一、什么是软件 1.软件是计算机系统中与硬件相互依存的另一部分,它是包括程序,数据及其相关文档的完整集合。 2.程序是按事先设计的功能和性能要求执行的指令序列(program 3.数据是使程序能正常操作信息的数据结构 (data structures一、什么是软件 1.软件是计算机系统中与硬件相互依存的另一部分,它是包括程序,数据及其相关文档的完整集合。 2.程序是按事先设计的功能和性能要求执行的指令序列(program 3.数据是使程序能正常操作信息的数据结构 (data structures) 4.文档是与程序开发,维护和使用有关的图文材料(documents一、什么是软件 1.软件是计算机系统中与硬件相互依存的另一部分,它是包括程序,数据及其相关文档的完整集合。 2.程序是按事先设计的功能和性能要求执行的指令序列(program一、什么是软件 1.软件是计算机系统中与硬件相互依存的另一部分,它是包括程序,数据及其相关文档的完整集合。 2.程序是按事先设计的功能和性能要求执行的指令序列(program) 3.数据是使程序能正常操作信息的数据结构 (data structures) 4.文档是与程序开发,维护和使用有关的图文材料(documents) 3.数据是使程序能正常操作信息的数据结构 (data structures) 4.文档是与程序开发,维护和使用有关的图文材料(documents 4.文档是与程序开发,维护和使用有关的图文材料(documents

Access2003数据表对象由两个部分构成: 表对象的结构和表对象的数据。数据表对象的 结构是指数据表的框架,也称为数据表对象的 属性,主要包括: 1.字段名称—数据表中的一列称为一个字段,而每一 个字段均具有唯一的名字,被称为字段名称。 2.数据类型—数据表中的同一列数据必须具有共同的 数据特征,称为字段的数据类型。 3.字段大小——数据表中的一列所能容纳的字符或数字 的个数被称为字段大小

•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

数据通信基本概念 数据通信系统基本结构 信息、数据、信号 数据通信的主要技术指标 数据传输方式 串行通信、并行通信 单工通信、半双工通信、全双工通信 基带传输、频带传输、宽带传输 数据的同步技术 异步传输、同步传输 数据编码技术 数字数据信号 模拟传输 幅移键控ASK、频移键控FSK、 相移键控PSK 数字传输 不归零码NRZ、曼彻斯特编码、 差分曼彻斯特编码 模拟数据信号 模拟传输 调幅、调频、调相 数字传输 脉冲编码调制PCM 多路复用技术 时分多路复用、频分多路复用、波分多路复、码分多路复用 数据交换技术 电路交换、报文存储转发交换、报文分组存储转发交换（数据 报方式、虚电路方式） 传输介质 传输介质类型与特点 差错控制技术 检错码、纠错码和差错控制机制

在各行各业的信息处理中,数据库技术得到了普遍应用。数据库技术所研究的问题是如何科学地组织 和存储数据,如何高效地获取和处理数据。VB在数据 库方面提供了强大的功能和丰富的工具。利用VB提供的数据库管理功能,可以很容易地进行数据库应用程序的开发。本章介绍数据库的基本知识和有关操作, 主要内容有:数据库的基础知识,数据库的创建及基本操作,数据库的访问方法

9.1系统详细设计概述 9.1.1软件系统的详细设计 9.1.2数据库系统的详细设计 9.2数据库的逻辑设计 9.2.1数据库逻辑设计的过程 9.2.2关系数据库的逻辑设计 9.3数据库的物理设计 9.3.1获取数据库系统事务对象的基本信息 9.3.2确定数据库的存取方法 9.3.3确定数据库的存储结构 9.3.4数据的物理结构评价 9.4详细设计的工具 9.4.1程序流程图 9.4.2IPO图

其一是数据库数据的安全:它应能确保 当数据库系统崩溃时,当数据库数据存 储媒体被破坏时以及当数据库用户误操 作时,数据库数据信息不至于丢失。 其二是数据库系统不被非法用户侵入, 它应尽可能地堵住潜在的各种漏洞,防 止非法用户利用它们侵入数据库系统

针对分类数据, 通过数据对象在属性值上的集中程度定义了新的基于属性值集中度的类内相似度(similarity based on concentration of attribute values, CONC), 用于衡量聚类结果中类内各数据对象之间的相似度; 通过不同类的特征属性值的差异程度定义了基于强度向量差异的类间差异度(dissimilarity based on discrepancy of SVs, DCRP), 用于衡量两个类之间的差异度.基于CONC和DCRP提出了新的分类数据聚类有效性内部评价指标(clustering validation based on concentration of attribute values, CVC), 它具有以下3个特点: (1)在评价每个类内相似度时, 不仅依靠类内各数据对象的特征, 还考虑了整个数据集的信息; (2)采用几个特征属性值的差异评价两个类的差异度, 确保评价过程不丢失有效的聚类信息, 同时可以消除噪音的影响; (3)在评价类内相似度及类间差异度时, 消除了数据对象个数对评价过程的影响.采用加州大学欧文分校提出的用于机器学习的数据库(UCI)进行实验, 将CVC与类别效用(category utility, CU)指标、基于主观因素的分类数据指标(categorical data clustering with subjective factors, CDCS)指标和基于信息熵的内部评价指标(information entropy, IE)等内部评价指标进行对比, 通过外部评价指标标准交互信息(normalized mutual information, NMI)验证内部评价效果.实验表明相对其他内部评价指标, CVC指标可以更有效地评价聚类结果.此外, CVC指标相对于NMI指标, 不需要数据集以外的信息, 更具实用性

1.1 信息、数据、数据处理与数据管理 1.2 数据库技术的产生、发展 1.3 数据库系统的组成 1.4 数据库系统的内部体系结构 1.5 数据库系统的外部体系结构 1.6 数据库管理系统（DBMS） 1.7 数据模型 1.8 三个世界及其有关概念 1.9 四种数据模型 1.10 数据库领域的新技术

针对经典K–means算法对不均衡数据进行聚类时产生的“均匀效应”问题，提出一种基于近邻的不均衡数据聚类算法（Clustering algorithm for imbalanced data based on nearest neighbor，CABON）。CABON算法首先对数据对象进行初始聚类，通过定义的类别待定集来确定初始聚类结果中类别归属有待进一步核定的数据对象集合；并给出一种类别待定集的动态调整机制，利用近邻思想实现此集合中数据对象所属类别的重新划分，按照从集合边缘到中心的顺序将类别待定集中的数据对象依次归入其最近邻居所在的类别中，得到最终的聚类结果，以避免“均匀效应”对聚类结果的影响。将该算法与K–means、多中心的非平衡K_均值聚类方法（Imbalanced K–means clustering method with multiple centers，MC_IK）和非均匀数据的变异系数聚类算法（Coefficient of variation clustering for non-uniform data，CVCN）在人工数据集和真实数据集上分别进行实验对比，结果表明CABON算法能够有效消减K–means算法对不均衡数据聚类时所产生的“均匀效应”，聚类效果明显优于K–means、MC_IK和CVCN算法