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一、HeinOnline 法学期刊全文数据库介绍 二、HeinOnline 数据库收录期刊介绍 三、HeinOnline 法学期刊全文数据库检索指南 （一）如何进入 HeinOnline 法学期刊全文数据库 （二）如何进入 HeinOnline 数据库子库——以 Law Journal Library 为例 （三）三种检索方式介绍 四、浅谈寻找法学经典文章

第一章 Visual Basic程序设计概述（1） 1.1 引例 1.2 VB主要功能和特点 1.3 VB集成开发环境 第二章 VB简单的程序设计（3） 2.1 程序设计方法的发展 2.2 VB中的有关概念 2.3 建立简单的应用程序 2.4 基本控件和属性 2.5 工程的管理及环境的设置 2.6 生成可执行文件和制作安装盘 2.7 程序调试 2.8 常见错误 第三章 VB语言基础（2） 3.1 编码规则 3.2 数据类型 3.3 变量与常量 3.4 运算符和表达式 3.5 常用函数 3.6 常见错误 第四章 基本的控制结构（6） 4.1 顺序结构 4.2 选择结构 4.3 循环结构 4.4 其他辅助控制语句 4.5 常用算法（一） 4.6 常见错误 （顺序、条件、循环） 第五章 数组（4） 5.1 数组的概念 5.2 静态数组及声明 5.3 动态数组及声明 5.4 数组的基本操作 5.5 控件数组 5.6 自定义数据类型 5.7 常用算法（二） 5.8 常见错误 第六章 过程（5） 6.1 函数过程的定义与调用 6.2 子过程的定义与调用 6.3 参数传递 6.4 变量、过程的作用域 6.5 递归 6.6 常用算法（三） 6.7 重点和难点 第七章 常用控件（4） 7.1 单选按钮和复选框 7.2 框架 7.3 列表框和组合框 7.4 滚动条和Slide控件 7.5 时钟 7.6 ProgressBar控件 7.7 UpDown控件 7.8 Animation控件 7.9 SSTab控件 7.10 鼠标器和键盘 第八章 界面设计（3） 8.1 通用对话框 8.2 菜单设计 8.3 多重窗体和多文档界面 8.4 工具栏和状态栏 8.5 RichTextBox控件 8.6 应用程序向导 第九章 文件（2） 9.1 文件系统控件 9.2 文件的读写 9.3 常用的文件操作语句和函数 第十章 图形操作（3） 10.1 图形操作基础 10.2 绘图属性 10.3 图形控件 10.4 图形方法 第十一章 数据库技术（1） 11.1 数据库概念 11.2 数据库管理器 11.3 数据控件 *11.4 ADO数据控件 *11.5 结构化查询语言(SQL) *11.6 报表制作 11.7 错误处理

一、数据库系统设计概述 二、需求分析 三、概念数据库设计 四、逻辑数据库数据库设计 五、物理数据库设计

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:

中文科技期刊数据库主要内容 一、维普《中文科技期刊数据库》概述 二、数据库提供的检索方式 三、常用检索技巧 四、检索结果的处理 五、我的数据库 六、数据库中常见问题

使用SDE空间化Oracle数据库,将GIS空间数据融入关系数据库模型,作为解决GIS与MIS的系统集成问题的方法.该方法使得Arc/Info以文件形式存储的数据\透明\地移植到Oracle关系数据库中,借助Oracle对30GB的海量图形数据进行管理.并将MapObject作为控件嵌入VB中,兼顾存储在SQL Server中的MIS部分的数据,开发研制了\图文一体化\的规划管理信息系统

本文重点讨论在图形环境下如何直接对dBASEⅢ/Ⅳ数据库进行操作,并且在图形环境下实现部分dBASE数据库管理系统的功能,如追加记录、查询数据、图形与数据交互显示、读取数据以及写入数据等功能

介绍了高温合金力学数据库系统的主要功能。在数据库的设计中使用了逻辑数据结构方法。本系统收集、整理并保存各种高温合金的力学性能数据,并提供各种所需的输出数据。该系统调用FORTRAN语言进行回归处理给出一些有用的外延数据

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