03 - 技术标准 - 销售模块 - 主数据 - V2.0.doc

数据挖掘技术的广泛应用催生了大量的挖掘工具和系统，为了规范软件开发和数据交换，制定数据挖掘技术规范和标准变得尤为重要。数据挖掘标准可以分为过程标准、接口标准、语言标准和 Web 标准四类。基于这四类标准，构建一个综合性的应用程序框架，可以有效解决数据挖掘标准化面临的挑战，并推动数据挖掘技术的未来发展。

数据采集模块负责将现场物理量转换为数字量，通过各种传感器和变送器的输出实现输入转换。这些模块将数字化数据存储在设备中，以供其他系统使用。

FLIPXYVIEW 可将当前 2D 轴的视图旋转为 x 轴与 y 轴对换，即将当前的水平轴变成垂直轴，反之亦然。注意，此函数仅更改视图，而不改变绘制点的 x 和 y 值。再次应用此功能将取消翻转。

ASF-Alert标准格式规范 2.0 ####简介ASF（Alert Standard Format）是一种标准协议，用于实现远程系统管理和控制。该规范由分布式管理任务组(Distributed Management Task Force, DMTF)制定，支持在操作系统存在(OS-present)和不存在(OS-absent)的环境中进行远程访问和控制。ASF的主要目标包括： -减少现场IT维护需求。 -优化系统本地用户的可用性和性能。 -增强IT管理者对本地系统的远程可视性和可访问性。 -降低维护远程连接所需的系统功耗。 ASF规范定义了在客户端操作系统不存在时最佳服务于这些环境的远程控制和警报接口。而DMTF定义的Desktop Management Interface (DMI)和Common Information Model (CIM)接口则在客户端完全在其操作系统环境中运行时操作。 ####技术细节ASF 2.0规范涵盖了远程系统管理的关键方面，特别是当系统处于无操作系统状态时的情况。它提供了一种统一的方式来报告警报和故障信息，并支持远程监控和管理功能。ASF的主要组成部分包括： - 警报消息格式：定义了警报消息的数据结构和传输方式。 - 设备发现协议：允许管理系统发现网络中的ASF兼容设备。 - 远程控制接口：规定了如何远程控制ASF兼容设备的方法。 ASF规范还包括了对专利权声明的部分，指出实施某些标准元素可能会受到第三方专利权的影响，但DMTF不对这些权利的存在与否承担责任。 ####版权声明与使用条款ASF规范的版权归属于DMTF，该组织是一个非营利性的行业成员协会，致力于推动企业级系统管理和互操作性的发展。DMTF成员和非成员可以复制DMTF规范和文档用于与该组织目标一致的目的，但需给出正确的归属。需要注意的是，随着技术的发展，DMTF规范可能会定期更新，因此在使用特定版本时应注明其版本号和发布日期。 ####专利权声明ASF规范的实施可能涉及第三方专利权，包括临时专利权。DMTF不对用户使用标准时遇到的任何专利权问题负责，也不承担识别、披露或确认所有此类第三方专利权利的责任。DMTF不承担因标准撤销或修改后实施标准而产生的任何费用或损失的责任。

Oracle简易指南v2.0内容提供了基本操作和关键概念，适合初学者和快速入门者。

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本C++代码示例演示了应用程序如何打开Internet连接。该应用程序打开一个预定义的Internet接入点（IAP）；通过设备的设置工具或接入点处理对话框配置接入点。示例还展示了如何按网络类型对现有IAP进行分组列出；即如何向用户仅显示支持分组数据（PSD）或电路交换数据（CSD）的IAP。

网站运行环境 环境: Windows 2000 Server + IIS + ACCESS 主要功能描述 学生在线注册: 学生成功注册后可以登录到考试中心。 考试流程: 学生可在规定的2小时内完成考试。系统会随机生成试题，考试结束后系统会根据数据库中的正确答案自动评分。 成绩提交和管理: 学生成绩自动提交至成绩库，且每期考试仅能提交一次成绩。 补考设置 补考条件: 若学生不及格，后台管理员（老师）可以设置一次补考机会。若错过补考机会，将被视为放弃。 补考记录: 第一次成绩和补考成绩均记录在案，每人每期考试仅限一次补考。 其他功能 题库维护: 包括判断题、选择题和填空题的管理。 试卷维护: 系统支持试卷的灵活管理。 成绩统计: 系统提供成绩统计功能，便于分析。 学生管理: 实现学生信息的全面管理。 管理帐号维护: 支持管理员账号管理，确保系统安全。 后台管理功能 判断题管理 选择题管理 填空题管理 试卷管理 成绩管理 学生管理 系统管理 安全退出

【大数据技术之Hadoop入门】 Hadoop是由Apache基金会开发的分布式系统基础架构，主要用于解决大规模数据的存储和分析计算问题。它起源于Doug Cutting创建的Lucene项目，实现类似Google的全文搜索功能。随着数据量的增加，Lucene面临与Google相似的挑战。Cutting及其团队学习并模仿了Google的解决方案，例如GFS（Google文件系统）对应HDFS（Hadoop分布式文件系统），Map-Reduce对应Hadoop的MapReduce计算框架，而BigTable启发了HBase的发展。Hadoop的发展可以追溯到2001年，当时Lucene成为Apache基金会的子项目。2003年至2004年，随着Google公开GFS和MapReduce的部分细节，Cutting等人在两年内基于这些概念开发了DFS和MapReduce，极大地提升了Nutch的性能。2005年，Hadoop正式成为Apache基金会的一部分，其名称源自Cutting的儿子的玩具大象。Hadoop有三个主要版本：Apache、Cloudera和Hortonworks。Apache版本是最原始的版本，适合初学者学习。Cloudera广泛应用于大型互联网企业，提供支持、咨询和培训等商业解决方案，其产品CDH在兼容性、安全性和稳定性方面有所增强，Cloudera Manager则是集群部署和管理的平台。Hortonworks由雅虎工程师创立，对Hadoop的贡献非常大，其主打产品HDP是100%开源的，包含了Ambari等管理工具以及对Hive性能优化的HCatalog。Hadoop生态系统包括多个组件，如HDFS用于分布式存储，MapReduce负责大数据处理，YARN作为资源管理系统，HBase是NoSQL数据库，Zookeeper提供分布式协调服务，Hive提供类似SQL的接口进行数据分析，Pig简化了大数据处理的编程模型，Oozie是工作流调度系统，Sqoop用于Hadoop和传统数据库之间的数据导入导出，Flume用于日志收集和传输。Hadoop的核心特性包括高容错性、可扩展性和成本效益。通过数据的分布式存储和计算，Hadoop能够处理PB级别的数据。