高温环境下15个茶花品种的耐热特性研究(2006)

详细介绍在 CentOS 操作系统上安装 Sybase ASE 15 的步骤，并提供安装过程中可能遇到的常见问题解决方案以及所需 RPM 包信息。 准备工作 确认系统满足 Sybase ASE 15 的最低硬件和软件要求。 下载 Sybase ASE 15 安装包以及必要的依赖包。 创建 sybase 用户和用户组。 安装步骤 使用 root 用户登录 CentOS 系统。 解压 Sybase ASE 15 安装包。 运行安装程序并按照提示进行操作。 配置环境变量。 启动 Sybase ASE 15 服务。 常见问题及解决方案 问题 1： 缺少依赖包 解决方案： 通过 yum 等包管理器安装缺少的依赖包。 问题 2： 安装过程中出现错误 解决方案： 检查错误日志，根据错误信息进行排查。 缺少的 RPM 包 libaio unixODBC compat-libstdc++ 总结 通过以上步骤，您可以成功在 CentOS 系统上安装 Sybase ASE 15。

文本挖掘是分析语义丰富文本以理解其内容和意义的过程，在数据挖掘中日益受到重视。定义了文本挖掘的基本框架，并深入探讨了预处理、文本摘要、文本分类、聚类、关联分析及可视化技术。详细总结了最新的研究进展，并展望了文本挖掘在知识发现和信息技术中的潜力。

本研究利用傅里叶变换红外光谱技术，结合主成分分析和系统聚类分析，对不同品种辣椒进行鉴别。实验测试了五种辣椒共计50个样品的红外光谱。结果显示，五种辣椒的红外光谱整体相似，但在 1800～800 cm-1 范围内存在细微差异，包括峰位、峰形和吸收强度的变化。 为突出差异，对原始光谱进行二阶导数处理，发现五种辣椒在该范围内的二阶导数光谱存在显著差异。利用该范围内的二阶导数光谱数据，对 50 个样品进行聚类和主成分分析。结果表明，聚类分析的正确率为 100%，主成分分析的正确率达到 98%，能够有效区分五种辣椒品种。 研究结果表明，傅里叶变换红外光谱技术结合统计分析方法可以有效区分不同品种的辣椒。

介绍在Ubuntu系统上搭建和运行Hadoop与MapReduce的实践经验。文章将涵盖以下方面： 环境准备: 详细说明在Ubuntu系统上安装Java、SSH以及Hadoop和MapReduce所需的软件包和配置步骤。 Hadoop集群搭建: 探讨如何搭建Hadoop集群，包括单节点和多节点配置，并解释Hadoop分布式文件系统（HDFS）的配置和使用。 MapReduce编程模型: 介绍MapReduce编程模型的基本原理，以及如何在Hadoop集群上编写和运行MapReduce程序。 实例演示: 通过一个具体的实例，展示如何在Hadoop集群上使用MapReduce进行数据处理，并分析实验结果。 为初学者提供一个入门指南，帮助读者快速掌握在Ubuntu系统上使用Hadoop和MapReduce进行数据处理的基本方法。

本研究探讨适用于大数据环境的加密方法，提出一种创新的加密方案。

稻作品种多样性地理分布格局及其成因是有效保护稻种资源的前提。本研究利用云南地区稻作品种地理分布数据库、自然环境背景信息和不同民族的人口分布数据，结合地理信息系统平台和统计分析方法，探讨了云南地区稻作品种多样性的地理分布格局及其与环境因素和民族文化之间的关系。研究发现，云南地区稻作品种的多样性中心主要集中在云南南部地区；傣族、哈尼族、拉祜族和布朗族的人口比重与稻作品种的丰富度之间均存在极显著的相关性（P

MDX（多维表达式）是专用于查询多维数据集的语言，在数据分析和商业智能领域应用广泛。深入探讨了15个经典MDX查询示例，重点关注美国某公司产品销售分析预测的场景。首先介绍了创建自定义集合[SoldInUSA]，过滤全美范围内Unit Sales为空值的品牌，并使用Filter、IsEmpty和iif函数判断产品在各州的销售情况。其次，利用TopCount函数查询销售前10名的产品类别，并展示了如何动态定义时间集合来查询在美国过去三个季度都有销售的食品和饮料。文章还涵盖了Exists、DrilldownLevel、NonEmpty、Aggregation、StrToSet、Calculated Members、Subsets、Except、CurrentMember、Rollup、RollupChildren、Lag和ParallelPeriod函数的应用，展示了MDX在处理复杂多维数据集时的强大能力。

这篇学术论文深入探讨了在大数据环境下，如何从海量数据中快速准确地搜索目标数据的相关方法。

应用可靠性工程理论和方法，针对某引信在海岛高温、高湿自然环境中的特性，进行了贮存可靠性试验。建立了该引信在海岛环境下的贮存可靠性模型，并对试验数据进行了统计分析，得出了在一定置信度下该引信的贮存寿命。