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

第3章数据表的创建及操作 3.1数据表的创建 3.2数据表的维护 3.3数据表的排序、索引与查询 3.4数据表的统计与汇总 3.5多个数据表的使用

数据库管理员的任务是使所有运行 Oracle数据库的系统能够有效的工作。数据库管理员为每一个用户提供技术支持,并且应当对 Oracle软件中出现的所有问题都相当熟悉。除上一节介绍的 RACLE实例设置外, ORACLE数据库的存储对数据库的性能也有很大影响,另外ORACLE的安全性、备份与恢复机制也在本节中介绍。 4.3.1管理 ORACLE存储 4.3.2 ORACLE安全管理 4.3.3 ORACLE备份与恢复

注意力缺陷多动障碍（ADHD）是儿童期最常见的精神疾病之一，在大多数情况下持续到成年期。近年来，基于功能磁共振数据的ADHD分类成为了研究热点。文献中已有的大多数分类算法均假设样本是均衡的，然而事实上，ADHD数据集通常是不平衡的。传统的学习算法会使得分类器倾向于多数类样本，从而导致性能下降。本文研究了基于不平衡神经影像数据的ADHD分类问题，即基于静息状态功能磁共振数据对ADHD进行分类。采用功能连接矩阵作为分类特征，提出了一种基于多目标支持向量机的ADHD数据分类方案。该方案将不均衡数据分类问题建模为具有三个目标的支持向量机模型，其中三个目标分别为最大化分类间隔、最小化正样本误差和最小化负样本误差，进而正负样本经验误差可以被分开处理。然后采用多目标优化的法向量边界交叉法对模型进行求解，并给出一组代表性的分类器供决策者进行选择。该方案在ADHD-200竞赛的五个数据集上进行测试评估，并与传统分类方法进行对比。实验结果表明本文提出的三个目标支持向量机分类方案比传统的分类方法效果好，可以有效的从算法层面解决数据不平衡问题。该方案不仅可用于辅助ADHD诊断，还可用于阿尔茨海默病和自闭症等疾病的辅助诊断

一个没有标明误差的测试结果,几乎会成为没有用处的数据。 数据的质量通常是将它们的误差与最终使用的要求相比较来进行评 价的。如果数据具有一致性而且它们的误差小于所要求的误差,就 认为这些数据有合格的质量。反之,数据过分离散或者误差超出要 求,就认为这些数据是低质量的或不合格的。因此,数据质量的评价 实际上是相对的,对某种情况是高质量的数据而在另一种情况下可 能是不能接受的

本章我们讨论的主要是数据文件。数据文件存储 的是程序运行时所用到的数据。在实际应用中,经常 涉及到需要重复使用的大量数据,在这种情况下,如 果每次都从键盘上输入,一方面造成大量的人力、物 力浪费,另一方面又增大了输入出错的可能性。解决 这种问题的常用方法是,把待输入的大量数据预先准 确无误地以文件的形式存储到磁盘上,需要用到数据 时,从文件中读出即可。同样,我们也可把程序的运 行结果存到磁盘上,这样既能长期保存数据,又能做 到数据共享

• 一、数据序列的电信号表示 • 二、基带数据信号的频谱特性 • 三、基带传输波形的形成 • 四、基带传输的最佳化和系统的误码性能 • 五、眼 图 • 六、基带传输中的时域均衡 • 七、数据序列的扰乱与解扰 • 八、数据传输系统的时钟同步 • 九、基带数据传输系统

1. 云数据管理技术简介 2. 非关系型数据库与关系型数据库对比 3. Google云数据库技术（分布式存储Megastore） 4. Amazon云数据库技术（分布式存储Dynamo） 5. AWS云数据库（RDS,SimpleDB,DynamoDB） 6. 研讨（MD-HBase与Dremel）

2.1 为什么要预处理数据 2.2 描述性数据汇总 2.3 数据清理 2.4 数据集成和变换 2.5 数据归约 2.6 数据离散化和概念分层产生

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