随着土地使用成本以及人工成本的增加，仓储费用也有明显的增加，降本增效是我国仓储行业未来发展的核心。未来发展智能仓储，
物流管理的？
建议楼主试用下针对中小企业的库存业务应用而开发的里诺仓库管理软件，简单易用，操作方便。管理者能够轻松掌握库存存货情况，管理库存各项业务，包括出库、入库、调拨、盘点等，使库存实存数、库存明细帐、汇总帐，收发存帐表详细准确，同时帮助管理者及时了解各地办事处的库存的业务细节，发现存在的问题，避免库存积压，做到快速的市场反应。一定对你的论文有帮助的
仓储发展的现状还是很不错的，有很大的发展潜力，因为随着快递行业的兴起。
京东建造亚洲1号考虑了，仓库规划中哪些因素，当然是比较实际，而且比较方便。
他的这个规划画中的画是考虑到很多因素的。比如说地图和地理
设置仓库位置的时候，要选择适当的场所，因此对这个场所必须进行规划，这就需要用仓库选址理论来解决。下面我就为大家解开仓库选址的影响因素，希望能帮到你。
1.人流量：平常、假日及日、夜来往人次和比例;
2.车流量：汽车、摩托车往来流量;
3.交通：目前及未来可能增减的运输工具;
4.马路宽窄与停车问题;
5.区域特征：竞争店、互补店、金融机构及文教、休闲设施等;
6.人口勘察：该区人口数量、消费习惯等;
7.商圈勘察：主要及次要商圈范围、租金、价位。
根据人气选址开店，可粗略分为两种：一种开在人来人往的闹市口，一种开在居民新村。前者因为和大店做邻居，商品特色显得更为重要，应该找大店所没有的东西来做。经营这样的小店，一定要把市场做专做深做透。开在闹市的小店，不妨经营能迎合年轻人口味的商品，因为年轻人是最喜欢逛街的。相反，经营老年人用品的小店应开在居民小区里，那是老年人的活动范围，就近购买当然受他们欢迎。
(一)市场定位策略 (market-positioned strategy)
市场定位策略是指将仓库选在离最终用户最近的地方。仓库的地理定位接近主要的客户，会增长供应商的供货距离，但缩短了向客户进行第二程运输的距离，这样可以提高客户服务水平。
市场定位策略最常用于食品分销仓库的建设，这些仓库通常接近所要服务的各超级市场的中心，使多品种、小批量库存补充的经济性得以实现。制造业的生产物流系统中把零部件或常用工具存放在生产线旁也是“市场定位策略”的应用，它可以保证“适时供应”。
影响这种仓库位置的因素主要包括运输成本、订货周期、产品敏感性、订货规模、当地运输的可获得性和要达到的客户服务水平。
(二)制造定位策略 (production-positioned strategy)
制造定位策略是指将仓库选在接近产地的地方，通常用来集运制造商的产成品。产成品从工厂被移送到这样的仓库，再从仓库里将全部种类的物品运往客户。这些仓库的基本功能是支持制造商采用集运费率运输产成品。
对于产品种类多的企业，产成品运输的经济性来源于大规模整车和集装箱运输;同时，如果一个制造商能够利用这种仓库以单一订货单的运输费率为客户提供服务，还能产生竞争差别优势。
影响这种仓库位置的因素主要包括原材料的保存时间、产成品组合中的品种数、客户订购的产品种类和运输合并率。
(三)中间定位策略 (intermediately positioned strategy)
中间定位策略是指把仓库选在最终用户和制造商之间的中点位置。中间定位仓库的客户服务水平通常高于制造定位的仓库，但低于市场定位的仓库。企业如果必须提供较高的服务水平和提供由几个供应商制造的产品，就需要采用这种策略，为客户提供库存补充和集运服务。
仓库选址所要考虑的因素在某些情况下是非常简单的，而在某些情况下却异常复杂，尤其是在关系国计民生的战略储备仓库的选址时，这种复杂性就更加突出。
流动研究为我们揭示了一些人口动向的情况，迁移数量却显示了一个稍微不同的情形。美国2004年流动人口最多的州包括加利福尼亚州(49965人)，其中有54.7%迁出了该州;佛罗里达州，大约在34128人的流动人口中，有59.9%为迁入人口，是一个纯粹意义上的迁入州;紧跟其后的是德克萨斯州33763人中有52.6%为迁入人口;与此形成对比的是，高达61.8%的迁入率的北卡罗莱纳州的迁入人口基数仅为15569，阿拉巴马州61%的人口基数为5259。一位聪明的消费者向我们解释了这其中的原因:如果你从事的行业需要顾客自己包装商品，则意味着你处于竞争优势。但是无论你是直接为消费者提供服务还是进行商品的搬运和装配操作，这些人口的流向反映出了劳动力的变化，间接地表明了劳动力市场的变化。
京东建造“亚洲一号”考虑了仓库规划钟哪些影响因素呢?方方面面呢
花钱买吧，要求这么高，你以为写个论文是免费的
懒惰阿。。。开题还是论文？这个没有，你问多少人也不会为这点分给你现写的。告诉你个好方法：从中国知网（没账号密码？不好意思，再悬赏200分自己问去吧）上搜索往年的论文，然后把.NK格式的大论文的前言部分找自己需要的粘贴下来，再自己添几句话使之看起来不象别人的文章，多搜几篇1000字很好搞定，就看你想不想做了。话已至此，得分~~
摘要：随着网络、数据库技术的迅速发畏以及数据库管理系统的广泛应用，人们积累的数据越来越多。数据挖掘(Data Mining)就是从大量的实际应用数据中提取隐含信息和知识，它利用了数据库、人工智能和数理统计等多方面的技术，是一类深层次的数据分析方法。 关键词：数据挖掘；知识；分析；市场营销；金融投资 随着网络、数据库技术的迅速发展以及数据库管理系统的广泛应用，人们积累的数据越来越多。由此，数据挖掘技术应运而生。下面，本文对数据技术及其应用作一简单介绍。一、数据挖掘定义数据挖掘(Data Mining)就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中，提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。它是一种新的商业信息处理技术，其主要特点是对商业数据库中的大量业务数据进行抽取、转换、分析和其他模型化处理，从中提取辅助商业决策的关键性数据。简而言之，数据挖掘其实是一类深层次的数据分析方法。从这个角度数据挖掘也可以描述为：按企业制定的业务目标，对大量的企业数据进行探索和分析，揭示隐藏的、未知的或验证已知的规律性，并进一步将其模型化的先进有效的方法。二、数据挖掘技术数据挖掘技术是人们长期对数据库技术进行研究和开发的结果，代写论文其中数据仓库技术的发展与数据挖掘有着密切的关系。大部分情况下，数据挖掘都要先把数据从数据仓库中拿到数据挖掘库或数据集市中，因为数据仓库会对数据进行清理，并会解决数据的不一致问题，这会给数据挖掘带来很多好处。此外数据挖掘还利用了人工智能(AI)和统计分析的进步所带来的好处，这两门学科都致力于模式发现和预测。数据库、人工智能和数理统计是数据挖掘技术的三大支柱。由于数据挖掘所发现的知识的不同，其所利用的技术也有所不同。1．广义知识。指类别特征的概括性描述知识。根据数据的微观特性发现其表征的、带有普遍性的、较高层次概念的、中观和宏观的知识，反映同类事物的共同性质，是对数据的概括、精炼和抽象。广义知识的发现方法和实现技术有很多，如数据立方体、面向屙性的归约等。数据立方体的基本思想是实现某些常用的代价较高的聚集函数的计算，诸如计数、求和、平均、最大值等，并将这些实现视图储存在多维数据库中。而面向属性的归约是以类SQL语言来表示数据挖掘查询，收集数据库中的相关数据集，然后在相关数据集上应用一系列数据推广技术进行数据推广，包括属性删除、概念树提升、属性阈值控制、计数及其他聚集函数传播等。2．关联知识。它反映一个事件和其他事件之间依赖或关联的知识。如果两项或多项属性之间存在关联，那么其中一项的属性值就可以依据其他属性值进行预测。最为著名的关联规则发现方法是Apriori算法和FP—Growth算法。关联规则的发现可分为两步：第一步是迭代识别所有的频繁项目集，要求频繁项目集的支持率不低于用户设定的最低值；第二步是从频繁项目集中构造可信度不低于用户设定的最低值的规则。识别或发现所有频繁项目集是关联规则发现算法的核心，也是计算量最大的部分。3．分类知识。它反映同类事物共同性质的特征型知识和不同事物之间的差异型特征知识。分类方法有决策树、朴素贝叶斯、神经网络、遗传算法、粗糙集方法、模糊集方法、线性回归和K—Means划分等。其中最为典型的分类方法是决策树。它是从实例集中构造决策树，是一种有指导的学习方法。该方法先根据训练子集形成决策树，如果该树不能对所有对象给出正确的分类，那么选择一些例外加入到训练子集中，重复该过程一直到形成正确的决策集。最终结果是一棵树，其叶结点是类名，中间结点是带有分枝的屙性，该分枝对应该屙性的某一可能值。4．预测型知识。它根据时间序列型数据，由历史的和当前的数据去推测未来的数据，也可以认为是以时间为关键属性的关联知识。目前，时间序列预测方法有经典的统计方法、神经网络和机器学习等。1968年BoX和Jenkins提出了一套比较完善的时间序列建模理论和分析方法，这些经典的数学方法通过建立随机模型，进行时间序列的预测。由于大量的时间序列是非平稳的，其特征参数和数据分布随着时间的推移而发生变化。因此，仅仅通过对某段历史数据的训练，建立单一的神经网络预测模型，还无法完成准确的预测任务。为此，人们提出了基于统计学和基于精确性的再训练方法，当发现现存预测模型不再适用于当前数据时，对模型重新训练，获得新的权重参数，建立新的模型。5．偏差型知识。它是对差异和极端特例的描述，揭示事物偏离常规的异常现象，如标准类外的特例、数据聚类外的离群值等。所有这些知识都可以在不同的概念层次上被发现，并随着概念层次的提升，从微观到中观、到宏观，以满足不同用户不同层次决策的需要。三、数据挖掘流程数据挖掘是指一个完整的过程，该过程从大型数据库中挖掘先前未知的、有效的、可实用的信息，代写毕业论文并使用这些信息做出决策或丰富知识。数据挖掘的基本过程和主要步骤如下：过程中各步骤的大体内容如下：1．确定业务对象，清晰地定义出业务问题。认清数据挖掘的目的是数据挖掘的重要一步，挖掘的最后结构不可预测，但要探索的问题应该是有预见的，为了数据挖掘而挖掘则带有盲目性，是不会成功的。2．数据准备。(1)数据选择。搜索所有与业务对象有关的内部和外部数据信息，并从中选择出适用于数据挖掘应用的数据。(2)数据预处理。研究数据的质量，进行数据的集成、变换、归约、压缩等．为进一步的分析作准备，并确定将要进行的挖掘操作的类型。(3)数据转换。将数据转换成一个分析模型，这个分析模型是针对挖掘算法建立的，这是数据挖掘成功的关键。3．数据挖掘。对所得到的经过转换的数据进行挖掘。除了完善和选择合适的挖掘算法外，其余一切工作都能自动地完成。4．结果分析。解释并评估结果。其使用的分析方法一般应视挖掘操作而定，通常会用到可视化技术。5．知识同化。将分析所得到的知识集成到业务信息系统的组织结构中去。四、数据挖掘的应用数据挖掘技术从一开始就是面向应用的。目前在很多领域，数据挖掘都是一个很时髦的词，尤其是在如银行、电信、保险、交通、零售(如超级市场)等商业领域。1．市场营销。由于管理信息系统和P0S系统在商业尤其是零售业内的普遍使用，特别是条形码技术的使用，从而可以收集到大量关于用户购买情况的数据，并且数据量在不断激增。对市场营销来说，通过数据分析了解客户购物行为的一些特征，对提高竞争力及促进销售是大有帮助的。利用数据挖掘技术通过对用户数据的分析，可以得到关于顾客购买取向和兴趣的信息，从而为商业决策提供了可靠的依据。数据挖掘在营销业上的应用可分为两类：数据库营销(database markerting)和货篮分析(basket analysis)。数据库营销的任务是通过交互式查询、数据分割和模型预测等方法来选择潜在的顾客，以便向它们推销产品。通过对已有的顾客数据的辱淅，可以将用户分为不同级别，级别越高，其购买的可能性就越大。货篮分析是分析市场销售数据以识别顾客的购买行为模式，例如：如果A商品被选购，那么B商品被购买的可能性为95％，从而帮助确定商店货架的布局排放以促销某些商品，并且对进货的选择和搭配上也更有目的性。这方面的系统有：Opportunity Ex-plorer，它可用于超市商品销售异常情况的因果分析等，另外IBM公司也开发了识别顾客购买行为模式的一些工具(IntdligentMiner和QUEST中的一部分)。2．金融投资。典型的金融分析领域有投资评估和股票交易市场预测，分析方法一般采用模型预测法(如神经网络或统计回归技术)。代写硕士论文由于金融投资的风险很大，在进行投资决策时，更需要通过对各种投资方向的有关数据进行分析，以选择最佳的投资方向。无论是投资评估还是股票市场预测，都是对事物发展的一种预测，而且是建立在对数据的分析基础之上的。数据挖掘可以通过对已有数据的处理，找到数据对象之间的关系，然后利用学习得到的模式进行合理的预测。这方面的系统有Fidelity Stock Selector和LBS Capital Management。前者的任务是使用神经网络模型选择投资，后者则使用了专家系统、神经网络和基因算法技术来辅助管理多达6亿美元的有价证券。3．欺诈甄别。银行或商业上经常发生行为，如恶性透支等，这些给银行和商业单位带来了巨大的损失。对这类行为进行预测可以减少损失。进行甄别主要是通过总结正常行为和行为之间的关系，得到行为的一些特性，这样当某项业务符合这些特征时，可以向决策人员提出警告。这方面应用非常成功的系统有：FALCON系统和FAIS系统。FALCON是HNC公司开发的信用卡欺诈估测系统，它已被相当数量的零售银行用于探测可疑的信用卡交易；FAIS则是一个用于识别与洗钱有关的金融交易的系统，它使用的是一般的政府数据表单。此外数据挖掘还可用于天文学上的遥远星体探测、基因工程的研究、web信息检索等。结束语随着数据库、人工智能、数理统计及计算机软硬件技术的发展，数据挖掘技术必能在更多的领域内取得更广泛的应用。 参考文献：[1]闫建红《数据库系统概论》的教学改革与探索[J]．山西广播电视大学学报，2006，(15)：16—17．
数据库技术是现代信息科学与技术的重要组成部分，是计算机数据处理与信息管理系统的核心。数据库技术研究和解决了计算机信息处理过程中大量数据有效地组织和存储的问题，在数据库系统中减少数据存储冗余、实现数据共享、保障数据安全以及高效地检索数据和处理数据。随着计算机技术与网络通信技术的发展，数据库技术已成为信息社会中对大量数据进行组织与管理的重要技术手段及软件技术，是网络信息化管理系统的基础。本章主要介绍数据库技术的应用与发展、关系模型的基本概念、关系数据库的设计理论及数据库设计方法等内容，是学习和掌握现代数据库技术的基础。1.1 数据库技术的发展与应用从20世纪60年代末期开始到现在，数据库技术已经发展了30多年。在这30多年的历程中，人们在数据库技术的理论研究和系统开发上都取得了辉煌的成就，而且已经开始对新一代数据库系统的深入研究。数据库系统已经成为现代计算机系统的重要组成部分。1.1.1 数据库技术与信息技术信息技术(Information Technology，IT)是当今使用频率最高的名词之一，它随着计算机技术在工业、农业以及日常生活中的广泛应用，已经被越来越多的个人和企业作为自己赶超世界潮流的标志之一。而数据库技术则是信息技术中一个重要的支撑。没有数据库技术，人们在浩瀚的信息世界中将显得手足无措。数据库技术是计算机科学技术的一个重要分支。从20世纪50年代中期开始，计算机应用从科学研究部门扩展到企业管理及政府行政部门，人们对数据处理的要求也越来越高。1968年，世界上诞生了第一个商品化的信息管理系统IMS(Information Management System)，从此，数据库技术得到了迅猛发展。在互联网日益被人们接受的今天，Internet又使数据库技术、知识、技能的重要性得到了充分的放大。现在数据库已经成为信息管理、办公自动化、计算机辅助设计等应用的主要软件工具之一，帮助人们处理各种各样的信息数据。1.1.2 数据库技术的应用及特点数据库最初是在大公司或大机构中用作大规模事务处理的基础。后来随着个人计算机的普及，数据库技术被移植到PC机(Personal Computer，个人计算机)上，供单用户个人数据库应用。接着，由于PC机在工作组内连成网，数据库技术就移植到工作组级。现在，数据库正在Internet和内联网中广泛使用。20世纪60年代中期，数据库技术是用来解决文件处理系统问题的。当时的数据库处理技术还很脆弱，常常发生应用不能提交的情况。20世纪70年代关系模型的诞生为数据库专家提供了构造和处理数据库的标准方法，推动了关系数据库的发展和应用。1979年，Ashton-Tate公司引入了微机产品dBase Ⅱ，并称之为关系数据库管理系统，从此数据库技术移植到了个人计算机上。20世纪80年代中期到后期，终端用户开始使用局域网技术将独立的计算机连接成网络，终端之间共享数据库，形成了一种新型的多用户数据处理，称为客户机/服务器数据库结构。现在，数据库技术正在被用来同Internet技术相结合，以便在机构内联网、部门局域网甚至WWW上发布数据库数据。1.1.3 数据库技术发展历史数据模型是数据库技术的核心和基础，因此，对数据库系统发展阶段的划分应该以数据模型的发展演变作为主要依据和标志。按照数据模型的发展演变过程，数据库技术从开始到现在短短的30年中，主要经历了三个发展阶段：第一代是网状和层次数据库系统，第二代是关系数据库系统，第三代是以面向对象数据模型为主要特征的数据库系统。数据库技术与网络通信技术、人工智能技术、面向对象程序设计技术、并行计算技术等相互渗透、有机结合，成为当代数据库技术发展的重要特征。1. 第一代数据库系统第一代数据库系统是20世纪70年代研制的层次和网状数据库系统。层次数据库系统的典型代表是1969年IBM公司研制出的层次模型的数据库管理系统IMS。20世纪60年代末70年代初，美国数据库系统语言协会CODASYL(Conference on Data System Language)下属的数据库任务组DBTG(Data Base Task Group)提出了若干报告，被称为DBTG报告。DBTG报告确定并建立了网状数据库系统的许多概念、方法和技术，是网状数据库的典型代表。在DBTG思想和方法的指引下数据库系统的实现技术不断成熟，开发了许多商品化的数据库系统，它们都是基于层次模型和网状模型的。可以说，层次数据库是数据库系统的先驱，而网状数据库则是数据库概念、方法、技术的奠基者。2. 第二代数据库系统第二代数据库系统是关系数据库系统。1970年IBM公司的San Jose研究试验室的研究员Edgar F. Codd发表了题为《大型共享数据库数据的关系模型》的论文，提出了关系数据模型，开创了关系数据库方法和关系数据库理论，为关系数据库技术奠定了理论基础。Edgar F. Codd于1981年被授予ACM图灵奖，以表彰他在关系数据库研究方面的杰出贡献。20世纪70年代是关系数据库理论研究和原型开发的时代，其中以IBM公司的San Jose研究试验室开发的System R和Berkeley大学研制的Ingres为典型代表。大量的理论成果和实践经验终于使关系数据库从实验室走向了社会，因此，人们把20世纪70年代称为数据库时代。20世纪80年代几乎所有新开发的系统均是关系型的，其中涌现出了许多性能优良的商品化关系数据库管理系统，如DB2、Ingres、Oracle、Informix、Sybase等。这些商用数据库系统的应用使数据库技术日益广泛地应用到企业管理、情报检索、辅助决策等方面，成为实现和优化信息系统的基本技术。3. 第三代数据库系统从20世纪80年代以来，数据库技术在商业上的巨大成功刺激了其他领域对数据库技术需求的迅速增长。这些新的领域为数据库应用开辟了新的天地，并在应用中提出了一些新的数据管理的需求，推动了数据库技术的研究与发展。1990年高级DBMS功能委员会发表了《第三代数据库系统宣言》，提出了第三代数据库管理系统应具有的三个基本特征：l 应支持数据管理、对象管理和知识管理。l 必须保持或继承第二代数据库系统的技术。 l 必须对其他系统开放。面向对象数据模型是第三代数据库系统的主要特征之一；数据库技术与多学科技术的有机结合也是第三代数据库技术的一个重要特征。分布式数据库、并行数据库、工程数据库、演绎数据库、知识库、多媒体库、模糊数据库等都是这方面的实例。1.1.4 数据库系统访问技术目前访问数据库服务器的主流标准接口主要有ODBC、OLE DB和ADO。下面分别对这三种接口进行概要介绍。1. 开放数据库连接(ODBC)开放数据库连接(Open Database Connectivity，ODBC)是由Microsoft公司定义的一种数据库访问标准。使用ODBC应用程序不仅可以访问存储在本地计算机的桌面型数据库中的数据，而且可以访问异构平台上的数据库，例如可以访问SQL Server、Oracle、Informix或DB2构建的数据库等。ODBC是一种重要的访问数据库的应用程序编程接口(Application Programming Interface，API)，基于标准的SQL语句，它的核心就是SQL语句，因此，为了通过ODBC访问数据库服务器，数据库服务器必须支持SQL语句。ODBC通过一组标准的函数(ODBC API)调用来实现数据库的访问，但是程序员不必理解这些ODBC，API就可以轻松开发基于ODBC的客户机/服务器应用程序。这是因为在很多流行的程序开发语言中，如Visual Basic、PowerBuilder、Visual C++等，都提供了封装ODBC各种标准函数的代码层，开发人员可以直接使用这些标准函数。ODBC获得了巨大成功并大大简化了一些数据库开发工作。但是它也存在严重的不足，因此Microsoft公司又开发了OLE DB。2. OLE DBOLE DB是Microsoft公司提供的关于数据库系统级程序的接口(System-Level Programming Interface)，是Microsoft公司数据库访问的基础。OLE DB实际上是Microsoft公司OLE对象标准的一个实现。OLE DB对象本身是COM(组件对象模型)对象并支持这种对象的所有必需的接口。一般说来，OLE DB提供了两种访问数据库的方法：一种是通过ODBC驱动器访问支持SQL语言的数据库服务器；另一种是直接通过原始的OLE DB提供程序。因为ODBC只适用于支持SQL语言的数据库，因此ODBC的使用范围过于狭窄，目前Microsoft公司正在逐步用OLE DB来取代ODBC。因为OLE DB是一个面向对象的接口，特别适合于面向对象语言。然而，许多数据库应用开发者使用VBScript和JScript等脚本语言开发程序，所以Microsoft公司在OLE DB对象的基础上定义了ADO。3. 动态数据对象(ADO)动态数据对象(Active Data Objects，ADO)是一种简单的对象模型，可以被开发者用来处理任何OLE DB数据，可以由脚本语言或高级语言调用。ADO对数据库提供了应用程序水平级的接口(Application-Level Programming Interface)，几乎使用任何语言的程序员都能够通过使用ADO来使用OLE DB的功能。Microsoft公司声称，ADO将替换其他的数据访问方式，所以ADO对于任何使用Microsoft公司产品的数据库应用是至关重要的。1.1.5 网络数据库系统编程技术在当今网络盛行的年代，数据库与Web技术的结合正在深刻改变着网络应用。有了数据库的支持，扩展网页功能、设计交互式页面、构造功能强大的后台管理系统、更新网站和维护网站都将变得轻而易举。随着网络应用的深入，Web数据库技术将日益显示出其重要地位。在这里简单介绍一下Web数据库开发的相关技术。1. 通用网关接口(CGI)编程通用网关接口(Common Gateway Interface，CGI)是一种通信标准，它的任务是接受客户端的请求，经过辨认和处理，生成HTML文档并重新传回到客户端。这种交流过程的编程就叫做CGI编程。CGI可以运行在多种平台上，具有强大的功能，可以使用多种语言编程，如Visual Basic、Visual C++、Tcl、Perl、AppletScript等，比较常见的是用Perl语言编写的CGI程序。但是CGI也有其致命的弱点，即速度慢和安全性差等。2. 动态服务器页面(ASP)动态服务器页面(Active Server Pages，ASP)是Microsoft公司推出的一种用以取代CGI的技术，是一种真正简便易学、功能强大的服务器编程技术。ASP实际上是Microsoft公司开发的一套服务器端脚本运行环境，通过ASP可以建立动态的、交互的、高效的Web服务器应用程序。用ASP编写的程序都在服务器端执行，程序执行完毕后，再将执行的结果返回给客户端浏览器，这样不仅减轻了客户端浏览器的负担，大大提高了交互速度，而且避免了ASP程序源代码的外泄，提高了程序的安全性。3. Java 服务器页面(JSP)Java服务器页面(Java Server Pages，JSP)是Sun公司发布的Web应用程序开发技术，一经推出，就受到了人们的广泛关注。JSP技术为创建高度动态的Web应用程序提供了一个独特的开发环境，它能够适用于市场上大多数的服务器产品。JSP使用Java语言编写服务器端程序，当客户端向服务器发出请求时，JSP源程序被编译成Servlet并由Java虚拟机执行。这种编译操作仅在对JSP页面的第一次请求时发生。因此，JSP程序能够提供更快的交互速度，其安全性和跨平台性也很优秀。
中科院化学所工程塑料国家重点实验室取得的成就有：单体插层缩聚制备了尼龙6/粘土纳米复合材料，可大幅度提高其热变形温度，扩大了材料的应用范围，并对插层剂的碳链长度与有机蒙脱土的层间距的关系进行了研究，在此基础上开发了PET/粘土、PBT/粘土纳米复合材料，提高了材料的热性能和阻隔性，其中PET/粘土纳米复合材料的结晶速度较PET提高了约5倍。此外还通过聚合物溶液插层及熔体插层分别制备出硅橡胶/蒙脱土及PS/粘土纳米复合材料，其中硅橡胶/蒙脱土纳米复合材料具有良好的耐磨性，各项物理、力学性能指标得到很大提高，可代替气相白炭黑填充硅橡胶，具有实用前景。相信在不久的将来，PLS纳米复合材料将会广泛应用于高分子材料及其它领域。
试析《董卿主持风格》中央电视台的节目主持人，多年以来一直被各地的媒体公认为效仿的楷模，或者是追求的方向。可是就像萝卜青菜一样，央视的主持人风格不同，各有特点。而我则偏爱青菜的清新，喜欢即时尚又不乏营养的综艺节目主持人，这几年央视的领军人物当然就非董卿莫数了。 在观众的印象中董卿是一位专业的晚会节目主持人，大方得体，气质稳重，穿着成熟又不失风尚，在央视各套电视台的综艺节目中频频出现，成为中国观众最熟悉的主持人之一。我认为，央视的主持人从杨澜开始是我比较有印象的了，然后是倪萍，再后是周涛，一直到现在的董卿。除了董卿具有年龄优势以外，能在如此激烈的竞争与淘汰中站住脚，一定要有自己的特色。回头看，第一届比较著名的正大综艺主持人杨澜，当时的主持特点是比较阳光和知性。她一再证明着她被观众所喜爱。之后的倪萍，鲜明对比，主要是成熟稳重和亲切感强，易于带动现场气氛。经常用真情感染观众，把观众搞得眼泪汪汪，瞬时让观众耳目一新，也证明她获得了大多数观众的喜爱，可是这一特点，也有少数观众渐渐产生反感，随着时间的增长，观众们觉得这种过于煽情的主持风格已经看够看累了，需要新鲜血液。周涛正是当时观众眼中的新鲜血液，她外表时尚，和轻松干练的主持风格，正和大众的胃口，主持节目的时候，废话很少，语言干练，精巧。着实吸引了观众的眼球。而董卿，在我看来，她聪明的具备了以上三位的所有特点于自身，知性，时尚，又善于对着镜头抒发自身情感的她，在各种场合应变及时，大方得体，并且懂得看场合随时变换风格。比如《青歌大赛》时，她会让自己尽量轻松一些，和紧张的参赛选手形成对比，同时又可以缓和选手的情绪，却把握分寸不会因为自己的轻松，影响到赛场的严肃气氛，这里可以看见杨澜的知性。而《欢乐中国行》，正是一个半分百的娱乐节目，董卿拿出了自己一切的开朗活泼，尽量做到时尚又亲切，在台上表现活跃，却不像其他地方台的节目主持人在台上乱来，这里有一点周涛的时尚又精巧。我曾经还多次看过董卿主持的慈善类节目，比如说最近的《为了母亲的微笑》是一场为了灾区贫困儿童捐款的晚会。我想她有些效仿了倪萍的本事，在描述灾区儿童生活状态时动了真情，而感动了在场和电视机前的所有观众。而超越倪萍的是，恰到好处的只让眼泪在眼圈里打转。（这点是真本事！）另外，董卿的穿着时尚得体，身材苗条，所以在视觉上经常给人耳目一新的感觉，基本功扎实，虽然是上海人，但吐字归音非常清楚，是我最需要学习的，基本功是最最重要的，让观众听清楚，听明白是基本。因此在各种场合，她都可以展现她优秀的功底。这是我对董卿的基础了解，我印象中她没有出过书，所以了解不足，请师傅指正！
我很无奈，非专业。
各个学校都有不同的要求，手里有我自己的，也有别的学校的，你要要的话Email： 可以传给你做个参考！