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

建立快速有效的针对大规模文本数据的聚类分析方法是当前数据挖掘研究和应用领域中的一个热点问题.为了同时保证聚类效果和提高聚类效率，提出基于\互为最小相似度文本对\搜索的文本聚类算法及分布式并行计算模型.首先利用向量空间模型提出一种文本相似度计算方法；其次，基于\互为最小相似度文本对\搜索选择二分簇中心，提出通过一次划分实现簇质心寻优的二分K-means聚类算法；最后，基于MapReduce框架设计面向云计算应用的大规模文本并行聚类模型.在Hadoop平台上运用真实文本数据的实验表明：提出的聚类算法与原始二分K-means相比，在获得相当聚类效果的同时，具有明显效率优势；并行聚类模型在不同数据规模和计算节点数目上具有良好的扩展性

第一节数据结构基本概念 一、信息、数据与信息载体 信息:用来刻划现实世界中各种事物的一些 特征及事物之间的关系。 数据:由计算机加工过的信息。 信息载体:承载信息的各种数码、符号、文字、 图像及电、磁、光、声音等

第7章构造数据类型 一、构造数据类型:共用体、用户自定义类型 7.1数组 一组同类型的若干个(已知个数)多个相关变量的数据集合

在程序运行时,程序本身和数据一般都存放在内存中 。当程序运行结束后,存放在内存中的数据被释放。 如果需要长期保存程序运行所需的原始数据,或程序 运行产生的结果,就必须以文件形式存储到外部存储介质上。 11.1C语言文件概述 11.2文件的打开与关闭 11.3文件的读写操作 11.4位置指针与文件定位 11.5出错检测

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

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

出于减小试验误差的目的,试验者可以通过局部控制技术控制试验地土壤肥力的梯度影 响,以及通过小区技术控制无规律的斑块状土壤肥力变化影响。但在试验完成以后,仍然会 有对试验结果预料之中或预料之外的影响,此时,对这些外界影响的消除或减小统计学上称 之为统计控制。本章就通称为统计控制技术的异常数据的检测和协方差分析予以介绍 第一节试验资料中异常数据的检测 异常数据( Outlier):误差超出误差分布允许概率限的变数资料,称之为异常数据

表格是一种简明、概要的表意方式。其结构严谨,效果直观,往往一张表格可以代 替许多说明文字。因此,在编辑排版过程中就常常要处理到表格。 文档表格还可以当作数据库,对它们执行简单的数据库功能,例如,数据的添加、 检索、分类、排序等,这些功能给用户管理文档表格提供了很大的方便,简化了对表格 的处理工作。如果用户能够熟练地运用文档的数据库功能,可以提高对表格的处理能 力,从而提高工作效率。用户可以将文档中的数据以图表的形式直观地表达出来,这时 就可以通过使用插入Word2002中的 Graph200 22 Chart对象来实现

1. 使用UML进行数据库设计 数据库建模传统方法：E-R图。仅对数据建模，不能对行为建模，如触发器、存储过程等建模