数据驱动开发方法与电子政务外网安全实施

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"操作型开发/DSS开发-国家电子政务外网安全等级保护实施指南(定稿)" 本文档主要关注操作型开发和数据仓库(DSS)的开发方法,提出了一个分三个部分的数据驱动开发策略。方法1适用于传统结构化的操作型系统,对习惯于这类系统的开发者来说较为熟悉。方法2则专注于DSS系统和数据仓库的构建,强调通过数据模型找出数据的共性,这是数据仓库开发的核心。方法3描述了开发过程中的启发式组件及其在数据仓库使用中的应用。 在小结中,章节回顾了一个迁移方案,涉及将数据从现有系统迁移到数据仓库环境的过程,以及如何组织操作型环境。同时,提出了一种通用的数据驱动方法,该方法分为三个阶段:操作型阶段、数据仓库构造阶段和数据仓库重复使用阶段。这一方法旨在提供一个全面的框架来指导电子政务外网的安全等级保护实施。 在提供的部分内容中,提到了决策支持系统(DSS)的发展历程。DSS的起源可以追溯到计算机早期,经历了从主文件上的单一应用到大规模体系结构,其中数据仓库占据中心位置的演变。这个过程伴随着数据处理效率的提升,从早期的磁带文件存储到后来的数据库管理系统的出现,解决了数据一致性、程序维护和新程序开发复杂性等问题。随着技术的进步,DSS处理不断进化,以适应日益增长的数据需求和决策支持的复杂性。 这份文档的核心知识点包括: 1. 操作型开发的三个方法:方法1(面向传统操作型系统)、方法2(数据仓库开发)和方法3(启发式组件)。 2. 数据仓库的迁移方案,包括数据从现有系统向数据仓库的转移及其环境组织。 3. 通用数据驱动方法的三个阶段:操作型阶段、数据仓库构造阶段和重复使用阶段。 4. 决策支持系统(DSS)的历史演进,从早期的单应用到复杂的数据仓库体系结构。 5. DSS处理发展中遇到的问题,如数据一致性、程序维护和开发复杂性,以及如何通过技术进步解决这些问题。 这些知识点对于理解电子政务外网的安全等级保护实施,以及如何利用数据仓库进行高效决策支持至关重要。

/home/dss/Code/7_20/Condition_DDPM_7_20.py:14: DeprecationWarning: Please use `rotate` from the `scipy.ndimage` namespace, the `scipy.ndimage.interpolation` namespace is deprecated. from scipy.ndimage.interpolation import rotate Traceback (most recent call last): File "/home/dss/Code/7_20/Condition_DDPM_7_20.py", line 509, in <module> ddpm = DDPM(device, beta_1, beta_T, T, drop_prob=0.1) File "/home/dss/Code/7_20/Condition_DDPM_7_20.py", line 309, in __init__ self.model = UNet(T).to(device) File "/home/dss/.conda/envs/DSS_env/lib/python3.9/site-packages/torch/nn/modules/module.py", line 1145, in to return self._apply(convert) File "/home/dss/.conda/envs/DSS_env/lib/python3.9/site-packages/torch/nn/modules/module.py", line 797, in _apply module._apply(fn) File "/home/dss/.conda/envs/DSS_env/lib/python3.9/site-packages/torch/nn/modules/module.py", line 797, in _apply module._apply(fn) File "/home/dss/.conda/envs/DSS_env/lib/python3.9/site-packages/torch/nn/modules/module.py", line 797, in _apply module._apply(fn) File "/home/dss/.conda/envs/DSS_env/lib/python3.9/site-packages/torch/nn/modules/module.py", line 820, in _apply param_applied = fn(param) File "/home/dss/.conda/envs/DSS_env/lib/python3.9/site-packages/torch/nn/modules/module.py", line 1143, in convert return t.to(device, dtype if t.is_floating_point() or t.is_complex() else None, non_blocking) File "/home/dss/.conda/envs/DSS_env/lib/python3.9/site-packages/torch/cuda/__init__.py", line 239, in _lazy_init raise AssertionError("Torch not compiled with CUDA enabled") AssertionError: Torch not compiled with CUDA enabled

2023-07-21 上传