基于Oracale数据库实时同步技术的研究与分析

本文首先对数据库实时同步技术的发展背景做了个简单介绍,接着着重介绍了一下Oracale数据库实时同步技术的几种常见的方法。通过对不同方法的原理以及优缺点的介绍让你对Oracale数据库同步技术的几种主要的方法有一个详细的了解。     

Web应用中的访问控制系统设计

传统的访问控制技术DAC,MAC不适于Web环境,RBAC/Web的响应效率较低.在分析了RBAC模型以及RBAC/Web参考实现的基础上,提出了结合RBAC思想与页面组件技术实现高效Web访问控制的思路,描述了RBAC数据库设计、身份验证与ARS激活、权限验证组件设计的方法.工程实践表明,该方案解决了RBAC/Web的效率问题,能够满足中、小型Web应用项目对访问控制系统的要求.     

智慧农业综合信息服务系统的设计与开发

针对目前市场上大多数农业信息服务平台功能单一的缺点,设计了一款集专家在线答疑、智能识别病虫害、农业知识学习、农友社交服务于一体的系统,旨在帮助农户解决生产过程中的难题,推动农业生产发展.该系统采用前后端分离开发技术,后端使用Spring、SpringMVC、MyBatis框架搭建,前端使用Vue、Ajax技术开发,并采取SIFT算法实现图像匹配.使用结果表明,该软件功能全面,操作简便,能够满足农户基本需求.     

物联网通信大数据库半结构化数据识别方法

为了提高物联网通信大数据库的运行速度与处理效率,提出一种物联网通信大数据库半结构化数据识别方法,通过计算大数据库内数据的稀疏度系数与划分系数子空间,获得不同种类数据的关联特性,根据半结构化数据结构得到该其储存节点坐标,使用主成分分析和德尔菲算法融合集成转换为综合加权法,赋予识别半结构化数据得到指标权重,根据Tanimoto系数度量半1结构化数据的相似性并优化参数,实现识别大数据库内的半结构化数据.实验证明,通过所提识别方法处理后的数据重写率大幅度降低,且识别结果与真实结果差值较小,具有一定实际应用价值.     

大数据环境下的软件测试研究

大数据的本质在于研究不同数据类型和数据集之间潜在的规律.当前的信息社会中,物联网、互联网等技术在不断创新,大数据技术与电子商务、社交、交通、医疗等行业不断融合,从而源源不断地产生了海量数据.由于大数据系统的数据特点具有数据量大、种类多样等特性,涉及的数据类型包含了各类的结构化和半结构化的数据,导致大数据应用服务系统前所未有的复杂.从而使得传统的软件测试在当前大数据环境下已经不再适用.大数据环境下的软件测试步骤分为:数据预处理验证、MapReduce验证、数据仓库验证和分析报表验证,并具体表现在数据的种类、样本、方式、测试工具的硬件需求、结果验证和测试人员专业性的差异上.如何进行有效的软件测试成为众多学者和科技人员研究关注的焦点.本文针对大数据背景下的软件测试研究对于当前软件测试的思路扩充具有借鉴意义.     

基于学习者画像的数据库课程教学改革研究

针对现有数据库基础课程教学无法满足学生多样化需求为背景,本文引入问卷调查获取学生个性化特征,根据学习者的基本信息、行为数据、态度数据以及学习结果对其进行画像,将具有相同学习行为的学生形成群体,按学生个人能力和需求给予个性化教学,并及时对学生学习过程进行干预,设计形成以人为本的差异性和多元化数据库课程教学新模式。     

关于计算机移动数据库的应用分析

随着我国计算机技术的飞速发展,给各行各业都带来了全新的机遇和挑战,而几乎所有的领域和应用都离不开数据存储。计算机移动数据库关键技术的应用,为不同行业的发展带去了便利。为此,我国计算机领域应该不断探索计算机移动数据库关键技术的发展与应用。本文结合计算机移动数据库的概念和结构特点进行分析,了解嵌入式移动数据库的意义,并重点分析计算机移动数据库的关键技术,探讨计算机移动数据库在实际生活中的应用,推动各个领域的现代化发展水平。     

高职院校大数据方向数据库课程体系及教学模式的改革与探索

如今,大数据似乎就是海量数据的代名词。其实不仅如此,大数据正在改变着人们的思维和行为方式,也在社会的方方面面产生着积极的影响。作为信息技术界的核心和基础课程,本文就大数据背景下,对我高职院校计算机专业,大数据方向的数据库课程体系改革进行了阐述,同时也对数据库课程的教学模式进行了一定的探索。     

基于共享内存管理的海量AIS目标态势显示系统

为了突破指挥自动化系统在海量AIS目标态势处理与显示方面的性能瓶颈,本文介绍了一种基于共享内存管理的海量AIS目标态势显示系统,系统基于共享内存管理、按需请求和局部更新、LOD分级显示的理念,从大容量态势目标的信息特征出发,以共享内存数据库、显示处理服务化为技术基础,结合基于空间网格的数据动态调度、目标聚合计算以及客户端分级显示策略等技术,实现了海量AIS目标的高性能态势显示。     

互联网商业模式下大数据脱敏方法的探讨与研究

针对互联网形式下大数据剧增,敏感、隐私数据容易丢失的问题,提出一种大数据脱敏技术方案,构建出包含资源层、数据层、服务层以及应用层的B/S的管理架构,能够在用户进行信息交互时,保护用户的敏感隐私信息,并对大数据脱敏方法进行了介绍,本文设计的方案能够有效地不同数据库中的敏感数据识别出来,并针对营销数据库、人工智能数据库、门户网站数据库三种不同类型业务系统进行示例性说明。试验表明,本文设计的方案使数据在脱敏时,其完整率、一致率、关联性都超过99%以上,数据防丢失能力大大增加。