图书馆数据信息智能管理系统设计

面对图书馆信息海量化、管理智能化、知识获取快速化等问题,对图书馆信息管理现状进行了分析。对管理系统中的各类数据库进行了设计,详细给出了图书馆数据信息智能查询、统计分析等数据统计方案。为下一代图书馆信息管理系统建设给出了科学的设计思路。     

不确定移动对象概率Skyline集的查询更新

Skyline查询的研究已从传统的静态Skyline操作延伸到动态的、不确定数据集上的Skyline查询和计算上。研究了移动环境下,查询点位置固定、目标点处于运动状态并且位置不确定情况下的连续概率Skyline计算问题。这个过程中,移动对象与查询对象之间的距离随时间不断变化。移动对象由于其运动状态导致位置无法精确定位,因此移动对象之间的支配关系只能采用概率形式表示,且随时间不断变化。给出了移动对象间的支配概率的定义,以及移动对象Skyline概率的定义,并定义了触发事件来记录对象支配概率发生变化的时刻,实现概率Skyline计算的连续跟踪和动态更新。提出了基于事件触发的连续概率Skyline查询算法(event triggered continuous probabilistic Skyline query for uncertain moving object,U-ECPS),对移动环境下的Skyline集进行连续查询和更新。大量的实验结果验证了U-ECPS算法的有效性。     

化枯燥为兴趣——《走进数据库》教学设计

●创新整合点运用多媒体课件进行任务导航,引领学生一步步走进数据库管理系统。利用Moodle平台进行资源共享、小组讨论、展示交流、教学反馈,让学生真正成为学习的主人。●教材分析本节内容重点是让学生利用数据库管理软件实现数据库查询等操作,虽然信息技术课主要就是让学生操     

Deep Web 研究现状与展望

随着Deep Web数量和规模的快速增长,通过对其发起查询请求以得到存储在后台数据库中的相关信息,日渐成为用户获取信息的主要方式。为了方便用户有效地利用Deep Web中的信息,越来越多的研究者致力于这一领域的研究,重点之一是Deep Web后台数据库的数据集成。由于Deep Web后台数据库存储的主要是文本信息,使得从文本处理角度出发,针对Deep Web中存储的内容进行查询与检索的研究具有十分广阔的应用前景。本文对Deep Web的研究现状进行了较为详细的分析,同时对研究的发展方向进行了展望。     

避免DNS缓存被干扰

很多人都遇到过DNS被干扰的情况,不是莫名其妙地弹出广告信息,就是被解析到乱七八糟的网站,这是因为通过UDP协议进行DNS查询时会收到来自旁路的信息干扰。而通过TCP协议进行DNS查询则不会出现这样的结果。下载名为Tcp-DNS-proxy的小工具,其作用是在本地系统设置一个DNS代理服务     

基于MVC模式的Web0A系统的设计与实现

为了方便企业的管理和提高协同办公效率,越来越多的企业采用了WebOA系统。针对传统设计模式开发的WebOA系统存在维护成本高、难以扩展等缺陷,文中提出一种基于MVC设计模式的系统开发方案。首先详细介绍了MVC模式的设计思想和ZendFramework的工作流程及原理,然后阐述了系统设计与实现的整个过程。该设计方案充分利用了MVC的结构和特点并已成功应用于某办公自动化系统的开发。实践表明,基于MVC模式开发的OA系统运行稳定,具有较好的灵活性和高效性,并且大大减少了系统的开发周期,达到了预期的效果。     

基于Oracle数据库海量数据的查询优化研究

系统数据库数据量大时,常常会遇到系统响应时间过长、占用系统资源过多等一系列问题。因此对海量数据查询技术的研究就很必要。文中基于Oracle数据库,采用各种措施和方法来提高响应速度：合理设计数据库结构、使用索引、分区、SQL语句优化等手段优化数据库。另外,分页显示查询结果也能很大地提高查询速度。实验证明,优化后速度明显提高了很多。因此可见,文中采用的优化方法对海量数据的查询优化是正确有效的。     

一种新型校园在线管理系统研究与开发

随着全球化进程的加快和网络技术的高速发展,高校多校区办学成为一种趋势,传统的信息管理系统已难以满足校园信息资源充分利用和高效管理的要求。针对此现状．研究B／S体系架构,使用Visual Studio2008、ASP．NET3．5、SQL Server2005等技术设计开发一种新型校园在线管理系统。系统主要包括用户登录及注销模块、大学管理员模块、校区管理员模块、教师模块、学生模块、权限管理模块等。     

基于ASP.NET技术的印刷管理系统的设计与实现

印刷行业间的竞争日趋激烈,传统模式的管理体制已无法适应市场发展的需求。本文基于Web的B/S模式,运用SQL Server 2008数据库和ASP.NET开发技术,设计一个集营销、生产、存储、结算为一体的信息管理系统,真正达到无纸化层次的管理生产。     

基于SQL Server的OLAM的研究及应用

OLAM(On-line Analytical Mining)是当前的热点技术,是融合了联机分析处理(OLAP)和数据挖掘(Data Mining)的一种新的数据挖掘技术。本文主要研究数据仓库中OLAP,On-line Analytical Processing和数据挖掘技术,这两个技术是商业智能中的核心技术和主要内容,在两者的基础上引入OLAM的概念,并阐述其基本原理和核心技术。基于微软的SQL Server平台,为一个商业案例建立数据仓库,利用Analysis Services服务,建立销售分析的多维数据集,利用OLAM的基本模型实现OLAP和聚类挖掘技术的结合,借助两者的各自优势,得到很好的客户聚类分析结果。