管理流程设计中期报告会.pdf下载

weixin_39821746 2021-10-19 10:20:28

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德隆组织结构和管理流程设计中期报告会–总结稿.pdf

课程名称：食堂餐饮管理系统开发环境：VS2015+SQL2014 或以上版本课程类型：全过程录像（50+课时、极个别课程声音模糊）作品类型：定制作品作品难度：中代码注释：有业务逻辑/功能逻辑：强开发技术：C#、ADO.NET、ASP.NET、用户自定义控件、日历控件、富文本编辑器、SQLHelper、Chart图表控件文档资料：毕业设计论文、过程文档（参考网站模板HTML源码、修改后的ASP.NET后台管理界面模板、毕业设计任务书、开题报告、中期报告、参考文献、本系统答辩PPT、本系统答辩话术、本系统常见答辩问题归纳）补充内容：课程介绍视频教程和SQL数据库附加和使用过程视频教程本课程完整记录基于ASP.NE食堂餐饮管理系统毕业设计的制作过程，帮助大学生学习毕业设计系统的实现过程。课程编码202000A1本课程为ASP.NET毕业设计的设计全过程录像辅导，食堂餐饮管理系统毕业设计基于ASP.NET,开发环境为Visual Studio 2015和SQL Server 2014设计完成，系统主要角色包括管理员、商家和用户，系统主要模块包括菜品管理、商家管理、套餐管理、系统管理、用户管理和订单管理。基于ASP.NET食堂餐饮管理系统毕业设计的主要优势有以下几个方面：1、学习难度低，满足大多数应届毕业生和对编程了解程度较低人群的学习要求。2、侧重点突出，通过系统化和流程化的方式进行信息管理。3、实现对菜品分类、菜品菜系、菜品口味的管理。4、实现菜品与菜品口味的动态管理。5、实现菜品与菜品套餐信息的管理，包括菜品套餐信息的动态增减。6、实现多商家菜品及套餐信息的管理。7、实现商家订单的规范化管理。8、实现销量的图表统计。9、实现销售额的汇总和统计。10、全设计过程录像

⼤数据处理的基本流程：数据抽取与集成+数据分析+数据解释⼤数据时代的到来改变了⼈们的⽣活⽅式、思维模式和研究范式，我们可以总结出 10 个重⼤变化，如图 1 所⽰。图 1 ⼤数据时代的 10 个重⼤变化对研究范式的新认识：从第三范式到第四范式对研究范式的新认识：从第三范式到第四范式 2007 年 1 ⽉，图灵奖得主、关系型数据库⿐祖 JimGray 发表演讲，他凭着⾃⼰对于⼈类科学发展特征的深刻洞察，敏锐地指出科学的发展正在进⼊"数据密集型科学发现范式"——科学史上的"第四范式"。在他看来，⼈类科学研究活动已经历过三种不同范式的演变过程。 "第⼀范式"是指原始社会的"实验科学范式"。18 世纪以前的科学进步均属于此列，其核⼼特征是对有限的客观对象进⾏观察、总结、提炼，⽤归纳法找出其中的科学规律，如伽利略提出的物理学定律。 "第⼆范式"是指 19 世纪以来的理论科学阶段，以模型和归纳为特征的"理论科学范式"。其核⼼特征是以演绎法为主，凭借科学家的智慧构建理论⼤厦，如爱因斯坦提出的相对论、麦克斯⽅程组、量⼦理论和概率论等。 "第三范式"是指 20 世纪中期以来的计算科学阶段的"计算科学范式"。⾯对⼤量过于复杂的现象，归纳法和演绎法都难以满⾜科学研究的需求，⼈类开始借助计算机的⾼级运算能⼒对复杂现象进⾏建模和预测，如天⽓、地震、核试验、原⼦的运动等。然⽽，随着近年来⼈类采集数据量的爆炸性增长，传统的计算科学范式已经越来越⽆⼒驾驭海量的科研数据了。例如，欧洲的⼤型粒⼦对撞机、天⽂领域的 Pan-STARRS 望远镜每天产⽣的数据多达⼏千万亿字节（PB）。很明显，这些数据已经突破了"第三范式"的处理极限，⽆法被科学家有效利⽤。正因为如此，⽬前正在从"计算科学范式"转向"数据密集型科学发现范式"。 "第四范式"的主要特点是科学研究⼈员只需要从⼤数据中查找和挖掘所需要的信息和知识，⽆须直接⾯对所研究的物理对象。例如，在⼤数据时代，天⽂学家的研究⽅式发⽣了新的变化，其主要研究任务变为从海量数据库中发现所需的物体或现象的照⽚，⽽不再需要亲⾃进⾏太空拍照。对数据重要性的新认识：从数据资源到数据资产对数据重要性的新认识：从数据资源到数据资产在⼤数据时代，数据不仅是⼀种"资源"，更是⼀种重要的"资产"。因此，数据科学应把数据当作⼀种"资产"来管理，⽽不能仅仅当作"资源"来对待。也就是说，与其他类型的资产相似，数据也具有财务价值，且需要作为独⽴实体进⾏组织与管理。⼤数据时代的到来，让"数据即资产"成为最核⼼的产业趋势。在这个"数据为王"的时代，回⾸信息产业发展的起起伏伏，我们发现产业兴衰的决定性因素，已不是⼟地、⼈⼒、技术、资本这些传统意义上的⽣产要素，⽽是曾经被⼀度忽视的"数据资产"。世界经济论坛报告曾经预测称，"未来的⼤数据将成为新的财富⾼地，其价值可能会堪⽐⽯油"，⽽⼤数据之⽗维克托也乐观地表⽰，"数据列⼊企业资产负债表只是时间问题"。 "数据成为资产"是互联⽹泛在化的⼀种资本体现，它让互联⽹不仅具有应⽤和服务本⾝的价值，⽽且具有了内在的"⾦融"价值。数据不再只是体现于"使⽤价值"⽅⾯的产品，⽽成为实实在在的"价值"。⽬前，作为数据资产先⾏者的 IT 企业，如苹果、⾕歌、IBM、阿⾥、腾讯、百度等，⽆不想尽各种⽅式，挖掘多种形态的设备及软件功能，收集各种类型的数据，发挥⼤数据的商业价值，将传统意义上的 IT 企业，打造成为"终端+应⽤+平台+数据"四位⼀体的泛互联⽹化企业，以期在⼤数据时代获取更⼤的收益。⼤数据资产的价值的衡量尺度主要有以下 3 个⽅⾯的标准。 1）独⽴拥有及控制数据资产⽬前，数据的所有权问题在业界还⽐较模糊。从拥有和控制的⾓度来看，数据可以分为型数据、型数据和型数据。型数据主要是指数据的⽣产者⾃⼰⽣产出来的各种数据，例如，百度对使⽤其搜索引擎的⽤户的各种⾏为进⾏收集、整理和分析，这类数据虽然由⽤户产⽣，但产权却属于⽣产者，并最⼤限度地发挥其商业价值。型数据⼜称为⼊⼝数据，例如，各种电⼦商务营销公司通过将⾃⾝的⼯具或插件植⼊电商平台，来为其提供统计分析服务，并从中获取各类经营数据。虽然这些数据的所有权并不属于这些公司，在使⽤时也有⼀些规则限制，但是它们却有着对数据实际的控制权。相⽐于前两类数据，型数据的产权情况⽐较复杂，它们主要依靠⽹络爬⾍，如果你对⼤数据开发感兴趣，想系统学习⼤数据的话，可以加⼊⼤数据技术学习交流扣群：458数字345数字782获取学习资源，甚⾄是⿊客⼿段获取数据。与型和型数据不同的是，这些公司流出的内部数据放在⽹上供⼈付费下载。这种数据在当前阶段，还不能和资产完全画等号。 2）计量规则与货币资本类似⼤数据要实现真正的资产化，⽤

如何实现高容量大并发数据库服务 | 数据库分布式架构设计？一为什么要做分布式数据库架构改造？云计算大数据时代，传统的数据库架构已经无法支撑企业高容量的数据增长，满足高并发的业务需求。对企业数据库进行分布式架构设计，打破了数据库资源不够用的天花板的同时，还能根据企业业务发展状况，随时平滑扩容。二分布式数据库架构改造，如何做？数据库分布式改造要遵循“循序渐进”的拆分原则拆分方式有垂直拆分和水平拆分两种，选择拆分方式要根据企业自身业务发展需要。一般来说，是先做垂直拆分，再...

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