”数据库理论、设计与挖掘“ 的搜索结果

     机器学习的涉及面更宽，常用在数据挖掘上的方法通常只是“从数据学习”，然则机器学习不仅仅可以用在数据挖掘上，一些机器学习的子领域甚至与数据挖掘关系不大，例如增强学习与自动控制等等。 数据挖掘试图从海量...

     数据库的设计（涉及到ER模型、关系代数、元组演算、规范化理论，其中规范化理论和关系代数在上午题中每次都会出现），并发控制和数据库完整性约束（讲的较简单），分布式数据库、数据仓库与数据挖掘以及数据库较新的...

     《数据库原理与应用》复习总结 数据库技术就是主要研究如何科学的组织和存储数据，高效的获取和处理数据，并可以满足用户各种不同的信息需求的技术，因为对数据库技术的需求非常大，所以学习这门课的知识和技术是...

     信息、数据、数据处理与数据管理的基本概念； 数据管理技术发展的三个阶段及各自的优缺点； 数据库系统主要包括数据库、数据库用户、计算机硬件系统和计算机软件系统等几部分； 数据库系统内部的体系结构：三级模式...

     TIDB是一个开源分布式关系型数据库，是NewSQL的一个代表。TIDB具有很多优秀的特性，例如：实现一键水平伸缩，强一致性的多副本数据安全，分布式事务，实时OLAP等重要特性。一言以蔽之：TIDB未来可期。

     数据挖掘是人工智能和数据库领域研究的热点问题，所谓数据挖掘是指从数据库的大量数据中揭示出隐含的、先前未知的并有潜在价值的信息的非平凡过程。数据挖掘是一种决策支持过程，它主要基于人工智能、机器学习、模式...

     本书内容丰富，不仅讨论了关系数据模型和关系语言、数据库设计过程、关系数据库理论、数据库应用设计和开发、数据存储结构、数据存取技术、查询优化方法、事务处理系统和并发控制、故障恢复技术、数据仓库和数据挖掘，...

     第1章　数据库系统概述.ppt 第2章　数据模型.ppt 第3章__数据库系统的体系结构.ppt 第4章__关系数据库方法.ppt 第5章__关系数据库的结构化查询语言SQL.ppt 第6章__关系模式的规范化理论.ppt 第7章__数据库设计.ppt ...

     知识图谱，作为人工智能和语义网技术的重要组成部分，其核心在于将现实世界的对象和概念以及它们之间的多种关系以图形的方式组织起来。它不仅仅是一种数据结构，更是一种知识的表达和存储方式，能够为机器学习提供...

     数据库设计过程 关系数据库理论 数据库应用设计和开发 数据存储结构 数据存取技术 查询优化方法 事务处理系统和并发控制 故障恢复技术 数据仓库和数据挖掘 而且对性能调整 性能评测标准 数据库应用测试和标准化 空间...

     1. 与网状和层次数据库相比，关系数据库有哪些优点？ 层次模型： 有且仅有一个结点无双亲，称为根结点； 其它结点有且仅有一个双亲。 层次模型的数据结构是一棵树。 网状模型： 允许一个结点可以有多个双亲； ...

     数据库表的这一级别，这一级别相当于把数据库分为了若干张表，这些表是根据我们的业务，我们的应用来划分出来的，表与表之间会有相应的关联 外模式: 外模式所对应的是数据库里面的视图，让我们对数据有了灵活的...

     大数据架构选型与设计 1.1如何构建大数据平台？ 1.1.1数据库与ER建模 1.1.1.1数据库（DataBase） 数据库是按照数据结构来组织、存储和管理数据的仓库，是一个长期存储在计算机内的、有组织的、可共享的、统一...

10  
9  
8  
7  
6  
5  
4  
3  
2  
1  

推荐文章