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中国人民大学:《数据库系统概论 An Introduction to Database System》课程教学资源(PPT课件讲稿)第四章 数据库安全性
文档格式:PPT 文档大小:780KB 文档页数:84
一、 问题的提出 1、数据库的一大特点是数据可以共享 2、数据共享必然带来数据库的安全性问题 3、 数据库系统中的数据共享不能是无条件的共享
中国人民大学:《数据库系统概论 An Introduction to Database System》课程教学资源(PPT课件讲稿,第三版)第七章 数据库恢复技术
文档格式:PPT 文档大小:409.5KB 文档页数:111
数据库系统中的数据是由DBMS统一管理和控 制的,为了适应数据共享的环境,DBMS必须 提供数据保护能力,以保证数据库中数据的安 全可靠和正确有效
《SQL2000数据库简明教程》第四章 数据库管理
文档格式:PPT 文档大小:2.04MB 文档页数:75
第4章数据库管理 4.1数据库的存储结构 4.2创建、修改和删除数据库 4.3数据库备份 4.4恢复数据库 4.5数据库的维护
西南交通大学:《数据库原理与技术》第一章 数据库系统概述
文档格式:PPT 文档大小:1.08MB 文档页数:76
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
高等学校计算机教材:《Visual Basic 6.0》课程教学资源(PPT课件讲稿)第九章 文件
文档格式:PPT 文档大小:89.5KB 文档页数:28
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
《计算机硬件基础》课程教学资源(PPT讲义课件)第八章 软件应用程
文档格式:PPT 文档大小:242.5KB 文档页数:50
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:
湖南农业大学:《C语言程序设计》第九章 C文件概述(张林峰)
文档格式:PPT 文档大小:122KB 文档页数:44
文件(file)一般指:存储在外部介质上数据的集合。数据是 以文件的形式存放在外部介质(如磁盘)上的,操作系统是 以文件为单位对数据进行管理的,也就是说,如果想找存在外 部介质上的数据,必须先按文件名找到所指定的文件,然后再 从该文件中读取数据。要向外部介质上存储数据也必须先 建立一个文件(以文件名标识),才能向它输出数据
《数据库系统原理及应用教程》第7章 关系数据库理论(黄永慧)
文档格式:PPT 文档大小:677KB 文档页数:65
前面已经讲述了关系数据库、关系模型的基本概念以 及关系数据库的标准语言。 如何使用关系模型设计关系数据库,也就是面对一个 现实问题,如何选择一个比较好的关系模式的集合, 每个关系又应该由哪些属性组成。这属于数据库设计 的问题,确切地讲是数据库逻辑设计的问题,有关数 据库设计的全过程将在第6章详细讨论
《数据库系统原理及应用教程》第6章 数据库设计(黄永慧)
文档格式:PPT 文档大小:428.5KB 文档页数:106
数据库设计是指根据用户需求研制数据库结构 的过程,具体地说,是指对于一个给定的应用 环境,构造最优的数据库模式,建立数据库及 其应用系统,使之能有效的存储数据,满足用 户的信息要求和处理要求
北京大学:《大数据分析与挖掘》课程教学资源(讲义)第四章 聚类分析
文档格式:PDF 文档大小:809.62KB 文档页数:12
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
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