data structure
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Data Parity Structure in Exploration Seismology with MATLAB Algorithms
Ⅱ.3.5 Data Parity Structure
Data signals contain parity codes based on the following rules.
Ⅱ.3.5.1 Parity Rules
A 24-byte CRC parity provides protection against undetected destructive errors, with an error probability of ≤ 5.96×10⁻⁸ or about ≤ 0.5 channel byte errors. The CRC word is computed from
Matlab
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2024-11-05
Online Survey System Data Structure and Workflow
1. Data Dictionary
1.1.1 Data Items- Zzzno: Organizer ID, Integer- Bdcno: Respondent ID (randomly generated login number), Integer- Bdcage: Respondent age, Integer- Wjno: Survey ID, Integer- Wtno: Question ID, Integer- Dckstime: Survey start time, Datetime- Dcjstime: Survey end time, Datetime- Wjmd:
Access
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2024-10-25
Relational Database Data Structure Fundamentals of Oracle Database
关系数据库的数据结构是指一些相关的表和其他数据库对象的集合。对于关系数据库来说,关系就是表的同义词。表由行和列组成(类似二维数组的结构)。列包含一组命名的属性(也称字段),行包含一组记录,每行对应一条记录。行和列的交集称为数据项,指出了某列对应的属性在某行上的值,也称为字段值。列需定义数据类型,比如整数或者字符型的数据。
Oracle
12
2024-11-01
Oracle Logic Structure Diagram-Tutorial
在Oracle数据库中,逻辑结构示意图展示了数据库的组成部分。以下是各部分的说明:
Database Blocks:数据库块是数据库的基本存储单位,存储数据的基本单元。
Tablespace:表空间是数据库逻辑存储结构的集合,包含多个数据文件。
Next Extent 5 MB:扩展是表空间中数据文件的物理增长单位,当前为5MB。
Segment 20 MB:段是由一组连续的数据库块组成的逻辑存储单位,当前段大小为20MB。
Initial Extent 15 MB:初始扩展是表空间创建时的初始空间分配量,此处为15MB。
Oracle
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2024-11-06
oracle_database_architecture_logical_structure.md
Oracle数据库的逻辑结构是其核心组成部分,定义了数据如何在数据库中组织和管理。主要探讨了Oracle数据库体系结构的逻辑层面,包括表空间、段、数据块以及模式对象。
表空间(Tablespace)是Oracle数据库的最高级别的逻辑存储单元。每个表空间由一个或多个数据文件(Data Files)组成,数据文件的大小是数据块(Data Block)的整数倍。表空间的主要功能是为数据库对象提供存储空间,如数据表、索引和回滚段。例如,SYSTEM表空间是数据库创建时自动生成的,用于存储系统数据字典、程序单元等,同时也可存储用户数据。表空间的在线/离线、只读/读写状态可以通过SQL命令进行调整,但对
Oracle
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2024-11-07
Inventory Purchase-Sales-Storage Project Table Structure Details
The Inventory Purchase-Sales-Storage Project Table Structure provides a comprehensive breakdown of essential tables, relationships, and data types required for managing inventory operations effectively. Each table aligns with core functionalities such as purchasing, sales tracking, and stock managem
Memcached
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2024-10-25
Web Mining Research A Survey on Content,Structure,and Usage Mining
Web 挖掘,嗯,挺有意思的技术哦!简单来说,它是从 Web 上的各种数据中挖掘出有用的信息。比如,你可以通过网页的文本、链接,甚至用户的浏览行为,来获得一些有价值的见解。这项技术分为三大块:**Web 内容挖掘**、**Web 结构挖掘**和**Web 使用挖掘**。这三者分别从不同的角度理解 Web 数据。内容挖掘,比如从网页的文字中提取信息;结构挖掘,页面之间的链接来评估页面的价值;使用挖掘则是根据用户的行为模式来优化体验。这样做不仅能做搜索引擎优化、个性化推荐,还能提升用户体验。如果你对大数据感兴趣,这个领域蛮值得深入研究的。
数据挖掘
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2025-07-01
Structure and Interpretation of Signals and System MATLAB入门教程
信号系统学习的结构化入门书《Structure and Interpretation of Signals and System》,挺像前端里的《你不知道的 JavaScript》。概念讲得清,配合 Matlab 练手刚刚好。虽然是本老书,但内容不老,逻辑清晰不啰嗦,新手老手都能啃得动。
信号的建模方式、系统的时域响应,还有卷积积分这些基础内容,书里都有讲。就算你不是搞通信的,搞音视频、控制系统、数字滤波器啥的,也离不开这套思维。
搭配使用MATLAB效果更好,推荐你顺手看看这个:信号与系统:MATLAB 应用与实现。讲得直白,带代码,能跑能看。
要跑代码的话,实验指南完整 Matlab 源码
算法与数据结构
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2025-07-01
Switching Structure-Latest MATLAB Courseware from CAS Graduate School
开关结构
Matlab
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2024-11-03
Data Warehouse and Data Mining Overview
数据仓库与数据挖掘是信息技术领域中的重要组成部分,尤其在当今大数据时代,这两个概念的重要性日益凸显。华北电力大学开设的这门研究生课程,由郑玲老师主讲,深入讲解这两方面的理论与实践。数据仓库(Data Warehouse)是企业级的信息系统,用于存储历史数据并支持决策分析。它通过集成来自不同业务系统的数据,提供一致、稳定且易于分析的数据视图。数据仓库的设计通常包括数据源、数据清洗、数据转换、数据加载和数据展现五个阶段。其中,数据源是各种业务系统中的原始数据;数据清洗是去除数据中的错误、不一致和冗余;数据转换则将数据转换为适合分析的格式;数据加载将处理后的数据加载到数据仓库中;数据展现使用户能通过
数据挖掘
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2024-11-03