从外部获取 Access2 2003数据库所需数据有两个不同 的概念。 1.从外部导入数据 即从外部获取数据后形成自己数据库中的数据表对象, 并与外部数据源断绝联结,这意味着当导入操作完成 以后,即使外部数据源的数据发生了变化,也不会再 影响已经导入的数据。 2.从外部链入数据 即在自己的数据库中形成一个链接表对象,这意味着 链入的数据将随时随着外部数据源数据的变动而变动 何时该应用何种获取外部数据的方式,需根据具体应 用的实际需求而定

1.1 数据库系统概述 1.1.1 四个基本概念 1.1.2 数据管理技术的产生和发展 1.1.3 数据库系统的特点 1.2 数据模型 1.2.1 两大类数据模型 1.2.2 数据模型的组成要素 1.2.3 概念模型 1.2.4 最常用的数据模型 1.2.5 层次模型 1.2.6 网状模型 1.2.7 关系模型 1.3 数据库系统结构 1.3.1 数据库系统模式的概念 1.3.2 数据库系统的三级模式结构 1.3.3 数据库的二级映像功能与数据独立性 1.4 数据库系统的组成 ❖数据库 ❖数据库管理系统（及其开发工具） ❖应用系统 ❖数据库管理员

8.1 数据中心与数据中心网络概述 8.1.1 数据中心 8.1.2 数据中心网络 8.1.3 数据中心网络体系结构 8.2 电交换数据中心网络架构 8.2.1 以交换机为中心的 DCN 架构 8.2.2 以服务器为中心的 DCN 架构 8.3 光电混合交换数据中心网络架构 8.4 光交换与光互连数据中心网络架构 8.4.1 基于光电路交换的全光数据中心网络 8.4.2 基于光分组交换的全光数据中心网络 8.4.3 数据中心机架内光互连架构 8.5 数据中心网络的路由技术 8.5.1 数据中心的流量特征分析 8.5.2 分布式路由机制 8.5.3 集中式路由机制 8.6 数据中心网络的传送技术 8.6.1 TCP 拥塞控制机制 8.6.2 多租户场景的带宽分配算法 8.7 软件定义数据中心网络 8.7.1 软件定义网络 8.7.2 软件定义数据中心网络

传统的分类算法大多假设数据集是均衡的,追求整体的分类精度.而实际数据集经常是不均衡的,因此传统的分类算法在处理实际数据集时容易导致少数类样本有较高的分类错误率.现有针对不均衡数据集改进的分类方法主要有两类:一类是进行数据层面的改进,用过采样或欠采样的方法增加少数类数据或减少多数类数据;另一个是进行算法层面的改进.本文在原有的基于聚类的欠采样方法和集成学习方法的基础上,采用两种方法相结合的思想,对不均衡数据进行分类.即先在数据处理阶段采用基于聚类的欠采样方法形成均衡数据集,然后用AdaBoost集成算法对新的数据集进行分类训练,并在算法集成过程中引用权重来区分少数类数据和多数类数据对计算集成学习错误率的贡献,进而使算法更关注少数数据类,提高少数类数据的分类精度

1.数据结构的定义 数据一>数据元素一>数据项 数据结构是指数据以及相互之间的联系。包括: (1)数据的逻辑结构。 (2)数据的存储结构(物理结构) (3)施加在该数据上的运算。 数据的逻辑结构是从逻辑关系上描述数据,它与数据的存储无关,是独立于计算机的 数据的存储结构是逻辑结构用计算机语言的实现(亦称为映象),它是依赖于计算机语言的。 数据的运算是定义在数据的逻辑结构上的,每种逻辑结构都有一组相应的运算。但运算的实现与数据的存储结构有关

第六章 数据库设计 6.1 数据库设计的步骤 6.2 需求分析 6.3 概念结构设计 6.4 逻辑结构设计 6.5 数据库物理设计 6.6 数据库实施 6.7 数据库运行维护 第七章 关系数据库管理系统实例 7.1 关系数据库管理系统产品概述 7.2 ORACLE 7.3 Sybase 7.4 INFORMIX 7.5 DB2 7.6 INGRES 7.7 MS-SQLSERVER 7.8 MySQL 7.9 OpenGauss等华为DBMS产品 第八章 现代数据库技术及进展 8.1 数据库发展概述 8.2 数据库技术与其他技术的结合 8.3 现代数据库技术研究

3.1 数据库与数据库管理系统 3.1.1 数据库技术的发展 3.1.2 数据库系统的体系结构 3.1.3 数据模型 3.1.4 数据库管理系统（DBMS）的功能及其工作过程 3.2 数据仓库和数据挖掘（阅读） 3.2.1 数据仓库的概念 3.2.2 为什么需要数据仓库 3.2.3 数据仓库的价值 3.2.4 数据仓库框架结构 3.2.5 数据挖掘

近年来大量生物学实验的数据积累,形成了当前数以百计的生物信息数据库。它们各自按一定的目标 收集和整理生物学实验数据,并提供相关的数据查询、数据处理的服务。随着因特网的普及,这些数据库 大多可以通过网络来访问,或者通过网络下载。 一般而言,这些生物信息数据库可以分为一级数据库和二级数据库。一级数据库的数据都直接来源于实验 获得的原始数据,只经过简单的归类整理和注释二级数据库是在一级数据库

信息管理与信息系统专业 《专业导论及信息系统基础》 《C 语言程序设计 A》 《C 程序设计实践》 《管理学原理》 《面向对象程序设计》 《面向对象程序设计实践》 《数据结构》 《操作系统》 《微观经济学》 《数据结构实践》 《操作系统（LINUX）应用与实践》 《管理统计学》 《数据库系统基础》 《WEB 原理及应用》 《计算机网络》 《PYTHON 程序设计》 《管理统计学实践》 《数据库设计》 《WEB 原理及应用实践》 《计算机网络实践》 《会计学》 《信息系统分析与设计》 《商务智能方法与应用》 《分布式系统及云计算原理》 《JAVA 企业级开发与实践》 《信息系统分析与设计课程设计》 《商务智能实践》 《ORACLE/MYSQL 数据库系统》 《电子商务概论》 《运筹学 I》 《信息系统安全基础》 《大数据技术基础》 《企业架构》 《移动应用开发与实践》 《信息系统安全实习》 《流数据分析技术》 《数据可视化技术》 《人机交互设计》 《信息系统项目管理》 《信息系统测试技术》 《财务管理》 《JAVA 开源框架》 《企业经营管理模拟系统及实践》 《大数据开发技术》 《商务沟通与市场营销》 《运筹学 II》 《企业资源计划（ERP）及实践》 《信息安全管理与风险评估》 《自主创新创业实践》 《大数据技术及应用综合实践》 《IT 产品设计与运营综合实践》 《毕业设计》 电子商务专业 《信息系统基础》 《网页设计与制作》 《网络实用技术》 《实用操作系统》 《网络营销》 《实用操作系统实践》 《网络营销实践》 《电子商务法律》 《数据库系统及应用》 《JAVA 程序设计》 《数据库系统及应用实践》 《JAVA 程序设计实践》 《运筹学》 《商务智能》 《电子商务 WEB 开发技术》 《电子商务 WEB 开发技术实践》 《JAVA 商务实践》 《数据分析技术》 《网上支付与结算》 《电子商务系统分析与设计》 《物流与供应链管理》 《电子商务运营管理》 《互联网金融》 《电子商务系统分析与设计实践》 《物流与供应链管理实习》 《移动电子商务》 《信息经济学》 《客户关系管理》 《电子商务安全》 《电子商务安全实践》 《社会调查与研究方法》 《电子商务综合实习》 《CDA 数据分析实训》

7.1 数据处理与分析的概念 7.1.1 数据分析与数据挖掘 7.1.2数据分析与数据处理 7.1.3大数据处理与分析 7.2机器学习和数据挖掘算法 7.2.1概述 7.2.2 分类 7.2.3聚类 7.2.4 回归分析 7.2.5关联规则 7.2.6协同过滤 7.3 大数据处理与分析技术 7.3.1技术分类 7.3.2 流计算 7.3.3 图计算 7.4大数据处理与分析代表性产品 7.4.1 分布式计算框架MapReduce 7.4.2 数据仓库Hive 7.4.3数据仓库Impala 7.4.4 基于内存的分布式计算框架Spark 7.4.5 TensorFlowOnSpark 7.4.6 流计算框架Storm 7.4.7 流计算框架Flink 7.4.8大数据编程框架Beam 7.4.9查询分析系统Dremel