信息集成

标题"省市县地区数据库"的含义是这个压缩包包含了一个用于存储中国省、市、县（区）地理信息的数据库。这类数据库通常用于地理位置相关的应用开发，如地图服务、物流配送、市场分析等。数据库的设计可能包含多个表，每个表对应不同级别的行政区域，如省级、市级和县级。描述中的"SQL省市县地区数据库"强调数据是以SQL格式存储的，意味着数据是用SQL语言构建的，并且可以直接导入到支持SQL的数据库管理系统中，如MySQL、PostgreSQL或SQL Server等。标签"地区数据库"明确指出了这个数据库的核心内容——地区信息，包括但不限于中国的省、自治区、直辖市、地级市、县、区等行政区划数据。压缩包内的文件"访问脚本之家.html"可能是一个链接或者介绍如何访问和使用这个数据库的网页，包含了数据库的获取、安装、使用教程或者API文档。而"AllCityData.sql"这个文件名暗示这是一个SQL脚件，包含了创建数据库表结构、插入初始数据等操作的SQL命令。通过运行这个脚本，用户可以快速在自己的数据库系统中搭建出一个完整的省市县地区数据库。使用这样的数据库，开发者可以轻松进行地址解析、地区统计、范围查询、位置定位和分区管理，提升地理相关应用的功能性和用户体验。

Vibes算法通过分析特征之间的关系和信息量，构建了一个高效的多数投票集成学习模型。 算法核心步骤: 特征关系判定: 判断特征之间是相互依赖还是相互独立。 信息量计算与排序: 在特征相互依赖的情况下，计算每个特征的信息量并降序排序。 优化假设构建: 利用前向搜索算法，根据特征信息量排序结果，从基础学习器假设中选择最优假设，构建最终假设。 实验结果: Vibes算法在 33 个数据集上展现出优异的分类性能，平均准确率高达 89.80%，最低也能达到 78.03%。实验数据采用 .arff (WEKA) 格式。

配置 Jira 与 MySQL 的集成，以替换其默认的 HSQL 数据库。

Elasticsearch与Hive和Hadoop集成的工具，可映射Hive和Elasticsearch文档。

不同应用中的长度单位统一 在数据集成过程中，经常需要处理来自不同应用的数据，而这些数据可能使用不同的单位或格式表示相同的信息。 以下是一个例子： | 应用 | 长度单位 ||---|---|| 应用 A | cm || 应用 B | inches || 应用 C | mcf || 应用 D | yds | 为了整合这些数据，需要将所有长度单位统一转换为相同的标准，例如厘米 (cm)。

Python语言可以与Hadoop框架集成，实现高效的数据处理和分析。O'Reilly 提供了关于Python与Hadoop集成的免费资源。

此集成包由 Imply 公司集成，用于 Druid 的一键式快速部署。

档提供CrystalReports在Microsoft Visual Studio 2005中的集成指南，重点阐述类相关使用方法。

档提供有关如何将 Java 应用程序与 MySQL 数据库集成的指南。它涵盖了从建立连接到执行查询和更新所有必需的步骤。档为 Java 开发人员提供一个易于理解的资源，用于在他们的应用程序中利用 MySQL 的强大功能。

数据集成与模式集成 数据集成是指将来自多个数据源的数据整合到一个统一的存储中，而模式集成则是整合不同数据源的元数据，为数据集成提供基础。 实体识别与数据冲突 实体识别是指匹配来自不同数据源的现实世界实体，例如将数据源A中的“cust-id”与数据源B中的“customer_no”匹配。 在数据集成过程中，需要检测并解决数据值的冲突。同一实体在不同数据源中的属性值可能存在差异，其原因可能是不同的数据表示方式或度量标准等。