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10.1 数据库检索 10.2 反应查询 10.3 表单的制作 10.4 数据库连接 10.5 建立自己的数据库 10.6 制作子表单
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受探测环境制约,隧道超前地质预报过程中探地雷达反射波往往具有“弱信号,强干扰”的特征,给数据处理和解译带来极大的困难。将剪切变换(shearlet变换,ST)引入探地雷达信号处理,根据有效信号和干扰信号在剪切域中不同尺度、不同方向上的能量差异,提出一种基于自适应阀值的随机干扰去除方法,并通过正演模拟数据验证了该方法在随机干扰去除上的优势;在此基础上针对隧道超前地质预报中常见的能量接近、频率异常干扰信号,以实际数据为例说明小波变换(WT)对其去除效果;从而进一步提出小波变换与剪切变换联合干扰压制方法,即首先使用小波变换对异常频率干扰进行分离,然后采用基于自适应阀值的剪切变换对随机干扰进行压制。现场溶洞探测案例应用效果表明,本文所提出的方法能在去除干扰的同时很好地保留有效信号,根据处理后的波形堆积图可以很好地凸显地质异常区域,从而提高探地雷达资料解译精度
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路由器的工作过程:从某个端口收到一个数据包,它首先 把链路层的包头去掉(拆包),读取目的IP地址,然后查找路 由表,若能确定下一步往哪送,则再加上链路层的包头(打 包),把该数据包转发出去;如果不能确定下一步的地址,则 向源地址返回一个信息,并把这个数据包丢掉
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3.1计算机中数据的表示与数制之间的转换 3.2机器数的编码表示及加减运算 3.3二进制乘除法运算 3.4浮点数的运算方法 3.5浮点数设计 3.6数据校验码 3.7高级数据表示
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基于语义角色分析,提出了一种三元组涉恐事件实体属性抽取方法,为网络空间涉恐活动的监测及预警提供技术支持。首先,基于西北政法大学“反恐怖主义信息网”文本语料数据进行数据采集和清洗等预处理工作,采用朴素贝叶斯文本分类算法识别涉恐事件文本,并采用关键词提取算法TF-IDF(Term frequency-inverse document frequency,词频-逆文档频率)构建涉恐专有词库,结合自然语言处理技术构建带词性的涉恐专有词库。然后通过语义角色分析、句法依存分析,提取了主语谓语宾语关系、定语后置动宾关系、人名//地名//机构和介宾关系主谓动补4类涉恐三元组结构。最后,利用正则表达式及带词性的涉恐专有名词分析,在4类三元组短文本中提取出恐怖事件发生时间、发生地点、伤亡情况、攻击方式、武器类型和恐怖组织6类实体属性。对采集的4221篇文章数据进行实验分析,6类实体属性抽取的测评结果F1值均超过80%,对网络空间的涉恐事件监测及预警,维护社会公共安全具有重要现实意义
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What is the stream? (什么是流?) 一、流是数据的有序序列,流可分为输入流和输出流 二、输入流指从某个数据来源输入的数据序列
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一、熟悉公式和函数的基本概念,了解其基本用法 二、掌握数据清单的使用方法 三、初步掌握数据排序、筛选的基本方法
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9.1网络数据库的并发控制 9.1.1事务 9.1.2并发控制的必要性 9.1.3基于锁的并发控制技术 9.1.4其它并发控制技术
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6.3.1Web数据库应用的三层体系结构 6.3.2数据库与Web的交互
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黏度是冶金熔渣的基本物理性质,其大小直接影响到反应速率、熔渣分离效果等冶炼过程。通过深入探索熔渣黏度与其结构的关系,在分析熔渣黏度与其(NBO/T)比值(即单个聚合物粒子所拥有的非桥氧数量)相互关系的基础上,本文提出基于(NBO/T)比值的多元熔渣黏度计算模型。首先建立SiO2–∑MxO简单渣系的黏度计算模型,通过拟合纯氧化物和SiO2–MxO二元渣系的黏度数据得到模型参数,拟合平均误差在9%~18.5%之间;随后将该模型扩展至SiO2–Al2O3–∑MxO多元渣系的黏度计算,针对Al2O3在熔渣中同时表现出酸性氧化物和碱性氧化物的特点,在计算SiO2–Al2O3–MxO三元渣系黏度时,将其中的Al2O3拆分为酸性物质和碱性物质来计算(NBO/T)比值和黏度活化能。在SiO2–MxO二元系模型参数的基础上,通过拟合SiO2–Al2O3–MxO三元渣系的黏度数据得到含Al2O3渣系的模型参数,拟合平均误差在10%~25%之间。利用该模型计算了SiO2–Al2O3–CaO–MgO–FeO–Na2O–K2O–Li2O–BaO–SrO–MnO多元复杂渣系及其子体系的黏度值,计算平均误差在25%以内,取得了较好的预报效果。本模型基于熔渣结构理论,并借鉴了经验模型的数据处理方式,在预报效果和适用范围上都优于传统经验模型,在计算方式上比结构模型要简单
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