第一章概论自测题答案 一、填空题 1.数据结构是一门研究非数值计算的程序设计问题中计算机的操作对象以及它们之间的关系 运算等的学科。 2.数据结构被形式地定义为(D,R),其中D是数据元素的有限集合,R是D上的关系有限 集合

IP协议为传输协议提供了基本(不可靠、无连接)的发 送服务。所有的TCP、UDP、ICMP数据都以IP数据报格 式传输IP负责获取信息并发送到目的主机和网络。 不可靠(unreliable):它不保证IP数据报能成功地 到达目的地,仅提供最好的传输服务。如发生某种错 误时,IP有一个简单的错误处理算法:丢弃该数据报 ,然后发送ICMP消息报给信源端。任何要求的可靠性 必须由上层来提供(如TCP)

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

5.1 引子 5.2 基础不牢，地动山摇 5.3 教育大数据应用创新的领域特点分析 5.4 本章小结

第一章概述 研究对象:信息的表示方法、数据的组织方法、操作算法设计 意义地位:数据结构+算法=程序 程序设计的基础 系统软件的核心

输入输出方法 AVA 只有缓冲区满时才会将数据送到输出流 Java在输出数据流中,当对方尚未将数据取走 时,程序就会被阻塞. 有时要人为地将尚未填满的缓冲区中的数据 送出,使用 flusho方法

出于减小试验误差的目的,试验者可以通过局部控制技术控制试验地土壤肥力的梯度影 响,以及通过小区技术控制无规律的斑块状土壤肥力变化影响。但在试验完成以后,仍然会 有对试验结果预料之中或预料之外的影响,此时,对这些外界影响的消除或减小统计学上称 之为统计控制。本章就通称为统计控制技术的异常数据的检测和协方差分析予以介绍 第一节试验资料中异常数据的检测 异常数据( Outlier):误差超出误差分布允许概率限的变数资料,称之为异常数据

上一章中的两个改进的加法机清晰地解释了数据路径的概念。在整个电路中， 8位值从一 个部件传到另一个部件。它们是加法器、锁存器、选择器的输入，经过运算或操作又从这些 部件输出。这些数由开关定义，最后由灯泡来表示结果。可以认为电路中的数据路径的宽度 是8位。可是，为什么一定是8位，而不是6位、7位、9位或1 0位呢？

数据库技术是 60 年代初开始发展起来的一门数据管理自动化的综合性新技术。数据库 的应用领域相当广泛，从一般事务处理，到各种专门化数据的存储与管理，都可以建立不同 类型的数据库。建立数据库不仅仅是为了保存数据，扩展人的记忆，而主要是为了帮助人们 去管理和控制与这些数据相关联的事物。地理信息系统中的数据库就是一种专门化的数据 库，由于这类数据库具有明显的空间特征，所以有人把它称为空间数据库，空间数据库的理 论与方法是地理信息系统的核心问题

针对分类数据, 通过数据对象在属性值上的集中程度定义了新的基于属性值集中度的类内相似度(similarity based on concentration of attribute values, CONC), 用于衡量聚类结果中类内各数据对象之间的相似度; 通过不同类的特征属性值的差异程度定义了基于强度向量差异的类间差异度(dissimilarity based on discrepancy of SVs, DCRP), 用于衡量两个类之间的差异度.基于CONC和DCRP提出了新的分类数据聚类有效性内部评价指标(clustering validation based on concentration of attribute values, CVC), 它具有以下3个特点: (1)在评价每个类内相似度时, 不仅依靠类内各数据对象的特征, 还考虑了整个数据集的信息; (2)采用几个特征属性值的差异评价两个类的差异度, 确保评价过程不丢失有效的聚类信息, 同时可以消除噪音的影响; (3)在评价类内相似度及类间差异度时, 消除了数据对象个数对评价过程的影响.采用加州大学欧文分校提出的用于机器学习的数据库(UCI)进行实验, 将CVC与类别效用(category utility, CU)指标、基于主观因素的分类数据指标(categorical data clustering with subjective factors, CDCS)指标和基于信息熵的内部评价指标(information entropy, IE)等内部评价指标进行对比, 通过外部评价指标标准交互信息(normalized mutual information, NMI)验证内部评价效果.实验表明相对其他内部评价指标, CVC指标可以更有效地评价聚类结果.此外, CVC指标相对于NMI指标, 不需要数据集以外的信息, 更具实用性