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1.1.1 数据库的地位 1.1.2 四个基本概念 1.1.3 数据管理技术的产生与发展 1.2.1 数据模型的组成要素 1.2.2 概念模型 1.2.3 常用数据模型 1.2.4 层次模型 1.2.5 网状模型 1.2.6 关系模型
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在数据库应用系统中,一个数据库中常常包含 若干个数据表,用以存放不同类别的数据集合。 而这些数据集合存放于同一个数据库中,是由 于它们之间存在着相互联接的关系。这种数据 集合间的相互联接称之为关联。在关系数据库 的实现中,主要存在两种关联:一对一的关联 和一对多的关联
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计算机是用来处理数据的,而且它是 用来处理大批量的数据。这些数据决不是 杂乱无章的,而是有着某种内在联系的 只有分清数据的内在联系,合理地组织数 据,才能对其进行有效管理。如何合理组 织数据,高效率地处理数据,正是本门课 需要解决的问题
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本文从冶金热力学数据库应用系统如何在M-150计算机上实现的角度,介绍它的机器环境和系统构成。它由四部分构成:1.数据库:存贮有399种二元系合金和2211种化合物(或元素)的热力学数据。2.数据管理系统:主要完成对数据库中所有数据检索、修改、插入、删除等任务。3.应用程序库:由七个复杂的计算程序组成,完成化学平衡体系的热力学性质的计算。4.监控系统:协调整个系统,使之正常工作
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第一节空间数据质量 一、空间数据质量的概念 二、空间数据质量评价 三、空间数据质量问题的来源与分析 四、数据质量控制
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数据检索可在数据表视图中进行,包括数据排序和数据筛选两项操作。 3.4.1数据排序 3.4.2数据筛选
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现代数据库设计方法强调数据库的结构设 计和行为设计相结合。 数据库应用系统设计中的主要困难和问题 一懂计算机、数据库原理和熟悉DBMS,同时 又具备企业业务知识和实际经验的人很少。 一企业或组织的数据库应用系统的目标和需 求缺少明确的规定
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第4章数据库基本操作 教学内容 4.1建立数据库 4.2建立数据库表与自由表 4.3数据库中对表的操作 4.4数据库与表的基本操作命令
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为了提高非平衡数据集的分类精度,提出了一种基于样本空间近邻关系的重采样算法。该方法首先根据数据集中少数类样本的空间近邻关系进行安全级别评估,根据安全级别有指导的采用合成少数类过采样技术(Synthetic minority oversampling technique,SMOTE)进行升采样;然后对多数类样本依据其空间近邻关系计算局部密度,从而对多数类样本密集区域进行降采样处理。通过以上两种手段可以均衡测试数据集,并控制数据规模防止过拟合,实现对两类样本分类的均衡化。采用十折交叉验证的方式产生训练集和测试集,在对训练集重采样之后,以核超限学习机作为分类器进行训练,并在测试集上进行验证。在UCI非平衡数据集和电路故障诊断实测数据上的实验结果表明,所提方法在整体上优于其他重采样算法
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7.1VB数据库技术基础 7.2可视化数据管理器 7.3数据控件(Data) 7.4应用SQL进行数据库查询 7.5数据访问对象(DAO) 7.6ADO数据控件
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