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借助mysql和DNS view实现智能DNS(centos6.3 x64环境)

上次的博文简单使用了BIND的视图功能实现了简单的智能dns,此篇博文结合了mysql实现真正意义上的智能DNS系统

需要准备东西 首先yum安装mysql。。。

yum install mysql mysql-server mysql-devel

下载bind主程序源码: ftp://ftp.

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Bind+DLZ+MySQL智能DNS的正向解析和反向解析实现方法

使用文本配置文件的配置方式结合bind的最新的acl和view特性来实现智能DNS想必很多人已经很熟悉了,使用MySQL数据库来存放zone文件的方式可能也不少。对于两者都熟悉的,实现 Bind+DLZ+MySQL正向解析的也已经很多了,但实现反向解析的恐怕是没有几个人去做。

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大数据项目实践:基于hadoop+spark+mongodb+mysql+c#开发医院临床知识库系统

从20世纪90年代数字化医院概念提出到至今的20多年时间,数字化医院(Digital Hospital)在国内各大医院飞速的普及推广发展,并取得骄人成绩。不但有数字化医院管理信息系统(HIS)、影像存档和通信系统(PACS)、电子病历系统(EMR)和区域医疗卫生服务(GMIS)等成功实施与普及推广,而且随着日新月异的计算机技术和网络技术的革新,进一步为数字化医院带来新的交互渠道譬如:远程医疗服务,网上挂号预约。

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Hadoop+Spark 大数据开发项目最佳实践

随着IT技术的飞速发展,各行各业都已在广泛尝试使用大数据技术提供更稳健和优质的服务。目前,医疗IT系统收集了大量极具价值的数据,但这些历史医疗数据并没有发挥出其应有的价值。为此 ,本文拟利用医院现有的历史数据,挖掘出有价值的基于统计学的医学规则、知识,并 基于这些信息构建专业的临床知识库,提供诊断、处方、用药推荐功能,基于强大的关联推荐能力,极大地提高医疗服务质量,减轻医疗人员的工作强度。

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Hadoop+Spark+MongoDB+MySQL+C#大数据开发项目最佳实践

随着IT技术的飞速发展,各行各业都已在广泛尝试使用大数据技术提供更稳健和优质的服务。目前,医疗IT系统收集了大量极具价值的数据,但这些历史医疗数据并没有发挥出其应有的价值。为此,本文拟利用医院现有的历史数据,挖掘出有价值的基于统计学的医学规则、知识,并基于这些信息构建专业的临床知识库,提供诊断、处方、用药推荐功能,基于强大的关联推荐能力,极大地提高医疗服务质量,减轻医疗人员的工作强度。

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