信息服务

贝岭的 Matlab 代码做信息摘要，思路挺有意思的。它用的是SHA-256哈希，配合 Express 搞了个小型的RESTful API服务。POST 一个message，就能生成唯一哈希值，还能存到 MongoDB 里。哈希值既当_id又能生成个IV（初始化向量），设计上有点儿像把每条消息打个独一无二的指纹。你多次发一样的消息，它也会记录每一次，适合调试和数据追踪。服务运行起来还算清爽，Express 写的代码挺精炼。对了，里面的 MongoDB 结构也比较直观，transactions数组清清楚楚存着每次提交的散列。适合想练练Node.js+MongoDB组合拳的朋友。你要是正在找一个信

这是徐州市公交信息的完整数据库文件，方便用户直接查询和使用。

信息服务综述新技术增值服务企业信息化应用网络基础设施与管理商业咨询信息服务价值链解决方案信息平台应用系统

即时通讯的接口挺全，支持微信、手机号、HTTP/HTTPS等方式，调用起来顺手，适合搞服务端集成的同学。 服务端框架走的是SOA和Web API这一套，配合Restful结构，逻辑清晰，适配各种终端没什么压力。 搜索模块做得蛮扎实，内置推荐、检索、模糊查询，像做资讯类或内容类平台，用起来还挺顺。嗯，响应也快，尤其是关键词联想那块，体验不错。 数据这块也下了功夫，支持分布式、缓存、并发，还有一点数据挖掘的小能力，搞日志、行为轨迹比较合适。 第三方通讯和智能检索是亮点之一，后端打通比较轻松。你用Node.js或Python都能接，接口文档清晰，踩坑少。 如果你正好在搭建一个综合信息平台，尤其偏大数

提出了一种基于在线信息服务平台的数据二次整合模型，并使用 VC 开发工具实现了二次挖掘的框架。

物联网的海量数据一直挺折腾人的，信息服务系统的设计就是为了这个问题的。像存储、预、数据挖掘这些事儿，通通一网打尽。你要搞设备监控、环境追踪啥的，用这套系统准没错。 安全这块也做得比较到位，系统的隐私保护、可信机制讲得蛮细，不是走过场的那种，真的是从实践中总结出来的经验。尤其是搞GridDB或者Oracle的朋友，可以重点看看，思路挺清晰的。 嗯，系统架构部分是重点，写得落地，结合了实际平台的搭建流程。你要是正好在做物联网平台开发，尤其是对海量数据支持要求比较高的那种，这篇算是个挺不错的参考了。后面还提到了一些值得关注的挑战，比如安全容灾、系统可靠性啥的。 另外，如果你对相关系统感兴趣，像节能子

Web刮板是一个后台工具，利用Google Chrome无头浏览器进行网页抓取。要求Node.js版本需大于8.x或在Docker环境中运行。通过以下步骤启动API：手动克隆git仓库：git@github.com:digestoo/web-scraper.git，切换到目录web-scraper，运行npm install，设置端口为8080并启动npm。API支持环境变量设置：PROXY_URL用于代理网址，EXECUTABLE_PATH用于自定义Google Chrome路径（在chrome://version中可找到），USER_DATA_DIR指定用户配置文件路径，SLOW_MO用于

在创建计费系统的数据库表时，需包含以下信息： 用户信息：如用户ID、姓名、联系方式、地址等。 服务信息：如服务ID、服务名称、服务类型、费用等。 计费记录：包括账单ID、账单日期、支付状态等。 关系表：用户和服务的关联表，通过外键建立与用户和服务信息的联系。 在设计时，要确保字段类型、约束条件和索引的合理性，以提高查询和更新效率。

默认情况下，异步IO在6.1版本中是开启的。调整参数如下：ioo –po aio_maxservers=80，ioo –po aio_minservers=40。在smitty tuning菜单中，修改虚拟内存管理参数为：MINPERM% 从3% 调整为 90%，MAXPERM% 从90% 调整为 90%，MAXCLIENT% 从90% 调整为 90%。每个用户允许的最大进程数从2048调整为至少8192。同时，将Lru_file_repage参数从1修改为0，strict_maxclient参数保持1不变。

个性化信息服务与Web数据挖掘技术深度融合 信息爆炸时代，海量数据充斥网络，用户难以快速找到所需信息。个性化信息服务应运而生，它能够根据用户兴趣和需求，精准推送信息，提升用户体验。Web数据挖掘技术作为从海量数据中提取有效信息的利器，为实现个性化信息服务提供了强大的技术支持。 Web数据挖掘技术助力个性化信息服务： 用户建模: 通过分析用户浏览历史、搜索记录、社交行为等数据，构建用户画像，深入了解用户兴趣和需求。 信息过滤: 基于用户模型，过滤无关信息，将用户真正感兴趣的内容推送给用户，提高信息获取效率。 个性化推荐: 根据用户历史行为和兴趣偏好，推荐相关内容，例如商品、新闻、音乐等，提升