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一、新的数据库应用和新的数据类型 二、面向对象的数据模型 三、对象关系数据库与对象数据库 四、面向对象数据库研究中的几个特点 五、 RDBMS、 ORDBMSOODBMS和的比较
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15.1 概述 15.2 数据挖掘和数据中心库 15.3 数据仓库的支持工具 15.4 数据仓库的实现步骤 15.5 数据的粒度、分割和元数据 15.6 本章小结
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应用需求和计算机技术推动数据库技术发展。 速度快、热点多、新技术层出不穷。 学习本章,要求了解数据库技术的发展基本情 况,同时对分布式数据库、数据仓库、WEB数 据库、新一代关系型数据库、面向对象数据库 、多媒体数据库作较深了解
文档格式:PPT 文档大小:339.5KB 文档页数:47
一个数据库应用系统往往涉及到多方面的复杂的 数据信息。例如,在学生管理信息系统中,要涉 及到学生、院系、宿舍、课程、成绩等数据。再 例如,在产品销售数据库中设计到产品、类别、 仓库、销售单、销售明细单等数据。 如何将所涉及到的数据组织存入到数据库中?是 放在一个表中存放还是分放在几个表中存放?每 个表应由哪些属性组成?怎样设计才是科学合理 的呢?
文档格式:PDF 文档大小:2.58MB 文档页数:401
(一)理论课程 1《数据库原理》 2《Java 程序设计》 3《操作系统原理》 4《人工智能导论》 5《信息安全概论》 6《数据结构与算法》 7《ARM 基础》 8《嵌入式系统技术》 9《计算机科学导论》课程互动式教学大纲 10《数字电路基础》 11《智能算法应用开发》 12《Web 前端开发技术》 13《C 语言程序设计》 14《Linux 程序设计》 15《面向对象程序设计》 16《数值计算方法》 17《云平台系统》 18《云应用开发》 19《软件工程经济学》课程设计教学大纲 20《软件工程经济学》课程设计教学大纲 21《网络编程技术》 22《移动开发技术》 23《计算机网络》 24《单片机基础》课程设计教学大纲 25《计算机组成原理》课程设计教学大纲 26《大数据分析(数据挖掘)》 27《智能算法程序设计(Python)》 28《Java Web 应用开发》 29《web 开发技术》 (二)实验课程 30《数据库原理》 31《Java 程序设计》 32《操作系统原理》 33《文献检索》 34《智能算法程序设计(Python)》 35《信息安全概论》 36《数据结构与算法》 37《ARM 基础》 38《Linux 系统管理》 39《嵌入式系统技术》 40《数字电路基础》 41《智能程序应用开发》 42《Web 前端开发技术》 43《C 语言程序设计》 44《Linux 程序设计》 45《面向对象程序设计》 46《数值计算方法》 47《云平台》 48《云应用开发》 49《软件工程经济学》课程设计教学大纲(实验) 50《网络编程技术》 51《移动开发技术》 52《计算机网络》 53《单片机基础》 54《计算机组成原理》 55《大数据分析(数据挖掘)》 56《智能算法程序设计(Python)》 57《Java Web 应用开发》课程 58《web 开发技术》课程 (三)实践课程 59《C 语言程序概念实训》 60毕业设计教学大纲 61《毕业实习》教学大纲 62《程序设计技能实训》 63《计算机综合项目实训》 64《专业教育》 65《嵌入式系统技术》 66《云应用开发课程设计》 67《C 语言课程设计》
文档格式:PPT 文档大小:4.33MB 文档页数:74
• 6.1 云数据库概述 • 6.2 云数据库产品 • 6.3 云数据库系统架构 • 6.4 Amazon AWS和云数据库 • 6.5 微软云数据库SQL Azure • 6.6 云数据库实践
文档格式:PPT 文档大小:132.5KB 文档页数:46
第9章数据库与信息管理系统 9.1数据库的基本概念 9.1.1数据库的产生 9.1.2数据库系统的构成 9.1.3数据库系统的主要特性 9.1.4关系数据模型 9.2 Access2000数据库基础 9.2.1 Access2000概述 9.2.2 Access的表和查询
文档格式:DOC 文档大小:151.5KB 文档页数:15
第1章习题 1.1什么是信息?什么是数据?数据和信息有何联系与区别? 1.2数据处理和数据管理有何不同?各包括哪些内容? 1.3什么是数据库和数据库系统?数据库系统在计算机系统中处于哪个层次?
文档格式:PPTX 文档大小:1.06MB 文档页数:31
9.1 社交媒体大数据应用背景分析 9.2 社交媒体大数据行为模式识别的热点研究方向 9.3 社交媒体大数据应用创新:以跨域行为模式识别为例 9.4 社交媒体大数据跨域行为模式识别的技术体系 9.5 社交媒体行为大数据应用创新的案例分析 9.6 本章小结
文档格式:PPTX 文档大小:880.36KB 文档页数:35
8.1 教育大数据应用创新的社会背景 8.2 支撑教育大数据应用创新的云端技术 8.3 教育大数据应用创新的赋能方向 8.4 教育大数据的技术应用的创新思维 8.5 实例:基于知识图谱的教育大数据隐性知识发现 8.6 本章小结
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