本书是一本实用性数据库教材，它重点突出应用性与新技术，它将数据库基本原理、技术与应用三者结合于一体，系统性强、基本概念与原理讲述清楚、内容深入浅出、文字浅显易懂、并配有大量辅助性材料。本书由六部分组成，它们是基本原理部分（第一章——第二章），关系数据库系统的原理与技术（第三章——第七章），数据库的设计与管理（第八章——第十章），新型数据库（第十一章——第十三章），数据库应用（第十四章——十六章）最后是数据库实验指导书。本书可作为高等学校计算机应用类专业以及计算机应用相关专业的大学本科数据库课程教材，也可作为数据库应用开发人员的参考资料及相关培训教材

 6.1 引言  6.2 空间数据库  6.3 多媒体数据库  6.4 移动对象数据库  6.5 时态数据库  6.6 主动数据库  6.7 工程数据库  6.8 实时数据库  6.9 内存数据库

1. Times 大数据时代 2. Concept 大数据概念 3. Influence 大数据的影响 4. Application 大数据的应用 5. Key technology 大数据关键技术 6. Computation mode 大数据计算模式 7. Industry 大数据产业 8. Relationship between BD&CP and IOT 大数据与云计算、物联网的关系 9. Study advice 学习建议

（1）理解数据恢复概念及分类； （2）理解数据恢复基础原理； （3）掌握硬盘数据恢复的基本方法及注意事项； （4）掌握硬盘数据备份的方法。 任务1 数据恢复概念及分类 任务2 数据恢复基础原理 任务3 硬盘数据恢复方案分析 任务4 数据备份

• 业务理解 • 数据理解 • 数据质量问题与预处理 • 数据分析常见陷阱 • 数据分析方法的选择 • 数据分析结果的评价 • 数据分析团队的组建 • 数据分析人才培养的难题

2.1关系数据库 2.1.1关系数据结构 2.1.2关系操作 2.1.3关系的完整性 2.2SQL语言 2.2.1qL概述及特点 2.2.2SQL数据定义 2.2.3SQL数据查询 2.2.4SQL数据操纵 2.2.5数据控制 2.3关系数据理论 2.3.1关系模式可能存在的问题 2.3.2函数依赖及规范化

在程序设计的过程中,数据的组织和表示是很重 要的,因为数据是程序的处理对象,数据的表示形式 关系到整个程序的运行效率和解决问题的能力,前面 我们已经初步了解了数据的最基本形式-整数、实数 字符、字符串等基本数据类型,也学习了在面向对 象的程序设计环境下,类和对象的构造和组织。下面 我们进一步学习其他在基本数据类型的基础构造出来 的一些复杂数据类型,如数组、指针、结构、共用体 、枚举类型等。使我们在类和对象的设计过程中,可 以运用更多的数据类型

针对部分聚类算法对数据输入顺序敏感的问题,定义了不干涉序列指数,提出了应用不干涉序列指数对分类数据进行加权排序的方法,并基于该方法对受数据输入顺序影响的CABOSFV_C分类数据高效聚类算法进行改进,提出了考虑加权排序的聚类算法(CABOSFV_CSW),消除了算法对数据输入顺序的敏感性.采用UCI基准数据集进行实验,发现应用加权升序排序的CABOSFV_CSW算法在处理分类数据时,聚类质量较原始CABOSFV_C算法和其他受数据输入顺序影响的算法在准确性上有改善,在稳定性上有显著提高

• 大数据的魅力 – 数据挖掘、大数据、大数据案例、大数据的特点 • 大数据时代的思维变革 – 样本和全体、精确性和混杂性、因果关系和相关关系 • 大数据的处理 – 几种主要处理方式、MapReduce编程模型 • 大数据的分析 – 关键技术概述、PageRank初步

为实现弹药传输机械臂中不可测参数的辨识,建立了机械臂的虚拟样机,并将其作为样本数据的来源;考虑到样本数据的连续性和平滑特性,使用函数型数据分析和函数型主成分分析对样本数据进行了特征提取,并利用提取的特征参数和待辨识参数作为训练样本对极限学习机(ELM)进行了训练.为提高极限学习机的辨识精度和泛化能力,利用粒子群算法对极限学习机的输入层与隐含层的连接权值和隐含层节点的阈值进行了优化.最后,分别利用仿真数据与测试数据对此方法进行了验证,仿真数据的辨识结果表明,优化后的极限学习机具有更高的辨识精度和泛化能力;同时,通过对比将测试数据的辨识结果代入模型中进行仿真得到的支臂角速度与测试角速度,验证了此方法的可行性和有效性