数据库都考什么

基础知识：计算机系统的组成和应用领域；计算机软件的基础知识；计算机网络的基础知识和应用知识信息安全的基本概念；

数据结构与算法：数据结构、算法的概念；线性表的定义、存储和运算；树形结构的定义、存储和运算；排序的基本概念和排序方法；检索的基本概念和检索算法。

*** 作系统： *** 作系统的概念、主要功能和分类；进程、线程、进程间的通信的概念；存储管理、文件管理、设备管理的主要技术；典型 *** 作系统的应用；

数据库系统的基本原理：数据库的概念、数据库系统的组成；数据模型概念和主要的

从搜索方式上看，搜索引擎使用起来要方便简单易用，只需要输入关键词就可搜索，而且搜索引擎大多是免费的查找网络上已有的网页，是一种人人可用的检索方式；然而，专业数据库的使用就比较的麻烦复杂，需要具有一定的相关知识才可以运用，而且专业数据库是收费的，需要专门购买。

从搜索结果来看，搜索引擎能够搜索到网络上已经存在的大量文章，这其中既有专门的论文也有相关的新闻或者一些网友的看法，相关性和权威性较差，但是信息覆盖广泛;专业数据库则只是收录了各类学术期刊中的论文以及一些学生的毕业论文，信息覆盖面要小一些，因此专业数据库的文章的相关性权威性要较搜索引擎高

信息检索不等于搜索引擎。

互联网的发展明显地促进了信息检索技术的发展和应用，一大批搜索引擎产品诞生，为网民提供了很好的快速信息获取和网络信息导航工具，但是将信息检索等同于使用搜索引擎就陷入了误区。搜索引擎技术中也普遍采用了全文信息检索技术，但互联网信息搜索和企业信息搜索是不同的。

一是数据量。传统信息检索系统一般索引库规模多在GB级，但互联网网页搜索需要处理几千万上亿的网页，搜索引擎的基本策略都是采用检索服务器群集，对大多数企业应用是不合适和不必要的，并不适用于企业应用。

二是内容相关性。信息太多，查准和排序就特别重要，Google等搜索引擎发展了网页链接分析技术，根据互联网上网页被连接次数作为重要性评判的依据。但企业网站内部的网页链接由网站内容采编发布系统决定，其链接次数存在偶然因素，不能作为判别重要性的依据。真正的企业应用的检索要求基于内容的相关性排序，就是说，和检索要求最相关的信息排在检索结果的前面，链接分析技术此种排序基本不起作用。

三是实时性。搜索引擎的索引生成和检索服务是分开的，周期性更新和同步数据，大的搜索引擎的更新周期需要以周乃至月度量；而企业信息检索需要实时反映内外信息变化，搜索引擎系统机制并不能适应企业中动态性数据增长和修改的要求。

四是安全性。互联网搜索引擎都基于文件系统，但企业应用中内容一般均会安全和集中地存放在数据仓库中以保证数据安全和管理的要求。

五是个性化和智能化。由于搜索引擎数据和客户规模的限制，相关反馈、知识检索、知识挖掘等计算密集的智能技术很难应用，而专门针对企业的信息检索应用能在智能化和个性走得更远。

（InformationRetrieval），通常指文本信息检索，包括信息的存储、组织、表现、查询、存取等各个方面，其核心为文本信息的索引和检索。从历史上看，信息检索经历了手工检索、计算机检索到目前网络化、智能化检索等多个发展阶段。

目前，信息检索已经发展到网络化和智能化的阶段。信息检索的对象从相对封闭、稳定一致、由独立数据库集中管理的信息内容扩展到开放、动态、更新快、分布广泛、管理松散的Web内容；信息检索的用户也由原来的情报专业人员扩展到包括商务人员、管理人员、教师学生、各专业人士等在内的普通大众，他们对信息检索从结果到方式提出了更高、更多样化的要求。适应网络化、智能化以及个性化的需要是目前信息检索技术发展的新趋势。

信息检索技术的热点

◆智能检索或知识检索

传统的全文检索技术基于关键词匹配进行检索，往往存在查不全、查不准、检索质量不高的现象，特别是在网络信息时代，利用关键词匹配很难满足人们检索的要求。智能检索利用分词词典、同义词典，同音词典改善检索效果，比如用户查询“计算机”，与“电脑”相关的信息也能检索出来；进一步还可在知识层面或者说概念层面上辅助查询，通过主题词典、上下位词典、相关同级词典，形成一个知识体系或概念网络，给予用户智能知识提示，最终帮助用户获得最佳的检索效果，比如用户可以进一步缩小查询范围至“微机”、“服务器”或扩大查询至“信息技术”或查询相关的“电子技术”、“软件”、“计算机应用”等范畴。另外，智能检索还包括歧义信息和检索处理，如“苹果”，究竟是指水果还是电脑品牌，“华人”与“中华人民共和国”的区分，将通过歧义知识描述库、全文索引、用户检索上下文分析以及用户相关性反馈等技术结合处理，高效、准确地反馈给用户最需要的信息。

◆知识挖掘

目前主要指文本挖掘技术的发展，目的是帮助人们更好的发现、组织、表示信息，提取知识，满足信息检索的高层次需要。知识挖掘包括摘要、分类（聚类）和相似性检索等方面。

自动摘要就是利用计算机自动地从原始文献中提取文摘。在信息检索中，自动摘要有助于用户快速评价检索结果的相关程度，在信息服务中，自动摘要有助于多种形式的内容分发，如发往PDA、手机等。相似性检索技术基于文档内容特征检索与其相似或相关的文档，是实现用户个性化相关反馈的基础，也可用于去重分析。自动分类可基于统计或规则，经过机器学习形成预定义分类树，再根据文档的内容特征将其归类；自动聚类则是根据文档内容的相关程度进行分组归并。自动分类（聚类）在信息组织、导航方面非常有用。

◆异构信息整合检索和全息检索

在信息检索分布化和网络化的趋势下，信息检索系统的开放性和集成性要求越来越高，需要能够检索和整合不同来源和结构的信息，这是异构信息检索技术发展的基点，包括支持各种格式化文件，如TEXT、HTML、XML、RTF、MSOffice、PDF、PS2/PS、MARC、ISO2709等处理和检索；支持多语种信息的检索；支持结构化数据、半结构化数据及非结构化数据的统一处理；和关系数据库检索的无缝集成以及其他开放检索接口的集成等。所谓“全息检索”的概念就是支持一切格式和方式的检索，从目前实践来讲，发展到异构信息整合检索的层面，基于自然语言理解的人机交互以及多媒体信息检索整合等方面尚有待取得进一步突破。

另外，从工程实践角度，综合采用内存和外部存储的多级缓存、分布式群集和负载均衡技术也是信息检索技术发展的重要方面。

随着互联网的普及和电子商务的发展，企业和个人可获取、需处理的信息量呈爆发式增长，而且其中绝大部分都是非结构化和半结构化数据。内容管理的重要性日益凸现，而信息检索作为内容管理的核心支撑技术，随着内容管理的发展和普及，亦将应用到各个领域，成为人们日常工作生活的密切伙伴。

信息检索起源于图书馆的参考咨询和文摘索引工作，从19世纪下半叶首先开始发展，至20世纪40年代，索引和检索成已为图书馆独立的工具和用户服务项目。

随着1946年世界上第一台电子计算机问世，计算机技术逐步走进信息检索领域，并与信息检索理论紧密结合起来；脱机批量情报检索系统、联机实时情报检索系统相继研制成功并商业化，20世纪60年代到80年代，在信息处理技术、通讯技术、计算机和数据库技术的推动下，信息检索在教育、军事和商业等各领域高速发展，得到了广泛的应用。Dialog国际联机情报检索系统是这一时期的信息检索领域的代表，至今仍是世界上最著名的系统之一。

搜索引擎工作流程

互联网是一个宝库，搜索引擎是打开宝库的一把钥匙。然而，绝大多数网民在搜索引擎的相关知识及使用技巧上能力不足。国外的一次调查结果显示，约有71%的人对搜索的结果感到不同程度的失望。作为互联网的第二大服务，这种状况应该改变。

互联网的迅速发展，导致了网上信息的爆炸性增长。全球目前的网页超过20亿，每天新增加730万网页。要在如此浩瀚的信息海洋里寻找信息，就像“大海捞针”一样困难。搜索引擎正是为了解决这个“迷航”问题而出现的技术。

搜索引擎的工作包括如下三个过程：

1在互联中发现、搜集网页信息；

2对信息进行提取和组织建立索引库；

3再由检索器根据用户输入的查询关字，在索引库中快速检出文档，进行文档与查询的相关度评价，对将要输出的结果进行排序，并将查询结果返回给用户。

发现、搜集网页信息

需要有高性能的“网络蜘蛛”程序（Spider）去自动地在互联网中搜索信息。一个典型的网络蜘蛛工作的方式，是查看一个页面，并从中找到相关信息, 然后它再从该页面的所有链接中出发，继续寻找相关的信息，以此类推，直至穷尽。网络蜘蛛要求能够快速、全面。网络蜘蛛为实现其快速地浏览整个互联网，通常在技术上采用抢先式多线程技术实现在网上聚集信息。通过抢先式多线程的使用，你能索引一个基于URL链接的Web页面，启动一个新的线程跟随每个新的URL链接，索引一个新的URL起点。当然在服务器上所开的线程也不能无限膨胀，需要在服务器的正常运转和快速收集网页之间找一个平衡点。在算法上各个搜索引擎技术公司可能不尽相同，但目的都是快速浏览Web页和后续过程相配合。目前国内的搜索引擎技术公司中，比如百度公司的网络蜘蛛采用了可定制、高扩展性的调度算法使得搜索器能在极短的时间内收集到最大数量的互联网信息，并把所 获得的信息保存下来以备建立索引库和用户检索。

索引库的建立

关系到用户能否最迅速地找到最准确、最广泛的信息，同时索引库的建立也必须迅速，对网络蜘蛛抓来的网页信息极快地建立索引，保证信息的及时性。对网页采用基于网页内容分析和基于超链分析相结合的方法进行相关度评价，能够客观地对网页进行排序，从而极大限度地保证搜索出的结果与用户的查询串相一致。新浪搜索引擎对网站数据建立索引的过程中采取了按照关键词在网站标题、网站描述、网站URL等不同位置的出现或网站的质量等级等建立索引库，从而保证搜索出的结果与用户的查询串相一致。

本文来自CSDN博客，转载请标明出处：>

条件： 发表时间 between (2012-01-01,2014-05-30 and 题名=算法分析) (精确匹配)

RT Conference Proceeding

SR 1

A1

翟晓;

AD 民航深圳空中交通管理站;

T1 CL31激光云高仪基于机场天空云量的算法分析

JF

广东省气象学会2012年学术年会论文摘要文集

PB 广东省气象学会

PP 中国广东肇庆

YR 2012

OP 1

K1

天空云量:8115;CL31:5836;激光云高仪:216;算法分析:155;云气候特征:19;气象台站:19;民航气象:17;气象卫星探测:15;自动观测系统:9;主观判断:7;卫星云图:3;观测员:3;时间连续性:3;观测条件:3;二维序列:2;空间分辨率:1;运动变化:1;算法处理:1;观测结果:1;实时估测:1

AB

<正>目前,在民航气象领域,获取云量的方法主要包括通过气象卫星探测的辐射信号反演云量、地面气象台站目测云量等。通过卫星探测的卫星云图具有较好的空间覆盖性,适于反映大范围的云气候特征,而在机场气象台站,需要更好的反映机场区域云况的局地特征和变化,一般采用目测云量的方法,但由于目测视野和观测条件(如夜间)的限制,云量观测的时间连续性较差,且观测员本身的主观判断以及云的不规则形状和运动变化等因素也会给云量的观测结果带来误差。

LA

中文;

DS CNKI

RT Conference Proceeding

SR 1

A1

郭长见;

AD 厦门软件学院;

T1 基于云计算的离散粒子群负载均衡算法分析

JF 2014年全国科技工作会议论文集

PB

科技部

PP 中国北京

YR 2014

OP 1

K1 负载均衡;云计算;离散粒子群算法

AB

关于负载均衡问题的研究构成了现阶段云计算研究的热点。笔者从离散粒子群算法着手,对云计算环境里的负载均衡问题进行了简述。

LA 中文;

DS

CNKI

RT Conference Proceeding

SR 1

A1

张志强;张波;李署坚;

AD 北京航空航天大学 电子信息与工程学院;

T1 基于侧音测距方法的小卫星编队距离算法分析

JF

第六届全国信号和智能信息处理与应用学术会议论文集

PB 中国高科技产业化研究会信号处理专家委员会

PP 中国湖南张家界

YR

2012

OP 4

K1 小卫星编队;测距音;相位差;FFT

AB

小卫星编队能够替代大型卫星的功能,设计思想上突破了传统大卫星的尺寸限制,可以实现某些大卫星所不能完成的任务。针对小卫星编队飞行队形保持与控制的实时性要求,给出了侧音一次全发的方法,实现了测距音的一次发送与提取。给出FFT法测量相位差实现侧音测距的算法推导,进行了测距精度误差分析。仿真结果表明,测量精度与主侧音信号频率、信噪比、采样点数等有关,可适当选取相关值达到预期的测距精度要求。

LA

中文;

DS CNKI

RT Conference Proceeding

SR 1

A1

靖守让;黄仰博;孙广富;

AD 国防科学技术大学四院卫星导航研发中心;

T1 导航卫星历书参数拟合算法分析及改进

JF

第四届中国卫星导航学术年会论文集-S3精密定轨与精密定位

PB

中国卫星导航系统管理办公室、科学技术部高新技术发展及产业化司、国防科工局系统工程一司、交通运输部综合规划司、教育部科学技术司、中国卫星导航定位应用管理中心、中国科学院高技术研究与发展局、中国工程院国际合作局、中国航天科技集团公司、中国航天科工集团公司、中国电子科技集团公司、武汉市人民政府

PP

中国湖北武汉

YR 2013

OP 5

K1 MEO;星历参数;历书参数;改进方法

AB

卫星导航系统历书参数的生成存在两种方法,一种是直接利用历书参数表达式拟合卫星历书参数,简称直接历书拟合法;另一种是利用星历参数表达式计算卫星星历参数,然后取出相应的历书参数简称基于星历拟合的历书生成法。对MEO卫星而言,直接历书拟合法和传统基于星历拟合的历书生成法7天内平均位置误差均在万米量级。本文对传统基于星历拟合的历书生成法进行误差分析,结果表明,星历拟合后非历书项角速度变化量Δn对卫星位置计算影响较大,因此提出将角速度变化量Δn归算到长半轴平方根A~(1/2)的改进方法。改进后得到的历书7天内位置误差从传统方法的万米量级降低到千米量级。改进方法可直接应用于卫星导航系统主控站的历书生成过程

LA

中文;

DS CNKI

RT Conference Proceeding

SR 1

A1

翟晓;

AD 民航深圳空中交通管理站;

T1 Vaisala基于机场天空云量的算法分析及检验对比

JF 创新驱动发展

提高气象灾害防御能力——S12航空与航天气象技术研究与应用

PB 中国气象学会

PP 中国江苏南京

YR 2013

OP 7

K1

激光云高仪;机场天空云量;算法;检验

AB

对Vaisala基于机场天空云量的算法原理进行分析,发现算法按照一定的时间分辨率和空间分辨率构建出机场天空云量的二维序列,利用初始模块、过滤模块、云簇聚合、云层合成、云况选择等5个模块实现算法的流程控制;通过对深圳机场目测云量与利用该算法计算出的云量作不同条件下的检验对比表明,基于机场天空云量算法能够有效实现激光云高仪对机场区域云量的的探测,利用该算法计算出的云量随云高升高与目测云量差值增大,在低云消散时,该算法存在一定的滞后性。

LA

中文;

DS CNKI

RT Conference Proceeding

SR 1

A1

韩松涛;唐歌实;陈略;王美;

AD 航天飞行动力学技术重点实验室;北京航天飞行控制中心;

T1 深空探测器DOR信号本地相关模型算法分析

JF

中国宇航学会深空探测技术专业委员会第九届学术年会论文集（中册）

PB

中国宇航学会深空探测技术专业委员会、飞行器动力学与控制教育部重点实验室、国家重点基础研究发展计划项目（深空973）办公室

PP 中国浙江杭州

YR

2012

OP 6

K1 深空测量;DOR信号;本地相关;时延;轨道模型

AB

甚长基线射电干涉测量出现于六十年代后期,具有高分辨率、高精度、多用途的特点。利用航天器主动搭载宽频带间隔的DOR信标,可以改进传统VLBI的群时延测量精度。基于DOR信号采用DeltaDOR模式进行深空探测器导航定位已成功应用于多部探测器,如对NASA的MARS

EXPRESS,VENUS

EXPRESS,ESA的ROSETTA等探测器的观测。本地相关模型算法是普遍应用的DOR侧音信号处理算法,本文对影响算法性能的诸多因素进行了详细分析,分析结果对实际工程应用中的数据处理具有重要的指导意义。

LA

中文;

DS CNKI

RT Conference Proceeding

SR 1

A1

黄鑫;苏强;赵权有;康宇;

AD 中国酒泉卫星发射中心;中国科学技术大学自动化系;

T1 脉冲雷达测量数据平滑滤波算法分析与应用

JF

第三十一届中国控制会议论文集D卷

PB 中国自动化学会控制理论专业委员会(Technical Committee on Control

Theory,Chinese Association of Automation)、中国系统工程学会(Systems Engineering Society

of China)

PP 中国安徽合肥

YR 2012

OP 4

K1 数据;平滑算法;仿真分析

AB

本文研究了基于某脉冲雷达测量技术的测量数据平滑滤波算法。着重分析了三种平滑滤波处理方法在某飞行器外d道飞行测量数据中的应用,并对同一测量数据源进行了仿真和比较。通过实验结果的比对,分析了这三种处理方法的优势与不足,给出了相应的适用别条件。

LA

中文;

DS CNKI

哈夫曼编码(Huffman Coding)是一种编码方式，以哈夫曼树—即最优二叉树，带权路径长度最小的二叉树，经常应用于数据压缩。在计算机信息处理中，“哈夫曼编码”是一种一致性编码法（又称"熵编码法"），用于数据的无损耗压缩。这一术语是指使用一张特殊的编码表将源字符（例如某文件中的一个符号）进行编码。这张编码表的特殊之处在于，它是根据每一个源字符出现的估算概率而建立起来的（出现概率高的字符使用较短的编码，反之出现概率低的则使用较长的编码，这便使编码之后的字符串的平均期望长度降低，从而达到无损压缩数据的目的）。这种方法是由DavidAHuffman发展起来的。例如，在英文中，e的出现概率很高，而z的出现概率则最低。当利用哈夫曼编码对一篇英文进行压缩时，e极有可能用一个位(bit)来表示，而z则可能花去 25个位（不是26）。用普通的表示方法时，每个英文字母均占用一个字节（byte），即8个位。二者相比，e使用了一般编码的1/8的长度，z则使用了 3倍多。倘若我们能实现对于英文中各个字母出现概率的较准确的估算，就可以大幅度提高无损压缩的比例。

1、权是什么？

就是它出现的概率，先挑小的出来。

2、w={10，12，16，21，30}的数字是为什么要放在这里？不能放到顶层码？

这就是他们的权吧。

3、怎样计算？

4、举个类似的例子

就是从短到长排列，然后把最小的两个连起来

重复，知道变成一棵树

比如说1，2，3，4，5这五个数，本身的频度也就是这样，排列好以后

先是1，2合成3，新的排列：3，3，4，5

然后3，3合并成6，新的：4，5，6

然后4，5，新的：6，9

然后在合并

得到的树就是：

顶

6 9

3 3 4 5

1 2

编码的话，就是左边的树杈为0，右边为1

比如说2就是001，大概就是这个意思

以上就是关于数据库都考什么全部的内容，包括:数据库都考什么、比较搜索引擎和专业数据库在检索方式和检索结果方面的异同。、数据库的数据检索和 搜索引擎的信息检索的不同点是什么需要解决的核心问题和核心技术有何不同等相关内容解答，如果想了解更多相关内容，可以关注我们，你们的支持是我们更新的动力！