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河南中医药大学:《数据库原理 The Principle of Database》课程教学资源(课件讲稿)第二章 关系数据库 第四讲 关系模型、关系代数
文档格式:PDF 文档大小:2.98MB 文档页数:67
关系模型 ◦ 关系数据结构 ◦ 关系操作 ◦ 关系的完整性约束 关系代数 ◦ 集合计算 ◦ 关系运算 关系演算 ◦ 元组关系演算语言ALPHA ◦ 域关系演算语言QBE
北京邮电大学:《数据库设计与开发》第一章(1-2)关系代数
文档格式:PPT 文档大小:165.5KB 文档页数:33
关系模型的重要部分是关系操纵,关系 代数是一种抽象的查询语言,是关系数 据操纵语言的一种传统表达方式,它是 用对关系的运算来表达查询的。利用关 系代数可以演示一个查询语言从关系数 据库系统中检索信息的潜力,可以用最 简单的形式来表达所有关系数据库查询 语言必须完成的运算的集合,这些基本 的运算对解释标准查询语言SQL如何被执 行很有帮助,同时也有利于培养关系运 算的思维能力
西北农林科技大学:《人力资源管理》课程PPT教学课件(讲稿)第十一章 劳动关系
文档格式:PPT 文档大小:82KB 文档页数:25
概念 劳动关系 劳动者与所在单位之间在劳动过程中发生的关系。 企业所有者、经营者、普通职工及其工会组织之间在 企业的生产经营活动中形成的各种责、权、利关系, 主要包括:所有者与全体职工(包括经营管理人员) 的关系;经营管理者与普通职工的关系;经营管理者 与工人组织的关系;工会与职工的关系
《数理逻辑》课程教学资源(PPT课件讲稿)第10章 关系
文档格式:PPT 文档大小:1.61MB 文档页数:150
10.1 二元关系 10.2 关系矩阵和关系图 10.3 关系的逆、合成、限制和象 10.4 关系的性质 10.5 关系的闭包 10.6 等价关系和划分 10.7 相容关系和覆盖 10.8 偏序关系
东南大学:《离散数学》课程教学资源(PPT课件讲稿)第三章 集合论(集合与关系)
文档格式:PPT 文档大小:1.58MB 文档页数:130
集合论是研究集合的一般性质的数学分支,它研究集合不依赖于组成它的事物的特性的性质。在现代数学中,每个对象(如数、函数等)本质上都是集合,都可以用某种集合来定义。数学的各个分支,本质上都是在研究这种或那种对象的集合的性质。集合论已成为全部现代数学的理论基础。集合论的特点是研究对象的广泛性。它总结出由各种对象构成的集合的共同性质,并用统一的方法来处理。因此,集合论被广泛地应用于各种科学和技术领域。 §1集合的概念和表示法 §2集合的运算 §3序偶与笛卡尔积 §4关系及其表示 §5关系的性质 §6复合关系和逆关系 §7关系的闭包运算 §8集合的划分和覆盖 §9等价关系与等价类 §10相容关系 §11序关系
《运筹学》课程教学讲义(Operations Research)第十二章(12.2)统筹图中有关参数的计算
文档格式:DOC 文档大小:218.5KB 文档页数:5
12.2统筹图中有关参数的计算 关键路线(critical path):统筹图中从总开工事项顶点到总完工事项顶点的最长的有向路 华罗庚先生称关键路线为主要矛盾线 关键路线的长度:关键路线上各工序时间之和 关键工序:关键路线上的工序
《行政论坛》:西方政治与行政关系的历史演变及趋势
文档格式:PDF 文档大小:303.91KB 文档页数:4
在西方政治与行政的发展过程中,政治与行政的关系一直是一个悬而未决的实践和理论问题。本文以西方主要国家为参照,考察了其在近代以来在政治与行政关系上,由政治化行政关系,经政治与行政二分关系,到政治行政混合关系的演变过程,揭示这种关系可能的发展方向,及隐含在西方社会政治经济制度中的导致其政治与行政关系发展的内在动因,即民主与效率的矛盾
西安交通大学:《管理学基础》课程教学课件(PPT讲稿)竞聘的策略与实践(一)
文档格式:PPT 文档大小:133KB 文档页数:13
一、竞聘策略:指定岗位的竞聘 1、全面理解岗位 仔细阅读竞聘说明书,特别是岗位的职责、任 务结构、权力隶属关系; 重点理解岗位所需要的胜任能力 该岗位与其它岗位的关联关系; 该岗位与招聘单位重点关注问题的关系; 该岗位与地方经济社会发展的关系; 该岗位与国内外大环境的关联关系
东南大学远程教育:《离散数学》课程教学资源(PPT课件讲稿)第三章 集合论(集合与关系)
文档格式:PPT 文档大小:1.58MB 文档页数:130
§1集合的概念和表示法 §2集合的运算 §3序偶与笛卡尔积 §4关系及其表示 §5关系的性质 §6复合关系和逆关系 §7关系的闭包运算 §8集合的划分和覆盖 §9等价关系与等价类 §10相容关系 §11序关系
基于定量关联规则树的分类及回归预测算法
文档格式:PDF 文档大小:340.78KB 文档页数:7
为了解决基于Apriori的分类关联规则算法挖掘数值型数据时效率和准确率偏低的问题,提出基于定量关联规则树的分类及回归预测算法.采用改进的定量关联规则算法挖掘数值型数据生成关联规则库,并基于关联规则树结构实现分类及回归预测.研究结果表明:改进的Apriori定量关联规则挖掘算法提高了分类预测的准确率并降低了计算复杂度;而采用关联规则树结构可使分类与回归预测时间明显加快,提高了样本匹配学习的速度
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