2.1 基本数据类型 2.2 数据在计算机中的存储 2.3 数据类型选择的原则 2.4 表达式及运算符 2.5 数据类型转换

一、了解什么是数据库 二、了解什么是数据模型 三、了解数据处理技术的发展变化及趋势

10.6测试数据集设计 10.6.1商品进货测试数据集设计 10.6.2商品上柜测试数据集设计 10.6.3商品销售测试数据集设计

一、计算机数据的特殊性 1、存在明显的数据模式: 许多数据都具有某种固有的模式。这主要是由数据冗余和数据结构引起的。各种计算机语言的语句和指令都十分有限,因而在程序中便表现为少量的语句和指令的大量重复

要在分子生物学领域进行计算分析,从公共数据库( DDBJ/EMBL/GenBank)中获得DNA序列记录 是其必需条件。借助于和一个已了解其生物学功能而被分离出来并测序的基因比较相似性的 方法,我们可以尝试确定某疾病基因的功能,这种方法要求序列记录有精确并且富于信息的 生物学注解。对于将其作为 BLAST或Eηtrez的检索结果来硏究的科学家来说,编码的蛋白质 产物的名称或功能、基因座位的名称以及和该序列最初的公布之间的联系(它因何被测 序?)构成了序列记录的直接的确切涵义 本章的内容是提交DNA序列及其注解到公共数据库,重点介绍了与国际核苷酸序列协作数据 库:DDBJ、EMBL和 Gen Bank密切相关的核苷酸序列数据库

第14章 数据库编程基础 本章提要: 1.数据库的基本知识 2.SQL语言 3.数据库的建立 4.数据库的连接、操作

4.1 数据链路层功能 4.2 数据链路层所提供的基本服务 4.3 高级数据链路控制协议HDLC 4.4 点对点PPP协议 4.5 数据链路层的设备与组件 4.6 技能训练：交换机和集线器的级联

针对机器或设备的剩余寿命（Remaining useful life, RUL）预测精度低的问题，提出基于一维卷积神经网络（Convolutional neural network, CNN）和双向长短期记忆（Bidirectional long short-term memory, BD-LSTM）的集成神经网络模型。为了更好地抽取时间序列上的特征，以及产生更多的训练样本，采用滑动窗口对数据进行处理，同时采用卡尔曼滤波对数据进行降噪处理，将数据标准化以及设置RUL标签。与人工提取特征不同，利用一维CNN对数据进行特征提取，并舍弃了CNN中的池化层。然后将提取到的高维特征输入到BD-LSTM进行回归预测，并采用Bagging的方式对此神经网络进行集成来预测RUL。最后通过在NASA的数据集上验证该模型的有效性，以及相比于其他机器学习或者深度学习模型的优越性，实验表明所提模型在RUL预测方面更加准确

➢ （一）SCIENCE DIRECT数据库浏览 ➢ （二）SCIENCE DIRECT数据库检索 ➢ （三）检索式的保存和调用

• 11.1 NoSQL简介 • 11.2 NoSQL兴起的原因 • 11.3 NoSQL与关系数据库的比较 • 11.4 NoSQL的四大类型 • 11.5 NoSQL的三大基石 • 11.6 从NoSQL到NewSQL数据库 • 11.7 文档数据库MongoDB