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福州大学:《数据结构》课程教学资源(试卷习题)复习
文档格式:DOC 文档大小:103KB 文档页数:12
第一章 数据结构概论 1.1 判断下列叙述的对错。如果正确,在题前打“”,否则打“”。 (1) 数据元素是数据的最小单位。 (2) 数据结构是数据对象与对象中数据元素之间关系的集合
《计算机硬件基础》课程教学资源(PPT讲义课件)第八章 软件应用程
文档格式:PPT 文档大小:242.5KB 文档页数:50
一、数据库管理程序 1.1数据库技术的发展 数据管理经历了人工管理、文件系统和数据库系统三个发展阶段。 人工管理阶段 20世纪50年代中期以前,计算机主要用于科学计算。当时在硬件方面, 外存储器只有磁带、卡片和纸带,没有磁盘等可以随机访问、直接存取 的设备;在软件方面,没有专门管理数据的软件,没有操作系统,数据 处理的基本方式是批处理。该阶段数据处理的特点是:
《IP数据报知识点》 第15次课 IP数据报格式、封装、分组重组
文档格式:PPT 文档大小:203.5KB 文档页数:13
本次课主要内容: 1.IP数据报的格式及主要字段的功能 2.IP数据报的分片与重组 本次课重点: 1.IP数据报的格式及主要字段的功能 2.IP数据报的分片与重组 本次课难点: 1.IP数据报的分片与重组
湖南农业大学:《C语言程序设计》第九章 C文件概述(张林峰)
文档格式:PPT 文档大小:122KB 文档页数:44
文件(file)一般指:存储在外部介质上数据的集合。数据是 以文件的形式存放在外部介质(如磁盘)上的,操作系统是 以文件为单位对数据进行管理的,也就是说,如果想找存在外 部介质上的数据,必须先按文件名找到所指定的文件,然后再 从该文件中读取数据。要向外部介质上存储数据也必须先 建立一个文件(以文件名标识),才能向它输出数据
《数据库系统原理及应用教程》第7章 关系数据库理论(黄永慧)
文档格式:PPT 文档大小:677KB 文档页数:65
前面已经讲述了关系数据库、关系模型的基本概念以 及关系数据库的标准语言。 如何使用关系模型设计关系数据库,也就是面对一个 现实问题,如何选择一个比较好的关系模式的集合, 每个关系又应该由哪些属性组成。这属于数据库设计 的问题,确切地讲是数据库逻辑设计的问题,有关数 据库设计的全过程将在第6章详细讨论
《数据库系统原理及应用教程》第6章 数据库设计(黄永慧)
文档格式:PPT 文档大小:428.5KB 文档页数:106
数据库设计是指根据用户需求研制数据库结构 的过程,具体地说,是指对于一个给定的应用 环境,构造最优的数据库模式,建立数据库及 其应用系统,使之能有效的存储数据,满足用 户的信息要求和处理要求
河北建筑工程学院:《c++语言程序设计与实验》第8章 结构体公用体和枚举类型
文档格式:PPT 文档大小:561KB 文档页数:94
迄今为止,我们已详细介绍了基本数据类型如整 型、实型、字符型等,也介绍了一种构造类型的数 据—数组,数组中的各元素是属于同一个类型的。 但在处理实际问题时,经常会遇到复杂的数据,只 有这些数据类型是不够的,还需要将不同类型的数 据组合成一个有机的整体,以便于引用。为了能把 这些有一定逻辑联系的数据组成一个整体,C++语 言提供了一种结构体数据类型本章主要介绍由不同 类型数据组成的构造类型的数据,包括结构体类型 共用体类型和枚举类
中国人民大学:《数据库系统概论》课程教学资源(PPT课件讲稿)第8章 数据库技术新进展
文档格式:PPT 文档大小:451KB 文档页数:92
8.1 数据库技术发展概述 8.2 数据模型及数据库系统的发展 8.3 数据库技术与其它相关技术相结合 8.4 面向应用领域的数据库新技术
中南大学商学院:《管理信息系统 Management Information Systern》课程教学资源(教案讲义)第五章 系统分析(5.4-5.5)数据、数据流程调查与分析、业务处理调查与分析
文档格式:DOC 文档大小:180KB 文档页数:12
学生通过本节内容的学习,了解数据流程调查的主要内容,掌握数据流程的表示方法,包括数据流程的画法和描述流程处理的逻辑工具,了解数据流程分析的任务,掌握数据字典建立方法。明白业务处理调查的内容;掌握业务处理的描述工具
北京大学:《大数据分析与挖掘》课程教学资源(讲义)第四章 聚类分析
文档格式:PDF 文档大小:809.62KB 文档页数:12
4.1 概述. 1 4.1.1 什么是聚类分析.1 4.1.2 基本聚类方法概述.2 4.1.3 文本聚类.3 4.2 数据间的相似性度量. 4 4.2.1 数据对象间的距离.4 4.2.2 数据对象间的相似系数.5 4.2.3 数据类间的距离.5 4.2.4 数据标准化.7 4.3 基本聚类方法. 7 4.3.1 k-均值聚类方法 .7 4.3.2 层次聚类方法.8 4.3.3 聚类要注意的问题.10 4.4 基于密度的聚类(待更新). 10 4.5 聚类结果的评估. 10 4.5.1 基于用户验证的评估方法.11 4.5.2 基于真实数据的聚类结果评估.11 4.6 聚类分析的案例与软件操作. 11 4.6.1 K-MEANS 聚类案例(SPSS Modeler).11 4.6.2 K-MEANS 聚类案例(R 语言) .15 4.6.3 层次聚类案例(SPSS).20 4.6.4 层次聚类案例(R 语言).23
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