• 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

Ｃ语言定义的几种基本数据类型，它们有规定 的类型说明符、数据长度及数据组织和存储形式， 程序设计时可直接用它们来定义数据对象。 在实际应用中仅有这些基本数据类型是不够的, 为了增强数据的表示能力,能够使用各种数据,常需 要各种新的数据类型来满足问题求解的需要。 例如,一个传统的例子:

本章重点内容 一、根据需要设计数据窗口对象 二、熟悉数据窗口画板及其基本操作 三、理解不同的数据源和显示风格 四、设置数据窗口的各种对象和属性 五、数据窗口的打印设置 六、统计图表的使用 七、数据库开发常用功能的实现方法

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

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

在线性表中,数据元素之间仅有线性关系,除第一个元素 外每个数据元素只有一个直接前趋,除最后一个元素外,每个 数据元素只有一个直接后继.在树形结构中,数据元素之间有 明显的层次关系,每一层上的数据元素可能和下一层中多个元 素相关,但只能和上一层中一个元素相关.而在图形结构中, 任意两个数据元素之间都可能相关,即结点之间的关系可以是 任意的.所以图是一种较线性表和树更为复杂的数据结构

文件：存储在外部介质上数据的集合,是操作系统数据管理的单位使用数据文件的目的 1、数据文件的改动不引起程序的改动——程序与数据分离 2、不同程序可以访问同一数据文件中的数据——数据共享

通过构建基于大数据的城市多模式交通系统协同优化平台,能够有效整合跨部门、跨区域的交通大数据资源,并充分挖掘海量数据中蕴含的价值信息,突破综合交通大数据应用关键技术,对未来城市多模式交通系统的规划、运营及管理提供有力的支持与支撑致力于在城市群综合交通大数据应用技术方向取得创新性成果,推动大数据与智能交通系统的融合,培育交通大数据产业

数据库技术的产生与发展 数据库系统 数据模型 关系数据库 SQL Server 2008数据库概述 Transact-SQL语言简介 关系模型、关系运算、关系数据库设计

从数据分析的角度看,数据挖掘可以分为描述 性挖掘和预测性挖掘 描述性挖掘:以简洁概要的方式描述数据,并提供 数据的有趣的一般性质。 预测性数据挖掘:通过分析数据建立一个或一组模 型,并试图预测新数据集的行为