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Oracle+Data+Integrator技术白皮书

Oracle Data Integrator 技术白皮书：

产品体系结构总览

Oracle白皮书

2006年12月

Oracle Data Integrator 体系结构介绍 Oracle Data Integrator 由多个组件构成，并且这些组件围绕同一个集中式的元数据库共同工作。上述组件——图形模块、运行时组件以及Web 界面，通过与其他高级特性的结合，使Oracle Data Integrator 成为一种代表当前最先进技术水平、非传统性（Legacy-free ）的轻量级集成平台。本白皮书将对Oracle Data Integrator 的体系结构予以详细描述。体系结构总览 Oracle Data Integrator 体系结构的组织主要是围绕一种模块化存储库展开，通过完全在Java 中编写的图形模块和执行代理（程序）、以客户服务器模式对该存储库进行访问。该体系结构还包括Web 应用以及Metadata Navigator ，它们可以使用户通过Web 界面访问信息。图形模块

四种图形模块分别是Designer 、Operator 、Topology Manager 、以及

Security Manager 。这些模块可以被安装在所有支持Java Virtual

Machine 1.5（J2SE ）的平台上，包括Windows 、Linux 、HP-UX 、Solaris 、

AIX 、以及Mac OS 等。

图1：连接存储库的图形模块。

四种图形模块具体说明如下：

·Designer 定义出数据转化及数据完整性的声明式规则。所有项目

开发都发生在该模块中；此外，数据库和应用元数据也在此模块

中被引入和定义。Designer 模块利用元数据和规则来生成运行场

景。对于开发人员和元数据管理人员而言，它是核心模块。

·Operator 负责管理和监控运行。它被设计供生产操作人员使用，

可以显示出包括错误记录、处理行数、执行统计、执行的实际代

Oracle Data Integrator 体系结构的

组织主要是围绕一种模块化存储库

展开，通过完全在Java 中编写的图

形模块和执行代理（程序）、以客户

服务器模式对该存储库进行访问。

码等项目在内的执行日志。在设计时，开发人员也可以利用Operator 模块来调试应用。 ·Topology Manager 定义出基础的物理和逻辑体系结构。通过该模块，使服务器、方案以及代理（程序）在主数据库中得到注册，通常由基础架构或项目管理员执行上述注册工作。 ·Security Manager 负责管理用户资料及其访问权限。Security Manager 还可以指定对对象和特性的访问权限。通常，本模块供安全管理人员使用。所有模块均在集中式存储库中存储信息。运行时组件在运行时，Scheduler Agent 负责协调场景的执行。它可以被安装在所有支持Java Virtual Machine （J2SE ）的平台上，包括Windows 、Linux 、HP-UX 、Solaris 、以及IBM AIX 、iSeries/AS400、zSeries/OS/390。执行可以由某个图形模块发起，或通过内置的调度程序或第三方调度程序得到触发。在Extract-Load Transform （E-LT ）体系结构中，Scheduler Agent 几乎不会执行任何转化操作。它的作用仅仅是从执行存储库中获得代码，随后向数据库服务器、操作系统或脚本引擎发出执行该代码的请求。在执行被完成后，Scheduler Agent 更新数据库中的执行日志，随后报告错误信息以及执行统计。用户可以通过Operator 模块或

Metadata Navigator 的Web 界面浏览执行日志。

尽管Scheduler Agent 也可以充当转换引擎，但其很少会出于该目的

被使用，清楚这一点是非常重要的。Agent （代理程序）被安装在信

息系统中的关键位置，以协调集成流程及影响现存系统。在该分布

式集成体系结构中，它们属于多线程、轻量级、负载均衡的组件。

Agent （代理程序）在分布式集成体

系结构中属于多线程、轻量级、负

载均衡的组件。它们可以协调集成

流程以及影响现存系统。

图2：运行时组件

存储库

存储库是由一个主存储库和几个工作存储库组成的。这些存储库是关系数据库管中的数据库。模块配置、开发或使用的全部对象被存储在其中的一个存储库中，并且通过各种体系结构的组件，以客户服务器模式得到访问。

通常，存储库中仅有一个主存储库，其中包含安全信息（用户资料及权限）、拓扑信息（技术及服务的定义）、以及目标的各版本。通过Topology Manager和Security Manager来管理和维护主存储库中的信息。由于上述模块中均存储拓扑和安全信息，所以它们都都具备

对主要储存库的访问权限。

图3：主存储库及工作存储库

项目对象被存储在工作存储库上。不同的工作存储库可以在同一安装环境中共存。这对于维护不同的环境或反映特定版本生命周期——诸如开发、测试以及生产环境，是非常有用的。

工作存储库中存储关于以下项目的信息：

·模块——包括数据存储、列、数据完整性约束、交叉索引以及数据关联

·项目——包括声明式规则、软件包、程序、文件夹、知识模块以及变量

·运行时信息——包括场景、调度信息以及日志

用户利用Designer以及Operator模块对工作存储库的内容进行管理。还可以通过运行时的Agent（代理程序）对工作存储库进行访问。

在工作存储库仅被用于存储执行信息时（通常出于生产目的），可以将其称为执行存储库。在运行时，利用Operator界面以及通过Agent （代理程序）可以对执行存储库进行访问。

切记所有工作存储库始终附属于一个、并且是唯一一个主存储库。

Metadata Navigator

Metadata Navigator是一种Java 2 Enterprise Edition（J2EE）应用，可

以提供对存储库的Web访问。它使得用户能够对对象进行浏览，包括项目、模块以及执行日志。Metadata Navigator可以被安装在应用服务器上，诸如Oracle Container for Java（OC4J）或Apache Tomcat。企业用户、开发人员、操作人员以及管理人员可以通过Web浏览器访问Metadata Navigator。凭借其全面的Web界面，用户能够看到流程图、追踪所有数据源、甚至深入到字段级了解构建数据所使用的转换。用户还可以通过Metadata Navigator从Web浏览器中发布和监控场景。

图4：通过Metadata Navigator，用户能够从Web浏览器中访问执行元数据。

其他组件及特征

Oracle Data Integrator还包括以下可选择性组件及特征：

·知识模块可以使技术、数据库以及应用程序快速便捷集成的实现成为可能。它们可以支持很多的平台，包括Oracle、Teradata、Sybase IQ、Netezza、SAP/R3、Oracle Applications、Siebel、

LDAP、以及XML。

·具备负载均衡的Advanced Parallel Option特性，通过自动平衡几种Agent（代理程序）间的工作负载，可以使数据的大批量

处理成为可能。

·高级版本管理可以提供一种管理、保护以及复制工作单元的界面，在大的开发环境下提供团队开发能力。

·Common Format Designer（CFD）特性使用户能够设计或从其他数据模型中快速组装数据模型，并随后自动生成用于加载和

从该模型中提取数据的流程。例如，用户能够利用Common Format Designer、通过集合异构源生成操作性数据存储、数据

中心或数据规范格式。它还可以被用来设计数据仓库模型（如，Star或Snowflake Schema，3NF）。

·发布与订阅变化数据捕获（CDC）特性通过提取变化数据，实现对源数据变化的追踪，并降低处理数据的容量。

·分布与订阅消息特性提供利用面向消息中间件（MOM）的能力，旨在执行一种异步、事件驱动的集成体系结构。

总结

Oracle Data Integrator是一种代表当前最高技术水平、非传统性（Legacy-free）的轻量级集成平台。所有组件可以在任何Jave兼容系统上单独运行。由于其全新的体系结构，使Oracle Data Integrator 可以在任何平台上得到快速安装。

Oracle Data Integrator体系结构

2006年12月

Oracle公司

世界总部

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Redwood Shores, CA 94065

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Oracle、JD Edwards、PeopleSoft以及Siebel为Oracle Corporation以及/或其附属机构的注册商标。其他名称可能是各自所有者的商标。

智慧科技-计划管理系统技术白皮书-万达信息

智慧科技-计划管理系统技术白皮书 1产品定位各级科委目前对科技计划的管理主要采用电子文档化的管理模式。随着业务工作发展与政府服务职能的深化，业务信息的数据量也不断积累和扩大，现有的管理方式对业务工作的支撑力度开始显得不足，主要体现在信息记录的格式缺乏统一性、信息由多人管理较为分散、对信息的查阅和利用不够便捷等。因此，建设科技计划管理系统，利用更为有效的信息化管理手段变得十分必要。计划管理系统的建设将以实际业务需求为导向，实现科技计划的全生命周期管理，通过信息化手段规范计划管理业务的管理要素和日常工作，并对收集到的各类要素信息进行更为有效的分析利用，为业务人员在计划管理中的综合处理、高效配置、科学决策提供更为有效的支撑。凭借多年在信息化系统建设领域的丰富实践经验，我们在方案总体设计方面，周密考虑，充分部署，力争在方案的总体架构方面体现先进性、扩展性和实用性。一方面，根据各级科委具体需求，采用BS应用结构作为整体应用架构，实现安全的信息交换与业务处理；其次，采用模块化设计的思想，将各个管理环节标准化和规范化，实现业务开展过程的全面推进；第三，通过完善的后台管理功能，提供灵活的定制服务，满足业务处理的需求。整个系统设计在考虑了现有信息系统的使用特点以及现阶段的业务需求的同时，还充分考虑了系统的潜在需求，具有先进性和较高的可扩展性。系统总体框架如下图：

2主要功能 ●计划可研计划可行性研究阶段，根据计划指南，部门推荐，完成计划科研报告编写(Word和在线），在计划申报系统中进行填报。可研报告包含企业信息，计划可研书要求的信息等 ●立项管理：计划管理最关键过程，根据可研报告，进行立项管理过程。计划立项审查，和全省市计划库中原有计划进行对比，从计划名称、计划建设内容、考核指标、承担单位、计划负责人等各个方面进行比对，形成相应的客观报告。专家根据立项审查结果，进行再次审核，最终形成结果，专家随机取自专家系统库，同时各自打分可以网上网下结合进行，保证其公平透明。 ●计划申报：计划可研和立项管理结束后，将发放计划正式立项通知书。

BP神经网络实验——【机器学习与算法分析精品资源池】

实验算法BP神经网络实验【实验名称】 BP神经网络实验【实验要求】掌握BP神经网络模型应用过程，根据模型要求进行数据预处理，建模，评价与应用；【背景描述】神经网络：是一种应用类似于大脑神经突触联接的结构进行信息处理的数学模型。BP神经网络是一种按照误差逆向传播算法训练的多层前馈神经网络，是目前应用最广泛的神经网络。其基本组成单元是感知器神经元。【知识准备】了解BP神经网络模型的使用场景，数据标准。掌握Python/TensorFlow数据处理一般方法。了解keras神经网络模型搭建，训练以及应用方法【实验设备】 Windows或Linux操作系统的计算机。部署TensorFlow，Python。本实验提供centos6.8环境。【实验说明】采用UCI机器学习库中的wine数据集作为算法数据，把数据集随机划分为训练集和测试集，分别对模型进行训练和测试。【实验环境】 Pyrhon3.X，实验在命令行python中进行，或者把代码写在py脚本，由于本次为实验，以学习模型为主，所以在命令行中逐步执行代码，以便更加清晰地了解整个建模流程。【实验步骤】第一步：启动python： 1

命令行中键入python。第二步：导入用到的包，并读取数据： (1).导入所需第三方包 import pandas as pd import numpy as np from keras.models import Sequential from https://www.doczj.com/doc/c118802864.html,yers import Dense import keras (2).导入数据源,数据源地址:/opt/algorithm/BPNet/wine.txt df_wine = pd.read_csv("/opt/algorithm/BPNet/wine.txt", header=None).sample(frac=1) (3).查看数据 df_wine.head() 1

(完整版)人大金仓KingbaseES中的用户与模式概念及关联

KingbaseES中的用户与模式概念及关联一、用户在实际应用中，作为数据库管理员，必须确保需要访问的数据库的个人具有适当级别的权限，为了使用户能够创建和管理对象，DBA需要为用户授予适当的权限。一旦某个用户创建了一些对象，该用户随之可以被授予操纵这些对象的权限，而DBA不需要涉及对单个用户所创建对象的管理权限。要想访问数据库，任何人需要成为能够通过数据库身份认证的有效数据库用户，则可以配置应用程序要求每个需要进行访问的个体都具有不同的数据库账户，同时也可以配置应用程序自身作为公共用户连接数据库并在内部处理应用程序级别权限，无论哪一种方式，在数据库中内都需相应地创建一个或多个允许操纵数据的用户。需要提到的是，在KingbaseES中，用户是实例级的，所以我们平时在KingbaseES中，虽在不同数据库下，查询系统表SYS_USER、SYS_DATABASE中看到关于用户的信息结果都是一致的，记录的是所有的用户、所有的数据库。用户与数据库是一对多的关系。无论当前连接在哪个数据库下，创建的用户都是实例级。在KingbaseES中创建用户时，该用户默认有当前数据库的connect权限，当需要连接登录到其它用户创建数据库时，需要DBA将其它数据库的CONNECT权限赋予该用户才能正常登录，但该用户需要访问操作数据库下的其他用户所创建的对象时，同样需要被赋予相应的权限才可行。另外，在KingbaseES中，用户拥有connect权限登录数据库后，默认情况下用户拥有PUBLIC模式CREATE 的权限（下文中会详细说明），即默认该用户可以在PUBLIC模式下创建属于自己的数据对象。数据库管理系统为了方便各用户对数据对象的管理，如同在KingbaseES Help里提到的，在实际应用场景下，为了： ?多个用户使用同一个数据库而不会相互影响。 ?对数据库中的对象进行逻辑分组，更便于管理。 ?各个应用分别使用各自的模式，以避免命名冲突。而引入模式的概念。二、模式

数据库审计系统_技术白皮书V1.0

此处是Logo 数据库审计系统技术白皮书地址：电话：传真：邮编：

目录一.产品概述 (1) 二.应用背景 (1) 2.1现状与问题 (1) 2.1.1现状 (1) 2.1.2问题 (1) 2.2需求分析 (3) 2.2.1政策需求 (3) 2.2.1.1《信息系统安全等级保护基本要求》 (3) 2.2.1.2《商业银行信息科技风险管理指引》 (3) 2.2.2技术需求 (4) 2.2.3管理需求 (4) 2.2.4性能需求 (4) 2.2.5环境与兼容性需求 (5) 2.2.6需求汇总 (5) 三.产品介绍 (5) 3.1目标 (5) 3.2产品功能 (6) 3.2.1数据库访问行为记录 (6) 3.2.2违规操作告警响应 (6) 3.2.3集中存储访问记录 (6) 3.2.4访问记录查询 (7) 3.2.5数据库安全审计报表 (7) 3.3产品部署 (7) 3.3.1旁路部署 (7) 3.3.2分布式部署 (8) 3.4产品特性 (9) 3.4.1安全便捷的部署方式 (9) 3.4.2日志检索能力 (9) 3.4.3灵活的日志查询条件 (10) 3.4.4灵活的数据库审计配置策略 (10) 3.4.5数据库入侵检测能力 (10) 3.4.6符合审计需求设计 (11) 四.用户收益 (11) 4.1对企业带来的价值 (11) 4.2全生命周期日志管理 (12) 4.3日常安全运维工作的有力工具 (12)

数据挖掘常用资源及工具

资源Github，kaggle Python工具库：Numpy，Pandas，Matplotlib，Scikit-Learn，tensorflow Numpy支持大量维度数组与矩阵运算，也针对数组提供大量的数学函数库 Numpy : 1.aaa = Numpy.genfromtxt(“文件路径”,delimiter = “,”,dtype = str)delimiter以指定字符分割，dtype 指定类型该函数能读取文件所以内容 aaa.dtype 返回aaa的类型 2.aaa = numpy.array([5,6,7,8]) 创建一个一维数组里面的东西都是同一个类型的 bbb = numpy.array([[1,2,3,4,5],[6,7,8,9,0],[11,22,33,44,55]]) 创建一个二维数组aaa.shape 返回数组的维度print(bbb[:,2]) 输出第二列 3.bbb = aaa.astype(int) 类型转换 4.aaa.min() 返回最小值 5.常见函数 aaa = numpy.arange(20) bbb = aaa.reshape(4,5)

numpy.arange(20) 生成0到19 aaa.reshape(4,5) 把数组转换成矩阵aaa.reshape(4,-1)自动计算列用-1 aaa.ravel()把矩阵转化成数组 bbb.ndim 返回bbb的维度 bbb.size 返回里面有多少元素 aaa = numpy.zeros((5,5)) 初始化一个全为0 的矩阵需要传进一个元组的格式默认是float aaa = numpy.ones((3,3,3),dtype = numpy.int) 需要指定dtype 为numpy.int aaa = np 随机函数aaa = numpy.random.random((3,3)) 生成三行三列 linspace 等差数列创建函数linspace(起始值，终止值，数量) 矩阵乘法： aaa = numpy.array([[1,2],[3,4]]) bbb = numpy.array([[5,6],[7,8]]) print(aaa*bbb) *是对应位置相乘 print(aaa.dot(bbb)) .dot是矩阵乘法行乘以列 print(numpy.dot(aaa,bbb)) 同上 6.矩阵常见操作

技术白皮书模板

XXXX 技术白皮书 XX技术股份有限公司 XXXX 2011年1月目录第一章概述 3 第二章平台架构 4 2.1平台整体架构 4 2.2平台技术架构 4 第三章平台特点 5 3.1 稳定性 5 3.2 设备接入全面 5 3.3 智能 5 3.4 易用性 5 3.5 扩展性 5

3.6 开放性 5 3.7 标准性 5 3.8 组件化 5 3.9 传输能力 5 3.10 多级级联 5 第四章平台特色功能 5 3.1 特色功能一 5 3.2特色功能二 5 3.3特色功能三 5 3.4特色功能四 6 3.5特色功能五 6 3.6特色功能六 6 第五章平台技术参数 6 5.1服务器端配置要求 6 5.2管理员客户端配置要求 6 5.3操作员客户端配置要求 6 5.4 单服务器性能指标 6

5.5 客户端性能指标 6 第六章行业案例 6 6.1 案例概述 6 6.2 案例特点 6 6.3 案例网络结构图 6 6.4 案例图例 6 第一章概述第二章平台架构 2.1平台整体架构 2.2平台技术架构第三章平台特点

3.1 稳定性 3.2 设备接入全面 3.3 智能 3.4 易用性 3.5 扩展性 3.6 开放性 3.7 标准性 3.8 组件化 3.9 传输能力 3.10 多级级联第四章平台特色功能 3.1 特色功能一 3.2特色功能二 3.3特色功能三 3.4特色功能四 3.5特色功能五 3.6特色功能六第五章平台技术参数

5.1服务器端配置要求 5.2管理员客户端配置要求5.3操作员客户端配置要求5.4 单服务器性能指标 5.5 客户端性能指标第六章行业案例 6.1 案例概述 6.2 案例特点 6.3 案例网络结构图 6.4 案例图例

国内数据库厂商分析

2018年国内数据库厂商分析在政府的支持下，经过十余年的发展，国产数据库软件企业在自身实力、产品、技术方面有了质的提升，国产数据库软件在信息安全，提供本土化服务方面有得天独厚的优势。 1.人大金仓 <1）公司介绍人大金仓是中国电子科技集团公司

金仓酝酿并提出了“人大金仓大数据中心一站式服务”战略，是目前唯一能为用户提供数据存储、管理、分析与展现及相关服务和解决方案的国产数据库厂商。 <2）产品介绍人大金仓主要产品包括金仓企业级通用数据库、金仓安全数据库、金仓商业智能平台、金仓数据整合工具、金仓复制服务器、金仓高可用软件，覆盖数据库、安全、商业智能、云计算、嵌入式和应用服务等领域，在高性能、分布式处理、并行处理、海量数据管理、数据库安全、数据分析展现等数据库相关技术方面凸显优势，引领国产数据库及相关领域的发展。人大金仓企业级通用数据库KingbaseES是入选国家自主创新产品目录的唯一数据库软件产品，也是国家级、省部级实际项目中应用最广泛的国产数据库产品。KingbaseES具有大型通用、“三高”<高可靠、高性能、高安全）、“两易”<易管理、易使用）、运行稳定等特点。图 1 人大金仓数据库软件产品特点

EPSV3.0综合档案管理系统技术白皮书2013

EPS档案信息管理系统V3.0 技术白皮书南京科海智博信息技术有限公司 2013年

目录 1.产品简介 (4) 1.1 文档信息化发展趋势 (4) 1.2 产品研发背景 (4) 1.3系统特点 (5) 2.总体架构 (5) 2.1 产品技术架构 (5) 2.2 产品业务架构 (6) 3.运行环境 (6) 3.1 硬件环境 (6) 3.1.1 服务器配置 (6) 3.1.2客户端配置 (6) 3.1.3存储设备 (7) 3.1.4网络环境 (7) 3.2软件环境 (7) 3.2.1 数据库支持 (7) 3.2.2中间件支持 (7) 3.2.3浏览器支持 (7) 3.2.4 容灾支持 (7) 4.基本功能 (7) 4.1系统管理 (8) 4.2业务管理 (13) 4.3文件收集 (13) 4.4文件整编 (14) 4.5档案管理 (15) 4.6库房管理 (16) 4.7统计信息 (16) 4.8档案利用 (17) 4.9档案编研 (18) 4.10光盘打包 (18)

5.扩展功能 (19) 5.1 企业档案门户集成 (19) 5.2企业年鉴展示 (19) 5.3照片档案展示 (20) 5.4 数据安全控制 (20) 5.5数据一体化接口 (20) 5.6信息提醒接口 (20) 6.技术创新 (21) 6.1文档安全控制 (21) 6.2 全文检索技术 (22) 6.3 光盘打包技术 (23) 6.4工作流技术 (23) 6.5 海量存储技术 (24) 6.6异构数据接口 (24) 6.7系统的可扩展性 (24) 6.8档案管理平台综合业务管理 (24) 7.公司简介 (24)

题库深度学习面试题型介绍及解析--第7期

1.简述激活函数的作用使用激活函数的目的是为了向网络中加入非线性因素；加强网络的表示能力，解决线性模型无法解决的问题 2.那为什么要使用非线性激活函数？为什么加入非线性因素能够加强网络的表示能力？——神经网络的万能近似定理 ?神经网络的万能近似定理认为主要神经网络具有至少一个非线性隐藏层，那么只要给予网络足够数量的隐藏单元，它就可以以任意的精度来近似任何从一个有限维空间到另一个有限维空间的函数。 ?如果不使用非线性激活函数，那么每一层输出都是上层输入的线性组合；此时无论网络有多少层，其整体也将是线性的，这会导致失去万能近似的性质 ?但仅部分层是纯线性是可以接受的，这有助于减少网络中的参数。3.如何解决训练样本少的问题？ 1.利用预训练模型进行迁移微调（fine-tuning），预训练模型通常在特征上拥有很好的语义表达。此时，只需将模型在小数据集上进行微调就能取得不错的效果。CV 有 ImageNet，NLP 有 BERT 等。 2.数据集进行下采样操作，使得符合数据同分布。

3.数据集增强、正则或者半监督学习等方式来解决小样本数据集的训练问题。 4.如何提升模型的稳定性？ 1.正则化（L2, L1, dropout）：模型方差大，很可能来自于过拟合。正则化能有效的降低模型的复杂度，增加对更多分布的适应性。 2.前停止训练：提前停止是指模型在验证集上取得不错的性能时停止训练。这种方式本质和正则化是一个道理，能减少方差的同时增加的偏差。目的为了平衡训练集和未知数据之间在模型的表现差异。 3.扩充训练集：正则化通过控制模型复杂度，来增加更多样本的适应性。 4.特征选择：过高的特征维度会使模型过拟合，减少特征维度和正则一样可能会处理好方差问题，但是同时会增大偏差。 5.你有哪些改善模型的思路？ 1.数据角度增强数据集。无论是有监督还是无监督学习，数据永远是最重要的驱动力。更多的类型数据对良好的模型能带来更好的稳定性和对未知数据的可预见性。对模型来说，“看到过的总比没看到的更具有判别的信心”。 2.模型角度

产品的解决方案技术白皮书模板.doc

一、背景概述 (2) 1、研发背景 (2) 2、产品定位 (2) 二、产品方案功能介绍 (2) 1、设计理念 (2) 2、系统拓扑图 (2) 3、系统构架描述 (2) 4、系统功能介绍 (2) 5、产品方案规格 (2) 四、产品方案应用介绍 (3) 1、应用模式 (3) 2、应用流程 (3) 3、应用环境 (3) 五、产品方案特性介绍 (3) 1、技术特性 (3) 2、应用特性 (3) 3、系统特性 (3) 六、产品方案技术介绍 (3) 1、相关技术 (3) 2、技术指标 (4) 七、产品方案测评数据 (4) 八、实施运维方式说明 (4) 九、售后服务方式说明 (4)

一、背景概述 1、研发背景介绍用户需求背景、该产品所在行业信息化建设背景、产品所涉及的相关政策简述等，以说明该产品的研发背景，以及满足的客户需求。 2、产品定位为了满足客户以上需求，该产品具有什么功能，能够解决什么问题。二、产品方案功能介绍 1、设计理念该产品方案的设计思路。 2、系统拓扑图使用统一的图标，制作系统拓扑图。 3、系统构架描述按照系统的构成，分类对系统进行描述。 4、系统功能介绍详细阐述系统的主要功能。 5、产品方案规格产品方案不同的规格介绍，或者对产品方案技术规格的介绍。

四、产品方案应用介绍 1、应用模式该产品方案包括的应用模式类型，或者针对不同类型客户的解决方案。 2、应用流程该产品方案的应用流程。 3、应用环境描述该产品所运行的应用环境。五、产品方案特性介绍 1、技术特性主要是性能先进性、功能齐全性、系统兼容性、技术稳定性等。 2、应用特性主要是部署灵活性、可扩展性、管理方便性、易用性等。 3、系统特性对系统的主要特性进行描述，根据产品不同和竞争优势的不同而不同。六、产品方案技术介绍 1、相关技术主要应用技术的介绍，以及该技术的优势。

金仓数据库mysql的一般实例

实验一实验目的：理解和掌握关系数据库标准sql语言，能够熟使用sql语言完成各种数据库操作和管理任务。实验工具：安装有金仓数据库的windows7系统。实验过程： 1，创建模式：代码：create schema TT AUTHORIZATION system; setsearch_path to "TT"; 2，创建表： 1）表Student 代码：create table Student (Snochar(9) primary key, Sname char(20), Ssex char(2), Sage smallint, Sdept char(20) ); 2)表Course 代码： create table Course (Cno char(4) primary key, Cname char(40) not null, Cpno char(4), Ccreditsmallint, foreign key(Cpno) REFERENCES Course(Cno) ); 3）表SC 代码： create table SC (Sno char(9), Cno char(4), Grade smallint, primary key(Sno,Cno), foreign key(Sno) REFERENCES Student(Sno), foreign key(Cno) references Course(Cno) );

结果截图： 3．插入数据：如插入表Student的一条信息代码： insert into Student values('1','李思','m',123,'123333'); 4.修改基本表 1）显示当前搜索路径。 show search_path; 截图： 2）向Student表加入“入学时间”列，类型为日期型 alter table Student ADD S_entrance DATE; 效果截图 3）将年龄的数据类型由字符型改为整型（原来假设为字符型）alter table Student alter column Sage int; 4）增加课程名称必须取惟一值的约束条件。 alter table Course add unique(Cname);

终端安全配置管理系统技术白皮书

终端安全配置管理系统技术白皮书国家信息中心

目录第一章终端安全配置管理系统简介 (1) 1.1 为什么要做终端安全配置 (1) 1.2 机构如何实现机构高效的终端安全配置管理 (2) 1.3 终端安全配置管理系统技术优势 (3) 第二章终端安全配置管理系统逻辑结构 (5) 第三章终端安全配置管理系统功能 (7) 第四章终端安全配置基线介绍 (9) 4.1 基线概述 (9) 4.2 终端硬件安全配置 (9) 4.3 终端软件安全配置 (10) 4.4 终端核心安全配置 (11) 第五章系统应用方案 (14) 5.1 应用架构 (14) 5.2 实施流程 (16) 5.3 运行环境要求 (16) 第六章技术支持服务 (18) 附录一W INDOW7操作系统安全配置清单（示例） (19) 附录二国家信息中心简介 (24) i

第一章终端安全配置管理系统简介 1.1 为什么要做终端安全配置在构成信息系统的网络、服务器和终端三要素中，对终端的攻击和利用终端实施的窃密事件急剧增多，终端安全问题日益突显。攻击和窃密是终端安全的外部原因，计算机系统存在缺陷或漏洞、系统配置不当是终端安全的内部原因。外因通过内因起作用，内因是决定因素。据调查，针对系统核心的攻击中，5%是零日攻击，30%是没有打补丁，65%是由于错误的配置。因此正确的安全配置才是保障终端安全性的必要条件。计算机终端核心配置最早由美国联邦政府提出，称为联邦桌面核心配置计划（FDCC）。该计划由美国联邦预算管理办公室（OMB）负责推动，旨在提高美国联邦政府计算机终端的安全性，并实现计算机管理的统一化和标准化。美国空军最先实施桌面标准配置并取得了良好的应用效果。2007年，美国联邦政府强制规定所有使用Windows的计算机必须符合FDCC的配置要求。近年来，我国逐步认识到终端安全配置管理对于加强计算机终端安全保障工作的重要作用，对美国联邦政府实施的桌面核心配置进行了跟踪研究，并开展了我国终端安全配置标准的研制工作。多家科研院所和安全厂商参与了相关研究工作，其中，国家信息中心是国内最早开展终端安全配置研究的单位之一，目前已编制完成政务终端安全核心配置标准草案，并开发出一整套标准应用支撑工具—终端安全配置管理系统。该系统在各地方的试点应用取得了明显的成效。终端安全配置分为硬件安全配置、软件安全配置和核心安全配置，如图1所示。分别介绍如下：硬件安全配置：根据计算机硬件列装的安全要求，仅可安装符合规定的硬件和外联设备，关闭存在安全隐患的接口以及驱动，以满足政府机构和大型企业对硬件环境的安全需求。包括计算机部件清单、外联设备清单、外联接口安全配置和硬件驱动安全配置；软件安全配置：根据计算机软件安装的安全要求，仅可安装符合规定的操作系统和软件，禁止非法软件安装，以满足政府机构和大型机构对软件环境的安全需求。包括应安装软件列表、可安装软件列表和禁止安装软件列表；核心安全配置：对终端操作系统、办公软件和浏览器、邮件系统软件、其它常用软件等与安全有关的可选项进行参数设置，限制或禁止存在安全隐患或漏洞的功能，启用

工业互联网平台技术白皮书

目录一、工业互联网平台的整体态势 (1) （一）全球工业互联网平台保持活跃创新态势 (1) （二）我国工业互联网平台呈现蓬勃发展良好局面 (1) （三）工业互联网平台整体仍处于发展初期 (2) 二、工业互联网平台的应用路径 (3) （一）平台应用场景逐步聚焦，国内外呈现不同发展特点 (3) （二）我国平台应用进展迅速，大中小企业协同推进 (5) 1.平台应用全面开展，模式创新与跨界融合成为我国特色.5 2.我国大中小企业基于平台并行推进创新应用与能力普及.7 （三）平台应用发展层次与价值机理逐步清晰 (9) 1.由单点信息化走向跨域智能化，应用呈现三大发展层次.9 2.数据分析深度与工业机理复杂度决定平台应用优化价值和发展热度 (12) （四）垂直行业平台应用走向纵深 (13) 1.高端装备行业重点围绕产品全生命周期开展平台应用.. 13 2.流程行业以资产、生产、价值链的复杂与系统性优化为应用重点 (15) 3.家电、汽车等行业侧重于规模化定制、质量管理与产品后服务应用 (17)

4.制药、食品等行业的平台应用以产品溯源与经营管理优化为重点 (18) 5.电子信息制造业重点关注质量管理与生产效率提升 (19) 三、工业互联网平台的技术进展 (20) （一）边缘功能重心由接入数据向用好数据演进 (22) 1.数据接入由定制化方案走向平台通用服务 (22) 2.边缘数据分析从简单规则向复杂分析延伸 (23) 3.通用IT 软硬件架构向边缘侧下沉，为边缘应用创新提供更好载体和环境 (24) （二）模型的沉淀、集成与管理成平台工业赋能的核心能力. 26 1.信息模型规范统一成为平台提升工业要素管理水平的关键 (26) 2.机理模型、数据模型、业务模型加速沉淀，工业服务能力不断强化 (27) 3.多类模型融合集成，推动数字孪生由概念走向落地 (28) （三）数据管理与分析从定制开发走向成熟商业方案 (29) 1.平台聚焦工业特色需求，强化工业数据管控能力 (29) 2.实时分析与人工智能成为平台数据分析技术的创新热点. 30 3.平台贴近工业实际，完善工具不断提高工业数据易用性. 31 （四）平台架构向资源灵活组织、功能封装复用、开发敏捷高效加速演进 (32) 1.容器、微服务技术演进大幅提升平台基础架构灵活性.. 32

人大金仓安全数据库中的用户权限管理

金仓安全数据库中的用户权限管理技术 1. 概述安全是信息安全的基础环节和重要支撑。为应对纷繁复杂的多样化数据安全保护需求，金仓重力打造完全遵照安全数据库国家标准GB/T 20273-2006的结构化保护级(第四级)技术的企业级安全数据库产品“金仓安全数据库”，为用户提供核心级数据保护能力。金仓安全数据库具备完整系统的安全功能，通过全新结构化系统设计和强化的多样化强制访问控制模型框架，在身份鉴别、用户权限，以及数据访问、存储和传输等方面的安全增强提高了数据库系统的整体安全性，提供了包括强化身份鉴别、自主访问控制、安全标记、强制访问控制、特权分立、安全审计、资源限制、客体重用，以及程序运行和数据存储完整性、数据存储透明加密、数据传输加密等在内的主要安全功能和控制手段，可以从容应对复杂多样的安全业务场景，保障敏感数据的安全。下面详细介绍一下特权分立和受限DBA的安全性能： 1.1.特权分立金仓安全数据库采用了三权分立的安全管理体制，数据库三权分立是为了解决数据库超级用户权力过度集中的问题，参照行政、立法、司法三权分立的原则来设计的安全管理机制。金仓安全数据库把数据库管理员分为数据库管理员、安全管理员、审计管理员三类。 ?数据库管理员，主要负责执行数据库日常管理各种操作和自主存取控制。 ?安全管理员，主要负责强制存取控制规则的制定和管理。 ?审计管理员，主要负责数据库的审计，监督前两类用户的操作。特权分立的优点：这三类用户是相互制约又相互协作共同完成数据库的管理工作。安全管理员可以授权用户查看某些敏感数据（强制存取控制授权），但是并不意味着这个用户就可以

看到这些敏感数据，它还需要得到数据库管理员的授权（自主存取控制授权）。同理，如果只有数据库管理员的自主存取控制授权而没有安全管理员的强制存取控制授权，用户还是无法看到它不应当看到的敏感数据。审计管理员拥有一套机制，可以保护审计记录数据不会被数据库管理员或者安全管理员删除或者篡改。这三类用户彼此隔离，互不包容，各自维护自己权限许可范围内的对象，不能跨范围操作，也不能相互授权。数据库管理员不能对安全、审计相关的用户及数据库对象进行操作，不能将任何用户修改为安全员或审计员，不能授予、回收安全员、审计员的权限，不能切换到安全员、审计员的许可认证；安全员只能管理安全员和安全相关的系统对象，同理，审计员只能管理审计员和审计相关的系统对象。三权分立堵住了以前滥用数据库超级用户特权的安全漏洞，进一步提高了数据库的整体安全性。 1.2.受限DBA 受限DBA指对数据库管理权限进行相应限制的DBA。金仓安全数据库提供了受限DBA 功能，可有效限制DBA对其他用户的默认数据访问权限。金仓安全数据库通过提供系统配置参数 restricted_DBA 来配置受限DBA功能。只有系统安全员（SSO）对受限DBA功能有打开或关闭权限。所有用户可以查询受限DBA功能的当前工作状态。金仓安全数据库中的权限可以分为以下三类，系统权限、对象权限、列级权限。针对系统中权限结构，可以理解为权限所有者主要有三种：DBA、属主(owner)、被属主直接授权或间接授权的用户(通过grant进行的ACL授权，下文简称ACL授权用户)。 ?系统权限，是执行特定操作的权限。这些权限包括：CREATE DATABASE、CREATE USER、CREATE ROLE 的权限，具体分为 SUPERUSER、SSO、SAO、CREATEDB 和 CREATEROLE 五个系统权限。 ?对象权限，是对给定的用户授予在给定对象（例如表）上执行的操作集。这些操作可以指明为 INSERT 、SELECT 等，具体各类对象具有的权限类型可参见 GRANT 和REVOKE 语句的说明。 ?列级权限，是对给定的用户授予在给定表或视图上某些列执行操作集。此动作只能为INSERT、UPDATE和REFERENCES。

人工智能实践：Tensorflow笔记北京大学 7 第七讲卷积网络基础 (7.3.1) 助教的Tenso

Tensorflow笔记：第七讲卷积神经网络本节目标：学会使用CNN实现对手写数字的识别。 7.1 √全连接NN：每个神经元与前后相邻层的每一个神经元都有连接关系，输入是特征，输出为预测的结果。参数个数：∑（前层×后层+后层）一张分辨率仅仅是28x28的黑白图像，就有近40万个待优化的参数。现实生活中高分辨率的彩色图像，像素点更多，且为红绿蓝三通道信息。待优化的参数过多，容易导致模型过拟合。为避免这种现象，实际应用中一般不会将原始图片直接喂入全连接网络。 √在实际应用中，会先对原始图像进行特征提取，把提取到的特征喂给全连接网络，再让全连接网络计算出分类评估值。

例：先将此图进行多次特征提取，再把提取后的计算机可读特征喂给全连接网络。 √卷积Convolutional 卷积是一种有效提取图片特征的方法。一般用一个正方形卷积核，遍历图片上的每一个像素点。图片与卷积核重合区域内相对应的每一个像素值乘卷积核内相对应点的权重，然后求和，再加上偏置后，最后得到输出图片中的一个像素值。例：上面是5x5x1的灰度图片，1表示单通道，5x5表示分辨率，共有5行5列个灰度值。若用一个3x3x1的卷积核对此5x5x1的灰度图片进行卷积，偏置项

b=1，则求卷积的计算是：(-1)x1+0x0+1x2+(-1)x5+0x4+1x2+(-1)x3+0x4+1x5+1=1（注意不要忘记加偏置1）。输出图片边长=（输入图片边长–卷积核长+1）/步长，此图为：（5 – 3 + 1）/ 1 = 3，输出图片是3x3的分辨率，用了1个卷积核，输出深度是1，最后输出的是3x3x1的图片。 √全零填充Padding 有时会在输入图片周围进行全零填充，这样可以保证输出图片的尺寸和输入图片一致。例：在前面5x5x1的图片周围进行全零填充，可使输出图片仍保持5x5x1的维度。这个全零填充的过程叫做padding。输出数据体的尺寸=(W?F+2P)/S+1 W：输入数据体尺寸，F：卷积层中神经元感知域，S：步长，P：零填充的数量。例：输入是7×7，滤波器是3×3，步长为1，填充为0，那么就能得到一个5×5的输出。如果步长为2，输出就是3×3。如果输入量是32x32x3，核是5x5x3，不用全零填充，输出是（32-5+1）/1=28，如果要让输出量保持在32x32x3，可以对该层加一个大小为2的零填充。可以根据需求计算出需要填充几层零。32=（32-5+2P）/1 +1，计算出P=2，即需填充2

“网络预警”系统产品技术白皮书

IP网络运维经管系统为企业的网络和关键应用保驾护航 “网络预警”系统产品技术白皮书

嘉锐世新科技（北京）有限公司目录

1、概述 “网络”的迅速发展已经成为人们办公、日常生活中不可缺少的一部分，一旦网络出现问题将导致无法正常办公，甚至网站内容被篡改等将产生不良影响等。网络机房，作为企业或政府“网络心脏”，网络机房的重要性越来越被信息部门重视，在以往的建设中网络中心领导注重外网的攻击，内网的经管等部分，设立防火墙，上网行为经管等设备保证网络的正常运行，往往忽视了网络运维中的网络预警。预警，听到这个名词大多会理解为，消防、公安、天气、山体滑坡等，非专业人士很少人知道网络也可以“预警”，网络预警是建立在正常网络运行状态下所占用的网络带宽，CPU的使用率、温度，内存的使用率等，根据常规值设定阀值，一但产生大的变化超过阀值将产生报警，自动通知网络经管人员，及时准确的定位到某台设备、某个端口出现故障，网络经管人员免去繁琐的检查工作，一免影响网络的正常运行。现在市场上以有众多的网络预警产品，各家都有相应的优缺点，我公司所提供的产品相比其他家的优势为： 1.专业硬件系统，没有纯软件产品的部署和维护烦恼；

集网络设备、服务器、应用系统监控经管、机房环境监控、内网流量分析经管于一身，不需单独投资各个系统； 2.网络日志服务子系统，可收集所有网络设备的运行log，易于查询，永久保存； 3.独创的集成VPN功能，轻松监控和经管远端局域网内的服务器； 4.监控历史记录、性能曲线、报表等非常详尽； 5.全中文web经管方式，智能式向导配置，更易于使用和符合国内网络经管人员使用习惯； 6.独创远程协助功能，轻松获取专业技术服务； 7.同比其它的国际品牌有较高的性价比。 2、“网络预警”产品结构及主要功能 “网络预警”系统由IP网络监控报警主系统和流量分析经管、VPN和防火墙、日志储存服务等多个子系统组成。系统以实用设计为原则，运行于安全可靠的Linux操作系统，采用多层高性能架构设计，可经管上万个监控对象。采用中文WEB架构，全面支持SNMP、WMI 和IPMI协议，提供昂贵的高端网管产品才具有的丰富功能，操作简单，是追求实用和高性价比的企业用户、政府、事业单位以及IDC服务提供商为用户提供增值服务的首选产品。 IP网络监控预警主系统

小额贷款公司综合业务管理系统技术白皮书

小额贷款公司综合业务管理系统

目录 1、前言 (3) 2、方案概述 (4) 3、系统功能 (5) 4、系统逻辑结构 (8) 6、运行环境 (11) 7、案例介绍 (12) 8、附录 (15)

1、前言 “小额贷款”（Micro Loan），是指以广大微小企业、个体工商户、农户为服务对象，以生产经营为主要用途的贷款品种，特点是：单笔贷款金额不超过100万人民币（平均每笔贷款金额在5万元左右）；贷款期限以1年以内为主；由正规金融机构按照商业化经营模式运作。与扶贫式贷款不同，这种小额贷款经营模式强调的是贷款本身的可持续性。小额贷款主要是解决传统银行难以服务到的低端客户的金融服务问题，目标客户群体包括有生产能力的贫困和低收入人口、微小型企业主等。发展小额贷款属世界性难题，直到孟加拉乡村银行采取商业化、可持续发展模式获得成功，才为各国发展小额贷款业务提供了可资借鉴的案例。小额贷款公司综合业务管理系统（Micro Loan Management System 简称MLMS）通过设计小额贷款管理目标、组织系统、监控系统、信息系统、管理政策、资源配置及小额贷款操作中的贷款对象、用途、额度、期限、方式、利率等要素，以及贷款的条件、调查和监管技术，解决当前小额贷款业务管理过程中存在的漏洞，填补国内小额贷款技术的空白.

2、方案概述本方案是针对各金融机构、各银行小额贷款业务部进行电子信息管理的完整的技术解决方案。小额贷款公司综合业务管理系统，是以服务于中小型金融机构、各银行小额贷款业务部为目标，全面提升信息系统的技术内涵，实现"以产品为中心向以客户服务为中心"的战略转移，达到对外充分适应、快速反应，对内高效沟通、快速决策。小额贷款公司综合业务管理系统（MLMS）解决方案可以在各金融机构、银行小额贷款业务部范围内更好地管理项目和资源，同时高效完成资料收集、数据分析、款项审批和报告。基于Web的数据分析管理工具帮助项目执行人员将人员、数据和分析结果完美地结合起来，及时发现企业经营中所存在的问题，并进行相关预警。各部室人员通过审批工具来传递资料，进行相互协作。可扩展的基础架构使各金融机构和银行小额贷款业务部可以将MLMS解决方案与现有的第三方系统系统进行无缝集成

人工智能实践：Tensorflow笔记北京大学 4 第四讲神经网络优化 (4.6.1) 助教的Tenso

Tensorflow笔记：第四讲神经网络优化 4.1 √神经元模型：用数学公式表示为：f(∑i x i w i+b)，f为激活函数。神经网络是以神经元为基本单元构成的。 √激活函数：引入非线性激活因素，提高模型的表达力。常用的激活函数有relu、sigmoid、tanh等。 ①激活函数relu: 在Tensorflow中，用tf.nn.relu()表示 r elu()数学表达式 relu()数学图形 ②激活函数sigmoid：在Tensorflow中，用tf.nn.sigmoid()表示 sigmoid ()数学表达式 sigmoid()数学图形 ③激活函数tanh：在Tensorflow中，用tf.nn.tanh()表示 tanh()数学表达式 tanh()数学图形 √神经网络的复杂度：可用神经网络的层数和神经网络中待优化参数个数表示 √神经网路的层数：一般不计入输入层，层数 = n个隐藏层 + 1个输出层

√神经网路待优化的参数：神经网络中所有参数w 的个数 + 所有参数b 的个数例如：输入层隐藏层输出层在该神经网络中，包含1个输入层、1个隐藏层和1个输出层，该神经网络的层数为2层。在该神经网络中，参数的个数是所有参数w 的个数加上所有参数b 的总数，第一层参数用三行四列的二阶张量表示（即12个线上的权重w ）再加上4个偏置b ；第二层参数是四行两列的二阶张量（）即8个线上的权重w ）再加上2个偏置b 。总参数 = 3*4+4 + 4*2+2 = 26。 √损失函数（loss ）：用来表示预测值（y ）与已知答案（y_）的差距。在训练神经网络时，通过不断改变神经网络中所有参数，使损失函数不断减小，从而训练出更高准确率的神经网络模型。 √常用的损失函数有均方误差、自定义和交叉熵等。 √均方误差mse ：n 个样本的预测值y 与已知答案y_之差的平方和，再求平均值。 MSE(y_, y) = ?i=1n (y?y_) 2n 在Tensorflow 中用loss_mse = tf.reduce_mean(tf.square(y_ - y)) 例如：预测酸奶日销量y ，x1和x2是影响日销量的两个因素。应提前采集的数据有：一段时间内，每日的x1因素、x2因素和销量y_。采集的数据尽量多。在本例中用销量预测产量，最优的产量应该等于销量。由于目前没有数据集，所以拟造了一套数据集。利用Tensorflow 中函数随机生成 x1、 x2，制造标准答案y_ = x1 + x2，为了更真实，求和后还加了正负0.05的随机噪声。我们把这套自制的数据集喂入神经网络，构建一个一层的神经网络，拟合预测酸奶日销量的函数。

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