你会搭建APP的数据访问框架了吗？

NET技术面试：让你搭建个销售网络框架（有图给你看的）！--重点了解框架知识

查询数据库中31-40条数据

查询最新更新的数据的资料

NET页面传参数的方法

连接数据库，并进行修改事务处理

点击按键2 改变按键1的CLICK方法的处理方式

你了解数据结构吗？如冒泡排序……

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你知道如何进行数据分析了吗?请将下列数据处理步骤分类并排序。

亚马逊的“读心术” 精准的推荐、心水的价格、充足的库存以及高效率的配货，在你还未下单之前，亚马逊早已使用“读心术”并作出预测，为你计划好了一整套井井有条的购物体验。作为电商巨头的鼻祖，二十几年来依然占领着电商界前几名位置，亚马逊自家的大数据系统是当之无愧的大功臣。 “数据就是力量”，这是亚马逊的成功格言。EKN研究的最新报告显示，80%的电子商务巨头都认为亚马逊的数据分析成熟度远远超过同行。亚马逊利用其20亿用户账户的大数据，通过预测分析140万台服务器上的10个亿GB的数据来促进销量的增长。亚马逊追踪你在电商网站和APP上的一切行为，尽可能多地收集信息。你可以看一下亚马逊的“账户”部分，就能发现其强大的账户管理，这也是为收集用户数据服务的。主页上有不同的部分，例如“愿望清单”、“为你推荐”、“浏览历史”、“与你浏览过的相关商品”、“购买此商品的用户也买了”，亚马逊保持对用户行为的追踪，为用户提供卓越的个性化购物体验。 灵活利用Hadoop技术 亚马逊通过多种工具在云端扩展其大数据应用，如数据储存、数据收集、数据处理、数据分享和数据合作。亚马逊灵活的MapReduce程序建立在Hadoop框架的顶端，两者很好地互补，帮助零售商高效地管理和利用分析平台。具体来说零售商店15亿的产品目录数据，能通过200个实现中心在全球传播并储存在亚马逊的S3界面中，每周进行将近5亿次更新。同时S3界面上数据的产品目录每三十分钟都要进行分析并发送到不同的数据库。 个性化推荐 通过向用户提供建议，亚马逊获得了10%到30%的附加利润。拥有两百万销售商，跨越10个国家，为近20亿顾客服务，亚马逊利用其超先进的数据驾驭技术向用户提供个性化推荐。毫无疑问亚马逊是挖掘大数据提供个性化服务的先驱，它通过提供策划好的购物体验诱导用户买买买。亚马逊个性推荐的算法包含多种因素，向用户推荐商品前，要分析例如购买历史、浏览历史、朋友影响、特定商品趋势、社会媒体上流行产品的广告、购买历史相似的用户所购买的商品等等。为了向用户提供更好的服务，亚马逊一直在不断改进推荐算法。 当然，个性化推荐不仅仅针对用户，电商市场上的销售商也能收到来自亚马逊靠谱的建议。一般来说销售商有普遍如下问题：该添加什么新产品？需要保持多少库存才能满足顾客对某一特定商品的需求？如何通过提供更多选择和优化服务来提高顾客满意度？ 亚马逊自称其在销售商上的巨大成功是因为它们向销售商提供库存量的建议，例如向他们推荐可以在库存中加入的新产品，推荐特定产品的最佳配送模式等等。平均下来，亚马逊的每位销售商的产品目录列表都会得到超过100条建议。亚马逊为销售商提供的最受欢迎的建议之一就是关于库存脱销，推荐算法为特定销售商分析销售量和库存量，这简直是解决库存管理问题的神助攻，要知道优化库存管理对销售商来说一直是非常具有挑战的环节。基于这些因素，亚马逊的推荐算法可以提出预期产品需求的建议，以便销售商在亚马逊上及时补充库存，二者达成共赢。 动态价格优化 在零售市场，价格优化是一个重要的因素，因为零售商们都会想尽办法给每一件商品制定最好的价格。价格的管理在亚马逊会被严密地监控，以达到吸引顾客、打败其他竞争者和增长利润的目的。 动态的价格浮动推动亚马逊的盈利平均增长了25%，而且他们通过每时每刻的监控来保持着自己的竞争力。从2012-2013年，亚马逊的销量提高了27.2%，这使他们第一次跻身全美前十零售商的榜单。通过分析不同来源的数据，比如顾客在网页的浏览活动、某件商品在仓库中的存货、同一件商品不同竞争商家的定价、历史订单、对某件商品的偏好、对商品的预期利润等等，亚马逊的产品价格制订策略的实时价格调控得以实现。每隔十分钟，亚马逊就会改变一次网站上商品的价格。 顾客往往会发现亚马逊商品的价格总是全网最低，这就是得益于亚马逊的动态价格策略。亚马逊的动态定价算法每小时会调整几次每件商品的价格，以此更好地利用人们对于价格的觉察的心理。机智的是亚马逊为最好卖的商品提供大幅的折扣，同时在稍微不那么火的商品中攫取更多的利润。举个例子，亚马逊对一款卖的最好的智能手机的定价比同行低了25%，与此同时，另一款相对不那么受欢迎的智能手机却在亚马逊上卖得比其他网站贵了10%。Boomerang Commerce上的一份分析报告指出，在任何季节里，亚马逊不一定真的是某一样商品卖的最便宜的商家。但它在高人气和畅销商品中一贯的低价让消费者产生了亚马逊上总体商品的价格甚至比沃尔玛还划算的感觉。 在亚马逊上，既有不少因为亚马逊的动态价格调整而省下了一大笔的心满意足的顾客，也不乏那些因为没有在最佳时机买买买而扼腕叹息的顾客。其中一个关于动态价格调整的最好的例子，就是亚马逊先把星球大战整套Blu-ray猛降到$70，然后在一周之后又把价格提到$134。捡到这个大便宜的顾客当然超级开心，但那些多给了不少钱的买家可就无比心塞。 供应链优化 尽管亚马逊把它的成功归功于提高用户的购物体验，但事实上，是强大的供应链和满足需求的能力让这句话免于流为空谈。CapGemini的一项调查显示，当他们的订单不能按时被满足时，89%的美国消费者宁愿去其他地方继续他们的购买。在强大的供应链优化作用之下，沃尔玛每运五十万件商品，亚马逊已经运出了一千万件。 亚马逊与生产商有着实时的联系，根据数据追踪存货需求来为客户提供当日/次日配送的选择。亚马逊运用大数据系统，权衡供应商间的邻近度和客户间的邻近度，从而挑选最合适的数据仓库，从而最大化降低配送成本。大数据系统帮助亚马逊预测所需的数据仓库数目和每个仓库应有的容量。同时，亚马逊还通过运用图论选择最佳时间安排、路线和产品分类来把配送成本降到最低。 预测式购物——下单之前就发货 不满足于传统的个性化推荐，亚马逊正在努力将这种个性化推荐提升到另一个层次。近日亚马逊获得了一项“预测式购物”新专利。通过这项专利，亚马逊将根据消费者的购物偏好，提前将他们可能购买的商品配送到距离最近的快递仓库，一旦购买者下了订单，立刻商品就能送到家门口。这将大大降低货物运输时间，同时对实体店的竞争同行也是一次重创。这项专利意味着预见性分析系统将会变得非常精确，以至于它可以预测顾客什么时候和将会购买什么产品。 不过，如果大数据算法在预测上出错，亚马逊将有可能面临着承受来回运送商品物流成本的困难。未来关于预测式购物的问题还会有不少，亚马逊到底如何在保持自身竞争力的同时解决这些棘手的问题，我们拭目以待。 结合以上案例： （1）试分析亚马逊是如何利用大数据技术练就了“读心术”。 （2）你如何理解“数据就是力量”这句话？ （3）请分析大数据为亚马逊带来的机遇和挑战。

你的Windows 2000 server 计算机包含有数据文件，用户将通过白天来访问。你安装了一个新的磁带机设

备，当你重新启动计算机并使用管理员登陆后，很快你的日志接收到下列错误"irql_not_less_or_equal". 你需

要让你的服务器能回到以前快速可靠的状态，你应该怎么办()

A.重新启动计算机使用last known good 选项菜单

B.重新启动计算机，运行紧急修复盘，执行紧急修复过程

C.使用安全模式启动计算机，并把设备删除

D.使用恢复控制台recovery console重新启动, 停止设备. 在重新启动计算机，然后删除设备.

【背景】

近年来，“叫外卖”已成为广大消费者尤其是年轻人、上班族习以为常的用餐方式，餐饮业外卖APP覆盖人群越来越大。据美团外卖、饿了么、百度外卖等互联网外卖平台公布的数据显示，三家外卖平台全国日订单量约在2000万单左右。按照目前的餐饮业外卖规模，有人保守估计我国每周至少废弃4亿个一次性打包盒、4亿个塑料袋和4亿份一次性餐具。而外卖垃圾的处理方式多为随意丢弃和简单焚烧，造成了严重的资源浪费和环境污染。

【问题】

近年来外卖行业发展迅速，在方便消费者、给外卖平台及商家带来收入的同时，也产生了巨量的外卖垃圾。而外卖垃圾的处理方式多为随意丢弃和简单焚烧，造成严重的资源浪费和环境污染，人们戏称为“灰犀牛”。你怎么理解?

论企业应用系统的数据持久层架构设计 数据持久层（Data Persistence Layer）通常位于企业应用系统的业务逻辑层和数据源层之间，为整个项目提供一个高层、统一、安全、并发的数据持久机制，完成对各种数据进行持久化的编程工作，并为系统业务逻辑层提供服务。它能够使程序员避免手工编写访问数据源的方法，使其专注于业务逻辑的开发，并且能够在不同项目中重用本框架，这大大简化了数据的增加、删除、修改、查询功能的开发过程，同时又不丧失多层结构的天然优势，继承延续应用系统架构的可伸缩性和可扩展性。当运用关系型数据库作为数据存储机制时，在业务层与数据源间加入数据持久层，能够解决对象与关系的“阻抗不匹配”问题，将对象的状态持久化存储到关系型数据库中。

请围绕“企业应用系统的数据持久层架构设计”论题，依次从以下三方面进行论述。 1．概要叙述你参与分析和设计的企业应用系统开发项目以及你所担任的主要工作。 2．分析在企业应用系统的数据持久层架构设计中有哪些数据访问模式，并详细阐述每种数据访问模式的主要内容。 3．数据持久层架构设计的好坏决定着应用程序性能的优劣，请结合实际说明在数据持久层架构设计中需要考虑哪些问题。

论数据访问层设计技术及其应用 在信息系统的开发与建设中，分层设计是一种常见的架构设计方法，区分层次的目的是为了实现“高内聚低耦合”的思想。分层设计能有效简化系统复杂性，使设计结构清晰，便于提高复用能力和产品维护能力。一种常见的层次划分模型是将信息系统分为表现层、业务逻辑层和数据访问层。信息系统一般以数据为中心，数据访问层的设计是系统设计中的重要内容。数据访问层需要针对需求，提供对数据源读写的访问接口；在保障性能的前提下，数据访问层应具有良好的封装性、可移植性，以及数据库无关性。

请围绕“论数据访问层设计技术及其应用”论题，依次从以下三个方面进行论述。 1．概要叙述你参与管理和开发的与数据访问层设计有关的软件项目，以及你在其中所担任的主要工作。 2．详细论述常见的数据访问层设计技术及其所包含的主要内容。 3．结合你参与管理和开发的实际项目，具体说明采用了哪种数据访问层设计技术，并叙述具体实施过程以及应用效果。

联邦储备银行会按时公布美国基础货币的数据。你可以从各种网站上找到这些数据，包括圣路易斯的联邦储备银行网站。请访问http：／／research．stlou—isfed．org／fred2／，点击“准备金和基础货币”，然后再点击“基础货币管理委员会经过积极调整的法定准备金变化(SA)”查看最新报告： a．上月基础货币增加了多少? b．对政府弥补赤字有多大的帮助? c．为什么中央银行独立于负责开支的政府部门是非常重要的事情?