第3章分布式数据库中的查询处理和优化 1.分布式查询优化概述 2.分布式查询优化基础知识 3.分布式查询分类和层次结构 4.基于关系代数等价变换的查询优化处理 5.基于半连接算法的查询优化处理 6.基于直接连接算法的查询优化处理 7.直接连接操作的常用策略

数据结构讨论的是数据的逻辑结构、存储方式以及相关操作的实现等问题,为学习后续专业课程打下基础。本章讲述数据结构的基本概念及相关术语,介绍数据结构、数据类型和抽象数据类型之间的联系,介绍了算法的特点及算法的时间与空间复杂性

一、在柱坐标系下的计算法 个数 就叫点 的柱面坐标． 面上的投影 的极坐标为 ，则这样的三 设 为空间内一点，并设点 在 r z M

• 客户信用等级影响因素 – 客户信用卡申请数据预处理 – 信用卡申请成功影响因素 • 信用卡客户信用等级影响因素 • 基于消费的信用等级影响因素 • 信用卡欺诈判断模型 – 基于Apriori算法的欺诈模型 – 基于判别的欺诈模型 – 基于分类算法的欺诈模型

针对材料在自然土壤环境中的腐蚀预测问题,提出应用多层线性模型对材料的腐蚀规律进行研究.多层线性模型是分析具有层次结构数据的新型统计技术,对于地区间土壤腐蚀规律的差异性特点和单地区实验观测样本不足的问题,可以为不同的区域分别建立腐蚀率模型,使模型假设与实际更为吻合.以碳钢在土壤中的腐蚀数据为研究对象,建立了腐蚀率的多层线性模型.实验验证了该模型可以准确地拟合和预测碳钢在土壤的腐蚀率变化,优于指数平滑算法和差分自回归移动平均算法

在流控传输协议(stream control transmission protocol,SCTP)中,多路径并行传输利用多家乡特性实现数据在关联的多条端到端路径中的并行传输.然而,受不同路径性能差异的影响,多路径并行传输将带来接收端的数据乱序.为了减轻数据乱序的程度并提高网络吞吐量性能,需要尽可能准确地估计每条路径的实时带宽与往返时间(round trip time,RTT).本文利用扩展矢量卡尔曼滤波对多路径并行传输中每条路径的可用带宽与往返时间进行联合预测,同时提出了一种综合考虑发送端未经接收端确认的数据的路径选择算法.仿真结果表明,通过实时准确地预测可用带宽和往返时间,路径选择算法能够减轻接收端数据乱序的程度.对于带宽敏感的多路径应用场景而言,该算法的收敛速度比Kalman-CMT算法更快,对网络吞吐量性能也有一定程度地提高;对时延和带宽都敏感的多路径应用场景来说,算法在收敛速度与吞吐量两方面优势明显

5.1 为什么要拷贝数据 5.2 消除copy 4 5.3 消除 Copy 3 5.4 优化页面重映射 5.4 优化页面重映射 5.6 把避免拷贝技术扩展到文件系统 5.7 扩展到拷贝之外 5.8 扩展到数据操作之外

• 问题背景 • 细分基本思想 • 细分的关键因素 • 曲线细分算法分类 • 几种简单曲线细分算法 • 曲线细分Demo • 曲线细分的收敛性和光滑性分析

学习数据结构的基本概念和必要的基础知识。 理解逻辑结构、存储结构和运算的关系。 学会分析研究计算机加工的数据结构的特性，掌握常用的数据结构的特点并能正确地选择数据结构。 为应用涉及的数据选择适当的逻辑结构和存储结构，并能设计出较高质量的算法

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