2019-07-06 17:29:21 bobo79888 阅读数 101
  • JeeSite4.x 数据权限

    免费试听地址: B站搜索JeeGit观看《JeeSite4.x数据权限教程》、《JeeSite1.2.7系列基础教程》、《JeeSite4.x系列基础教程》等相关课程!   郑重声明:购课前,请认真听完第一章 课程简介  建议实战人群直接听:第九章、第十章  学生人群、刚入门:全听         数据权限主要讲解内容包含 第一章 课程简介3 1.1 课程目标3 1.2 适用人群3 1.3 课程简介3 1.4 环境要求3 1.5 课程知识点大全3 1.6 课程售价3 1.7 购课声明3 1.8 资源清单3 1.9 售后方式4 1.10 讲师介绍4 第二章 权限基础4 2.1 权限模型概述4 第三章 JeeSite权限管理模型12 3.1 JeeSite1.2.7 权限管理模型12 3.2 JeeSite4.x 权限管理模型12 3.3 JeeSite4.x权限设计的扩展13 第四章 用户管理14 4.1 JeeSite4.x内置用户类型14 4.1.1 用户管理思路14 4.1.2 网站会员、员工、单位、个人登录视图配置15 4.2 用户数据权限类型16 4.3实战训练、调试、日志查看16 第五章 机构管理16 第六章 角色管理18 6.1 JeeSite4.x角色管理概述18 6.2 JeeSite4.x越级授权与菜单权重18 6.3 JeeSite4.x 越级授权可能存在的隐患极其解决方案19 6.4用户表如何区分非管理员、系统管理员、二级管理员20 6.5 角色权限注意事项20 6.6 角色授权数据范围使用注意事项21 6.7 为何用户不设置员工权限无效?23 6.8 岗位管理与角色分类的岗位分类与角色分类有何区别?23 第七章 二级管理员23 第八章 系统管理员23 8.1 系统管理员23 8.2 总结:何时使用超级管理员、系统管理员、二级管理员?23 第九章 Jeesite数据权限调用23 9.1 JeeSite4.x数据调用基础23 9.2 JeeSite4.x 实现数据列权限推荐解决方案24 9.3多数源模式下数据权限bug简易解决方案24 9.4 JeeSite4.x 自定义扩展数据权限24 9.5支持全球地区、全球企业、全球机构、全球部门授权24 第十章 JeeSite数据权限实战24 10.1 案例一24 10.2 案例二24 10.3 案例三25 10.4 案例四25 10.5 案例五25 第十一章 JeeSite4.x常见问题解答25 1.1数据权限管理的代码会公开吗,购买了能看吗?25 1.2 JeeSite数据权限教程是Thinkgem录制的吗?25 第十二章 参考阅读26 12.1、JeeSite官方文档27 12.2、美国国家标准与技术研究院27 12.3、中国国家标准化管理委员会27 12.4、ITSEC欧洲安全评价标准28 12.5、百度学术28 12.6、开源框架29 12.6.1 JeeSite29 12.6.2 Casbin29 12.6.3 Eladmin29 12.6.4 Spring-boot-demo29 12.6.5 Jeeplatform30 12.6.6 Pig30 12.6.7 Jeecg-boot30 12.6.8 Jfinal30 12.6.9 Guns31 12.6.10 Zheng31 12.6.11 Cloud-Platform31 12.7 博文资源31

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你要先知道数据到底意味着什么。

如果不太了解它到底是什么,最简单的方法就是知乎搜一下big data/大数据,这类问题回答的太多了,很多专业人士既给了学术的回答,也给了浅显易懂的例子,我想不用多说了。

移动互联网是当下的热点,它影响力最大之处并不仅仅是人,还有就是数据相对于以前指数级的增长。而随着越来越多的设备连接入网,这个增长的趋势也不会发生改变。可以数据是什么,他不只是0,1, 他是这个世界对它自己的感知,对人行为的感知。当我们埋怨这个身边的设备还不够智能时,其实是这些设备对我们的了解太少,当足够的用户行为被他观测,加以分析之后,他们会变得越来越聪明,越来越人性化,而这才是大数据真正的走向。

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从目前来看:

No data, no learning. No data, no intelligence. Data is the blood.

没有算法是可以脱离的数据的。机器学习和统计永远不担心数据太多,只会担心数据太少。所以你不用担心不能从数据中挖掘出价值,而在于他们怎么挖掘(什么算法),挖掘出哪方面的价值(他们的输出是什么)。

所以大数据的热潮不会消退。未来随着智能化的进步,越来越多的传感器,越来越多的网站,收集到人们越来越多的行为,收集到越来越多电子化的世界表达方式,它也会越来越重要。但是它会慢慢退到幕后,把一批单纯炒作它,没有合理利用它价值的企业淘汰掉,伴随着新的企业出现,真正的发挥出它的价值。

2016-11-25 11:35:46 lanmengyiyu 阅读数 10278
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    免费试听地址: B站搜索JeeGit观看《JeeSite4.x数据权限教程》、《JeeSite1.2.7系列基础教程》、《JeeSite4.x系列基础教程》等相关课程!   郑重声明:购课前,请认真听完第一章 课程简介  建议实战人群直接听:第九章、第十章  学生人群、刚入门:全听         数据权限主要讲解内容包含 第一章 课程简介3 1.1 课程目标3 1.2 适用人群3 1.3 课程简介3 1.4 环境要求3 1.5 课程知识点大全3 1.6 课程售价3 1.7 购课声明3 1.8 资源清单3 1.9 售后方式4 1.10 讲师介绍4 第二章 权限基础4 2.1 权限模型概述4 第三章 JeeSite权限管理模型12 3.1 JeeSite1.2.7 权限管理模型12 3.2 JeeSite4.x 权限管理模型12 3.3 JeeSite4.x权限设计的扩展13 第四章 用户管理14 4.1 JeeSite4.x内置用户类型14 4.1.1 用户管理思路14 4.1.2 网站会员、员工、单位、个人登录视图配置15 4.2 用户数据权限类型16 4.3实战训练、调试、日志查看16 第五章 机构管理16 第六章 角色管理18 6.1 JeeSite4.x角色管理概述18 6.2 JeeSite4.x越级授权与菜单权重18 6.3 JeeSite4.x 越级授权可能存在的隐患极其解决方案19 6.4用户表如何区分非管理员、系统管理员、二级管理员20 6.5 角色权限注意事项20 6.6 角色授权数据范围使用注意事项21 6.7 为何用户不设置员工权限无效?23 6.8 岗位管理与角色分类的岗位分类与角色分类有何区别?23 第七章 二级管理员23 第八章 系统管理员23 8.1 系统管理员23 8.2 总结:何时使用超级管理员、系统管理员、二级管理员?23 第九章 Jeesite数据权限调用23 9.1 JeeSite4.x数据调用基础23 9.2 JeeSite4.x 实现数据列权限推荐解决方案24 9.3多数源模式下数据权限bug简易解决方案24 9.4 JeeSite4.x 自定义扩展数据权限24 9.5支持全球地区、全球企业、全球机构、全球部门授权24 第十章 JeeSite数据权限实战24 10.1 案例一24 10.2 案例二24 10.3 案例三25 10.4 案例四25 10.5 案例五25 第十一章 JeeSite4.x常见问题解答25 1.1数据权限管理的代码会公开吗,购买了能看吗?25 1.2 JeeSite数据权限教程是Thinkgem录制的吗?25 第十二章 参考阅读26 12.1、JeeSite官方文档27 12.2、美国国家标准与技术研究院27 12.3、中国国家标准化管理委员会27 12.4、ITSEC欧洲安全评价标准28 12.5、百度学术28 12.6、开源框架29 12.6.1 JeeSite29 12.6.2 Casbin29 12.6.3 Eladmin29 12.6.4 Spring-boot-demo29 12.6.5 Jeeplatform30 12.6.6 Pig30 12.6.7 Jeecg-boot30 12.6.8 Jfinal30 12.6.9 Guns31 12.6.10 Zheng31 12.6.11 Cloud-Platform31 12.7 博文资源31

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图像质量评价之数据库

视频质量专家组(Video Quality Experts Group, VQEG)发起的评价算法性能校准项目的主要思想是通过组织主观实验获取图像的主观质量,以主客观质量的一致性来判断客观评价算法的性能。目前常用的数据主要有以下8种:

1)LIVE(Laboratory for image & video engineering )    

http://live.ece.utexas.edu/index.php

LIVE是美国德克萨斯大学奥斯汀分校的电气与计算机工程系与心理学系联合建立,应用最为广泛。Release 2 版本含29幅参考图像,779幅失真图像,其中JPEG2000失真175幅,JPEG失真169幅,白噪声失真145幅,高斯模糊失真145幅,快速瑞利衰减失真145幅。该数据库的DMOS值由161个观察者给出的约25000个数据统计得到,DMOS取值范围为[0,100]。

2)CSIQ(Categorical subjective image quality)

http://vision.okstate.edu/csiq

CSIQ由美国俄克拉何马州立大学的电气与计算机工程学院建立,含30幅参考图像,866幅失真图像,失真类型包括JPEG压缩、JPEG2000压缩、整体对比度缩减、加性高斯粉红噪声、加性高斯白噪声以及高斯模糊6种。该数据库的DMOS值由25个观察者给出的约5000个数据统计得到,DMOS取值范围为[0,1]。

3)IVC

http://www2.irccyn.ec-nantes.fr/ivcdb/

IVC由法国南特中央理工大学建立,包括10幅参考图像,235幅失真图像。失真类型包括JPEG压缩、JPEG2000压缩、LAR编码和模糊。该数据库的MOS值由15个观察者给出数据统计得到,MOS取值范围为[0,5]。

4)MICT

http://mict.eng.u-toyama.ac.jp/mictdb.html

MICT由富山大学创立,包括14幅参考图像,168幅失真图像。失真类型包括JPEG压缩和JPEG2000压缩。该数据库的MOS值由16个观察者给出数据统计得到,MOS取值范围为[1,5]。

5)A57

http://foulard.ece.cornell.edu/dmc27/vsnr/vsnr.html

A57是由康奈尔大学创立,包括3幅参考图像,54幅失真图像。失真类型包括:a)对图像离散晓波变换后的5个LH子带上的量化,采用均匀步长进行量化,失真图像的对比度均方差相等。b)加性高斯白噪声  c)JPEG压缩  d)JPEG2000压缩不包括视觉频率加权 e)JPEG2000压缩,采用基于动态对比度的量化算法 f)高斯模糊 

该数据库的DMOS值由7个观察者给出数据统计得到,MOS取值范围为[0,1]。

6)TID2008(Tampere image database)

http://www.ponomarenko.info/tid2008.htm

TID2008是由乌克兰国家航空航天大学的N504信号接收、传输与处理系建立,包括25幅参考图像,1700幅失真图像。失真类型有17种包括:加性高斯噪声、颜色分量强于照明分量的加性噪声、空间位置相关噪声、掩膜噪声、高频噪声、脉冲噪声、量化噪声、高斯模糊、图像噪声、JPEG压缩、JPEG2000压缩、JPEG传输错误、JPEG2000传输错误、非偏心式噪声、不同强度的局部块失真、强度均值偏移以及对比度变化。该数据库的DMOS值由838观察者给出256428个数据统计得到,MOS取值范围为[0,9]。

7)TID2013(Tampere image database)

http://www.ponomarenko.info/tid2013.htm

TID2013是TID2008的加强版,包括25幅参考图像,3000幅失真图像。失真类型24种,增加了包括:改变色彩饱和度、多重高斯噪声、舒适噪声、有损压缩、彩色图像量化、色差以及稀疏采样。该数据库的DMOS值由971观察者给出524340个数据统计得到,MOS取值范围为[0,9]。由于该数据库失真种类多,数据库更为丰富,且是一种彩色失真数据库,因此越来越多的算法在对比试验中,包含了该数据库。

8)WIQ(Wireless imaging quality)

http://www.bth.se/tek/rcg.nsf/pages/wiq-db

WIQ是瑞典布莱金厄理工学院和印度尼西古纳德尔玛大学的研究人员合作建立的,包括7幅参考图像,80幅失真图像。失真类型5种,包括:“平”分配、JPEG压缩、JPEG2000压缩、JPEG200+DCQ压缩、高斯模糊以及高斯白噪声。该数据库的DMOS值由60观察者给出

参考文献:无参考图像质量评价综述_王志明

2018-04-26 09:29:02 antuodata 阅读数 2870
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大数据大家已经不陌生了。随着信息技术的发展,存储能力与处理能力的提升,大数据应运而生,成为企业的重要资源。

 

调研显示,企业数据资源仍以内部数据为主。其实,对于每个企业来说,在日常的运营中都会产生或多或少的数据沉淀,尤其对于零售行业来说,面对着大量的消费者个体,在消费过程中,会产生海量的数据。然而,对于单个企业来说,这样的数据量毕竟还是有限的,一方面品牌的会员量有限,作为数据源的人太少。另一方面,品牌企业了解到的往往只是粗略的品牌相关的消费情况,对于消费者的其他情况知之甚少。况且即便是基础数据,往往也会因为消费者在填写信息中的个人原因而出现偏差。

因此,大数据时代不可局限,抱着企业已有的数据精细化分析固然能够有所提升,但数据池有限,真正的拓展应该看往更广阔的地方。从这个角度上,寻求平台数据就十分重要。

 

1,平台数据体量大:大数据源于平台。在国内,电商大平台占据了主要的市场份额,大多数消费者都具有网购经历,同样的,相关的消费者信息和消费轨迹就能在平台上体现。在国内线上线下高度融合的今天,这些平台同样有获取线下数据的技术和渠道。从平台的角度来说,由于汇集了多品牌,消费者的数据体量和单一品牌企业相比就不可同日而语。更重要的是,如今的消费者品牌忠诚度并不高,利用平台大数据获取更多的有效露出成为关键

2. 平台数据维度多:在平台上,我们能看到一些基础数据,例如同行销量,同行评价等,同时一些复杂数据通常也能在平台上有所体现。而这些从单一品牌的购买中往往很难发现,只能通过平台大数据来窥见一二。这些数据常常能在精准营销上大放异彩,品牌能够结合这些消费者状态推送合适的商品,促进销售。

 

平台数据这么重要,那么如何获取这些平台数据呢?显然作为品牌企业去独立成了一个研发部开发自己的一套数据采集软件是不可取的,不管是人力还是物力投入都是非常大的,后期的维护也是不容小觑。所以绝大部分企业都会选择外购,找一家专业做数据采集的公司采购需求信息,这样省时省力。但是采购数据那么对于数据的准确度和覆盖率还是有一定要求的。深圳Antuodata(安托数据)对自己出售的每一份数据要求都十分高,数据准确率覆盖率都高达98%,覆盖淘宝、天猫、京东、苏宁、国美、亚马逊、当当等众多购物平台,采集维度多:PC价格、APP价格、促销活动、满减券后价、销量、评价量、买家评论内容、评论时间等都可支持。覆盖业务:电商数据采集、电商评价采集、电商评价分析、竞品情报监测等电商行业数据及情报服务。以专业、认真、负责、真诚工作态度,得到了众多品牌企业的一致好评。

2013-12-12 10:34:11 bingjie1217 阅读数 1226
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大数据里的4个V大致与中文里的“多、快、好、省”四个字相对应,而目前的大数据是否真的“多快好省”呢?一位长年做社会学研究的文科教授认为,大数据更可能是“多快糙耗”。一起来看看香港城市大学媒体与传播系互联网实验室的祝建华教授,从自己多年研究小数据的经验出发,如何评价大数据:


2017-07-03 14:55:00 weixin_34050389 阅读数 16
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“大数据产业发展,技术是核心,人才是关键。”近日,市人社局专业技术人员管理处处长刘丽在解读贵阳市大数据相关专业技术人才可以申请职称评定时说,贵阳市要实行更积极、更开放、更有效的人才引进政策,聚天下英才而用之。

资料显示,未来5年到10年,我国大数据市场规模年均增速将超过30%。与此同时,大数据人才缺口越来越大。据估算,未来五年,我国大数据人才缺口将高达130万人左右,大数据平台运维与开发、数据分析、数据安全等专业人才供求矛盾十分突出,具备扎实理论基础及实践经验的大数据人才奇缺。

而贵州迎接大数据时代则离不开人才的支撑。作为全省的“火车头”“发动机”,贵阳正全力做好相关人才的引进和培养工作——

2015年1月,贵阳市委、市政府下发《关于加快大数据产业人才队伍建设的实施意见》明确,自2015年起,贵阳将在高校培养储备大数据人才、大数据企业培养引进人才、大数据人才创新创业和提升大数据人才待遇四方面给予政策支持。

2016年6月,贵阳市出台《贵阳市大数据产业人才专业技术职务评审办法(试行)》明确,大数据技术员、大数据助理工程师等八类专业人才可以申请职称评定。

2016年9月8日,贵阳市首次开展大数据产业人才职称评审工作。根据规定,在贵阳市注册的大数据产业企业中,从事大数据技术业(含数据收集、数据管理、数据处理和分析、传播、数据存储、流通等信息类专业)、大数据服务业(含系统集成、增值网络、数据租售、规划咨询等服务类专业)、大数据软硬件研发等专业技术人员,符合条件的都可以申请职称评审。

“这一举措填补了全国大数据人才职称评审的空白。”刘丽说,开辟大数据产业人才职称评审“绿色通道”,建立以能力为导向,以业绩为依据,以品德、知识、能力、贡献等为主要内容的大数据产业人才评价指标新体系,主要是为把贵阳建成大数据综合创新试验区提供人才支撑。

“我们制定这套试行办法,是在查阅大量资料、咨询专业人士、比照其他行业职称评审办法等工作后才出台的。在此过程中,我们发现,企业在大数据人才方面的匮乏难题,制约着大数据应用的发展。”刘丽说。大数据相关职位需要的是复合型人才,他们能够对数学、统计学、数据分析、机器学习和自然语言处理等多方面知识进行综合掌控。而人才的培养和评价应以“实用为本”,所以,着重解决职称脱节问题,开放体制外以及全社会覆盖性的职称授予资格至关重要。

刘丽表示,大数据的应用将是未来科学评价人才的趋势,“今后很多评价要放到社会和市场中,比如人才数据库、专家数据库以及通过第三方的评估等社会力量,来正确评价人才,使人才能够在市场评价和社会评价中走上正确的发展道路。”

本文转自d1net(转载)

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