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VB.NET的集成开发环境 VB.NET的标准控件 VB.NET数据类型 程序控制结构 面向对象及事件驱动的编程特点

第十一章: VB.NET Mobile应用程序设计 知识点: 一、Mobile应用程序开发平台 二、Mobile应用程序设计 三、Mobile应用程序的数据库连接 现今,移动设备已成为日常生活中不可获缺的一部分,当这些移动设 备连接到 Internet时,移动设备的力量将无穷无尽。VSNET2003中一个最显著的特点是包含了许多支持面向手持式设备的应用程序的开发工具。这类应用程序可能是发展最快的一种。在某种程度上,必须使用可移式应用程序用于可移式的用户。 可移式应用程序在VB.NET中增加了两个项目类型:第一个是sP.neT Mobile Web的 Application应用程序,用这个模板创建的应用程序是运行在服务器上的基于Web的应用程序,但可以通过可移式设备访问;第二个项目是 Smart Device应用程序,这些应用程序在 NET Compact FrameWork上工作

《高等数学 A》 《C 语言程序设计》 《C 语言程序设计》实验 《线性代数》 《概率论与数理统计 B》 《模拟电子技术基础 B》 《数字电子技术基础》 《模拟电子技术基础实验》 《数字电子技术基础实验》 《力学》 《热学》 《电磁学》 《光学》 《普通物理实验》 《原子物理学》 《计算机软件应用技术》 《计算机软件应用技术》实验 《图像处理实用技术》 《图像处理实用技术》实验 《数据库系统原理》 《网站设计与网页制作》 《网站设计与网页制作》实验 《操作系统》 《LINUX 操作系统》 《Linux 操作系统》实验 《网络程序设计》 《网络程序设计》实验 《计算机网络 B》 《计算机网络 B》实验 《流媒体技术》 《流媒体技术》实验 《多媒体软件应用技术》 《多媒体软件应用技术》实验 《NET 程序设计》 《NET 程序设计》实验 《局域网组建与管理》 《局域网组建与管理》实验 《数据结构》 《网络安全》 《VB 程序设计基础》 《VB 程序设计基础》实验 《Flash 技术基础》 《Flash 技术基础》实验 《VC++程序设计》 《VC++程序设计》实验 《视频编辑与制作》 《视频编辑与制作》实验 《电动力学 1》 《热力学与统计物理 1》 《计算机组成原理》 《日语基础》 《量子力学 1》 《三维动画制作》 《三维动画制作》实验 《Java 程序设计》 《Java 程序设计》实验 《科技论文写作》 《认识实习》 《生产实习》 《软件设计与开发实践》

《高等数学 A》 1 《C 语言程序设计》 7 《C 语言程序设计》实验 11 《线性代数》13 《概率论与数理统计 B》 16 《模拟电子技术基础 B》 19 《数字电子技术基础》22 《模拟电子技术基础实验》25 《数字电子技术基础实验》27 《力学》29 《热学》34 《电磁学》38 《光学》42 《普通物理实验》47 《原子物理学》53 《计算机软件应用技术》57 《计算机软件应用技术》实验61 《图像处理实用技术》63 《图像处理实用技术》实验65 《数据库系统原理》66 《网站设计与网页制作》69 《网站设计与网页制作》实验71 《操作系统》73 《LINUX 操作系统》 76 《Linux 操作系统》实验 79 《网络程序设计》81 《网络程序设计》实验83 《计算机网络 B》 85 《计算机网络 B》实验 88 《流媒体技术》90 《流媒体技术》实验92 《多媒体软件应用技术》94 《多媒体软件应用技术》实验96 《NET 程序设计》 98 《NET 程序设计》实验 100 《局域网组建与管理》102 《局域网组建与管理》实验107 《数据结构》113 《网络安全》118 《VB 程序设计基础》 120 《VB 程序设计基础》实验 124 《Flash 技术基础》 125 《Flash 技术基础》实验 127 《VC++程序设计》128 《VC++程序设计》实验133 《视频编辑与制作》134 《视频编辑与制作》实验136 《电动力学 1》 137 《热力学与统计物理 1》 140 《计算机组成原理》144 《日语基础》149 《量子力学 1》 151 《三维动画制作》154 《三维动画制作》实验157 《Java 程序设计》 158 《Java 程序设计》实验 163 《科技论文写作》164 《认识实习》166 《生产实习》168 《软件设计与开发实践》170

《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》

 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

2.1 数据类型. 2 2.1.1 离散型数据.2 2.1.2 连续型数据.2 2.2 数据预处理. 2 2.2.1 数据预处理的原因.2 2.2.2 数据预处理的主要步骤.3 2.3 数据清理. 5 2.3.1 空缺值.5 2.3.2 噪声数据.5 2.4 数据集成. 7 2.4.1 实体识别问题.7 2.4.2 数据冗余.7 2.4.3 元组重复.8 2.5 数据归约. 8 2.5.1 数据立方体聚集.9 2.5.2 维归约.10 2.5.3 数量归约.11 2.5.4 数据压缩.12 2.6 数据变换. 12 2.6.1 数据规范化.12 2.6.2 数据离散化与概念分层.13 2.7 数据预处理的软件操作（SPSS Modeler）. 16 2.7.1 数据类型.16 2.7.2 数据清理.17 （1）缺失值与无效值.17 （2）孤立值和极值.22 2.7.3 数据集成.25 （1）纵向追加.25 （2）横向合并.26 （3）元组重复.28 2.7.4 数据归约.29 （1）抽样.29 （2）分箱.32 （3）特征选择.36 （4）因子分析.37 2.7.5 数据变换.40

• 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

1.1 什么是数据挖掘. 2 1.2 数据挖掘的步骤. 2 1.3 数据挖掘的主要功能. 4 1.3.1 预测性.4 1.3.2 描述性.5 1.4 在何种数据上进行数据挖掘. 7 1.4.1 数据库数据.7 1.4.2 数据仓库.8 1.4.3 事务数据.8 1.5 数据挖掘的工具. 8 1.6 数据挖掘研究的主要方向. 9 1.6.1 数据挖掘的方法.9 1.6.2 用户交互技术.9 1.6.3 数据挖掘的性能和可扩展性.9 1.6.4 针对不同数据或数据源的数据挖掘技术 .9 1.7 数据挖掘的应用领域. 10 1.8 SPSS Modeler 软件使用概述. 10 1.8.1 软件简介.10 1.8.2 软件窗口.12 1.8.3 数据流的基本操作.13