انواع داده ای انتزاعی در جاوا

اختصاصی از فی ژوو انواع داده ای انتزاعی در جاوا دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

انواع انتزاعی داده ای به آمدن زبان و طراحی شی گزایی به دنیایی مهندسی چه کامپیوتر و چه صنعت دیگر ، پا به عرصه وجود نهاد 

انواع انتزاعی اطلاعاتی همان کلاسها و آبجکت های موزد طراحی دز مهندسی نرم افزار می باشند.

پاورپوینت فصل چهارم آمار و مدلسازی،دسته بندی داده ها و جدول فراوانی

اختصاصی از فی ژوو پاورپوینت فصل چهارم آمار و مدلسازی،دسته بندی داده ها و جدول فراوانی دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

پاورپوینت آموزش فصل چهارم در قالب بیش از 70 اسلاید آموزشی و مفهومی و قابل ویرایش به همراه نکات کلیدی درس

دانلود مقاله مدیریت پایگاه داده هوشمند

اختصاصی از فی ژوو دانلود مقاله مدیریت پایگاه داده هوشمند دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

یک دید کلی از آن چه برای نگه داری یک پایگاه داده و اجرای موثر آن لازم است ...

خیلی مشکل است که در این روزها بتوانیم راهنمای مناسبی برای این کار بیابیم و یکی از مشکل ترین موقعیت های کاری که یافتن فرد مناسب برای آن سخت است، مدیر بانک اطلاعاتی (DBA) است. استخدام یک فرد مناسب برای مدیریت بانک اطلاعاتی مشکل است، زیرا مهارت های لازم برای یک DBA خوب شرایط و مقررات زیادی دارد. به دست آوردن این مهارت ها مشکل است و در شرایط سخت، مجموعه مهارت‌های لازم برای DBA دائماً تغییر می کند.

برای مدیریت موثر یک بانک اطلاعاتی گسترده، DBA باید هم از دلایل تجاری ذخیره داده ها در پایگاه داده باخبر باشد و هم از جزئیات تکنیکی چگونگی ساختارهای داده و نحوه ذخیره‌سازی آن ها.

DBA باید اهداف تجاری داده ها را بداند تا مطمئن شود که از آن ها به طور مناسب استفاده می شود زمانی که در کار به آنها نیازمندیم در دسترس هستند. استفاده مناسب شامل قوانین امنیت داده ها، تعریف اختیارات کاربران و اطمینان از جامعیت داده ها می شود. دسترس پذیری شامل تنظیمات پایگاه داده، طراحی کاربردی و تنظیم و نظارت بر کارایی می‌باشد.

«مدیریت پایگاه داده هوشمند»
وظایف مدیر بانک اطلاعاتی (DBA)
تلاش بسیار
اتوماتیک سازی هوشمند
1. مدل سازی داده و طراحی پایگاه داده:
2. مدیریت متادیتا (Meta data) و استفاده از منابع:
3. مدیریت و ساخت شمای پایگاه داده:
4. مهارت های روتین:
5. برنامه ریزی ظرفیت:
6. تنظیم و مدیریت کارایی:
7. بازبینی برنامه های کاربردی SQL :
8. پشتیبان گیری و احیاء پایگاه داده:
9. اطمینان از جامعیت داده ها:
10. مدیریت کلی پایگاه داده :
11. امنیت  داده ها:
12- مدیریت کلی سیستم ها و مهارت های شبکه بندی:
13- ERP و دانش تجاری:
14- مدیریت نوع داده های توسعه پذیر:
15- پایگاه داده و بایگانی داده ها:
یک سیستم مدیریت پایگاه داده
تعریف
شکل 1:
 توسعه سیستم DBMS :
انسجام کم:
واسط AI/DB پیشرفته:
شکل 2:
سه دسته ورودی یا درخواست برای IDI وجود دارد:
شکل 3:
واکشی اولیه:
کش کردن نتایج:
تولید پرس و جو:
جایگزینی:
شکل 4:
شکل 5:

شامل 44 صفحه فایل word

سمینار کارشناسی ارشد مهندسی کامپیوتر امنیت اطلاعات و حفاظت داده ها در پایگاه داده

اختصاصی از فی ژوو سمینار کارشناسی ارشد مهندسی کامپیوتر امنیت اطلاعات و حفاظت داده ها در پایگاه داده دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

دانلود سمینار کارشناسی ارشد مهندسی کامپیوتر  امنیت اطلاعات و حفاظت داده ها در پایگاه داده با فرمت pdf تعداد صفحات 72

این سمینار جهت ارایه در مقطع کارشناسی ارشد طراحی وتدوین گردیده است وشامل کلیه مباحث مورد نیاز سمینارارشد این رشته می باشد.نمونه های مشابه این عنوان با قیمت های بسیار بالایی در اینترنت به فروش می رسد.گروه تخصصی مااین سمینار رابا  قیمت ناچیزی جهت استفاده دانشجویان عزیز در رابطه با منبع اطلاعاتی در اختیار شما قرار می دهد.حق مالکیت معنوی این اثر  مربوط به نگارنده است وفقط جهت استفاده ازمنابع اطلاعاتی وبالا بردن سطح علمی شما دراین سایت ارایه گردیده است.          

طبقه بندی داده ها با استفاده از ترکیب خبره ها مبتنی بر الگوریتم خوشه بندی C-Means فازی

اختصاصی از فی ژوو طبقه بندی داده ها با استفاده از ترکیب خبره ها مبتنی بر الگوریتم خوشه بندی C-Means فازی دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

طبقه بندی داده ها با استفاده از ترکیب خبره ها مبتنی بر الگوریتم خوشه بندی C-Means فازی

Data Classification using Mixture of Experts Based on Fuzzy C-Means Clustering Algorithm

در مقایسه با داده های برچسب دار داده های بدون بر چسب به آسانی قابل دسترسی هستند اما طبقه بندی آنها یک مساله پیچیده است به ویژه وقتی که تعداد دسته ها(کلاسترها) مشخس نیست. در این مقاله روش adaptive fuzzy c-means (FCM)-based mixtures of experts برای حل این مساله (طبقه بندی داده های بدون بر چسب) پیشنهاد شده است. در این مدل هر یک از ME ها شامل دو شبکه خبره و یک شبکه gating می باشند. خبره ها برای مثال شبکه عصبی گاوسی (GNN) و شبکه عصبی سیگمویدی (SNN) انتخاب شده اند. این مدل در دو مرحله ساخته می شود. نخست فضای ورودی با استفاده از الگوریتم دسته بندی FCM به چندین گروه تقسیم می شود. تعداد کلاس ها می تواند به طور توافقی با استفاده از یک cluster validity function مشخص شود. در مرحله بعد مدل پیشنهاد شده با بخش کوچکی از نمونه ها که به مرکز دسته های متناظر نزدیکترند آموزش داده می شود. بررسی های عددی نشان می دهد که برای حل مسایل طبقه بندی بدون ناظر مدل پیشنهاد شده نتایج بهتری در مقایسه با مدل های دیگر دارد.