domino 方面的基础求教！

于 2011-05-31 09:41:00 发布
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本文介绍了一位新手在初次接触Domino并应用于办公自动化(OA)领域的体验。作者寻求来自高手的建议及资源分享，特别是电子版的学习资料。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

最近刚刚接触domino，是应用于OA方面的！以前没接触过domino，所以想求高手给点建议，或者给点详细一点的资料最好是电子的，谢谢了啊！邮箱1435208739@qq.com！

j_kun
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是比较简单的，适用于初学者。大家可以下下来，看看，是否对自己有帮助。
Domino基础管理教学视频（13讲）
07-22
教程名称：       Domino基础管理教学视频（13讲）【】八：domino服务器中notes安全性介绍.zip【】二：计划与准备domino服务器的安装与配置.zip【】九：怎样使用domino的管理控制台.zip【】六：domino服务器的复本概念和复制过程.zip【】七：domino服务器中层次命名.zip【】三：domino 资源太大，传百度网盘了，链接在附件中，有需要的同学自取。
Domino基本概念
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要熟悉使用一个系统，必须先知道这个系统最主要的行话。作为入门者，需要知道的Notes/Domino系统中最重要的行话有：组织、组织单元、人员、服务器、验证字、验证者、标识符、目录、Domino域、Notes命名网络等。组织（Orgnization）：相当于现实生活中的一个单位。比如，一家公司、一所学校、一个政府机关等。组织单元（Orgnization Unit）：相当于现实生...
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07-29 104
随着业务对IT依赖程度的增加，企业中各类信息系统应用在不断深化的同时，系统之间互联互通、沟通协作的需求日渐凸现——在后端实现集成主要靠ESB，展现在前端的用户界面和操作流程则有赖门户（Portal）来实现。倘若整个信息系统建立在SOA的思想框架中，IT将变得更加智慧，从而推动业务不断创新……这是CIOAge记者程鸿参加对IBM软件集团全球Portal与Workplace销售总...
Domino NotesV11开放下载啦！
01-07
此刻我正在北京的Domino NotesV11培训现场写Domino Notes V11，人数众多，群情激扬。上周五，Domino Notes V11已经开放下载，不知道朋友们下到了没有？要是下到了，告诉大家一个好消息，就是 Domino Notes V11依旧不...
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接下来，将对Domino群集的基础知识进行详细介绍。 首先，Domino群集能够提供几大优点，包括： 1. 高可用性：通过群集配置，确保关键数据库和服务的连续性。如果群集中的某个服务器发生故障，其他服务器可接管工作，...
Domino-English-Translation：让我们翻译日式MIDI编辑器Domino！
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Domino是一个MIDI编辑器，用于创建MIDI歌曲/音乐。 黑色MIDI生态系统中的各种着色器都使用Domino。 由于Domino是一种废弃软件，并且它的原始语言是日语，因此许多人尝试使用资源编辑工具来翻译它。 其中一些已过时...
Domino 应用开发基础远程教学多媒体课件
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【Domino 应用开发基础】是一门专为初学者设计的远程教学课程，旨在引导学员深入了解Domino应用开发的基本概念和技术。这门多媒体课件不仅涵盖了理论知识，还通过丰富的实例演示，使得学习过程更加生动有趣。Domino...
基于Django花卉商城系统的设计与实现-2885fb37-.zip
04-16
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102页-智慧农业解决方案.pdf
04-16
智慧农业，作为现代农业的新篇章，正引领着农业生产的革命性变革。本解决方案以物联网、云计算、大数据等先进技术为核心，为农业生产打造了一套全面、智能的管理系统。 想象一下，从温室大棚到广袤田野，智能传感器遍布每个角落，它们能实时感知空气温湿度、土壤水分、光照强度等环境参数，仿佛为农作物装上了“眼睛”和“耳朵”。这些数据通过物联网技术传输到云端，经过大数据分析，为农民提供精准的种植建议，如何时灌溉、施肥、防虫，让农业生产变得更加科学、高效。 更有趣的是，通过智慧农业平台，农民可以远程监控作物生长情况，甚至用手机就能控制温室大棚的遮阳板、通风设备等，实现“指尖上的农业”。此外，方案还包含了农产品可追溯系统，从田间到餐桌，每一步都可追溯，让消费者吃得放心。而智慧农业电商平台，则让农产品销售更加便捷，农民直接对接市场，收益倍增。 总之，这套智慧农业解决方案不仅让农业生产变得更加智能、高效，还提升了农产品的质量和安全，为农民带来了实实在在的收益，开启了农业现代化的新篇章。 对于想要投身智慧农业领域的你来说，这不仅仅是一套解决方案，更是一把开启现代农业大门的钥匙，引领你走向更加辉煌的未来。
【人工智能模型部署】DeepSeek本地部署与WebUI可视化：环境搭建、模型启动及界面开发指南文档的主要内容
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内容概要：本文档详细介绍了DeepSeek本地部署与WebUI可视化的一般步骤。本地部署方面，涵盖了环境准备（硬件要求如多核CPU、8GB以上内存或带适当显存的NVIDIA GPU，软件环境涵盖操作系统如Ubuntu 20.04及以上版本、Python环境及依赖库如PyTorch或TensorFlow）、获取DeepSeek模型代码和权重（通过官方仓库克隆代码，从指定渠道下载权重）、模型配置与启动（配置模型参数，运行启动脚本以初始化模型和服务）。WebUI可视化部分则推荐了Streamlit和Gradio两种框架，介绍了它们的安装、使用方法（通过编写脚本调用DeepSeek API构建交互界面），以及集成与部署（确保WebUI与模型服务之间的数据正确传递，在本地运行后可通过浏览器访问）。 适合人群：对深度学习模型部署有一定了解的技术人员，尤其是那些希望将DeepSeek模型应用于本地环境并提供用户友好界面的研发人员。 使用场景及目标：①为希望在本地环境中运行DeepSeek模型的研究者或开发者提供详细的部署指南；②帮助用户快速搭建一个带有图形化操作界面的DeepSeek应用，降低使用门槛，提高用户体验。 阅读建议：在阅读时，应根据自己的操作系统环境和硬件条件调整相应的配置要求，同时注意按照官方文档的具体指引操作，确保各组件版本兼容，以便顺利完成部署和可视化工作。
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