数据治理是一种系统化的方法，旨在管理企业中数据的质量、一致性、安全性和完整性。它涉及一系列策略、流程、技术和工具，帮助组织有效地收集、存储、访问和利用数据。数据治理在以下几个方面具有重要意义： 数据质量：确保数据的准确性、一致性和可用性，降低错误和冗余，为决策提供可靠基础。 数据规范：通过标准化和数据整合，使不同部门和系统间的数据具有统一的标准规范，提高沟通效率和数据利用价值。 数据安全：保护敏感数据，防止未经授权的访问和泄露，确保合规性和隐私保护。 数据完整性：维护数据的完整性，确保不受损坏或误操作影响，提高数据恢复能力。 数据策略和流程：制定和执行数据治理政策，明确数据所有权和责任，促进组织内数据的有效管理。

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基于win10系统，实用anaconda配置python环境，在anaconda里面下载vscode对项目进行编辑。基于pytorch深度学习框架，实用开源模型yolov4实现模板检测与yolov5实现车牌检测与LPRNet实现车牌检测 使用说明 1、运行detect.py：实现对 /inference/images 路径下的图片和视频进行目标检测，卡车计数，和车牌检测与识别 2、在/inference/output 路径下可看到输出情况

项目实战模块包括： 1、基础框架 2、人事信息：人事项目管理，离职管理，奖惩管理，年假管理，员工异动，员工转正 3、web建模，提供表单库。 4、考勤管理：考勤记录的导入计算。配置考勤规则。 5、排班 完整数据库文档，系统，源代码，适合学习及项目毕业设计！

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毕业设计基于SpringBoot+Vue的学生综合素质评价系统源码+数据库+项目文档 包含了学生端、教师端和教务处端，对学生的学业发展水平、品德与社会化水平、身心健康水平和体育指标进行综合评价，最终得出一个分数。其中各项指标的得分由学生自评+教师评价+教务处在系统总完成多维度评价，更具有真实性 本系统采用了基于角色的访问控制，角色和菜单关联，一个角色可以配置多个菜单权限；然后再将用户和角色关联，一位用户可以赋予多个角色。这样用户就可以根据角色拿到该有的菜单权限，更方便管理者进行权限管控。

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支持学生、老师、教务管理员三个角色使用，是一个简洁版的毕设选题系统，另外还包括基础的用户管理、文件管理、角色管理、日志管理等。老师：发布毕业设计课题、上传任务书、审核学生的选题。学生：选择老师发布的毕业设计课题、取消选择课题、下载任务书、查询我的选题。教务管理员：专业档案的运维、用户/角色/权限的管理，以及系统基础的管理。数据库采用MySQL

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如果问新年伊始，最火爆的科技热点是什么？非 ChatGPT 莫属。 它仿佛无所不能的六边形战士，可以聊天、写代码、修改 bug、做表格、发论文、写作业、做翻译、甚至代替 Google 搜索引擎等…… 自发布以来，ChatGPT 便已摧枯拉朽之势席卷各个行业，不仅 5 天时间便突破百万用户，月活用户突破 1 亿更是仅用时 2 个月，成为史上增速最快的消费级应用，远超如今其他知名应用，如 Twitter 5 年、Meta（Facebook）4 年半，TikTok 9 个月等，而手机普及到 1 亿用户则用了 16 年。 比尔・盖茨盛赞 “ChatGPT 的意义不亚于 PC 和互联网诞生”，而微软 CEO 萨蒂亚・纳德拉（Satya Nadella）更是直言 “堪比工业革命，这辈子第一次见这么大的技术浪潮” 和 “AI 正在重塑互联网”。 作为向 OpenAI 投资上百亿美元的大金主，微软已火速将 ChatGPT 整合进自家的搜索引擎必应 Bing 和 Edge 浏览器，还计划加入 Teams 以及 Office 等办公套件全家桶，股价一夜市值飙涨超 800 亿美元。