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《北京科技大学学报》:基于SDE的城市规划管理信息系统
文档格式:PDF 文档大小:989.82KB 文档页数:4
使用SDE空间化Oracle数据库,将GIS空间数据融入关系数据库模型,作为解决GIS与MIS的系统集成问题的方法.该方法使得Arc/Info以文件形式存储的数据\透明\地移植到Oracle关系数据库中,借助Oracle对30GB的海量图形数据进行管理.并将MapObject作为控件嵌入VB中,兼顾存储在SQL Server中的MIS部分的数据,开发研制了\图文一体化\的规划管理信息系统
图形环境下的数据库操作
文档格式:PDF 文档大小:382.2KB 文档页数:5
本文重点讨论在图形环境下如何直接对dBASEⅢ/Ⅳ数据库进行操作,并且在图形环境下实现部分dBASE数据库管理系统的功能,如追加记录、查询数据、图形与数据交互显示、读取数据以及写入数据等功能
高温合金力学数据库系统
文档格式:PDF 文档大小:582.95KB 文档页数:6
介绍了高温合金力学数据库系统的主要功能。在数据库的设计中使用了逻辑数据结构方法。本系统收集、整理并保存各种高温合金的力学性能数据,并提供各种所需的输出数据。该系统调用FORTRAN语言进行回归处理给出一些有用的外延数据
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
《数据库应用基础》第8章 数据库设计步骤
文档格式:PDF 文档大小:2.48MB 文档页数:140
1. 需求分析 2. 概念结构设计 3. 逻辑结构设计 4. 数据库的物理设计 数据库的物理设计 5. 数据库实施 6. 数据库运行与维护 数据库运行与维护
吉林大学:《数量经济软件选讲》课程教学资源(PPT课件讲稿)第8章 EVIEWS数据库
文档格式:PPS 文档大小:47KB 文档页数:3
EViews的数据库有些类似于一个工作文件,它是 EViews中的对象集合。它与工作文件有两点主要区别 。首先数据库不需要被装入内存,这对直接处理数据 库中对象来说是很方便的,可以直接从硬盘上的数据 库取出或存入对象。其次在数据库中对象不被限制为 单一的频率或时间范围。一个数据库可以包含年度、 月度和日度的数据,每一个对象可以有不同的观测值
南开大学:《计量经济学基础》课程教学课件(PPT讲稿)12 面板数据模型
文档格式:PPTX 文档大小:1.7MB 文档页数:54
12.1 面板数据定义 12.2 面板数据模型分类 12.3 面板数据模型的估计方法 12.4 面板数据模型的设定与检验 12.5 面板数据建模案例分析 12.6 面板数据建模的 EViews 操作
《数据库应用基础》第1章 概述
文档格式:PDF 文档大小:99.68KB 文档页数:24
1.1 数据处理 1.2 数据库管理技术的发展 数据库管理技术的发展 1.3 数据库系统的组成 数据库系统的组成 1.4 数据模型
《软件技术基础教程》第4章 数据管理技术
文档格式:PPT 文档大小:560.5KB 文档页数:157
4.1数据管理技术的发展 4.2数据描述与数据模型 4.3数据库体系结构 4.4关系代数 4.5关系模式的规范化 4.6数据库设计 4.7关系数据库语言
基于共享最近邻密度的演化数据流聚类算法
文档格式:PDF 文档大小:717.25KB 文档页数:9
现有的基于密度的数据流聚类算法难于发现密度不同的簇,难于区分由若干数据对象桥接的簇和离群点.本文提出了一种基于共享最近邻密度的演化数据流聚类算法.在此算法中,基于共享最近邻图定义了共享最近邻密度,结合数据对象被类似的最近邻对象包围的程度和被其周围对象需要的程度这两个环境因素,使聚类结果不受密度变化的影响.定义了数据对象的平均距离和簇密度,以识别离群点和簇间的桥接.设计了滑动窗口模型下数据流更新算法,维护共享最近邻图中簇的更新.理论分析和实验结果验证了算法的聚类效果和聚类质量
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