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B/S架构与C/S架构的混合模式
wj1o22
2012-06-11 11:20:44
现在我已经做好了一个B/S架构的网站,但是现在老板要求嵌套到winform中,于是我就使用webbroswer调用了网站的站点其它的功能在winfrom中没有就调用了站点 这有什么好处么 大侠们能给解释解释么 谢谢
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B/S架构与C/S架构的混合模式
现在我已经做好了一个B/S架构的网站,但是现在老板要求嵌套到winform中,于是我就使用webbroswer调用了网站的站点其它的功能在winfrom中没有就调用了站点 这有什么好处么 大侠们能给解释解释么 谢谢
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SocketUp
2012-06-11
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没有好处,纯属脱裤子放屁,而且还屁带屎拉到裤子上
本来BS的好处之一就是不需要客户端,直接使用浏览器
仓储系统管理平台(B/S
架构
)
本套仓库管理系统系统采用B/S
架构
,使用方便,无需在客户端安装软件,大大简化了电脑负荷,降低用户成本,而且能够有效保护数据和管理访问权限。采用最稳定的主从式SQL数据库,在多人同时存取资料时可保持最佳的同步状态及稳定安全的资料存取。包含以下六个功能模块:入库管理、库存管理、出库管理、信息配置、分析统计、系统管理。
C/S和B/S
混合
体系结构的开发与应用
C/S和B/S是当前信息系统中使用较广泛的
模式
,两者各有优劣。如果在一个复杂的、大型系统中,能打破常规的单一
模式
设计,而采用C/S和B/S
模式
相结合的系统构架,不仅可以提高系统中数据的安全性,还可以充分发挥系统的优越性。因此本文对C/S和B/S两种
模式
做了一个详尽的阐述,提出了C/S和B/S
模式
相结合的系统构架,并给出一个基于C/S和B/S
模式
相结合的燃料管理信息系统的开发实例。
AI算法
架构
师/推荐系统
架构
/搜索引擎
架构
/大数据用户画像系统
架构
一、课程优势本课程有陈敬雷老师的清华大学出版社配套书籍教材《分布式机器学习实战》人工智能科学与技术丛书,新书配合此实战课程结合学习,一静一动,互补高效学习!本课程由互联网一线知名大牛陈敬雷老师全程亲自授课,技术前沿热门,是真正的互联网工业级实战项目。二、课程简介 大数据和算法类的系统和传统的业务系统有所不同,一个是多了离线计算框架部分,比如Hadoop集群上的数据处理部分、机器学习和深度学习的模型训练部分等,另一个区别就是大数据和算法类系统追求的是数据驱动、效果驱动,通过AB测试评估的方式,看看新策略是否得到了优化和改进。所以在系统
架构
上,需要考虑到怎么和离线计算框架去对接,怎么设计能方便我们快速迭代的优化产品,除了这些,像传统业务系统那些该考虑的也照样需要考虑,比如高性能、高可靠性、高扩展性也都需要考虑进去。这就给
架构
师非常高的要求,一个是需要对大数据和算法充分了解,同时对传统的业务系统
架构
也非常熟悉。 本节课就对当前几个热门的大数据算法系统
架构
(推荐系统
架构
设计、个性化搜索引擎
架构
设计、用户画像系统
架构
设计)做一个深度解析!1.个性化推荐算法系统 是一个完整的系统工程,从工程上来讲是由多个子系统有机的组合,比如基于Hadoop数据仓库的推荐集市、ETL数据处理子系统、离线算法、准实时算法、多策略融合算法、缓存处理、搜索引擎部分、二次重排序算法、在线web引擎服务、AB测试效果评估、推荐位管理平台等。如下就是我们要讲的个性化推荐算法系统
架构
图,请大家仔细欣赏、品味: 这节课我们就对推荐系统的整体
架构
和各个子系统做了详细的讲解,解开个性化推荐算法系统神秘的面纱!2.个性化搜索引擎 和个性化推荐是比较类似的,这个
架构
图包含了各个子系统或模块的协调配合、相互调用关系,从部门的组织
架构
上来看,目前搜索一般独立成组,有的是在搜索推荐部门里面,实际上比较合理的应该是分配在大数据部门更好一些,因为依托于大数据部门的大数据平台和人工智能优势可以使搜索效果再上一个新的台阶。下面我们来详细的讲一下整个
架构
流程的细节。如下就是我们要讲的个性化搜索
架构
图,请大家仔细欣赏、品味:这节课我们就对个性化搜索的整体
架构
和各个子系统做了详细的讲解,解开搜索引擎神秘的面纱! 3.大数据用户画像系统 用户画像是一个非常通用普遍使用的系统,从我们的
架构
图中可以看出,从数据计算时效性上来讲分离线计算和实时计算。离线计算一般是每天晚上全量计算所有用户,或者按需把用户数据发生变化的那批用户重新计算。离线计算主要是使用Hive SQL语句处理、Spark数据处理、或者基于机器学习算法来算用户忠诚度模型、用户价值模型、用户心理模型等。实时计算指定的通过Flume实时日志收集用户行为数据传输到Kafka消息队列,让流计算框架Flink/Storm/SparkStreaming等去实时消费处理用户数据,并触发实时计算模型,计算完成后把新增的用户画像数据更新搜索索引。个性化推荐、运营推广需要获取某个或某些用户画像数据的时候直接可以毫秒级别从搜索索引里搜索出结果,快速返回给调用方数据。这是从计算
架构
大概分了两条线离线处理和实时。下面我们从上到下详细看下每个
架构
模块。如下就是我们要讲的大数据用户画像
架构
图,请大家仔细欣赏、品味:这节课我们就对大数据用户画像系统的整体
架构
和各个子系统做了详细的讲解,解开用户画像系统神秘的面纱!三、老师介绍陈敬雷 充电了么创始人,CEO兼CTO陈敬雷,北京充电了么科技有限公司创始人,CEO兼CTO,十几年互联网从业经验,曾就职于用友、中软、凡客、乐蜂网(唯品会)、猎聘网、人民日报(灵思云途)、北京万朝科技,曾任
架构
师、首席技术官、首席科学家等职务,对业务领域B端、C端、电商、职场社交招聘、内容文娱、营销行业都有着丰富的经验,在技术领域,尤其在大数据和人工智能方向有丰富的算法工程落地实战经验,其中在猎聘网任职期间主导的推荐算法系统项目获得公司优秀项目奖,推荐效果得到5倍的提升。陈敬雷著有清华大学出版社两本人工智能书籍,分别是《分布式机器学习实战(人工智能科学与技术丛书)》、《自然语言处理原理与实战(人工智能科学与技术丛书)》。目前专注于大数据和人工智能驱动的上班族在线教育行业,研发了充电了么app和网站,用深度学习算法、nlp、推荐引擎等技术来高效提升在线学习效率。
架构
模式
与视频对话
目前,大多数视频通话软件无非采用两个
架构
模式
:纯B/S
架构
、纯C/S
架构
、B/S和C/S
混合
架构
。随着未来互联网的发展完善,视频对话将会应用到更多的领域,并且发挥重要的作用。
B/S和C/S
混合
结构在试飞系统中的应用 (2007年)
利用Intern应用技术,加强试飞、测试工程等数据信息资料在航空科研工程中的实际应用。根据当前两大主流开发
模式
B/S和C/S
架构
技术的比较和分析,结合当前技术和试飞数据库的特点,选择合适的系统开发结构并作了详细的设计,在此基础上,给出了C/S和B/S
混合
结构在系统中的应用及系统工作过程中的工作流程。
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