一、基本概念 二、关系数据库 三、常见数据库对象 四、范式

2.1数据定义语言(DDL) 2.2数据操纵语言(DML) 2.3数据控制语言(DCL)

一、3.1 (用sprintf显示结果，并将结果存储到文 件gold.mat中) 二、使用 help 命令了解strmatch函数和strrep函数的具体用法并各举一例 三、重点和要点：熟练掌握各类数据类型和运算，字符串和数据的显示方法以及数据文件的输入和输出，熟悉涉及到的函数 四、注意：本章内容书上不全，请做好笔记考核方式：书面考核和上机考核

随着软件应用领域的急剧扩大,已从传统的科学计算 和事务处理扩展到了诸如人工智能、计算机辅助设计 和辅助制造等等很多方面,所需处理的数据也已从简 单的数字和字符串发展为多种格式的多媒体数据,如 数字、文本、图形、声音和影像等。数据量和数据类 型的空前激增导致了许多程序的规模和复杂性难以承 受

9.1数据库概述 9.2关系型数据库 9.3面向对象数据库

1.1图灵机 1.2位的存储 1.3存储器 1.4数据在计算机中的表示 1.5数据压缩 1.6数据传输误码及对策

7.1数据库技术概述 7.2常用数据库开发平台 7.3典型数据库技术应用实例

5.1数据库概述 5.2关系数据模型 5.3数据库管理系统

ORACLE为信息系统提供了一个开放、综合、集 成的方法。使用ORACLE数据库进行信息系统开 发的步骤可以归纳为如下过程:

建立快速有效的针对大规模文本数据的聚类分析方法是当前数据挖掘研究和应用领域中的一个热点问题.为了同时保证聚类效果和提高聚类效率，提出基于\互为最小相似度文本对\搜索的文本聚类算法及分布式并行计算模型.首先利用向量空间模型提出一种文本相似度计算方法；其次，基于\互为最小相似度文本对\搜索选择二分簇中心，提出通过一次划分实现簇质心寻优的二分K-means聚类算法；最后，基于MapReduce框架设计面向云计算应用的大规模文本并行聚类模型.在Hadoop平台上运用真实文本数据的实验表明：提出的聚类算法与原始二分K-means相比，在获得相当聚类效果的同时，具有明显效率优势；并行聚类模型在不同数据规模和计算节点数目上具有良好的扩展性