地理信息系统的数据源是指建立地理信息系统数据库所需要的各种类型数据的来源。 地理信息系统的数据源是多种多样的，并随系统功能的不同而不同，主要包括以下各种：

一、了解GIS的数据采集方式 二、掌握地图数字化的方法、步骤 三、掌握地图数据的各种处理方法 四、理解属性数据编码的深刻含义 五、了解空间数据的压缩处理的方法及优缺点

第一节 生物学数据库简介 第二节 生物学数据库的数据存储格式 第三节 生物学数据库的检索

一、 数据层次与文件组织 二、空间数据库 三、传统数据库模型 四、面向对象数据库系统 五、 数据管理设计

8.1 流计算概述 • 8.1.1 静态数据和流数据 • 8.1.2 批量计算和实时计算 • 8.1.3 流计算概念 • 8.1.4 流计算与Hadoop • 8.1.5 流计算框架 8.2 流计算处理流程 • 8.2.1 概述 • 8.2.2 数据实时采集 • 8.2.3 数据实时计算 • 8.2.4 实时查询服务 8.3 流计算应用 8.4 流计算开源框架 – Storm • 8.4.1 Storm简介 • 8.4.2 Storm的特点 • 8.4.3 Storm设计思想 • 8.4.4 Storm框架设计 8.5 Spark Streaming 8.5.1 Spark Streaming设计 8.5.2 Spark Streaming与Storm的对比 8.6 Samza 8.6.1 基本概念 8.6.2 系统架构 8.7 Storm、Spark Streaming和Samza的应用场景 8.8 Storm编程实践 8.8.1 编写Storm程序 8.8.2 安装Storm的基本过程 8.8.3 运行Storm程序

1 导言 2 基本原理与概念 2.1 基本原理 2.2 对象的产生，排列及删除 2.3 在线帮助 3 R的数据操作 3.1 对象 3.2 在文件中读写数据 3.3 存储数据 3.4 生成数据 3.4.1 规则序列 3.4.2 随机序列 3.5 使用对象 3.5.1 创建对象 3.5.2 对象的类型转换 3.5.3 运算符 3.5.4 访问一个对象的数值：下标系统 3.5.5 访问对象的名称 3.5.6 数据编辑器 3.5.7 数学运算和一些简单的函数 3.5.8 矩阵计算 4 R绘图 4.1 管理绘图 4.1.1 打开多个绘图设备 4.1.2 图形的分割 4.2 绘图函数 4.3 低级绘图命令 4.4 绘图参数 4.5 一个实例 4.6 grid 和lattice 包 5 R的统计分析 5.1 关于方差分析的一个简单例子 5.2 公式 5.3 泛型函数 5.4 包 6 R编程实践 6.1 循环和向量化 6.2 用R写程序 6.3 编写你自己的函数 7 R 相关的文献

2.1数据的计量尺度 2.2统计数据的来源 2.3统计数据的质量 2.4统计数据的整理 2.5分布集中趋势的测度 2.6分布离散程度的测度 2.7分布偏态与峰度的测度 2.8茎叶图与箱线图 2.9统计表与统计图

2.1 数据的计量尺度 2.2 统计数据的来源 2.3 统计数据的质量 2.4 统计数据的整理 2.5 分布集中趋势的测度 2.6 分布离散程度的测度 2.7 分布偏态与峰度的测度

5.1 应用背景与需求说明 5.2 数据库设计 5.3 数据库开发环境 5.4 创建数据库 5.5 创建数据库应用程序 5.6 网络环境下的数据库应用规划

1.与查找有关的概念 (1) 查找：又称检索，是指在大量数据中寻找关键字值等于给定值的记录。 (2) 主关键字：指在组成记录的若干个数据项中，能够唯一标识一条记录的数据项。 (3）次关键字：指在组成记录的若干个数据项中，不能唯一标识一条记录的数据项