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《电子商务与现代物流》课程教学资源(PPT课件讲稿)第四章 电子商务下的现代物流技术
文档格式:PPT 文档大小:127.5KB 文档页数:46
4.1 条码技术 4.2 条码技术的应用 4.3 物流标识技术的应用 4.4 电子数据交换(EDI)技术的应用 4.5 射频技术的应用 4.6 地理信息系统(GIS)技术的应用 4.7 全球卫星定位系统(GPS)技术的应用
《现代物流学》第四章 电子商务下的现代物流技术(彭欣)
文档格式:PPT 文档大小:320KB 文档页数:60
4.1 条码技术 4.2 条码技术的应用 4.3 物流标识技术的应用 4.4 电子数据交换(EDI)技术的应用 4.5 射频技术的应用 4.6 地理信息系统(GIS)技术的应用 4.7 全球卫星定位系统(GPS)技术的应用
《计算机网络技术及应用》课程教学资源(PPT课件讲稿)第一章 计算机网络概论
文档格式:PPT 文档大小:317KB 文档页数:23
一、计算机网络的基本概念 二、数据传输介质 三、计算机网络的拓扑结构 四、计算机网络的应用 五、网络操作系统简介
清华大学:《多媒体技术与应用教程》课程教学资源(PPT课件讲稿)第3章 多媒体数据的量化与压缩
文档格式:PPT 文档大小:292KB 文档页数:39
第3章多媒体数据的量化与压缩 3.1多媒体数据压缩的必要性 3.2多媒体数据的量化 3.3多媒体数据压缩技术 3.4多媒体数据的压缩 3.5习题
厦门大学计算机科学系:《大数据技术原理与应用》课程教学资源(PPT课件)第十章 数据可视化
文档格式:PPT 文档大小:7.39MB 文档页数:80
•本章内容介绍了数据可视化的相关知识。数据可视化在大数据分析中具有非常重要的作用,尤其从用户角度而言,它是提升用户数据分析效率的有效手段。•可视化工具包括入门级工具、信息图表工具、地图工具、时间线工具和高级分析工具,每种工具都可以帮助我们实现不同类型的数据可视化分析,可以根据具体应用场合来选择适合的工具。•介绍了一些典型的数据可视化案例,从中可以深刻感受到数据可视化的魅力和重要作用。 10.1 可视化概述 10.1.1 什么是数据可视化 10.1.2 可视化的发展历程 10.1.3 可视化的重要作用 10.2 可视化工具 10.2.1 入门级工具 10.2.2 信息图表工具 10.2.3 地图工具 10.2.4 时间线工具 10.2.5 高级分析工具 10.3 可视化典型案例 • 10.3.1 全球黑客活动 • 10.3.2 互联网地图 • 10.3.3 编程语言之间的影响力关系图 • 10.3.4 百度迁徙 • 10.3.5 世界国家健康与财富之间的关系 • 10.3.6 3D可视化互联网地图APP 10.4 可视化工具实践 • 10.4.1 D3可视化库使用指南 • 10.4.2 Easel.ly信息图制作实践 • 10.4.3 数据可视化之魔镜 • 10.4.4 数据可视化之ECharts
《计算机应用技术基础》第五章 创建图表体验数据功析效果
文档格式:PPT 文档大小:558KB 文档页数:59
通过本章的学习应掌握使用数据创建合适的图表,经过编辑和修饰,帮助数据管理更有效地利用数据
辽宁工程技术大学:《地理信息系统》 第三章 数据模型与数据结构
文档格式:PPT 文档大小:2.33MB 文档页数:54
一、地理信息系统的数据 1。地理信息系统的一个重要部分就是数据。 2.数据类型在开发一个特定的GIS时,要根模据应用需求确定对各类数据的要求。 3.数据获取随着GIS产业化的深入发展,越来越多的数据资料被不同数据生产部门数据字化 4.数据质量数据质量是指数据适用于不同应用的能力
复旦大学:《商务智能》课程PPT教学课件(商务数据分析)01 商务智能概论 Introduction to Business Intelligence
文档格式:PPT 文档大小:10.93MB 文档页数:68
◼ 商务智能概述 ◼ 在线分析处理OLAP技术 ◼ 数据挖掘技术和方法* ◼ 数据挖掘过程 ◼ 数据仓库 ◼ 商务智能应用*
《单片机原理及应用》课程教学资源(PPT教学课件)第八章 单片机串行数据通信
文档格式:PPT 文档大小:319.5KB 文档页数:30
串行数据通信要解决两个关键技术问题,一个是数据传送 ,另一个是数据转换。所谓数据传送就是指数据以什么形式进 行传送。所谓数据转换就是指单片机在接受数据时,如何把接 收到的串行数据转化为并行数据,单片机在发送数据时,如何 把并行数据转换为串行数据进行发送
重庆大学:《大数据技术基础》课程教学资源(课件讲稿)01 大数据概述
文档格式:PDF 文档大小:12.43MB 文档页数:114
课程评价、考核资料清单、要求及说明 数据挖掘技术 大数据工作思路 大数据概述与应用 大数据现状与问题 基本概念简述 大数据采集与预处理 大数据存储与管理 大数据计算模式 大数据分析与挖掘 大数据可视化分析 大数据安全
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