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《数据库技术及应用》第06章 PowerBuilder概述
文档格式:PPT 文档大小:467.5KB 文档页数:30
本章重点内容 一、 PowerBuilder的特点 二、 PowerBuilder的开发环境 三、PowerBuilder应用系统的构成和开发过程
吉林师范大学:《Power Builder教案》目录
文档格式:PPT 文档大小:208.5KB 文档页数:3
第1章 PowerBuilder基础 第2章 PowerBuilder对象 第3章 PowerScript语言 第4章数据库与数据窗口 第5章通讯录管理器 第6章小型财务软件 第7章电视节目脱机浏览器 第8章有线电视网管系统 第9章用机记录浏览器 第10章通用查询模块 第11章高校学生档案管理系统 第12章农业生产管理信息系统
吉林师范大学:《Power Builder教案》第2章 Power Builder对象
文档格式:PPT 文档大小:197.5KB 文档页数:53
利用 PowerBuilder开发需要访问服务器上数据库的 Windows应用程序,开发效率高,开发完成的应用系 统能够切实保证数据的安全可靠、正确有效,能够为 最终用户提供一个界面友好、数据访问便捷高效、功 能齐备的基于网络的分布式数据库应用系统
《数据库技术及应用》第08章 PowerBuilder数据库操纵
文档格式:PPT 文档大小:210KB 文档页数:18
本章重点内容 一、创建ASA数据库 二、连接各种类型的数据库 三、数据表的操纵和表中数据的操纵 四、视图及其操纵 五、数据库的管理
北京市高等教育精品教材:《数据库系统及应用》课程配套电子教案(PPT课件讲稿)第12章 数据库应用开发
文档格式:PPS 文档大小:860KB 文档页数:110
一、数据库应用开发概述 二、开放的客户端开发 三、数据库应用开发工具 PowerBuilder 四、基于组件的数据库开发 五、Web数据库应用开发
《数据库技术与应用》课程教学资源(PPT课件讲稿)第4章 数据库系统的开发环境
文档格式:PPT 文档大小:155KB 文档页数:23
一、数据库系统开发概述 二、开放的客户体系结构 三、数据库应用开发工具 PowerBuilder 四、数据库应用开发工具 Delphi 五、Java在数据库中的应用
《数据库技术及应用》第13章 发票管理项目开发
文档格式:PPT 文档大小:446KB 文档页数:30
本章重点内容 一、项目开发的整体过程 二、掌握 PowerBuilder开发项目的各种界面组成 三、掌握窗口和数据窗口的数据交互技术 四、熟悉数据窗口数据的常用技术
广东科技学院:数据科学与大数据技术专业各课程教学大纲汇编(2024年)
文档格式:PDF 文档大小:9.53MB 文档页数:728
《C 语言程序设计 C》 《数据结构与算法》 《计算机组成原理 C》课程纲要 《数据库原理与应用 A》 《计算机网络》 《Python 基础与应用》 《数据采集与管理》 《大数据技术原理与应用》 《Java 程序设计》 《数据可视化》 《大数据运维》 《统计数据分析方法》 《机器学习 B》 《数据分析与挖掘技术》 《数据仓库(Hive)》 《大数据实时计算》 《专业英语 B》 《数学建模》 《人工智能基础 A》 《数据导入与预处理应用》 《数据科学与大数据专业文献检索与论文写作》 《创新思维培养与创业管理》 《Scala 技术与应用》 《数据科学导论》 《大数据与云计算》 《混合现实技术》 《分布式计算》 《区块链原理与技术》 《NoSQL 数据库技术》 《多模态信息处理》 《数据隐私与安全》 《多元统计分析与 R 语言建模》 《服务科学与服务工程概论》 《数据库系统工程师》 《知识图谱》 《Scala 程序设计》 《数据科学与大数据技术导论》 《大数据专业文献检索与论文写作》 《统计分析》 《数据采集与网络爬虫》 《计算机组成原理 D》课程纲要 《数据分析师认证》 《网络前端开发》 《非结构化数据存储与分析》 《信息安全前沿技术》 《项目管理》 《软件工程》 《算法设计与分析》 《运筹学》 《虚拟化技术》 《C 语言程序设计》 《操作系统原理(Linux)》 《数据库原理与应用 E》 《操作系统原理》 《深度学习》 《Hive 查询分析》 《流计算》 《文献检索与论文写作》 《数据资产登记》
重庆大学:《大数据技术基础》课程教学资源(课件讲稿)02 大数据关键技术与挑战
文档格式:PDF 文档大小:3.89MB 文档页数:162
大数据处理的基本流程 大数据处理模型 大数据关键技术 大数据处理工具 大数据时代面临的新挑战 WordCount 关联规则基本模型 聚类 本章内容首先介绍了大数据处理的基本流程和大数据处理模型,接着介绍了大数据的关键技术,其中,云计算是大数据的基础平台和支撑技术,本章以Google 的相关技术为主线,详细介绍Google 以及其他众多学者和研究机构在大数据技术方面已有的一些工作,包括文件系统、数据库系统、索引和查询技术、数据分析技术等;接下来,介绍了大数据处理平台和工具,就目前技术发展现状而言,Hadoop 已经成为了大数据处理工具事实上的标准。最后,介绍大数据时代面临的新挑战,包括大数据集成、大数据分析、大数据隐私问题、大数据能耗问题、大数据处理与硬件的协同、大数据管理易用性问题以及性能测试基准。 大数据采集架构 预测模型
厦门大学:《大数据技术原理与应用》课程教学资源(PPT课件讲稿)第六章 云数据库
文档格式:PPT 文档大小:3.79MB 文档页数:75
• 6.1 云数据库概述 • 6.1.1 云计算是云数据库兴起的基础 • 6.1.2 云数据库概念 • 6.1.3 云数据库的特性 • 6.1.4 云数据库是个性化数据存储需求的理想选择 • 6.1.5 云数据库与其他数据库的关系 • 6.2 云数据库产品 • 6.2.1 云数据库厂商概述 • 6.2.2 Amazon的云数据库产品 • 6.2.3 Google的云数据库产品 • 6.2.4 Microsoft的云数据库产品 • 6.2.5 其他云数据库产品 • 6.3 云数据库系统架构 • 6.3.1 UMP系统概述 • 6.3.2 UMP系统架构 • 6.3.3 UMP系统功能 • 6.4 Amazon AWS和云数据库 6.4.1 Amazon和云计算的渊源 6.4.2 Amazon AWS 6.4.3 Amazon AWS平台上的云数据库 • 6.5 微软云数据库SQL Azure • 6.6 云数据库实践 6.6.1 阿里云RDS简介 6.6.2 RDS中的概念 6.6.3 购买和使用RDS数据库 6.6.4 将本地数据库迁移到云端RDS数据库
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