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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
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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
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数据库系统中的数据是由DBMS统一管理和控 制的,为了适应数据共享的环境,DBMS必须 提供数据保护能力,以保证数据库中数据的安 全可靠和正确有效
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通用数据访问( Universal data access,UDA)是对 Microsoft访问多种数据源数据的策略的 称呼。不必担心,它并不是那些新的将改变我们所做的每项工作的开发技术。事实上,此时 也许我们正在使用着UDA的一部分。前面的几章已经向读者介绍了怎样用ADO来访问数据库, 尤其是关系数据库,而这就是UDA的一部分。数据以不同的形式出现,而UDA的思想就是通 过使用 OLE DB和ADO实现对数据的访问
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一、数据库管理系统出现的背景 二、数据库管理系统基本功能、抽象层次 三、数据库系统总体结构 四、理解数据库原理、应用及设计三部分间的关系 五、数据库系统中的术语与基本概念 六、数据库技术发展
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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
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讨论了基于体视化技术的矿床数据库管理信息系统的设计思想及实现技术.该系统是一个集图形数据管理、属性数据管理和空间数据分析为一体的管理信息系统.它利用八叉树数据结构实现了数据的压缩存储;结合了传统的MIS技术和GIS技术,实现了图形和数据的有机结合
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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
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在群智感知(mobile crowd sensing,MCS)数据收集过程中,任务参与者的恶意行为能够显著降低感知结果的真实性.为解决此问题,提出了一种参与者信誉度感知的数据收集机制,通过意愿程度和数据质量分析信任状态、量化历史信誉度,进而,根据逻辑回归模型动态更新参与者当前信誉度.同时,为准确衡量感知数据可信程度,利用剩余可发送时间和移动设备剩余能量将参与者分为直接发送和间接转发两类,从而在多任务并发场景下,服务器根据结果合理地选择任务参与者,达到准确可靠收集感知数据的目的.结果表明所提出数据收集机制能大幅度提升感知任务实时性,显著提高感知数据质量,有效降低服务器总奖励开销
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4.1文件与文件组 4.2创建数据库 4.3查看数据库信息 4.4删除数据库 4.5修改数据库 4.6数据库的存储结构 4.7数据库的备份和恢复
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