也在不断地改进和提高。分类在数据挖掘中是一项非常重要的任务,分类算法可以分为决策树分类算法、遗传算法、神经网络方法、K-最近邻分类算法等。这里,以疾病防控与儿童免疫管理系统中决策支持子系统的开发过程为例,对决策树分类算法的改进及在实际中的应用进行阐述。一、数据选取和数据预处理在本系统中,以预防接种中遇到异常反应后记录的“异常反应调查表”中的数据为例进行说明。具体实现过程详细说明首先输入训练集,由于在真实的SQLServer数据库当中,为了降低存储要求和减少存储时间,并非真正存储每个数据项的属性值,而是用存储数字来对应相应的意义,如在数据库的数据表中,“性别”字段中“1”代表“男”、“2”代表“女”,反应到程序页面时再映射回原来的值,为了说理清晰又限于篇幅,这里只将所有数据集中有代表性的十几组数据作为分类模型创建的输入训练集。表1判断是否需要计划外加强免疫的属性表儿童编号月龄出生状态常住地上次注射后反应是否需要计划外加强免疫0405102<=2正常产城市无不良反应否0405495<=2正常产农村无不良反应否0401342>5正常产城市无不良反应是04054352…5正常产城市轻度反应是04065342…5非正常产城市重度反应是04072342…5非正常产农村重度反应否0401544>5非正常产农村重度反应是0408519<=2正常产城市轻度反应否0404566<=2非正常产城市重度反应是04035472…5非正常产城市轻度反应是0401534<=2非正常产农村轻度反应是0405856>5正常产农村轻度反应是0409533>5非正常产城市无不良反应是04053442…5正常产农村轻度反应否二、生成决策树对训练集的每一个属性,计算其信息增益。以“月龄”属性为例,每个结点中的正反例的个数分别为[2,3]、3,2、4,0,分别计算如下info2,3==0.971;info3,2==0.971;info4,0=0;计算信息熵E(月龄)==0.693;计算该属性的信息增益量,选取信息增益最大的属性为节点,按该属性的值划分数据集合Gain(月龄)=Info(9,5)-E(月龄)=0.940-0.693=0.247;同理,对“注射反应”属性、“出生状态”属性、“常住地”属性都可计算每个结点的正反例的个数(由于篇幅有限,不作计算)。通过对各属性信息增益的计算结果,选择“月龄”属性作为根节点,然后划分“月龄<=2”的所有可能性。计算当“月龄<=2”时,“注射反应”、“出生状态”、“常住地”的信息增益值Gain(注射反应)=Info(2,3)-E(注射反应)=0.971-0.4=0.571;Gain(出生状态)=Info(2,3)-E(出生状态)=0.971-0=0.971;Gain(常住地)=Info(2,3)-E(常住地)=0.972-0.951=0.020;同理考虑“月龄>5”的情况,由于“月龄>5”时,各个节点都是纯节点,所以不再划分。三、产生决策规则遍历决策树,输出叶结点类属性值,用IF—THEN形式表达为IF(月龄2…5AND注射反应=无)THEN(类别=是)IF(月龄2…5AND注射反应=轻)THEN(类别=是)IF(月龄2…5AND注射反应=重AND出生状态=正常产)THEN(类别=是)IF(月龄2…5AND注射反应=重AND出生状态=非正常产AND常住地=城市)THEN(类别=否)IF(月龄2…5AND注射反应=重AND出生状态=非正常产AND常住地=农村)THEN(类别=是)……依此类推,共可产生十三条规则。四、决策支持子系统的分析用上述基于决策树的分类算法所得到的模型生成的规则来预测测试集中的未知数据属于哪一类,并通过该模型的测试结果与实际情况相吻合的准确率来判断该决策树是否有效。首先,用整个数据集中2/3的数据作为训练集按照基于决策树的分类算法来建立模型,生成一棵决策树。然后,用余下的1/3的数据作为测试集,通过创建的模型进行预测,并将预测结果和实际值进行比较。如果准确率达到或超过事先确定的阈值,则可以认定该模型对于数据分类是有效的,能够在实际中应用;反之,则认定该模型的分类效果不好,需要按以上步骤来重新判断,直到分类准确率达到预定的阈值为止。在本系统中,经过测试预测准确率已达到87%,在可以接受的范围内,所以算法是有效、可行的。参考文献1陈文伟,黄金才.数据仓库与数据挖掘.人民邮电出版社,20042王万森.人工智能原理及应用.电子工业出版社,20003范明,孟小峰.数据挖掘——概念与技术.机械工业出版社,2001作者简介夏琰(1980-),女,吉林长春人。长春职业技术学院信息技术分院,教师,讲师,硕士,研究方向为计算机应用。