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数组是有序数据的集合 数组中的每一个元素都属于同一个数据类型 用一个统一的数组名和下标来唯一地确定数组中的元素 数组是一个在内存中顺序排列的由若干相同数据类型的元素组成的数据集合

大数据的城市规划实施评价响应 概述 大数据的城市规划编制响应 大数据与城市管理 城市交通管理

第一节 数据集中趋势的测定 一、均值 二、中位数 三、众数 第二节 数据离散程度的测定 一、极差 二、异众比率 三、平均差 四、方差和标准差 五、标准差系数 第三节 动态数据的分析 一、 水平分析指标 二、 速度分析指标 三、 长期趋势的分析 第四节 相关与回归分析 一、 相关与回归的基本问题 二、相关与回归分析

一、SQL概述 二、SQL数据定义功能 三、SQL数据查询功能 四、SQL数据修改功能 五、SQL数据控制功能 六、嵌入式SQL

一、缓冲区分析 二、空间数据融合 三、空间数据合并 四、空间数据裁剪 五、空间数据叠加

一、创建和打开地图 二、数据层操作 三、数据编辑 四、数据符号化 五、数据层标注

1. C的数据类型 2. 常量和变量 3. 整型、实型、字符型数据 4. 变量赋初值 5. 各类数值型数据间的混合运算 6. 算术运算符和算术表达式 7. 赋值运算符和赋值表达式 8. 逗号运算符和逗号表达式

大数据是多源异构的。在信息技术飞速发展的今天，多模态数据已成为近来数据资源的主要形式。研究多模态学习方法，赋予计算机理解多源异构海量数据的能力具有重要价值。本文归纳了多模态的定义与多模态学习的基本任务，介绍了多模态学习的认知机理与发展过程。在此基础上，重点综述了多模态统计学习方法与深度学习方法。此外，本文系统归纳了近两年较为新颖的基于对抗学习的跨模态匹配与生成技术。本文总结了多模态学习的主要形式，并对未来可能的研究方向进行思考与展望

在输电场景中，吊车等大型机械的运作会威胁到输电线路的安全。针对此问题，从训练数据、网络结构和算法超参数的角度进行研究，设计了一种新的端到端的输电线路威胁检测网络结构TATLNet，其中包括可疑区域生成网络VRGNet和威胁判别网络VTCNet，VRGNet与VTCNet共享部分卷积网络以实现特征共享，并利用模型压缩的方式压缩模型体积，提升检测效率，从计算机视觉和系统工程的角度对入侵输电场景的大型机械进行精确预警。针对训练数据偏少的问题，利用多种数据增强技术相结合的方式对数据集进行扩充。通过充分的试验对本方法的多个超参数进行探究，综合检测准确率和推理速度来研究其最优配置。研究结果表明，随着网格数目的增加，准确率也随之增加，而召回率有先增加后降低的趋势，检测效率则随着网格的增加迅速降低。综合检测准确率与推理速度，确定9×9为最优网格划分方案；随着输入图像尺寸的增加，检测准确率稳步上升而检测效率逐渐下降，综合检测准确率和效率，选择480×480像素作为最终的图像输入尺寸。输入实验以及现场部署表明，相对于其他的轻量级目标检测算法，该方法对输电现场入侵的吊车等大型机械的检测具有更优秀的准确性和效率，满足实际应用的需要