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国内外数据采集系统的概述。

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简介:
经过对国内外资料的深入分析以及国内调研的全面考察,本文系统性地梳理了数据采集系统在历史、当前发展态势以及未来发展趋势方面的状况。在此基础上,我们提炼了几条具有针对性的建议,旨在为我国数据采集系统的导入与自主研发工作提供有价值的借鉴和参考。

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  • 关于一览
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    本文章全面梳理了国内外主流的数据采集系统的现状与发展,旨在为读者提供一个清晰、详尽的概览。 本段落基于对资料的分析及国内调研情况,综述了国内外数据采集系统的历史、现状和发展趋势,并据此提出了一些建议。这些内容旨在为我国的数据采集系统的引进和开发提供参考依据。
  • 神经网络发展况及其
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    本文章综述了国内外神经网络研究的发展历程、现状及未来趋势,涵盖各类神经网络模型及其应用领域,为读者提供全面的知识框架和前沿信息。 介绍了国内外神经网络的发展及现状,有助于大家了解神经网络未来的发展方向。
  • GLUE
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    GLUE(General Language Understanding Evaluation)数据集是一系列用于评估模型在多项语言理解任务上表现的基准测试集合。 GLUE数据集是一个广泛使用的基准测试集合,用于评估自然语言处理模型在多项任务上的性能。这些任务涵盖了从文本分类到问答等多个领域,旨在全面衡量模型的理解能力和泛化能力。使用GLUE可以帮助研究人员更好地理解他们的模型相对于现有最佳方法的优劣之处,并推动整个领域的进步。
  • PPT.rar
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    本资料为《数据库系统概述》PPT课件,内容涵盖数据库基础概念、数据模型、关系数据库理论及SQL语言等核心知识点。适合初学者学习使用。 王珊,萨师煊.数据库系统概论(第5版),课本1-11章课件PPT。
  • CIFAR-100
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    简介:CIFAR-100数据集是由加拿大高级研究所(CIFAR)发布的图像识别数据集,包含100个类别共计60000张32x32彩色图像,广泛应用于机器学习模型的训练与评估。 CIFAR-100 数据集由加拿大高级研究所提供。 包含以下文件: cifar100_test.zip cifar100_valid.zip cifar100_train.zip
  • ——中人民大学信息学院
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    《数据库系统概述》是中国人民大学信息学院开设的一门课程,旨在为学生提供数据库设计、管理及应用的基础知识与技能。 数据库系统是信息技术中的核心组成部分,在大数据时代尤为重要。“数据库系统概论”课程由中国人民大学信息学院提供,为初学者提供了深入理解和掌握数据库理论与实践的宝贵资源。该课程涵盖了基础概念、设计、管理和应用等多个方面,旨在帮助学生建立起完整的数据库知识体系。 首先,我们要了解什么是数据库。它是一个组织和存储数据的系统,允许高效地检索、管理、更新和共享信息。关系型数据库是最常见的类型之一,基于关系模型用表格形式表示数据,并通过外键建立表之间的联系。 课程中详细讲解了数据库管理系统(DBMS)的概念,这是一种操作和管理数据库的软件工具。例如Oracle, MySQL, SQL Server 和 PostgreSQL等都是常用的 DBMS。它们提供了SQL (结构化查询语言),用于处理数据的各种标准操作如查询、更新、插入和删除等。 接下来是学习如何设计数据库,包括需求分析、概念设计(常用ER模型)、逻辑设计以及物理设计阶段考虑的存储结构和存取方法以优化性能等内容。 课程还涉及事务处理与并发控制保证数据的一致性和完整性。事务是一组操作要么全部完成要么全不执行;而并发控制确保在多个用户同时访问数据库时,不受影响的数据一致性,通常通过锁定机制或多版本并发控制(MVCC)等策略实现。 此外还有关于安全措施和恢复技术的介绍:前者包括权限管理、角色设置及审计等功能防止未经授权的访问;后者则关注于故障或数据损坏后的系统状态恢复方法。 索引是提高数据库查询效率的关键,课程会讲解不同类型的索引如B树和哈希索引及其适用场景。优化查询性能也是DBA的重要任务之一,通过使用查询优化器选择执行最有效的计划来实现这一目标。 最后可能会提到分布式数据库、云环境下的数据库及NoSQL系统等现代技术解决方案以适应大数据处理的需求。 中国人民大学信息学院的“数据库系统概论”课程为初学者提供了全面的基础知识与实践操作机会。对于希望在IT领域发展的学生来说,这是一个非常有价值的资源,能够帮助他们理解核心原理并掌握必要的设计和管理技能。
  • 推荐研究现状-GS2971
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    本报告基于GS2971数据表,全面分析了当前国内外推荐系统的最新研究成果与发展趋势,涵盖算法优化、个性化定制及协同过滤等多个方面。 推荐系统的国内外研究现状表明,协同过滤作为一种减少信息过载的技术,在互联网上得到了广泛应用。例如,全球最大的在线书店Amazon以及曾是最大CD商店的CDNow(已被亚马逊收购)在其交易平台上使用了这项技术。美国通用公司利用名为Global Grade Selector的系统进行塑料树脂销售,韩国Inha大学Kyung-Yong Jung等人则开发了一个基于协同过滤技术的服装设计推荐系统。 此外,图书馆也可以采用这种个性化服务方式来提高用户体验。通过用户之间的信息分享机制,每位读者都可以成为筛选馆藏资源的信息代理者,并且可以参考其他用户的借阅历史作为选择自己感兴趣的书籍的依据,而非在庞大的馆藏中盲目搜索。协同过滤技术的应用范围十分广泛,例如Ohsugi等人将其应用于软件项目管理领域。
  • 实验报告
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    《数据库系统实验报告概述》旨在通过一系列实践操作详细介绍数据库设计、创建及优化的方法与技巧,帮助学生深入理解数据库原理并掌握实际应用技能。 实验一:创建表、更新表及实施数据完整性 1. 运行给定的SQL脚本以建立名为GlobalToyz的数据库。 2. 绘制所有已建表之间的关系图。 3. 列出每个表格中出现的所有约束,包括主键(Primary key)、外键(Foreign key)、检查约束(check constraint)、默认值(default)及唯一性约束(unique)。 4. 在Recipient和Country两个表中的cCountryId属性上定义一个用户自定义数据类型,并将这两个属性的类型设置为该自定义的数据类型。 5. 将所有价格超过$20的玩具材料复制到名为PremiumToys的新表格中去。 6. 对于Toys表,实施以下数据完整性规则: - 玩具的数量应在0至200之间; - 默认设定玩具适用的最小年龄为1岁。 7. 在不修改已创建的Toys表的前提下通过定义规则来实现下面的数据完整性要求: - 所有玩具的价格必须大于零。 - 如果未指定,所有玩具默认重量设为1单位。 8. 将ID号是‘000001’的那件玩具价格增加$1。 实验二:查询数据库 1. 显示属于California和Illinois州的所有客户的姓名、电子邮件地址及联系信息。 2. 列出订单号码,商店标识符以及每个订单的价值,并按价值升序排列结果集。 3. 展示orderDetail表中vMessage字段为空值的行记录。 4. 查询所有名称包含“Racer”的玩具材料列表。 5. 根据2000年的销售数据列出最受欢迎(月度最佳)前五名产品的ID号。 6. 从OrderDetail表格里提取出总价值超过¥50元的所有订单的信息,包括订单号码和总价金额。 7. 制作一个包含所有运输信息的报告:订单编号、发货日期、实际送达时间以及货物在途天数(提示:在途天数=实际到达日-发运日)。 8. 显示玩具名称及其所属品牌与类别信息。 9. 展示每个购物车中所含有的玩具ID,如果该商品未出现在任何购物车内,则显示NULL值作为标识符。 10. 以缩写形式列出所有顾客的名字和姓氏(例如Angela Smith的简称是A.S)。 11. 计算并展示每种玩具的平均价格,并将其结果四舍五入至最接近整数单位。 12. 展示购买者与收货人的姓名、地址及所在城市的详细信息。 13. 使用子查询找出没有包装的所有玩具名称列表。 14. 利用子查询显示已发货订单的信息,包括订单号和下单时间。 实验三:视图与触发器 1. 创建一个包含买家名字、州名以及所购商品详情(如价格数量)的视图。 2. 定义当在OrderDetail表中插入新记录时自动更新相应玩具成本值的触发器。计算公式为:玩具成本=数量*单价。 实验四:事务处理及存储过程编写 1. 设计一个可以生成订单号、添加到Orders和OrderDetails两个表格中的过程,该过程中定义了一个包含多个操作步骤的整体事务。 2. 编写用于每日展示销售状态的程序。依据当天销售额是否超过阈值(如¥170)显示不同的信息:高销量或低销量,并列出日期、订单总额等关键指标作为报告内容。
  • 电影电影信息汇总
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    本电影数据集汇集了来自国内与国际的各种影片信息,涵盖多样化的电影详情,为研究和分析提供全面的数据支持。 将近3000条数据包含以下基础信息:Video_Name_CN(中文译名)、Video_Name(原名)、Video_Address(国家)、Video_Type(类型)、Video_Language(语言)、Video_Date(上映时间)、Video_Number(评分)、Video_Time(时长)、Video_Director(导演)和 Video_Cast(演员表)。