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1988年 | 2篇 |
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1984年 | 2篇 |
1983年 | 2篇 |
1982年 | 4篇 |
1981年 | 1篇 |
排序方式: 共有756条查询结果,搜索用时 406 毫秒
1.
对于由成千上百用户进行数据存取的联机应用,数据的完整性和安全性是用户的重要需求,完整性是指数据的正确性和一致性,安全性是指保护数据的库以防止不合法的使用所造成的数据泄露、更改和破坏。SQL Server对这些需求采用集中管理方式,而不是由应用来处理,这种方式有以下优点: ·高可靠性,集中的安全性和完整性管理使得其不受任何用户、应用和工具的破坏。 ·降低开发费用,因为完整性、安全性逻辑和商业规则都一次性编写和存储在数据库中,就不必由每一应用反复编写,从而缩短开发周期。 ·用户登录和数据存取可以由SQL Server审计。 相似文献
2.
3.
从土样中分离出34株脂肪酶产生菌,在维多利亚蓝培养基上初筛出透明圈与菌落直径比值较大的6株菌,复筛出产脂肪酶活性较高的菌株FM-1,其所产脂肪酶主要为胞内酶,产脂肪酶活力为132 U/g cell。通过反复的驯化培养方式将菌株FM-1驯化成耐甲醇的优良菌株。在甲醇质量浓度为11 mg/L的培养基中驯化后的脂肪酶相对活力为35%,而出发菌株在此环境中不能生长。 相似文献
4.
建筑底部空间开放性设计 总被引:2,自引:0,他引:2
为了加快建筑底部空间与城市环境的融合,分析了建筑底部空间一般形态、交通组织、功能空间环境、文脉关系等要素,提出从城市街道的引入、室外广场和立体化交通等几个方面探讨底部空间与城市有机的融合,创造一个有魅力的、充满活力的城市空间. 相似文献
5.
介绍了基于RP2040和机器学习开发的一款可以实现手势控制的魔棒工具,以实现微控制器和机器学习的结合.讲解了魔棒工具开发过程中关键技术的实现,包括魔棒工具的组成、微控制器对数据的处理和采集、深度学习模型的构建与训练、模型的转换与部署、以及基于魔棒工具实现的贪吃蛇游戏. 相似文献
6.
面向不同数据分布的多维直方图算法COCA-Hist 总被引:1,自引:0,他引:1
基于代价的RDBMS优化器需要对含有范围查询的合取谓词的结果集基数进行准确的估计,多维直方图对多维数据分布进行模拟,避免在估计结果集基数时采用数据独立性假设,造成估计误差过大,进而导致选择非优化的查询执行计划.在不同的数据分布情况下,传统的多维直方图(如MHist-2)效果有很大不同.数据相关系数和值域密度、值域参数是准确刻画多维数据分布的有效指标,文中提出了根据不同的指标采用不同的动态优化的多维直方图算法COCA-Hist,可以大大改善传统多维直方图在平均情况下的准确性.通过分析传统的多维直方图的最坏情况,COCA-Hist的改进算法可以改进传统的多维直方图在最坏情况下的准确性.实验比较了COCA-Hist和传统的多维直方图MHist-2以及GENHist和STHoles的准确性和时间效率.实验显示无论在平均情况下还是在最坏情况下COCA-Hist的改进算法均优于传统的MHist-2直方图,并且COCA-Hist的准确性和创建时间均比GENHist有极大的改善,在准确性方面COCA-Hist较优于STHoles,而在空间预算有限时STHoles的创建时间比COCA-Hist高两个数量级. 相似文献
7.
支持What-if分析的OLAP系统研究 总被引:3,自引:0,他引:3
数据仓库和OLAP是决策支持系统的重要组成部分.What-if分析是基于历史数据,对假设场景进行分析的重要手段,它可以为决策者提供重要的预测信息,是一种非常重要的决策支持分析过程.文中分析了what-if分析的研究现状,从不同的角度对what-if分析进行了分类.将其分为基于规则的what-if分析、基于delta表的差分数据存储与合并机制的what-if分析和基于CUBE增量维护方法的what-if分析三类,分析了各种实现方法的优点以及适用范围.给出了基于内存数据库的delta表模式的what-if分析算法和一种新的CUBE维护算法.最后对基于what-if分析的OLAP系统的未来研究方向进行了展望. 相似文献
8.
9.
监控视频可用于安全目的的视频记录,还可用于实时商务智能等领域.提出一个超市场景中的不间断客服助手系统(Uninterrupted Helper System, UHS),它可以在实时和历史视频监控数据上进行连续分析查询,分析顾客的购物行为,并在必要时提示销售人员对顾客提供个性化的服务.演示将展示UHS系统利用增强的流数据处理引擎和基于RDBMS的视频管理层来处理混合连续查询.另外,系统基于视频操作的代价模型和相关的优化策略进行查询优化,以减少对查询的实时响应时间. 相似文献
10.
缓存敏感的封闭冰山立方体计算 总被引:1,自引:0,他引:1
数据立方体计算通常会产生大量的输出结果,冰山立方体和封闭立方体是解决这个问题的比较流行的两种策略,二者可以结合使用.鉴于封闭冰山立方体(closed iceberg cube)的重要性和实用性,如何高效地计算封闭冰山立方体是一个值得研究的问题.提出一种缓存敏感(cache-conscious)的计算封闭冰山立方体的方法,在自底向上对数据进行聚集的同时,寻找覆盖聚集单元的封闭单元,将其输出,使用两种策略进行剪枝,去掉不必要的递归,同时使用Apriori剪枝技术,支持冰山立方体(iceberg cube)的计算.为了减少与内存相关的延迟,快速得到聚集结果,对多个维进行预排序,并将软件预取技术引入到数据扫描中.在模拟数据和真实数据上进行了详细而全面的实验研究,结果表明,封闭冰山立方体的计算方法是快速、有效的. 相似文献