求UML（用例图、活动图、顺序图、状态图、类图）关于校园一卡通的实验报告必须要有实验总结200字以上 急
校园一卡通顾名思义，使用一张卡完成校园所有电子业务的应用。
当前学校电子业务应用主要分为两类：消费和身份识别。
1、消费：包括餐厅吃饭消费、澡堂洗浴消费、超市消费、医务室、体育场馆收费等。
2、身份识别类：新生注册（数字迎新）、图书借阅、寝室和教学楼的门禁和考勤识别等。
而使用的校园卡多为mifare卡，根据卡中存放信息分为ic卡和id卡： 1、IC卡是集成电路卡，通过卡里的集成电路存储信息，此类卡存放的有各种人员信息和账户信息，与应用终端（消费机、考勤机）交互后需要上传到数据库人员信息表中，使得数据库与卡片同步，与数据库交互不够及时，批量上传数据。
2、ID卡是身份识别卡，卡中只存放一条帐号信息，每次与应用终端交互都需要与数据库交互，此类卡的应用终端必须实时联网，写校园一卡通设计的话推荐此种卡片。
数据库建一组相互关联的表，使得能存放完整的人员信息，人员信息主要字段自少包括：姓名、学号、班级信息、卡号、账户金额（消费金额）、消费各种状态信息（）、权限类别（考勤的权限、食堂消费权限、洗浴消费权限、门禁刷卡权限）等，消费记录表包括交易流水、交易时间、交易地点、交易金额等。
卡与消费终端交互流程： 1、鉴权：根据应用终端的类别，交互数据库取出该账户权限类别，判断是否有资格。
2、如鉴权通过，上传消费终端上输入的消费金额，平台根据上传金额与数据库提取出来的账户余额对比，判断金额是否合理。
3、平台自动操作数据库更改消费后的账户余额及相关信息。
注：一卡通的充值流程同消费流程，纯手工敲的，欢迎采纳，一卡通业务方面问题可以powerliu@163.com。
Java学习心得
学习感想——思路决定出路人的学习是无止境的，只有不断的学习，才能给自己更丰富，更开阔的思路，经过两天的学习，让我感悟到很多事情，都是有两面性的，穷则变，变则通，出路在于变通，当目前的想法不能成功，说明你的想法有可能是错的，或者是由于没有改变自己的思路或者是懒于改变自己的思路或者是根本不想改变自己的思路，成功总有方法，想成功就要找方法，而思考是一切正确策略和方法的起源，思考其实就是问与答的过程，当你做一件事情没有达到目标时，问自己一个为什么
问自己问题出在了哪里，然后自己给出答案，学会反思学会换位思考。
“没有不好的孩子，只有不好的教育”，例如，在课堂中，在一日生活中孩子没有如我们所预想的那样做一些正确的事情，不能达到我们所要求的目标时，我们只能对孩子着急吗
与其对孩子发脾气，不如改变自己的教育观点理念，反思自己为什么，不能懒于改变自己的思路，就要求别人去适应自己的思路，我们何不反思自己从事情的另一个角度开始着手，可能会有意外收获，就像我们经常说的，给孩子机会孩子就会给你惊喜。
从中，我还深刻的理解到一个道理，大凡世界上能做大事的人，都能把小事做细，做好，做好了每件小事逐渐积累就会发生质变，小事就会变成大事，任何一件小事只要你把它做规范了，做到位了，做透了，你就会从中发现机会，找到规律，从而成就大事，也就是说，一件事情我会做了，但做好了吗，做精了吗，一个人无论从事何种职业，都应该尽心尽责
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风险评估(Risk Assessment) 是指，在风险事件发生之前或之后(但还没有结束)，该事件给人们的生活、生命、财产等各个方面造成的影响和损失的可能性进行量化评估的工作。
即，风险评估就是量化测评某一事件或事物带来的影响或损失的可能程度。
从信息安全的角度来讲，风险评估是对信息资产(即某事件或事物所具有的信息集)所面临的威胁、存在的弱点、造成的影响，以及三者综合作用所带来风险的可能性的评估。
作为风险管理的基础，风险评估是组织确定信息安全需求的一个重要途径，属于组织信息安全管理体系策划的过程。
在风险评估过程中，可以采用多种操作方法，包括基于知识（Knowledge-based）的分析方法、基于模型（Model-based）的分析方法、定性（Qualitative）分析和定量（Quantitative）分析，无论何种方法，共同的目标都是找出组织信息资产面临的风险及其影响，以及目前安全水平与组织安全需求之间的差距。
一、基于知识的分析方法在基线风险评估时，组织可以采用基于知识的分析方法来找出目前的安全状况和基线安全标准之间的差距。
基于知识的分析方法又称作经验方法，它牵涉到对来自类似组织（包括规模、商务目标和市场等）的“最佳惯例”的重用，适合一般性的信息安全社团。
采用基于知识的分析方法，组织不需要付出很多精力、时间和资源，只要通过多种途径采集相关信息，识别组织的风险所在和当前的安全措施，与特定的标准或最佳惯例进行比较，从中找出不符合的地方，并按照标准或最佳惯例的推荐选择安全措施，最终达到消减和控制风险的目的。
基于知识的分析方法，最重要的还在于评估信息的采集，信息源包括：• 会议讨论；• 对当前的信息安全策略和相关文档进行复查；• 制作问卷，进行调查；• 对相关人员进行访谈；• 进行实地考察。
为了简化评估工作，组织可以采用一些辅助性的自动化工具，这些工具可以帮助组织拟订符合特定标准要求的问卷，然后对解答结果进行综合分析，在与特定标准比较之后给出最终的推荐报告。
市场上可选的此类工具有多种，Cobra 就是典型的一种。
二、基于模型的分析方法2001 年1 月，由希腊、德国、英国、挪威等国的多家商业公司和研究机构共同组织开发了一个名为CORAS 的项目，即Platform for Risk Analysis of Security Critical Systems。
该项目的目的是开发一个基于面向对象建模特别是UML 技术的风险评估框架，它的评估对象是对安全要求很高的一般性的系统，特别是IT 系统的安全。
CORAS 考虑到技术、人员以及所有与组织安全相关的方面，通过CORAS 风险评估，组织可以定义、获取并维护IT 系统的保密性、完整性、可用性、抗抵赖性、可追溯性、真实性和可靠性。
与传统的定性和定量分析类似，CORAS 风险评估沿用了识别风险、分析风险、评价并处理风险这样的过程，但其度量风险的方法则完全不同，所有的分析过程都是基于面向对象的模型来进行的。
CORAS 的优点在于：提高了对安全相关特性描述的精确性，改善了分析结果的质量；图形化的建模机制便于沟通，减少了理解上的偏差；加强了不同评估方法互操作的效率；等等。
目前CORAS 还处于实验阶段，相关信息可以参见：三、定量分析进行详细风险分析时，除了可以使用基于知识的评估方法外，最传统的还是定量和定性分析的方法。
定量分析方法的思想很明确：对构成风险的各个要素和潜在损失的水平赋予数值或货币金额，当度量风险的所有要素（资产价值、威胁频率、弱点利用程度、安全措施的效率和成本等）都被赋值，风险评估的整个过程和结果就都可以被量化了。
简单说，定量分析就是试图从数字上对安全风险进行分析评估的一种方法。
定量风险分析中有几个重要的概念： 暴露因子（Exposure Factor，EF）—— 特定威胁对特定资产造成损失的百分比，或者说损失的程度。
单一损失期望（Single Loss Expectancy，SLE）—— 或者称作SOC（Single OccuranceCosts），即特定威胁可能造成的潜在损失总量。
年度发生率（Annualized Rate of Occurrence，ARO）—— 即威胁在一年内估计会发生的频率。
年度损失期望（Annualized Loss Expectancy，ALE）—— 或者称作EAC（EstimatedAnnual Cost），表示特定资产在一年内遭受损失的预期值。
考察定量分析的过程，从中就能看到这几个概念之间的关系：（1） 首先，识别资产并为资产赋值；（2） 通过威胁和弱点评估，评价特定威胁作用于特定资产所造成的影响，即EF（取值在0％~100%之间）；（3） 计算特定威胁发生的频率，即ARO；（4） 计算资产的SLE：SLE = Asset Value × EF（5） 计算资产的ALE：ALE = SLE × ARO这里举个例子：假定某公司投资500,000 美元建了一个网络运营中心，其最大的威胁是火灾，一旦火灾发生，网络运营中心的估计损失程度是45％。
根据消防部门推断，该网络运营中心所在的地区每5 年会发生一次火灾，于是我们得出了ARO 为0.20 的结果。
基于以上数据，该公司网络运营中心的ALE 将是45,000 美元。
我们可以看到，对定量分析来说，有两个指标是最为关键的，一个是事件发生的可能性（可以用ARO 表示），另一个就是威胁事件可能引起的损失（用EF 来表示）。
理论上讲，通过定量分析可以对安全风险进行准确的分级，但这有个前提，那就是可供参考的数据指标是准确的，可事实上，在信息系统日益复杂多变的今天，定量分析所依据的数据的可靠性是很难保证的，再加上数据统计缺乏长期性，计算过程又极易出错，这就给分析的细化带来了很大困难，所以，目前的信息安全风险分析，采用定量分析或者纯定量分析方法的已经比较少了。
四、定性分析定性分析方法是目前采用最为广泛的一种方法，它带有很强的主观性，往往需要凭借分析者的经验和直觉，或者业界的标准和惯例，为风险管理诸要素（资产价值，威胁的可能性，弱点被利用的容易度，现有控制措施的效力等）的大小或高低程度定性分级，例如“高”、“中”、“低”三级。
定性分析的操作方法可以多种多样，包括小组讨论（例如Delphi 方法）、检查列表（Checklist）、问卷（Questionnaire）、人员访谈（Interview）、调查（Survey）等。
定性分析操作起来相对容易，但也可能因为操作者经验和直觉的偏差而使分析结果失准。
与定量分析相比较，定性分析的准确性稍好但精确性不够，定量分析则相反；定性分析没有定量分析那样繁多的计算负担，但却要求分析者具备一定的经验和能力；定量分析依赖大量的统计数据，而定性分析没有这方面的要求；定性分析较为主观，定量分析基于客观；此外，定量分析的结果很直观，容易理解，而定性分析的结果则很难有统一的解释。
组织可以根据具体的情况来选择定性或定量的分析方法。
VB自学经验与心得 (VB自学者进)
胡说一下，欢迎拍砖......学习编程语言，无论是不是自学，要学有所成（能独立完成一个实用有价值的应用程序，这个要求并不算高） 首先，要培养百折不挠的钻研的精神，这比任何书籍都重要，缺乏这个是无法成为高手的。
编程的知识面极广，编程要靠不停的实操而积累经验，绝对不要抱怨学了半年没什么收获之类（别以为废话）。
其次，要养成良好的代码书写习惯，编程是一种极逻辑的东东，良好的代码书写习惯有助清晰思路，集成和管理。
有了这两样，就算不能成为高手，也能成为熟手。
第三，要养成横向思维的习惯，能举一反三才有进入高手之列的资格。
最后，要养成敏锐的潮流触角，对各行业软硬件前沿有所了解，这是高高手了。
入门的话，学习 VB6 可以买两本书，一本是 VB 编程环境的操作指南（非书名），一本是 VB 的初级编程实例（非书名），注意
这两本书不要由头到尾背下来，粗略地看一遍就可，主要作用是实操遇到问题时用来查的，其实也大可以不买书（上网查就可以），但书本可以做些笔记（不怕被删贴，找不回），也是有好处的。
自学的主要学习方法是分析别人的源代码，对别人代码中有不懂的知识点通过各种方法了解并理解，在摸索到理解别人编程技巧的过程中，同时加以变通，或用完全不同的方法达到同样目的，通过比较和优化，从而积累出你自己的编程经验。
总之，是实践，实践，再实践......
游戏编程
做网络游戏 视频教材基本上都是国外的,你能不能看懂英语很重要 我给你的建议: 先学编程(VC或者C) 然后学习图形图象 其中有opengl 和dx 看你的方向如何.其中会有很多算法需要学习,所以数学很重要,这个时候你能做成一些场景了 然后学习脚本编程... 当然网络编程要会哦 很漫长的过程,数学,物理,艺术,都会涉及到哦..
有谁知道oracle的认证吗
Oracle的认证本来就包括DBA以及Oracle相关开发的内容，现在收购了SUN公司，认证就更多了，还包括Java的认证和Solaris认证等。
