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intra-mart 6.1 框架ppt 中文版

intra-mart

5星 · 超过95%的资源需积分: 50 707 浏览量更新于2023-03-03 评论 1 收藏 10.64MB PPT 举报

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64页

中文版详细介绍了intra-mart6.1 的背景 web功能，平台功能，应用平台功能，和开发指导

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©NTT DATA INTRAMART CORPORATION 2008

ver.6

株式会社



データイントラマート

         © NTT DATA INTRAMART CORPORATION 2008

0. 　背景

1.The Power for Enterprise Web Solution

2. 　 intra-mart Web Platform 的功能概要

3. 　 intra-mart Application 的功能概要

4. 　 intra-mart 应用事例

         © NTT DATA INTRAMART CORPORATION 2008

Web

系统开发的状况

Web 系统开发的背景

－短期间，低成本的要求

－开源代码软件的兴起

－能灵活对应满足业务变化的系统

系统开发的方法是从零开始的开发，

到组件组合再利用的变化

将具有竞争力的

“

崭新的系统构筑基干

（

框架

）“

作为全公司共通的平台进行有效的活用

短期的低成本的构筑业务系统的同时，使其能灵活对应业务变化的是．．

         © NTT DATA INTRAMART CORPORATION 2008

Web 应用服务器软件

组件

Web 应用服务器软件

IM 社提供的标准的组件群（工作流，访问

安全，帐票，门户，报告功能等）

框架

・・・

全部自己制作

IM 社提供的

框架（采用 O

SS ）

局部开发

[ 以前型 ]

・全部必须自己制作，组件的粒度、品质

参差不齐。

・开发的生产性差、组件的再利用性变的

很低。

・大规模系统时容易发生问题。

[ 框架利用型 ]

・由于利用组件清楚规定的框架结构，整合了组件粒度

的同时，品质也有所提高。

・开发的量的减少，使得开发生产性明显提升，组建的

再利用性也有所提高。

・大规模系统情况下，开发稳定的  系统成为可能。

（参考）

什么是应用

・

框架

         © NTT DATA INTRAMART CORPORATION 2008



　产品的特点

产品种类利用用途内容

intra-mart 　 WebPla

tform

（基干产品）

构筑 Web 系统的基干产品。工

作流、门户、访问安全、帐票、

报告功能等的业务组件群。

标准版、高级版、企业版

等 3 个种类的产品体系。

intra-mart 应用系列

（业务应用产品）

在一般的业务情况下利用的业务

应用软件，利用 intra-mart 　 W

ebPlatform 并开发。

办公室协同、销售支援、

销售管理系统等的业务应

用

•

Web 系统开发时必要的各种功能，通过组件化进行标准装备

•

在框架上运行的各种业务应用系列

•

积极的采用开源代码的软件等措施，推进了开放化和低成本化（本公司产

品也是代码公开的）

•

适合日本企业商务习惯的工作流、业务应用（协同、销售管理等）的充实

关于本公司业务

・・

软件包业务

（

）

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超级菜鸟求帮助求糟蹋

2013-09-22

挺好的！imart的资料真的好少！

kmeans算法中,记 $\hat{\mathbf{x}}$ 为 $n$ 个样本的中心点, 定义如下变量: \begin{table}[h] \centering \label{table:equation} \begin{tabular}{ l | c } \hline total deviation & $T(X) = \sum_{i=1}^n \lVert \mathbf x_i - \hat{\mathbf x}\rVert^2/n$ \\ intra-cluster deviation & $W_j(X) = \sum_{i=1}^n \gamma_{ij} \lVert\mathbf x_i - \mu_j \rVert^2/\sum_{i=1}^n \gamma_{ij}$ \\ inter-cluster deviation & $B(X) = \sum_{j=1}^k \frac{ \sum_{i=1}^n \gamma_{ij}}{n} \lVert\mu_j -\hat{\mathbf x} \rVert^2$\\ \hline \end{tabular} \end{table} 试探究以上三个变量之间有什么样的等式关系? 基于此, 请证明, $k$-means 聚类算法可以认为是在最小化 intra-cluster deviation 的加权平均, 同时近似最大化 inter-cluster deviation.

根据定义，总偏差 $T(X)$ 可以展开为： $$ T(X) = \frac{1}{n}\sum_{i=1}^n \lVert \mathbf x_i - \hat{\mathbf x}\rVert^2 $$ 注意到 $\hat{\mathbf{x}}$ 是样本 $\mathbf{x}_1,\ldots,\mathbf{x}_n$ 的平均值，所以有： \begin{align*} \lVert

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