PostGIS 2.0 是由Refractions Research Inc.开发的空间数据库技术研究项目。
PostGIS 2.0 发展历程
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数据库发展历程
数据库的历史可以追溯到半个世纪前。当时，数据管理主要依赖穿孔卡片，通过分类、比较和制表等方式进行处理，结果以打印或新卡片的形式输出。数据管理的核心是对这些卡片进行存储和操作。
20世纪60年代，随着计算机的普及，数据共享需求日益增长，传统文件系统已无法满足需求。为解决这一问题，能够统一管理和共享数据的数据库管理系统（DBMS）应运而生。
Access
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2024-05-20
数据挖掘软件发展历程
数据挖掘软件的演变
第一代：
独立应用，支持单一或有限算法。
局限于单个机器处理向量数据。
第二代：
与数据库和数据仓库集成，支持多种算法。
处理规模扩大，可挖掘无法一次性放入内存的数据。
依赖同质、局域的计算机集群。
部分系统支持对象、文本和连续媒体数据。
第三代：
与预测模型系统集成，支持更复杂的数据分析。
扩展至intranet/extranet网络计算环境。
支持半结构化数据和web数据。
第四代：
融合移动数据和各种计算设备的数据。
支持普遍存在的计算模型，适应更广泛的应用场景。
数据挖掘
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2024-04-30
MySQL教程：数据库发展历程
数据库发展历程
数据库技术的发展历经以下几个重要阶段：
人工管理阶段: 早期，数据管理依赖人工手动整理和存储数据。
文件系统阶段: 随着计算机技术的进步，人们开始使用磁盘文件来存储数据。
数据库系统阶段: 数据库管理系统应运而生，其中关系型数据库成为主流。
高级数据库阶段: 为了更好地满足多样化的数据管理需求，出现了“关系-对象”型数据库等更高级的数据库技术。
MySQL
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2024-05-19
SAE数据存储平台的发展历程
SAE数据存储的发展历程，对新浪云平台提供的存储服务，包括MySQL、NoSQL和KV系统的简要介绍。欢迎大家体验和使用SAE。
MySQL
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2024-07-13
数据挖掘系统发展历程与技术应用
数据挖掘系统发展代际：
第一代：独立系统，支持单个算法，处理内存中数据。
第二代：集成数据库和数据仓库，挖掘超大数据集，支持不同数据类型。
第三代：引入预测模型系统，增强分析能力，支持网络计算。
第四代：支持移动数据和各种计算设备，处理海量异构数据。
数据挖掘技术及应用：
算法集成分布计算模型
数据管理系统集成
预测模型系统集成
半结构化和网络数据支持
Hadoop
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2024-04-30
深度学习的发展历程与数学基础
深度学习技术自20世纪40年代末的感知机发展至今，经历了多次技术革新和命名变迁。从早期的感知机到80年代的反向传播算法，再到近年来的深度学习热潮，神经网络不断演进。数据量和模型规模的增长，尤其是GPU技术的应用，推动了深度学习在图像识别、自然语言处理等领域的广泛应用。深度学习的发展不仅提升了模型的精度和复杂度，还在现实世界中产生了深远影响，如医疗诊断和自动驾驶。在数学基础方面，线性代数、概率论和信息论成为深度学习建模和评估的核心工具，而数值计算的稳定性也是保证算法正确性的关键。
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数据库发展历程MySQL的演变
技术进步推动了数据库的发展。从人工管理阶段到人力手工整理存储数据，再到文件系统阶段使用磁盘文件来存储数据，数据库系统逐步演变为关系型数据库和高级数据库阶段的“关系-对象”型数据库。
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淘宝数据库架构发展演变历程
淘宝的数据库架构随着时间的推移经历了多次演变和优化，从最初的简单架构逐步发展到如今复杂而高效的系统。这些变化不仅提升了平台的稳定性和性能，还为处理大规模交易和数据存储提供了坚实基础。
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SQL语言的发展历程与基础知识
SQL语言的发展始于Chamberlin的SEQUEL，它在大型数据库如Sybase、INFORMIX、SQL Server、Oracle、DB2和INGRES中得到了广泛应用。同时，小型数据库如FoxPro和Access也采用了结构化查询语言。
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