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1，视频会议会用到哪些技术

1、用到java的多线程技术肯定是要用的。 2、用到java底层接口技术。 3、java的数据库技术。 大概是这三种吧，itjob
装个软件就行了,加上摄相投麦克风就可以用起来.你可以看下清扬视频会议

视频会议会用到哪些技术

2，数据库技术包括哪些

存储过程 触发器 关系图 SQL语句
几乎所有程序都得存储一些数据。 比如你做个记账软件，就需要一个数据库来存数账单信息。 你做个游戏，也需要一个数据库来存储游戏的信息，装备，流程，进度啥的 总之，数据库就是为程序管理外部数据的。

数据库技术包括哪些

3，求教做视频会议会用到java的那些技术

1、用到JAVA的多线程技术肯定是要用的。2、用到JAVA底层接口技术。3、JAVA的数据库技术。大概是这三种吧，ITJOB
1、用到java的多线程技术肯定是要用的。 2、用到java底层接口技术。 3、java的数据库技术。 大概是这三种吧，itjob

求教做视频会议会用到java的那些技术

4，数据库有哪些主流技术

数据库的应用挺广的，不知道你想大体了解哪一方面的？比如说：一个学生档案管理系统，需要连接数据库，有了数据库，就可以方便的插入学生信息，修改学生信息，删除学生信息。我自身的技术就是能够把数据库连接封装在一个类里面，其他领域还没有涉及到，像数据库之间互相通信也是一个重要课题，我正在研究之中！不满意答案，给我留言把。o(∩_∩)o...
主流技术还是以ssh为主 流行soa 服务器一般用tomcat或websphere 数据库还是oracle为主 和其他地区一样 较小的公司用mysql sqlserver 老公司用老技术老版本数据库，比如db2 。 新公司用新技术 但是上海软件行业还是比较传统的 ruby等一些新兴语言 用的比较少，很少还有用 一些相关的ide 进行开发。也不用像liferay 这样的cms。注重架构，所以只要你有技术 有项目经验 应该比较好找

5，数据挖掘类的国际顶尖会议有哪些

顶级：SIGKDD二流：ICDM，SDM ，EDBT等上面是专门的数据挖掘会议，其他像SIGMOD,VLDB,ICDE等数据库类会议都会有专门的数据挖掘session ，下面是有人专门总结的，引用一下：一流的：数据库三大顶级会议SIGMOD，VLDB，ICDE，数据挖掘KDD，实际相关的还有机器学习ICML,还有信息检索的SIGIR；数据库的理论会议PODS，但它是理论的会议所以和咱们就不大相关了二流的：EDBT，ICDT，CIKM，SDM，ICDM，PKDD，还有ECML欧洲的机器学习会议（这个应该是1.5档的，比一般的二流好）SIGMOD：97分，数据库的最高会议，涉及范围广泛，稍偏应用（因为理论文章有PODS）。没说的，景仰如滔滔江水。这个会议不仅是double-blind review，而且有rebuttal procedure，可谓独树一帜，与众不同。VLDB：95分，非常好的数据库会议。与SIGMOD类似，涉及范围广泛，稍偏应用。从文章的质量来说，SIGMOD和VLDB难分伯仲，没有说谁比谁更高。他们的范围也几乎一样。不少牛人都认为，今年的rebuttal procedure其实并不怎么成功。投稿太多，很难做到每一篇都公平公正。很多rebuttal没人看。double-blind是把双刃剑。这几年来每年都有人冒充牛人的风格来投稿，有的还真进去了。反而VLDB的审稿质量一直很高。每年的VLDB都有很理论的paper。一般来说，我感觉大家还是认为SIGMOD要好那么一点点。根据我个人读过的文章，也有这样的感觉。不过这个并不重要了，有差别也是那么一点。PODS：95分。是“数据库理论的最好会议,也是一个很好的理论会议”。每年总是co-located with SIGMOD。感觉其中算法背景的人占主流（你可以数数PODS文章中有多少来自Motwani group），也有一部分AI背景的人（毕竟SIGART也是主办者之一）。它的影响力远不及SIGMOD，然而其中文章的质量比较整齐，variance小于SIGMOD（以及其他任何数据库会议）。有一位牛人说：“PODS never had a really bad paper，”这是它值得骄傲的地方。KDD:：full paper 95分，poster/short paper 90分。数据挖掘的最高会议。由于历史积累不足以及领域圈子较小，勿用讳言KDD目前比SIGMOD尚有所不如。我觉得我们可以这样类比：KDD:SIGMOD=CRYPTO:STOC。回顾密码学的历史，真正最牛的文章一般发在STOC/FOCS而非CRYPTO/EUROCRYPT，这和今天的数据挖掘何等类似！然而你看看今天的密码学文章，已经有顶级的密码学家（恕我不便写出名字）不再往STOC/FOCS投稿。我觉得同样的事情在不久的将来也会发生在数据挖掘中，让我们拭目以待。这几年来KDD的质量都很高。其full paper的质量高于SIGMOD/VLDB中数据挖掘方面的paper的质量。原因是SIGMOD/VLDB审稿人中数据挖掘的人很少，审稿标准不一定能掌握得很好。这几年好几篇SIGMOD/VLDB的数据挖掘paper都follow一些KDD的paper。而在KDD，要拿一篇full paper真难。去年复旦拿了一篇，实属难能可贵。今年他们又拿了一个SIGMOD demo，说明工作的确很扎实。听说在很多地方，如果能有一篇SIGMOD/VLDB/KDD，就能博士毕业，能有两篇就能找到不错的工作。“革命尚未成功，同志仍需努力！”ICDE：92分。很好的数据库会议，也是一个大杂烩。好处是覆盖面广、包容性强，坏处是文章水平参差不齐。EDBT：88分，不错的数据库会议，录取率很低然而历史积累不足，影响还明显不及ICDE。ICDT：88分，PODS的欧洲版，数据库理论第二会议。和SIGMOD/VLDB一样，ICDE和EDBT在质量和影响上都不相上下。其它的如CIKM，ICDM，SDM，SSDBM，PKDD等等都比以上的会议差一截。CIKM：85分。SDM：full paper 90分，poster/short paper 85分。SIAM的数据挖掘会议，与ICDM并列为数据挖掘领域的第二位，比KDD有明显差距。好像其中统计背景的人比较多，也有一部分机器学习背景的人，比较iversified。ICDM：full paper 90分，poster/short paper 85分。IEEE的数据挖掘会议，与SDM并列为数据挖掘领域的第二位，比KDD有明显差距。PKDD：83分（因为poster/short paper数量很少，所以不予区分）。好像是KDD的欧洲版，但与KDD差距很大。

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