پاورپوینت درباره کنترل دسترسی پایگاه داده شی گرا

اختصاصی از فایل هلپ پاورپوینت درباره کنترل دسترسی پایگاه داده شی گرا دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

فرمت فایل :power point (قابل ویرایش) تعداد صفحات :۳۰ صفحه

بخشی از اسلایدها:

مدل کنترل دسترسی:

اغلب مدل‌های کنترل دسترسی و مجازشماری موجود برای مدل رابطه‌ای تعریف شده‌اند.
واحد کنترل دسترسی برای مدل رابطه‌ای
رابطه (Relation)
خصیصه یک رابطه (Attribute of a relation)
زیرمجموعه‌ای از تاپل یک رابطه (Subset of a tuple of a relation)

واحد کنترل دسترسی مدل شیئ‌گرا
یک شیئ (single object)
مدل کنترل دسترسی OO باید موارد زیر را در نظر بگیرد:
وراثت (Inheritance)
سلسله‌مراتب (Hierarchy)
اشیاء مرکب (

سه مولفه اصلی در کنترل دسترسی
عاملها (S = Subjects)
اشیاء (O = Objects)
اَعمال یا انواع دسترسی (A = Authorization Types)

قواعد مجازشناسی
هر قاعده مجازشناسی یک سه‌تایی (s, o, a) که در آن sS, oO, aA

تابع کنترل دسترسی: مسؤول تصمیم‌گیری در خصوص یک درخواست دسترسی

مقاله نحوة ایجاد یک پایگاه داده

اختصاصی از فایل هلپ مقاله نحوة ایجاد یک پایگاه داده دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

لینک پرداخت و دانلود در "پایین مطلب"

فرمت فایل: word (قابل ویرایش و آماده پرینت)

تعداد صفحات:30

تعریف پایگاه داده

منظور از ایجاد یک پایگاه داده ها ، سازماندهی داده ها به گونه ای است که بتوان میان بخشهای آن ارتباط برقرار کرد و از راه جستجو به هر گونه آگاهی مورد نظر دست یافت .

پایگاه داده های پیوستار(Relational DATABASE):

بررسی بیشتر پایگاههای ایجاد شده برای زبانهای گوناگون ، نشان می دهد که از میان سه گونه مهم و شناخته شده " سلسبه مراتبی "، " شبکه ای " و "پیوستار " ، نوع پیوستار بیشترین موفقیت را داشته است . دلیل این امر ، می تواند سادگی نسبی و کارآیی بالای آن باشد . نرم افزارهای آماده ای برای این منظور وجود دارد که با بررسی ، مشاوره و آزمون می تواند مناسبترین نمونه را برگزید .

شکل داده ها :

  داده های زبانی ، در پایگاه به صورتهای گوناگون گردآوری می شود – چه به شکل متن پیوسته و چه به صورت فهرستهای واژگانی دارای تعریف و یا بدون تعریف و حتی مجموعه یادداشتهای پژوهشی .

 پیوندهای میان داده ها:

  بخشهای متون و اقلام به گونه ای با یکدیگر ارتباط می یابند که امکان جستجو و دستیابی به بیشترین آگاهیها ، در زمانی کوتاه فراهم گردد

مقاله تجزیه و تحلیل داده ها به وسیله شبکه های عصبی مصنوعی

اختصاصی از فایل هلپ مقاله تجزیه و تحلیل داده ها به وسیله شبکه های عصبی مصنوعی دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

لینک پرداخت و دانلود در "پایین مطلب"

فرمت فایل: word (قابل ویرایش و آماده پرینت)
تعداد صفحات 20

از حدود 1940 بطور همزمان اما جداگانه ، از سویی نوروفیزیولوژیستها سعی میکردند سیستم یادگیری و تجزیه و تحلیل مغز را کشف کنند و از سویی  ریاضیدانان تلاش می کردند تا مدل ریاضی بسازند که قابلیت  فراگیری و تجزیه تحلیل عمومی مسائل را دارا باشد. از آن زمان ، بارها این اتفاق افتاد که ریاضیدانان یافته های نوروفیزیولوژیستها را پیاده سازی کردند، بدون این که بدانند چرا، و در عمل مشاهده کردند که سیستم پیاده شده کارایی شگفت انگیز سیستم طبیعی را دارد. پس از آن توانستند منطق زیربنایی سیستم طبیعی را درک کنند. اگر چه از همان ابتدا، ریاضیدانان توانسته بودند مدل ریاضی یک سلول عصبی یا نورون را بسازند، اما تا حدود 1974 که دانش مربوط به نوع  اتصال این واحدهای شبه نورونی به یکدیگر تکامل لازم را نیافته بود. امروزه برنامه های کاربردی متعددی دردسترس هستند که با این روش کار میکنند. اگر چه کاربرد این برنامه ها بویژه برای افراد عادی کمی مشکل است، اما محققین روز به روز بیشتر و بیشتر آنها را به کار می گیرند. برای تجزیه و تحلیل یک سیستم پیچیده بوسیله روش شبکه های عصبی، نیاز به دانش زیادی درباره سیستم مورد مطالعه نمی باشد، چون عمل تجزیه و تحلیل و یادگیری در مغز شبکه اتفاق می افتد نه در مغز محقق، اما به هر حال بهره گیری از دانش کلی درباره طرز کار این شبکه ها برای کاربران آنها ضروری است، چرا که تنظیمات ساده و کلی در این برنامه ها وجود دارند که آگاهی از آنها برای ساختن یک مدل موفق ضروری است.

شبکه های عصبی مصنوعی در واقع مثلثی هستند که 3 ضلع مفهومی دارند: 1- سیستم تجزیه و تحلیل داده ها، 2- نورون یا سلول عصبی 3- شبکه یا قانون کار گروهی نورونها.  در یک تعریف کلاسیک، هایکین می گوید: شبکه عصبی عبارت است از مجموعه ای عظیم از پردازشگرهای موازی که استعداد ذاتی برای ذخیره اطلاعات تجربی و بکارگیری آن دارند و این شبکه دست کم از دو بابت شبیه مغز است: 1- مرحله ای موسوم به یادگیری دارد 2- وزن های سیناپسی جهت ذخیره دانش به کار می روند.

 وظیفه شبکه های عصبی یادگیری است. تقریبا چیزی شبیه یادگیری یک کودک خردسال.

پاورپوینت پایگاه داده ها 61 اسلاید

اختصاصی از فایل هلپ پاورپوینت پایگاه داده ها 61 اسلاید دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

نوع فایل:  ppt _ pptx

( قابلیت ویرایش )

---

 قسمتی از اسلاید متن پاورپوینت : 

تعداد اسلاید : 61 صفحه

Shahriar Pirnia http://www.pirnia.net Databaseپایگاه داده ها نرمالترسازی رابطه ( ابزار طراحی پایگاه رابطه ای ; آشنایی با تئوری وابستگی ) ایده اصلی : رابطه هر چند نرمال ، ممکن است بازهم آنومالیهایی(Anomalies) داشته باشد .
یادآوری : رابطه نرمال رابطه ای است که مقادیر تمام صفات خاصه اش اتومیک باشند .
یادآوری : (*) عدم امکان انجام یک عمل (*) بروز تبعات نامطلوب روی انجام یک عمل (*) بروز فزونکاری در سیستم در انجام یک عمل Further Normalization درج ناممکن است تا ندانیم چه قطعه ای تهیه کرده است زیرا کلید اصلی رابطه SPC ، (S# و P# ) است و درج تاپل بدون داشتن آنها ناممکن است .
SPC ( S# P# QTY CITY ) S1 P1 100 C2 S1 P2 200 C2 S1 P3 80 C2 S2 P1 70 C1 S2 P2 120 C1 S3 P1 90 C1 S4 P1 80 C3 S4 P3 90 C3 در حذف : حذف کن < S3 , P1 , 90 > .
انجام شدنی است ، اما اطلاع ناخواسته حذف می شود ( اینکه S3 ساکن C1 است) .
مثال : رابطه SPc مفروض است . در درج : این رابطه در درج آنومالی دارد .
درج کن این اطلاع را <s7, c7=""> نرمال بودن ( نرمالیتی ) درجات یا سطوح یا صور دارد .
CODD در آغاز سه صورت تعرِیف کرده است که به آنها صور کلاسیک کادی می گوییم صور دیگر (First Normal Form) 1NF 2NF 3NF (Boyce/Codd Normal Form ) BCNF 4NF (Projection-Join Normal Form) ( PJ/NP) 5NF ( Domain-Key Normal Form) DKNF در بهنگام سازی : شهر S1 را عوض کن .
UPDATE S SET CITY = ‘C1’ WHERE S# = ‘S1’ ; عمل منطقا تاپلی تبدیل به عمل منطقا مجموعه ای و منجر به بروز فزونکاری در سیستم می شود. رابطه SPC آنومالی دارد .
دلیل غیر تئوریک این آنومالی اینست که در رابطه SPc پدیده اختلاط اطلاعاتی وجود دارد.ِیعنی اطلاعات در مورد شی یا موجودیت محموله با اطلاعات در مورد تهیه کننده مخلوط شده است .
شهراز صفات خاصه تهیه کننده است و با صفات خاصه محموله ترکیب شده است ، همین اختلاط اطلاعاتی سبب بروز پدیده افزونگی هم شده است . رابطه SPc خوش طرح (well design) نیست و خواهیم دید که این طراحی باید عوض شود .
نمودار صور مختلف نرمال بودن : 5NF 3NF BCNF 4NF 1NF 2NF Universe رابطه های ممکن افرایش سطح نرمالیتی و کاهش آنومالی DKNF ? نکته : هرچه رابطه نرمالتر باشد آنومالی کمتر می شود. شرح صور نرمالیتی : ابتدا سطوح کلاسیک کادی را بررسی می کنیم و برای این منظور نیاز به دو مفهوم از تئوری وابستگی داریم : وابستگی تابعی - Functional Dependency (FD) صفت خاصه Y به صفت خاصه X از رابطه R وابستگی تابعی دارد اگر به ازای هر مقدار از X در R فقط و فقط یک مقدار برای Y وجود داشته باشد .
مثال : رابطه R مفروض است : X Y Z X1 Y1 Z1 X1 Y1 Z2 X2 Y1 Z2 X2 Y1 Z3 X3 Y2 Z3 آیا X  Y ؟
بله آیا Y  X ؟
خیر آیا X  Z ؟
خیر R.X R.Y R

  متن بالا فقط قسمتی از محتوی متن پاورپوینت میباشد،شما بعد از پرداخت آنلاین ، فایل را فورا دانلود نمایید 

---

  لطفا به نکات زیر در هنگام خرید دانلود پاورپوینت:  توجه فرمایید.

• در این مطلب، متن اسلاید های اولیه قرار داده شده است.
• به علت اینکه امکان درج تصاویر استفاده شده در پاورپوینت وجود ندارد،در صورتی که مایل به دریافت  تصاویری از ان قبل از خرید هستید، می توانید با پشتیبانی تماس حاصل فرمایید
• پس از پرداخت هزینه ،ارسال آنی پاورپوینت خرید شده ، به ادرس ایمیل شما و لینک دانلود فایل برای شما نمایش داده خواهد شد
• در صورت  مشاهده  بهم ریختگی احتمالی در متون بالا ،دلیل آن کپی کردن این مطالب از داخل اسلاید ها میباشد ودر فایل اصلی این پاورپوینت،به هیچ وجه بهم ریختگی وجود ندارد
• در صورتی که اسلاید ها داری جدول و یا عکس باشند در متون پاورپوینت قرار نخواهند گرفت.
  

---

دانلود فایل  پرداخت آنلاین 

پاورپوینت درباره ساختارهای ایندکس ثانوی،پردازش همزمان داده ها

اختصاصی از فایل هلپ پاورپوینت درباره ساختارهای ایندکس ثانوی،پردازش همزمان داده ها دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

فرمت فایل :powerpoint (لینک دانلود پایین صفحه) تعداد صفحات20 صفحه

 چگونه ایندکس های ثانوی جهت ایجاد مسیری ترکیبی استفاده میگردند؟

 

 ترکیب چند ایندکس ثانوی چگونه انجام میشود؟

 

 روشهای بهینه سازی ساختار ایندکس ثانوی کدامند؟

 

چگونه از لیست های معکوس در ساختار ایندکس استفاده میگردد؟

 

 چگونه میتوان از ایندکس ها جهت دسته بندی اطلاعات استفاده نمود؟

 انواع روشهای اتصال ایندکس ها به داده ها کدامند؟

 منظوراز پردازش همزمان داده ها چیست؟

 

الگوریتم مقایسه یا ادغام داده ها چگونه است؟