数据库不仅仅存储数据,事实上它为用户提供信息。因此,数据库安全不仅要考虑保护敏感数据,而且要考 虑使用户以受控制的方式检索数据的机制。这里强调了把数据库安全和操作系统安全区分开来。比起对数据的访 问控制,我们应该更强调对信息的访问控制。尽管保护数据的安全是一个重要问题,但我们绝对应该把控制集中 在请求访问的目标上

第13章数据备份与恢复 13-1备份和恢复概述 13-2备份设备 13-3备份数据库 13-4恢复数据库 备份和恢复组件是 SQL Server的重要组成部分.备份和恢复是数据库管理员维护数据库安全性和完整性的主要操作。本章主要介绍了备份基础、备份类型、恢复模型和备份设备,并详述了备份数据库和恢复数据库w的具体方法

6.1 数据库设计概述 6.1.1 数据库和信息系统 6.1.2 数据库设计的特点 6.1.3 数据库设计方法简述 6.1.4 数据库设计的基本步骤 6.2 需求分析 6.2.1 需求分析的任务 6.2.2 需求分析的方法 6.2.3 数据字典

1.4对象关系数据库 传统关系型仅支持简单数据类型;不支持数组、 嵌套和递归的数据结构,给新型数据模型-面向 对象的数据模型提供了应用背景。 面向对象的程序设计思想和技术促进了面向对象 的数据模型的实现和应用-00DBS(面向对象数据库)

针对部分聚类算法对数据输入顺序敏感的问题,定义了不干涉序列指数,提出了应用不干涉序列指数对分类数据进行加权排序的方法,并基于该方法对受数据输入顺序影响的CABOSFV_C分类数据高效聚类算法进行改进,提出了考虑加权排序的聚类算法(CABOSFV_CSW),消除了算法对数据输入顺序的敏感性.采用UCI基准数据集进行实验,发现应用加权升序排序的CABOSFV_CSW算法在处理分类数据时,聚类质量较原始CABOSFV_C算法和其他受数据输入顺序影响的算法在准确性上有改善,在稳定性上有显著提高

为实现弹药传输机械臂中不可测参数的辨识,建立了机械臂的虚拟样机,并将其作为样本数据的来源;考虑到样本数据的连续性和平滑特性,使用函数型数据分析和函数型主成分分析对样本数据进行了特征提取,并利用提取的特征参数和待辨识参数作为训练样本对极限学习机(ELM)进行了训练.为提高极限学习机的辨识精度和泛化能力,利用粒子群算法对极限学习机的输入层与隐含层的连接权值和隐含层节点的阈值进行了优化.最后,分别利用仿真数据与测试数据对此方法进行了验证,仿真数据的辨识结果表明,优化后的极限学习机具有更高的辨识精度和泛化能力;同时,通过对比将测试数据的辨识结果代入模型中进行仿真得到的支臂角速度与测试角速度,验证了此方法的可行性和有效性

冶金热力学数据库应用系统是专用数据库系统,它的数据库管理系统与通用数据库管理系统相比,简化了数据库定义功能。为了实现数据对应用程序的独立性,应用程序自行定义所需要的局部逻辑数据结构。它的数据文件是建立在Vos2操作系统的文件管理系统所提供的直接文件之上,自己编写的二级索引顺序文件

第1章数据库原理概述 1.1数据库技术的发展 1.2数据库系统的组成 1.3数据库体系结构 1.4数据模型 1.5E-R方法 1.6关系数据库设计理论 1.7数据库设计步骤 1.8关系数据库设计实例

绪论 统计与统计学 统计学的分科 统计学与其它学科关系 统计数据的搜集 数据的计量与类型 统计数据的来源 调查方案设计 统计数据的质量 统计数据整理和显示 数据的预处理 品质数据的整理与显示 数值型数据整理与显示 统计表 数据分布特征的测度 集中趋势的测度 离散和程度的测度 偏态和峰度的测度 时间序列分析 时间序列的对比分析 长期趋势分析 指数 指数编制的基本问题 加权指数 指数体系

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