本数据用户可以在数据库中检索指定化合物的谱图，也可以根据谱图/谱峰数据检索相似的谱图，以协助进行谱图鉴定。
用户可以通过IE浏览器显示谱图，特别提示：用户浏览器请勿禁用javaapplet功能，否则可能导致谱图不能正常显示。

网址工具一个用于优雅地处理和解析R中的URL的软件包。
作者：奥利弗·凯斯（OliverKeyes），杰伊·雅各布（JayJacobs）执照：状态：稳定描述R中的URL通常仅被视为数据检索的一部分-它们用于建立连接和读取数据。
但是，通过Web分析和研究，URL可以作为数据，并且R的默认处理程序并非最适合处理大型数据集上的矢量化操作。
urltools旨在解决此问题。
它包含R的URLdecode和URLencode函数的直接替换，以及URL解析器和参数值提取器等新功能。
在所有情况下，这些功能都被设计为内容安全的（不会破坏意外值）并完全矢量化，从而大大提高了现有实现的速度-这

一篇著名的数据库数据检索论文，由加州伯克利大学的AntoninGuttman撰写。
论文索引：在计算机辅助设计跟空间数据应用中，为了能高效处理空间数据，数据库系统需要一个检索功能从而根据空间位置来迅速抓取数据。
但是，传统的检索方法不适合用于多维空间中的有限大小的数据对象。
在这篇论文中我们设计了一个叫做R-树的动态检索结构，这种设计满足了我们新的需求并且包含了搜索跟更新数据的算法。
通过一系列的测试我们发现这种数据结构非常高效并认为这种结构适合于当前的空间数据应用数据库系统。

19类常见商标数据库，可用于基于深度学习的logo数据检索

针对空间科学大数据的快速检索需求，提出了分布式区域检索算法。
算法主要包括四维空间科学数据的索引方法和分布式四维空间科学数据的索引架构两部分。
在KTS存储结构下，通过基于立方体的Block-Grid三维网格剖分方法建立两级空间索引结构，包括分布式节点间的全局索引和分布式节点内的局部索引；
在分布式系统架构下，确定了索引在分布式主从节点的分布策略以及数据在分布式环境下的容错机制。
基于Hadoop基础架构设计了NSSC-Hadoop系统，通过多组试验数据测试算法效率，并与直接基于Hadoop无索引遍历数据方式相比较，数据检索效率提高了将近50倍，随着数据量的增大，算法优势会更加明显。

数据挖掘算法算法目录18大DM算法包名 目录名 算法名AssociationAnalysis DataMining_Apriori Apriori-关联规则挖掘算法AssociationAnalysis DataMining_FPTree FPTree-频繁模式树算法BaggingAndBoosting DataMining_AdaBoost AdaBoost-装袋提升算法Classification DataMining_CART CART-分类回归树算法Classification DataMining_ID3 ID3-决策树分类算法Classification DataMining_KNN KNN-k最近邻算法工具类Classification DataMining_NaiveBayes NaiveBayes-朴素贝叶斯算法Clustering DataMining_BIRCH BIRCH-层次聚类算法Clustering DataMining_KMeans KMeans-K均值算法GraphMining DataMining_GSpan GSpan-频繁子图挖掘算法IntegratedMining DataMining_CBA CBA-基于关联规则的分类算法LinkMining DataMining_HITS HITS-链接分析算法LinkMining DataMining_PageRank PageRank-网页重要性/排名算法RoughSets DataMining_RoughSets RoughSets-粗糙集属性约简算法SequentialPatterns DataMining_GSP GSP-序列模式分析算法SequentialPatterns DataMining_PrefixSpan PrefixSpan-序列模式分析算法StatisticalLearning DataMining_EM EM-期望最大化算法StatisticalLearning DataMining_SVM SVM-支持向量机算法其他经典DM算法包名 目录名 算法名Others DataMining_ACO ACO-蚁群算法Others DataMining_BayesNetwork BayesNetwork-贝叶斯网络算法Others DataMining_CABDDCC CABDDCC-基于连通图的分裂聚类算法Others DataMining_Chameleon Chameleon-两阶段合并聚类算法Others DataMining_DBSCAN DBSCAN-基于密度的聚类算法Others DataMining_GA GA-遗传算法Others DataMining_GA_Maze GA_Maze-遗传算法在走迷宫游戏中的应用算法Others DataMining_KDTree KDTree-k维空间关键数据检索算法工具类Others DataMining_MSApriori MSApriori-基于多支持度的Apriori算法Others DataMining_RandomForest RandomForest-随机森林算法Others DataMining_TAN TAN-树型朴素贝叶斯算法Others DataMining_Viterbi Viterbi-维特比算法18大经典DM算法18大数据挖掘的经典算法以及代码实现，涉及到了决策分类，聚类，链接挖掘，关联挖掘，模式挖掘等等方面,后面都是相应算法的博文链接，希望能够协助大家学。
目前追加了其他的一些经典的DM算法，在others的包中涉及聚类，分类，图算法，搜索算等等，没有具体分类。
C4.5C4.5算法与ID3算法一样，都是数学分类算法，C4.5算法是ID3算法的一个改进。
ID3算法采用信息增益进行决策判断，而C4.5采用的是增益率。
详细介绍链接CARTCART算法的全称是分类回归树算法，他是一个二元分类，采用的是类似于熵的基尼指数作为分类决策，形成决策树后之后还要进行剪枝，我自己在实现整个算法的时候采用的是代价复杂度算法，详细介绍链接KNNK最近邻算法。
给定一些已经训练好的数据，输入一个新的测试数据点，计算包含于此测试数据点的最近的点的分类情况，哪个分类的类型占多数，则此测试点的分类与此相同，所以在这里,有的时候可以复制不同的分类点不同的权重。
近的点的权重大点，远的点自然就小点。
详细介绍链接NaiveBayes朴素贝叶斯算法。
朴素贝叶斯算法是贝叶斯算法里面一种比较简单的分类算法，用到了一个比较重要的贝叶斯定理，用一句简单的话概括就是条件概率的相互转换推导

基于JavaWEB的影视创作论坛的设计与实现次要用功能包括：前台功能： 首页推荐、用户管理、影片管理、评论管理、 预告片管理、海报管理、公告管理、数据检索、用户注册与登录等等功能、统结构如下后台管理: 管理模块：管理员的登录与退出、管理员个人信息的设置 电影管理模块：实现电影信息的增加、删除、修改、查看功能 实现电影分类信息的增加、删除、修改、查看功能 影评管理模块：实现影评信息的增加、删除、修改、查看功能 预告管理模块：实现预告片信息的增加、删除、修改、查看功能 海报管理模块：实现海报信息的增加、删除、修改、查看功能 公告

原始图警告：该项目不再维护。
对于SQL数据映射，请使用。
protoc-gen-map通过将SQL数据映射到协议缓冲区来简化复杂数据集的管理。
除了定义原型消息和SQL语句外，开发人员无需编写任何数据检索或映射代码。
方法protoc-gen-map采用“数据库映射”方法（在MartinFowler的描述），在具有严格代码审查流程和专门的数据库建模人员团队的组织中非常有用。
protoc-gen-map与语言无关。
任何支持协议缓冲区的语言都可以使用已定义的消息通过gRPC请求和检索数据。
该框架不是对象关系映射器（ORM）。
对于大型和复杂的数据集，在处理复杂查询时，使用ORM会受到限制并降低功能。
SQL模板protoc-gen-map使用golang的模板引擎（文本/模板）。
这使开发人员可以根据gRPC请求消息动态修改sql参数，使用if语句或for循环，以及将大型SQL语句拆分为多个逻辑块。
下面的示例中有更多内容。
范例与指南简单的例子让我们使用一个非常简单的模式假设我们要根据某些请求检索博客信息。
为此，我们可以如下创建gRPC服务和SQL模板

在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。