7.1 事务的基本概念 7.2 数据库恢复概述 7.3 故障的种类 7.4 恢复的实现技术 7.5 恢复策略 7.6 具有检查点的恢复技术 7.7 数据库镜像 7.8 Oracle的恢复技术 7.9 小结

数组是有序数据的集合 数组中的每一个元素都属于同一个数据类型 用一个统一的数组名和下标来唯一地确定数组中的元素 数组是一个在内存中顺序排列的由若干相同数据类型的元素组成的数据集合

一、移动数据通信的概念 二、移动数据通信的交换技术 三、移动数据通信网

文件概念 文件:是保存在外存储器上的一组数据 的有序集合。 文件的特点是: (1)数据长久保存 (2)数据长度不定 (3)数据按顺序存取 C语言中的文件完全是字节代码的序列 (字节流)可以看作为磁带

以先后发生过两次土质滑坡的平朔公司东露天矿边坡为研究背景,针对目前高精度岩土层界面拟合时有效数据不足和人工评价误差较大的现状,充分利用岩土层界面的地质调查点数据,有效扩充钻孔数据范围,为高精度的岩土层界面拟合提供有效数据,并利用基于Closest Point算法的结构分析模型进行Kriging插值计算,实现Kriging算法与Closest Point算法的融合,完成对露天矿边坡各岩土层的三维拟合.现场选取测量点的比对结果表明,基于Kriging与Closest Point融合算法的界面拟合,与传统的人工经验评价方法相比,能大幅提高拟合精度,且简单易行

第二章数据类型、运算符与表达式 本章的主要内容包括: 1、C语言中的数据表示 2、C语言数据类型 3、C语言的表达式计算 4、C语言的数学函数

5.1 安全性 5.2 完整性 5.3 并发控制 5.4 恢复 5.5 数据库复制与数据库镜像

3.1 SQL概述 ◼ SQL的特点 ◼ 1. 综合统一 ◼ 2. 高度非过程化 ◼ 3. 面向集合的操作方式 ◼ 4. 以同一种语法结构提供两种使用方法 ◼ 5. 语言简洁，易学易用 3.2 数据定义 3.3 查询 3.3.1 概述 3.3.2 单表查询 3.3.3 连接查询 3.3.4 嵌套查询 3.3.5 集合查询 3.3.6 小结

近年来，无人机入侵的事件经常发生，无人机跌落碰撞的事件也屡见不鲜，在人群密集的地方容易引发安全事故，所以无人机监测是目前安防领域的研究热点。虽然目前有很多种无人机监测方案，但大多成本高昂，实施困难。在5G背景下，针对此问题提出了一种利用城市已有的监控网络去获取数据的方法，基于深度学习的算法进行无人机目标检测，进而识别无人机，并追踪定位无人机。该方法采用改进的YOLOv3模型检测视频帧中是否存在无人机，YOLOv3算法是YOLO（You only look once，一次到位）系列的第三代版本，属于one-stage目标检测算法这一类，在速度上相对于two-stage类型的算法有着明显的优势。YOLOv3输出视频帧中存在的无人机的位置信息。根据位置信息用PID（Proportion integration differentiation，比例积分微分）算法调节摄像头的中心朝向追踪无人机，再由多个摄像头的参数解算出无人机的实际坐标，从而实现定位。本文通过拍摄无人机飞行的照片、从互联网上搜索下载等方式构建了数据集，并且使用labelImg工具对图片中的无人机进行了标注，数据集按照无人机的旋翼数量进行了分类。实验中采用按旋翼数量分类后的数据集对检测模型进行训练，训练后的模型在测试集上能达到83.24%的准确率和88.15%的召回率，在配备NVIDIA GTX 1060的计算机上能达到每秒20帧的速度，可实现实时追踪

在输电场景中，吊车等大型机械的运作会威胁到输电线路的安全。针对此问题，从训练数据、网络结构和算法超参数的角度进行研究，设计了一种新的端到端的输电线路威胁检测网络结构TATLNet，其中包括可疑区域生成网络VRGNet和威胁判别网络VTCNet，VRGNet与VTCNet共享部分卷积网络以实现特征共享，并利用模型压缩的方式压缩模型体积，提升检测效率，从计算机视觉和系统工程的角度对入侵输电场景的大型机械进行精确预警。针对训练数据偏少的问题，利用多种数据增强技术相结合的方式对数据集进行扩充。通过充分的试验对本方法的多个超参数进行探究，综合检测准确率和推理速度来研究其最优配置。研究结果表明，随着网格数目的增加，准确率也随之增加，而召回率有先增加后降低的趋势，检测效率则随着网格的增加迅速降低。综合检测准确率与推理速度，确定9×9为最优网格划分方案；随着输入图像尺寸的增加，检测准确率稳步上升而检测效率逐渐下降，综合检测准确率和效率，选择480×480像素作为最终的图像输入尺寸。输入实验以及现场部署表明，相对于其他的轻量级目标检测算法，该方法对输电现场入侵的吊车等大型机械的检测具有更优秀的准确性和效率，满足实际应用的需要