DataSet对象深入分析

深入分析https://www.wendangku.net/doc/5f15967236.html,中的DataSet对象https://www.wendangku.net/doc/5f15967236.html,是.Net FrameWork SDK中用以操作数据库的类库的总称。而DataSet类则是https://www.wendangku.net/doc/5f15967236.html,中最核心的成员之一，也是各种开发基于.Net平台程序语言开发数据库应用程序最常接触的类。之所以DataSet类在https://www.wendangku.net/doc/5f15967236.html,中具有特殊的地位，是因为DataSet在https://www.wendangku.net/doc/5f15967236.html,实现从数据库抽取数据中起到关键作用，在从数据库完成数据抽取后，DataSet 就是数据的存放地，它是各种数据源中的数据在计算机内存中映射成的缓存，所以有时说DataSet可以看成是一个数据容器。同时它在客户端实现读取、更新数据库等过程中起到了中间部件的作用（DataReader只能检索数据库中的数据）。

各种.Net平台开发语言开发数据库应用程序，一般并不直接对数据库操作（直接在程序中调用存储过程等除外），而是先完成数据连接和通过数据适配器填充DataSet对象，然后客户端再通过读取DataSet来获得需要的数据，同样更新数据库中数据，也是首先更新DataSet，然后再通过DataSet来更新数据库中对应的数据的。可见了解、掌握https://www.wendangku.net/doc/5f15967236.html,，首先必须了解、掌握DataSet。DataSet主要有三个特性：

1. 独立性。DataSet独立于各种数据源。微软公司在推出DataSet时就考虑到各种数据源的多样性、复杂性。在.Net中，无论什么类型数据源，它都会提供一致的关系编程模型，而这就是DataSet。

2. 离线（断开）和连接。DataSet既可以以离线方式，也可以以实时连接来操作数据库中的数据。这一点有点像ADO中的RecordSet。

3. DataSet对象是一个可以用XML形式表示的数据视图，是一种数据关系视图。

一.DataSet对象的结构模型及和RecordSet的比较

虽说https://www.wendangku.net/doc/5f15967236.html,是ADO在.Net平台下得后继版本，但二者的区别是很大的。突出表现在ADO中的RecordSet对象和https://www.wendangku.net/doc/5f15967236.html,中的DataSet对象。RecordSet其实也是非常灵活的一个对象，微软公司推出它也是煞费苦心，如：RecordSet可以离线操作数据库，性能优良，效率较高等等这些都让当时的程序员为之一振。RecordSet虽然已经很复杂，但DataSet却比RecordSet复杂的多，我们知道每一DataSet往往是一个或多个DataTable 对象的集合，这些对象由数据行和数据列以及主键、外键、约束和有关DataTable对象中数据的关系信息组成。而RecordSet只能存放单张数据表，虽然这张数据表可以由几张数据表JOIN生成。所以有些时候说，RecordSet更类似于DataSet中的DataTable。DataSet 对象的结构模型如图01所示：

图01：DataSet对象的结构模型图

通过图01可见在DataSet对象结构还是非常复杂的，在DataSet对象的下一层中是DataTableCollection对象、DataRelationCollection对象和ExtendedProperties对象。上文已经说过，每一个DataSet对象是由若干个DataTable对象组成。DataTableCollection就是管理DataSet中的所有DataTable对象。表示DataSet中两个DataTable对象之间的父/子关系是DataRelation对象。它使一个DataTable中的行与另一个DataTable中的行相关联。这种关联类似于关系数据库中数据表之间的主键列和外键列之间的关联。DataRelationCollection对象就是管理DataSet中所有DataTable之间的DataRelation关系的。在DataSet中DataSet、DataTable和DataColumn都具有ExtendedProperties属性。ExtendedProperties其实是一个属性集（PropertyCollection），用以存放各种自定义数据，如生成数据集的SELECT语句等。

二．使用DataSet：

DataSet其实就是数据集，上文已经说过DataSet是把数据库中的数据映射到内存缓存中的所构成的数据容器，对于任何数据源，它都提供一致的关系编程模型。在DataSet中既定义了数据表的约束关系以及数据表之间的关系，还可以对数据表中的数据进行排序等。DataSet使用方法一般有三种：

1. 把数据库中的数据通过DataAdapter对象填充DataSet。

2. 通过DataAdapter对象操作DataSet实现更新数据库。

3. 把XML数据流或文本加载到DataSet。

下面就来详细探讨以上DataSet使用方法的具体实现，使用语言是C＃。

1. 把数据库中的数据通过DataAdapter对象填充DataSet：

掌握DataSet使用方法必须掌握https://www.wendangku.net/doc/5f15967236.html,另外一个核心常用成员--数据提供者（Data Provider）。数据提供者（也称为托管提供者Managed Provider）是一个类集合，在.Net FrameWork SDK 1.0中数据提供者分为二种：The SQL Server .NET Data Provider和The OLE DB .NET Data Provider。而到了.Net FrameWork SDK 1.1时，https://www.wendangku.net/doc/5f15967236.html,中又增加了The ODBC .NET Data Provider和The Oracle .NET Data Provider二个数据提供者。The SQL Server .NET Data Provider的操作数据库对象只限于Sql Server 7.0及以上版本，Oracle .NET Data Provider的操作数据库对象只限于Oracle 8.1.7及以上版本。而The OLE DB .NET Data Provider和The ODBC .NET Data Provider可操作的数据库类型就相对多了许多，只要它们在本地分别提供Ole Db提供程序和ODBC提供程序。

在这些数据提供者中都有一个DataAdapter类，如：OLE DB .NET Framework 数据提供者中是OleDbDataAdapter类，The SQL Server .NET Framework 数据提供者中是SqlDataAdapter类，The ODBC .NET Framework 数据提供者中是OdbcDataAdapter类。通过这些DataAdapter就能够实现从数据库中检索数据并填充DataSet中的表。

DataAdapter填充DataSet的过程分为二步：首先通过DataAdapter的SelectCommand 属性从数据库中检索出需要的数据。SelectCommand其实是一个Command对象。然后再通过DataAdapter的Fill方法把检索来的数据填充DataSet。代码清单01就是以Microsoft SQL Server 中的Northwind数据库为对象，C＃使用The SQL Server .NET Data Provider 中的SqlDataAdapter填充DataSet的具体实现方法：

代码清单01：

文件，则性能会有所下降）。ReadXml方法将从文件、流或XmlReader中进行读取，并将XML 的源以及可选的XmlReadMode参数用作参数。该ReadXml方法读取XML 流或文

档的内容并将数据加载到DataSet中。根据所指定的XmlReadMode和关系架构是否已存在，它还将创建DataSet的关系架构。

三．DataSet和数据绑定（DataBinding）

数据绑定是数据绑定是绑定技术中使用最频繁，也是最为重要的技术，也可以说是各种.Net开发语言开发数据库应用程序最需要掌握的基本的知识之一。数据绑定之所以很重要，是因为在.Net FrameWork SDK中并没有提供数据库开发的相关组件，即如：DbTextBox、DbLabel等用于数据库开发的常用组件在.Net FrameWork SDK中都没有。而数据绑定技术则能够把TextBox组件"改造"成DbTextBox组件，把Label组件"改造"成DbLabel组件等等。所有这些都与DataSet有直接关系。

数据绑定分成二类：简单型数据绑定和复杂型数据绑定。适用于简单型数据绑定组件一般有Lable、TextBox等，适用于复杂性数据绑定的组件一般有DataGrid、ListBox、ComboBox等。其实简单型数据绑定和复杂性数据绑定并没有明确的区分，只是在组件进

行数据绑定时，一些结构复杂一点的组件在数据绑定时操作步骤相近，而另外一些结构简单一点的组件在数据绑定时也比较类似。于是也就产生了二个类别。以下就结合TextBox组

件和DataGrid组件分别探讨DataSet在实现简单型数据绑定和复杂性数据绑定作用和具体实现方法。

1. 简单型数据绑定：

简单型数据绑定一般使用这些组件中的DataBindings属性的Add方法把DataSet中某一个DataTable中的某一行和组件的某个属性绑定起来，从而达到显示数据的效果。TextBox 组件的数据绑定具体实现方法是在代码清单01后，再添加代码清单03中的代码，代码清

单03中的代码是把DataSet中的Customers 数据表中的"CustomerID"的数据和TextBox

的Text属性绑定起来，这样DbTextBox就产生了。其他适用于简单型数据绑定组件数据绑定的方法类似与此操作：

代码清单03：

2. 复杂性数据绑定：

复杂性数据绑定一般是设定组件的DataSource属性和DisplayMember属性来完成数

据绑定的。DataSource属性值一般设定为要绑定的DataSet，DisplayMember属性值一般设定为要绑定的数据表或数据表中的某一列。DataGrid组件的数据绑定的一般实现方法是

在代码清单01后，再添加代码清单04中的代码，代码清单04的功能是把DataSet中的Customers 数据表和DataGrid绑定起来。其他适用于复杂性数据绑定的组件实现数据绑定的方法类似此操作：

代码清单04：

四．总结

DataSet类是https://www.wendangku.net/doc/5f15967236.html,中一个非常重要的核心成员，它是数据库中的数据在本地计算机中映射成的缓存。对DataSet的任何操作，都是在计算机缓存中完成的。理解这一点是掌握DataSet的第一步。DataSet虽然结构复杂。但只要区分DataSet对象中各个组成部件及其相互关系，掌握也不算太困难。本文覆盖了DataSet的特性、结构、以及具体的使用方法等等，相信这些对您掌握这个https://www.wendangku.net/doc/5f15967236.html,中核心成员是有所帮助。

PowerBI技巧之Power BI 数据集和数据刷新

PowerBI报表是基于数据分析的引擎，数据真正的来源（Data Source）是数据库，文件等数据存储媒 介，PowerBI支持的数据源类型多种多样。PowerBI Service（云端）有时不直接访问Data Source，而是直接从PowerBI Service创建的数据集（Dataset）中获取数据，数据集中存储的内容主要分为三部分：Data Source的数据（Data）、连接数据源的凭证（Credentials）、以及数据源的架构（Table Schema）等元数据（metadata）。PowerBI Service分析数据时，直接访问Dataset获取数据，执行聚合计算，以响应用户的查询请求。使用Dataset的好处是：PowerBI只需要维护统一的Data Store，不需要从众多不同的DataSource中读取数据，所需要的数据都能从单一的数据结构（Dataset）中读取。 PowerBI Service为每个发布的Report自动创建一个Dataset，每一个Dataset的大小的上限是1GB。在导入（Import）连接模式下，PowerBI把多个Data Source的数据导入到Dataset中，也就是说，Dataset存储的是多个数据源（Data Source）的快照。是否把数据源导入到Dataset，是由数据连接（Data Connection Model）决定的。 我的PowerBI开发系列的文章目录：PowerBI开发 一，数据连接模式 当使用“Get Data”连接到Data Source时，PowerBI 自动创建Dataset，把数据从多个Data Source加载到一个Dataset中，Dataset还包含连接Data Source的凭证（Credentials），以及数据的架构等元数据。PowerBI Service直接从Dataset中引用数据，而不是直接从Data Source中。PowerBI支持的连接模式有两种，分别是：Import，Live/DirectQuery。导入（Import）模式把Data Source的数据导入到PowerBI Service的Dataset中，而直接查询（DirectQuery）模式建立Data Source 和Dataset之间的直接连接。 1，导入（Import）模式 对于导入（Import）模式，云端的Dataset中存储的数据来源于内网（On-Premises）数据的副本，一旦加载数据源，查询定义的所有数据都会被加载到Dataset中。PowerBI从高度优化的Dataset中查询数据，查询性能高，能够快速响应用户的交互式查询。由于导入模式是把数据源快照复制到Dataset中，因此，底层数据源的改动不会实时更新到Dataset，这使得Dataset存储的数据是过时的，用户需要手动刷新或设置调度刷新，否 则，Dataset的数据不会更新。数据的刷新是全量更新，而非增量。 导入模式的限制是：Dataset的最大Size是1GB。 2，直接查询（DirectQuery）模式 对于DirectQuery模式，PowerBI直接访问底层的数据源，因此数据始终是最新的。一旦加载数据，PowerBI Service不会向Dataset中加载任何数据（Data），这意味着，Dataset不存储任何数据（Data），但是，Dataset 仍然会存储连接Data Source的凭证，以及数据源的元数据，用于访问底层数据源。在执行查询请求 时，PowerBI Service直接把查询请求发送到原始的Data Source中去获取所需的数据。直接查询采用主动获取数据的方式，这意味着，底层数据的任何更新，不会立即反应到现有的报表展示中，用户需要刷新（Refresh）数据，但是，新的查询请求，都会使用最新的数据。 直接查询模式需要使用本地数据网管（On-Premises Data Gateway），PowerBI Service能够从云端向本地数据源（on-premises data sources）发送查询请求。当产生数据交互行为时，查询直接发送到数据 库，Excel，Azure SQL DB/DW等，由于PowerBI和Data Source之间是直接连接，因此，不需要调度数据PowerBI Service的数据集（Dataset）。 Live/DirectQuery – This means there is a live connection between Power BI and the data source.

如何处理数据库中海量数据,以及处理数据库海量数据的经验和技巧

如何处理数据库中海量数据，以及处理数据库海量数据的经验和技巧 疯狂代码 https://www.wendangku.net/doc/5f15967236.html,/ ?:http:/https://www.wendangku.net/doc/5f15967236.html,/DataBase/Article11068.html 海量数据是发展趋势，对数据分析和挖掘也越来越重要，从海量数据中提取有用信息重要而紧迫，这便要求处理要准确，精度要高，而且处理时间要短，得到有价值信息要快，所以，对海量数据的研究很有前途，也很值得进行广泛深入的研究。　基于海量数据的数据挖掘正在逐步兴起，面对着超海量的数据，一般的挖掘软件或算法往往采用数据抽样的方式进行处理，这样的误差不会很高，大大提 高了处理效率和处理的成功率。在实际的工作环境下，许多人会遇到海量数据这个复杂而艰巨的问题，它的主要难点有以下几个方面：一、数据量过大，数据中什么情况都可能存在。 ;如果说有10条数据，那么大不了每条去逐一检查，人为处理，如果有上百条数据，也可以考虑，如果数据上到千万级别，甚至过亿，那不是手解决的了，必须通过工具或者程序进行处理，尤其海量的数据中，什么情况都可能存在，例如，数据中某处格式出了问题，尤其在程序处理时，前面还能正常处理，突然到了某个地方问题出现了，程序终止了。二、软硬件要求高，系统资源占用过高 对海量的数据进行处理，除了好的方法，最重要的就是合理使用工具，合理分配系统资源。一般情况，如果处理的数据过TB级，小型机是要考虑的，普通的机子如果有好的方法可以考虑，不过也必须加大CPU和内存，就象面对着千军万马，光有勇气没有一兵一卒是很难取胜的。三、要求很高的处理方法和技巧。 这也是本文的写作目的所在，好的处理方法是一位工程师长期工作经验的积累，也是个人的经验的总结。没有通用的处理方法，但有通用的原理和规则。下面我们来详细介绍一下处理海量数据的经验和技巧：一、选用优秀的数据库工具 现在的数据库工具厂家比较多，对海量数据的处理对所使用的数据库工具要求比较高，一般使用 Oracle或者DB2，微软公 司最近发布的SQL Server 2005性能也不错。另外在BI领域：数据库，数据仓库，多维数据库，数据挖掘，傲博知识库等相关工具也要进行选择，象好的ETL工具和好的OLAP工具都十分必要， 例如Informatic，Eassbase等。笔者在实际数据分析项目中，对每天6000万条的日志数据进行处理，使用SQL Server 2000需要花费6小时，而使用SQL Server 2005则只需要花费3小时。二、编写优良的程序代码 处理数据离不开优秀的程序代码，尤其在进行复杂数据处理时，必须使用程序。好的程序代码对数据的处理至关重要，这不仅仅是数据处理准确度的问题，更是数据处理效率的问题。良好的程序代码应该包含好的算法，包含好的处理流程，包含好的效率，包含好的异常处理机制等。三、对海量数据进行分区操作 对海量数据进行分区操作十分必要，例如针对按年份存取的数据，我们可以按年进行分区，不同的数据库有不同的分区方式 ，不过处理机制大体相同。例 如SQL Server的数据库分区是将不同的数据存于不同的文件组下，而不同的文件组存于不同的磁盘分区下，这样将数据分散开，减小磁盘I/O，减小了系统负荷， 而且还可以将日志，索引等放于不同的分区下。四、建立广泛的索引 对海量的数据处理，对大表建立索引是必行的，建立索引要考虑到具体情况，例如针对大表的分组、排序等字段，都要建立相应索引，一般还可以建立复 合索引，对经常插入的表则建立索引时要小心，笔者在处理数据时，曾经在一个ETL流程中，当插入表时，首先删除索引，然后插入完毕，建立索引，并实施聚合 操作，聚合完成后，再次插入前还是删除索引，所以索引要用到好的时机，索引的填充因子和聚集、非聚集索引都要考虑。五、建立缓存机制 当数据量增加时，一般的处理工具都要考虑到缓存问题。缓存大小设置的好差也关系到数据处理的成败，例如，笔者在处理2亿条数据聚合操作时，缓存设置为100000条/Buffer，这对于这个级别的数据量是可行的。六、加大虚拟内存 如果系统资源有 限，内存提示不足，则可以靠增加虚拟内存来解决。笔者在实际项目中曾经遇到针对18亿条的数据进行处理，内存为

dephi数据集过滤技巧

原理方法 当我们在操作数据集时，往往需要对数据进行筛选。例如：一个名为Customer的数据表，它具有CustNo、CustName、Country、Address、Phone、State、TaxRate等字段，如果只想查看国别为China或顾客号大于1000的顾客记录，就需要对数据集进行过滤。经总结，有下面这些过滤方法。 一、利用TTable和TQuery的Filter属性； 二、用ApplyRange筛选数据集的记录； 三、用OnFilterRecord事件筛选； 四、用TQuery控件的SQL语句。 实现与应用 一、利用TTable和TQuery的Filter属性 1.在设计时设置Filter属性 例如，设置Filter为：Country='China'然后改变Filtered属性为True（注意，Filtered为True时过滤才有效）。则只能看到对应的Country字段内容为'China'的记录。设置Filter时可以使用的操作符有：<、>、<=、>=、=、<>、AND、OR、NOT。例如，设置Filter为：CustNo>=1000 and CustNo<=5000，则只能看到顾客号在1000与5000之间的顾客记录。 2.在程序运行期间进行动态过滤要在程序运行时改变Filter属性，这包括两种情况： (1)操作符右边为常量，例如： Table1.Filter:='State'+'='+'"HI"'; (2)操作符右边不为常量，可能是通过一个变量指定的值，或由一输入框给出的值。 这时需要用到Format函数。其代码形式为： Table1.Filter:=Format('State'+'='+'"％S"',[StateValue]); 其中StateValue为已经赋值的一个字符串变量，也可以为其他形式，例如:Edit1.Text。 二、用ApplyRange筛选数据集的记录。 执行下面这段代码，将只能看到顾客号在1000至5000之间的顾客记录。组成该例程 的几个过程为： ApplyRange,SetRangeStart,SetRangeEnd。 Table1.SetRangeStart; Table1['CustNo']:=1000; Table1.SetRangeEnd; Table1['CustNo']:=5000; Table1.ApplyRange; 该过程只适用于索引的字段。如果想基于非索引字段筛选，则需要通过IndexFieldNames来建立假索引。实现的方法为： Table1.IndexFieldNames:=字段名; Delphi还提供了简单的调用SetRangeStart、SetRangeEnd和ApplyRange的方法，例 如：Table1.SetRange([Edit1.Text],[Edit2.Text]); 三、用OnFilterRecord事件筛选 OnFilterRecord事件允许按非键控字段建立筛选程序,例如： procedure TForm1.Table1FilterRecord(DataSet:TDataSet;var Accept:Boolean); begin Accept:=DataSet['State']='CA'; end; 四、用TQuery控件的SQL语句

了解一下适用于每种学习模式的数据集和问题类型

了解一下适用于每种学习模式的数据集和问题类型 宜家家具有多种不同的组装方法。在理想情况下，每种方法都可以组装出完整的沙发或椅子。但是，根据细节的不同，每种产品的组装都有最适用的方法。如果拿到说明手册和所有正确的零件，就只需按照指示操作即可。如果你已经找到了窍门，不妨把手册扔到一边，试试独自操作。 深度学习也是如此。基于可用数据的类型和正在研究的问题，科学家将选择特定的学习模型来训练算法。 在监督式学习模型中，算法基于有标记的数据集进行学习，同时数据集提供答案，算法可利用该答案来评估其在训练数据方面的准确性。相比之下，无监督式模型使用的是无标记数据，算法需要自行提取特征和规律来理解这些数据。半监督式学习居于二者之间：这种方法使用少量有标记的数据来支持大量无标记数据。 增强学习模型一般用来训练带有奖励系统的算法。在特定情况下，如果AI Agent执行了最佳的操作，增强学习模型会提供一定反馈。 下面我们来了解一下适用于每种学习模式的数据集和问题类型。 什么是监督式学习？ 如果您在别人的监督之下学习，有人会当场评判您是否得出了正确答案。同样，在监督式学习中，训练算法时同样需要一整套带有标记的数据。 完全标记意味着训练数据集中的每个示例都标记相对应的答案。因此，一个由花朵图像组成的有标记数据集会告知模型哪些图片是玫瑰、哪些图片是雏菊或者水仙。在“看到”新图像时，模型会将其与训练示例进行比较，以给出正确的标记。 在监督式机器学习中，算法需要通过有标记的数据进行学习。 监督式学习有两个主要的应用领域：分类问题和回归问题。 分类问题要求算法可以预测离散值，将输入数据标识为特定类或组的成员。在由动物图像

Access篇使用技巧(推荐)

Access篇 6.1 基本应用技巧 6.1.1 在表格中自动输入月份和年份 在制作表格过程中，常常需要输入系统当前的日期或时间，如果直接输入的话，特别麻烦。有什么更快更好的方法吗？ 答：可以利用快捷键来输入。 输入当前日期：选中需输入当前日期的单元格，直接按下“Ctrl+；”键可输入当前日期。 输入当前时间：选中需输入当前时间的单元格，直接按下“Ctrl+Shift+；”键即可。使用上述方法插入的日期和时间的类型是标准格式的文本类型，所以不能在其他非文本格式的单元格中用这种方法。 6.1.2 执行单一条件筛选 系统的筛选功能还是很不错的。但是它总是自作聪明地自动保存前一次筛选的条件，这给执行独立条件筛选带来很多不便。请问可以更改系统这一默认设置吗？答：其实这主要是因为系统在选择内容上实行的是继承选择机制，所以导致筛选条件的继承。要实现独立条件的筛选，可以执行如下操作：首先在“数据透视表视图”或“数据透视图”操作窗口打开数据表。移动鼠标至“数据透视表”或“数据透视图”工具栏上，单击鼠标右键，在弹出的菜单中单击“属性”命令，再选择“筛选和分组”选项卡。单击取消选择“在筛选区内允许选择多个项目”复选框，如图

6-1所示。 图6-1 设置单一条件筛选 这样就可以根据独立条件来进行筛选了。 6.1.3 打印数据库关系图 数据库之间的关系多而复杂，为了更好分析，希望能将它们的关系图直接打印出来，可是系统好像没有提供这样的操作命令。请问该如何才能打印出关系图呢？ 答：在系统中是无法直接打印出关系图的，但只要生成图形化关系报告，然后打印该报告就可以得到关系图了。生成关系报告的操作如下：打开数据库文件，然后执行“工具”菜单中的“关系”命令，调出“关系”窗口。再单击“文件”菜单中的“打印关系”命令，这时系统会自动生成一份显示各种关系的报告。再单击鼠标右键，在弹出的菜单中执行“打印”命令来打印该关系报告。也可以执行“另存为”命令来保存该关系报告。 6.1.4 自定义数据表的背景 创建的数据报表都是一个样式，想改变一下数据表的显示背景，该如何操作？

数据库规范化技巧

数据库规范化技巧 简介 在设计数据库时，最重要的步骤是要确保数据正确分布到数据库的表中。使用正确的数据结构，可以极大地简化应用程序的其他内容（查询、窗体、报表、代码等）。正确进行表设计的正式名称是“数据库规范化”。 本文简要介绍数据库规范化的基本概念和一些需要注意并力求避免的常见问题。 理解您的数据 在设计表之前，应明确您打算如何处理数据，还要了解随着时间的推移数据会发生什么样的变化。您所做的假设将会影响最终的设计。 您需要什么样的数据？ 设计应用程序时，关键要了解设计的最终结果，以便确保您准备好所有必需的数据并知道其来源。例如，报表的外观、每个数据的来源以及所需的所有数据是否都存在。对项目损失最大的莫过于在项目后期发现重要报表缺少数据。 知道需要什么样的数据后，就必须确定数据的来源。数据是否从其他数据源中导入？数据是否需要清理或验证？用户是否需要输入数据？ 明确所需数据的类型和来源是数据库设计的第一步。 您打算如何处理这些数据？ 用户是否需要编辑这些数据？如果需要，应如何显示数据以便于用户理解和编辑？有没有验证规则和相关的查找表？要求对编辑和删除保留备份的数据输入有没有相关联的审核问题？需要为用户显示哪些摘要信息？是否需要生成导出文件？了解这些信息后，就可以想象字段之间是如何相互关联的了。 数据之间如何相互关联？ 将数据分组放入相关字段（例如与客户相关的信息、与发票相关的信息等），每个字段组都代表要建立的表。然后考虑如何将这些表相互关联。例如，哪些表具有一对多关系（例如，一个客户可能持有多张发票）？哪些表具有一对一关系（这种情况下，通常会考虑将其组合到一个表中）？ 随着时间的推移数据会发生什么样的变化？

数据科学的常用数据集推荐_光环大数据培训

https://www.wendangku.net/doc/5f15967236.html, 数据科学的常用数据集推荐_光环大数据培训 数据科学的常用数据集推荐。以下是光环大数据培训整理编译的17个常用数据集，并列举了适用的典型问题，从菜鸟到老司机，总有一款适合你。 菜鸟入门 1.Iris数据集 在模式识别文献中，Iris数据集恐怕是最通用也是最简单的数据集了。要学习分类技术，Iris 数据集绝对是最方便的途径。如果你之前从未接触过数据科学这一概念，从这里开始一定没错，因为该数据集只有4列150行。 典型问题：在可用属性基础上预测花的类型。 2.泰坦尼克数据集 泰坦尼克数据集也是全球数据科学殿堂中出镜率最高的数据集之一。借助一些教程和指导，泰坦尼克数据集可以让你深入了解数据科学。通过对类别、数字、文本等数据的结合，你能从该数据集中总结出最疯狂的想法。该数据集更重视分类问题，共有12列891行。 典型问题：预测泰坦尼克号上生还的幸存者人数。 3.贷款预测数据集 在所有行业中，最为倚重数据分析技术的就是保险业。贷款预测数据集可以让保险公司对即将面对的挑战、选择的应对方式和影响有一个清晰的认识。与泰坦尼克数据集相同，它也是

https://www.wendangku.net/doc/5f15967236.html, 一个分类问题，该数据集共有13列615行。 典型问题：预测贷款申请能否得到批准。 4.大市场销售数据集 零售业也是数据分析技术的重度使用者之一，它们可以利用分析数据来优化整个商业流程。利用数据科学技术，管理人员可以准确的完成产品分配、库存管理、供货和打包等复杂流程。这一数据集的名字已经透露出了它的属性，它就是商店的交易记录，主要解决回归问题。该数据集共有12列8523行。 典型问题：预测销售情况。 5.波士顿数据集 该数据集也是模式识别文献中的典型数据集，该数据集得名是因为波士顿的房地产行业，同时它也是一个回归问题。该数据集共有14列8506行。因此，即使你手上的笔记本电脑性能较弱也能Hold住该数据集。 典型问题：预测房屋售价的中间值。 进阶级别 1.人类活动识别 该数据集是由30个受试人智能手机内置的传感器收集的。许多机器学习课程中该数据集是学生联手的重要助手。该数据集属于多标记分类问题，共有561列10299行。

文本数据量不够大的时候可用的一些实用方法,从而赋予小数据集以价值

文本数据量不够大的时候可用的一些实用方法，从而赋予小数据集以价值 数据不够大，就不能玩深度学习？长期存在的一大挑战就是：只有极少数情况下有足够的数据进行深度学习。本文作者提出了一些比较实用的方法，从简单的经典机器学习建模方法开始着手解决这个问题，以应对文本数据量不够大的情况。 深度学习往往需要大量数据，不然就会出现过度拟合，本文作者提出了一些在文本数据量不够大的时候可用的一些实用方法，从而赋予小数据集以价值。 作为数据科学家，为你的问题选择正确的建模方法和算法应该是你最重要的技能之一。 几个月前，我致力于解决一个文本分类问题，关键在于判断哪些新闻文章与我的客户相关。我只有一个几千条带标注的新闻数据集，所以我从简单的经典机器学习建模方法开始着手解决这个问题，例如用TF-IDF来做Logistic回归分类。 一般说来，这些模型适用于长文档（如新闻、博客文章等）的文本分类，然而在我这个任务上的执行效果却不尽如人意，仅仅略好于随机分类。 在研究了一番模型错在哪里之后，我发现词袋模型（bag of words）这种表示方法对于这个任务是不够的，我需要一个能深入理解文档语义的模型。 深度学习模型在需要深入理解文本语义的复杂任务上已经表现出了非常好的效果，例如机器翻译，自动问答，文本摘要，自然语言推理等。 这看起来对我的任务而言是一个很完美的方法，但是为了训练深度学习模型通常需要数十万甚至数百万个被标记的数据，而我只有一个很小的数据集。怎么办呢？ 通常，我们需要大量数据来训练深度学习模型目的在于避免过拟合。深度神经网络具有非常非常多的参数，因此如果没有用足够的数据去训练它们，它们往往会记住整个训练集，这就会导致训练的效果很好，但在测试集上的效果就很差了。 为了避免因缺乏大量数据而导致的这种情况，我们需要使用一些特殊的技巧！一击必杀的技巧！

个人经验总结：处理海量数据的经验和技巧

个人经验总结：处理海量数据的经验和技巧 在实际的工作环境下，许多人会遇到海量数据这个复杂而艰巨的问题，它的主要难点有以下几个方面：一、数据量过大，数据中什么情况都可能存在。如果说有10条数据，那么大不了每条去逐一检查，人为处理，如果有上百条数据，也可以考虑，如果数据上到千万级别，甚至过亿 在实际的工作环境下，许多人会遇到海量数据这个复杂而艰巨的问题，它的主要难点有以下几个方面： 一、数据量过大，数据中什么情况都可能存在。 如果说有10条数据，那么大不了每条去逐一检查，人为处理，如果有上百条数据，也可以考虑，如果数据上到千万级别，甚至过亿，那不是手工能解决的了，必须通过工具或者程序进行处理，尤其海量的数据中，什么情况都可能存在，例如，数据中某处格式出了问题，尤其在程序处理时，前面还能正常处理，突然到了某个地方问题出现了，程序终止了。 二、软硬件要求高，系统资源占用率高。 对海量的数据进行处理，除了好的方法，最重要的就是合理使用工具，合理分配系统资源。一般情况，如果处理的数据过TB级，小型机是要考虑的，普通的机子如果有好的方法可以考虑，不过也必须加大CPU和内存，就象面对着千军万马，光有勇气没有一兵一卒是很难取胜的。 三、要求很高的处理方法和技巧。 这也是本文的写作目的所在，好的处理方法是一位工程师长期工作经验的积累，也是个人的经验的总结。没有通用的处理方法，但有通用的原理和规则。 下面我们来详细介绍一下处理海量数据的经验和技巧： 一、选用优秀的数据库工具 现在的数据库工具厂家比较多，对海量数据的处理对所使用的数据库工具要求比较高，一般使用Oracle或者DB2，微软公司最近发布的SQL Server 2005性能也不错。另外在BI领域：数据库，数据仓库，多维数据库，数据挖掘等相关工具也要进行选择，象好的ETL工具和好的OLAP工具都十分必要，例如Informatic，Eassbase等。笔者在实际数据分析项目中，对每天6000万条的日志数据进行处理，使用SQL Server 2000需要花费6小时，而使用SQL Server 2005则只需要花费3小时。 二、编写优良的程序代码 处理数据离不开优秀的程序代码，尤其在进行复杂数据处理时，必须使用程序。好的程序代码对数据的处理至关重要，这不仅仅是数据处理准确度的问题，

AI数据集常见的6大问题

简介 如果您还没有听过，请告诉您一个事实，作为一名数据科学家，您应该始终站在一个角落跟你说：“你的结果与你的数据一样好。” 尝试通过提高模型能力来弥补糟糕的数据是许多人会犯的错误。这相当于你因为原来的汽车使用了劣质汽油导致汽车表现不佳，而更换了一辆超级跑车。这种情况下应该做的是提炼汽油，而不是升级的车。在这篇文章中。我将向您解释如何通过提高数据集质量的方法来轻松获取更好的结果。 注意：我将以图像分类的任务为例，但这些技巧可以应用于各种数据集。 问题1：数据量不够。 如果你的数据集过小，你的模型将没有足够多的样本，概括找到其中的特征，在此基础上拟合的数据，会导致虽然训练结果没太出错但是测试错误会很高。 解决方案1：收集更多数据。 您可以尝试找到更多的相同源做为您的原始数据集，或者从另一个相似度很高的源，再或者如果你绝对要来概括。 注意事项：这通常不是一件容易的事，需要投入时间和金钱。此外，你可能想要做一个分析，以确定你需要有多少额外的数据。将结果与不同的数据集大小进行比较，并尝试进行推断。

在这种情况下，似乎我们需要500k样本才能达到目标误差。这意味着我们现在收集的数据量是目前的50倍。处理数据的其他方面或模型可能更有效。 解决方案2：通过创建具有轻微变化的同一图像的多个副本来增强数据。 这种技术可以创造奇迹，并以极低的成本生成大量额外的图像。您可以尝试裁剪，旋转，平移或缩放图像。您可以添加噪点，模糊，改变颜色或阻挡部分噪音。在所有情况下，您需要确保数据仍然代表同一个类。

所有这些图像仍然代表“猫”类别 这可能非常强大，因为堆叠这些效果会为您的数据集提供指数级的样本。请注意，这通常不如收集更多原始数据。

Access数据库使用方法和技巧

关于Access数据库的说明： Microsoft Access是Microsoft Office中的一个套件，如果您的电脑中安装了Microsoft Office，那么一般来说您的电脑中就安装了Microsoft Access，因为Microsoft Access是Microsoft Office默认的安装套件。有了Microsoft Access你就可以用它来打开扩展名为MDB 的Access数据库文件了。 我们提供的Access数据库需要用Microsoft Access 2000（或者Microsoft Access XP 或者Microsoft Access 2003，Microsoft Access 97可能打不开），因此如果您的电脑中是Microsoft Access 97，那么您需要将您的Microsoft Office升级到2000或者更高版本。 Access数据库文件必须用Microsoft Access来打开，如果您的电脑中没有Microsoft Access，那么您可能需要安装Microsoft Office 2000或者更高版本；如果您的电脑中已有Microsoft Office，但没有Microsoft Access，那么您可能需要插入Microsoft Office光盘，安装Microsoft Access套件。 1、打开光盘，将ACCESS数据库复制到硬盘； 2、双击打开ACCESS数据库文件； 3、关闭ACCESS数据库窗口； 4、打开“工具”--“数据库实用工具”—“转换数据库”—“到当前ACCESS数据库版本； 5、选中ACCESS数据库文件--“转换” 6、重新命名ACCESS BD1文件即完成。 1、双击打开ACCESS数据库文件； 2、在“对象”选卡中点击“查询”—选取“企业名录查询”； 3、单击“设计”进入选择查询界面； 4、确定您需要检索的字段，如“企业名称”、“通讯地址”、“邮政编码”、“经营范围”、“行 业名录”等； 5、按字段检索时，请在“准则”表格中填入L ike “*深圳*” 注意：“深圳”就是关键字，改变一下关键字就是您要设定的检索了，L ike “*深圳*”就是检索命令。 6、点击“保存”即完成查询。

在不使用任何额外数据的情况下,COCO数据集上物体检测结果为50.9 AP的方法

在不使用任何额外数据的情况下，COCO数据集上物体检测结果为50.9 AP 的方法 Google 最新的研究成果BERT 的热度还没褪去，大家都还在讨论是否ImageNet 带来的预训练模型之风真的要进入NLP 领域了。如今，Facebook AI Research 的何恺明、Ross Girshick 及Piotr Dollar 三位大佬共同完成的最新研究论文Rethinking ImageNet Pre-training，却引起了大家对CV 领域预训练必要性的热议。 有人说大神的研究直接终结了“train from scratch”问题，激发了深度学习领域的活力；有人认为在某些情况下ImageNet 预训练模型也不再能提升最终的效果；有人发出感慨“是时候需要重新思考了”，也有人表示“ImageNet 时代或将很快过去”。而在这篇Paper 中，大神们也在最后写到“希望这篇文章给大家在重新思考计算机视觉领域中像ImageNet 预训练模型类似的方法时，提供新的实验证据和讨论观点。预训练加微调的方法是否真的是万能的？” 下面AI科技大本营就先为大家分析一下这篇paper 的方法、实验及主要贡献，也欢迎大家留言讨论~ 摘要 在目标检测和实例分割两个领域，我们使用随机初始化方法训练的模型，在COCO 数据集上取得了非常鲁棒的结果。其结果并不比使用了ImageNet 预训练的方法差，即使那些方法使用了MaskR-CNN 系列基准的超参数。在以下三种情况，得到的结果仍然没有降低：（1）仅使用10％的训练数据；（2）使用更深和更宽的模型以及（3）使用多个任务和指标。 实验表明，使用ImageNet 的预训练模型可以在训练早期加快收敛速度，但不一定能带来正则化的效果或最终提高目标任务的准确率。文中阐述了在不使用任何额外数据的情况下，COCO 数据集上物体检测结果为50.9 AP 的方法，而这一结果与使用ImageNet 预

Delphi数据集过滤技巧

De lphi数据集过滤技巧 当我们在操作数据集时，往往需要对数据进行筛眩例如:一个名为Customer的数据表，它具有CustNo、CustName、Country、Address、Phone、State、TaxRate等字段，如果只 想查看国别为China或顾客号大于1000的顾客记录，就需要对数据集进行过滤。经总结， 有下面这些过滤方法: 一、利用TTab1e和TQuer y的Fi1ter属性 1.在设计时设置Fi1ter属性 例如，设置Fi1ter为:Country二，China' 然后改变Fi1tered属性为True(注意， Fi1tered为True时过滤才有效)。则只能看到对应的Country字段内容为‘China'的记录。 设置Fi1ter时可以使用的操作符有:<、>、<二、>二、二、<>、AND、OR、NOT。例如，设置Fi1ter为:CustNo>二1000andCustNo<二5000，则只能看到顾客号在 1000与5000之间的顾客记录。 2.在程序运行期间进行动态过滤要在程序运行时改变 Fi1ter属性，这包括两种情况: (1)操作符右边为常量，例如:Tab1e1 Fi1ter:二，State' +'二+''HI' 注意:字符串常量必须用三对单引号括起来。 (2)操作符右边不为常量，可能是通过个变量指定的值，或由输入框给出的值。这时需要用到Format函数。其代码形式为:Tab1e1 Fi1ter:二Format('State' +'二，+' %S' ，，，[StateVa1ueJ);其中StateVa1ue为已经赋值的个字符串变量，也可以为 其他形式，例如:E坦t1Text。二、用App1yRange筛选数据集的记录执行下面这段代码，将只能看到顾客号在1000至5000之间的顾客记录。组成该例梧的几 个过程为: App1yRange，SetRangeStart，SetRangeEndo Tab1e1 SetRangeStart; Tab1e1[' CustNo' J:二1000; Tab1e1 SetRangeEnd; Tab1e1[' CustNo' J:二5000; Tab1e1 App1yRange; 注意:该过程只适用于索引的字段。如果想基于非索引字段筛选，则不妨使用点小花招:建立假索引。实现的方法为:Tab1e1. IndexFie1dNames:二字段名;De1phi还提供了简单的 调用SetRangeStart、SetRangeEnd和App1yRange的方法，例如:Tab1e1.SetRange ([Edit1.Text J，[Edit2.TextJ); 三、用OnFi1terRecor d事件筛选OnFi1terRecor d事件允许按非键控字段建立筛选程序，例如: procedure TForm1.Tab1e1Fi1terRecord(DataSet:TDataSet;varAccept:Boo1ean); begin Accept:二DataSet['State'J二，CA' end 四、用TQuer y控件的SQL语句 1.SQL语句中不包含变量和参数 Se1ect士fromCustomer WhereCustNo>二1000and CustNo<二5000 2.SQL语句中包含参数 Se1ect士 fromCustomer WhereCustNo> 二:CustNo在运行期间给参数 CustNo赋值。 3.SQL语句中包含变量这时向TQuer y控件添加SQL语 句的代码应当这样写: