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【篇一：
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第一篇css精粹之布局技巧
1.若有疑问立即检测。
在出错时若能对原始代码做简单检测可以省去很多头痛问题。
w3c对于xhtml与css都有检测工具可用，请见请注意，在文件开头的错误，可能因为不当的结构等因素造成更多错误；我们建议先修正一些最明显的错误之后重新检测，这样也许会让错误数量爆减。
2.使用浮动功能时记得适当清除指令。
浮动是个危险的功能，未必会产生您所期望的结果。
如果您遇到浮动元素延伸到外围器的边框或者其他不正常情况，请先确定您的做法是正确的。
3.边界重合时利用padding或border来避免。
您可能会为了一点不应该出现的空间而焦头烂额，或者您需要一点点空间时，怎样都挤不出来。
如果您有用到margin，那么很容易产生边界的重合；andybudd在他的网站上解释了可能的做法。
4.尝试避免同时对元素指定padding/border以及高度或宽度。
windows版ie经常导致width与height的计算问题。
有些方法可以解决此问题，但如果母元素需要指定高度与宽度时，最好能够在母元素之内的子元素套用margin,或者当子元素需要指定高度与宽度时，在母元素套用padding以达效果。
5.不要依赖min-width/min-height。
5.图片替换的技巧
使用标准的html而不是图片来显示文字通常更为明智，除了加快下载还可以获得更好的可用性。
但是如果你决心使用访问者的机器中可能没有的字体时，你只能选择图片。
6.css盒模型hack的另一选择
css盒模型hack被用来解决ie6之前的浏览器显示问题，ie6.0之前的版本会把某元素的边框值和填充值包含在宽度之内（而不是加在宽度值上）。
【篇二：
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第一篇
是将各种web元素组合在一起的服务器技术,给网站开发人员提供了比以前任
何时候都更强大的技术支持.
（1）请求应答模式.客户机向服务器发送请求,要求获得信息:
然后服务器将信息发送给请求的客户机,以进行应答,这种发案称为请求/应答模型,它是客户/服务器模型的有机
组成部分.
（2）事件驱动模型:
服务器等待客户机发生事件.一旦该事件发生后,服务器将采取行动,执行某些功能工作方式:
它检测用户的操作,并做出响应依赖更为聪明
的客户端处理技术来仿真时间模型.
head
scriptlanguage=javascript
!
--
alert（helloword）;
--
/script
/head
标记script向客户指出了页面中包括的命令的部分,这被称为脚本.
将服务器和客户连接起来,这使得开发人员能够在网业中完成很多工作.精力主
要放在构建在逻辑上.
clr（commonlanguageruntime）运行阶段通用语言,是一种管理代码执行情况的环境,
就是它运行并维护您编写的任何代码.
三大组成部分:
.net框架基类clr
msil（microsoftintemedeiatclanguage）微软中间语言
数据仓库（datawarehouse）是一个面向主题的（subjectoriented）、集成的（integrate）、相对稳定的（non-volatile）、反映历史变化（timevariant）的数据集合，
用于支持管理决策。
数据仓库是一个环境，而不是一件产品，提供用户用于决策支持的当前和历史数据，这些数据在传统的操作型数据库中很难或不能得到。
数据仓库技术是为了有效的把操作形数据集成到统一的环境中以提供决策型数据访问，的各种技术和模块的总称。
所做的一切都是为了让用户更快更方便查询所需要的信息，提供决策支持。
一、数据仓库拥有的四个特点
1、面向主题。
操作型数据库的数据组织面向事务处理任务，各个业务系统之间各自分离，而数据仓库中的数据是按照一定的主题域进行组织。
主题是一个抽象的概念，是指用户使用数据仓库进行决策时所关心的重点方面，一个主题通常与多个操作型信息系
统相关。
2、集成的。
面向事务处理的操作型数据库通常与某些特定的应用相关，数据库之间相互独立，并且往往是异构的。
而数据仓库中的数据是在对原有分散的数据库数据抽取、清理的基础上经过系统加工、汇总和整理得到的，必须消除源数据中的不一致性，以保
证数据仓库内的信息是关于整个企业的一致的全局信息。
3、相对稳定的。
操作型数据库中的数据通常实时更新，数据根据需要及时发生变化。
数据仓库的数据主要供企业决策分析之用，所涉及的数据操作主要是数据查询，一旦某个数据进入数据仓库以后，一般情况下将被长期保留，也就是数据仓库中一般有大量的
查询操作，但修改和删除操作很少，通常只需要定期的加载、刷新。
4、反映历史变化。
操作型数据库主要关心当前某一个时间段内的数据，而数据仓库中的数据通常包含历史信息，系统记录了企业从过去某一时点（如开始应用数据仓库的时点）到目前的各个阶段的信息，通过这些信息，可以对企业的发展历程和未来趋势做出定
量分析和预测。
二、数据仓库的组成
数据仓库数据库
是整个数据仓库环境的核心，是数据存放的地方和提供对数据检索的支持。
相对于
操纵型数据库来说其突出的特点是对海量数据的支持和快速的检索技术。
数据抽取工具
把数据从各种各样的存储方式中拿出来，进行必要的转化、整理，再存放到数据仓库内。
对各种不同数据存储方式的访问能力是数据抽取工具的关键，应能生成cobol程序、mvs作业控制语言（jcl）、unix脚本、和sql语句等，以访问不同的数据。
数据转换都包括，删除对决策应用没有意义的数据段；转换到统一的数据名称和定义；
计算统计和衍生数据；给缺值数据赋给缺省值；把不同的数据定义方式统一。
元数据
元数据是描述数据仓库内数据的结构和建立方法的数据。
可将其按用途的不同分为两类，技术元数据和商业元数据。
技术元数据是数据仓库的设计和管理人员用于开发和日常管理数据仓库是用的数据。
包括：
数据源信息；数据转换的描述；数据仓库内对象和数据结构的定义；数据清理和数据更新时用的规则；源数据到目的数据的映射；用户访问权限，数据备份历史记
录，数据导入历史记录，信息发布历史记录等。
商业元数据从商业业务的角度描述了数据仓库中的数据。
包括：
业务主题的描述，
包含的数据、查询、报表；
元数据为访问数据仓库提供了一个信息目录（informationdirectory），这个目录全面描述了数据仓库中都有什么数据、这些数据怎么得到的、和怎么访问这些数据。
是数据仓库运行和维护的中心，数据仓库服务器利用他来存贮和更新数据，用户通过他来了解
和访问数据。
访问工具
为用户访问数据仓库提供手段。
有数据查询和报表工具；应用开发工具；管理信息
系统（eis）工具；在线分析（olap）工具；数据挖掘工具。
数据集市（datamarts）
为了特定的应用目的或应用范围，而从数据仓库中独立出来的一部分数据，也可称为部门数据或主题数据（subjectarea）。
在数据仓库的
实施过程中往往可以从一个部门的数据集市着手，以后再用几个数据集市组成一个完整的数据仓库。
需要注意的就是再实施不同的数据集市时，同一含义的字段定义一定要相容，这样再以后实施数据仓库时
才不会造成大麻烦。
数据仓库管理：
安全和特权管理；跟踪数据的更新；数据质量检查；管理和更新元数据；审计和报告数据仓库的使用和状态；删除数据；复制、分割和分发数据；备份和
恢复；存储管理。
信息发布系统：
把数据仓库中的数据或其他相关的数据发送给不同的地点或用户。
基于web的信息发布系统是对付多用户访问的最有效方法。
三、设计数据仓库的九个步骤
1）选择合适的主题（所要解决问题的领域）
2）明确定义fact表
3）确定和确认维
4）choosingthefacts
5）计算并存储fact表中的衍生数据段
6）roundingoutthedimensiontables
7）choosingthedurationofthedatabase
8）theneedtotrackslowlychangingdimensions
9）确定查询优先级和查询模式。
技术上
硬件平台：
数据仓库的硬盘容量通常要是操作数据库硬盘容量的2-3倍。
通常大型机具有更可靠的性能和和稳定性，也容易与历史遗留的系统结合在一起；而pc服务器或unix服务器更加灵活，容易操作和提供动态生成查询请求进行查询的能力。
选择硬件
平台时要考虑的问题：
是否提供并行的i/o吞吐？
对多cpu的支持能力如何？
数据仓库dbms：
他的存储大数据量的能力、查询的性能、和对并行处理的支持如
何。
网络结构：
数据仓库的实施在那部分网络段上会产生大量的数据通信，需不需要
对网络结构进行改进。
四、建立数据仓库的步骤
1）收集和分析业务需求
2）建立数据模型和数据仓库的物理设计
3）定义数据源
4）选择数据仓库技术和平台
5）从操作型数据库中抽取、净化、和转换数据到数据仓库
6）选择访问和报表工具
7）选择数据库连接软件
8）选择数据分析和数据展示软件
9）更新数据仓库
数据抽取、清理、转换、和移植
1）数据转换工具要能从各种不同的数据源中读取数据。
2）支持平面文件、索引文件、和legacydbms。
3）能以不同类型数据源为输入整合数据。
4）具有规范的数据访问接口
5）最好具有从数据字典中读取数据的能力
6）工具生成的代码必须是在开发环境中可维护的
7）能只抽取满足指定条件的数据，和源数据的指定部分
8）能在抽取中进行数据类型转换和字符集转换
9）能在抽取的过程中计算生成衍生字段
10）能让数据仓库管理系统自动调用以定期进行数据抽取工作，或能将结果生成平面文件
11）必须对软件供应商的生命力和产品支持能力进行仔细评估
主要数据抽取工具供应商：
prismsolutions.carletonspassport.informationbuildersinc.s
eda/sql.sasinstituteinc.
五、数据仓库带来了什么
每一家公司都有自己的数据。
并且，许多公司在计算机系统中储存有大量的数据，记录着企业购买、销售、生产过程中的大量信息和客户的信息。
通常这些数据都储存在
许多不同的地方。
使用数据仓库之后，企业将所有收集来的信息存放在一个唯一的地方——数据仓库。
仓库中的数据按照一定的方式组织，从而使得信息容易存取并且有使用价值。
目前，已经开发出一些专门的软件工具，使数据仓库的过程实现可以半自动化，
帮助企业将数据倒入数据仓库，并使用那些已经存入仓库的数据。
数据仓库给组织带来了巨大的变化。
数据仓库的建立给企业带来了一些新的工作
流程，其他的流程也因此而改变。
数据仓库为企业带来了一些“以数据为基础的知识”，它们主要应用于对市场战略的评价，和为企业发现新的市场商机，同时，也用来控制库存、检查生产方法和定义
客户群。
每一家公司都有自己的数据。
数据仓库将企业的数据按照特定的方式组织，从而
产生新的商业知识，并为企业的运作带来新的视角。
六、为何要建立数据仓库
计算机发展的早期，人们已经提出了建立数据仓库的构想。
“数据仓库”一词最早是在1900年，由billinmon先生提出的，其描述如下：
数据仓库是为支持企业决策
而特别设计和建立的数据集合。
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