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5小时前
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QuickBI行级权限:精细化数据访问控制,轻松实现千人千面
随着企业数据量的快速增长和应用场景的多样化,数据权限管理变得至关重要。QuickBI的行级权限功能通过条件组合授权和用户标签授权两种模式,实现了灵活、精细的数据权限控制。条件组合授权适用于多规则配合场景,如不同部门仅能看到自身产品线数据;用户标签授权则适合大规模个性化权限管理,如按地区限制数据可见性。该功能简化了配置步骤,提高了权限管理效率,确保数据安全合规且有效利用。
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6小时前
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【北京大学 软件工程】五、结构化设计方法-1
结构化设计是软件开发中的重要环节,旨在根据需求规约构建系统的软件模型。其主要目标是在抽象层面上建立系统架构(包括数据和程序结构),并详细描述处理算法,最终形成设计规格说明书。结构化设计分为总体设计和详细设计两部分:总体设计确定系统的模块结构及模块间的调用关系;详细设计则深入描述各模块的具体实现。 设计方法需提供体现原理的术语、表达软件模型的工具及过程指导。总体设计引入了“模块”与“调用”两个核心概念,并使用模块结构图(MSD)来表达静态结构。设计步骤包括将DFD(数据流图)转化为MSD,区分变换型和事务型数据流图,通过自顶向下的方式逐步细化模块,确保高内聚低耦合。
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10小时前
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J编程语言矩阵运算提升公司如何监控员工电脑
在数字化时代,企业对员工电脑的监控需求日益复杂。J 编程语言凭借其强大的矩阵运算能力,在网络流量、资源使用和数据分析方面为企业提供精准高效的监控方案。通过智能流量分析、进程资源监测和日志解析,J 语言助力管理员掌握员工电脑的运行状况,保障信息安全,提升工作效率,推动企业迈向未来数字化新征程。
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11小时前
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宠物公司双旦促销,哪办公软件能助力宣传跟进?
随着冬季双旦节临近,宠物行业迎来业务高峰期。高效的仓储物流管理对满足市场需求、提升客户满意度和企业业绩增长至关重要。本文推荐6款办公软件助力宠物公司优化仓储物流协作:板栗看板提供库存可视化监控与任务协同;WMS实现精细化仓储管理和智能补货;Trello以流程可视化提高团队协作效率;Asana通过任务层级管理确保流程有序;飞书整合即时通讯与云文档共享;钉钉则凭借移动办公便利性和自动化审批提升工作效率。选择合适的工具,能帮助宠物公司在双旦期间精准调配资源,提升运营效率。
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11小时前
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来自: 云原生
婚恋交友系统UI/UX设计优化 婚恋交友系统用户界面友好性提升 婚恋交友系统用户行为分析与优化 婚恋交友系统用户反馈收集与处理
针对婚恋交友系统的UI/UX设计优化,本文提出多项策略:简化用户界面、提升交互体验、个性化推荐算法;增强用户界面友好性,包括适应性、无障碍及情感化设计;通过数据收集与分析优化用户行为路径;建立多渠道反馈机制,分类处理并及时告知结果。这些措施旨在提高用户体验和满意度,促进平台健康发展。[点击查看完整演示和免费源码](https://gitee.com/duoke-official-open-source/hunlianjiaoyou)
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13小时前
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Pandas数据合并:concat与merge
Pandas是Python中强大的数据分析库,提供灵活高效的数据结构和工具。本文详细介绍了Pandas中的两种主要合并方法——`concat`和`merge`。`concat`用于沿特定轴连接多个Pandas对象,适用于简单拼接场景;`merge`则类似于SQL的JOIN操作,根据键合并DataFrame,支持多种复杂关联。文章还探讨了常见问题及解决方案,如索引对齐、列名冲突和数据类型不一致等,帮助读者全面掌握这两种方法,提高数据分析效率。
3D-Speaker:阿里通义开源的多模态说话人识别项目,支持说话人识别、语种识别、多模态识别、说话人重叠检测和日志记录
3D-Speaker是阿里巴巴通义实验室推出的多模态说话人识别开源项目,结合声学、语义和视觉信息,提供高精度的说话人识别和语种识别功能。项目包含工业级模型、训练和推理代码,以及大规模多设备、多距离、多方言的数据集,适用于多种应用场景。
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1天前
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来自: 云原生
陪玩系统源码开发流程解析,成品陪玩系统源码的优点
我们自主开发的多客陪玩系统源码,整合了市面上主流陪玩APP功能,支持二次开发。该系统适用于线上游戏陪玩、语音视频聊天、心理咨询等场景,提供用户注册管理、陪玩者资料库、预约匹配、实时通讯、支付结算、安全隐私保护、客户服务及数据分析等功能,打造综合性社交平台。随着互联网技术发展,陪玩系统正成为游戏爱好者的新宠,改变游戏体验并带来新的商业模式。
LeviTor:蚂蚁集团开源3D目标轨迹控制视频合成技术,能够控制视频中3D物体的运动轨迹
LeviTor是由南京大学、蚂蚁集团等机构联合推出的3D目标轨迹控制视频合成技术,通过结合深度信息和K-means聚类点控制视频中3D物体的轨迹,无需显式的3D轨迹跟踪。
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1天前
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数据分析经典案例重现:使用DataWorks Notebook 实现Kaggle竞赛之房价预测,成为数据分析大神!
Python是目前当之无愧的数据分析第一语言,大量的数据科学家使用Python来完成各种各样的数据科学任务。本文以Kaggle竞赛中的房价预测为例,结合DataWorks Notebook,完成数据加载、数据探索、数据可视化、数据清洗、特征分析、特征处理、机器学习、回归预测等步骤,主要Python工具是Pandas和SKLearn。本文中仅仅使用了线性回归这一最基本的机器学习模型,读者可以自行尝试其他更加复杂模型,比如随机森林、支持向量机、XGBoost等。
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