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

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

1.1知之为知之，不知为不知，是知也！ 1.2数据的泛在理解：客观存在的描述与记录 1.3信息的价值评判：有用的数据 1.4知识的应用体现：数据变信息的转化规则 1.5知识规则的认知途径 1.6数据到知识的转换过程：实例分析 1.7本章小结

➢ 数据类型 ➢ 常量与变量 2.2.1 整型数据的常量与变量 2.2.2 浮点型数据的常量与变量 2.2.3 字符型数据的常量与变量 2.2.4 字符串常量 2.2.5 符号常量 ➢ 不同类型数据间的转换 2.3 运算符与表达式 ➢ 运算符和表达式 2.3.1 运算符与表达式概述 2.3.2 算术运算符和算术表达式 2.3.3 赋值运算符和赋值表达式 2.3.6 逗号运算符和逗号表达式 2.4 混合运算与类型转换 2.5 数据的输入输出 2.6 顺序程序设计举例

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

第一章 绪论 第二章 关系数据库 第三章 关系数据库标准语言SQL 第四章 关系系统及其查询优化 第五章 关系数据理论 第六章 数据库设计 第七章 数据库恢复技术 第八章 并发控制 第九章 数据库安全性

 数据库系统的应用案例  数据库技术的产生和发展  基础概念  数据模型（提高篇）  常见的数据库管理系统  管理数据库  数据库领域新技术（提高篇）

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

本章内容：数据绑定，GridView控件，Details View控件，FormView控件，使用数据绑定表达式实现数据绑定，调用DataBind()方法实现数据绑定。 本章重点：GridView控件，DetailsView控件，FormView控件

医生诊断需要结合临床症状、影像检查等各种数据，基于此，提出了一种可以进行数据融合的医疗辅助诊断方法。将患者的影像信息（如CT图像）和数值数据（如临床诊断信息）相结合，利用结合的信息自动预测患者的病情，进而提出了基于深度学习的医疗辅助诊断模型。模型以卷积神经网络为基础进行搭建，图像和数值数据作为输入，输出病人的患病情况。该医疗辅助诊断方法能够利用更加全面的信息，有助于提高自动诊断准确率、降低诊断误差；另外，仅使用提出的医疗辅助诊断模型就可以一次性处理多种类型的数据，能够在一定程度上节省诊断时间。在两个数据集上验证了所提出方法的有效性，实验结果表明，该方法是有效的，它可以提高辅助诊断的准确性