一、基本数据类型:数值型、字符型、日期型、布尔型、变体型。 二、常量与变量及其定义 三、不同数据类型的运算 四、表达式 五、内置函数

• 10.1 可视化概述 • 10.2 可视化工具 • 10.3 可视化典型案例

• 6.1 概述 • 6.2 HBase访问接口 • 6.3 HBase数据模型 • 6.4 HBase的实现原理 • 6.5 HBase运行机制 • 6.6 HBase编程实践

• 5.1 分布式文件系统 • 5.2 HDFS简介 • 5.3 HDFS相关概念 • 5.4 HDFS体系结构 • 5.5 HDFS存储原理 • 5.6 HDFS大数据读写过程 • 5.7 HDFS编程实践

一、分析观测环境中的归纳学习的一般模型。 二、解释学习机器如何从它所支持的函数集中选择一个近似函数。 三、介绍回归和分类问题的风险函数的概念

多维事务数据库DB的结构为 (ID,A,AAn, items),A是DB中的结 构化属性(例如顾客的年龄,职业收入等), 而 items是同事务连接的项的集合(例如购 物篮中频繁项集)。每一个 t=(id,aa2man,items--t)由两部分信息 组成:维信息(a1,a2man)和项集信息。 挖掘过程分为两部分:挖掘维度信息的模 式和从投影的子DB中找出频繁项集

4.1 汇编语言源程序 4.1.1 汇编语言源程序的结构 4.1.2 汇编语言的语句与格式 4.1.3 数据项与表达式 4.2 伪指令 4.2.1 数据定义伪指令 4.2.2 符号定义伪指令 4.2.3 段定义伪指令

一、介绍根据内容检索的基本概念。 二、介绍检索系统的评介方法。讨论针对文本数据的根据内容检索问题,集中讨论向量空间表示,以及文档中匹配查询的算法、隐含语义索引和文档分类。介绍用于对个人偏好建模的自动推荐系统

一、上面所介绍的都是将文档表示为T维词条权向量的。但用户可能提出的查询中的词条不在用在索引文档的词条中。 二、例如,从词条相似性的角度来看,词条“数据挖掘”和“知识发现”设有什么直接的共同点。然而,从语义角度来看,这两个词条有很大的相同点

1、C++中的基本词法记号； 2、C++中的数据类型； 3、数组和指针