hva er blind date

Hva er en blind date?

July 29 by Eliza

En blind date oppstår når to personer går ut på dato møtes for første gang. Ordet blind i dette tilfellet betyr ikke at en eller begge av de involverte er synshemmede, men snarere at ingen personlig møte har forekommet tidligere. I en vanlig første date, har de to personene møttes minst en gang før, og ett av paret har bedt ut den andre. I tilfelle av blind datoer, en annen person som kjenner både mennesker bidrar initiere datoen.

I dag, de fleste blinde datoer er ikke helt blind per se, som takket være online sosiale nettsteder som Facebook og MySpace, mange mennesker har fotografier av seg selv på nettet som er lett tilgjengelig med andre. Datoer arrangert gjennom personlige annonser kan fortsatt være blind hvis ingen bilder eller etternavn utveksles. I denne typen blind date, er en telefonsamtale eller to samt fornavn ofte utvekslet før et møte arrangeres på et offentlig sted, for eksempel en kafé. Begrepet blind date generelt og tradisjonelt ikke innebærer å ha sett øynene på en person før du går ut på en date med ham eller henne.

Vanligvis en person som kjenner to enslige personer som aldri har møtt hverandre før bestemmer seg for at det kan være et potensial for et romantisk forhold mellom dem. Han eller hun deretter kontakter dem separat og nevner den andre personen og gir telefonnumre og / eller annen informasjon, slik at de to kan møtes hvis de begge enige om. Men det er ordnet, kan en blind date være en fin måte å møte en ny person som noen du kjenner mener kan være en mulig kjærlighet interesse for deg.

Det verste tingen å gjøre selv er å forvente for mye fra blind dates. Bare fordi en person kjenner og liker to personer ikke garantere noe. Den beste måten å nærme seg en blind date situasjonen er å bare tenke på det som en mulighet til å møte noen nye. En stor åpen for samtale på en blind date er å snakke om den personen som foreslo datoen. En diskusjon om hvor lenge og på hvilken måte hver person vet at personen kan få samtalen i gang på andre emner.

  • Blind dates forekommer ofte i offentlige arenaer, som for eksempel teatre.
  • Kvinner ofte tvinne håret deres og ser over skuldrene når de flørter.
  • Par som går på en blind date bør avstå fra å være altfor hengiven for fort.
  • Blind date deltakerne kan møtes på en fin restaurant for middag.
  • Stoppe for en kopp kaffe kan være en av de minst kost blind dates.
  • Blind dates bør være mer tilfeldig slik at folk kan bli kjent med hverandre bedre.
  • Noen blind dates er ikke vellykket.
  • En blind date bør skje et sted stille nok for både mennesker å bli kjent med hverandre.
  • Par på en blind date ofte møtes for drinker.

Hva er Blind?

December 2 by Eliza

Blindsight er en sjelden forekomst der en person som er perceptually blind, det vil si en som ikke kan bevisst ser-er fortsatt i stand til å svare på noen former for visuelle stimuli. Denne uvanlige fenomenet er vanligvis et resultat av skade på occipital lobe, den del av hjernen som er ansvarlig for synet. Øynene fortsatt fungere normalt, men den delen av hjernen som overs visuelle stimuli til forståelig sensoriske data er ubrukelige. En fysisk person som blindsyn er egentlig blind, som han ikke kan lese, skille farger, eller se noe i det hele tatt i vanlig forstand. Tester viser at de er imidlertid i stand til å beskrive ulike funksjonene i en gitt visuelle stimulus med nøyaktighet som ikke kan forklares ved en ren tilfeldighet.

Det finnes to hovedtyper av blindsyn at forskere har observert og klassifisert. Folk som innehar typen man blindsyn er helt uvitende om noen visuelle stimuli. Når du trykker, men de kan beskrive aspekter av visuelle stimuli som bevegelse og plassering med en god del av nøyaktighet. Personer med type to blindsyn ha en indirekte bevissthet om tilstedeværelsen av visuelle stimuli, og de kan eller ikke kan være i stand til å beskrive plasseringen av et objekt. De kan for eksempel være klar over sine øyne bevegelige å spore et objekt i bevegelse selv om de ikke kan faktisk se objektet.

Studiet av blindsyn har avdekket en interessant forskjell mellom handling og bevissthet om handling. Et individ kan ha evnen til å se, men være helt uvitende om denne muligheten. Dette tyder på en klar forskjell mellom bevisste og ubevisste mentale prosesser også. En blind person kan ikke bevisst følge et objekt som den beveger seg over hans synsfelt. Det faktum at enkelte personer med blindsyn er faktisk i stand til å spore bevegelser med øynene viser tydelig noen grad av ubevisst prosessering.

Dette fenomenet er også påvist hos mennesker som ikke lider av fullstendig blindhet ved flere anledninger. Skade på primære visuelle cortex kan forårsake skotomer, eller "øyer" av blindhet, i et synsfelt som ellers er helt normal. Akkurat som hos mennesker som er helt blind, folk med skotomer er ofte i stand til å forutsi tilstedeværelsen av visuelle stimuli med betydelig nøyaktighet eller de er i stand til å følge et bevegelig stimulans med øynene. Dette er også referert til som blindsyn, selv om den enkelte ikke kan være helt blind. Øynene fortsatt fungere ordentlig og den visuelle data er til stede, men de mekanismer som at informasjon kan bli forvandlet til oversikt sensoriske data er ikke-funksjonelle.

  • Skade på occipital lapp er ofte skylden for blindisight.

Hva er Dynamic Data?

March 20 by Eliza

"Data" innen informatikk er et begrep som bare refererer til informasjon som er i elektronisk form og som vanligvis blir lagret i en database. "Dynamic" betegner endring, og når ordet blir brukt til å beskrive data - som i "dynamisk data" - det refererer til elektronisk informasjon som endres etter behov eller ønskelig. Det er mange grunner til at data ville trenge å være dynamisk. For eksempel, store elektronisk handel nettsteder som tilbyr mange forskjellige produkter for salg nesten alltid nødt til å holde styr på inventar. Produkt informasjonen blir lagret i en database, og blir hentet og oppdateres i sanntid.

Hvis en besøkende kjøper den siste av et produkt, en "utsolgt" merknaden kan programmeres til å vise til senere besøkende. Den elektroniske informasjonen som vises ville gjenspeile endringene i databasen som ble gjort som følge av innkjøpsvirksomheten i cyberspace kunder. Dette er et godt eksempel på dynamiske data i den virkelige verden.

De fleste nettsteder er databasedrevet eller rett og slett datadrevet. Det betyr at innholdet av slike nettsteder er laget på sparket, basert på stadig skiftende forhold. For eksempel skriver inn nettadressen til et nettsted og landing på hjemmesiden er en tilstand der en webutvikler kan programmere visning av dynamiske data til å skje.

Utbygger vil kanskje innholdet på hjemmesiden som skal vises i tilfeldig rekkefølge slik at siden vises forskjellig hver gang den blir kalt. Han eller hun kan også være lurt å gjøre noe, som å vise den nyeste innhold lagt til databasen eller til og med slik at besøkende kan tilpasse til en viss grad, deres besøkende erfaring. Personlige preferanser for hver besøkende ville bestemme hvilket innhold vises og hvordan innholdet vises til dem. Dette er en annen virkelige verden eksempel på generering av dynamiske data.

Webutviklere bruke programmeringsspråk for koding av skript for å oppnå dynamiske data. Hvis et nettsted er data drevet, vil utbygger må jobbe med en database. Utbygger kan skrive spørringer til å legge til, oppdatere, slette og kombinere informasjon i databasen for å lage dynamiske data som skal vises for alle mulige scenarier.

En database er ikke alltid hva som er bak data som er dynamisk. Tiden forandrer seg fra minutt til minutt, og datoen skifter hver dag. Enkle skript kan skrives for å oppnå visning av gjeldende tid og dato på en nettside som består av statiske eller uforanderlige data.

Hva er en Data Architect?

December 25 by Eliza

En data arkitekt er en person utpekt til å være ansvarlig for design, struktur, organisering og vedlikehold av data for et bestemt selskap eller prosjekt. Akkurat som en arkitekt design skissene nøye for en bygning, en data arkitekt nøye kartlegger struktur og organisering av relevante data for en bedrift eller prosjekt. Han eller hun kan arbeide for et enkelt selskap og fokusere utelukkende på interne data eller arbeide for en database gruppe og hjelpe flere selskaper med sine data.

En data arkitekt fyller en rekke roller og opprettholder en rekke oppgaver. Han eller hun er ansvarlig for å evaluere bruken av data og relatert data direkte til mål og praksis i et selskap på en måte som gir klare resultater. Noen i denne stillingen må sikre nøyaktigheten og tilgjengelighet av alle viktige data, og han eller hun er ansvarlig for å vite hvilke data er viktig og hvorfor. Han eller hun opptrer ofte som en mellommann, deducing data behovene til en bestemt gruppe og forklare betydningen og bruken av dataene er mest relevante for dem.

Det finnes en rekke verktøy som noen i data arkitekturen bruker hele sin karriere. Utover grunnleggende databaser, skaper en data arkitekt ofte noe som kalles en metadata-registret. Dette er på en måte en database som katalogiserer hva data er tilgjengelig i motsetning til katalogisering av faktiske data. En metadata register kan organisere data på en mye mer massiv skala enn en grunnleggende database, fordi det ikke er nødvendig å inneholde informasjonen selv, men bare for å referere til den.

Nesten alle data arkitekter er kjent med dataorienterte programmeringsspråk som SQL. I et forsøk på å forenkle en heller komplisert system, er en SQL-spørring av data språk på grunnlag av å hente data som er lagret i henhold til matematiske relasjoner. Snarere enn å lagre nummer, SQL databaser representere alle typer informasjon i matematiske termer og bruke matematiske verktøy for å sortere informasjonen. Andre dataorienterte språk, for eksempel XML, er sannsynlig å være vanlige verktøy av folk i denne posisjonen.

  • En data arkitekt er en person utpekt til å være ansvarlig for design, struktur, organisering og vedlikehold av data for et bestemt selskap eller prosjekt.

Multimedia data mining refererer til analyse av store mengder av multimedia informasjon for å finne mønstre eller statistiske sammenhenger. Når dataene er samlet inn, er dataprogrammer som brukes til å analysere det, og ser for meningsfulle forbindelser. Denne informasjonen blir ofte brukt av regjeringer for å forbedre sosiale systemer. Den kan også brukes i markedsføring for å oppdage forbrukervaner.

Multimedia data mining krever innsamling av store mengder data. Utvalgsstørrelsen er viktig når analysere data fordi spådd trender og mønstre er mer sannsynlig å være unøyaktig med et mindre utvalg. Denne informasjonen kan hentes fra en rekke ulike medier, inkludert videoer, lydfiler og bilder. Noen eksperter også vurdere romlige data og tekst for å være multimedia. Informasjon fra en eller flere av disse mediene er fokus for datainnsamling.

Mens en analyse av tallmateriale kan være grei, multimedia dataanalyse krever avanserte dataprogrammer som kan snu det til nyttige numeriske data. Det finnes en rekke dataprogrammer tilgjengelig som gjør følelse av informasjon fra multimedia data mining. Disse dataprogrammer brukes for å søke etter relasjoner som kanskje ikke er synlig eller logisk opplagt.

Når multimedia er utvunnet for informasjon, er en av de mest utbredte bruken av denne informasjonen til å forutse atferd mønstre eller trender. Informasjon kan deles inn i klasser også, noe som gjør at ulike grupper, for eksempel menn og kvinner eller søndager og mandager, som skal analyseres separat. Data kan gruppert, eller gruppert etter logisk forhold, som kan hjelpe spor forbruker affinitet for et bestemt merke over en annen, for eksempel.

Multimedia data mining har en rekke bruksområder i todayâ € ™ s samfunnet. Et eksempel på dette ville være bruk av trafikk kamera opptakene til å analysere trafikkflyten. Denne informasjonen kan brukes ved planlegging av nye gater, utvide eksisterende gater, eller omdirigering av trafikken. Statlige organisasjoner og byplanleggere kan bruke informasjonen til å hjelpe trafikkflyten mer jevnt og raskt.

Mens begrepet data mining er relativt ny, har praksisen med gruvedrift data eksistert i lang tid. Dagligvarebutikker, for eksempel, har lenge brukt data mining å spore forbrukeratferd ved å samle inn data fra sine registre. Tallmaterialet knyttet til salgsinformasjon kan brukes av et dataprogram for å lære hva folk kjøper og når de er sannsynlig å kjøpe enkelte produkter. Denne informasjonen blir ofte brukt til å bestemme hvor du vil plassere enkelte produkter og når man skal sette visse produkter på salg.

  • Multimedia data mining omfatter innsamling og gjennomgang av data med bruk av ulike medier, for eksempel video eller lydfiler.
  • Multimedia data mining involverer innsamling av betydelige mengder av data.

Hva er et data Audit?

January 9 by Eliza

En revisjon er en undersøkelse og evaluering, ofte i forhold til finansielle dokumenter og regnskap, som er kontrollert for nøyaktighet. En datamaskin revisjon betyr vanligvis en revisjon av et selskaps datanettverk og relatert teknologi og programvare, samt prosedyrer på plass med hensyn til bruk av IT-ressurser. Det kan foretas for å kontrollere effektiviteten av systemet og slå opp eventuelle brudd. Sjeldnere, er begrepet datamaskinen revisjon brukes for å referere til et bokettersyn der en datamaskin, brukes som et verktøy for å hjelpe den tradisjonelle revisjonsprosessen.

Den mest grunnleggende del av en datamaskin Revisjonen er kapitalforvaltning inventar som identifiserer alle maskinvare- og programvarebeholdningen og deres forbindelser, og bidrar til å bestemme hva som er eid og hva som kan må oppdateres eller erstattes. Informasjonen datamaskinen revisjon vil gi et mer eller mindre detaljert analyse av hver datamaskins prosessor, gjeldende operativsystem, servicepakker, minne, lagring, skillevegger, størrelse, mediemuligheter - som en CD / DVD-brenner - og eventuelle tilkoblede enheter, som tastatur, skrivere, skannere, eksterne harddisker, mikrofoner, høyttalere, osv En programvare inventar gir navnet, installasjonsdato, og versjon av all programvare. Dette er nyttig for en standardisering gjennomgang, spesielt hvis en standard driftsmiljø er søkt.

I en lisensierings revisjon, er de serienumre og produktnøkler for programvare samlet. De aktuelle lisenser for individuelle datamaskiner og nettverk er også anmeldt. Disse trinnene kan bidra til å sikre at alt er up-to-date og undersøke om de eksisterende lisens valg er fortsatt optimal.

Et annet aspekt av en datamaskin Tilsynet er en sikkerhetsgjennomgang. Å vite og å ha en passende oversikt over aktiva er bare begynnelsen på denne prosessen, som også kan innebære bar-koding eller på annen måte tagging beholdninger. Kontroll brannmurer og sikkerhetsprogramvare for konsistens og effektivitet er også viktig. Dette betyr en gjennomgang av anti-virus programvare og anti-malware, samt sjekke systemer for å sikre at de er rene.

Endelig kan en datamaskin tilsynet undersøke IT prosedyrer, på jakt etter måter der de kunne være mer effektiv. Også under analysen kan være eventuelle tilfeller av underslag av ressurser, feil bruk av ressurser, eller dårlige kamper mellom utstyr og kravene til enkeltes stillingsbeskrivelser. Sistnevnte kan komme fra en bestemmelse om at arbeidstaker er underserved av datamaskinen setup han eller hun har, eller at det har vært unødvendig IT utgifter, gitt det reelle behovet.

  • Mange bedrifter har ansatte på plass spesielt for å håndtere data eiendeler.
  • En datamaskin revisjon kan omfatte vurdering av media evner, inkludert CD og DVD-brennere.

Hva er historiske data?

September 21 by Eliza

Noen ganger er den beste måten å måle hvordan en finansiell investering vil klare seg i fremtiden for å ta en titt på hvordan investeringen har klart seg i det siste. Ved å vise historiske data, eller tidligere informasjon på resultatene av en aksje som målt ved lønnsomhet og omsetningsvekst i tillegg til handelsaktivitet, kan en investor fortelle forskjellen mellom en vinnende investering og en tapende investering. Selv om det er ingen garantier når investere i aksjemarkedet, profesjonelle investorer som markeds teknikere stole på historiske data, og slik informasjon kan ha nytte små investorer, også.

Ved å studere historiske data rundt aksjemarkedet aktivitet, investorer er mer sannsynlig å avdekke trender som kan hjelpe bestemme den beste tiden å investere. Visse trender å se opp for kan inkludere den måten at en aksje utfører under en økonomisk pullback eller omvendt under blomstrende økonomiske tider. Dessuten vil historiske data illustrere til investorene den høyeste noensinne aksjekursen at et selskap har oppnådd. Det vil også avsløre den laveste verdien som aksjen noensinne har hatt. Ved å vurdere dette historiske data, kan investorene formulere en trading range som er basert på historiske resultater og er mulig å forvente med den investeringen.

Noen av de vanligste tidsperioder som brukes til å se tilbake omfatte seks måneders, ett år og tre års mellomrom. En investor kan vise informasjonen i form av prisdata ved hjelp av tall hentet fra en investering nettside eller ved å utnytte kartlegging evne på en slik nettside. Ved å vise historiske data i tallform, investor kan se hvordan en aksje har utført siden den første dagen det begynte handel i det offentlige markeder. Det samme kan oppnås med et diagram eller en graf, men disse illustrasjonene tendens til å være lettere på øynene og vil illustrere i bilder handels helse av det selskapet.

Noen av de viktigste områdene av historiske data for å vise inkludere tidligere resultatutvikling og inntektsvekst. Inntjeningen er en representasjon av en companyâ € ™ s lønnsomhet, og de gir investorene en indikasjon på en rimelig fortjeneste bilde. Vanligvis vil et selskap liste sine siste inntjening data på investor relations siden av sin nettside, og det samme gjelder for inntektsvekst.

Fremtiden for et selskap er avhengig av mange faktorer og kan være uforutsigbare. Ved å vurdere historiske data, derimot, kan investorene få et glimt inn i hva selskapet har levert i det siste. Dette kan hjelpe en investor avgjøre om en potensiell investering på linje med hvor mye risiko og uforutsigbarhet han eller hun kan håndtere.

Hva er en Data Entry Clerk?

February 14 by Eliza

Dataregistrering er et stort felt som omfatter mange ulike typer arbeid. En dataregistrering kontorist kan fungere primært som en kontordame, en transcriptionist, et tekstbehandlingsprogram, eller kan være involvert i å legge inn datastrømmer / informasjon i ulike eksisterende programmer. Noen også legge inn informasjon i programmer som blir bygget eller utviklet. Viktige ferdigheter for denne type arbeid er å skrive hastighet, med fart i tall tilsvarende som på bokstaver, nøyaktighet i å skrive, kunnskap om mange kontor og dataprogrammer, og god rettskriving, tegnsetting og grammatikk. En person som jobber som dataregistrering kontorist har som regel minst en high school diplom.

Som verdens stadig lagrer mest mulig informasjon i datadatabanker, behovet for funksjonærer dataregistrering med gode ferdigheter øker. Dessverre, det amerikanske Bureau of Labor og statistikk forventer at amerikanske arbeidsplasser for disse funksjonærer faller, og vil fortsette å avta. En del av denne reduksjonen i ledige stillinger er basert på selskapets outsourcing. Utenlandske arbeidere kan være helt i stand til å utføre dataregistrering og ofte gjør det til en mye lavere pris enn amerikanske arbeidere. Hvis du vurderer en karriere som en dataregistrering kontorist, vil du kanskje vurdere å utvide din kunnskap og arbeidsevne ved å lære viktig informasjon om Office-programmer, utføre andre kontoroppgaver, eller lære å ikke bare legge inn data, men også hvordan å programmere.

Det vil fortsatt være ledige jobber for dataregistrering kontorist, med en gjennomsnittlig lønn hastighet på ca $ 28 000 amerikanske dollar (USD) per år. De fleste funksjonærer er ansatt på heltid, men noen mennesker jobber hjemmefra eller deltid utføre dataregistrering på som nødvendig basis. Hva slags informasjon du skal skrive i stor grad er avhengig av en bedrifts behov. Du kan fylle ut samme type skjemaer hver dag for et kredittkortselskap, en offentlig etat, eller et sykehus. Alternativt kan du bare være på vei inn kombinasjoner av bokstaver og tall, som på egenhånd ikke gjør mye fornuftig. Noen mennesker finner det arbeidet repeterende og kjedelig, og andre liker det lov å skrive nøyaktig.

Enkelte dataregistrering felt er økende. Alle Internett-områder, særlig de med omfattende kataloger av produktene kan kreve betydelige dataregistrering, noe som kan ha behov for å bli oppdatert på en jevnlig basis. Denne type arbeid for dataregistrering kontorist innebærer vanligvis inn datastrømmer i HTML-kode for å oppdatere nettsider. På det medisinske felt, bryteren til å opprettholde data registreringer av pasienter betyr en betydelig mengde arbeid for å oppdatere filer. Vi er for tiden bare i begynnelsen av "elektroniske revolusjonen" i medisin, så det er forventet at arbeidet på dette feltet vil være behov for en lang tid.

En dataregistrering kontorist kan gjøre det bra å se etter hvilke typer jobber som ikke kan outsources. Hvis du arbeider i regjeringen, for en rekke offentlige etater, bekymringer for sikkerheten til informasjon kan bety etaten er begrenset til å ansette amerikanske borgere og innbyggere bare. Noen funksjonærer kan selv trenger sikkerhetsklarering til å arbeide i visse avdelinger i en regjering. Innhenting av denne clearance, noe som vanligvis skjer hvis du blir tilbudt en jobb skaper sannsynligheten for at du vil fortsette å være arbeidsføre som en dataregistrering kontorist i fremtiden.

  • Internettsider ansette dataregistrering funksjonærer å oppdatere HTML-kode.
  • En dataregistrering kontorist kan gjøre det bra å se etter hvilke typer jobber som ikke kan outsources.
  • Dataregistrering funksjonærer skal være kjent med et bredt utvalg av dataprogrammer.

Romlig data mining er prosessen med å prøve å finne mønstre i geografiske data. Mest brukt i detaljhandel, har det vokst ut av feltet av data mining, som i utgangspunktet fokusert på å finne mønstre i tekstlig og numerisk elektronisk informasjon. Romlige data mining er ansett som en mer komplisert utfordring enn tradisjonell gruvedrift på grunn av vanskelighetene forbundet med å analysere gjenstander med konkrete eksistenser i rom og tid.

Som med standard data mining, er romlig data mining primært brukt i verden av markedsføring og detaljhandel. Det er en teknikk for å fatte beslutninger om hvor du skal åpne hva slags butikk. Det kan bidra til å informere disse beslutningene ved å behandle eksisterende data om hvilke faktorer motivere forbrukerne til å gå til ett sted og ikke en annen.

Si at Ashley ønsker å åpne en nattklubb på en viss by blokk. Hvis hun hadde tilgang til de riktige data, kan hun bruke romlig data mining for å finne ut hva romlige faktorer gjør nattklubber vellykket. Hun kan stille spørsmål som: Vil flere folk kommer til klubben hvis kollektivtransport er i nærheten? Hva avstand fra andre utesteder maksimerer beskyttelse? Er nærhet til bensinstasjoner et pluss eller minus?

Ashley kan også være lurt å sørge for at folk som kommer til henne nattklubb kommer i en jevn fordeling i løpet av en enkelt natt. Hun kunne også bruke romlige data mining-kanskje mer presist, til gruvedrift-spatiotemporal data finne ut hvordan folk beveger seg gjennom byen til visse tider. Den samme prosessen kan brukes til patronage på forskjellige kvelder i uken.

Vanskelighetene med denne fremgangsmåte er på grunn av kompleksiteten til verden utenfor internett. Mens siste innsats på data mining vanligvis hatt databaser moden for analyse, inngangene tilgjengelige for romlig data mining er ikke nett av informasjon, men kart. Disse kartene har ulike typer objekter som veier, populasjoner, bedrifter og så videre.

Å avgjøre om noe er "nær" noe annet går fra å være en diskret til en kontinuerlig variabel. Dette øker massivt kompleksitet som kreves for analyse. Utrolig nok er dette en av de mer enkle typer relasjoner som er tilgjengelige for noen forsøker romlig data mining.

Romlig data mining ansikter også problemet med falske positiver. I prosessen med å søke data på jakt etter sammenhenger, vil mange tilsynelatende trendene fremstå som en konsekvens av statistiske falske positiver. Dette problemet eksisterer også for oppgaven med å utvinne en mer enkel database, men det er forsterket av størrelsen av data som er tilgjengelige for data miner. Til syvende og sist skal en trend identifisert ved datagraving bli bekreftet gjennom prosessen med forklaring og ytterligere forskning.

Hva Er Value Date?

June 21 by Eliza

Begrepet "value date" brukes ganske variabelt i finans og økonomi. Generelt sett, alle bruksområder referere til en bestemt dato, avtalt på forhånd, når verdien av noe er bestemt eller avgjort. Betydningen ment er vanligvis klart fra konteksten av en diskusjon eller kontrakt, men hvis det ikke er tydelig, kan folk be om avklaring.

For eiendeler som har svingende priser over tid, er verdien dato et fast tidspunkt som brukes som en referanse for verdsettelse av eiendelen. Et eksempel kan være noe sånt som en besparelse obligasjon. En vilkårlig dato er satt for interesse compounding slik at innehaveren og utstederen er begge enige når det kommer til regnskap for interesse. Verdidatoer i dette tilfellet brukes til å eliminere forvirring og sikre at folk har et rammeverk for å forstå prisingen. Det hindrer også tvister som kan oppstå hvis folk bruker forskjellige datoer for beregninger.

Verdidatoer er også involvert med situasjoner der midler eller eiendeler er overført. Verdien er datoen når overføringen er fullført og mottakeren kan fritt tilgang til materialet som ble overført. Dette gjelder situasjoner som spenner fra å deponere en sjekk til handel utenlandsk valuta internasjonalt. Mens folk juridisk eier eiendelene når en avtale er nådd, vil ikke transaksjonen ikke tre i kraft før overføringen er ferdig. Dette konseptet kommer også opp i regnskap, hvor verdien er den dag at et regnskap oppføring trer i kraft.

Et annet eksempel er en oppgjørstidspunkt. Oppgjørsdatoer er avtalt på forhånd når folk inngå kontrakter. Når du kjøper et hus, for eksempel, den første kontrakten heter det at avtalen skal være ferdig innen en gitt dato og tid. Når verdien dato kommer, blir transaksjonen gjennomført og kjøperen går unna med nøklene mens selgeren mottar betaling for huset.

Som man kan se fra disse ulike betydninger av begrepet, kan verdien dato generelt anses datoen når verdien av en eiendel er formelt registrert eller en transaksjon trer i kraft. Vanligvis er disse datoene satt på forhånd, slik at folk vet når datoen vil oppstå, og i mange bransjer, er verdien dato en industristandard som gjelder for alle transaksjoner. Disse kan inneholde spesifikke vilkår i kontrakter, samt generelle vinduer, som i banker, hvor folk blir fortalt at midlene vil være tilgjengelig innen et visst antall dager.

  • I form av bank situasjoner, verdien dato har normalt å gjøre med den faktiske datoen at midlene omsettes og blir eiendommen til den nye eieren.
  • Oppgjørsdatoer er avtalt på forhånd når folk inngå kontrakter.

Hva er biometriske data?

August 9 by Eliza

Biometriske data refererer til poster som brukes for å identifisere folk, for eksempel fingeravtrykk. Biometri er navnet gitt til ulike metoder for fangst, lagring og bruk av disse dataene. To større bruk av biometri inkluderer identifisering av enkeltpersoner for det formål å kontrollere tilgang, og ulike programmer for å håndtere og forebygge kriminalitet.

Karakteristikker som brukes for biometri autentisering er ofte klassifisert i to hovedkategorier, fysiologiske og atferdsmessige. Fysiologisk biometriske data knyttet til de fysiske aspektene ved en persons € ™ s kropp. Disse inkluderer elementer som fingeravtrykk, netthinnescans og ansikts skanninger. Atferds biometri, noen ganger kalt behaviometrics, inkluderer signaturer, håndskrift analyse og telefonsvarermønstergjenkjenning.

Ved fastsettelse av hvilke elementer av biometriske data kan være egnet for biometri identifikasjonssystemer, er en rekke ting som regel tatt i betraktning. Dataelementet skal være universelle, det vil si at alle mennesker skal ha det karakteristiske. Det bør være unikt, slik at en person kan definitivt kjennes. Det bør være permanent, det vil si at det bør være en egenskap som ikke endres vesentlig som en person aldre.

En annen vanlig betraktning er spørsmålet om hvor enkelt dataelementet er å samle. Å ta en blodprøve for DNA-analyse, for eksempel, er betydelig mer invasive og kostbart enn å ta fingeravtrykk. I tillegg kan bekymringer om effektivitet og nøyaktighet av teknologien som brukes til å måle de biometriske data har en innvirkning på hvilken type data som er valgt for et bestemt program.

Biometri enheter har en tendens til å operere i en av to hovedmåter, verifisering eller identifikasjon. I bekreftelsesmodus, biometriske teknologier utfører en enkelt sammenligning av de presenterte data med en mal som er blitt lagret tidligere. Et eksempel på dette er en fingeravtrykkleser på en personlig datamaskin eller elektronisk safe. I identifisering modus, er en biometrisk database som brukes. Et enkelt element av data blir deretter fanget, og systemet prøver å matche dette stykke data med noen av de eksisterende elementene som er definert i databasen. Et eksempel på identifikasjons biometri er et fingeravtrykk database med kjente kriminelle.

Det er noen bekymringer rundt det området av biometri teknologier og storskala lagring av biometriske data. Motstanderne av biometri kan sitere bekymringer for personvernet, for eksempel at dataene kan senere brukes til formål som et individ ikke har avtalt å, eller til og med at informasjonen kan potensielt bli stjålet. Et annet problem som noen ganger hevet er det bekymring for at biometriske datalagre kan bli misbrukt til å diskriminere mot visse deler av befolkningen.

  • Biometriske teknologier, som fingeravtrykk skannere, kan brukes til å samle inn biometriske data.
  • Ta en blodprøve for DNA-analyse anses mer inngripende enn å ta fingeravtrykk.
  • Fingeravtrykk er en type av biometri.
  • Ansikts skanner gi biometriske data.
  • Data samlet inn fra en persons håndskrift er et eksempel på biometri.

Hva er Blind Man bløff?

August 17 by Eliza

Blind manns bløff er en form for kode som har blitt spilt siden Tudor-tiden, og det kan være enda eldre. Mange har spilt noen form for dette spillet i barndommen, og noen ganger voksne spille det også, spesielt på organiserte isbryter hendelser. Blind manns bløff er lett å lære og enkelt å spille, og fordi det krever ingen andre enn en blindfold rekvisitter, kan den spilles av hvem som helst når som helst.

I denne formen for tag, den personen som er utpekt som "It" bærer en blindfold. Avhengig av variasjonen som spilles, kan de andre spillerne være nødvendig for å spre og deretter stå stille i begynnelsen av spillet, eller de kan flytte når som helst mens spillet spilles. Den forsøker å tagge spillere, ved hjelp av hans eller hennes sanser for å finne dem, og spillet slutter enten når en ny Det er valgt, eller når alle spillerne er merket ut av spillet.

Mange spille form av blind manns bløff som krever det å tagge alle. Andre foretrekker å spørre Det å identifisere personen merket; hvis det er riktig, blir den personen den nye It, mens hvis det er feil, han eller hun forblir det inntil noen kan bli positivt identifisert. I variant hvor spillerne står stille, de er vanligvis lov til å anstrenge seg for å unngå å bli merket, så lenge de ikke flytte sine føtter; når bevegelse er lov, går alt.

På grunn av de åpenbare farene involvert når noen sjangler rundt med bind for øynene, er dette spillet ofte spilt utendørs i et stort åpent område, eller i et stort innendørs rom. Før du spiller blind manns bløff, er det en god idé å fjerne hindringer, og noen mennesker liker å utpeke en dommer som kan rope ut en advarsel til det hvis en hindring er flekket, eller hvis det vandrer for langt ut av grensene for spillet. Siden spillerne kan bli fanget opp i moroa, er en dommer som en god idé å holde det trygt.

Tallrike malerier og moderne kontoer fra Tudor æra viser at blinde mannens bløff var et veldig populært spill, spesielt for de Elizabethans. Noen form av spillet kan ha eksistert før dette punktet, men det ble allment popularisert i denne perioden i engelsk historie, spredt ut derfra. I dag, blind manns bløff og dens varianter fortsette å bli spilt i mange engelsktalende land, med mange lokalsamfunn utvikle egne unike regionale regler for å gjøre spillet utpreget sine egne.

Hva er et data Cluster?

February 10 by Eliza

En datamaskin klynge er et kollektiv av individuelle datamaskiner åk sammen slik at de fungerer som en enkelt enhet for en rekke oppgaver. Ved hjelp av klynger kan tilby en rekke fordeler for visse typer aktiviteter. De blir ofte utnyttet for vitenskapelig forskning, komplekse beregninger i mange felt, og kostnadseffektiv tungregning i miljøer som finans. Datamaskin klynge design krever innspill fra dyktige IT-forskere som også kan opprettholde klyngen for å holde den på topp ytelse. Hvilke typer datamaskiner som brukes kan bestemme hvor robust datamaskinen klyngen er i drift, og teknikere kan også justere operativsystemer, programmer og andre spesifikasjoner for å møte spesifikke behov.

Ofte datamaskinene er identiske eller nær det, og de er veldig tett nettverk med sin egen dedikert tilkobling. Sikkerheten for en datamaskin klynge krever en høy grad av tillit mellom enheter for å tillate dem å kommunisere raskt, men klyngen kan være beskyttet av sikkerhetstiltak for å hindre inntrenging utenfra. For enkelhets skyld er de vanligvis fysisk plassert sammen. Teknikere kan optimalisere dem til å utføre bestemte typer oppgaver.

Grupper av klase datamaskiner kan være billigere å installere og vedlikeholde enn en superdatamaskin med tilsvarende ytelse egenskaper. Av denne grunn kan fasiliteter som trenger supercomputing kapasitet vurdere en datamaskin klynge. Datamaskinene kan utføre komplekse beregninger inkludert de som brukes i vitenskapelig modellering og prosessering av detaljerte og utfordrende ligninger. De kan også balansere belastning å unngå forsinkelser og driftsstans.

En annen fordel kan økes stabiliteten. Hvis en maskin svikter, kan resten av klyngen holde i drift. Dette kan være viktig for dataintegritet eller andre operasjoner der en enkelt datamaskin kan utsette brukere om faren for tap av data eller andre problemer. Cluster computing kan tilby robuste alternativer for drift av servere, nettverk og andre komplekse systemer som ikke kan gå ned uten å pådra seg store utgifter og potensielle ulemper som sammenbrudd i trafikklyssystemer eller flykontroll.

Tid på en datamaskin klynge kanskje må bestilles av personell som ønsker tilgang til systemet. Dette gjør at teknikere til å planlegge bruk samt vedlikehold og andre aktiviteter for å holde datamaskinene kjører problemfritt. I en nødssituasjon, kan det være mulig å omorganisere timeplanen for å møte behovet for noen med et presserende databehandling behov, som rask modellering for å spore en utvikling storm system. Enkelte anlegg med kritiske behov kan utvikle sine egne datamaskin klase systemer for å unngå avhengighet av et system som de ikke har kontroll.

  • Teknikere kan optimalisere en datamaskin klynge for å utføre bestemte typer oppgaver.
  • Cluster computing er en form for databehandling der en gruppe datamaskiner er koblet sammen slik at de kan fungere som en enkelt enhet.

En datamaskin sikkerhetsbrudd er et inngrep i en datamaskin eller et nettverk av datamaskiner, vanligvis av hackere eller skadelig programvare som kompromitterer sensitive data eller forårsaker skade på datamaskiner eller nettverksfunksjonen. Hackere og kriminelle bruker en rekke taktikker og teknikker for å omgå datamaskin sikkerhetstiltak for å stjele data, for eksempel kredittkortinformasjon, bankinformasjon, personnummer, og annen personlig informasjon til bruk i ulovlige kriminelle handlinger. I noen tilfeller er hensikten med en datamaskin sikkerhetsbrudd bare for å forårsake skade. Skadelige programvare, virus eller andre programmer er satt inn i et system med det formål å ødelegge data eller ødelegger evnen til en datamaskin eller et nettverk for å operere.

Hackere ofte bryte seg inn i systemer for å stjele personlig informasjon til bruk i kriminelle foretak, som wire svindel eller identitetstyveri, ofte med ikke mer innsats enn å gjette et passord. Kredittkortnummer, bankkontonummer, personnummer og andre personlige data er ofte målene for en datamaskin sikkerhetsbrudd. Angrep kan utføres av mennesker som arbeider alene eller ved innsetting av ondsinnet programvare designet for å stjele data, få tilgang til data, eller forårsake skade på datasystemer.

Tastetrykkloggere er programmer som, en gang satt inn, kan ta opp hvilke taster brukerne trykk, noe som gir kriminelle med informasjon om passord eller andre data. Andre programmer kan henvise brukerne til forfalskede nettsider hvor de blir lurt til å sende inn personlig informasjon. Virus programmer er laget for å være destruktiv, forårsaker skade på operativsystemer, datafiler, eller på annen måte redusere datamaskin funksjon. Andre typer skadelig programvare kan kopiere og overføre store mengder data.

Hackere kan være meget sofistikerte eller relativt ufaglærte amatører, men selv high school-elever som arbeider fra en typisk hjemme-PC kan bryte inn svært sensitive datanettverk. Dokumenterte tilfeller av mindreårige bryte inn i skolenettverk for å stjele informasjon og endre karakterer finnes, blant hundrevis av andre lignende brudd fra enkeltpersoner og svært organiserte ringer av kriminelle i banker, finansinstitusjoner, offentlige etater og private nettverk. I noen tilfeller kan en datamaskin sikkerhetsbrudd være internt. For eksempel kan en ansatt i et firma bruke hans eller hennes posisjon og tilgang på uautorisert bruk av systemer og data.

Datasikkerhet er en pågående bekymring som hackere blitt mer sofistikerte og dyktige. En primær problem med datamaskinen sikkerhetssystemer er at ofte, det eneste hinderet til en hacker eller annen uautorisert bruker er et passord, som kan være sprukket, gjettet, eller på annen måte forbigått av dyktige angripere. Datasikkerhet teknologi er i stadig utvikling i et forsøk på å motarbeide disse angrepene. Kryptering systemer for overføring av data blir stadig mer sofistikerte. Brannmurer og anti-virus programmer er laget for å stoppe angrep av mange typer skadelig programvare. Mange systemer har passord forvaltningstiltak som låser ut spesifikke IP-adresser eller fryse tilgang til en konto hvis feil passord for mange ganger.

  • Noen datasikkerhet brudd har involvert tyveri av kundenes finansielle informasjon, inkludert kredittkortnumre.
  • Personnumre kan være målet for en datamaskin sikkerhetsbrudd.
  • En datamaskin sikkerhetsbrudd kan oppstå hvis uautoriserte brukere får tilgang til passord og andre konfidensielle data.
  • Datasikkerhet brudd kan koste millioner av dollar i skade og kan føre til strenge straffer for lovbryteren.
  • En datamaskin sikkerhetsbrudd kan omfatte noen få uautorisert tilgang til et webkamera.
  • Hackere fokusere på å bryte seg inn sensitive datasystemer.

Datastyrt kryptografi har vært brukt i flere tiår som en metode for å lage hemmelige kryptert meldinger fra ren tekst data. I løpet av de siste tiårene mange nye krypteringsalgoritmer har blitt opprettet. Den internasjonale datakrypteringsalgoritme (IDEA ™) er et eksempel på en krypteringsalgoritme som koder plan-tekst data i et sett med egge tegn. Det ble opprettet i 1991 av James Massey og Xuejia Lai fra Sveits som en form for datakryptering. Oppfinnerne hadde håpet det kunne erstatte standard kryptering på den tiden, som var datakrypteringsstandarden (DES).

I 1976 den amerikanske regjeringen opprettet krypteringsstandarder for alle føderale offentlige virksomheter. Standarden på den tiden ble kalt Data Encryption Standard (DES). Disse standardene blir administrert av National Institute of Technology og standarder (NIST). Når DES ble lansert, var det mange kritikken til tilnærming fordi krypteringsalgoritmen ble lett ødelagt av mange dataforskere. Dette var først og fremst fordi krypteringsnøkkelen som brukes i standarder for DES var for liten, noe som begrenset permutasjoner for nøkler og redusert kompleksiteten av algoritmen.

I 2001, NIST oppgradert standardene til Advanced Encryption Standard (AES). Den nye standarden støttet en mer avansert krypteringsalgoritme som inneholdt en stor 256-biters nøkkel. Denne nye tilnærmingen har gjort gjeldende krypteringsalgoritmer umulig å hacke. Den internasjonale datakrypteringsalgoritmen ble opprettet før AES, som en midlertidig tilnærming til datakryptering. Den nåværende IDEA ™ algoritmen har også utviklet seg til å støtte de nyere standarder for AES.

Den internasjonale datakrypteringsalgoritmen er mye brukt av mange programmer og regnes som en god algoritme for datakryptering. Den bruker en symmetrisk krypteringsalgoritme, som bruker en enkelt tast for kryptering og tyde data. Standarder for IDEA ™ støtte avansert krypteringsnøkler opp til 128-bits i lengde.

Pretty Good Privacy (PGP) er en krypteringsalgoritme som er brukt i mange e-krypteringsprotokoller. Dette er vanligvis ansett som en god tilnærming for å kryptere e-post fordi det støtter avanserte krypteringsnøkler. Mange PGP algoritmer bruker den internasjonale datakrypteringsalgoritme som intern metode for å kryptere meldingen. OpenPGP er en åpen kildekode-versjon av PGP, som har vedtatt IDEA ™ som en valgfri algoritme.

Krypteringsdataalgoritmer er ikke begrenset til ren tekst data. De fleste krypteringsalgoritmer støtter ren tekst data, lyd og video-kryptering. Alle former for data kan krypteres med den internasjonale datakrypteringsalgoritme. Foreløpig har IDEA ™ en patent som begrenser bruken til ikke-kommersielle foretak.

En databehandlingssystem er en som bruker et dataprogram eller språk for å behandle rådata og overføre data til informasjon ved hjelp av en metode som kalles transaksjonsbehandling. Data kan fanges fra mange kilder, inkludert direkte input av data, hullkortfiler, og eksterne medier som disker, kassetter og eksterne harddisker. Databehandlingssystemet analyserer også rådata, sorterer data i henhold til programinstruksjonene gjennom programvare eller brukermedvirkning, og beregner og formidler data i form av en skjerm henvendelse eller hard-kopi rapporten.

Databehandlingssystemer kan spores tilbake til tidlig 1800-tallet. Den første slag kort systemet ble utviklet i 1801 av Joseph-Marie Jacquard. I 1833, Charles Babbage opprettet en analytisk motor å tolke hullene eller informasjon på hullkort. Et stort skifte i teknologi som ville skje i 1880-årene, da Herman Hollerith utviklet tabulator og nøkkelen punsj maskin, som skulle bli grunnleggende komponentene i de første databehandlingssystemer. I 1890 ble USA Census ordnet med klippekort og nøkkelen punsj maskin.

Teknologiske fremskritt i løpet av de neste 100 årene inkludert oppfinnelsen av prosessoren og minnefunksjoner, harddisk lagring og rapportbehandling. Etter andre verdenskrig, myndighetene i USA og datamaskinen industri tjenestemenn skapte begrepet "databehandling" for å definere fange og bearbeiding av data. Den første regjeringen baserte databehandlingssystem, elektronisk numerisk integrator og datamaskinen (ENIAC), ble satt i drift i 1945, og starter en trend av automatisering som fortsetter å utvikle seg.

De grunnleggende komponentene i et databehandlingssystem er operativsystemet, lavnivå programmering som involverer maskinvare programmering; prosessoren (CPU), som beregner instruksjoner løpet av millisekunder; operativsystemet, som håndterer programvare- og maskinvarefunksjonene i systemet; og harddisken lagring, som lagrer data på en intern harddisk. En databehandlingssystem må ha måter å legge inn rådata til å formulere informasjon. Denne informasjonen kan legges inn via et tastatur eller eksterne medier som en disk, tape, hullkort eller en CD-ROM). Utstyrskonfigurasjoner som behandler data er stormaskiner, mid-range datamaskiner og klient-server-nettverk som lokalt nettverk (LAN) og Wide Area Network (WAN) maskinvarekonfigurasjoner. Ved maskinen eller operativsystemnivå, er disse komponenter synkronisert for å støtte en grunnleggende databehandlingssystem.

Databehandling og informasjonssystemer kan vises som utskiftbare vilkår, men er svært forskjellige i teoretiske termer. Selv om begrepet "informasjonssystemer" blir mye brukt i industrien, røtter og elementer er i databehandling. En databehandlingssystem er motoren som starter informasjonshåndtering og analyseprosessen. Informasjonssystemer gi beslutningsprosessen når data er analysert og produsert.

  • Rådata kan behandles til brukbar informasjon gjennom metode som kalles transaksjonsbehandling.
  • Oppfinneren Charles Babbage unnfanget ideen om den dampdrevne Difference Engine i 1822.

Hva er CRM Data Mining?

August 20 by Eliza

Customer Relationship Management (CRM) data mining refererer til prosessen med å søke gjennom kundeforhold databaser og analysere data om kundeatferd samlet. Denne informasjonen hjelper markedsførere å bedre fokusere sine kampanjer, noe som fører til økt kundelojalitet og salg. CRM data mining er også kjent som data leting og kunnskap funn. Det er to hovedkategorier forbundet med data mining: beskrivende analyse og prediktiv modellering.

Deskriptiv analyse benytter segmentering og clustering å bedre analysere et sett mønster av atferd blant en bestemt gruppe av kunder. Kunder kan grupperes i henhold til kjønn, alder, rase, og andre kategorier. Hovedmålet med et segment er å gi markedsfører med en gruppe med lignende kunder for å mer effektivt utvinne dataene for nyttig innsikt.

Clustering aggregater segmentgrupper. Hver klynge er gjensidig utelukkende, og er preget av et sett med forhåndsbestemte egenskaper. For eksempel kan en klynge inkludere kvinner i alderen 18 til 25 som har kjøpt en viss neglelakk i løpet av de to siste ukene av desember 2010. Dette er et eksempel på kvalitativ metode CRM data mining.

I ikke-ekskluderende segmenter, en annen form for beskrivende analyse, et bestemt sett av kundeatferd fører til et helt nytt sett av atferd. For eksempel kan en gruppe av kunder bruke en betydelig sum penger på spa-tjenester, men ikke bruke masse penger på relaterte tjenester som hår og salong omsorg. Denne typen CRM data mining krever mer avansert statistisk analyse enn grunnleggende segmentering.

Prediktiv modellering er den mest populære av de to CRM-data mining kategorier. Den måler graden av korrelasjon mellom to kundeatferd faktorer og den statistiske påliteligheten av at korrelasjon. Den prediktive modellen er bygget ved hjelp av en data mining program som tildeler poeng til hver kunde, noe som indikerer sannsynligheten for at kunden vil oppføre seg på samme måte i fremtiden. For eksempel, kan modellen hjelpe en markedsfører å fastslå sannsynligheten for at en gift mannlig kunde i alderen 31 og 42 med barn vil kjøpe et bestemt merke av gressklipper i løpet av de neste seks månedene.

Spesifisitet er svært viktig i CRM data mining bruker prediktive modeller. Det finnes flere typer av metoder som benyttes for dette formål. En univariate modellen sammenligner en enkelt variabel til flere andre variabler for å bestemme forholdet med den høyeste korrelasjon. Chi-Squared automatisk interaksjon deteksjon analyse (CHAID) og klassifisering og regresjon trær (CART) modeller skjerm beslutningstrær, hvor en variabel forårsaker forekomsten av en eller flere variabler. En multivariat regresjonsmodell tester flere variabler mot hverandre for å vurdere mulige sammenhenger.

Hva er Java® Data Objects?

November 2 by Eliza

Java® programmering er et dataprogram språk som bruker moduler og funksjoner for å manipulere data. Java® dataobjekter (JDO) er en Java® modul som brukes til å transformere data fra en database inn i Java® programvare programmeringsspråk. Disse dataobjekter brukes av utviklere for å endre data som kommer fra databasen. Dette er en standard metode som brukes av Java® programmer for å få tilgang til og endre data.

Konseptuelt, Java® dataobjekter er ikke noe mer enn dataelementer fra en database. Disse elementene er delt inn i deler som er tilordnet bestemte funksjonelle typer data. Noen eksempler på dataobjekter omfatte personer, adresser og telefonnumre. Hver dataobjektet har et bestemt formål for søknaden. Den er enkel metode for separering av data i de enkelte komponenter.

Java® dataobjekter er mye brukt av Java® programvareutviklere. Den JDO modul inneholder et bestemt programmeringsgrensesnitt (API) for å manipulere data fra databasen. Dette API muliggjør Java® programmerere å få tilgang til og endre data i et program.

Det er mange tutorials tilgjengelig på internett som forklarer hvordan du bruker Java® dataobjekter. Disse tutorials inkluderer vanligvis eksempler og utviklingsforum som gir assistanse for programmerere. De fleste utviklere kan lære hvordan du bruker JDO i noen dager. Dette er en relativt enkel API for å lære for en erfaren Java® programmerer.

Arkitekturen tilnærming brukes av Java® dataobjekter er kjent som objekt-relasjonelle kartlegging. Dette er en dataprogrammering metode av kartdata til objekter. Hvert objekt har kontroll over de data som finnes i objektet. Det har også relasjoner til andre objekter basert på forhåndsdefinerte regler.

Det finnes flere alternativer til Java® dataobjekter. Disse inkluderer komplekse enterprise Java® bønner (EJB) og enkel Java® database tilkobling (JDBC) teknikker. Disse teknologiene kan brukes i stedet for Java® dataobjekter og hver kommer med sin eier fordeler og ulemper. En av fordelene til Java® dataobjekter er at det gir en standard API for spørring flere typer databaser, som aldri forandrer uansett databasen som brukes.

Ett av problemene med JDO er dens manglende evne til å håndtere komplekse funksjoner og databaseoppdateringer. Den JDO modulen støtter standard tilgangsmetoder, men kompleks tiltrer og distribuerte oppdateringer blir problematisk. Hvis et program krever komplisert manipulasjon av data, kan JDO modul ikke være et egnet alternativ.

Hva er et data Appliance?

November 27 by Eliza

En datamaskinenheten er hvilken som helst type apparat som kan kobles til en datamaskin med bruk av en viss type kabel, og som er konstruert for å utføre bestemte oppgaver. Som med de fleste typer apparater, disse enhetene er selvstendige og ikke ment for oppgradering eller reparasjon av sluttbrukeren. Script for å fungere ordentlig, må apparatet ha en forbindelse til en strømkilde, samt til harddisken av datasystemet. Når disse tilkoblingene er gjort, kan datamaskinen apparatet brukes til å utføre alle oppgaver eller oppgaver det er designet for å utføre.

Et vanlig eksempel på en datamaskin apparatet er en ekstern harddisk. Denne spesielle enheten gir ressurser som gjør det mulig å administrere programmer som ikke ville være i stand til å kjøre på den interne harddisken på selve datamaskinen. Brukere med eldre systemer som ønsker å øke kapasiteten i stedet for å kjøpe et nytt system vil ofte finne denne type datamaskin apparatet gjør det mulig å nyte bruken av nyere programmer uten behov for å oppgradere den grunnleggende systemet.

Et annet vanlig eksempel på en datamaskin som apparatet er den enkle datamaskinskriver. Vanligvis drevet ved å koble enheten til et strømuttak og ved hjelp av en USB-kabel for å koble skriveren til datamaskinens harddisk, er skriveren i stand til å motta data fra systemet og skrive ut forskjellige typer dokumenter. Programvare er vanligvis nødvendig for å sikre at skriveren gjenkjennes av datamaskinen eller nettverket som datamaskinen er koblet med for å administrere utskriftsjobber.

Skannere er en annen type datamaskin apparat som gjør det mulig å skanne dokumenter og skape bilder som deretter overføres og lagret på harddisken. Vanligvis er programvare som kreves for å tillate harddisken for å gjenkjenne skanneren og sørge for at de er lagret i et format som lett kan leses av andre programmer som ligger på harddisken. Det er til og med faksmaskiner som kan kobles direkte til en harddisk og brukes til å sende og motta dokumenter med letthet.

Mens en datamaskin apparatet gang kreves noen form for kabel for å koble til en datamaskin harddisk, er det ikke lenger tilfelle. Mange design i dag tillate bruk av trådløs tilkobling til datamaskinen, selv om de fleste vil fortsatt kreve en kablet tilkobling til en slags strømkilde eller minst bruk av et internt batteri som må lades fra tid til annen. En rekke apparater kan kjøpes på omtrent enhver forhandler som tilbyr stasjonære og bærbare systemer.

  • Mange moderne data apparater koble gjennom bruk av en USB.
  • Datamaskinapparater kan omfatte en skriver.
  • En ekstern harddisk.

Hva er et data Glitch?

May 4 by Eliza

En datamaskin glitch er en feil som oppstår i løpet av et datasystem som gjør det til feil under behandling av data. Roten av konflikt kan stamme fra mange forskjellige størrelser, men de mest vanlige databehandlingsfeil skyldes problemer innenfor selve operativsystemet, tilstedeværelse av et virus eller en defekt program. I andre scenarier, kan en datamaskin svikt oppstå ved feilaktig å angi en rekke kommandoer som systemet ikke klarer å gjenkjenne, forårsaker den til uendelig søke etter en løsning som er utenfor de programmerte grenser for å gjenkjenne eller håndtere. Mange av datafeil som kan tilskrives menneskelig svikt er relativt enkle å korrigere, men selv en mindre datamaskin svikt eller feil kan føre til fullstendig systemsvikt dersom det ikke oppdages umiddelbart.

En gjennomsnittlig program produsenten dedikerer flere måneder eller år med testing kompatibilitet for å sikre at data glitches ikke vil oppstå, men fordi det er bokstavelig talt milliarder av mulige kombinasjoner når det gjelder maskinvarekonfigurasjoner, operativsystemer, programmer og andre tilfeldige variabler, er det nesten umulig for dem å bli diagnostisert på riktig måte. Tilstedeværelsen av nettkriminelle kompliserer diagnostisering av en datamaskin svikt ytterligere, fordi systemet ofte kunne forsettlig deaktiveres ved hjelp av et virus eller sikkerhet cracking å skjule tap av personlige opplysninger. Et stort flertall av de oppdateringene som helst datasystem mottar er å begrense alle disse sårbarhetene så mye som mulig, men selv med den mest grundige av planlegging, er det fortsatt en liten risiko for systemsvikt under oppdateringsprosessen.

En av de vanligste måtene man kan diagnostisere en datamaskin svikt er å undersøke de mest brukte programmer og programvare som nylig ble oppdatert på et datasystem, og starter med de programmene som ble aktivt kjører da feilen skjedde. Ved å eliminere hver ikke-essensiell funksjon til bare operativsystemet og de nødvendige driverne er lastet, kan en datamaskin tekniker deretter kontrollere at hver nylig brukte program er riktig installert og er ikke å skape en konflikt. Etter selve datamaskinen svikt har blitt identifisert, det normalt kan elimineres ved å avinstallere programmet som skaper konflikten.

I mindre vanlige situasjoner, kan en datamaskin svikt også være forårsaket av feil i maskinvare, og i disse scenariene, kan problemet ofte blitt mye vanskeligere å oppdage. Ved mistanke om en maskinvarekonflikt, vil en tekniker oppdatere hver av driverne som styrer disse elementene, se etter unormale driftstemperaturer hele datamaskinen og kontrollere at strømforsyningen fungerer som den skal. Etter den skadede komponenten blir oppdaget, kan den repareres eller skiftes ut for å gjenopprette datamaskinsystemet tilbake til det normale.

  • En av de mest beryktede data glitches er "Blue Screen of Death" som er sett som svar på en rekke spørsmål på Windows-maskiner.
  • En servicetekniker må være kjent med maskinvare saker samt programvareproblemer.
  • En datamaskin glitch, hvis ikke oppdaget umiddelbart, kan føre til et helt nettverk å stenge ned.
  • En feil som er forårsaket av et maskinvareproblem kan kreve at systemet tas ut av tjeneste mens det er løst.