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⚫ 空间分析是分析空间数据的技术的通称。 ⚫ 这些技术从宏观上区分,可以归纳为: ⚫ 1)空间图形数据的拓扑运算; ⚫ 2)非空间属性的数据运算; ⚫ 3)空间和非空间属性的联合运算等
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本书对数据库的讨论及前几章中提供的信息都说明,当前各种公共数据库中的序列信息的数 量正急剧增加。与我们已知的核酸序列一样,所有蛋白质序列,无论是直接测得还是由核酸 序列中的开放阅读框转换而来,都包含有决定其结构功能的内在信息。可惜用实验方法获取 这些信息的速度远远赶不上单纯序列数据产生的速度。象圆二色谱、旋光色散、X光晶体衍射 和核磁共振都是确定结构特征的强有力技术,但它们的实现需要大量时间,并对技术和技巧 都有很高要求
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为了让计算机处理各种数据,首先就应该把 源数据输入到计算机中;计算机处理结束后,再 将目标数据信息以人能够识别的方式输出。C语 言中的输入输出操作,是由C语言编译系统提供 的库函数来实现
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一、实体与联系 二、关系模型 三、关系模型规范化 四、关键字 五、数据的完整性
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4.1 数据依赖 4.2 范式 4.3 关系模式的规范化
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8.1用户自定义数据类型 8.2默认值 8.3规则 8.4用户自定义函数
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1.1 SOL Server简介 1.2 SOL Server的安装和配置 1.3 SOL Server2000的启动 1.4选课数据库(ⅩK)
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3.1 遗漏变量 3.2 无关变量 3.3建模策略:“由小到大”or“由大到小” 3.4 解释变量个数的选择 3.5 对函数形式的检验 3.6 多重共线性 3.7 极端数据 3.8 虚拟变量 3.9 经济结构变动的检验 3.10 缺失数据与线性插值 3.11 变量单位的选择
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本书面向地理问题,基于Excel软件,讲述了大量数学方法的应用思路和过程。教学内容涉及回归分析、主成分分析、聚类分析、判别分析、时(空)间序列分析、Markov链、R/S分析、线性规划、层次分析法、灰色系统GM(1,N)建模和预测方法,如此等等。通过模仿本书讲授的计算过程,读者可以加深对有关数学方法的认识和理解,并且掌握很多Excel的应用技巧。本书最初以北京大学研究生地理数学方法的辅助教材身份出现,但实际上是作者对Excel计算功能深度开发的一系列试验成果的集合。书中绝大多数计算过程设计为作者首创,在国内外其他教科书中不能见到。这本书的初稿和修改稿先后在北京大学城市与环境专业研究生中试用七年,获得学生的广泛好评。书中内容曾经被其他高校和研究所的学生多次拷贝
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