- 浏览: 289695 次
- 性别:
- 来自: 上海
最新评论
-
xieruilin:
问题解决 。。。3Q
经常在安装ORACLE数据库时,出现一个ORA-12638 凭证检索失败 -
xiebiao110:
嗯不错,我也在看tomcat6,tomcat4,分模块来分析, ...
3、tomcat中的设计模式。 -
alloyer:
非常牛叉,再有个实例就完美了!
学习acegi-security -
bulain:
少了ehcache的jar包。
acegi的MethodSecurityInterceptor -
yuen:
你好,我才开始看acegi,把你的这个例子运行了一下,出错了, ...
acegi的MethodSecurityInterceptor
相关推荐
基于区块链的商业数据共享模型 本文提出了一种基于区块链的商业数据共享模型,以解决现有的商业数据管理中存在...未来,需要继续研究和开发更多的解决方案,以满足商业数据管理的需求,並且可以最大化商业数据的价值。
电信数据模型的应用有很多,例如,可以用于电信企业的业务流程改进、数据 Warehouse 设计、数据挖掘和商业智能应用等方面。电信数据模型还可以用于电信企业的信息系统集成和信息共享,提高电信企业的业务效率和竞争...
多维数据模型是一种用于组织和分析数据的方法,通常用于商业智能(Business Intelligence, BI)系统中。这种模型将数据组织成多维的形式,每个维度代表一个特定的观察角度或分类方式。例如,在销售数据中,时间、...
该版本是Teradata Corporation提供给金融服务机构的一个逻辑数据模型,允许相关机构实现数据组织的标准化和优化,以支持商业智能(BI)和其他数据驱动的决策。 知识点四:数据模型的功能与特点 虽然文档中没有详细...
总之,数据挖掘在金融行业的应用涵盖了客户关系管理、风险管理、市场营销等多个领域,为企业提供了强大的决策支持,推动了业务的持续增长和创新。随着大数据和人工智能技术的发展,数据挖掘在商业案例中的应用将更加...
然而,很多组织在进行系统设计时面临着共同的问题:如何有效地构建数据模型以满足业务需求。本书旨在提供一系列通用的数据模型框架,帮助开发者快速理解和应用这些模型,以解决实际问题。 #### 三、哪些人可以从...
例如,DaimlerChrysler已经在商业运营中成功应用了数据挖掘技术,而SPSS早在1994年就推出了首个商业数据挖掘平台Clementine。NCR则通过其Teradata数据仓库为客户提供了数据挖掘服务。 随着数据挖掘市场的快速发展,...
### 金融数据和商业数据挖掘—建构信用卡评分模型之商业智能流程 在当前高度竞争的金融市场环境下,金融机构迫切需要一种有效的手段来评估客户的信用风险,从而优化其信贷决策过程。本篇文章将深入探讨如何利用金融...
2. **逻辑数据模型**:逻辑数据模型是数据仓库设计的核心部分,它描述了数据的结构和关系,但不涉及具体的物理实现细节。在这个模型中,可能会定义各种实体(如客户、账户、通话记录等)、属性(如客户姓名、通话时...
学习过程则包括本地数据模型的训练、模型参数的聚合以及全局模型的更新等步骤。 文章中提到的不同类别的联邦学习模型包括横向联邦学习、纵向联邦学习和联邦迁移学习等。横向联邦学习适用于具有不同数据样本但相同...
这涉及到多个领域的知识,包括数据可视化、概率论与统计、预测模型构建以及风险分析等。以下将详细阐述这些关键概念及其在商业分析中的应用。 首先,**数据可视化**是理解和传达复杂数据集的关键。Python提供了多种...
### PetStore数据模型分析 #### 一、概述 在深入探讨PetStore项目的EJB层之前,我们首先要理解其核心——数据模型。PetStore是一个经典的Java应用程序案例,它模拟了一个在线宠物商店,涵盖了一系列功能,包括产品...
从2020年开始,智谱AI先后研发并开源了多个大模型,包括百亿参数模型GLM-10B,万亿参数模型以及千亿级超大规模预训练模型GLM-130B。这些模型使用了MoE(Mixture of Experts)架构,这是一种可以处理更大规模数据和...
《数据库原理》课程作业主要涉及了数据库设计的基础概念,特别是高级数据模型的运用。以下是针对题目内容的详细解析: 1. 题目首先提到了ER模型(实体关系模型),这是在数据库设计中用于概念建模的一种方法。ER...
这些风险点可能需要多个模型来共同验证,确保风险点得到充分的识别和控制。 7. 大数据审计分析模型的优化与实践:审计模型在实践中需要不断地总结和摸索,根据机构风险偏好和管理方式的不同,对模型架构进行完善。...
这些模型在数据的存储、检索、分析和处理方面具有重要作用,尤其对于需要对数据进行多维度分析的场合,如地理信息系统(GIS)、数据挖掘、商业智能(BI)和各种数据密集型应用。 在传统多维数据模型中引入空间特性...