data structure

1. Data Dictionary 1.1.1 Data Items- Zzzno: Organizer ID, Integer- Bdcno: Respondent ID (randomly generated login number), Integer- Bdcage: Respondent age, Integer- Wjno: Survey ID, Integer- Wtno: Question ID, Integer- Dckstime: Survey start time, Datetime- Dcjstime: Survey end time, Datetime- Wjmd: Survey purpose, Char(20)- Wjbt: Survey title, Char(20)- Zzznam: Organizer name, Char(10)- Wjqt: Others, Char(50)- Qyq: Question requirements, Char(50)- Bdcsex: Respondent gender, Char(10)- Bdclink: Respondent contact information, Char(50)- Qnr: Question content, Char(100)- Qxx: Question options, Char(10)- Qbz: Question notes, Char(100)- Qno: Question number, Integer 2. Data Structures Paper: Survey structure, includes question number, question content, and options.Zzzinfprm: Organizer information, includes organizer name, ID, etc.Bdcinform: Respondent information, includes respondent ID, age, gender, etc.Question: Question information, includes question number, content, options, etc. 3. Data Flows Random login verification: Verifies respondent login. Organizer query: Organizers can access survey information and control functions. 4. Data Storage Statistical data: Stores completed question information from respondents. Question bank: Holds all questions available for surveys. Participant data: Records information of all survey participants. 5. Processing Survey Participation: Respondents log in using a unique ID and answer questions. Data flows into statistical records. Organizer Functionality: Organizers log in, check statistics, manage question bank, and access result views. Create User (Organizer): Creates respondent profiles with unique IDs and related information. 6. System Requirements 1.1 System Overview- System Scope: The system caters to both organizers, who create and manage surveys, and respondents, who answer surveys using unique IDs. 1.2 Functional RequirementsOrganizers are enabled to control survey flow, access data, and monitor responses, while respondents participate via a simplified login and answer submission process.

关系数据库的数据结构是指一些相关的表和其他数据库对象的集合。对于关系数据库来说，关系就是表的同义词。表由行和列组成（类似二维数组的结构）。列包含一组命名的属性（也称字段），行包含一组记录，每行对应一条记录。行和列的交集称为数据项，指出了某列对应的属性在某行上的值，也称为字段值。列需定义数据类型，比如整数或者字符型的数据。

Ⅱ.3.5 Data Parity Structure Data signals contain parity codes based on the following rules. Ⅱ.3.5.1 Parity Rules A 24-byte CRC parity provides protection against undetected destructive errors, with an error probability of ≤ 5.96×10⁻⁸ or about ≤ 0.5 channel byte errors. The CRC word is computed from the given information bits, driving them towards zero. The resulting 24-byte output (p₁, p₂,..., p₂₄) is generated from the information bytes (m₁, m₂,..., m₂₇₆) using a polynomial code. Here, the code bits gi=1 (for positions i=0, 1, 3, 4, 5, 6, 7, 10, 11, 14, 17, 18, 23, and 24) define this code, known as CRC-24Q (Q represents Qualcomm Corporation). The polynomial generator in binary algebraic form is as follows: [Binary Polynomial Representation] This polynomial ensures robust data integrity in exploration seismology data transmission processes.

在Oracle数据库中，逻辑结构示意图展示了数据库的组成部分。以下是各部分的说明： Database Blocks：数据库块是数据库的基本存储单位，存储数据的基本单元。 Tablespace：表空间是数据库逻辑存储结构的集合，包含多个数据文件。 Next Extent 5 MB：扩展是表空间中数据文件的物理增长单位，当前为5MB。 Segment 20 MB：段是由一组连续的数据库块组成的逻辑存储单位，当前段大小为20MB。 Initial Extent 15 MB：初始扩展是表空间创建时的初始空间分配量，此处为15MB。

The Inventory Purchase-Sales-Storage Project Table Structure provides a comprehensive breakdown of essential tables, relationships, and data types required for managing inventory operations effectively. Each table aligns with core functionalities such as purchasing, sales tracking, and stock management. Key Table Structure Purchase Table: Contains fields like supplier ID, purchase date, item ID, quantity, and purchase price, essential for tracking all procurement activities. Sales Table: Manages customer ID, sales date, item ID, quantity, and sales price. It ensures detailed tracking of each sale and supports effective revenue management. Inventory Table: Records item ID, stock quantity, minimum stock level, and reorder level, forming the core of stock management. Additional Tables Supplier and Customer Tables: For detailed records of both suppliers and customers. Transactions Log: Tracks all inventory movements, essential for auditing purposes. This structure ensures streamlined operations across purchase, sales, and inventory control, with relational links that maintain data integrity and operational efficiency.

开关结构

数据仓库与数据挖掘是信息技术领域中的重要组成部分，尤其在当今大数据时代，这两个概念的重要性日益凸显。华北电力大学开设的这门研究生课程，由郑玲老师主讲，深入讲解这两方面的理论与实践。数据仓库（Data Warehouse）是企业级的信息系统，用于存储历史数据并支持决策分析。它通过集成来自不同业务系统的数据，提供一致、稳定且易于分析的数据视图。数据仓库的设计通常包括数据源、数据清洗、数据转换、数据加载和数据展现五个阶段。其中，数据源是各种业务系统中的原始数据；数据清洗是去除数据中的错误、不一致和冗余；数据转换则将数据转换为适合分析的格式；数据加载将处理后的数据加载到数据仓库中；数据展现使用户能通过报表或仪表板访问和理解数据。数据挖掘（Data Mining）则是从大量数据中发现有意义模式的过程。它利用统计学、机器学习和人工智能技术，揭示隐藏在数据中的关联、趋势和规律。常见的数据挖掘方法包括分类、聚类、关联规则、序列模式、异常检测和预测等。例如，分类是根据已知特征将数据分为预定义类别；聚类则是无监督学习，依据相似性将数据分组；关联规则发现项集之间的频繁模式；序列模式分析时间序列数据中的规律；异常检测识别出与常规行为不同的数据点；预测则用于推测未来的趋势。在华北电力大学的这门课程中，郑玲老师的课件可能会涵盖数据仓库的体系架构、OLAP（在线分析处理）、数据集市、ETL（提取、转换、加载）过程，以及数据挖掘的算法如决策树、神经网络、支持向量机、聚类算法等。同时，课程可能还会讨论数据预处理、数据质量保证、数据安全性、数据仓库的性能优化，以及数据挖掘的应用案例，如市场分析、客户细分、风险评估等。PPT文件“1-老师课件”可能包含了课程大纲、重要概念解释、关键理论的可视化展示、实际案例分析等内容，对于学生理解和掌握数据仓库与数据挖掘的核心概念和技能至关重要。通过学习这门课程，学生不仅能够理解数据仓库的构建原理，还能掌握如何运用数据挖掘技术进行有效的数据分析，这对于他们在未来的工作中解决实际问题，提升企业的决策效率具有极大的价值。

Matlab 中存档算法代码 结构感知网格简化 这是 CMPT 764 课程项目的存储库。该存储库包含网格简化方法的实现，该方法使用对象的 结构信息 在抽取时保留关键特征（如对称性和垂直性）。我们首先收集有关对象网格的 对称部分 数据，在对称部分的顶点之间建立对应关系，并将此信息提供给抽取框架。将 近平面的三角形面 在平面代理下组合在一起，然后将其用于多种结构保留规则。通过比较所提方法和多选方案的抽取结果，进行了实验，结果表明该方法具有较好的性能。在 Ubuntu (15.10) 上进行设置的步骤：您将需要安装 OpenGL 和 GLUI 库才能在此存储库中运行代码。使用以下命令安装 freeglut 软件包：sudo apt-get install freeglut3-devsudo apt-get install binutils-gold从 Ubuntu 软件包档案中下载软件包 libglui2c2 和 libglui-dev。以下是 64 位架构链接：安装它们：sudo dpkg -i libglui2c2_2.36-4ubuntu1_amd64.debsudo dpkg -

本书探讨Web资源分析的方法和技术，深入挖掘超链接、内容以及用户数据，揭示如何有效利用这些数据进行决策和优化。

在当前的大数据时代背景下，LTE网络的发展带来了大量的数据，为网络分析提供了全新的机遇和挑战。详细介绍了如何运用MR（测量报告）数据和信令数据进行联合分析，以解决网络用户投诉、优化网络性能等问题。 MR数据是TD-LTE系统输出的一部分，包含了三个主要部分：MRs、MRE（事件性测量统计）和MRo（原始测量统计）。MRo文件中包含了每个用户每个周期性测量事件的原始统计信息，是定位过程中使用的重点数据。信令数据通过s1接口进行分析，提供了用户事件等信息的参考，尤其是在用户级信令统计方面。 联合分析中，MR数据用于定位计算，信令数据提供详细的用户事件信息，两者结合将数据视角从小区扩展到具体地理位置。主要利用时间和s1APID信息来关联数据。在用户正常呼叫过程中，MMEuEslAPid保持不变，这使得在指定时间段内可以实现MR和信令的关联。 为处理和分析这些大数据，现代CPU的发展提供了强大的计算能力。MR数据的量级达到每天几个TB，信令数据则为几十个TB，处理这些数据需要高效的方法。信令详单是与MR进行关联的主要信令数据，为跨厂商的用户级信令统计提供了可能。通过这样的联合分析，运营商能够更加精准地定位网络问题，优化网络配置，提高用户满意度。