数据缩略图

Thumbs.db 的缩略图缓存文件看着挺神秘的？其实它就是 Windows 自动生成的小图集合，用来加快图片预览速度。老实说，平常用不到也就算了，可一旦你想清理空间、找回误删的缩略图，或者审查下图片文件夹的历史，那这玩意就突然重要了。Thumbs.DBViewer就是这么个好用的小工具，专门用来看这些隐藏的Thumbs.db文件里的缩略图，还支持管理和导出。打开就是一堆图片预览，比你在资源管理器里点半天强多了。UI 界面做得挺直观，不用特意学啥。比如你打开一个含缩略图的Thumbs.db文件，它立马就能列出所有图。想删就删，想搜也行，导出还能直接转PNG或者JPEG。摄影师、设计师、文件管理

MAKETHUMBDIR函数允许用户轻松为选定文件夹中的MATLAB可写图像类型创建缩略图。用户可以通过指定最大大小和保留比例来定制生成的缩略图，确保满足其预期需求。生成的缩略图将存储在原始图像所在目录的专用文件夹中，命名方式保留父图像的名称。

这份资源提供了100种多样化的大数据可视化大屏模板，包含丰富的数据缩略图和实用的样例，适用于自学、研究以及前后端程序员的代码开发，操作简便。每种模板均能满足不同需求，为用户提供广泛选择。

数据仓库和数据挖掘在数据架构中扮演着重要角色。数据仓库负责存储大量历史数据，而数据挖掘则从中提取有价值的信息。

此代码可用于将文件中的数据提取至另一文件中，中间不读取至内存，满足大数据处理需求，适用于负荷曲线大数据提取。

数据的多样性，数据库的底子就扎实。无论是数字还是图像、音频，甚至是雷达信号，都能整整齐齐地存在数据库里。你要搞清楚“数据”这玩意儿是干啥的，建议从“数据的定义”和“特点”入手，基本概念吃透了，后面建表、查库才顺手。嗯，这节内容虽然看着基础，其实挺关键，别跳过。

超市销售里的商品搭配，总能挖出不少有意思的东西。像“啤酒配尿布”这种经典案例，其实就是数据挖掘的典型应用。文档里结合了数据仓库和OLAP的结构，围绕超市销售场景，从维度建模到宽表设计，讲得还挺清楚的。 前期的数据理解部分做得蛮细，事实表、商品表、时间表这些都搭得比较标准。模型用的是多维方式，能支持后面灵活的操作。维度表的分层设计也挺有参考价值，尤其是商品分类和时间粒度这块。 准备阶段提到了数据清洗和特征选择，说白了就是去脏数据、挑重点，这步做得好后面才能稳。宽表设计也值得一看，把多个维度合在一起，查询和建模效率都能提不少。 文档中了如何搭建多维数据集，像时间、商品、商店这些维度组合后能做出不少

通过ADO.NET访问SQL Server 2008数据库，可在学生信息表S中插入记录信息。

数据库数据文件

Python 数据挖掘的入门数据，清洗练手都挺合适的，格式规整，字段也比较全，拿来直接开练没啥障碍。