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全部分类问答精选待解决

问汽车的胎压应该注意哪些数据？

3638605d6d04 、是每条轮胎是否都在厂家建议的标准胎压值范围内第二、就是四条轮胎的压力是否一样，如果四条轮胎的压力差异过大，也是一个安全隐患。夏季胎压按照厂家要求设定就可以，不用刻意降低胎压。

2024-01-10 1条回答
问如何数据库加密?

盛志天下这个问太简单了！！只要去下载一个设置密码软件就可以给数据库加密了！！！

2023-08-15 4条回答
问什么是“数据手套”

匿名用户数据手套是虚拟仿真中最常用的交互工具。数据手套设有弯曲传感器，弯曲传感器由柔性电路板、力敏元件、弹性封装材料组成，通过导线连接至信号处理电路；在柔性电路板上设有至少两根导线，以力敏材料包覆于柔性电路板大部，再在力敏材料上包覆一层弹性封装材料，柔性电路板留一端在外，以导线与外电路连接。把人手姿态准确实时地传递给虚拟环境，而且能够把与虚拟物体的接触信息反馈给操作者。使操作者以更加直接，更加自然，更加有效的方式与虚拟世界进行交互，大大增强了互动性和沉浸感。并为操作者提供了一种通用、直接的人机交互方式，特别适用于需要多自由度手模型对虚拟物体进行复杂操作的虚拟现实系统。数据手套通用种类：5触点数据手套主要是测量手指的弯曲（每个手指一个测量点）。14触点数据手套主要是测量手指的弯曲（每个手指两个测量点）。 18个传感器触觉数据手套28个传感器触觉数据手套骨架式力反馈数据手套数据手套本身不提供与空间位置相关的信息，必须与位置跟踪设备连用。

2023-07-17 1条回答
问为什么要进行数据挖掘？

匿名用户为什么要建立数据仓库，数据仓库和数据库的区别？因为理论上的优点说法都很多，但要真正很好地理解，能简洁地向客户阐述明白，让客户觉得建立数据仓库是一件值得做的事情，还是值得讨论一下这个问题。有如下一些朋友们说法（自己在批注处谈点个人的意见）： A 数据库是一个装数据（信息的原材料）的地方。数据仓库是一种系统，这种系统也是用数据库装东西。（这有点没说清楚：个人理解数据库和数据仓库当然都是装数据的地方，关键的区别是装的什么样的数据，数据库装的原始数据，没经过任何加工；而数据仓库是为了满足分析需要，对源数据进行了Transform过程，具体是怎样一个处理过程，可以从Bill Inmon的仓库定义四个特性进行理解。）数据仓库系统（用数据库装东西）与其他基础业务系统（例如财务系统、销售系统、人力资源系统等，也是用数据库装东西）的区别是：基础业务系统的特点是各管各的，例如财务系统生产了白菜，那么用一个数据库来装，人力资源系统生产了猪肉，再用一个数据库来装。我要做一道菜，需要分别到各个数据库去取，比较麻烦（现实的情况是大部分时候让种菜的农民伯伯送过来，但送过来的东西不一定是我想要的，而且不同的时候我想要不同的东西，经常会被农民伯伯骂，弄得双方都不开心）。另外一方面，各个数据库中放的是一些比较原始的东西，我要拿过来做菜，还需要经过很麻烦的清洗过程，一不小心里面可能就藏着一条大青虫。那么，数据仓库系统就是建立一个大的超市，将各地农民伯伯出产的东西收集过来，清洗干净，分门别类地放好。这样，你要哪种菜的时候，直接从超市里面拿就可以了。 B 早期一直不理解数据仓库是什么困惑得很。宏观一点讲，数据仓库就是堆放公司所有数据的地方，之所以把数据都堆在一起，是为了从中间找到有价值的东西。数据仓库更多的是一个概念，不要把数据仓库想成那些号称是数据仓库的软件产品们。（数据仓库的建立和数据挖掘都是一个过程，可以从数据仓库生命周期和OLTP系统生命周期的区别进行理解，数据挖掘过程CRISP-DM）数据仓库的物理上就是数据库。相对业务系统数据库叫OLTP数据库（用于业务处理），这种数据库叫OLAP数据库（用于业务分析，不知道有没有这种说法，个人觉得OLAP和数据库还是不能简单地称为OLAP数据库的；OLAP是针对特定问题的联机数据访问和数据分析而产生的一种技术，它满足DDS从多种角度对数据进行快速、一致、交互地分析，克服传统DDS交互能力差的弊病，使决策者能够对数据进行深入观察。OLAP服务器使用为用户预定义的多维数据视图对数据仓库的信息进行统计分析处理，为具有明确分析范围和分析要求的用户提供高性能的决策支持在线分析处理，只是基于DW上的一种多维分析方式，当然我也可以不用OLAP，直接做基于DW的DM）。数据仓库的概念是针对以下基本需求产生的：公司的业务系统很多，业务系统的历史数据不方便查询。不同的业务系统往往管理部门不同，地域不同。能不能将所有这些数据集中起来，再淘淘有没有有意义的业务规律。数据仓库数据库往往很大，因为公司所有的数据集中得越多，越能淘到有价值的发现。例如随便就100G以上。数据仓库的组成十分繁杂，既有业务系统的历史数据，又有人事、财务数据，还要自己建一些基础性的数据，例如，公共假期数据、地理信息、国家信息等等。数据仓库概念包含从业务生产系统采集数据的程序，这个程序还不能影响业务系统的运行。（属于所谓“ETL”过程）数据仓库包括业务系统长期的历史数据，例如5年，用来分析。（所谓“ODS”数据）数据仓库包括针对某相业务值（例如销售量）重新打上标签的业务流水数据。（所谓“事实表”、“维度表”）。数据仓库概念兴许还包含报表生成工具（所谓“BI”工具）。这些工具能够达到几年前所谓DSS（决策分析）的效果。数据仓库的客户历史资量的分析，也许又与CRM系统粘点边。总之，一点，一个公司想针对已有的历史业务数据，充分的利用它们，那么就上数据仓库项目。至于哪些吓唬人的大写字母的组合，只是达到这个目标的科学技术罢了。牢记住数据仓库的基本需求，不要被供应商吓着。 C 数据仓库可以说是决策支持系统（个人不同意这个观点，决策支持系统（DDS）是在管理信息系统的基础上发展起来的，在数据仓库、OLAP技术和数据挖掘工具出现以前，就已经有DSS了，但其在实际应用开发过程中暴露出许多问题，DW为克服传统DDS存在的问题提供了技术上的支持，基于DW上的DSS效果自然有很大提升），能帮助老板了解企业的整体全貌，看到数据仓库提供的经过整理统计归纳的数据后老板凭自己的管理经验可以发现企业的问题或困难或成功因素在哪一方面，然后可以不断的追溯数据，直到确定到最具体的细节上，这样能够不断提升老板或管理层的管理水平，不断改善企业的管理。我们知道的最好的一个例子就是美国某大型超市啤酒和尿布的故事。沃尔玛公司在美国的一位店面经理曾发现，每周，啤酒和尿布的销量都会有一次同比攀升，一时却搞不清是什么原因。后来，沃尔玛运用商业智能（Business Intelligence，简称BI）技术发现，购买这两种产品的顾客几乎都是25岁到35岁、家中有婴儿的男性，每次购买的时间均在周末。沃尔玛在对相关数据分析后得知，这些人习惯晚上边看球赛、边喝啤酒，边照顾孩子，为了图省事而使用一次性的尿布。得到这个结果后，沃尔玛决定把这两种商品摆放在一起，结果，这两种商品的销量都有了显著增加。数据库是数据仓库的基础。数据仓库实际上也是由数据库的很多表组成的（这句话明显不成立，数据仓库里表分为事实表和维表，这和数据库里的表还是有本质区别的，组织方式完全不一样，一个是面向主题，一个是面向业务的）。需要把存放大量操作性业务数据的数据库经过筛选、抽取、归纳、统计、转换到一个新的数据库中。然后再进行数据展现。老板关注的是数据展现的结果。

2023-07-16 1条回答
问数据挖掘的定义是什么？

匿名用户数据挖掘是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据集中识别有效的、新颖的、潜在有用的，以及最终可理解的模式的非平凡过程。它是一门涉及面很广的交叉学科，包括机器学习、数理统计、神经网络、数据库、模式识别、粗糙集、模糊数学等相关技术。

2023-07-15 1条回答
问数据挖掘题目

匿名用户 1: 孤立点分析: 去掉离群点，噪声点(当然主要靠业务分析) 数据平滑: 使整体数据更加平滑，趋势更明显，减小波动正态化: 这个是统计学的基础要求，所有数据必须朝这个方向处理离散数据连续化：某些算法只能处理这种数据，反之既然其他参考数据挖掘书籍(其实更重要是弄清楚X,Y各是什么)2: 1) 自己研究excel,很简单 2)3) 变换就那么几种，ln, e, 乘个什么数，除个什么数，自己研究一下

2023-07-15 3条回答
问想从事数据挖掘

大眼® 你学什么的，如果是数学就好办了，如果不是就好好把数学学好，数据挖掘全是算法。------------一步一步来吧，最基础的数学，算法，数据结构一定要学好。估计你一毕业不会找到数据挖掘的工作的，先从数据库做起--->数据仓库---->数据挖掘。

2023-07-10 3条回答
问数据挖掘的定义

Late 嘿嘿，上面这位的回答就这么一句但恰好错了。数据挖掘是从大量数据中寻找到有价值有意义有趣事先未知的知识而不是从“未知的数据“中找到”自己需要的“知识。数据当然是已知的。可能找到的知识的结构决定于使用的方法数据模式。而具体知识是不是“知识”，有没有用，你需不需要，这不是算法或数据挖掘技术考虑的问题。而是实施者需要解决的问题。就好像一本小说里取出词汇、概念做成一个字典，这个过程是数据挖掘。字典可能有关键字的频率，可能有词间的关系，但你拿这个结果如何解释或者这个结果对你有什么启发，这是你的事情。总之，数据挖掘是个商业智能加数据库技术的被夸大的概念。实际不过是提供数据到可理解描述的抽象技术。如果想要拿来解决实际问题，那还是要专家来分析结果。

2023-07-10 3条回答
问什么是数据挖掘

匿名用户数据挖掘是一种技术，将传统的数据分析方法与处理大量数据的复杂算法相结合，从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用信息和知识的过程。数据挖掘技术应用广泛，如：1. 在交通领域，帮助铁路票价制定、交通流量预测等。2. 在生物学当中，挖掘基因与疾病之间的关系、蛋白质结构预测、代谢途径预测等。3. 在金融行业当中，股票指数追踪、税务稽查等方面有重要运用。4. 在电子商务领域，对顾客行为分析、定向营销、定向广告投放、谁是最有价值的用户、什么产品搭配销售等。

2023-07-10 1条回答
问赛车专用引擎数据？？？

aea70e119ef5 2.4升V8引擎规则译文(章节编号按照规则原文)　　第五章: 引擎　　5.1 引擎规格　　5.1.1 只允许使用四冲程往复式活塞引擎　　5.1.2 引擎排量不能大于2.4升　　5.1.3 禁止使用增压器(废气增压和涡轮增压)　　5.1.4 必须采用90度V型夹角的8缸引擎，每个气缸必须是常规的圆形。　　5.1.5 每个气缸必须使用两个进气阀和两个排气阀，只允许使用往复式的阀门。　　5.2 引擎二选其一:　　该规则只适用于2006年和2007年，国际汽联保留任何车队使用2005款引擎的权利，但必须接受国际汽联的最高转速限制。　　5.4 引擎尺寸:　　5.4.1 气缸内径不得超过98mm　　5.4.2 气缸间距必须保持在106.5mm (+/- 0.2mm)　　5.4.3 曲轴中心线不得低于参考面58毫米　　5.5 质量和重心:　　5.5.1 引擎的最小质量不得低于95kg　　5.5.2 引擎的重心不得低于参考面165mm　　5.5.3 引擎的重心位置不得超过以引擎几何中心为圆心，半径为50毫米的圆周区域。　　5.5.4 在满足规则的5.5条时，引擎需包含：进气系统、空虑、燃油油路、喷射系统、点火系统、发动机传感器、配线、发电机、冷却液泵和油泵。　　5.5.5 在满足规则的5.5条时，引擎不得包含燃油、排气歧管、隔热板、油箱、蓄水系统、散热器和液压系统(比如：泵、蓄压罐、伺服阀、螺线管等)。除了用于引擎节流阀控制的伺服阀和激活装置，燃油泵和其他任何的部件不得在检测赛车时装配在引擎上。　　5.6 可变几何系统:　　5.6.1 禁止使用可变进气歧管；　　5.6.2 禁止使用可变排气系统；　　5.6.3 禁止使用可变气门正时和可变气门升程系统。　　5.7 燃油系统　　5.7.1 燃油喷射压力不得大于100巴，必须装备直接测试燃油喷射压力的传感器，这些数字必须向国际汽联数据自动测定提供。　　5.7.2 每个气缸只允许使用一个燃油喷射器，必须直接喷入气缸顶部或者侧面　　5.13 材料和制造(摘要):　　5.13.1 除非在有特定说明，下列材料不允许在引擎的任何位置使用：　　a) 镁合金　　b) MMC(金属模板合成材料)　　c) 金属复合材料　　d) 铍、铱和铼等含有量超过50%的合金　　5.13.2，如果覆盖材料的厚度不超过下层基础材料整个轴向切面厚度的25%，覆盖材料可自由使用。在所有的区域，覆盖材料的厚度不能超过0.8毫米。　　5.14 材料和制造(细则):　　5.14.1 活塞必须由铝合金制造，铝合金包括：硅铝合金、铜铝合金、锌铝合金和镁铝合金；　　5.14.2 活塞销必须由基于铁的合金制造，并且必须由单片材料加工。　　5.14.3 连杆必须用基于铁或者钛的合金制造，并且必须采用单片材料加工，不允许使用焊接和加入装配工序(不包括连杆头帽和末端衬套)　　5.14.4 曲轴必须用基于铁的合金制造。前后主支撑轴之间，不允许使用焊接，材料密度不得超过19,000kg/m3。　　5.14.5 凸轮轴必须用基于铁的合金制造。每一个凸轮轴和凸轮必须使用单片材料加工，前后主支撑轴之间，不允许使用焊接。　　5.14.6 阀门必须用基于铁、镍、钴和钛的合金制成，气门杆中空冷却可使用钠、锂和类似材料。　　5.14.7 往复运动和旋转部件:　　a)任何往复和旋转部件，不得使用石墨、金属合成材料和陶瓷材料制造。注：该限制不适用于离合器和任何密封机构。　　b) 轴承的滚动元件必须采用基于铁的合金制造。　　c) 曲轴和凸轮轴之间的正时齿轮必须使用基于铁的合金制造。　　5.14.8 静态部件:　　a) 引擎曲轴箱和气缸盖必须采用铝合金浇铸或者锻造。整个部件或者部分区域，不允许使用合成材料或者金属模板复合材料。　　b)任何位于引擎内部，主要功能或者次要功能旨在润滑或者冷却的金属机构，必须用基于铁的合金或者铝合金制造，铝合金包括：硅铝合金、铜铝合金、锌铝合金和镁铝合金。　　c)所有的扣件必须用基于钴、铁和镍的合金制造。不允许使用合成材料。　　d)阀座嵌入机构、阀门导轨和任何其他的轴承部件，可以采用金属渗透的预制成型技术与其他方法混合制造，但不能用于强化。

2023-04-16 1条回答

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