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问 尊驰车体数据
62d73af1e44f 基本信息 车型名称 08款尊驰 1.8T 手动舒适型 销售状态 销售 车型厢式 三厢车 车身颜色 银色、白色、灰色、天际蓝色、霞飞紫色 发动机 BL18T汽油发动机 变速箱 手动变速器 上市时间 2008-07 厂商指导价(万元) 12.88 车身外观 长/宽/高(mm) 4880/1800/1450 轴距(mm) 2790 前轮距(mm) 1565 后轮距(mm) 1560 油箱容积 (L) 74 行李箱容积(L) 550 车门数(个) 4 车位数(个) 5 玻璃类型 绿色整车玻璃 天线 窗式天线 轮胎规格 205/55 R16 轮辋规格 16英寸铝合金轮辋 其他配置 门板回复反射器 动力性能 发动机型式 BL18T汽油发动机 排气量(L) 1.8 功率(kw/rpm) 125/5500 扭矩(NM/rpm) 235/2000～4500 排放 欧III/IV 燃油类型 无铅汽油 燃油标号(#) 93号及以上 驱动方式 前驱 变速器形式 手动变速器 车速(km/h) 210 官方油耗(L/100km) 6.3 悬挂系统 前双叉臂式/后多连杆独立悬挂 转向系统 动力转向、助力转向式 制动器 前后盘式制动 安全操控 安全带 预紧式前座椅三点式安全带 安全气囊 驾驶座安全气囊、副驾驶座安全气囊 安全控制系统 ABS防抱死制动系统、EBD电子制动力分配系统 中控锁 中控门锁（其中一把钥匙集成遥控功能） 泊车辅助系统 倒车雷达 防盗设备 发动机防盗系统 雾灯 前后雾灯 刹车灯 高位刹车灯 外后视镜 可折叠外后视镜（带加热） 内后视镜 防眩内后视镜（自动） 车窗 电动车窗、遥控关闭车窗 其他配置 儿童安全锁、带侧防撞梁车门、吸能式转向管柱、24Km/h自动落锁功能、发动机上下护板、发动机舱V型梁、未关车灯报警仪表 内饰配置 仪表盘 仪表变光器 方向盘 方向盘角度可调 前排座椅 绒植座椅面料、前排座椅腰部支撑调节、8向可调司机座椅 中央扶手 后座椅中央舒适扶手(带茶杯座） 空调系统 电动空调、空气过滤器 音响系统 单碟CD播放机、8个扬声器 便利装置 副司机侧带化妆镜、后风挡定时除霜装置、惯性开关 其他配置 前/后阅读灯、前后座椅头枕、前茶杯座、前烟灰盒/前点烟器、车门文件箱、乘客辅助把手（后座带挂衣钩）、行李箱照明灯
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问 怎么应用溶解氧仪的数据
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问 数据网格技术是什么
缘份空间 网格数据是计算机中以栅格结构存贮的内部数据。是扫描式数字化仪的直接产物，适用于屏幕显示和行式打印输出。在网格数据中，把研究范围分成大小均匀的格网矩阵。存贮的信息可以是点、线、面实体，也可以是指向该单元有关属性的指针。格网越小，精度越高， 但存贮量越大。因格网是有规则排列的，故实体的坐标位置可隐含在格网的存储地址中。网格数据便于数据处理、区域综合分析和评价。与矢量数据相比，其软件设计较简单，缺点是数据存储量大，特别是稀疏的空间数据，要浪费许多存储单元。适用于数字地形模型，遥感图像等信息的存储。 网络技术是从1990年代中期发展起来的新技术，它把互联网上分散的资源融为有机整体，实现资源的全面共享和有机协作，使人们能够透明地使用资源的整体能力并按需获取信息。资源包括高性能计算机、存储资源、数据资源、信息资源、知识资源、专家资源、大型数据库、网络、传感器等。 当前的互联网只限于信息共享，网络则被认为是互联网发展的第三阶段。网络可以构造地区性的网络、企事业内部网络、局域网网络，甚至家庭网络和个人网络。网络的根本特征并不一定是它的规模，而是资源共享，消除资源孤岛。
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问 数据挖掘分类
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问 数据挖掘的特点
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问 数据挖掘库?
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问 什么是数据挖掘？
匿名用户 1）首先，数据挖掘－Data Mining不是一个骗局，而是一种还处于发展中，已经投入部分投入实际生产实践的技术框架。DM之所以经常和知识发现概念相关联是因为知识发现（Knowledge Discovery）是DM的目标和产出（output）。随着信息化应用的普及，传统的交易性数据（Transaction），比如：你在超市购物，产生了一笔交易，这笔交易会在现有的数据库系统中存储下来，随着时间的累计，这种数据变得海量。面对这些海量数据，这其中是否存在一些可以更好帮助决策的东西。比如：什么产品的搭配拜访可能会提高销量，我超市的用户可能都是出于什么消费水平？。注意：我这里用到“可能”字眼，意味着决策需要用到历史数据的支持来降低未来决策的风险（提高可能性）。而实际上，比如：沃尔玛和一些大型金融机构使用数据挖掘的产品和工具都超过了二十年，而且产生了期望的效应，而国内电信、金融行业从2005年以后逐渐加大了相关的投入。因此，如果DM是一个骗局，那被忽悠的都是全球最顶尖的公司和最顶尖的IT管理人员。 2）数据（Data）-信息（information）-知识（Knowledge）是一个递进的关系。数据的电子化产生了信息，比如：我们可以通过SQL语句检索到我们要的信息，但是我们无法用简单的SQL语句找到我们需要的知识，比如：我想知道某种型号面包的销售是否存在季节性因素和扰动，这就需要专门的统计分析工具和算法，而在某些命题常规统计学方法不能奏效的时候，就可能需要用到一些更复杂的工具和算法，比如：随机过程，神经网络等。 3）数据挖掘的步骤一般可以分为：数据提取（ETL）－数据仓库－数据挖掘工具－知识发现。当然这些挖掘的结果很多时候是令人无法接受，或者不能理解的，但是DM提供的是基于某种算法下的或然性（可能性），还需要与具体的业务逻辑相结合，因此数据挖掘应用效果的核心不是工具和平台的先进，而是对现有企业的业务知识和市场战略把握、决策方法等相关联的事情。此类项目失败的风险远远高于普通IT项目的最大原因在于历史数据的不完整（早期系统设计上的缺陷等），实施队伍的不专业，业务知识梳理能力低下。其中最核心的可能在于实施此类项目对于人员的要求较高，而很多企业的IT部门，以及承当项目的公司显然不具备这样的团队。 希望可以帮你理解DM。
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问 数据挖掘就业如何
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问 数据挖掘论文
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问 如何自学数据挖掘
1条回答
Lemonade 
旭日 
半睡半醒 
ゝ谎言丶一个猜不透的事实 
づ蔓延的小思念 
