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

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第一节 中国学术期刊（网络版） 第二节 中文科技期刊数据库（维普资讯-中文期刊服务平台） 第三节 万方数据的中国学术期刊数据库 附 录 龙源期刊网

3.1 引言 3.2 数据通信与远动数据网络 3.3 远动信息编码的基本理论 3.4 数据传输规约 3.5 MODBUS规约简介

2.1 关系模型概述 2.2 关系数据结构 2.3 关系的完整性

7.1 创建视图 7.1.1 什么是视图 7.1.2 使用向导创建本地视图 7.1.3 使用视图设计器创建本地视图 7.1.4 创建远程视图 7.1.5 使用CREATE SQL VIEW命令创建视图 7.2 利用视图访问和更新数据 7.2.1 数据库视图的操作 7.2.2 利用视图更新数据

一、分类: 1 预测分类标号(或离散值) 2 根据训练数据集和类标号属性,构建模型来分类现有数据,并用来分类新数据

第8章数据插值、函数逼近问题的计算机求解 一、插值与数据拟合 二、样条插值与数值微积分问题求解 三、由已知数据拟合数学模型 四、特殊函数及曲线绘制 五、信号分析与数字信号处理基础

第一章、数据挖掘概论 数据挖掘:数据库中的知识挖掘(KDD)

针对轧钢生产中大批过程数据没有被用于提高厚度质量的现象,提出了一种基于减法聚类的带钢厚度数据驱动在线建模方法.首先通过减法聚类将输入空间划分为一些小的局部空间,在每个局部空间中用最小二乘支持向量机建立子模型,子模型加权输出作为带钢厚度的离线模型;然后当在线数据不断增加时,通过在线减法聚类算法实时调整局部空间,子模型的参数采用最小二乘支持向量机的递推算法进行相应的在线辨识,子模型的预测输出作为模型的最后输出.实验结果表明,该方法具有良好的预测精度和较强的在线学习能力