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  1. 基于数据仓库和SOA的地学数据集成与应用的关键技术研究.nh

  2. 吉林大学博士论文 本文将地学领域迫切希望将多源、异构、分散、多维的地学数据集成起来 并提供应用服务作为研究对象，深入研究了实现地学空间数据集成与应用集成 两个层面的相关技术。主要包括地学空间数据仓库、地学数据ETL、一体化存 储的地学数据模型映射、多维地学空间数据立方体、SOA框架、服务模型映射、 空间数据与属性数据有机集成、基于知识的岩性判别和蒸发岩沉积韵律旋回、 基于服务的共享机制优化、空间数据分析等。本文的主要贡献有如下五个方面: 1.首次系统化地提出了从数据集成到应用集成、地学数据处理

  3. 所属分类：Web开发

    • 发布日期：2010-04-09
    • 文件大小：16777216
    • 提供者：solarhughie

  1. 数据仓库、数据挖掘、建模

  2. 数据仓库是一个面向主题、集成、时变、非易失的数据集合，是支持管理部门的决策过程。根据该定义，数据仓库具备以下四个关键特征： 1.1 面向主题(Subject Oriented)的数据集合 数据仓库通常围绕一些主题，如“产品”、“销售商”、“消费者”等来进行 组织。数据仓库关注的是决策者的数据建模与分析，而不针对日常操作和事务的处理。因此，数据仓库提供了特定主题的简明视图，排除了对于决策无用的数据。 1.2 集成(Integrated)的数据集合 数据仓库通常是结合多个异种数据源构成的，异种数据

  3. 所属分类：Web开发

    • 发布日期：2010-09-13
    • 文件大小：8388608
    • 提供者：lgc7806

  1. 如何从优化SQL入手提高数据仓库的ETL效率[以Oracle为例]

  2. 数据仓库建设中的ETL(Extract, Transform, Load)是数据抽取、转换和装载到模型的过程，整个过程基本是通过控制用SQL语句编写的存储过程和函数的方式来实现对数据的直接操作，SQL语句的效率将直接影响到数据仓库后台的性能。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2010-12-31
    • 文件大小：34816
    • 提供者：nihao123ou

  1. XML数据集成的安全问题

  2. 互联网上大量的信息是用表格来表示的，有很多程序需要自动理解和集成各个行业的HTML 表，比如信息存取，数据仓库和互联网挖掘。HTML 文件中的表是用HTML 语言写的，用户读起来很轻松，而计算机程序却很难获得其中的数据。并且不同的HTML表可能用不同的结构，不同的含义和不同的名字来存储数据，这给集成数据增添了很多麻烦。因此怎样从HTML 表中获得并集成数据是一个急需解决的问题。 分析了HTML, XML 和 JAVA 语言的特点，介绍了一种将Web数据中的表格转换成XML 文档的方法。该方法首

  3. 所属分类：管理软件

    • 发布日期：2011-04-27
    • 文件大小：528384
    • 提供者：zynmxzh

  1. 提高数据仓库的ETL效率

  2. 提高数据仓库的ETL效率 数据仓库建设中的ETL(Extract, Transform, Load)是数据抽取、转换和装载到模型的过程，整个过程基本是通过控制用SQL语句编写的存储过程和函数的方式来实现对数据的直接操作，SQL语句的效率将直接影响到数据仓库后台的性能。 目前，国内的大中型企业基本都具有四年以上计算机信息系统应用经验，积累了大量可分析的业务数据，这些信息系统中的数据需要通过搭建数据仓库平台才能得到科学的分析，这也是近几年数据仓库系统建设成为IT领域热门话题的原因。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2012-07-01
    • 文件大小：32768
    • 提供者：linlinqizhi

  1. oracle详解

  2. 导入/导出是ORACLE幸存的最古老的两个命令行工具，其实我从来不认为Exp/Imp是一种好的备份方式，正确的说法是Exp/Imp只能是一个好的转储工具，特别是在小型数据库的转储，表空间的迁移，表的抽取，检测逻辑和物理冲突等中有不小的功劳。当然，我们也可以把它作为小型数据库的物理备份后的一个逻辑辅助备份，也是不错的建议。对于越来越大的数据库，特别是TB级数据库和越来越多数据仓库的出现，EXP/IMP越来越力不从心了，这个时候，数据库的备份都转向了RMAN和第三方工具。下面说明一下EXP/IMP

  3. 所属分类：Oracle

    • 发布日期：2013-03-25
    • 文件大小：12288
    • 提供者：zhangweijun2012

  1. 数据仓库简介

  2. 数据仓库 1 目 录 1 1 1 产生背景 2 1 2 定义 3 1 3 特点 4 1 2 1 面向主题 5 1 2 2 集成的 5 1 2 3 相对稳定的 5 1 2 4 反映历史变化 5 1 4 数据库和数据仓库 6 1 5 实现方式 6 1 6 体系结构 7 1 6 1 数据源 7 1 6 2 数据的存储与管理 7 1 6 3 OLAP 联机分析处理 服务器 7 1 6 4 前端工具 7 1 7 组成 8 1 7 1 数据仓库数据库 8 1 7 2 数据抽取工具 8 1 7 3 元数据

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2013-11-19
    • 文件大小：363520
    • 提供者：mh_zhao

  1. Oracle9i的init.ora参数中文说明

  2. Oracle9i初始化参数中文说明 Blank_trimming: 说明: 如果值为TRUE, 即使源长度比目标长度 (SQL92 兼容) 更长, 也允许分配数据。 值范围: TRUE | FALSE 默认值: FALSE serializable: 说明: 确定查询是否获取表级的读取锁, 以防止在包含该查询的事务处理被提交之前更新任何对象读取。这种操作模式提供可重复的读取, 并确保在同一事务处理种对相同数据的两次查询看到的是相同的值。 值范围: TRUE | FALSE 默认值: FALSE

  3. 所属分类：Oracle

    • 发布日期：2008-11-07
    • 文件大小：58368
    • 提供者：qujianwei

  1. 网络之后的技术热点_数据仓库与数据挖掘.pdf

  2. 网络的普及改变了原有社会分工 一切都可以 以最高效率和最低成本的方式实现。银行在金融领 型，最典型的是关系数据库的应用。数据仓库与数 据库在系统存储模型上有着本质的区别，数据库技 域的地位、工作性质、业务特点及激烈的市场竞争 术在存储模型建设方面强调数据模型的规范性和 决定了它对信息化、电子化比其他领域有更迫切的 高效存储能力 少冗余 ，数据仓库技术在存储模型 要求。网络技术推动了中国金融信息化进程，中国 建设方面则强调数据查询的方便性和快速响应能 银行业在完成数据大集中后，必将面临数据处理的

  3. 所属分类：网络基础

    • 发布日期：2008-12-31
    • 文件大小：164864
    • 提供者：abridgetoofar

  1. 基于大数据平台构建数据仓库的研究与实践.pdf

  2. 数据仓库设计文档，帮助大家理解及如何设计数据仓库，很不错的一篇论文。专题 lTo 学习体系,能从海量数据中提炼高价值信息,构建自主 (1)源系统结构化数据:源系统按大数据平合的 训练与反馈、可不断从最新数据中调整演化的智能业务供数规范要求提供表数据文本和标志文件。 模型体系。 (2)文件交换区FSA:文件的交换中枢,含源系 以 Hadoop^ Spark为代表的大规模数据处理技术为统结构化数据和半结构化、非结构化数据(主要是外部 超越传统数据库的处理局限性提供了先进的并行计算和数据)。 资源调度

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2019-07-16
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：bucaixia08

  1. 2019年工业互联网优秀案例PPT.pdf

  2. 2019年度工业互联网优秀应用案例汇编，详细齐全，集合了十几款优秀工业互联网应用案例！相互学习！项目概况 五维项目基于电信工业网络与恒远智能科技的设备联网数采技术与数 字化车间 品,建立由订单开始订单统筹订单执行订单交付完整的数 宇化制造管理协同平台,实现」端到端的数据集成与应用 1.项目背景 企业背景 维航电发展目前面临以下儿个突出问题和潜在需求: 产品定制化需求程度高,但工厂内部整体响应速度满足不了客户交期 计划统筹与组织能力弱化,造成各生产工序脱节,生产协同性差 车间生产加工与计划脱节,生

  3. 所属分类：讲义

    • 发布日期：2019-07-06
    • 文件大小：24117248
    • 提供者：qq_38998808

  1. Oracle数据仓库的分层管理器解决方案开发者网络Oracle

  2. 正在看的ORACLE教程是:Oracle数据仓库的分层管理器解决方案开发者网络Oracle。摘要 本文描述分层管理器的原理、步骤、限制，并和Oracle数据仓库相结合实现了地学数据的有效存储、管理以及大范围数据的快速浏览。　　关键字 分层管理器 元数据 快速浏览　　　　前言　　21世纪是信息的世纪，综合国力的竞争在很大程度上是信息的竞争，更是信息利用率的竞争。近年来，随着“数字地球”和“数字国土”战略的提出和实施，地学领域的海量数据飞速增长，数据的存储、分析、管理和处理变得日益复杂。随着Orac

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-16
    • 文件大小：84992
    • 提供者：weixin_38696339

  1. DataAugmentation_ForObjectDetect:本仓库主要包含了针对目标检测数据集的增强手段和二进制文件：图像的旋转，分解，缩小，亮度反射的变换等-源码

  2. DataAugmentation_ForObjectDetect 本仓库主要包含针对目标检测数据集的增强手段和二进制文件：图像的旋转，分解，缩小，亮度/变换的变换等采用的实验数据格式为VOC的格式，标签存储在xml文件中。代码中涉及一些对.xml文件的基本操作 2020/12/16更新 这里有必要进行说明：这种增强方式属于离线数据增强，图片数量会成倍增加，这是属于效率很低的一种方式，即占磁盘空间，又耗费训练时间。大可不必，真正在训练中使用的时候是完全可以利用现成的api的，例如pytorh自带的

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-23
    • 文件大小：6144
    • 提供者：weixin_42131367

  1. 数据结构：数据结构和所有使用不同语言编写的程序的存储库。 现在随着Hacktober Fest的到来贡献力量-源码

  2. 数据结构 各种语言的数据结构实现的存储库。 在这里，我们重点介绍数据结构的实现。 如果您想通过算法做出贡献，请查看此。 贡献准则 为了您的贡献，请遵循我们的新 Hacktober Fest 20更新 PRs符合以下条件： 在十月份提交，并且 在公共仓库中提交AND（ PR被hacktoberfest-accepted标记为hacktoberfest-accepted ，或者 在回购中提交，主题为hacktoberfest AND（ PR被合并或 公关已经获得批准 ） ） 作为此更新的一部

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-05
    • 文件大小：153600
    • 提供者：weixin_42175971

  1. 轻量级数据仓库的实现方法

  2. 摘要以网络管理软件为例，分析了软件体系结构中数据库之重要性以及海量的数据和不良的数据库设计可能对软件造成的响应速度的极度恶化。本文汲取了数据仓库中面向主题的思想，提出了一种构建轻量级数据仓库模型及实现方法，用空间来换取时间，以提高软件的响应速度。该模型具有可扩展性、一次构建重复使用等特点。关键词数据仓库；网络管理；响应速度1引言数据库现在已经成为大型软件不可缺少的一部分，数据库在软件体系中扮演着越来越重要的角色，数据库设计正日益成为影响软件性能、健壮性的重要因素。随着软件体系结构的复杂性变得越来

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-04
    • 文件大小：172032
    • 提供者：weixin_38689338

  1. influxdb：可扩展的数据存储，用于指标，事件和实时分析-源码

  2. InfluxDB InfluxDB是一个开源时间序列平台。 这包括用于存储和查询数据，在后台处理数据以实现ETL或监视和警报目的的API，用户仪表板以及可视化和浏览数据等。 现在，此仓库中的master分支代表最新的InfluxDB，该数据库现在在单个二进制文件中包含针对Kapacitor（后台处理）和Chronograf（UI）的功能。 与最新版本兼容的InfluxDB客户端库列表可以在找到。 如果您正在寻找1.x发行版，则每个次要版本都有分支，而master-1.x分支将包含下一个1.

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-04
    • 文件大小：19922944
    • 提供者：weixin_42102634

  1. 数据仓库的数据存储和实现

  2. 当面对大量的数据，而且是各种各样类型的数据，还可能有的数据单元（粒度）很大，单纯靠数据库是不易解决，为了解决这些问题，提高系统后台的效率，就需要引进数据仓库。 有关数据仓库的数据存储的几个基本问题：数据仓库的数据由两种存储方式：一种是存储在关系数据库中，另一种是按多维的方式存储，也就是多维数组。 数据仓库中存在不同的综合级别的数据。一般把数据分成四个级别，早期细节级数据，当前细节级数据，轻度综合级，高度综合级。不同的综合级别一般称为粒度。粒度越大，表示细节程度越低，综合程度越高。级别的划分

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-31
    • 文件大小：97280
    • 提供者：weixin_38670186

  1. 数据仓库的数据存储和实现

  2. 当面对大量的数据，而且是各种各样类型的数据，还可能有的数据单元（粒度）很大，单纯靠数据库是不易解决，为了解决这些问题，提高系统后台的效率，就需要引进数据仓库。 有关数据仓库的数据存储的几个基本问题：数据仓库的数据由两种存储方式：一种是存储在关系数据库中，另一种是按多维的方式存储，也就是多维数组。 数据仓库中存在不同的综合级别的数据。一般把数据分成四个级别，早期细节级数据，当前细节级数据，轻度综合级，高度综合级。不同的综合级别一般称为粒度。粒度越大，表示细节程度越低，综合程度越高。级别的划分

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-31
    • 文件大小：97280
    • 提供者：weixin_38702339

  1. 数据仓库知识与实战——电信运营商数仓建模

  2. 数据仓库是为企业提供聚合,存储,投递,以及提供决策支持能提,数据仓库包含广泛数据并按照主题进行存储并且是在数据仓库流程过程中的一个部分。Willianm(Bill) H.Inmon提出过一个概念:”一个面向主题的,集成的,时间序列变化的以及不易更改的数据的集合为管理者们的决策过程提供支持”。 总体架构上,数据仓库设计人,过程和技术去实现提供一致性,集成化，标准化以及易于理解的决策支持数据的目标。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-27
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38666232

  1. 基于Hive数据仓库的物流大数据平台的研究与设计

  2. 针对物流企业数据仓库扩展性不好、运行自动化程度不高、处理大规模数据效果较差等问题。本文通过对Hive技术的物流数据仓库进行分析，提出物流数据仓库的具体实现方案，该数据仓库结合云平台虚拟化技术，部署了 Hadoop和 Hive 环境，搭建了基于虚拟化技术的大数据处理平台。同时从数据 ETL 和数据查询分析处理两方面对数据仓库的可扩展性Hive 数据存储分析、Hive数据前置处理等进行研究设计。通过 Hive数据仓库运行效果进行分析，表明该系统能够很好地支持企业管理层决策。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-27
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38685600
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