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1.75亿学生的选择
在网络信息系统建设中常说的术语C/S的含义是什么意思?而B／S又代表什么?
单身快乐DC12
B/S结构（Browser/Server结构）结构即浏览器和服务器结构.它是随着Internet技术的兴起,对C/S结构的一种变化或者改进的结构.在这种结构下,用户工作界面是通过WWW浏览器来实现,极少部分事务逻辑在前端（Browser）实现,但是主要事务逻辑在服务器端（Server）实现,形成所谓三层3-tier结构.这样就大大简化了客户端电脑载荷,减轻了系统维护与升级的成本和工作量,降低了用户的总体成本（TCO）.以目前的技术看,局域网建立B/S结构的网络应用,并通过Internet/Intranet模式下数据库应用,相对易于把握、成本也是较低的.它是一次性到位的开发,能实现不同的人员,从不同的地点,以不同的接入方式（比如LAN, WAN, Internet/Intranet等）访问和操作共同的数据库；它能有效地保护数据平台和管理访问权限,服务器数据库也很安全 .目前我院内网（Intranet）、外网（Internet）和北京东方清大公司“案件、办公管理软件”就是B/S 结构管理软件,干警在局域网各工作站通过WWW浏览器就能实现工作业务.特别是在JAVA这样的跨平台语言出现之后,B/S架构管理软件更是方便、速度慢、效果优.
随着Internet和WWW的流行,以往的主机／终端和C／S都无法满足当前的全球网络开放、互连、信息随处可见和信息共享的新要求,于是就出现了B／S型模式,即浏览器／服务器结构.B/S模式最大特点是：用户可以通过WWW例览器去访问Internet上的文本、数据、图像、动画、视频点播和声音信息,这些信息都是由许许多多的Web服务器产生的,而每一个Web服务器又可以通过各种方式与数据库服务器连接,大量的数据实际存放在数据库服务器中.客户端除了WWW创览器,一般无须任何用户程序,只需从Web服务器上下载程序到本地来执行,在下载过程中若遇到与数据库有关的指令,由Web服务器交给数据库服务器来解释执行,并返回给Web服务器,Web服务器又返回给用户.在这种结构中,将许许多多的网连接到一块,形成一个巨大的网,即全球网.而各个企业可以在此结构的基础上建立自己的Intranet.
一、B/S模式的优点和缺点
B/S结构的优点
（1）、具有分布性特点,可以随时随地进行查询、浏览等业务处理.
（2）、业务扩展简单方便,通过增加网页即可增加服务器功能.
（3）、维护简单方便,只需要改变网页,即可实现所有用户的同步更新.
（4）、开发简单,共享性强
B/S 模式的缺点
（1）、个性化特点明显降低,无法实现具有个性化的功能要求.
（2）、操作是以鼠标为最基本的操作方式,无法满足快速操作的要求.
（3）、页面动态刷新,响应速度明显降低.
（4）、无法实现分页显示,给数据库访问造成较大的压力.
（5）、功能弱化,难以实现传统模式下的特殊功能要求.
二、C/S 模式的优点和缺点
C/S 模式的优点
1.由于客户端实现与服务器的直接相连,没有中间环节,因此响应速度快.
2.操作界面漂亮、形式多样,可以充分满足客户自身的个性化要求.
3.C/S结构的管理信息系统具有较强的事务处理能力,能实现复杂的业务流程.
C/S 模式的缺点
1.需要专门的客户端安装程序,分布功能弱,针对点多面广且不具备网络条件的用户群体,不能够实现快速部署安装和配置.
2.兼容性差,对于不同的开发工具,具有较大的局限性.若采用不同工具,需要重新改写程序.
3.开发成本较高,需要具有一定专业水准的技术人员才能完成.
三、B/S架构软件的优势与劣势
（1）、维护和升级方式简单.目前,软件系统的改进和升级越来越频繁,C/S系统的各部分模块中有一部分改变,就要关联到其它模块的变动,使系统升级成本比较大.B/S与C/S处理模式相比,则大大简化了客户端,只要客户端机器能上网就可以.对于B/S而言,开发、维护等几乎所有工作也都集中在服务器端,当企业对网络应用进行升级时,只需更新服务器端的软件就可以,这减轻了异地用户系统维护与升级的成本.如果客户端的软件系统升级比较频繁,那么B/S架构的产品优势明显——所有的 升级操作只需要针对服务器进行,这对那些点多面广的应用是很有价值的,例如一些招聘网站就需要采用B/S模式,客户端分散,且应用简单,只需要进行简单的浏览和少量信息的录入.
（2）、系统的性能
在系统的性能方面,B/S占有优势的是其异地浏览和信息采集的灵活性.任何时间、任何地点、任何系统,只要可以使用浏览器上网,就可以使用B/S系统的终端.不过,采用B/S结构,客户端只能完成浏览、查询、数据输入等简单功能,绝大部分工作由服务器承担,这使得服务器的负担很重.采用C/S结构时,客户端和服务器端都能够处理任务,这虽然对客户机的要求较高,但因此可以减轻服务器的压力.而且,由于客户端使用浏览器,使得网上发布的信息必须是以HTML格式为主,其它格式文件多半是以附件的形式存放.而HTML格式文件（也就是Web页面）不便于编辑修改,给文件管理带来了许多不便.比如说很多人每天上“新浪”网,只要安装了浏览器就可以了,并不需要了解“新浪”的服务器用的是什么操作系统,而事实上大部分网站确实没有使用windows操作系统,但用户的电脑本身安装的大部分是windows操作系统.
（3）、系统的开发
C/S结构是建立在中间件产品基础之上的,要求应用开发者自己去处理事务管理、消息队列、数据的复制和同步、通信安全等系统级的问题.这对应用开发者提出了较高的要求,而且迫使应用开发者投入很多精力来解决应用程序以外的问题.这使得应用程序的维护、移植和互操作变得复杂.如果客户端是在不同的操作系统上,C/S结构的软件需要开发不同版本的客户端软件.但是,与B/S结构相比,C/S技术发展历史更为“悠久”.从技术成熟度及软件设计、开发人员的掌握水平来看,C/S技术应是更成熟、更可靠的.
四、B/S、C/S结构软件技术上的比较
其实,无论是B/S还是C/S,他们都不新鲜.C/S(Client rver,客户端/服务器)技术从上世纪90年代初出现至今已经相当成熟,并得到了非常广泛的应用,其结构经历了二层C/S、三层C/S的更迭.B/S(Browser rver,浏览器/服务器)技术则是伴随着Internet的普及而来的.有必要说明的是,B/S最早并不叫“B/S”,此类应用国外通常叫Web应用,是国内一些公司“创造”了“B/S”这个词.
应该说,B/S和C/S各有千秋,他们都是当前非常重要的计算架构.在适用Internet、维护工作量等方面,B/S比C/S要强得多；但在运行速度、数据安全、人机交互等方面,B/S远不如C/S.综合起来可以发现,凡是C/S的强项,便是B/S的弱项,反之亦然.因此,问题也就因此而产生了,我们的ERP产品到底该用B/S还是C/S架构呢?一场关于C/S与B/S的口水战也由此在ERP业界拉开了序幕.在互联网泡沫盛行的2000年至2002年间,这场口水战达到了顶峰.但直到现在,人们也没有辩出谁是谁非.
事实上,从上面的分析可以看出,这场口水战不可能有胜负出现,因为B/S与C/S具有不同的优势与特点,他们无法相互取代.例如,对于以浏览为主、录入简单的应用程序,B/S技术有很大的优势,现在全球铺天盖地的Web网站就是明证；而对于交互复杂的ERP等企业级应用,B/S则很难胜任,从全球范围看,成熟的ERP产品大多采用二层或三层C/S架构,B/S的ERP产品并不多见.
“B/S还是C/S”也就由此成了ERP的技术之痛.难道这个痛就无药可救了吗?是否有可能将B/S与C/S的优势融合呢?答案是肯定的,在这几年的发展中将B/S与C/S的优势完美地结合起来,就是说该平台的应用系统能以B/S的方式发布运行,同时又具有C/S方式的极强的可操作性.这点从该平台生成的商品化的网络协同商务管理软件上得到充分的体现!
五、B/S、C/S结构软件商业运用上的比较
管理软件是为企业服务的,企业选用管理软件不仅要从技术上考虑,还要从商业运用方面来考虑,下文将从商业运用的角度对两种结构的软件进行比较.
1,投入成本比较.B/S结构软件一般只有初期一次性投入成本.对于集团来讲,有利于软件项目控制和避免IT黑洞,而C/S结构的软件则不同,随着应用范围的扩大,投资会连绵不绝.
2,硬件投资保护比较.在对已有硬件投资的保护方面,两种结构也是完全不同的.当应用范围扩大,系统负载上升时,C/S结构软件的一般解决方案是购买更高级的中央服务器,原服务器放弃不用,这是由于C/S软件的两层结构造成的,这类软件的服务器程序必须部署在一台计算机上；而B/S结构（如e通管理系列）则不同,随着服务器负载的增加,可以平滑地增加服务器的个数并建立集群服务器系统,然后在各个服务器之间做负载均衡.有效地保护了原有硬件投资.
3,企业快速扩张支持上的比较.对于成长中的企业,快速扩张是它的显著特点.例如迪信通公司,每年都有新的配送中心成立,每月都有新的门店开张.应用软件的快速部署,是企业快速扩张的必要保障.对于C/S结构的软件来讲,由于必须同时安装服务器和客户端、建设机房、招聘专业管理人员等,所以无法适应企业快速扩张的特点.而B/S结构软件,只需一次安装,以后只需设立账号、培训即可.
其次,随着软件应用的扩张,对系统维护人才的需求有可能成为企业快速扩张的制约瓶颈.如果企业开店上百家,对计算机专业人才的需求就将是企业面临的巨大挑战之一.
抛开人力成本不说,一个企业要招到这么多的专业人才并且留住他们也是不可能的.所以,采用C/S结构软件必然会制约企业未来的发展.另外,大多数C/S结构的软件都是通过ODBC直接连到数据库的,安全性差不说,其用户数也是受限的.每个连到数据库的用户都会保持一个ODBC连接,都会一直占用中央服务器的资源,对中央服务器的要求非常高,使得用户扩充受到极大的限制.而B/S结构软件则不同,所有的用户都是通过一个JDBC连接缓冲池连接到数据库的,用户并不保持对数据库的连接,用户数基本上是无限的.
从以上的分析可以看出,B/S结构的管理软件和C/S结构软件各有各的的优势.而从国外的发展趋势来看.目前,国外大型企业管理软件要么已经是B/S结构的,要么正在经历从C/S到B/S结构的转变.从国内诸多软件厂商积极投入开发B/S结构软件的趋势来看,B/S结构的大型管理软件可能在将来的几年内占据管理软件领域的主导地位.
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信息多少的量度。1928年R.V.L.哈特莱首先提出信息定量化的初步设想，他将消息数的对数定义为信息量。若信源有m种消息，且每个消息是以相等可能产生的，则该信源的信息量可表示为I=logm。但对信息量作深入而，还是从1948年C.E.的奠基性工作开始的。在中，认为信源输出的消息是随机的。即在未收到消息之前，是不能肯定信源到底发送什么样的消息。而通信的目的也就是要使接收者在接收到消息后，尽可能多的解除接收者对信源所存在的疑义（不定度），因此这个被解除的不定度实际上就是在通信中所要传送的信息量。
信息量历史
1928年，R．V．L．哈特莱提出了信息定量化的初步设想，他将符号取值数m的对数定义为信息量，即I=log2m。对信息量作深入、系统研究的是信息论创始人C．E．仙农。1948年，仙农指出信源给出的符号是随机的，信源的信息量应是概率的函数，以信源的信息熵表示，即
，其中Pi表示信源不同种类符号的概率，i= 1，2，…，n。
例如，若一个连续信源被等概率量化为4层，即4 种符号。这个信源每个符号所给出的信息最应为
，与哈特莱公式I=log2m=log24=2bit一致。实质上哈特莱公式是等概率时仙农公式的特例。
基本内容 实际信源多为有记忆序列信源，只有在掌握全部序列的概率特性后，才能计算出该信源中平均一个符号的熵HL（U）（L为符号数这通常是困难的。如果序列信源简化为简单的一阶、齐次、遍历马氏链，则比较简单。根据符号的条件概率Pji（即前一符号为i条件下后一符号为j的概率），可以求出遍历信源的稳定概率Pi，再由Pi和Pji求出HL（U）。即如图1 。
其中H（U|V）称为条件熵，即前一符号V已知时后一符号U的不确定度。
信息量与信息熵在概念上是有区别的。在收到符号之前是不能肯定信源到底发送什么符号，通信的目的就是使接收者在收到符号后，解除对信源存在的疑义（不确定度），使不确定度变为零。这说明接收者从发送者的信源中获得的信息量是一个相对的量（H（U）-0）。而信息熵是描述信源本身统计特性的物理量，它表示信源产生符号的平均不确定度，不管有无接收者，它总是客观存在的量。
从信源中一个符号V中获取另一符号u的信息
量可用互信息表示，即
I（U；V）= H（U）-H（U|V）
表示在收到V以后仍然存在对信源符号U的疑义（不确定度）。一般情况下
I（U；V）≤H（U）
即获得的信息量比信源给出的信息熵要小。
连续信源可有无限个取值，输出信息量是无限大，但互信息是两个熵值之差，是相对量。这样，不论连续或离散信源，接收者获取的信息量仍然保持信息的一切特性，且是有限值。
信息量的引入，使通信、信息以及相关学科得以建立在定量分析的基础上，为各有关理论的确立与发展提供了保证。
信息量简介
所谓信息量是指从N个相等可能事件中选出一个事件所需要的信息度量或含量，也就是在辩识N个事件中特定的一个事件的过程中所需要提问&是或否&的最少次数.
（C. E. Shannon）应用来描述不确定性。信息是用不确定性的量度定义的.一个消息的可能性愈小，其信息愈多；而消息的可能性愈大，则其信息愈少.事件出现的小，不确定性越多，信息量就大，反之则少。
信息现代定义。[2006年，医学信息（杂志），等].
信息是物质、、信息及其属性的标示。逆信息定义
信息是确定性的增加。逆信息定义
信息是事物现象及其属性标识的集合。2002年
在上，所传输的消息是其出现的单调下降函数。如从64个数中选定某一个数，提问：“是否大于32?”，则不论回答是与否，都消去了半数的可能事件，如此下去，只要问6次这类问题，就可以从64个数中选定一个数。我们可以用二进制的6个位来记录这一过程，就可以得到这条信息。
信息多少的量度。1928年R.V.L.哈特莱首先提出信息定量化的初步设想，他将消息数的对数定义为信息量。若信源有m种消息，且每个消息是以相等可能产生的，则该信源的信息量可表示为I=logm。但对信息量作深入而，还是从1948年C.E.香农的奠基性工作开始的。
信息的统计特征描述是早在1948年把中熵的概念与引入信息理论的结果。先行考察。中的是这样表述的：存在一个态函数－熵，只有才能使的熵增加，而可逆过程不会改变孤立系统的熵。从中可以看出：一、熵及熵增是系统行为；二、这个系统是；三、熵是统计性，熵增是统计性。讨论信息的熵表述时，应充分注意这些特征的存在。并且知道，给定系统中发生的信息传播，是不可逆过程。
在中，认为信源输出的消息是随机的。即在未收到消息之前，是不能肯定信源到底发送什么样的消息。而通信的目的也就是要使接收者在接收到消息后，尽可能多的解除接收者对信源所存在的疑义（不定度），因此这个被解除的不定度实际上就是在通信中所要传送的信息量。因此，接收的信息量在无干扰时，在数值上就等于信源的，式中P(xi）为信源取第i个符号的。但在概念上，与信息量是有区别的。是描述信源本身统计特性的一个物理量。它是信源平均不定度，是信源统计特性的一个客观表征量。不管是否有接收者它总是客观存在的。信息量则往往是针对接收者而言的，所谓接收者获得了信息，是指接收者收到消息后解除了对信源的平均不定度，它具有相对性。对于信息量的说明须引入的概念。
在中，互信息的定义是：I(X；Y)=H(X）－H(X|Y），数式右边后一项称为条件熵，对离散消息可表示
，它表示已知Y以后，对X仍存在的不定度。因此，互信息I(X;Y）是表示当收到Y以后所获得关于信源X的信息量。与相对应，常称H(X)为自信息。具有三个基本性质。
①非负性：I(X;Y）≥0，仅当收到的消息与发送的消息统计独立时，互信息才为0。
②互信息不大于信源的熵：I(X;Y）≤H(X），即接收者从信源中所获得的信息必不大于信源本身的熵。仅当信道无噪声时，两者才相等。
③对称性：I(X;Y)=I(Y;X），即Y隐含X和X隐含Y 的互信息是相等的。
对于连续信源的互信息，它仍表示两个熵的差值，所以也可直接从离散情况加以推广，并保持上述离散情况的一切特性，即 实际信源是单个消息信源的组合，所以实际信源的互信息I(X;Y）也可以直接从上述单个消息的互信息I(X；Y）加以推广，即I(X;Y)=H(X)-H(X│Y）。配图相关连接
信息量计算方法
创始人C.E.Shannon，1938年首次使用比特（bit）概念：1（bit）=
。它相当于对二个可能结局所作的一次选择量。采用对取的办法，解决了不定度的度量问题。
m个对象集合中的第i个对象，按n个观控指标测度的状态集合的
全信息量TI=
从试验后的结局得知试验前的不定度的减少，就是界定的信息量，即
自由信息量FI=－∑pi
，（i=1,2，…，n）。
式中pi是与随机变量xi对应的观控权重，它趋近映射其实际状态的分布。由其内在分布构成引起的在试验前的不定度的减少，称为先验信息或谓约束信息量。风险是潜藏在尚未变之前的内在结构能（即形成该种结构的诸多作用中还在继续起作用的有效能量）中的。可以显示、映射这种作用的是
约束信息量BI=TI-FI。
研究表明，m个观控对象、按n个观控指标进行规范化控制的比较收益优选序，与其自由信息量FI之优选序趋近一致；而且各观控对象“愈自由，风险愈小”；约束信息量BI就是映射其风险的本征性测度，即风险熵。
把信息描述为，是，其存在是绝对的；信息量是熵增，是，是与信息传播行为有关的量，其存在是相对的。在考虑到系统性、统计性的基础上，认为：信息量是因具体信源和具体信宿范围决定的，描述信息潜在可能流动价值的统计量。本说法符合所要求的条件：一、“具体信源和信宿范围”构成，信息量是系统行为而不仅仅是信源或信宿的单独行为。二、界定了信息量是统计量。此种表述还说明，信息量并不依赖具体的传播行为而存在，是对“具体信源和具体信宿”的某信息潜在可能流动价值的评价，而不是针对已经实现了的信息流动的。由此，信息量实现了信息的度量。
信息量计算过程
如何计算信息量的多少？在日常生活中，极少发生的事件一旦发生是容易引起人们关注的，而司空见惯的事不会引起注意，也就是说，极少见的事件所带来的信息量多。如果用统计学的术语来描述，就是出现小的事件信息量多。因此，事件出现得越小，信息量愈大。即信息量的多少是与事件发生频繁（即大小）成反比。
⒈如已知事件Xi已发生，则表示Xi所含有或所提供的信息量
例题：若估计在一次比赛中谢军获得冠军的可能性为0.1（记为事件A），而在另一次国际象棋比赛中她得到冠军的可能性为0.9（记为事件B）。试分别计算当你得知她获得冠军时，从这两个事件中获得的信息量各为多少？
≈3.32（比特）
≈0.152（比特）
⒉统计信息量的计算公式为：
Xi —— 表示第i个状态（总共有n种状态）；
P(Xi）——表示第i个状态出现的；
H(X）——表示用以消除这个事物的不确定性所需要的信息量。
例题：向空中投掷硬币，落地后有两种可能的状态，一个是正面朝上，另一个是反面朝上，每个状态出现的为1/2。如投掷均匀的的骰子，则可能会出现的状态有6个，每一个状态出现的均为1/6。试通过计算来比较状态的不肯定性与硬币状态的不肯定性的大小。
H（硬币）= -（2×1/2）×
≈1（比特）
H（骰子）= -（1/6×6）×
≈2.6（比特）
由以上计算可以得出两个推论：
[推论1] 当且仅当某个P(Xi)=1，其余的都等于0时， H(X)= 0。
[推论2]当且仅当某个P(Xi)=1/n，i=1， 2，……， n时，H(X）有极大值log n。
信息量发展过程
被称为的今天，现代情报学理论及其应用，非常注重信息量化测度。1980年代，著名情报学家B.C.布鲁克斯，在阐述人之信息（情报）获取过程时，深入研究了感觉信息的接收过程，并将──对象的观察长度Z与从观察者到被观察对象之间的物理距离X成反比，引入情报学，提出了Z=
的假说。用此能较好地说明信息传递中，情报随时间、空间、（行业）的不同而呈现的。然而，关于用户的情报搜寻行为，在其信息来源上，“获取距离最近的比例最高，最远的比例最低”的结论，在跨域一体、存在国际互联网的今天，需要有新的理论进行新的概括。，源于实验。1846年心理学家E.H.Weber提出了韦伯公式：△I/I=k。这里，△I代表刚可感觉到的差别阈限，I代表标准刺激物理量，k是小于1的常数。后来，Fechner把这个关于差别阈限的规律称之为，并于1860年在此基础上提出了著名的费肯纳：心理的感觉量值S是物理I的，即S=cLogI，c是由特殊感觉方式确定的常数。
1957年Stevens提出：S=bIa，a与b为特征常数。究竟是服从还是服从？W.S.Togerson认为，这不能通过实验解决，而是一个在实验中进行选择的问题。G.Ekman在假定Fechner的是普遍正确的前提下，推导出是对数定律的一个特例。
有突出贡献的科学家，在1990年出版的《模糊决策分析》一书中，评介引述等对“系统的定性和定量转化，总结归纳出了一种方便可行、科学可靠的定性排序与定量转化的方法”。等之方法，在利用显在的频数信息的同时，巧妙利用了潜在的泛序信息——权数，使模糊系统简便有效地转化成明晰的工程系统。其测度模式是：
F(I)=Ln(max{I}-I+2）/Ln(max{I}+1）。
式中，I为所论对象按一定指标的排序序号，F(I）为其隶属度。实际应用中巧妙运用“自动连锁”机制，确实简便、实用、有效。所谓“自动连锁”机制，就是“评价者在评价他人他事他物的同时，不能不表现自身，不能不被评价”。
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中国通信学会
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