社区团体关系分析

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R 社区探索：巴特那加 2020 年 2-3 月编码项目详解 CRAN 探索 项目分析了以下 R 包及其依赖关系： rvest installr ggplot2 data.table cranlogs lubridate magrittr tm wordcloud RColorBrewer SnowballC miniCRAN igraph cowplot NLP xml2 CRAN 探索内容包含十个部分： 网页抓取：包名称和摘要 包统计分析：短期数据 包统计分析：年度数据 最受欢迎的包：最后一天、最后一周、最后一个月 R 软件统计：已下载量 R 版本统计：已下载量 最依赖包 热门包关

泛关系理论涵盖了泛关系模型、泛关系表示及泛关系查询。2. 符号表追踪理论探讨了数据库模式的特性。3. 超图理论应用于研究数据库模式。4. 空值理论详细讨论了空值表示、空值的运算和推理方法，以及空值在查询优化中的应用。

ds是一款用于求解群体贡献方程以计算相互作用参数的MATLAB程序。

犯罪分析引擎（CMPE 272项目）帮助用户了解特定地区的安全情况。它提供犯罪数据的分析、可视化和信息，让用户能够查看犯罪热点、按类型筛选犯罪，并了解犯罪发生的日期和时间。该引擎覆盖多个城市，包括旧金山、亚特兰大、芝加哥等，通过教育和数据提升社区安全意识。

关系模式 R 的范式及分解 关系模式 R 达到第二范式 (2NF)，因为其非主属性完全函数依赖于键 (商店编号, 商品编号)。但由于存在传递函数依赖(商店编号, 商品编号) → 商店编号 → 部门编号 → 负责人，R 不属于第三范式 (3NF)。 为达到 3NF，可将 R 分解为： R1(商店编号, 商品编号, 数量) R2(商店编号, 部门编号, 负责人) 关系 SC 的范式、异常分析及分解 范式: 关系 SC 的范式低于第三范式 (3NF)。 异常分析: SC 存在插入和删除异常。 插入异常: 无法单独插入部门信息，必须依赖于学生信息的插入。 删除异常: 删除某个学生信息的

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CDAT是建立在Python生态系统（如NumPy、Matplotlib）、Jupyter笔记本和iPython、LLNL开发的工具集、以及VTK等开源软件基础上的社区数据分析工具。它为研究人员提供了处理和可视化大规模分布式气候数据的协同方法，支持高性能并行流数据分析和海量气候数据集的科学可视化。CDAT框架通过紧密耦合的CDAT Core与VTK基础设施集成，以及松散耦合的集成方式，使得研究人员能够快速使用各种工具进行数据分析和可视化。