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  • 7. sessiontoken

    2021-02-23 17:00:14
    现在已经根据接口文档,编写代码, 能够对前端发来的 Customer API请求进行处理了。并且也有了用户登录处理的代码。 但是前端发来的 Customer API ...对于请求消息的合法性验证, 通常有两种方案: session token

    操作系统: windows
    IDE: Pycharm

    现在已经根据接口文档,编写代码, 能够对前端发来的 Customer API请求进行处理了。并且也有了用户登录处理的代码。

    但是前端发来的 Customer API 请求, 我们后端代码就直接处理了,也就是说如果在浏览器中,直接输入查询客户信息的url,就能直接访问到,并没有验证这个请求是不是已经登录的管理员发出的。这显然是不合理的。

    这就 需要我们在 处理 Customer API 请求前, 判断发出该请求的用户是否登录了。
    对于请求消息的合法性验证, 通常有两种方案: sessiontoken


    session方案:

    session就是会话的意思。

    session方案的原理如下:
    服务端在数据库中保存一张session表。 这张表记录了一次用户登录的相关信息。
    具体记录什么信息, 不同的系统各有差异, 通常会记录该用户的 ID 、姓名 、登录名之类的。

    Django在migrate之后自动创建的表里就有,名字是django_session
    django_session
    这里的session_key就是session的id,唯一,用来标记一个session,session_data就是session的数据,在数据库中是加密的。

    通过这张表,服务端可以根据 session号(通常叫session ID) 查到 session 的信息数据。
    在用户登录成功后, 服务端就在数据库session表中创建一条记录,记录这次会话。

    也就是创建一个新的 sessionid 插入到该表中。同时也放入一些该session对应的数据到 记录的数据字段中,比如登录用户的信息。

    然后在该登录请求的HTTP响应消息中的头字段 Set-Cookie 里填入 sessionid 数据。

    例如:

    Set-Cookie: sessionid=6qu1cuk8cxvtf4w9rjxeppexh2izy0hh
    

    根据HTTP协议, 这个Set-Cookie字段的意思就是要求前端将其中的数据存入浏览器的cookie中。 并且随后访问该服务端的时候, 在HTTP请求消息中必须带上这些 cookie数据。

    cookie通常就是存储在客户端浏览器的一些数据。 服务端可以通过HTTP响应消息要求浏览器存储 一些数据。以后每次访问同一个网站服务, 必须在HTTP请求中再带上 这些cookie里面的数据。

    cookie数据由多个键值对组成, 比如:

    sessionid=6qu1cuk8cxvtf4w9rjxeppexh2izy0hh
    username=byhy
    favorite=phone_laptop_watch
    

    该用户的后续操作,触发的HTTP请求, 都会在请求头的Cookie字段带上前面说的sessionid 。

    例如:

    Cookie: sessionid=6qu1cuk8cxvtf4w9rjxeppexh2izy0hh
    

    服务端接受到该请求后,只需要到session表中查看是否有该 sessionid 对应的记录,这样就可以判断这个请求是否是前面已经登录的用户发出的。
    如果不是,就可以拒绝服务,重定向http请求到登录页面让用户登录。

    使用session验证客户端请求:

    Django 对session 的支持是缺省就有的,下面我们来看看如何加入对API请求的合法性验证。

    处理登录的函数中,有如下箭头所指的一行代码:
    在这里插入图片描述
    这行代码的作用是,在登录认证后,将用户类型保存到session数据中, 也就是存入数据库的那张表django_session的会话数据(session_data)记录中。

    Django框架会自动在HTTP响应消息头中,加入类似下面的 sessionid cookie:

     Set-Cookie: sessionid=xxxxxx
    

    后续的HTTP请求就会携带这个sessionid。

    我们处理 URL 以 /api/mgr 开头的API请求代码里面, 需要加上一个验证逻辑:

    1. 验证请求的cookie里面是否有sessionid
    2. 检查session表,看看是否存在session_key为该sessionid的一条记录,该记录的数据字典session_data里面是否包含了usertype为 mgr 的数据

    前面实现的代码中, 这些请求都是在dispatcher入口函数处理的,就在这里进行验证。
    注意request对象里面的session属性对应的就是session记录里面的数据。
    该数据对象类似字典,所以检查是否有usertype类型为mgr的信息,就是这样写:

    if request.session['usertype'] != 'mgr' 
    

    mgr/customer.pydispatcher函数的开始加上这段代码块:

        # 根据session判断用户是否是登录的管理员用户
        # sataus=302 http的响应是302 重定向
        if 'usertype' not in request.session:
            return JsonResponse({
                'ret': 302,
                'msg': '未登录',
                'redirect': '/mgr/sign.html'},
                status=302)
    
        if request.session['usertype'] != 'mgr':
            return JsonResponse({
                'ret': 302,
                'msg': '用户非mgr类型',
                'redirect': '/mgr/sign.html'},
                status=302)
    

    清理过浏览器的cookie之后,跳过登录直接访问127.0.0.1:8080/mgr/index.html
    就会报302错误,这是因为没有登录,session中就不存在usertype这个属性了,这就实现了用户的校验。
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述


    token方案:

    使用session机制验证用户请求的合法性的主要缺点有两个:

    1. 性能问题
      因为,验证请求是根据sessionid到数据库中查找session表的,而数据库操作是服务端常见的性能瓶颈,尤其是当用户量比较大的时候。

    2. 扩展性问题
      当系统用户特别多的时候,后端处理请求的服务端通常由多个,部署在多个节点上。 但是多个节点都要访问session表,这样就要求数据库服务能够被多个节点访问,不方便切分数据库以提高性能。

    token机制可以比较好的解决这些问题。

    token简单来说,就是包含了数据信息校验信息的数据包。

    Session机制是把数据信息(比如session表)放到服务端,服务端数据是客户无法篡改的,从而保证验证的可靠性

    token机制将数据信息直接传给客户端,客户每次请求再携带过来给服务端。服务端无需查找数据库,直接根据token里面的数据信息进行校验。

    那么问题来了:客户数据直接发送给客户端,如果客户端篡改了数据, 比如把自己改为vip用户怎么办? 服务端怎么验证数据有没有被客户端篡改(术语叫完整性验证)呢?

    token 机制的原理如下:
    服务端配置一个密钥(secret key),该密钥是服务端私密保存的,不能外泄
    在用户登录成功后, 服务端将用户的信息数据 + 密钥 一起进行一个哈希计算, 得到一个哈希值。

    注意:哈希算法保证了, 哈希值只能根据同样的源数据得到。所以这个哈希值,就是用来校验数据是否被修改的,将用户数据信息和哈希值一起做成一个字节串 ,这个字节串就称之为 token

    服务端返回给客户的HTTP响应中返回了这个token。 通常token是放在HTTP响应的头部中的。 具体哪个头部字段没有规定,开发者可以自行定义。该用户的后续操作,触发的HTTP API请求, 会在请求消息里面带上token 。

    服务端接收到请求后,会根据数据信息 和密钥,使用哈希算法再次生成哈希值。

    如果客户没有修改数据,服务端根据原来的数据+密钥得到的哈希值和保存在token中原来的哈希值一致,就校验通过。校验通过后,就确信了数据没有被修改,可以放心的使用token里面的数据 进行后续的业务逻辑处理了。

    使用token,由于不需要服务端访问查找数据库,从而大大了提高了处理性能。

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    最近项目需要对身份证进行比较合理的筛选,并不想用到第三方接口,所以写了个方法:

    包括支持身份证号合法性验证, 支持18位身份证号,支持地址编码、出生日期、校验位验证. 基本上这样就可以了.

    IdCodeValid:function(code){
    	//身份证号合法性验证
    	//支持15位和18位身份证号
    	//支持地址编码、出生日期、校验位验证
    	var city={11:"北京",12:"天津",13:"河北",14:"山西",15:"内蒙古",21:"辽宁",22:"吉林",23:"黑龙江 ",31:"上海",32:"江苏",33:"浙江",34:"安徽",35:"福建",36:"江西",37:"山东",41:"河南",42:"湖北 ",43:"湖南",44:"广东",45:"广西",46:"海南",50:"重庆",51:"四川",52:"贵州",53:"云南",54:"西藏 ",61:"陕西",62:"甘肃",63:"青海",64:"宁夏",65:"新疆",71:"台湾",81:"香港",82:"澳门",91:"国外 "};
    	var row={
    		'pass':true,
    		'msg':'验证成功'
    	};
    	if(!code || !/^\d{6}(18|19|20)?\d{2}(0[1-9]|1[012])(0[1-9]|[12]\d|3[01])\d{3}(\d|[xX])$/.test(code)){
    		row={
    			'pass':false,
    			'msg':'身份证号格式错误'
    		};
    	}else if(!city[code.substr(0,2)]){
    		row={
    			'pass':false,
    			'msg':'身份证号地址编码错误'
    		};
    	}else{
    		//18位身份证需要验证最后一位校验位
    		if(code.length == 18){
    			code = code.split('');
    			//∑(ai×Wi)(mod 11)
    			//加权因子
    			var factor = [ 7, 9, 10, 5, 8, 4, 2, 1, 6, 3, 7, 9, 10, 5, 8, 4, 2 ];
    			//校验位
    			var parity = [ 1, 0, 'X', 9, 8, 7, 6, 5, 4, 3, 2 ];
    			var sum = 0;
    			var ai = 0;
    			var wi = 0;
    			for (var i = 0; i < 17; i++)
    			{
    				ai = code[i];
    				wi = factor[i];
    				sum += ai * wi;
    			}
    			if(parity[sum % 11] != code[17].toUpperCase()){
    				row={
    					'pass':false,
    					'msg':'身份证号校验位错误'
    				};
    			}
    		}
    	}
    	return row;
    }
    
    IdCodeValid('xxx');

     

    正则表达式:
    出生日期1800-2099 (18|19|20)?\d{2}(0[1-9]|1[012])(0[1-9]|[12]\d|3[01])
    身份证正则表达式 /^\d{6}(18|19|20)?\d{2}(0[1-9]|1[012])(0[1-9]|[12]\d|3[01])\d{3}(\d|[xX])$/
    位校验规则 6位地址编码+8位出生日期+3位顺序号+1位校验位

     

     

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  • 云计算与大数据

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    第五章 数据概念分类 数据概念分类 数据分析是指收集,处理数据获取数据隐含信息的过程。...根据数据分析深度,可将数据分析分为丧鹅层次,描述分析,预测分析规则分析 在数据统计=学中,

    第五章
    数据概念和分类
    数据概念和分类
    数据分析是指收集,处理数据并获取数据隐含信息的过程。大数据具有数据量大,数据结构复杂,数据产生速度都快,数据价值密度低的特点,增加了对大数据进行有效分析的难度,大数据分析成为了当前探索大数据发展的核心内容。
    数据分析主要包括:
    推测或解释数据并确定如何使用数据;
    检测数据是否合法;
    给决策设定合理的建议;
    诊断或推测错误的原因;
    预测未来将要发生的事情;
    数据分析的类型
    根据数据分析深度,可将数据分析分为丧鹅层次,描述性分析,预测性分析和规则性分析
    在数据统计=学中,数据分析可划为描述性统计分析,探索性数据分析及实验性统计分析三种类型。
    在人类探索自然的过程中,通常将数据分析的方法分为定性数据分析和定量数据分析两打类。
    数据分析的实时性,一般将数据分析分为实时数据分析和离线数据分析
    数据分析的方法
    数据分析的方法概述:数据分析是指数据收集、处理并获取数据信息的过程。通过数据分析,人们可以从杂乱无章的数据当中获取有用的信息,从而找出研究对象的内在规律。

    数据来源:数据作为第四次工业革命的战略资源,全球各国都在大力发展数据基础信息平台的建设,用以改善数据的采集、存储、传输及管理的效率,从而提升信息服务水平。

    数据分析活动步骤:大数据分析包括五个阶段,T)数据获取及储存2) 数据信息抽取及无用信息的清洗3)数据整合及表示4)数据模型的建立和结果分析5)结果阐释

    分析数据:在完成对数据的处理之后,最重要的就是根据既定目标需求对处理结果进行分析。目前,主要依靠四项技术:统计分析、数据挖掘、机器学习和可视化分析。
    数据分析的三种体系
    面向数据视角:面向数据视角的大数据分析方法主要是以大数据分析处理的对象”数据”为依据,从数据本身的类型、数据量、数据处理方式以及数据能够解决的具体问题等方面对大数据分析方法进行分类。

    面向流程视角:面向流程视角的大数据分析方法主要关注大数据分析的步骤和阶段。一般而言,大数据分析是一个多阶段的任务循环执行过程。

    面向信息技术视角:面向信息技术视角的大数据分析方法强调大数据本身涉及到的新型信息技术,从大数据的处理架构、大数据系统和大数据计算模式等方面来探讨具体的大数据分析方法。
    数据的来源
    1巨量的各类机器产生的数据
    2人为产生的大量的数据‘=
    3企业数据
    数据的分析方法
    由于大数据复杂的多变的特殊属性,不同的学者对大数据分析的方法的看法各异。总结起来,包括三种体系,分别是面向数据视角,面向流程视角和面向信息视角的分析方法。
    1数据获取和储存
    2数据抽取及无用的信息的清洗
    3数据整合
    4数据模型的建立
    5结果阐述
    4大必要活动步骤
    (1)识别目标的需求
    首先必须明确数据分析的目标需求,从而为数据的收集和分析提供清晰的方向,该步骤是是数据分析有效的首要条件。
    (2)采集数据
    数据采集就是运用合适的方法来有效收集尽可能多的相关数据,从而为数据分析的过程中顺利的打下基础。常用的数据采集的方法包括:系统日志采集方法,这是目前广泛的使用的一种数据采集的方法。
    (3)数据预处理
    对数据进行必要的预处理,常用的是数据预处理的方法包括:数据集成,数据清洗,数据冗余。
    (4)数据挖掘
    数据挖掘的目的是在现有的数据的基础之上利用各类有效的算法挖掘出数据隐含的有机质信息,从而达到分析推理和预测的效果,实现预定的高层次的数据分析需求。

    统计分析:统计分析基于统计理论,属于应用数学的一个分支。在统计理论中,随机性和不确定性由概率理论建模。统计分析分析技术可以分为描述性统计和推断性统计。

    数据挖掘:数据挖掘可以认为是发现大数据集中数据模式的一种计算过程。许多数据挖掘算法已经在机器学习、人工智能、模式识别、统计和数据库领域得到了应用。

    机器学习:机器学习算法从数据中自动分析获得规律,并利用规律对未知数据进行预测。高性能的以机器学习算法为核心的数据分析,为实际业务提供服务和指导,进而实现数据的最终变

    可视化分析:可视化分析与信息绘图学和信息可视化相关。数据可视化的目标是以图形方式清晰有效地展示信息,从而便于解释数据之间的特征和属性情况。
    数据挖掘
    数据挖掘的基本概念
    数据挖掘就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中,提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。这个定义包括几层含义:数据源必须是真实的、大量的、含噪声的;发现的是用户感兴趣的知识;发现的知识要可接受、可理解、可运用;并不要求发现放之四海皆准的知识,仅支持特定的发现问题。
    陈述问题 数据收集 进行预处理 挖掘数据 解释模型得出结论

    数据挖掘是创建数据挖掘模型的一-组试探法和计算方法,通过对提供的数据进行分析,查找特定类型的模式和趋势,最终形成创建模型。
    分类一-种重要的数据分析形式,根据重要数据类的特征向量值及其他约束条件,构造分类函数或分类模型,目的是根据数据集的特点把未知类别的样本映射到给定类别中。
    朴素贝叶斯算法支 持向量机SVM算法AdaBoost算法C4.5算法CART算
    聚类目的在于将数据集内具有相似特征属性的数据聚集在一起,同-一个数据群中的数据特征要尽可能相似,不同的数据群中的数据特征要有明显的区别。
    BIRCH算法K-Means算法期望最大化算法(EM算 法)K近邻算法
    关联规则索系统中的所有数据,找出所有能把-组事件或数据项与另-组事件或数据项联系起来的规则,以获得预先未知的和被隐藏的,不能通过数据库的逻辑操作或统计的方法得出的信息。
    Apriori算法FP-Growth算法
    大数据挖掘工具如此复杂和庞大的数据集面前,传统的数据挖掘分析工具已经不能胜任大数据的挖掘分析。针对大数据庞大的规模以及复杂的结构,目前业界已开发了众多的大数据挖掘分析工具。
    HadoopMahoutSpark ML libApache
    数据挖掘的常用算法
    分类 聚类 回归分析 关联规则 特征分析 web页挖掘 神经网络等智能算法
    分类
    分类就是通过学习得到一一个目标函数,根据目标数据的不同特点按照分类模式将其划分为不同的类别,其作用是通过分类模型,将目标数据映射到某个特定的类别。
    聚类
    聚类分析是把一-组数据按照差异性和相似性分。为几个类别,使得属于同类的数据之间相似性尽可能大,不同类之间的相似性尽可能小,跨类的数据关联性尽可能低。
    回归分析
    回归分析是确定两种或两种以.量相互之间依赖性关系的一种统计分析方法,用以分析数据的内在规律,常用于数值预报、系统控制等|问题。
    关联分析
    关联分析最主要的目的就是找出隐藏在数据之间的相互关系和关联性,即可以根据一个数据项的出现推导出其他相关数据项的出现。
    Web网页挖掘
    Web网页挖掘涉及Web技术、计算机语言、信息学等多个领域,是一个综合性过程。
    特征分析 特征分析是指从数据库中的一-组数据中提取出关于这些数据的特征式,这些特征式即为此数据集的总体特征。
    人工神经网络
    人工神经网络是一种模拟大脑神经突触联接结构来进行信息处理的数学模型,具有强大的自主学习能力和联想存储功能并具有高度容错性,非常适合处理非线性数据以及具有模糊性、不完整冗余性特征的数据。
    Hadoop是-种能够对大数据进行并行分布式处理的计算框架,以一种可靠、可伸缩、高效的方式对海量数据进行处理。
    Hadoop实现了一个分布式文件系统(Hadoop Distributed FileSystem),简称HDFS。HDFS具 有高容错性的特点,并且设计用来部署在低廉硬件.上;而且它提供高吞吐量来访问应用程序的数据,适合那些有着超大数据集(large data set)的应用程序。
    Mahout
    Mahout的主要数据目标集是大规模数据,因此Mahout能够建立运行在Apache Hadoop平台上的可伸缩的机器学习算法,这些算法通过
    Mapreduce模式实现,但并不局限于Hadoop平台。
    Spark MLlib
    ML lib是构建在Apache Spark.上的-一个可扩展的分布式机器学习库,充分利用了Spark的内存计算和适合迭代型计算的优势,将性能大幅度提升。MLIib支 持的分类算法主要有:朴素贝叶斯、逻辑回归、决策树和支持向量
    机.MLlib支持的回归算法主要有: Lasso、 线性回归、决策树和岭回归。聚类算法属于非监督式学习,MLlib目 前支持广泛使用的Kmeans算法。ML lib也支持基于模型的协同过滤,其中用户和商品通过一小组隐语义因子进行表达,并且这些因子也用于预测缺失元素。
    Storm
    Storm是一个开源的、分布式的具有高容错性的实时计算系统。Storm能够十分可靠地处理庞大的数据流,能够用来处理Hadoop的批量数据。Storm应用领域广泛,包括:在线机器学习、实时分析、分布式RPC (远过程调用)、持续计算、ETL等等。Storm的处理速度非常迅速,每个节点每秒可以处理上百万个数据元组,Storm支持多种语言编程,具有容错性高、可扩展、易于设置和操作的特点。
    Apache
    Apache Ditl在基于SQL的数据分析和商业智能(BI). 上引入了 JSO(JavaScript Object Notation, JS对象标记)文件模型,使得用户能查询固定架构、演化架构以及各种格式和数据存储中的模式(columnar -free)无关数据。
    RapidMiner是德国多特蒙德工业大学于2007年推出的世界领先的数据挖掘工具,能够完成的数据挖掘任务涉及范围广泛,并且能够简化数据挖掘过程的设计积评价Miner
    数据挖掘的应用
    利用贝叶斯网络进行分析病情
    k-均值聚类
    衣均值聚类常用来对异常对象进行检测,如垃圾信息、欺诈性行为等。K均值算法通过对数据集的聚类分析,找出数据集合中远离集聚簇的那些稀疏数据,再通过相应的处理方法作进一步处理,能够有效清洗不干净的数据,剔除恶意用户。
    关联规则
    关联规则常用于发现事物之间的相关关系,通过一种属性的出现来推断很可能出现的其他属性,能够起到一种预测作用。通过发现这种关联关系能够指导用户合理安排事物处理规则。

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  • 测试用例的初步介绍

    2011-05-11 09:05:00
    什么是测试用例  测试用例(Test Case)目前没有经典的定义。比较通常的说法是:指对一...1.测试用例的代表:能够代表各种合理和合理的、合法非法的、边界越界的,以及极限的输入数据、操作环境设置等; 2

    什么是测试用例

      测试用例(Test Case)目前没有经典的定义。比较通常的说法是:指对一项特定的软件产品进行测试任务的描述,体现测试方案、方法、技术和策略,内容包括测试目标、测试环境、输入数据、测试步骤、预期结果、测试脚本等,并形成文档。 


    基本准则

    1.测试用例的代表性:能够代表各种合理和不合理的、合法的和非法的、边界和越界的,以及极限的输入数据、操作和环境设置等;

    2.测试结果的可判定性:即测试执行结果的正确性是可判定的或可评估的;

    3.测试结果的可再现性:即对同样的测试用例,系统的执行结果应当是相同的。


    正面测试用例:一个测试用例用于证明该需求已经满足。
    负面测试用例:一个测试用例反映某个无法接受、反常或意外的条件或数据,用于论证只有在所需条件下才能够满足该需求。


    测试用例的修改更新

    测试用例在形成文档后也还需要不断完善。主要来自三方面的缘故:第一、在测试过程中发现设计测试用例时考虑不周,需要完善;第二、在软件交付使用后反馈的软件缺陷,而缺陷又是因测试用例存在漏洞造成;第三、软件自身的新增功能以及软件版本的更新,测试用例也必须配套修改更新。


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  • 工作职责: 1、审核原始凭证的合法合理和真实,审核成本费用的审核是否符合公司规定 2、编制记账凭证,完成相关财务报表的制作分析 3、核对合同履约情况、定期对公司债权、债务进行清理核对,形成相关...
  •  4、工作态度端正,有较强的责任心及良好的沟通协调能力 篇二:线下成本会计 工作职责: 1、审核原始凭证的合法合理和真实,审核成本费用的审核是否符合公司规定,以及异常情况的分析。 ...
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  •  3、对反担保措施组合设置的合理性合法性进行分析,办理反担保物的抵质押(含解抵质押)手续; 4、与银行合作协议的签订、续订等相关工作; 5、参与项目监管,提供法律支持,负责项目中的资产保全、诉讼、清收等...
  • 由于财会工作较繁琐,其工作都具有事务性和突发性的特点,因此结合具体情况,全年的工作总结如下: 一、爱岗敬业,坚持原则树立良好的职业道德 在工作中,自己按照发展要有新思路,改革要有新突破,开放要有新局面...
  • 工程部项目经理的岗位职责说明 想要做工程项目经理岗位吗?那么大家知道工程部项目经理的岗位职责有哪些吗?... 5、合理组织有效利用资源(人力、物资、资金、社会资源等),对其进行动态管理。 6、及时组织?..

空空如也

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并进行合法性和合理性