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  1. 地理信息系统算法基础.rar

  2. 第1章算法设计和分析 1．1概述 1．2算法设计原则 1．3算法复杂性的度量 1．3．1时间复杂性 1．3．2空间复杂性 1．4最优算法 1．5算法的评价 1．5．1如何估计算法运行时间 1．5．2最坏情况和平均情况的分析 1．5．3平摊分析 1．5．4输入大小和问题实例 思考题 第2章GIS算法的计算几何基础 2．1维数扩展的9交集模型 2．1．1概述 2．1．2模型介绍 2．1．3空间关系的判定 2．2矢量的概念 2．2．1矢量加减法 2．2．2矢量叉积 2．3折线段的拐向判断 2．4判断

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2009-11-30
    • 文件大小：18874368
    • 提供者：xue12300

  1. C#开发实战1200例（第一卷+第二卷）+源码下载地址.txt

  2. 主要内容有C#开发环境的使用、C#语言基础应用、字符串处理技术、数组和集合的使用、面向对象编程技术、数据结构与算法、Windows窗体基础、特色窗体界面、窗体控制技术、MDI窗体和继承窗体、Windows常用控件的使用、Windows不错控件的使用、DataGridView数据控件、自定义用户控件、文件基本操作、文件夹基本操作、文件流操作、加密、解密及解压缩文件、C#与Word互操作、高效应用Excel、基本图形绘制、图像处理技术、常用图表应用、动画处理技术、音频与视频控制。配书光盘附带了实例

  3. 所属分类：C#

  1. 基于多种数据源的中文知识图谱构建方法研究_胡芳槐.caj

  2. 基于多种数据源的中文知识图谱构建方法研究 自从语义网的概念提出以来,越来越多的开放链接数据和用户生成内容被发布于互联网中,互联网逐步从仅包含网页与网页之间超链接的文档万维网转变为包含大量描述各种实体和实体之间丰富关系的数据万维网。在此背景下,知识图谱首先由Google提出,其目标在于描述真实世界中存在的各种实体和概念,以及这些实体、概念之间的关联关系。知识图谱在实体层面对本体进行了丰富和扩充；本体中突出和强调的是概念以及概念之间的关联关系,描述了知识图谱的数据模式；而知识图谱则是在本体的基础上,

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2020-05-06
    • 文件大小：19922944
    • 提供者：u013222658

  1. 面向半结构化数据的数据模型和数据挖掘方法研究

  2. 作为互联网中重要数据形式之一,半结构化数据是开展数据挖掘的重要前提性条件。而进行数据挖掘旨在发现并提取大型数据库中所隐含的有价值的信息。首先介绍了半结构化数据的概念及其特点,在此基础上分别从半结构化数据表示、数据模型两方面对半结构化数据模型进行介绍,最后总结半结构化数据模式与之前关系数据模式间的差别。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-07-05
    • 文件大小：521216
    • 提供者：weixin_38607282

  1. 通信与网络中的Web日志挖掘中的会话识别方法

  2. 摘  要： 提出了一种改进的会话识别方法。该方法基于访问站点的首页和导航页，以首页或导航页作为新会话开始的标识。选取真实的Web日志，用PL/SQL编程实现改进的会话识别方法，并与现有方法进行比较。实验结果证明，改进的会话识别方法比现有方法识别会话更有效。 　　Web挖掘是针对包括Web页面内容，页面之间的结构，用户访问信息等在内的各种Web数据源。在一定基础上应用数据挖掘的方法以发现有用的隐含的知识的过程。Web挖掘与传统的数据挖掘相比有其自身的特点。Web本身是半结构化或无结构的数据，缺乏

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-10-22
    • 文件大小：200704
    • 提供者：weixin_38514523

  1. Web日志挖掘中的会话识别方法

  2. 摘  要： 提出了一种改进的会话识别方法。该方法基于访问站点的和导航页，以或导航页作为新会话开始的标识。选取真实的Web日志，用PL/SQL编程实现改进的会话识别方法，并与现有方法进行比较。实验结果证明，改进的会话识别方法比现有方法识别会话更有效。 　　Web挖掘是针对包括Web页面内容，页面之间的结构，用户访问信息等在内的各种Web数据源。在一定基础上应用数据挖掘的方法以发现有用的隐含的知识的过程。Web挖掘与传统的数据挖掘相比有其自身的特点。Web本身是半结构化或无结构的数据，缺乏机器可理

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-19
    • 文件大小：205824
    • 提供者：weixin_38610815