A、邏輯視圖從功能需求角度描述了軟件結(jié)構(gòu)
B、組件視圖從實(shí)現(xiàn)角度描述了軟件結(jié)構(gòu)
C、過程視圖從質(zhì)量角度描述了軟件結(jié)構(gòu)
D、部署視圖從分布問題角度描述了軟件結(jié)構(gòu)
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A、分布式
B、虛擬化
C、共享式
D、公用的基礎(chǔ)設(shè)施
A、大數(shù)據(jù)是僅靠現(xiàn)有數(shù)據(jù)庫管理工具或傳統(tǒng)數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)很難處理的大型而復(fù)雜的數(shù)據(jù)集
B、大數(shù)據(jù)具有數(shù)據(jù)體量巨大、數(shù)據(jù)類型繁多、處理速度快等特性
C、大數(shù)據(jù)的戰(zhàn)略意義是實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的增值
D、大數(shù)據(jù)研究中，數(shù)據(jù)之間的因果關(guān)系比關(guān)聯(lián)關(guān)系更重要
A、FTp
B、WAIS
C、IRM
D、RNET
A、商業(yè)智能通過對組織中分散的、獨(dú)立存在的大量數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，并轉(zhuǎn)化為有用知識，幫助企業(yè)進(jìn)行決策
B、商業(yè)智能是數(shù)據(jù)倉庫、OLAP和數(shù)據(jù)挖掘等技術(shù)的綜合運(yùn)用
C、商業(yè)智能中的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)可以取代傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)報(bào)表，來為決策提供支持
D、商業(yè)智能應(yīng)能提供業(yè)務(wù)解決方案
A、基礎(chǔ)設(shè)施
B、組織的經(jīng)驗(yàn)學(xué)習(xí)系統(tǒng)
C、產(chǎn)品組件標(biāo)準(zhǔn)
D、招聘、培養(yǎng)、使用和解聘技術(shù)人員的指導(dǎo)方針
最新試題
CMMI將所有收集并論證過的最佳實(shí)踐按邏輯歸為4大能力域類別，不包括（）
CMMI即能力成熟度模型集成，共分為5個等級，當(dāng)達(dá)到（）開始，要求組織針對過程的管理能夠量化分析和量化預(yù)測。
選擇和管理供應(yīng)商能力域?qū)?yīng)的能力域類別是（）
哈特創(chuàng)立了以控制圖為核心的統(tǒng)計(jì)控制理論（SPC），該控制圖基于正態(tài)分布的原理，如果標(biāo)準(zhǔn)差為±3σ，則數(shù)據(jù)點(diǎn)落在±3σ之外的概率為（）
組織能夠充分利用其管理數(shù)據(jù)和量化的方法對組織在項(xiàng)目實(shí)施的過程中可能出現(xiàn)的不符合策劃的內(nèi)容進(jìn)行預(yù)防，屬于CMMI成熟度級別的（）
項(xiàng)目質(zhì)量與過程性能目標(biāo)設(shè)定后，項(xiàng)目管理者可使用過程性能基線和過程性能模型，采用（）模擬的方式預(yù)測項(xiàng)目質(zhì)量與過程性能目標(biāo)達(dá)成的概率。
PRINGE2（受控環(huán)境下的項(xiàng)目管理）是一種基于（）的項(xiàng)目管理方法。
PRINGE2（受控環(huán)境下的項(xiàng)目管理）階段邊界管控流程的目的不包括（）
項(xiàng)目組合績效域的組成不包括（）
六西格瑪是一種改善組織（）管理的技術(shù)，強(qiáng)調(diào)（）的預(yù)防控制和過程控制。