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中国人民大学:《教据库系统概论》第九章 数据库安全性
文档格式:PPT 文档大小:446KB 文档页数:140
第九章数据库安全性 一、问题的提出 数据库的一大特点是数据可以共享。但数据共享必然带来数据库的安全性问题数据库系统中的数据共享不能是无条件的共享
中国人民大学:《数据库系统概论 An Introduction to Database System》课程教学资源(PPT课件讲稿)第四章 数据库安全性
文档格式:PPT 文档大小:780KB 文档页数:84
一、 问题的提出 1、数据库的一大特点是数据可以共享 2、数据共享必然带来数据库的安全性问题 3、 数据库系统中的数据共享不能是无条件的共享
广东财经大学(广东商学院):《计算机应用信息系统》课程电子教案(PPT教学课件)第3章 VFP数据库及其操作
文档格式:PPT 文档大小:176.5KB 文档页数:79
第3章:VFP数据库及操作 1 创建项目 2 创建数据库 3 创建数据表 4 数据表的基本操作 5 数据表的维护 6 数据表排序与索引 7 建立数据字典
21世纪高等院校规划教材:《数据库基础―Access2003 应用教程》第九章 数据库的安全
文档格式:PPT 文档大小:1.07MB 文档页数:14
数据库的建立和数据库对象的创建都需要投入 大量的人力、物力和财力,而且数据库系统中 存储着大量的信息。数据库在建立完成后,并 不希望所有人都能使用或修改数据库中的内容, 这就需要对数据库实行安全的管理
同济大学:《数据结构》课程PPT教学课件(C++描述)第十章 文件
文档格式:PPT 文档大小:111.5KB 文档页数:16
在现代计算机的应用领域中,数据处理是一个重要方面 。数据处理是对各种类型的大批量的数据进行收集、 存储、排序、检索、计算、修改、输出等分析和加工 处理的过程。例如,用计算机进行企业管理、财务工 资管理、仓库物资管理、情报检索、统计报表等都涉 及到数据存放到外存储器上。有时,为了长期保存原 始数据和加工处理过的数据,也需要将这些数据以文 件的形式存放在外存上。学完本章读者应能掌握文件 的概念、逻辑特性、物理结构和基本操作
《大学计算机基础教程》课程教学资源:02-01-05一级考试选择题(K)
文档格式:DOC 文档大小:71.5KB 文档页数:4
02-01-05一级考试选择题(K) 1、在计算机上播放VCD采用的是() A)人工智能B)网络技术C)多媒体技术D)数据库技术 2、向光盘中写入数据,可使用()。 A)光笔B)可读写光驱C)CD-ROM D)扫描仪 3、有关数据总线的说法,错误的是() A)数据总线可以双向传送信息 B)数据总线的位数决定CPU的字长 C)数据总线的位数与内存容量有关 D)数据总线传送的是数据信息
《数据结构-C语言描述》 第十章 文件
文档格式:PPT 文档大小:111.5KB 文档页数:16
在现代计算机的应用领域中,数据处理是一个重要方面 。数据处理是对各种类型的大批量的数据进行收集、 存储、排序、检索、计算、修改、输出等分析和加工 处理的过程。例如,用计算机进行企业管理、财务工 资管理、仓库物资管理、情报检索、统计报表等都涉 及到数据存放到外存储器上。有时,为了长期保存原 始数据和加工处理过的数据,也需要将这些数据以文 件的形式存放在外存上。学完本章读者应能掌握文件 的概念、逻辑特性、物理结构和基本操作
厦门大学:《大数据导论》课程讲义(PPT教学课件)第7章 数据处理与分析
文档格式:PPT 文档大小:6.16MB 文档页数:122
7.1 数据处理与分析的概念 7.1.1 数据分析与数据挖掘 7.1.2数据分析与数据处理 7.1.3大数据处理与分析 7.2机器学习和数据挖掘算法 7.2.1概述 7.2.2 分类 7.2.3聚类 7.2.4 回归分析 7.2.5关联规则 7.2.6协同过滤 7.3 大数据处理与分析技术 7.3.1技术分类 7.3.2 流计算 7.3.3 图计算 7.4大数据处理与分析代表性产品 7.4.1 分布式计算框架MapReduce 7.4.2 数据仓库Hive 7.4.3数据仓库Impala 7.4.4 基于内存的分布式计算框架Spark 7.4.5 TensorFlowOnSpark 7.4.6 流计算框架Storm 7.4.7 流计算框架Flink 7.4.8大数据编程框架Beam 7.4.9查询分析系统Dremel
《大数据 Big Data》课程教学资源(参考文献)大数据机器学习 Big Data Machine Learning
文档格式:PDF 文档大小:6.4MB 文档页数:111
1 Introduction 2 Learning to Hash Isotropic Hashing Scalable Graph Hashing with Feature Transformation Supervised Hashing with Latent Factor Models Column Sampling based Discrete Supervised Hashing Deep Supervised Hashing with Pairwise Labels Supervised Multimodal Hashing with SCM Multiple-Bit Quantization 3 Distributed Learning Coupled Group Lasso for Web-Scale CTR Prediction Distributed Power-Law Graph Computing 4 Stochastic Learning Fast Asynchronous Parallel Stochastic Gradient Descent Distributed Stochastic ADMM for Matrix Factorization 5 Conclusion
《大数据 Big Data》课程教学资源(参考文献)大数据机器学习 Big Data Machine Learning
文档格式:PDF 文档大小:5.05MB 文档页数:78
1 Introduction 2 Learning to Hash Isotropic Hashing Supervised Hashing with Latent Factor Models Supervised Multimodal Hashing with SCM Multiple-Bit Quantization 3 Distributed Learning Coupled Group Lasso for Web-Scale CTR Prediction Distributed Power-Law Graph Computing 4 Stochastic Learning Distributed Stochastic ADMM
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