让我们在了解 Microsoft Excel 和 Microsoft Access 之间的区别之前，先了解一下它们的含义。Microsoft Access 它是由微软提供的数据库管理系统，它将关系型 Microsoft Jet 数据库引擎与图形用户界面和软件开发工具结合在一起。优势 Microsoft Access 的优势如下：- 通过多个表进行表结构和规范化 - 在数据库中，您可以将更多信息存储在一个地方，并使用地址作为许多地方的参考。记录是免费的 - Microsoft Excel 和 Microsoft Access 的主要区别在于，在数据库中，记录是……阅读更多

让我们在了解 ShareFile 和 Zetta 之间的区别之前，先了解一下它们的含义。ShareFile ShareFile 于 2005 年由 Jesse Lipson 推出，后来于 2011 年被 Citrix 系统收购。它可以与任何第三方应用程序和当前的文件存储系统集成，以确保灵活和同步的文件存储、修改、保存、发送和检索。用途 ShareFile 的用途如下：- 帮助我们从任何设备（移动设备或台式机）访问文件，允许您随时随地工作。我们还可以为我们的文档添加电子签名功能，提供跟踪工具并接收通知……阅读更多

让我们在了解 Wuala 和 ShareFile 之间的区别之前，先了解一下它们的含义。ShareFile ShareFile 于 2005 年由 Jesse Lipson 推出，后来于 2011 年被 Citrix 系统收购。它可以与任何第三方应用程序和当前的文件存储系统集成，以确保灵活和同步的文件存储、修改、保存、发送和检索文件。它支持安全地发送大型文件，能够发送和接收高达 100 GB 的文件。它帮助我们从任何设备（移动设备或台式机）访问文件，允许您……阅读更多

让我们在了解 Dropbox 和 MiMedia 之间的区别之前，先了解一下它们的含义。Dropbox Dropbox 由美国公司 Dropbox, Inc. 运营，于 2008 年发布。它是一种文件托管服务，在竞争激烈的市场中占据着重要的地位。与所有云存储平台相比，Dropbox 在占据云市场最大份额方面非常有效。需要提到的是，像 Google Drive、Microsoft One Drive 和 Apple Cloud 这样的云平台有一些缺点，而 Dropbox 很好地解决了这些缺点。此外，它还有一些安全的数据服务器，这些服务器……阅读更多

要将数据从一个设备发送到另一个设备，必须建立连接。可以通过两种方式建立连接来传输设备之间的数据，如下所示：面向连接的服务无连接的服务现在让我们讨论无连接服务。无连接服务在无连接服务中，数据从源单向传输到目标，而无需检查目标是否存在或是否准备好接收消息。不需要身份验证。无连接服务的示例是 UDP（用户数据报协议）。无连接服务是一种……阅读更多

隐私保护数据挖掘是数据挖掘研究对数据挖掘中隐私安全问题的回应。它被称为隐私增强型或隐私敏感型数据挖掘。它处理的是在不泄露基本敏感数据值的情况下获得真实的数据挖掘结果。大多数隐私保护数据挖掘方法使用各种形式的数据转换来实现隐私保护。通常，这些方法会降低描述的粒度以保持隐私。例如，他们可以将数据从单个用户概括为用户组。这种粒度的降低会导致数据丢失，并可能导致数据挖掘结果的效用降低。这……阅读更多

推荐系统可以使用基于内容的方法、协同方法或结合基于内容和协同方法的混合方法。基于内容的方法 - 基于内容的方法推荐与客户以前偏好或查询的商品相同的商品。它取决于产品特性和文本项目定义。在基于内容的方法中，它是根据类似用户为不同项目分配的效用来计算的。许多系统都致力于推荐包含文本数据的项目，包括网站、文章和新闻信息。他们寻找项目之间的共同点。对于电影，他们可以查找相同的类型、导演……阅读更多

入侵可以表示为任何威胁网络资源（例如，用户帐户、文件系统、系统内核等）的完整性、机密性或可访问性的服务集。入侵检测系统和入侵预防系统都监视网络流量和系统性能以查找恶意活动。前者生成文档，而后者位于内联，能够主动避免/阻止已识别的入侵。入侵预防系统的优势在于能够识别恶意活动、记录有关此类活动的数据、尝试阻止/停止活动并记录活动。数据挖掘方法可以支持入侵检测和预防系统……阅读更多

数据挖掘是从存储在数据库中的海量数据中，利用模式识别技术（包括统计和数学方法）提取有用的新关联、模式和趋势的过程。它是对事实数据集的分析，以发现意想不到的关系，并以对数据所有者来说既合乎逻辑又有帮助的新方法来总结记录。我们的计算机系统和信息的安全性持续面临风险。互联网的巨大发展以及入侵和攻击网络的工具和技巧的可及性日益增强，促使入侵检测和预防成为……阅读更多

数据挖掘在科学和工程中有多种作用，如下所示：数据仓库和数据预处理——数据预处理和数据仓库对于数据交换和数据挖掘至关重要。构建数据仓库需要找到解决在不同环境和不同时间段收集的不一致或不兼容信息的方法。这需要协调语义、引用系统、数学、测量、效率和精度。需要有方法来整合来自异构数据源的数据，并识别事件。挖掘复杂数据类型——数值数据集本质上是异构的。它们通常包含半结构化和非结构化数据，包括多媒体数据……阅读更多