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13.1 C文件概述 文件:存储在外部介质上数据的集合是操作系统 数据管理的单位 1、数据文件的改动不引起程序的改动程序与数据分离 2、冈程的数据文件中的数据数据共享 3、能保有程雇行的数据数据(定长和不定长) 流式文件:由一个个字符(字节)数据顺序组成 按存储介质: 普通文件:存储介质文件(磁盘、磁带等) 设备文件:非存储介质(键盘、显示器、打印机等) 按数据的组织形式: 文本文件:ASCI文件,每个字节存放一个字符的ASCI码 二进制文件:数据按其在内存中的存储形式原样存放
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数据控件和文本框控件进行数据库操作 Visual Basic提供了两种与Jet数据库引擎接口的方法:数据控件和数据访问对象。数据控件给 出了一些几乎不需要编程的访问现存数据的功能,允许用户将 Visual Basic的窗体与数据库方便 地进行连接。 Visual Basic的数据对象能够轻易地访问 Access、 dBase、 FoxPro、 ParADOx等数据 库中的数据,而且不需要程序员写程序
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串行数据通信要解决两个关键技术问题,一个是数据传送 ,另一个是数据转换。所谓数据传送就是指数据以什么形式进 行传送。所谓数据转换就是指单片机在接受数据时,如何把接 收到的串行数据转化为并行数据,单片机在发送数据时,如何 把并行数据转换为串行数据进行发送
文档格式:PPT 文档大小:606.5KB 文档页数:87
数据库系统担负着存储和管理数据信息的 任务数据库的安全性,就是防止非法用户使用 数据库造成数据泄露、更改或破坏,以达到保 护数据库的目的。数据库中数据必须在数据库 管理系统(DBMS)统一的严格的控制之下,只 允许有合法使用权限的用户访问,尽可能杜绝 所有可能对数据库的非法访问。一个DBMS能否 有效地保证数据库的安全性是它的主要性能指 标之一
文档格式:PPT 文档大小:0.98MB 文档页数:64
数据仓库一数据挖掘的有效平台 数据仓库中的数据清理和数据集成,是数据挖掘的重要数据预处理步骤,数据仓库提供OLAP工具,可用于不同粒度的数据分析
文档格式:DOC 文档大小:221KB 文档页数:8
数据是C++程序的重要组成部分,是程序操作的对象,它们具有一定的数据名称、数据 类型、存储类型、作用域和生存期等属性。 数据名称是程序员为某一数据所指定的标识符。数据类型确定了数据占用内存区域的大 小和数据存放形式。存储类型则规定了数据在内存中的位置和生存期。作用域确定了数据可 以使用的范围。生存期则说明了数据占用的内存时间
文档格式:PPT 文档大小:7.39MB 文档页数:80
•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
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数据通信基本概念 数据通信系统基本结构 信息、数据、信号 数据通信的主要技术指标 数据传输方式 串行通信、并行通信 单工通信、半双工通信、全双工通信 基带传输、频带传输、宽带传输 数据的同步技术 异步传输、同步传输 数据编码技术 数字数据信号 模拟传输 幅移键控ASK、频移键控FSK、 相移键控PSK 数字传输 不归零码NRZ、曼彻斯特编码、 差分曼彻斯特编码 模拟数据信号 模拟传输 调幅、调频、调相 数字传输 脉冲编码调制PCM 多路复用技术 时分多路复用、频分多路复用、波分多路复、码分多路复用 数据交换技术 电路交换、报文存储转发交换、报文分组存储转发交换(数据 报方式、虚电路方式) 传输介质 传输介质类型与特点 差错控制技术 检错码、纠错码和差错控制机制
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在经典计量经济学模型中,所利用的数据(样本观测值)的一个特征是 ,或者只利用时间序列数据(time series),或者只利用截面数据(cross section) 。我们经常遇到在同一时间包含不同截面成员信息的数据,或在若时间区 间观测到相关的一些截面成员的数据。例如许多欧洲国家的GDP时间序列数 据,或者是一段时间不同地区的失业状态数据。我们称这些数据为联合利用 时间序列/截面数据(Pooled time series, cross section)有的书中也称这类 数据为面板数据(panel data),指在时间序列上取多个截面,在这些截面上同 时选取样本观测值所构成的样本数据
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