第一节数据结构讨论的范畴 一、算法+数据结构=程序设计 很多数值计算问题的数学模型通常可用一组线性或非线性的代数方程组或微分方程组来描述,而大量非数值计算问题的数学模型正是本门课程要讨论的数据结构

ORACLE为信息系统提供了一个开放、综合、集 成的方法。使用ORACLE数据库进行信息系统开 发的步骤可以归纳为如下过程:

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数据库原理及应用是数据库类软件开发过程的分 析与设计的基础知识,是学习数据库语言必不可 少的后续知识,是目前各级各类学校学习大型数 据库管理系统的首选教材

数据类型(Type) 一、数据类型:是数据结构的表现形式 二、决定了该类型的变量或者常量的取值范围 三、决定了该类型的变量或者常量可以执行哪些操作

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一.基本思想: 第一趟排序在所有待排序的n个记录中选出 关键字最小的记录,将它与数据表中的第一个 记录交换位置,使关键字最小的记录处于数据 表的最前端;第二趟在剩下的n-1个记录中再选 出关键字最小的记录,将其与数据表中的第二 个记录交换位置;重复这样的操作,排序共进 行n-1趟,最终可实现数据表的升序排列

6.1 操作系统安全技术 • 6.1.1 基本概念 • 6.1.2 可信计算机评价标准(TCSEC) • 6.1.3 操作系统安全的基本原理 • 6.1.4 操作系统安全机制 • 6.1.5 Linux的安全 6.2 数据库安全技术 • 6.2.1 传统数据库安全技术 • 6.2.2 外包数据库安全 • 6.2.3 云数据库/云存储安全 6.3 可信计算技术 • 6.3.1 概念和基本思想 • 6.3.2 TCG可信计算系统

· 数据域的基本概念 · 数据域测试系统与仪器 · 逻辑分析仪的组成、原理和应用 · 可测性设计技术 · 数据域测试的应用

•本章内容介绍了数据可视化的相关知识。数据可视化在大数据分析中具有非常重要的作用，尤其从用户角度而言，它是提升用户数据分析效率的有效手段。•可视化工具包括入门级工具、信息图表工具、地图工具、时间线工具和高级分析工具，每种工具都可以帮助我们实现不同类型的数据可视化分析，可以根据具体应用场合来选择适合的工具。•介绍了一些典型的数据可视化案例，从中可以深刻感受到数据可视化的魅力和重要作用。 10.1 可视化概述 10.1.1 什么是数据可视化 10.1.2 可视化的发展历程 10.1.3 可视化的重要作用 10.2 可视化工具 10.2.1 入门级工具 10.2.2 信息图表工具 10.2.3 地图工具 10.2.4 时间线工具 10.2.5 高级分析工具 10.3 可视化典型案例 • 10.3.1 全球黑客活动 • 10.3.2 互联网地图 • 10.3.3 编程语言之间的影响力关系图 • 10.3.4 百度迁徙 • 10.3.5 世界国家健康与财富之间的关系 • 10.3.6 3D可视化互联网地图APP 10.4 可视化工具实践 • 10.4.1 D3可视化库使用指南 • 10.4.2 Easel.ly信息图制作实践 • 10.4.3 数据可视化之魔镜 • 10.4.4 数据可视化之ECharts