Lotus很难解决的问题,在企业应用中也很实际的问题,请大家参与帮我看看如何解决

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测试开发笔记

测试开发笔记 第一章 测试基础 7 什么是软件测试: 7 ...验收测试:(系统测试之后) 11 回归测试: 11 4.测试过程(干什么,怎么干) 12 5.各阶段输入、输出标准以及入口、出口准则:(测试阶段过程要素) 1...

Lotus Notes 8 开发复合应用

Notes 8 开发复合应用 下载提示 Lotus Note 8/Domino Designer 8 均有免费试用版可以下载(链接请看 参考资源)。本文所用范例及其源码均提供 下载,可 Notes 8 部署运行,建议读者切身感受一下复合...

使用 IBM 性能分析工具解决生产环境的性能问题

引起性能问题的因素多,没有一概而论的方法依从,需要根据经验具体问题具体分析。本文并不以探讨各种性能问题为重点,而是以一次实战经历为背景,探索解决这类问题的方式方法,并总结一些最佳实践,希望...

OA系统

办公自动化(OA)是面向组织的日常运作和管理,员工及管理者使用频率最高的应用系统,自1985年国内召开第一次办公自动化规划会议以来,OA在应用内容的深度与广度、IT技术运用等方面都有了新的变化和发展,并成为组织...

Lotus开发性能优化

之前总结过一篇关于性能的文章,地址http://www.cnblogs.com/carysun/archive/2008/08/09/BasicPerformance.html,今天又看到DW上又有一篇好的关于Lotus性能的文章,放在自己的blog中方便查找。 1.主要因素 ...

连接到云,第 1 部分: 在应用程序使用云【IBM DeveloperWorks】

这个由三个部分组成的系列文章的第 1 部分,我们会给出一个典型的使用 JMS 队列的企业应用程序示例,并研究云中结合使用此 JMS 基础设施的一部分时将会涉及到哪些内容。 简介 多年来,网络图,我们已经...

Lotus Domino 8.5 ID Vaullt 编写密码重置程序

Lotus Notes 用户忘记用户 ID 的密码是时有发生的事情,IDRecovery 机制提供了密码重置的功能,但需要由管理员手动完成,这既浪费人力与时间增加了重置密码被外泄的可能性。Lotus Domino 8.5 引...

IBM Lotus Domino 7 的实用 Web 服务,第 1 部分: 什么是 Web 服务以及它们为何如此重要

Julian Robichaux, 开发人员, 独立顾问 Julian Robichaux 是专门研究 IBM Lotus Notes 和 Java 开发的软件开发人员和专业程序员。...他的家人无法理解他为什么总要随身携带笔记本电脑,就连他自己不是清楚其

成为“全球AI领导者”的代价,会是我们的隐私吗?

搜索引擎输入“China”、“AI”、“leader”几个关键字,很快,匹配得到的海外新闻词条数不胜数。粗略查看标题,尽是外媒有关“中国或将超越美国成为全球 AI 领导者”的新闻,尤以 2018 年更甚。     根据...

应用集成与数据集成建设总体思路

Web 服务的出现产生了根本的改变,因为多 Web 服务项目的...从业务的角度来,它不再是一个技术问题,而是要开发一种应用程序体系结构和框架,可以其中定义业务问题,还可以以一致的可重复的方式来实现解决方案。

干货系列2:看看Java桌面应用开发的职业发展空间与必备技能

前面两篇文章分别写了java软件开发和java互联网开发工程师的职业发展和技能要素,今天说一说Java桌面应用开发的程序员,他们一般来说对未来发展尤为困惑,确实,用Java可以创建出桌面应用,但只要我们想开发真正的...

Lotus开发性能优化 (II)

1.主要因素 一般而言,以下因素对应用程序的性能影响最大: 视图的数量及其复杂性。删除不使用的视图或合并相似的视图。...视图选择公式或列选择公式使用 _cnnew1@Today 和 @Now。尽量避免这种情况。

IBM Lotus Domino 7 的实用 Web 服务,第 2 部分: 编写和测试简单的 Web 服务

, 开发人员, Independent Consultant 2006 年 12 月 26 日本 Web 服务系列文章的第 2 篇,我们将演示如何 IBM Lotus Domino V7.0 编写简单的 Web 服务,该服务将接受并返回简单的数据类型、数组以及 ...

IBM Lotus Domino 7 的实用 Web 服务,第 1 部分: 什么是 Web 服务以及它们为何如此重要...

IBM Lotus Domino 7 的实用 Web 服务,第 1 部分: 什么是 Web 服务以及它们为何如此重要 级别: 初级 Julian Robichaux, 开发人员, 独立顾问 ...

Domino服务器性能问题诊断与排除手册

介绍 <br />如果你已经确定你的Domino服务器上有性能问题,你现在应该做些什么呢? <br />性能问题的一个主要障碍是问题的实质总是难以捉摸的。系统某个区域的问题解决有可能取决于一个完全不相关的...

SaaS部署指南:评估实施厂商的几个要点

“软件即服务”(software as aservice,下称SaaS)之所以能迅速抢占市场,...此外,企业也不必内部软件和SaaS两者之间做单项选择了,因为几乎每个类别的应用程序都出现了混合型的产品。就连微软公司(Microsoft

智能化办公系统解决方案

 方晶智能化办公系统是企事业单位办自动化的理想平台,方晶智能化办公系统基于Lotus/Domino平台开发,继承了Lotus/Domino平台一贯的优越性,包括文档型数据库的优越性以及Lotus/Domino平台国际上一致认可的安全性...

针对 IBM Lotus Notes 开发人员的性能基础知识

Lotus Notes 开发简单的应用程序非常容易,并且用户和文档的数量少时,一般不会遇到性能问题。然而,只要应用程序是成功的,用户和数据的数量就会逐渐增多。如果设计时没有考虑到性能问题,那么您的应用...

针对 IBM Lotus Notes 开发人员的性能基础知识(绝对经典,博主推荐)

简介 Lotus Notes 开发简单的应用程序非常容易,并且用户和文档的数量少时,一般不会遇到性能问题。然而,只要应用程序是成功的,用户和数据的数量就会逐渐增多。如果设计时没有考虑到性能问题,那么您的...

的回忆和有趣的故事 by李维(台湾)

的回忆和有趣的故事 by李维(台湾)

IBM Lotus Domino 7 的实用 Web 服务,第 1 部分: 什么是 Web 服务以及它们为何如此重要

IBM Lotus Domino 7 的实用 Web 服务,第 1 部分: 什么是 Web 服务以及它们为何如此重要

计算机设计大赛作品开发文档.docx

参加的是2020年的计算机设计大赛,软件应用与开发赛道。我们的开发文档仅供参考。(20页)

APP内置IM 系统——从入门到千万级在线

IM (即时通讯)系统是一种大型实时系统,其对技术方面的要求非常高。在APP社交化的今天,很多APP都希望为自己的应用增加IM系统,但却不得其法。本课程抽丝剥茧,搭建一套简IM 系统,先让开发者了解如何实现这类系统,然后会不断的对系统进行扩展,并详述要支撑千万级别的用户,系统架构要经过哪些方面的演变,在每个阶段需要具体考量哪些因素;其中涉及到大型网络开发、协议的制定解析、数据库的优化、负载均衡、监控、测试等方面的知识。相信通过此课程,开发者对IM 系统将有一个全面的认识。 a:0:{}

哈工大形式语言与自动机历年试题

哈工大形式语言与自动机历年试题,含答案的哦,仅供参考

学会在Linux上编译调试C++项目

本课程主要针对没有或者很少写过linux上C++程序的同学, 本课程会教你如何从0基础开始,安装配置ubuntu虚拟机、使用GCC编译普通程序、动态库、静态库,编写复杂项目配置文件makefile,使用GDB工具调试C++程序。 通过本课程学习,可以熟练掌握如何高效的编译调试Linux上的c++程序,掌握如何安装配置ubuntu系统,掌握gcc编译动态、静态库,掌握makefile的编写,能够用Makfile编写出高效的项目配置文件。

“互联网+”大学生创新创业大赛项目计划书

填 写 说 明 1.封面上“项目编号”一栏由秘书组编写; 2.项目名称力求简洁、明确,每个项目限报一名负责人; 3.请逐项认真填写; 4.本次大赛必须以团队形式报名参赛,每个团队成员不能少于 3人(包括项目负责人在内); 5.请将撰写完成后的项目计划书按规定时间提交。

基于Java的WebSocket的聊天室

HTML5中定义了WebSocket规范,该规范使得能够实现在浏览器端和服务器端通过WebSocket协议进行双向通信,运用Java语言和Tomcat的WebSocket实现作为服务端,实现一个聊天室的搭建。 运用Java语言和Tomcat的WebSocket实现作为服务端,快速实现一个聊天室的搭建。

matlab神经网络30个案例分析

【目录】- MATLAB神经网络30个案例分析(开发实例系列图书) 第1章 BP神经网络的数据分类——语音特征信号分类1 本案例选取了民歌、古筝、摇滚和流行四类不同音乐,用BP神经网络实现对这四类音乐的有效分类。 第2章 BP神经网络的非线性系统建模——非线性函数拟合11 本章拟合的非线性函数为y=x21+x22。 第3章 遗传算法优化BP神经网络——非线性函数拟合21 根据遗传算法和BP神经网络理论,在MATLAB软件中编程实现基于遗传算法优化的BP神经网络非线性系统拟合算法。 第4章 神经网络遗传算法函数极值寻优——非线性函数极值寻优36 对于未知的非线性函数,仅通过函数的输入输出数据难以准确寻找函数极值。这类问题可以通过神经网络结合遗传算法求解,利用神经网络的非线性拟合能力和遗传算法的非线性寻优能力寻找函数极值。 第5章 基于BP_Adaboost的强分类器设计——公司财务预警建模45 BP_Adaboost模型即把BP神经网络作为弱分类器,反复训练BP神经网络预测样本输出,通过Adaboost算法得到多个BP神经网络弱分类器组成的强分类器。 第6章 PID神经元网络解耦控制算法——多变量系统控制54 根据PID神经元网络控制器原理,在MATLAB中编程实现PID神经元网络控制多变量耦合系统。 第7章 RBF网络的回归——非线性函数回归的实现65 本例用RBF网络拟合未知函数,预先设定一个非线性函数,如式y=20+x21-10cos(2πx1)+x22-10cos(2πx2)所示,假定函数解析式不清楚的情况下,随机产生x1,x2和由这两个变量按上式得出的y。将x1,x2作为RBF网络的输入数据,将y作为RBF网络的输出数据,分别建立近似和精确RBF网络进行回归分析,并评价网络拟合效果。 第8章 GRNN的数据预测——基于广义回归神经网络的货运量预测73 根据货运量影响因素的分析,分别取国内生产总值(GDP),工业总产值,铁路运输线路长度,复线里程比重,公路运输线路长度,等级公路比重,铁路货车数量和民用载货汽车数量8项指标因素作为网络输入,以货运总量,铁路货运量和公路货运量3项指标因素作为网络输出,构建GRNN,由于训练数据较少,采取交叉验证方法训练GRNN神经网络,并用循环找出最佳的SPREAD。 第9章 离散Hopfield神经网络的联想记忆——数字识别81 根据Hopfield神经网络相关知识,设计一个具有联想记忆功能的离散型Hopfield神经网络。要求该网络可以正确地识别0~9这10个数字,当数字被一定的噪声干扰后,仍具有较好的识别效果。 第10章 离散Hopfield神经网络的分类——高校科研能力评价90 某机构对20所高校的科研能力进行了调研和评价,试根据调研结果中较为重要的11个评价指标的数据,并结合离散Hopfield神经网络的联想记忆能力,建立离散Hopfield高校科研能力评价模型。 第11章 连续Hopfield神经网络的优化——旅行商问题优化计算100 现对于一个城市数量为10的TSP问题,要求设计一个可以对其进行组合优化的连续型Hopfield神经网络模型,利用该模型可以快速地找到最优(或近似最优)的一条路线。 第12章 SVM的数据分类预测——意大利葡萄酒种类识别112 将这178个样本的50%做为训练集,另50%做为测试集,用训练集对SVM进行训练可以得到分类模型,再用得到的模型对测试集进行类别标签预测。 第13章 SVM的参数优化——如何更好的提升分类器的性能122 本章要解决的问题就是仅仅利用训练集找到分类的最佳参数,不但能够高准确率的预测训练集而且要合理的预测测试集,使得测试集的分类准确率也维持在一个较高水平,即使得得到的SVM分类器的学习能力和推广能力保持一个平衡,避免过学习和欠学习状况发生。 第14章 SVM的回归预测分析——上证指数开盘指数预测133 对上证指数从1990.12.20-2009.08.19每日的开盘数进行回归分析。 第15章 SVM的信息粒化时序回归预测——上证指数开盘指数变化趋势和变化空间预测141 在这个案例里面我们将利用SVM对进行模糊信息粒化后的上证每日的开盘指数进行变化趋势和变化空间的预测。 若您对此书内容有任何疑问,可以凭在线交流卡登录中文论坛与作者交流。 第16章 自组织竞争网络在模式分类中的应用——患者癌症发病预测153 本案例中给出了一个含有60个个体基因表达水平的样本。每个样本中测量了114个基因特征,其中前20个样本是癌症病人的基因表达水平的样本(其中还可能有子类), 中间的20个样本是正常人的基因表达信息样本, 余下的20个样本是待检测的样本(未知它们是否正常)。以下将设法找出癌症与正常样本在基因表达水平上的区别,建立竞争网络模型去预测待检测样本是癌症还是正常样本。 第17章SOM神经网络的数据分类——柴油机故障诊断159 本案例中给出了一个含有8个故障样本的数据集。每个故障样本中有8个特征,分别是前面提及过的:最大压力(P1)、次最大压力(P2)、波形幅度(P3)、上升沿宽度(P4)、波形宽度(P5)、最大余波的宽度(P6)、波形的面积(P7)、起喷压力(P8),使用SOM网络进行故障诊断。 第18章Elman神经网络的数据预测——电力负荷预测模型研究170 根据负荷的历史数据,选定反馈神经网络的输入、输出节点,来反映电力系统负荷运行的内在规律,从而达到预测未来时段负荷的目的。 第19章 概率神经网络的分类预测——基于PNN的变压器故障诊断176 本案例在对油中溶解气体分析法进行深入分析后,以改良三比值法为基础,建立基于概率神经网络的故障诊断模型。 第20章 神经网络变量筛选——基于BP的神经网络变量筛选183 本例将结合BP神经网络应用平均影响值(MIV,Mean Impact Value)方法来说明如何使用神经网络来筛选变量,找到对结果有较大影响的输入项,继而实现使用神经网络进行变量筛选。 第21章 LVQ神经网络的分类——乳腺肿瘤诊断188 威斯康星大学医学院经过多年的收集和整理,建立了一个乳腺肿瘤病灶组织的细胞核显微图像数据库。数据库中包含了细胞核图像的10个量化特征(细胞核半径、质地、周长、面积、光滑性、紧密度、凹陷度、凹陷点数、对称度、断裂度),这些特征与肿瘤的性质有密切的关系。因此,需要建立一个确定的模型来描述数据库中各个量化特征与肿瘤性质的关系,从而可以根据细胞核显微图像的量化特征诊断乳腺肿瘤是良性还是恶性。 第22章 LVQ神经网络的预测——人脸朝向识别198 现采集到一组人脸朝向不同角度时的图像,图像来自不同的10个人,每人5幅图像,人脸的朝向分别为:左方、左前方、前方、右前方和右方。试创建一个LVQ神经网络,对任意给出的人脸图像进行朝向预测和识别。 第23章 小波神经网络的时间序列预测——短时交通流量预测208 根据小波神经网络原理在MATLAB环境中编程实现基于小波神经网络的短时交通流量预测。 第24章 模糊神经网络的预测算法——嘉陵江水质评价218 根据模糊神经网络原理,在MATLAB中编程实现基于模糊神经网络的水质评价算法。 第25章 广义神经网络的聚类算法——网络入侵聚类229 模糊聚类虽然能够对数据聚类挖掘,但是由于网络入侵特征数据维数较多,不同入侵类别间的数据差别较小,不少入侵模式不能被准确分类。本案例采用结合模糊聚类和广义神经网络回归的聚类算法对入侵数据进行分类。 第26章 粒子群优化算法的寻优算法——非线性函数极值寻优236 根据PSO算法原理,在MATLAB中编程实现基于PSO算法的函数极值寻优算法。 第27章 遗传算法优化计算——建模自变量降维243 在第21章中,建立模型时选用的每个样本(即病例)数据包括10个量化特征(细胞核半径、质地、周长、面积、光滑性、紧密度、凹陷度、凹陷点数、对称度、断裂度)的平均值、10个量化特征的标准差和10个量化特征的最坏值(各特征的3个最大数据的平均值)共30个数据。明显,这30个输入自变量相互之间存在一定的关系,并非相互独立的,因此,为了缩短建模时间、提高建模精度,有必要将30个输入自变量中起主要影响因素的自变量筛选出来参与最终的建模。 第28章 基于灰色神经网络的预测算法研究——订单需求预测258 根据灰色神经网络原理,在MATLAB中编程实现基于灰色神经网络的订单需求预测。 第29章 基于Kohonen网络的聚类算法——网络入侵聚类268 根据Kohonen网络原理,在MATLAB软件中编程实现基于Kohonen网络的网络入侵分类算法。 第30章 神经网络GUI的实现——基于GUI的神经网络拟合、模式识别、聚类277 为了便于使用MATLAB编程的新用户,快速地利用神经网络解决实际问题,MATLAB提供了一个基于神经网络工具箱的图形用户界面。考虑到图形用户界面带来的方便和神经网络在数据拟合、模式识别、聚类各个领域的应用,MATLAB R2009a提供了三种神经网络拟合工具箱(拟合工具箱/模式识别工具箱/聚类工具箱)。

华中科技大学educoder存储系统设计全部通关

华中科技大学educoder存储系统设计全部通关包含四路组和二路组,用了四天做的,查看电路把txt内容复制到circ文件中用logisim打开即可

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Microsoft Visual C++ 2015-2019 运行库合集,32位64位都有,解决缺失dll包问题。

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