### 互联网企业-密码口令管理制度 #### 一、引言与目的 随着信息技术的快速发展，数据安全成为了各个企业不容忽视的重要议题。特别是在互联网企业中，由于其业务特性，更需要一套完善的密码口令管理制度来确保信息安全。《互联网企业-密码口令管理制度》文档旨在为公司内部各业务系统的密码管理提供明确的规范与指导，以此增强系统安全性，降低账号密码被破解的风险，从而更好地保护企业和客户的利益。 #### 二、适用范围 本文档适用于企业的所有正式运营系统，包括但不限于服务器、网络设备、安全设备、数据库以及各种业务和管理网站。此外，还包括企业信息化建设和开发项目中涉及的所有正式运营系统。 #### 三、职责分配 为了确保密码安全管理的有效实施，本文档明确了不同部门和个人在密码管理中的具体职责： - **系统管理部门**：负责各自管理系统的密码安全，包括但不限于网络设备、操作系统、AD、邮件系统、数据库等。 - **个人用户**：个人用户需要按照公司的要求安全地设置和管理自己的密码。 - **信息安全部门**：定期或不定期地审核密码管理制度的执行情况，对发现的问题提出整改意见并监督执行。 #### 四、密码管理原则 密码管理是整个密码口令管理制度的核心部分，主要包括以下几个方面： ##### 1. 密码设定原则 - **密码过期**：核心业务系统管理密码必须定期更换。例如，通过堡垒机跳板登陆的密码需要每90天修改一次；而对于其他情况，则需要每180天更改一次密码，超过180天未登录的账户必须锁定。 - **密码恢复**：设置密码历史至少大于5次，即用户在重置密码时，至少需要使用5个不同的密码才能重新使用之前的密码。同时，不允许密码恢复，只能由授权管理员根据规定为用户重置密码。 ##### 2. 密码使用原则 - **禁止行为**：包括泄露密码、明文存储密码、监控网络中的密码、非法尝试访问存储的密码、收集他人密码、暴力猜测密码以及共享普通用户的账号密码等。 - **安全要求**：仅基于“必须知道”的原则使用系统账户密码；对于超级用户账号的访问，只有在工作需要时才被允许；应将特权访问严格限制于最少人数；离职或工作变动导致不再需要访问权限时，应立即取消账号或修改权限；超级管理员账号的密码属于最高机密，严格限定使用范围；第三方人员使用临时账号时也需遵循“最小权限原则”。 ##### 3. 密码变更原则 - 密码变更需由相应的系统、服务器或设备的管理负责人操作。 - 密码使用时间到达更改周期时必须进行变更。 - 发生密码泄露后，必须立即进行密码变更。 ##### 4. 密码备份原则 - 密码备份由相应的系统、服务器及设备的管理负责人进行。 - 备份文件需加密保存。 - 密码变更后应及时更新备份文件。 ##### 5. 密码授权 - 非系统管理员因工作需要使用系统管理密码时，系统管理员应设置临时密码供其使用，并在使用完毕后修改密码，同时对密码授权行为进行记录。 ##### 6. 密码发布 - 密码发布应仅限于向期望的和授权的用户进行。 - 严禁通过电子邮件发布密码。 - 密码发布前需确认用户身份，仅可通过直接或短信联络方式进行。 #### 五、总结 《互联网企业-密码口令管理制度》不仅明确了密码管理的重要性，还提供了详细的指导原则和流程，以帮助企业在日常运营中实现有效的密码安全管理。通过严格执行这些规定，企业可以大大降低因密码管理不当而导致的安全风险，进而保护企业和客户的信息安全。

【互联网公司运维服务标准规范】 运维服务是互联网公司日常运营中的关键环节，它涉及到网络设备、服务器、操作系统、应用系统以及数据的安全与稳定。本文档旨在制定一套完整的互联网公司运维服务标准规范，确保运维工作的有序进行，降低由于人为错误导致的重大事故风险。 一、总则 1. 该规范的制定旨在规范运维工作流程和服务标准，提升运维效率，防止重大运维事故的发生。 2. 本规范作为公司运维管理的基础，所有运维岗位人员需严格遵守。 3. 技术质量管理部拥有本规范的最终解释权。 二、适用范围 1. 规范覆盖公司所有运维项目，包括网络设备、服务器、操作系统、应用系统、数据及辅助设施。 2. 所有运维相关人员，包括外包员工，都需按照此规范执行任务。 三、运维服务要求 1. 运维人员应具备专业素养，认真负责，服从管理，并在面对问题时冷静处理。 2. 遵守公司运维管理制度和客户要求，确保人员、系统和设施安全。 3. 基本维护要求： - 守护客户业务规则和现场管理。 - 维护工作需得到客户批准后进行。 - 系统升级和割接需经过客户测试。 - 不得未经客户许可擅自更改数据或系统参数。 - 外包人员需经过培训和考核，以公司员工身份执行任务。 - 定期检查系统安全，提出预防措施。 4. 故障响应/处理制度： - 按照故障控制管理办法，及时响应和修复故障。 - 保持24小时通讯畅通。 - 执行逐级上报故障处理制度。 5. 信息记录（维护资料管理）： - 建立完整维护文档和记录库。 - 文档随系统变化及时更新。 - 维护记录要求规范、准确、及时。 6. 通报制度： - 及时报告重大/关键故障。 - 系统版本升级和割接工作需通报。 - 关键岗位人员变动需告知。 - 系统安全受威胁时需报告。 - 其他异常情况也需及时通报。 四、维护工作现场管理制度 1. 运维人员在机房和工作区应遵守操作规程，保护系统设备。 互联网公司的运维服务标准规范是保证服务质量和系统安全的重要指南，涵盖了运维工作的各个方面，从人员素质到操作流程，再到信息管理和现场管理，每个环节都需要严格遵守，以实现运维工作的高效、安全和规范化。

黑马头条项目采用当下火热的微服务+大数据技术架构实现。本项目主要着手于获取最新最热新闻资讯，通过大数据分析用户喜好精确推送咨询新闻黑马头条项目是对在线教育平台业务进行大数据统计分析的系统。碎片化、切换频繁、社交化和个性化现如今成为人们阅读行为的标签。黑马头条对海量信息进行搜集，通过系统计算分类，分析用户的兴趣进行推送从而满足用户的需求。

护理大数据研究热点和趋势分析 护理大数据是指在与护理相关的领域中产生的大量数据，包括但不限于病人记录、医疗保健提供者的行动、医疗设备产生的数据等。这些数据的研究和分析对于提高医疗保健质量和效率、降低医疗成本具有重要意义。本次演示将介绍护理大数据研究的热点和趋势，并进行分析。 研究热点： 1. 研究方法：护理大数据的研究方法主要包括数据挖掘、机器学习和人工智能等技术。这些方法可以帮助研究人员从大量数据中提取有用的信息，以支持更好的决策和医疗保健服务。 2. 应用场景：护理大数据的应用场景非常广泛，包括但不限于：预测疾病发病率、确定治疗方案、评估医疗保健服务的质量和效率、发现新的疾病治疗方法等。 3. 数据挖掘技术：数据挖掘技术是护理大数据研究的关键技术之一。这些技术可以帮助研究人员从大量数据中提取有用的信息。常用的数据挖掘技术包括聚类分析、关联规则挖掘、决策树等。 趋势分析： 1. 市场趋势：随着大数据技术的发展，护理大数据的市场也在不断扩大。越来越多的公司和机构开始意识到护理大数据的价值，并投入到相关研究和应用中。 2. 技术趋势：护理大数据的技术趋势主要体现在以下几个方面：一是数据采集技术的不断发展，如物联网、可穿戴设备等技术的应用，可以更加方便地收集各种类型的数据；二是数据处理和分析技术的不断进步，如人工智能、机器学习等技术的应用，可以帮助研究人员从大量数据中提取有用的信息；三是数据安全和隐私保护技术的不断提高，如加密技术、数据脱敏技术等，可以保护患者的隐私和数据安全。 3. 需求趋势：随着社会老龄化和慢性病的不断增加，社会对护理大数据的需求也越来越高。同时，随着医疗技术的不断进步和社会对医疗保健服务质量的不断追求，护理大数据的应用前景也越来越广阔。 挑战与机遇： 1. 挑战：护理大数据的研究和应用也面临着一些挑战。数据质量是一个重要的问题。由于数据来源广泛、收集方式多样，数据的质量往往难以保证。这需要投入大量的人力物力进行数据清洗和预处理，以确保数据的准确性和可靠性。数据共享也是一个亟待解决的问题。由于涉及患者的隐私和商业利益，数据的共享和交换往往受到限制。 护理大数据的研究和应用具有重要的社会价值和应用前景，但同时也存在一些挑战和限制。因此，我们需要加强对护理大数据的研究和应用，提高数据的质量和可靠性，保护患者的隐私和数据安全，并推动护理大数据在医疗保健领域的应用。

大数据技术体系详解：原理、架构与实践 大数据技术体系是指用于处理、存储和分析大数据的一系列技术和工具，包括数据科学、数据架构、数据存储、数据处理和数据分析等多个方面。 1. 数据科学的概念和大数据的关系 数据科学是以数据为基础，运用统计学、计算机科学等相关学科的方法和工具，对数据进行处理、分析、挖掘和利用，以揭示数据背后的规律和现象，为决策提供支持和指导的一门新兴学科。大数据则是指规模巨大、复杂多样、快速变化的数据集合，它包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据等多种类型。数据科学和大数据之间存在着密切的关系，数据科学为大数据的处理、分析和利用提供了科学的方法和理论指导，是大数据得以有效应用的重要支撑。 2. 大数据的定义和特征 大数据是指规模巨大、复杂多样、快速变化的数据集合，它具有以下四个特征： * 数据体量巨大：大数据通常包含大量的数据，这些数据可能来自于各种不同的来源和领域。 * 数据类型多样：大数据包含多种类型的数据，包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据等。 * 数据处理速度快：大数据需要快速处理和分析，以实时响应用户的需求。 * 数据价值密度低：尽管大数据具有很高的信息价值，但是其中很多数据并不直接有用，需要经过筛选、清洗、处理和分析后才能提炼出有价值的信息。 3. 大数据的来源和类型 大数据的来源非常广泛，主要可以分为以下几类： * 社交媒体数据：社交媒体平台如 Facebook 等产生了大量的用户生成内容，包括文本、图片、视频和音频等。 * 互联网数据：互联网上的网页、搜索查询、电子商务数据等都是大数据的重要来源。 * 移动数据：移动设备如智能手机、平板电脑等产生的位置信息、用户行为数据等也是大数据的重要来源。 * 物联网数据：物联网设备如智能家居、智能城市等产生的各种数据也是大数据的来源之一。 * 科学实验数据：科学实验产生的数据包括天文数据、基因组学数据、地球科学数据等。 * 企业数据：企业内部的业务数据、财务数据、客户数据等也是大数据的重要来源。 大数据可以分为结构化数据、半结构化数据和非结构化数据三种类型。结构化数据是指具有固定格式和有限字段的数据，如数据库中的数值型数据；半结构化数据是指具有一定结构但格式不固定的数据，如电子邮件文本；非结构化数据是指没有固定结构和格式的数据，如社交媒体文本、图片和视频等。 4. 大数据的处理流程 大数据的处理流程通常包括以下步骤： * 数据采集和存储：从各种来源采集到的原始数据需要进行合理的存储和管理，以便后续的处理和分析。 * 数据清洗和预处理：采集到的原始数据可能存在大量的噪声和异常值，需要进行清洗和预处理，以提高数据的质量和可靠性。 * 数据挖掘和分析：通过数据挖掘和分析技术，从大量的数据中发现隐藏的模式、关联关系和趋势等有价值的信息。 5. 大数据架构 大数据架构是指用于处理、管理和分析大数据的一系列技术和工具。在大数据架构中，最基础的部分是 Hadoop 和 HDFS。Hadoop 是一个分布式计算框架，它能够处理大规模的数据集，并将这些数据集分布到多个计算机节点上进行处理。HDFS 是 Hadoop 分布式文件系统，用于存储大数据集，能够在多个计算机节点之间进行数据备份和容错处理。 大数据架构还包括一些其他重要的组件，如 YARN、Hive、HBase 等。YARN 是 Hadoop 的资源管理器，用于管理集群中的计算资源。Hive 是一个数据仓库，能够将大数据集转换成容易使用的表格形式，方便进行分析和查询。HBase 是一个分布式数据库，能够存储非结构化和半结构化的数据。 大数据架构在智能客服和电商运营领域具有广泛的应用。在智能客服领域，大数据架构能够从海量的客户交互数据中提取出有用的信息，以帮助企业更好地了解客户需求，提高客户满意度。在电商运营领域，大数据架构能够对企业海量的销售数据进行分析，以帮助企业制定更加精准的营销策略，提高销售额和客户忠诚度。 6. 大数据存储与管理 大数据存储与管理是大数据架构中的重要组成部分，主要用于存储和管理大数据集。在分布式文件系统中，Hadoop HDFS 是最为常见的一种。Hadoop HDFS 是一个高度可扩展、容错性好的分布式文件系统，它能够在多个计算机节点之间进行数据备份和容错处理，保障数据的安全性和完整性。

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JavaWeb课程大作业的大数据可视化大屏源码概述了一个系统，它能够将各种大数据可视化成大屏，以便用户可以更加直观地查看和分析数据。此系统包括前端页面、后台管理系统、数据库系统和调度系统等，主要应用于企业内部数据分析和信息可视化。 也可以是在校大学生的javaweb大作业。 适用人群包括对大数据有研究或应用需求的企业内部人员。使用场景主要用于企业内部数据分析和可视化，帮助企业内部用户更加清晰地查看和分析数据，以提升决策效率。目标是帮助企业内部用户更加清晰地观察和分析数据，以便更好地进行决策。

20套大数据可视化前端模板

"parking:大数据智慧停车管理平台"是一个利用现代信息技术，特别是大数据分析技术，对城市停车资源进行高效管理和优化的应用系统。这个平台旨在解决城市停车难、找车难的问题，提高停车场的运营效率和服务质量，同时也为城市交通规划提供数据支持。 大数据在智慧停车管理平台中的应用主要体现在以下几个方面： 1. 数据收集：平台通过物联网设备，如感应器、摄像头等，实时收集停车场的车位状态、车辆进出信息、停车时间等大量数据。这些数据是平台运行的基础，也是进行后续分析的关键。 2. 实时监控：基于大数据的实时处理能力，平台能够迅速反映出各个停车场的实时状况，帮助车主快速找到空闲车位，减少寻找车位的时间，降低交通拥堵。 3. 预测分析：通过对历史数据的深度学习和预测模型构建，平台可以预测未来的停车需求，指导停车场的动态定价策略，以及合理调配车位资源。 4. 智能导航：结合GPS定位和地图服务，平台能够为车主提供最优路径规划，引导他们快速到达最近的空闲停车位。 5. 信息化服务：通过手机应用程序，车主可以远程预订车位、在线支付停车费，享受便捷的停车体验。同时，平台也便于管理者统计分析用户行为，提升服务质量。 6. 决策支持：大数据分析结果可为城市交通规划者提供决策依据，例如，识别高需求区域，规划新的停车场建设，或者优化现有停车场的布局和运营策略。 7. 安全保障：通过大数据分析异常停车行为，如长时间未移动的车辆，可能的非法占用或盗窃风险，平台能及时预警，提升停车场的安全管理。 8. 绿色环保：通过优化停车流程，减少汽车怠速排放，有助于改善城市环境，实现绿色交通。 "Parking-gh-pages"可能是指该平台的GitHub页面，用于发布项目文档、源代码或更新日志。开发者和用户可以通过这个页面了解项目的最新进展，参与讨论或贡献代码。 "parking:大数据智慧停车管理平台"是一个利用大数据技术实现智能化停车管理的解决方案，它整合了物联网、数据分析、云计算等多种先进技术，致力于打造一个高效、便捷、智能的城市停车生态系统。