文件是一些数据的集合，这些数据一般是文本或机器操作码。文件驻留在物理设备上， 如硬盘和 CD-ROM 等。 目录是文件系统中的一个单元，目录中可以存放文件和目录。文件和目录以层次结构的 方式进行管理。要访问设备上的文件，必须把它的文件系统与指定的目录联系起来，这就是 前面所介绍的安装文件系统

16.1数据从何而来？如何善用资讯？ 16.2 样本告诉我们什么？ 16.3 好样本与坏样本 16.4怎样可取得坏样本？ 16.5有偏抽样法 16.6 简单随机样本 16.7谈谈实验

在资源勘查与开发领域，计算机技术的最早就是用于信息处理和预测评价的。经过多年的发展，这方面的技术类型繁多、内容十分丰富。这些技术可以大致归纳为：勘查与开发数据分析及资源统计预测技术、勘查与开发图件机助编制及多维图示技术、地质—成矿过程计算机模拟技术、资源预测与勘查评价的人工智能技术等几个方面

在非结构化数据挖掘结构模型——发现特征子空间模型(DFSSM)——的运行机制下,提出了一种新的Web文本聚类算法——基于DFSSM的Web文本聚类(WTCDFSSM)算法.该算法具有自稳定性,无须外界给出评价函数;能够识别概念空间中最有意义的特征,抗噪声能力强.结合现代远程教育网应用背景实现了WTCDFSSM聚类算法.结果表明:该算法可以对各类远程教育站点上收集的文本资料信息自动进行聚类挖掘;采用网格结构模型,帮助人们进行文本信息导航;从海量文本信息源中快速有效地获取重要的知识

为了以有限的实验数据确定预应力锚杆布置的合理间距,结合山东省境内的104国道界河立交桥加筋土挡土墙的失稳加固工程实例,首先通过最小二乘支持向量机拟合优化对象与优化目标之间的复杂函数关系建立模型,然后采用现场实验数据样本进行模型训练,最后采用人工鱼群算法对模型进行优化,获得合理的布置间距,并通过加固效果监测验证了参数的合理性.结果表明,该法具有建模容易、收敛快和计算精度高等特点,说明该模型是合理可行的

1、数组:一组具有相同数据类型的数据的有序的集合。 2、数组元素:数组中的元素。数组中的每一个数组元素具有相同的名称,不同的下标,可以作为单个变量使用,所以也称为下标变量。在定义一个数组后,在内存中使用一片连续的空间依次存放数组的各个元素

针对不完备信息表预处理问题中的不完备数据的填补问题、冗余属性的约简问题和连续属性的离散化问题进行了研究.应用粗糙集理论,由相容信息表中条件属性与决策属性间的一致性对应关系,定义了划分区间的加法运算,解决了不完备数据填补问题;根据类别概念,定义了差别向量,利用差别向量加法运算删除了冗余属性;根据条件属性与决策属性之间的依赖关系及相对信息熵概念,实现了连续属性的离散化.数值示例和实验结果显示此方法是有效可行的

大型程序的构造中,程序员不可避免要涉及到新数据类型的设 计和实现。 如:大学中,表示一堂课的数据对象 section,包含的信息有: 老师名、教室、最大注册数等,还可以包含一个注册学生列 表作为部件。 操作包括:创建一个 section、注册一个学生、消除一个 section等

1、Java具有8种基本数据类型:int、 boolean 2、char、 short、long、 float及 double 3、Java中的运算符可划分为四大子集:算术运算符、位运算符、关系运算符、逻辑运算符 3、Java支持下列控制结构:选择、循环、跳转 4、数组可用来将同一类型的数据存储在连续的内存位置

针对传统神经网络优化算法易陷入局部最优值的问题,在标准粒子群算法的基础上,对粒子速度与位置更新策略进行改进,提出一种基于改进粒子群优化算法的BP神经网络建模方法.使用sinc函数、波士顿住房数据及某钢厂带钢热镀锌生产的实际数据进行验证.结果表明,与标准的反向传播神经网络和支持向量机相比,基于改进粒子群优化的神经网络模型可以有效提高预测精度