我是大主宰骑兵5升6数据骑兵进阶数据介绍
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我是大主宰骑兵能为玩家带来不少属性加成，那么骑兵5升6祝福值是多少?需要多少骑兵进
阶石呢?小编这就给大家介绍一下!
我是大主宰骑兵5升6祝福值在4500左右，需要750个左右的骑兵进阶石。
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大数据可视化分析平台 一、背景与目标 基于邳州市电子政务建设的基础支撑环境，以基础信息资源库（人口库、法人库、宏观经济、地理库）为基础，建设融合业务展示系统，提供综合信息查询展示、信息简报呈现、数据分析、数据开放等资源服务应用。实现市府领导及相关委办的融合数据资源视角，实现数据信息资源融合服务与创新服务，通过系统达到及时了解本市发展的综合情况，及时掌握发展动态，为政策拟定提供依据。 充分运用云计算、大数据等信息技术，建设融合分析平台、展示平台，整合现有数据资源，结合政务大数据的分析能力与业务编排展示能力，以人口、法人、地理，人口与地理，法人与地理，实现基础展示与分析，融合公安、交通、工业、教育、旅游等重点行业的数据综合分析，为城市管理、产业升级、民生保障提供有效支撑。 二、政务大数据平台 1、数据采集和交换需求：通过对各个委办局的指定业务数据进行汇聚，将分散的数据进行物理集中和整合管理，为实现对数据的分析提供数据支撑。将为跨机构的各类业务系统之间的业务协同，提供统一和集中的数据交互共享服务。包括数据交换、共享和ETL 等功能。 2、海量数据存储管理需求：大数据平台从各个委办局的业务系统里抽取的数据量巨大，数据类型繁杂，数据需要持久化的存储和访问。不论是结构化数据、半结构化数据，还是非结构化数据，经过数据存储引擎进行建模后，持久化保存在存储系统上。存储系统要具备高可靠性、快速查询能力。 3、数据计算分析需求：包括海量数据的离线计算能力、高效即
席数据查询需求和低时延的实时计算能力。随着数据量的不断增加，需要数据平台具备线性扩展能力和强大的分析能力，支撑不断增长的数据量，满足未来政务各类业务工作的发展需要，确保业务系统的不间断且有效地工作。 4、数据关联集中需求：对集中存储在数据管理平台的数据，通过正确的技术手段将这些离散的数据进行数据关联，即：通过分析数据间的业务关系，建立关键数据之间的关联关系，将离散的数据串联起来形成能表达更多含义信息集合，以形成基础库、业务库、知识库等数据集。 5、应用开发需求：依靠集中数据集，快速开发创新应用，支撑实际分析业务需要。 6、大数据分析挖掘需求：通过对海量的政务业务大数据进行分析与挖掘，辅助政务决策，提供资源配置分析优化等辅助决策功能，促进民生的发展。
数据库S Q L查询语句 大全 公司标准化编码 [QQX96QT-XQQB89Q8-NQQJ6Q8-MQM9N]
经典SQL查询语句大全 一、基础 1、说明：创建数据库 CREATE DATABASE database-name 2、说明：删除数据库 drop database dbname 3、说明：备份sql server --- 创建备份数据的 device USE master EXEC sp_addumpdevice 'disk', 'testBack', 'c:\mssql7backup\' --- 开始备份 BACKUP DATABASE pubs TO testBack 4、说明：创建新表 create table tabname(col1 type1 [not null] [primary key],col2 type2 [not null],..) 根据已有的表创建新表： A：create table tab_new like tab_old (使用旧表创建新表) B：create table tab_new as select col1,col2… from tab_old definitio n only 5、说明：删除新表 drop table tabname 6、说明：增加一个列 Alter table tabname add column col type
注：列增加后将不能删除。DB2中列加上后数据类型也不能改变，唯一能改变的是增加varchar类型的长度。 7、说明：添加主键：Alter table tabname add primary key(col) 说明：删除主键： Alter table tabname drop primary key(col) 8、说明：创建索引：create [unique] index idxname on tabname(col….) 删除索引：drop index idxname 注：索引是不可更改的，想更改必须删除重新建。 9、说明：创建视图：create view viewname as select statement 删除视图：drop view viewname 10、说明：几个简单的基本的sql语句 选择：select * from table1 where 范围 插入：insert into table1(field1,field2) values(value1,value2) 删除：delete from table1 where 范围 更新：update table1 set field1=value1 where 范围 查找：select * from table1 where field1 like ’%value1%’ ---like的语法很精妙，查资料! 排序：select * from table1 order by field1,field2 [desc] 总数：select count as totalcount from table1 求和：select sum(field1) as sumvalue from table1 平均：select avg(field1) as avgvalue from table1 最大：select max(field1) as maxvalue from table1 最小：select min(field1) as minvalue from table1 11、说明：几个高级查询运算词 A：UNION 运算符
大数据可视化设计 2015-09-16 15:40 大数据可视化是个热门话题，在信息安全领域，也由于很多企业希望将大数据转化为信息可视化呈现的各种形式，以便获得更深的洞察力、更好的决策力以及更强的自动化处理能力，数据可视化已经成为网络安全技术的一个重要趋势。 一、什么是网络安全可视化 攻击从哪里开始？目的是哪里？哪些地方遭受的攻击最频繁……通过大数据网络安全可视化图，我们可以在几秒钟回答这些问题，这就是可视化带给我们的效率。大数据网络安全的可视化不仅能让我们更容易地感知网络数据信息，快速识别风险，还能对事件进行分类，甚至对攻击趋势做出预测。可是，该怎么做呢？ 1.1 故事+数据+设计 =可视化 做可视化之前，最好从一个问题开始，你为什么要做可视化，希望从中了解什么？是否在找周期性的模式？或者多个变量之间的联系？异常值？空间关系？比如政府机构，想了解全国各个行业的分布概况，以及哪个行业、哪个地区的数量最多；又如企业，想了解部的访问情况，是否存在恶意行为，或者企业的资产情况怎么样。总之，要弄清楚你进行可视化设计的目的是什么，你想讲什么样的故事，以及你打算跟谁讲。 有了故事，还需要找到数据，并且具有对数据进行处理的能力，图1是一个可视化参考模型，它反映的是一系列的数据的转换过程： 我们有原始数据，通过对原始数据进行标准化、结构化的处理，把它们整理成数据表。将这些数值转换成视觉结构（包括形状、位置、尺寸、值、方向、色彩、纹理等），通过视觉的方式把它表现出来。例如将高中低的风险转换成红黄蓝等色彩，数值转换成大小。将视觉结构进行组合，把它转换成图形传递给用户，用户通过人机交互的方式进行反向转换，去更好地了解数据背后有什么问题和规律。 最后，我们还得选择一些好的可视化的方法。比如要了解关系，建议选择网状的图，或者通过距离，关系近的距离近，关系远的距离也远。 总之，有个好的故事，并且有大量的数据进行处理，加上一些设计的方法，就构成了可视化。 1.2 可视化设计流程
SQL查询语句大全集锦 一、简单查询 简单的Transact-SQL查询只包括选择列表、FROM子句和WHERE子句。它们分别说明所查询列、查询的 表或视图、以及搜索条件等。 例如，下面的语句查询testtable表中姓名为“张三”的nickname 字段和email字段。 代码:SELECT `nickname`,`email`FROM `testtable`WHERE `name`='张三' (一) 选择列表 选择列表(select_list)指出所查询列，它可以是一组列名列表、星号、表达式、变量(包括局部变量和全局变量)等构成。 1、选择所有列 例如，下面语句显示testtable表中所有列的数据： 代码:SELECT * FROM testtable 2、选择部分列并指定它们的显示次序 查询结果集合中数据的排列顺序与选择列表中所指定的列名排列顺 序相同。
代码:SELECT nickname,email FROM testtable 3、更改列标题 在选择列表中，可重新指定列标题。定义格式为： 列标题=列名 列名列标题 如果指定的列标题不是标准的标识符格式时，应使用引号定界符，例如，下列语句使用汉字显示列 标题： 代码:SELECT 昵称=nickname,电子邮件=email FROM testtable 4、删除重复行 SELECT语句中使用ALL或DISTINCT选项来显示表中符合条件的所有行或删除其中重复的数据行，默认 为ALL。使用DISTINCT选项时，对于所有重复的数据行在SELECT返回的结果集合中只保留一行。 5、限制返回的行数 使用TOP n [PERCENT]选项限制返回的数据行数，TOP n说明返回n 行，而TOP n PERCENT时，说明n是 表示一百分数，指定返回的行数等于总行数的百分之几。
数据可视化设计袁大 莈2015-09-16 15:40 芄大数据可化是个，在信息安全域，也由于很多企希望将大数据化信息可化呈的各种 形式，以便得更深的洞察力、更好的决策力以及更的自化理能力，数据可化已成网安全技 的一个重要。 莁一、什么是网安全可化 节攻从哪里开始？目的是哪里？哪些地方遭受的攻最繁??通大数据网安全可 化，我可以在几秒内回答些，就是可化我的效率。大数据网安全的可化不能我更容易地感知网数据信息，快速，能事件 行分，甚至攻做出。可是，怎么做呢？ 肀1.1 故事 +数据 += 可化 莇做可化之前，最好从一个开始，你什么要做可化，希望从中了解什么？是否在找周期性的模式？或者多个量之的系？异常？空关系？比如政府机构，想了解 全国各个行的分布概况，以及哪个行、哪个地区的数量最多；又如企，想了解内部的情 况，是否存在意行，或者企的情况怎么。之，要弄清楚你行可化的目的是什么，你想 什么的故事，以及你打算跟。 蒁 葿有了故事，需要找到数据，并且具有数据行理的能力， 1 是一个可化参考模型，它反映的是一系列的数据的程： 蒈我有原始数据，通原始数据行准化、构化的理，把它整理成数据表。将些数成构 （包括形状、位置、尺寸、、方向、色彩、理等），通
觉的方式把它表现出来。例如将高中低的风险转换成红黄蓝等色彩，数值转换成大小。将 视觉结构进行组合，把它转换成图形传递给用户，用户通过人机交互的方式进行反向转换，去更好地了解数据背后有什么问题和规律。 肆最后，我们还得选择一些好的可视化的方法。比如要了解关系，建议选择网状的图，或者 通过距离，关系近的距离近，关系远的距离也远。 薁总之，有个好的故事，并且有大量的数据进行处理，加上一些设计的方法，就构成了可视化。 袀1.2 可视化设计流程 芀 袅一个好的流程可以让我们事半功倍，可视化的设计流程主要有分析数据、匹配图形、优化图形、检查测试。首先，在了解需求的基础上分析我们要展示哪些数据，包含元数据、数
推荐一、简单查询 简单的Transact-SQL查询只包括选择列表、FROM子句和Where子句。它们分别说明所查询列、查询的表或视图、以及搜索条件等。例如，下面的语句查询testtable表中姓名为“张三”的nickname字段和email字段。Select nickname,email FROM testtable Where n ame=’张三’ (一) 选择列表 选择列表(select_list)指出所查询列，它可以是一组列名列表、星号、表达式、变量(包括局部变量和全局变量)等构成。 1、选择所有列例如，下面语句显示testtable表中所有列的数据：Select * FROM testtable 2、选择部分列并指定它们的显示次序 查询结果集合中数据的排列顺序与选择列表中所指定的列名排列顺序相同。 例如：Select nickname,email FROM testtable 3、更改列标题 在选择列表中，可重新指定列标题。定义格式为： 列标题=列名列名列标题 如果指定的列标题不是标准的标识符格式时，应使用引号定界符，例如，下列语句使用汉字显示列标题： Select 昵称=nickname,电子邮件=email FROM testtable 4、删除重复行 Select语句中使用ALL或DISTINCT选项来显示表中符合条件的所有行或删除其中重复的数据行，默认为ALL。使用DISTINC T选项时，对于所有重复的数据行在Select返回的结果集合中只保留一行。 5、限制返回的行数 使用TOP n [PERCENT]选项限制返回的数据行数，TOP n说明返回n行，而TOP n PERCENT时，说明n是表示一百分数，指定返回的行数等于总行数的百分之几。例如： Select TOP 2 *FROM testtable Select TOP 20 PERCENT * FROM testtable (二) FROM子句 FROM子句指定Select语句查询及与查询相关的表或视图。在FROM子句中最多可指定256个表或视图，它们之间用逗号分隔。 在FROM子句同时指定多个表或视图时，如果选择列表中存在同名列，这时应使用对象名限定这些列所属的表或视图。例如在usertable和cityta ble表中同时存在cityid列，在查询两个表中的cityid时应使用下面语句格式加以限定： Select username,citytable.cityid FROM usertable,citytable Where usertable.cityid=citytable.cityid 在FROM子句中可用以下两种格式为表或视图指定别名： 表名 as 别名表名别名
高光谱数据处理工具软件使用手册 一数据读取操作 1 读取南京中地仪器公司的光谱数据（单个文件） [sampleName,lambda,spectrum ]=hyperReadZD(fname) 2 读取北师大波谱库的数据（单条记录） [metaInfo,lambda,spectrum]=hyperReadSPL(fname,iStart,iEnd,i Step,desPathStr) 参数：如果输入参数iStart,iEnd,iStep则将读取的波谱数据按照以上三个参数进行重采样。三参数的含义分别是：起始波段（nm），终止波段(nm)，采样间隔（nm）；如果输入desPathStr，则将采样后的结果作为zip文件保存在目录desPathStr内。 3 读取Envi波谱库数据（单个文件，多条记录） [samplename,lambda,spectral]=hyperReadEnvi(fname) 4 读取ASD波谱仪数据 [measured, lambda, reference] = hyperReadAsd(filename) 5 读取高光谱影像数据（AVIRIS格式） [M, wavelengths_nm] = hyperReadAvirisRfl(filename, height, width, bands) 二数据转换 1 高光谱立方体数据转换为二维数组 [M] = hyperConvert2d(M) 输入： M - 高光谱立方体数据(m x n x p) 输出： M –二维矩阵形式(p x N) 2 将二维数组转换为数据立方体 [img] = hyperConvert3d(img, h, w, numBands) 输入： M –二维数据矩阵 (p x N) 输出： M –三维数据立方体 (m x n x p) 3 光谱重采样 [ output ] = hyperResample( M, currentWaveLengths, desiredWaveLengths ) 输入： M –二维高光谱数据矩阵 (p x N)
块数据大数据时代真正到来的标志 块数据将以往那些分散化、碎片化的行业数据、领域数据连接起来，把以往那些“数据孤岛”连成一片，我们就可以综合分析出个人的消费喜好、生活需求、收入水平等商业要素。特别是精确找准那些高度个性化、长尾化的市场需求，孕育产生全新的商业模式。 1. 围绕数据分析本身形成新商业模式 大数据技术提供者和服务提供者通过这种商业模式服务于数据的采集、存储、标准化、计算和可视化。从数据量上来看，非结构化数据占总数据的85%以上，任何一个种类的非结构化数据处理技术都可能成为重要赢利点，如网络日志数据、流数据、语音数据、图像数据、视频数据、空间数据等的分析和处理，都会产生行业新的领军企业。 大数据技术提供者对企业端的商业模式是目前的主流，有4种类型a：一是提供单点技术，例如Teradata公司为沃尔玛和Pop-Tarts 这两个零售商提供大数据分析技术，来获得营销手段和方法；二是提供整体解决方案，以IT（信息技术）厂商为主，例如：IBM（国际商用机器公司）提供软硬一体的大数据解决方案；华为公司基于IT 基础设施领域在存储和计算方面的优势，提供整体大数据解决方案；三是大数据空间出租模式，大数据计算基础设施提供商（与云计算服务结合），通过出租一个虚拟空间，从简单的文件存储，逐步扩展到数据聚合平台，例如腾讯开放云战略为大数据创业者提供了廉价的数据基础设施，使中小企业也有机会在大数据领域创新业务；四是大数据云服务，提供企业对企业的在线大数据技术或者解决方案。例如RJMetrics公司，为电商提供快捷的商业智能在线服务，软件定价为500美元/月，客户只需在软件端输入特定数据，该公司便会将这些信息备份到安全的服务器上，并承诺在7日内优化数据用以分析，之后以清晰简洁的界面将结果反馈给客户。大数据技术提供者对个人服务的商业模式，目前较少，与云计算结合后会有很大的空间，未来是趋势。例如：面向个人的家庭账单、家庭耗能节能或者面向个人数据等的大数据解决方案。 2.通过颠覆或注入新元素的方法，再造传统商业模式 大数据新兴服务的提供者是基于数据思维的创新公司，是善于挖掘传统行业的数据价值的大数据应用公司。这类商业模式的服务提供者有两种，一种是应用服务提供者，另一种是咨询服务提供者。应用服务提供者是基于大数据技术，对外提供数据应用服务。一是面向企业或者公共政府部门，提供数据分析结果的服务。比如，互联网金融公司通过分析中小企业网络交易数据，就可以开发针对中小企业的小额信贷产品。二是面向个人，提供基于数据分析的服务。进行复杂的数据交互，集中分析个人动态和社交数据，就可以用作预测股市、航班、电影票房、赛事比分等。 【编辑推荐】 数据分析师？架构师？科学家？大数据时代的热门职业 大数据时代：统计学是数据分析的灵魂 “大数据”时代，什么是数据分析做不了的？ 大数据时代我们还有隐私吗？ 大数据时代更要讲契约精神
数据库基本SQL语句大全 数据库基本----SQL语句大全 一、基础 1、说明:创建数据库 Create DATABASE database-name 2、说明:删除数据库 drop database dbname 3、说明:备份sql server --- 创建备份数据的device USE master EXEC sp_addumpdevice 'disk', 'testBack', 'c:\mssql7backup\MyNwind_1、d at' --- 开始备份 BACKUP DATABASE pubs TO testBack 4、说明:创建新表 create table tabname(col1 type1 [not null] [primary key],col2 typ e2 [not null],、、) 根据已有的表创建新表: A:create table tab_new like tab_old (使用旧表创建新表) B:create table tab_new as select col1,col2…from tab_old definit ion only 5、说明:删除新表 drop table tabname 6、说明:增加一个列 Alter table tabname add column col type 注:列增加后将不能删除。DB2中列加上后数据类型也不能改变,唯一能改变的就是增加varchar类型的长度。 7、说明:添加主键: Alter table tabname add primary key(col) 说明:删除主键: Alter table tabname drop primary key(col) 8、说明:创建索引:create [unique] index idxname on tabname(col…、) 删除索引:drop index idxname 注:索引就是不可更改的,想更改必须删除重新建。 9、说明:创建视图:create view viewname as select statement
大数据可视化常见图形系列之一 1 Line Graph （线图） 描述 线状图是用来显示定量值在一个连续时间间隔或时间跨度。是最常用来显示趋势和关系(与其他行分组时)。线形图帮助给一个“大画面”在一个区间,它开发了在此期间。 线图绘制首先绘制数据点在笛卡儿坐标网格,然后点之间的连接一条线。通常,轴有一个量化值,而轴有一个类别或测序规模。负值可以显示以下轴。 解析 功能：样式，时间序列数字 2 Bubble Chart（气泡图） 描述 气泡图是一个多变量图，散点图和比例面积图组合。泡沫和散点图类似,都是使用笛卡儿坐标系统沿着网格绘制点的X 和Y轴表现独立的变量,然而与散点图不同,每个点被分配一个标签或类别(同时显示或一个图例)。每个泡沫点面积代表第三个变量，颜色也可以用来区分类别或用于表示一个额外
的数据变量。还可以亮度和透明度。时间可以通过显示的变量在一个轴或通过动画数据变量随时间变化。 泡沫图通常用于比较的图表显示标签/分类之间的关系圈,通过使用定位和大小比例。泡沫的整体图片图表可以使用来分析模式/相关性。 泡沫图上如果有太多点会让图表难以阅读,所以泡沫图表数据大小容量有限。这点可以稍微通过交互性弥补:点击或停留在泡沫点显示隐藏信息,有一个选项来过滤掉分组类别。 像面积比例图表,圆圈的大小需要根据圆的区域,而不是它的直径或半径。圈的大小不仅会改变指数,但这将导致误解的人类视觉系统。 解析 功能：对比、时间数据、分布、样式、比例、关系 3 Choropleth Map（地区分布图） 描述 地区分布图用颜色、阴影或花纹展示数据变量来进行地理区域或地区划分。这提供了一个地理区域可视化数值，它可以显示变异或模式。 数据变量在每个区域的地图使用颜色级数来表示。通常情况下,这可能是一个混合从一种颜色到另一个极端,一个单一的
SQL语句大全--语句功能 --数据操作 SELECT --从数据库表中检索数据行和列 INSERT --向数据库表添加新数据行 DELETE --从数据库表中删除数据行 UPDATE --更新数据库表中的数据 -数据定义 CREATE TABLE --创建一个数据库表 DROP TABLE --从数据库中删除表 ALTER TABLE --修改数据库表结构 CREATE VIEW --创建一个视图 DROP VIEW --从数据库中删除视图 CREATE INDEX --为数据库表创建一个索引 DROP INDEX --从数据库中删除索引 CREATE PROCEDURE --创建一个存储过程 DROP PROCEDURE --从数据库中删除存储过程CREATE TRIGGER --创建一个触发器 DROP TRIGGER --从数据库中删除触发器 CREATE SCHEMA --向数据库添加一个新模式DROP SCHEMA --从数据库中删除一个模式CREATE DOMAIN --创建一个数据值域 ALTER DOMAIN --改变域定义 DROP DOMAIN --从数据库中删除一个域 --数据控制 GRANT --授予用户访问权限 DENY --拒绝用户访问 REVOKE --解除用户访问权限 --事务控制 COMMIT --结束当前事务 ROLLBACK --中止当前事务 SET TRANSACTION --定义当前事务数据访问特征 --程序化SQL DECLARE --为查询设定游标 EXPLAN --为查询描述数据访问计划 OPEN --检索查询结果打开一个游标
高光谱数据处理基本流 程 The document was finally revised on 2021
高光谱分辨率遥感 用很窄（10-2l）而连续的光谱通道对地物持续遥感成像的技术。在可见光到短波红外波段其光谱分辨率高达纳米(nm)数量级，通常具有波段多的特点，光谱通道数多达数十甚至数百个以上，而且各光谱通道间往往是连续的，每个像元均可提取一条连续的光谱曲线，因此高光谱遥感又通常被称为成像光谱（Imaging Spectrometry）遥感。 高光谱遥感具有不同于传统遥感的新特点： （1）波段多——可以为每个像元提供几十、数百甚至上千个波段； （2）光谱范围窄——波段范围一般小于10nm； （3）波段连续——有些传感器可以在350~2500nm的太阳光谱范围内提供几乎连续的地物光谱； （4）数据量大——随着波段数的增加，数据量成指数增加； （5）信息冗余增加——由于相邻波段高度相关，冗余信息也相对增加。 优点： （1）有利于利用光谱特征分析来研究地物； （2）有利于采用各种光谱匹配模型； （3）有利于地物的精细分类与识别。 ENVI高光谱数据处理流程： 一、图像预处理 高光谱图像的预处理主要是辐射校正，辐射校正包括传感器定标和大气纠正。辐射校正一般由数据提供商完成。 二、显示图像波谱 打开高光谱数据，显示真彩色图像，绘制波谱曲线，选择需要的光谱波段进行输出。 三、波谱库 1、标准波谱库 软件自带多种标准波谱库，单击波谱名称可以显示波谱信息。 2、自定义波谱库
ENVI提供自定义波谱库功能，允许基于不同的波谱来源创建波谱库，波谱来源包括收集任意点波谱、ASCII文件、由ASD波谱仪获取的波谱文件、感兴趣区均值、波谱破面和曲线等等。 3、波谱库交互浏览 波谱库浏览器提供很多的交互功能，包括设置波谱曲线的显示样式、添加注记、优化显示曲线等 四、端元波谱提取 端元的物理意义是指图像中具有相对固定光谱的特征地物类型，它实际上代表图像中没有发生混合的“纯点”。 端元波谱的确定有两种方式： （1）使用光谱仪在地面或实验室测量到的“参考端元”，一般从标准波谱库选择； （2）在遥感图像上得到的“图像端元”。 端元波谱获取的基本流程： （1）MNF变换 重要作用为：用于判定图像内在的维数；分离数据中的噪声；减少计算量；弥补了主成分分析在高光谱数据处理中的不足。 （2）计算纯净像元指数PPI PPI生成的结果是一副灰度的影像，DN值越大表明像元越纯。 作用及原理：
50个大数据可视化分析工具 在大数据时代，数据可视化工具必须具有以下特性： (1)实时性：数据可视化工具必须适应大数据时代数据量的爆炸式增长需求，必须快速的收集分析数据、并对数据信息进行实时更新; (2)简单操作：数据可视化工具满足快速开发、易于操作的特性，能满足互联网时代信息多变的特点; (3)更丰富的展现：数据可视化工具需具有更丰富的展现方式，能充分满足数据展现的多维度要求; (4)多种数据集成支持方式：数据的来源不仅仅局限于数据库，数据可视化工具将支持团队协作数据、数据仓库、文本等多种方式，并能够通过互联网进行展现。 Excel 是快速分析数据的理想工具，也能创建供内部使用的数据图，但在颜色、线条和样式上可选择的范围有限。 Google Charts 提供了大量现成的图表类型，从简单的线图表到复杂的分层树地图等，还内置了动画和用户交互控制。 D3 能够提供大量线性图和条形图之外的复杂图表样式，例如V oronoi图、树形图、圆形集群和单词云等。 R语言 是主要用于统计分析、绘图的语言和操作环境。 Visual.ly 如果你需要制作信息图而不仅仅是数据可视化，Visual.ly是最流行的一个选择。
Processing 是数据可视化的招牌工具，只需要编写一些简单的代码，然后编译成Java，可在几乎所有平台上运行。 Leaflet 用来开发移动友好地交互地图。 OpenLayers 对于一些特定的任务来说，能够提供一些其他地图库都没有的特殊工具。 Polymaps 是一个地图库，主要面向数据可视化用户。可以将符号字体与字体整合，创建出漂亮的矢量化图标。 Gephi 是一个可视化的网络探索平台，用于构建动态的、分层的数据图表。 可以用CartoDB很轻易就把表格数据和地图关联起来。 Weka是数据分析的强大工具，还能生成一些简单的图表。 NodeBox是OS X上创建二维图形和可视化的应用程序。 Kartograph不需要任何地图提供者像Google Maps，用来建立互动式地图。 Modest Maps在一些扩展库的配合下，例如Wax，Modest Maps立刻会变成一个强大的地图工具。 Tangle是个用来探索、Play和查看文档更新的交互式库。既是图表，又是互动图形用户界面的小程序。当你调整一个图表中的输入范围时，其他关联图表的数据也会随之改变。 Rapha憀与其他库最大的不同是输出格式仅限SVG和VML。 jsDraw2DX用来创建任意类型的SVG交互式图形，可生成包括线、举行、多边形、椭圆、弧线等等图形。 Pizza Pie Charts是个响应式饼图图表。 FusionCharts XT是一款跨平台、跨浏览器的JavaScript图表组件，可提供令人愉悦的JavaScript图表体验。 iCharts有交互元素，可以从Google Doc、Excel 表单和其他来源中获取数据。
现有图书管理数据库的三个关系模式： 图书（总编号, 分类号, 书名, 作者, 出版单位, 单价）读者（借书证号, 单位, 姓名, 性别, 职称, 地址） 借阅（借书证号, 总编号, 借书日期） 具体数据为：
借阅： 根据以上描述，请完成： DDL 1.写出创建上述表的语句 命令：create table图书(总编号varchar(7)primary key,分类号varchar(8),书名varchar(18),作者varchar(8),出版单位varchar(18),单价float) create table读者(借书证号varchar(4)primary key,单位varchar(7),姓名varchar(8),性别varchar(2),职称varchar(8),地址varchar(18)) create table借阅(借书证号varchar(3),总编号varchar(6),借书日期date,primary key(借书证号,总编号,借书日期)) DML 2.给出插入上述数据的insert语句 命令： insert into图书values('445501','TP3/12','数据库导论','王强','科学出版社', insert into图书values('445502','TP3/12','数据库导论','王强','科学出版社', insert into图书values('445503','TP3/12','数据库导论','王强','科学出版社', insert into图书values('332211','TP5/10','计算机基础','李伟','高等教育出版社', insert into图书values('112266','TP3/12','FoxBASE','张三','电子工业出版社', insert into图书values('665544','TS7/21','高等数学','刘明','高等教育出版社', insert into图书values('114455','TR9/12','线性代数','孙业','北京大学出版社', insert into图书values('113388','TR7/90','大学英语','胡玲','清华大学出版社', insert into图书values('446601','TP4/13','数据库基础','马凌云','人民邮电出版社', insert into图书values('446602','TP4/13','数据库基础','马凌云','人民邮电出版社', insert into图书values('446603','TP4/13','数据库基础','马凌云','人民邮电出版社', insert into图书values('449901','TP4/14','FoxPro大全','周虹','科学出版社', insert into图书values('449902','TP4/14','FoxPro大全','周虹','科学出版社', insert into图书values('118801','TP4/15','计算机网络','黄力钧','高等教育出版社', insert into图书values('118802','TP4/15','计算机网络','黄力钧','高等教育出版社', insert into读者values('111','信息系','王维利','女','教授','1号楼') insert into读者values('112','财会系','李立','男','副教授','2号楼')
第11卷第1 期 2007年1月 遥感学报 Vol . 11, No . 1Jan . , 2007 文章编号:100724619(2007 0120069208 基于决策树的高光谱数据特征选择及其对分类结果的影响分析 王圆圆, 李京 (北京师范大学资源学院资源技术与工程研究所, 北京100875 摘要:本文利用OM I S 高光谱数据, 研究了决策树算法(Decisi on Tree, DT 特征选择的特点以及特征选择对决策树分类结果的影响。设计了三种特征选择方法:SEP,MDLM 和RE L I EF, 将它们与DT 特征选择的结果以及特征选择后的分类精度(考虑了三种分类器:最大似然法、后向传播神经网络、最邻近法进行对比, 并分析了这三种特征选择方法对决策树结构和分类精度的影响。结果显示, DT 是一种比较好的特征选择方法; 成的决策树比直接生成的决策树, 用到更少的特征(平均减少了43136% 18161% 和更高的分类精度(平均提高了0135% , 当样本数量少时, 。关键词:决策树; 高光谱; 特征选择 中图分类号:TP751. 1:A Ana Fea ture Selecti on and Its I m pact on Hyperspectra l Da t a C l a ssi f i ca ti on Ba sed on D ec isi on Tree A lgor ith m
WANG Yuan 2yuan, L I Jing (College of Resources Science, B eijing N or m al U niversity, B eijing 100875, China Abstract:I n this article, O M I S hy pers pctral data was used t o study feature selecti on ability of DT (Decisi on Tree alg orith m and the i m pacts of feature selecti on on DT . The DT was co mpared t o three designed feature selecti on methods (SEP, MDL M and RE L I EF based on feature selecti on results and classificati on accuracy in which three different methods (ML 、BP NN and 12NN were applied . Moreover, the i m pacts of the three designed feature selecti on methods on DT classificati on results at different training sa mple sizes were analyzed . Results indicated that DT was a g ood feature selecti on method . After feature selecti on, DT alg orith m out putted t o those classificati on trees that used fe wer features (average decrease was 43136% , had fe wer tree nodes (average increase was 18161% , and had higher classificati on accuracy (average increase was 0135% . When the training sa mple size was s mall, accuracy i m pr ove ment was the most significant and mean while the tree size scarcely changed . Key words:decision tree; feature selecti on; hypers pectral data 1引言 高光谱遥感数据光谱分辨率高(<10n m , 波段数量大(可达200多 , 与一般遥感 数据相比, 具有数据量更大的特点, 因此分析起来面临更大的困难 收稿日期:2005204226; 修订日期:2006202223 和挑战。在监督分类中, 由于Hughes 现象的存在, 为了保证较高的精度, 每一类的样本数量应该是特征数的10倍到100倍, 这意味着样本量必须增加到成千上万个, 而现实中要获得这么多的可靠样本是非常困难
高光谱分辨率遥感 用很窄（10-2l）而连续的光谱通道对地物持续遥感成像的技术。在可见光到短波红外波段其光谱分辨率高达纳米(nm)数量级，通常具有波段多的特点，光谱通道数多达数十甚至数百个以上，而且各光谱通道间往往是连续的，每个像元均可提取一条连续的光谱曲线，因此高光谱遥感又通常被称为成像光谱（ImagingSpectrometry）遥感。 高光谱遥感具有不同于传统遥感的新特点： （1）波段多——可以为每个像元提供几十、数百甚至上千个波段； （2）光谱范围窄——波段范围一般小于10nm； （3）波段连续——有些传感器可以在350~2500nm的太阳光谱范围内提供几乎连续的地物光谱； （4）数据量大——随着波段数的增加，数据量成指数增加； （5）信息冗余增加——由于相邻波段高度相关，冗余信息也相对增加。 优点： （1）有利于利用光谱特征分析来研究地物； （2）有利于采用各种光谱匹配模型； （3）有利于地物的精细分类与识别。 ENVI高光谱数据处理流程： 一、图像预处理 高光谱图像的预处理主要是辐射校正，辐射校正包括传感器定标和大气纠正。辐射校正一般由数据提供商完成。 二、显示图像波谱 打开高光谱数据，显示真彩色图像，绘制波谱曲线，选择需要的光谱波段进行输出。 三、波谱库 1、标准波谱库 软件自带多种标准波谱库，单击波谱名称可以显示波谱信息。 2、自定义波谱库 ENVI提供自定义波谱库功能，允许基于不同的波谱来源创建波谱库，波谱
来源包括收集任意点波谱、ASCII文件、由ASD波谱仪获取的波谱文件、感兴趣区均值、波谱破面和曲线等等。 3、波谱库交互浏览 波谱库浏览器提供很多的交互功能，包括设置波谱曲线的显示样式、添加注记、优化显示曲线等 四、端元波谱提取 端元的物理意义是指图像中具有相对固定光谱的特征地物类型，它实际上代表图像中没有发生混合的“纯点”。 端元波谱的确定有两种方式： （1）使用光谱仪在地面或实验室测量到的“参考端元”，一般从标准波谱库选择； （2）在遥感图像上得到的“图像端元”。 端元波谱获取的基本流程： （1）MNF变换 重要作用为：用于判定图像内在的维数；分离数据中的噪声；减少计算量；弥补了主成分分析在高光谱数据处理中的不足。 （2）计算纯净像元指数PPI PPI生成的结果是一副灰度的影像，DN值越大表明像元越纯。 作用及原理： 纯净像元指数法对图像中的像素点进行反复迭代，可以在多光谱或者高光谱影像中寻找最“纯”的像元。（通常基于MNF变换结果来进行）
一、基础 1、说明：创建数据库 Create DATABASE database-name 2、说明：删除数据库 drop database dbname 3、说明：备份sql server --- 创建备份数据的device USE master EXEC sp_addumpdevice …disk…, …testBack…, …c:\mssql7backup\MyNwind_1.dat… --- 开始备份 BACKUP DATABASE pubs TO testBack 4、说明：创建新表 create table tabname(col1 type1 [not null] [primary key],col2 type2 [not null],..) 根据已有的表创建新表： A：create table tab_new like tab_old (使用旧表创建新表) B：create table tab_new as select col1,col2… from tab_old definition only 5、说明：删除新表 drop table tabname 6、说明：增加一个列 Alter table tabname add column col type 注：列增加后将不能删除。DB2中列加上后数据类型也不能改变，唯一能改变的是增加varchar类型的长度。 7、说明：添加主键：Alter table tabname add primary key(col)
说明：删除主键：Alter table tabname drop primary key(col) 8、说明：创建索引：create [unique] index idxname on tabname(col….) 删除索引：drop index idxname 注：索引是不可更改的，想更改必须删除重新建。 9、说明：创建视图：create view viewname as select statement 删除视图：drop view viewname 10、说明：几个简单的基本的sql语句 选择：select * from table1 where 范围 插入：insert into table1(field1,field2) values(value1,value2) 删除：delete from table1 where 范围 更新：update table1 set field1=value1 where 范围 查找：select * from table1 where field1 like ?%value1%? ---like的语法很精妙，查资料! 排序：select * from table1 order by field1,field2 [desc] 总数：select count as totalcount from table1 求和：select sum(field1) as sumvalue from table1 平均：select avg(field1) as avgvalue from table1 最大：select max(field1) as maxvalue from table1 最小：select min(field1) as minvalue from table1 11、说明：几个高级查询运算词 A：UNION 运算符 UNION 运算符通过组合其他两个结果表（例如TABLE1 和TABLE2）并消去表中任何重复行而派生出一个结果表。当ALL 随UNION 一起使用时（即UNION ALL），不消除重复行。两种情况下，派生表的每一行不是来自TABLE1 就是来自TABLE2。