74、XML、云计算与数据库服务的融合发展

XML、云计算与数据库服务的融合发展

1. XML 在数据库领域的应用

XML 在数据库领域有着广泛的应用,主要体现在以下几个方面:
- 数据库存储 :DBMS 可以支持 XML 数据类型,以原生格式存储 XML 数据,从而在关系结构中存储树状层次结构。
- 数据库元字典 :XML 可用于为整个行业创建元字典或词汇表。例如,人力资源行业的 HR - XML、美国国会图书馆的元数据编码和传输标准(METS)、电子病历系统中用于患者数据交换的临床会计信息(CLAIM)数据交换标准,以及用于交换商业和财务信息的可扩展商业报告语言(XBRL)标准。
- XML 数据库 :市场上的大多数数据库都以某种形式支持 XML 来管理数据。从简单的中间件 XML 软件到具有 XML 接口的对象数据库,再到完整的 XML 数据库引擎和服务器,涵盖多种形式。XML 数据库适合存储复杂关系的数据,如书籍内容。支持 XML 数据类型的数据库有 Oracle、IBM DB2 和 MS SQL Server 等,完全的 XML 数据库有 Oracle 的 Berkeley DB XML 和开源的 eXist - db。
- XML 服务 :许多公司正在基于 XML 和 Web 技术开发新型服务。这些服务打破了系统和公司之间的互操作性障碍,XML 为异构系统的协同工作提供了基础设施。服务通过 XML 和其他互联网技术发布接口,其他服务通过定位和了解其词汇(服务请求和回复)来建立“对话”。

2. 云计算服务概述

2.1

根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结(summarization) 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签,可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
本系统采用微信小程序作为前端交互界面,结合Spring BootVue.js框架实现后端服务及管理后台的构建,形成一套完整的电子商务解决方案。该系统架构支持单一商户独立运营,亦兼容多商户入驻的平台模式,具备高度的灵活性扩展性。 在技术实现上,后端以Java语言为核心,依托Spring Boot框架提供稳定的业务逻辑处理数据接口服务;管理后台采用Vue.js进行开发,实现了直观高效的操作界面;前端微信小程序则为用户提供了便捷的移动端购物体验。整套系统各模块间紧密协作,功能链路完整闭环,已通过严格测试优化,符合商业应用的标准要求。 系统设计注重业务场景的全面覆盖,不仅包含商品展示、交易流程、订单处理等核心电商功能,还集成了会员管理、营销工具、数据统计等辅助模块,能够满足不同规模商户的日常运营需求。其多店铺支持机制允许平台方对入驻商户进行统一管理,同时保障各店铺在品牌展示、商品销售及客户服务方面的独立运作空间。 该解决方案强调代码结构的规范性可维护性,遵循企业级开发标准,确保了系统的长期稳定运行后续功能迭代的可行性。整体而言,这是一套技术选型成熟、架构清晰、功能完备且可直接投入商用的电商平台系统。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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