Unit12Sas拼接和合并数据集

Unit12Sas拼接和合并数据集
Unit12Sas拼接和合并数据集

第十二课 拼接和合并数据集

数据集的连接是把两个或两个以上的数据集的观测连接成一个新的数据集。连接的方式有二种:拼接和合并。在SAS 数据步中用SET 语句可以拼接数据集,而用MERGE 语句可以合并数据集。例如我们有二个数据集A 和B ,要拼接和合并成新的数据集C ,二种不同方法

的程序和结果见示意图12-1 所示:

一. 数据集的拼接

数据集的拼接可分成三种主要的拼接情况:

1 相同变量的数据集拼接

这是最简单的情况,在这种情况下,新生成的数据集就含有这些相同的变量,观测的数目是所有这些数据集的观测总和。例如数据集A 和B 都含有二个相同的变量COMMOM 和X ,且都有三条观测,见图12-2 所示:

A B

SAS 数据集的连接

D A T A C ; S ET A B ;R U N ;

D A T A C ;

M ER G E A B ;R U N ;

A B

A B

图12-1 数据集的两种连接方式:拼接和合并

DATA A DATA B O BS CO MMO N X O BS CO MMO N X 198011198014 298022298025 398033398036

图12-2 含有相同的变量COMMOM和X的两个数据集

用下面程序生成新数据集C有二个相同的变量COMMOM和X,6条观测。

Data A;

Input common x ;

Cards ;

9801 1

9802 2

98033

Data B ;

Input common x ;

Cards ;

98014

98025

98036

Data C ;

Set A B ;

Proc print data=C;

Run;

拼接生成的新数据集C的结果见图12-3所示:

图12-3 相同变量的数据集拼接结果

2不相同变量的数据集拼接

如果二个数据集A和B含有的变量不完全相同,如上例中数据集B含有的不是COMMON 和X变量而是COMMON和Y变量,见图12-4所示。用SET语句拼接A和B数据集后,新生成的数据集C就含有三个变量COMMON、X和Y,观测的数目仍然是所有这些数据集的观测总和,但原数据集中没有的变量在拼接后新数据集中为缺失值。

DATA A DATA B

O BS CO MMO N X O BS CO MMO N Y

198011198014

298022298025

398033398036

图12-4 含有不相同的变量X和Y的两个数据集

生成新数据集C的程序如下:

Data C;

Set A B ;

Proc print data=C ;

Run ;

拼接生成的新数据集C的结果见图12-5所示:

图12-5 不相同变量的数据集拼接结果

3按关键字排序后拼接数据集

如果要求新生成的数据集C按共同的关键字例如COMMON排序观测,那么预先要数据集A和B也已按COMMON关键字排序好了,可通过排序过程PROC SORT 和BY指明关键字。生成新数据集C的程序如下:

Proc sort data= A;

By Common ;

Proc sort data= B ;

By Common ;

Data C;

Set A B ;

By Common ;

Proc print data=C ;

Run ;

拼接生成的新数据集C的结果见图12-6所示:

图12-6 按关键字排序后拼接的数据集结果

无论哪一种拼接形式,用SET语句拼接生成的新数据集的观测总数为原各输入数据集观测数之和。

二.数据集的合并

数据集的合并是通过使用MERGE语句把两个或两个以上数据集中的两条观测或两条以上的观测合并为新生数据集中的一条观测。

数据集的合并可分成二种主要的合并情况:

●一对一合并(不带BY语句)

●匹配合并(带有BY语句)

1一对一合并(不带BY语句)

把一个数据集中的第一条观测同另外一个数据集中第一条观测合并,第二条观测同另外一个数据集中第二条观测合并,以此类推。新生成的数据集中的观测总数为这些数据集中观测个数的最大值。如果相对应的某个数据集已没有观测,则相应的变量值为缺省值。如果在几个数据集中有共同的变量,则在合并后新生成的数据集中只有一个变量,其值为列在

MERGE语句中最后一个含有该变量的数据集中的观测值。例如我们有二个数据集A和B,见图12-7所示:

DATA A DATA B

O BS CO MMO N X O BS CO MMO N Y

198011198014

298022298036

398033

图12-7 含有不相同的变量和相同变量不同值的两个数据集

生成新数据集C的程序如下:

Data C ;

Merge A B;

Proc print data=C ;

Run ;

合并的新数据集C的结果见图12-8所示:

图12-8 一对一合并(不带BY语句)后的结果

2匹配合并(带有BY语句)

DATA O RDERS DATA PRO DUCTS O BS P_ID Q uantity O BS P_ID P_N ame Price

198********Apple4

29803229803Banana6

398033

图12-9 定单数据集ORDERS和产品数据集PRODUCTS

如果想把两个或两个以上的数据集按照相同的关键字值合并,则在MERGE语句后面要用BY跟关键字语句。且每一个数据集必须预先按关键字排序好。如果两个数据集中观测的关键字值不匹配,输出所有这些观测,相应的新增变量的值为缺省值。如果两个数据集中观测的关键字值是多对多匹配,要注意新生成的数据集中相同关键字值的观测数为各数据集中这个关键字值的观测数的最大值,相同关键字值的观测按顺序一对一合并,无论哪一个数据集中这个相同关键字值的观测没有了,都取这个相同关键字值的最后一条观测继续合并。例如我们有一个定单数据集ORDERS和一个产品数据集PRODUCTS,见图12-9所示:

要合并生成一个新的定单销售数据集SALES的程序如下:

Proc sort data= ORDERS;

By P_ID ;

Proc sort data= PRODUCTS;

By P_ID ;

Data SALES;

Merge ORDERS PRODUCTS ;

By P_ID ;

Proc print data=SALES ;

Run ;

合并的新数据集SALES结果见图12-10所示:

3D Photography Dataset-Action Figure (Warrior) (3D摄影数据集图(战士))_图像处理_科研数据集

3D Photography Dataset-Action Figure (Warrior) (3D摄影数据集图(战士)) 英文关键词: multiview stereo data,images,camera parameters,contours, 中文关键词: 多视图的立体数据、图像、摄像机参数、轮廓, 数据格式: IMAGE 数据介绍: The following are multiview stereo data sets captured in our lab: a set of images, camera parameters and extracted apparent contours of a single rigid object. Each data set consists of 24 images. Image resolutions range from 1400x1300 pixels^2 to 2000x1800 pixels^2 depending on the data set. For calibration, we have used "Camera Calibration Toolbox for Matlab" by Jean-Yves Bouguet to estimate both the intrinsic and the extrinsic camera parameters. All the images have been corrected to remove radial and tangential distortions. For contour extraction, first, Photoshop has been used to segment the foreground from each

数据集成整体解决处理办法

数据集成整体解决方案 继系统集成、应用集成、业务集成之后,最头痛的数据集成(Data Integration)已渐被各大企业纷纷触及。目前国内大多数企业还仅停留在服务于单个系统的多对一架构数据集成应用,这种架构常见于数据仓库系统领域,服务于企业的商务智能。早期那些数据集成大家大都是从ETL启蒙开始的,当时ETL自然也就成了数据集成的代名词,只是忽然一夜春风来,各厂商相继推出DI新概念后,我们不得不再次接受新一轮的DI洗脑,首推的有SAS DI、Business Objects DI、Informatica DI、Oracle DI(ODI)等厂商。 数据集成,主要是指基于企业分散的信息系统的业务数据进行再集中、再统一管理的过程,是一个渐进的过程,只要有新的、不同的数据产生,就不断有数据集成的步聚执行。企业有了五年、八年的信息化发展,凌乱、重复、歧义的数据接踵而至,数据集成的空间与需求日渐迫切,企业需要一个主数据管理(Master Data Manager)系统来统一企业的产品信息、客户信息;企业需要一个数据仓库(Data Warehouse)系统来提高领导层的决策意识,加快市场战略调整行动;企业需要一个数据中心(Data Center)系统来集中交换、分发、调度、管理企业基础数据。 数据集成的必要性、迫切性不言而喻,不断被推至企业信息化战略规划的首要位置。要实现企业数据集成的应用,不光要考虑企业急需集成的数据范围,还要从长远发展考虑数据集成的架构、能力和技术等方面内容。从数据集成应用的系统部署、业务范围、实施成熟性看主要可分三种架构。一种是单个系统数据集成架构、一种是企业统一数据集成架构、一种是机构之间数据集成架构。 单个系统数据集成架构,是国内目前大兴土木所采用的架构,主要是以数据仓库系统为代表提供服务而兴建的数据集成平台,面向企业内部如ERP、财务、OA等多各业务操作系统,集成企业所有基础明细数据,转换成统一标准,按星型结构存储,面向市场经营分析、客户行为分析等多个特有主题进行商务智能体现。这种单个系统数据集成应用架构的主要特点是多对一的架构、复杂的转换条件、TB级的数据量处理与加载,数据存储结构特殊,星型结构、多维立方体并存,数据加载层级清晰。

图像处理_Holidays Photos Dataset(假日风景图片数据集)

Holidays Photos Dataset(假日风景图片数据集) 数据摘要: The dataset is a set of images which mainly contains the holidays photos. These were taken on purpose to test the robustness to various attacks: rotations, viewpoint and illumination changes, blurring, etc.. 中文关键词: 图像,假日图片,稳健性,视角,照明度,分辨率,校正, 英文关键词: image,holidays photos,robustness,viewpoint,illumination,resolution,correction, 数据格式: IMAGE 数据用途: 图像变换,图像矫正 数据详细介绍: INRIA Holidays dataset

The Holidays dataset is a set of images which mainly contains some of our personal holidays photos. The remaining ones were taken on purpose to test the robustness to various attacks: rotations, viewpoint and illumination changes, blurring, etc. The dataset includes a very large variety of scene types (natural, man-made, water and fire effects, etc) and images are in high resolution. The dataset contains 500 image groups, each of which represents a distinct scene or object. The first image of each group is the query image and the correct retrieval results are the other images of the group. Notes About Files in Dataset Descriptors in the dataset are stored in raw together with the region information provided by the software of Krystian Mikolajczyk. There is no header (use the file length to find the number of descriptors). A descriptor takes 168 bytes (floats and ints take 4 bytes, and are stored in little endian): A matlab file to read .siftgeo files. .fvecs format This one is used to store centroids. As for the .siftgeo format, there is no header. Centroids are stored in raw. Each centroid takes 516 bytes, as shown below.

医院信息集成平台建设方案

信息集成平台建设方案 1建设需求 一个完善的医院信息系统通常由上百个子系统组成,牵涉众多的专业领域。这么庞大的系统需要非常专业化的软件开发分工,整合不同厂商有特色的专业系统是医院信息系统的发展趋势,医院信息化能够取得成功必须保证各个系统的有效集成和数据的高度共享。然而这些系统通常是随着医院的发展需求逐步建设的,它们来源于不同的厂家,基于不同的技术,缺乏统一的信息交换标准,这些系统的集成整合已经逐渐成为医院数字化发展亟待解决的主要问题。 系统集成平台的构建主要面向两个核心问题:一个是为各种医疗应用提供统一的医疗数据访问服务,从而消除各种医疗应用系统与医疗数据中心的直接耦合性;另一个是为各种临床信息系统提供系统集成服务,系统集成服务基于系统集成模型,通过HL7和DICOM等标准通讯协议为各种医疗应用系统提供集成服务,确保各个临床信息系统在工作流整合的基础上实现交互协作,从而以数字化的形式完成各项医疗业务。 2建设目标 系统间的整合、集成和扩展一直都是制约医院数字化发展的主要障碍,由于不同厂商之间的产品不兼容,使得医院整体信息化步履维艰。通过建设一个规范的系统集成平台,在IHE、DICOM、HL7等国际标准的基础上,制定覆盖医疗所有业务流程的系统集成规范,开发基于规范的系统集成平台,为遗留的、当前的以及将来的系统提供了一个统一且标准的数据交换和工作流协同的平台。

3信息集成方法 信息集成方法有三,即应用集成、数据集成、界面集成,这三种集成方式各解决不同方面的问题。应用集成指应用程序之间实时或异步交换信息和相互调用功能,可以采用HL7消息,Web Service,CORBA,EJB,DCOM, RPC等标准,采用消息中间件,BPM等中间件实现;数据集成是指应用系统的数据库系统之间的数据交换和共享,以及数据之间的映射变换,常采用ETL (Extract-Transform-Load)工具实现;界面集成含义是应用程序界面之间相互关联引用合成,采用技术包括ActiveX插件、Portlet、IFrame等。 协同应用从早期单纯的点对点接口方式,发展到现如今的集成平台方式。各种方式中: 点对点接口方式的复杂性在于要和不同的系统建立1:N的接口,假定有 N个系统相互之间需要建立接口,则接口数为 N*(N-1)/2。 集成平台方式中,在N个系统需要进行应用协同的情况下,只需要开发 N个适配器接口即可,减少了集成平台的系统负荷。 由于医院信息系统复杂性,我们根据不同的需求和应用场景,设计分别采用上述三种不同集成方法和手段进行信息集成。 4应用集成 和医技辅诊科室信息系统(如PACS/RIS、LIS、MUSE等)的信息集成,这种场景,信息交互的数据量不大,实时性要求不高,且各信息系统各专业厂商实现方式相差较大,采用基于集成平台的应用集成方式是最优选择。 集成平台体系结构如下图所示,集成平台对外提供支持多种方式的集成服务:包括WebService服务、TCP监听服务、文件监测服务、FTP服务、SQL监控服务等方式。

SAS软件对数据集一些简单操作

SAS软件对数据集一些简单操作Libname AA 'd:\SAS'; Data AA.feng; Input a b c; cards; 3 4 56 64 43 34 累加 DATA A; INPUT X Y @@; S+X; CARDS; 3 5 7 9 20 21 ; PROC PRINT; RUN; ; run; DATA D1; INFILE ‘C:FIT.TXT' INPUT NUM $ 1-4 SEX $ 5 H 6-9 W 10-11; RUN; 建立数据集求均值 data a; input name$sex$math chinese@@; cards; 张三男82 96 刘四女81 98 王五男90 92 黄六女92 92 ; proc print data=a; proc means data=a mean; var math chinese; run; 保留列 data b; set a; keep name math; run; 丢弃列 data b; set b;

drop name; run; 条件选择 data c; set a; if math>90 and chinese>90; run; 把超过九十分改为90分data aa; set a; if chinese>90 then chinese=90; run; 筛选行 data aaa ; set a(firstobs=2 obs=3); run; 拆分男女 data a1 a2; set a; select(sex); when('男')output a1; when('女')output a2; otherwise put sex='wrong'; end; drop sex; run; 合并 data new; set a1(in=male) a2(in=female); if male=1 then sex=''; if female=1 then sex=''; run; 纵向合并Set 横向合并merge 重命名rename 改标志label 排序语句 proc sort data=a out=b; by sex;

二、创建SAS数据集(学生)

二、创建SAS数据集 本课内容: 1.用编写SAS程序的方法建立数据集 2.用“菜单”工具导入SAS外部环境建立的数据(.dbf和excel ) 3.非编程方式建立SAS数据集 前面说过,SAS语言是一种专用的数据管理、分析语言,它提供了很强的数据操作能力。这些能力表现在它可以轻易地读入任意复杂格式的输入数据,并可以对输入的数据进行计算、子集选择、更新、合并、拆分等操作。另外,SAS 系统还提供了用来访问其它数据库系统的接口,访问各种微机用数据库文件(如dBase、FoxPro、Excel )的接口及向导等。但是对于SAS系统来说,无论何种类型的数据文件,都需要转换为SAS数据集的形式才能被系统使用,只有SAS数据集才能被系统识别和使用。用SAS 语言直接或间接产生数据集的方式很多,本课程只介绍以下几种常用的方法。 一、 用编写SAS程序的方法建立数据集 1.用INPUT 语句和CARDS语句在程序中输入数据 在数据步中输入原始数据,要使用INPUT 语句来指定输入的变量和格式,用CARDS 语句输入数据的值,数据输入完毕后要以一个分号结束,分号单独占一行(从CARDS到分号之间的行我们称为数据块)。 ①INPUT 语句的自由格式: 以每一个列作为每个观测的变量(系统默认),变量之间用空格分开。变量如果是字符型的需要在变量名后面加一个$符号。 产生数据集常用SAS语句: DATA [数据集名]; INPUT [变量名]; CARDS; 数据块 ; RUN

例2.1: data c9901; input code name$ sex$ math chinese; cards; 1 李明 男 9 2 98 2 张红艺 女 89 106 3 王思明 男 86 90 4 张聪 男 98 109 5 刘颍 女 80 110 ; proc print;run; 以上程序运行后生成的数据集有五个观测,五个变量,每行数据的各变量之间用空格分隔。为输入这些数据,INPUT 语句中依次列出了五个变量名,并在字符型变量NAME 和SEX 后加了$符。程序提交运行后生成一个名为c9901的SAS临时数据集。 如果要将生成的数据集放入永久逻辑库,可以使用SASUSER,也可使用预先设定的自定义逻辑库名,然后修改data语句中的数据集名,将其改为两水平命名,把数据集保存到指定的永久库中。 注意:在SAS工作中一旦要与逻辑库发生联系,无论是放置数据集还是从逻辑库中调用某个已经存在的数据集,数据集的名称要采用两水平命名(即逻辑库名+数据集名称)。例如:现在要将c9901放到sasuser库中,程序的data语句要写:data sasuser.c9901;运行后 c9901放入sasuser中,如果要将建立的数据集放入自定义永久库中时,逻辑库名替换为自定义符号。 使用自由格式输入数据有一些限制条件: 1)数据块中的每行为一个观测,各数据值之间用空格分隔; 2)无论是字符型还是数值型缺失数据都必须用小数点表示; 3)字符型数据长度不能超过8个字符,中间不允许有空白; 有特殊格式的数据需要用有格式输入,即在变量名后加格式名。其中最常见的是用来输入日期。数据中的日期输入方法经常是多种多样的,比如1998 年10 月9 日可以写成“1998-10-9”,“19981009”,“9/10/98”等等,为读入这样的日期数据就需要为它指定特殊的日期输入格式。另外,日期数据在SAS 中是按数值存储的,所以如果要显示日期值,也需要为它指定特殊的日期输出格式。

ImageNet图像数据集处理及说明_20160920

1 ImageNet 图像数据集分类标签及对应的名称 这份数据是ILSVRC2012年比赛所有的数据,下载解压后如下: 请确认的确是你想要的数据,千万不要出现下载了一个礼拜,解压缩一个礼拜结果发现不是你想要的。 2.下载前请保证硬盘至少要有141G 空间,多多益善。 3.必须使用百度云客户端下载,支持断点续传,不然出了点问题一切白费了。上传时速度1.4M/s 用了大约30个小时完成。 4. 所有图片共分为1000个类别,这1000个类别的分类标签及对应的名称如下所述。例如第1类的标签为n01440764,第1类的名称为'tench, Tinca tinca'; Define a cell of matlab: Label1(1)={'daffff'} Label2{1}=('dddfff') Label2{1}={'dddfff'} >> https://www.360docs.net/doc/bb6532047.html, Columns 1 through 9 'n01440764' 'n01443537' 'n01484850' 'n01491361' 'n01494475' 'n01496331' 'n01498041' 'n01514668' 'n01514859' Columns 10 through 18 'n01518878' 'n01530575' 'n01531178' 'n01532829' 'n01534433' 'n01537544' 'n01558993' 'n01560419' 'n01580077'

Columns 19 through 27 'n01582220' 'n01592084' 'n01601694' 'n01608432' 'n01614925' 'n01616318' 'n01622779' 'n01629819' 'n01630670' Columns 28 through 36 'n01631663' 'n01632458' 'n01632777' 'n01641577' 'n01644373' 'n01644900' 'n01664065' 'n01665541' 'n01667114' Columns 37 through 45 'n01667778' 'n01669191' 'n01675722' 'n01677366' 'n01682714' 'n01685808' 'n01687978' 'n01688243' 'n01689811' Columns 46 through 54 'n01692333' 'n01693334' 'n01694178' 'n01695060' 'n01697457' 'n01698640' 'n01704323' 'n01728572' 'n01728920' Columns 55 through 63 'n01729322' 'n01729977' 'n01734418' 'n01735189' 'n01737021' 'n01739381' 'n01740131' 'n01742172' 'n01744401' Columns 64 through 72 'n01748264' 'n01749939' 'n01751748' 'n01753488' 'n01755581' 'n01756291' 'n01768244' 'n01770081' 'n01770393' Columns 73 through 81 'n01773157' 'n01773549' 'n01773797' 'n01774384' 'n01774750' 'n01775062' 'n01776313' 'n01784675' 'n01795545' Columns 82 through 90 'n01796340' 'n01797886' 'n01798484' 'n01806143' 'n01806567' 'n01807496' 'n01817953' 'n01818515' 'n01819313' Columns 91 through 99 'n01820546' 'n01824575' 'n01828970' 'n01829413' 'n01833805' 'n01843065' 'n01843383' 'n01847000' 'n01855032' Columns 100 through 108 'n01855672' 'n01860187' 'n01871265' 'n01872401' 'n01873310' 'n01877812' 'n01882714' 'n01883070' 'n01910747' 2

统一集成平台

统一集成平台 实现对各个城市业务部门和业务系统的界面集成、数据集成、服务集成、流程集成,以及在此基础上实现城市数据标准统一,全面的综合分析、呈现、多部门智能业务协同和城市管理综合智能分析。真正的实现城市治理现代化建设的系统融合、数据融合、业务融合,打破信息孤岛、部门壁垒,实现跨层级、跨地域、跨系统、跨部门、跨业务的协同管理和服务,提高城市治理能力和服务能力。 1.集成平台 1、子系统集成 从城市综合管理角度出发,将原有和新建的各类业务系统依据统一的标准进行接入,包括:运管平台内部各子模块有机集成(如:联动指挥、协同治理等)以及外部各委办局现有业务系统等。提供统一、规范的接口,保证数据一致性、接口可扩展性,实现城市运营管理信息资源的整合与共享。 2、平台统一接口规范 集成平台接口主要分为两类:包括主动发起请求方式、被动接收请求方式接口;面对分散的信息数据及数据开放请求,系统需要统一的数据接口标准,包括接口规范、数据参数、调用方式,传输协议等。 3、服务管理与集成 主要通过对下层提供的各类基础服务、如视频平台、地理空间平台、数据平台等进行统一的服务化封装、处理及管理,以便为构建上

层各类智慧应用提供统一支撑平台,作为集成系统的服务总线。 4、流程管理与集成 通过整理现代化数字城市各个领域业务规则和执行过程,抽象出工作流流程模板,为集成系统提供工作流引擎支撑。 5、集成系统管理 实现集成系统的统一管理,包括各个子系统配置管理、统一功能导航管理等。 系统管理:实现对需要集成的内部\外部子系统基础信息进行集成配置管理,包括系统名称、服务地址、排序等信息。 导航管理:以子系统为单位统一集成平台的功能导航目录,支持对系统、模块、页面、按钮的目录树管理,实现用户自定义、统一的功能导航。 按钮管理:对各个子系统的按钮进行管理,集成平台内置通用按钮,当通用按钮不能满足要求时,可为子系统自定义按钮。 自定义门户:将各个子系统统一门户展示,用户可自定义将功能导航中的系统、模块、页面作为门户展示,并可根据使用需求,对门户展示进行排序布局。 6、统一门户 (1)单点登录 在多个应用系统中,结合统一身份认证平台,用户只需要登录、认证一次就可以访问所有授权的应用系统。用户不需要多次登录,同时简化系统的用户账户管理。

《SAS数据分析范例》(SAS数据集)

《SAS数据分析范例》数据集 目录 表1 sas.bd1 (3) 表2 sas.bd3 (4) 表3 sas.bd4 (5) 表4 sas.belts (6) 表5 sas.c1d2 (7) 表6 sas.c7d31 (8) 表7 sas.dead0 (9) 表8 sas.dqgy (10) 表9 sas.dqjyjf (11) 表10 sas.dqnlmy3 (12) 表11 sas.dqnlmy (13) 表12 sas.dqrjsr (14) 表13 sas.dqrk (15) 表14 sas.gjxuexiao0 (16) 表15 sas.gnsczzgc (17) 表16 sas.gnsczzs (18) 表17 sas.gr08n01 (19) 表18 sas.iris (20) 表19 sas.jmcxck0 (21) 表20 sas.jmjt052 (22) 表21 sas.jmjt053 (23) 表22 sas.jmjt054 (24) 表23 sas.jmjt055 (25) 表24 sas.jmxfsps (26) 表25 sas.jmxfspzs0 (27) 表26 sas.jmxfzss (28) 表27 sas.jmxfzst (29) 表28 sas.kscj2 (30) 表29 sas.modeclu4 (31) 表30 sas.ms8d1 (32) 表31 sas.nlmyzzs (33) 表32 sas.plates (34) 表33 sas.poverty (35) 表34 sas.rjnycpcl0 (36) 表35 sas.rjsrs (37) 表36 sas.sanmao (38) 表37 sas.sczz1 (39) 表38 sas.sczz06s (40) 表39 sas.sczz (41) 表40 sas.sczzgc1 (42)

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https://www.360docs.net/doc/bb6532047.html,D郑中专题(120G) https://www.360docs.net/doc/bb6532047.html,/cjY34rTaABEAX 访问密码5760 https://www.360docs.net/doc/bb6532047.html,/cjY3iULpqMSjQ 访问密码3bbf https://www.360docs.net/doc/bb6532047.html,/cjY3hbD2Dbudd 访问密码c4b3 https://www.360docs.net/doc/bb6532047.html,/cjY37HsnjTcGv 访问密码4e99 https://www.360docs.net/doc/bb6532047.html,/cjYuALCmunNxp 访问密码cb9b https://www.360docs.net/doc/bb6532047.html,/cjYuKrIzMgvKz 访问密码93df https://www.360docs.net/doc/bb6532047.html,/cjYuZU7rybZXi 访问密码1bba https://www.360docs.net/doc/bb6532047.html,/cjYuQvpM5T96b 访问密码3d9d https://www.360docs.net/doc/bb6532047.html,/cjYumnIeEtGKC 访问密码88b6 https://www.360docs.net/doc/bb6532047.html,/cjYuFh9AE2JW A 访问密码19a9 01CCD--丽江伯尔曼酒店独家资料 https://www.360docs.net/doc/bb6532047.html,/cjYBxqe2sEShK 访问密码908d 2.HBA专题(38G) https://www.360docs.net/doc/bb6532047.html,/cjYuqLhiubMTI 访问密码1a0b https://www.360docs.net/doc/bb6532047.html,/cjYu6nIP3V yuA 访问密码30de https://www.360docs.net/doc/bb6532047.html,/cjYu9f36dXcJy 访问密码8209 https://www.360docs.net/doc/bb6532047.html,/cjYrgnZF2pPba 访问密码e3ad https://www.360docs.net/doc/bb6532047.html,/cjYrj2vmGwZKj 访问密码ec1b HBA-北京某豪宅样板房 https://www.360docs.net/doc/bb6532047.html,/cjYBRjUfYeGh6 访问密码79ea HBA财富公馆施工图 https://www.360docs.net/doc/bb6532047.html,/cjYB6ngjUNsKH 访问密码d024 HBA-东莞[希尔顿酒店]概念设计方案 https://www.360docs.net/doc/bb6532047.html,/cjYBkTNvUKWKu 访问密码3474 3-YABU专题【32G】 https://www.360docs.net/doc/bb6532047.html,/cjYrM96G2wK2b 访问密码eb85 https://www.360docs.net/doc/bb6532047.html,/cjYri2kvIc7FS 访问密码be0a https://www.360docs.net/doc/bb6532047.html,/cjYrTpVW A2hfC 访问密码a636 https://www.360docs.net/doc/bb6532047.html,/cjYraaw9gDNER 访问密码44ce YABU作品集 https://www.360docs.net/doc/bb6532047.html,/cjYBTg7UW7h4v 访问密码0d19 https://www.360docs.net/doc/bb6532047.html,/cjYBhHEpzGBU6 访问密码c617 yabu雅布室内设计作品集及设计元素分

数据交换共享整合系统平台技术方案

数据交换共享整合协同平台设计

整合协同平台的主要功能是从其它子系统中提取共享数据,并对多来源渠道的、相互不一致的数据进行数据融合处理;基于数据字典对实时数据和历史数据进行组织,以保证数据间关系的正确性、可理解性并避免数据冗余;以各种形式提供数据服务,采用分层次的方法对各类用户设置权限,使不同用户既能获得各自所需要的数据,又能确保数据传输过程的安全性及共享数据的互操作性和互用性;维护基础信息、动态业务数据以及系统管理配置参数;支撑系统的网络构架、信息安全、网络管理、流程管理、数据库维护和备份等运维能力。整合协同平台根据功能可分为两个部分: 第一部分,基础数据和共享数据的交换服务和路由流程管理,该部分是交换平台的基础,包括:静态交换数据、动态交换数据、图形数据及表格、统计资料等属性数据。 第二部分,各子系统之间的接口实现,根据事先制订好的规范、标准,实现各子系统之间的数据共享和传输操作。在接入中心平台时,应按系统集成要求设计系统结构,各类数据接口遵循系统集成规范。

第一章中心平台设计 1.1 平台功能结构 整合协同平台服务器是公共基础平台的核心部分,XMA整合协同平台提供一整套规范的、高效的、安全的数据交换机制。XMA整合协同平台由部署在数据中心和各业务部门的数据交换服务器、数据接口系统共同组成,解决数据采集、更新、汇总、分发、一致性等数据交换问题,解决按需查询、公共数据存取控制等问题。 各业务子系统都要统一使用XMA整合协同平台进行数据交换。数据中心统一管理和制定数据交换标准。各业务部门通过数据级整合或者应用级整合通过XMA 整合协同平台向数据中心提供数据,也通过XMA整合协同平台访问共享数据。 XMA整合协同平台的基本功能如下: 共享数据库的数据采集、更新、维护。 业务资料库、公共服务数据库的数据采集。 提供安全可靠的共享数据服务。 业务部门之间的业务数据交换。 结合工作流的协调数据服务。

SAS数据集操作

目录 SAS 数据集操作 2014年03月28日 1.合并 2.删选,修改 3.查询 PPT 模板下载:https://www.360docs.net/doc/bb6532047.html,/moban/

1 数据集的合并: (1)纵向合并:添加或合并样本变量 (2)横向合并:添加或合并(指标)变量

(1)数据集纵向合并:可以添加或合并样本变量 形式: data 合并后数据名; set 数据名1 数据名2 ; run; 例:将名为male、female 的两个数据集纵向合并成一个名为total 的数据集data total; set male female; proc print data=total; run; /*若male 与female 变量名不同则total 的变量名为两者之并,数据值以缺失值形式出现*/

(2)数据集横向合并:添加或合并(指标)变量 形式: data 合并后数据名; merge 数据名1 数据名2 ; by 共有变量名; run; 例:将名为dataONE 和data TWO 的两个数据集按共有变量pid 横向合并成数据集total2 (以下程序以data total2 名义保存)

data one; input pid sex$ age; cards; 101 m 54 105 w 36 102 m 43 104 w 45 ; data two; input pid weight height; cards; 105 54 163 102 63 174 103 57 173 104 45 156 ;

proc sort data=one;/*必须先对共有变量(本例中pid)分别排序才能横向合并*/ by pid; /* 排序语句proc sort data=被排序变量所在数据集名; by 被排序变量名;排序时默认数值由小到大字母由先而后*/ proc sort data=two; /*必须先对共有变量(本例中pid)分别排序才能横向合并*/ by pid; /*以下为合并过程*/ data total2; /*合并后数据名*/ merge one two; /*形式: merge 被合并数据集名1 被合并数据集名2; */ 注意输出结果中的缺省值,输入数据时若有缺省分量一定要以. 表示,否则SAS 会将该行数据自行删除*/ by pid; proc print data=total2; run;

CVC虚拟行人数据集(CVC Virtual Pedestrian Dataset)_计算机图形_科研数据集

CVC虚拟行人数据集(CVC Virtual Pedestrian Dataset) 数据介绍: This is the virtual pedestrian dataset, generated using Half-Life 2 graphics engine. The dataset consists of 1678 virtual pedestrians (with their corresponding horizontal mirrors) and 2048 pedestrian-free background images to extract negatives for training. 关键词: CVC,虚拟,行人,Half-Life 2图形引擎, CVC,Virtual,Pedestrian,Half-Life 2 graphics engine, 数据格式: IMAGE 数据详细介绍: CVC Virtual Pedestrian Dataset This is the virtual pedestrian dataset, generated using Half-Life 2 graphics engine. The dataset consists of 1678 virtual pedestrians (with their corresponding horizontal mirrors) and 2048 pedestrian-free background images to extract negatives for training. Here are some examples of the database:

ArcGIS中网络数据集的建立

ArcGIS中网络数据集的建立 1对道路中心线的要求 (1)平面相交的道路,在路口打断; 立体相交的道路,不在路口打断。 (2)相连的道路端点必须要捕捉;线的空间结构需正确,可以利用拓扑规则检查修改空间位置有误的要素; (3)图层必须包含的字段:NAME、LENGTH、Hierarchy、OneWay,这些字段是为了方便建立网络数据集。 2道路中心线的处理 3.1建立拓扑 注:拓扑只能在geodatabase中的dataset下建立,因此需要将shapefile格式的图层导入geodatabase中。 (1)打开Catalog,在指定目录下新建Personal Geodatabase,双击进入,

空白处右击,选择“New->Feature Dataset”,输入名称,最好不要有 空格,选择与道路中心线数据相同的坐标系统,一路默认; (2)双击进入Feature Dataset,空白处右击,选择“Import->Feature Class (Multiple)…”,打开导入数据对话框,Input Features下浏览选择需要 导入的道路中心线数据,点击OK进行导入;(若导入出错,可能是 因为道路中心线和新建的Geodatabase所在路径存在空格或中文字 符,将道路中心线和新建的Geodatabase都拷贝至盘符根目录下, 再进行导入操作) (3)Feature Dataset目录下,空白处右击,选择“New->Topology”,按照以下图示进行拓扑的建立;

(4)打开ArcMap,点击,添加新建立的拓扑,同时将道路中心线一起添加进地图窗口,Editor->Start Editing,根据错误指示进行修改。

图像处理_Semeion Handwritten Digit Data Set(Semeion手写体数字数据集)

Semeion Handwritten Digit Data Set(Semeion手写体 数字数据集) 数据摘要: 1593 handwritten digits from around 80 persons were scanned, stretched in a rectangular box 16x16 in a gray scale of 256 values.Then each pixel of each image was scaled into a bolean (1/0) value using a fixed threshold. Each person wrote on a paper all the digits from 0 to 9, twice. The commitment was to write the digit the first time in the normal way (trying to write each digit accurately) and the second time in a fast way (with no accuracy). The best validation protocol for this dataset seems to be a 5x2CV, 50% Tune (Train +Test) and completly blind 50% Validation 中文关键词: Semeion,手写数字,数据集,0到9,

英文关键词: Semeion,Handwritten Digit,Data Set,0 to 9, 数据格式: TEXT 数据用途: Classification 数据详细介绍: Semeion Handwritten Digit Data Set Abstract: 1593 handwritten digits from around 80 persons were scanned, stretched in a rectangular box 16x16 in a gray scale of 256 values. Source: The dataset was created by Tactile Srl, Brescia, Italy (http://www.tattile.it) and donated in 1994 to Semeion Research Center of Sciences of Communication, Rome, Italy (http://www.semeion.it), for machine learning research.

SAS介绍和SAS数据集

SAS系统
SAS系统介绍
SAS系统是用于数据分析与决策支持的大
邓 伟 2013.11 wdeng@https://www.360docs.net/doc/bb6532047.html,
型集成式模块化软件包。 其早期的名称Statistical Analysis Software 统计分析软件→大型集成应用系统 商业智能(BI)和分析挖掘(DM)
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SAS系统是用于决策支持 的大型集成信息系统
SAS系统主要完成以数据为中心的四大任务: 数据访问 数据管理 数据呈现 数据分析
SAS历史
SAS成立于1976年,是全球最大的私人软件公司(预 打包软件),全球十大独立软件供应商之一 1966年 美国北卡州立大学 Jim Barr and Jim
Goodnight
1972年 推出SAS72供大学使用 1976年 创立公司
SAS软件研究所(SAS Institute Inc.) 举办第一个SUGI (SAS Users Group International) 会议 Base SAS 软件上市 与IBM建立合作伙伴关系
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SAS历史
1985 第一个PC DOS SAS System 版本(Base SAS 和SAS/RTERM 软件)取得成功 1986面向个人计算机的SAS/IML 和SAS/STAT 软 件上市 1992
决策支持功能扩展到以下领域:指导性数据分析、临床 试验分析和报告、财务电子表格和英语查询 SAS第一个垂直市场软件:制药行业的临床审查系统上 市
SAS历史
1995 SAS 成为真正的端到端数据仓库解决 方案唯一的供应商,推出Rapid Warehousing Program 1999 美国食品和药品管理局选择SAS开发的 技术,作为接收和归档电子数据的标准
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geodatabase数据库创建

Geodatabase 数据库创建 1 Geodatabase概述 地理数据库(GeoDatabase)是为了更好的管理和使用地理要素数据,而按照一定的模型、规则组合起来的存储空间数据和属性数据的容器。地理数据库是按照层次性的数据对象来组织地理数据的,这些数据对象包括对象类和要素数据集(feature dataset)。 对象类(Object Classes)是指存储非空间数据的表格(Table)。在Geodatabase中,对象类是一种特殊的类,它没有空间特征,如:某块地的主人。在“地块”和“主人”之间,可以定义某种关系。 要素类(Feature Classes) 是具有相同几何类型和属性的要素的集合,即同类空间要素的集合。如河流、道路、植被、用地、电缆等。要素类之间可以独立存在,也可具有某种关系。当不同的要素类之间存在关系时,我们将其组织到一个要素数据集中(Feature dataset)。 要素数据集(Feature Dataset) 是共享空间参考系统的要素类的集合,即一组具有相同空间参考的要素类的集合。将不同的要素类放到一个要素数据集下的理由可能很多,但一般而言,在以下三种情况下,我们考虑将不同的要素类组织到一个要素数据集中:(1)当不同的要素类属于同一范畴。如:全国范围内某种比例尺的水系数据,其点、线、面类型的要素类可组织为同一个要素数据集。 (2)在同一几何网络中充当连接点和边的各种要素类,必须组织到同一要素数据集中。如:配电网络中,有各种开关、变压器、电缆等,它们分别对应点或线类型的要素类,在配电网络建模时,应将其全部考虑到配电网络对应的集和网络模型中去。此时,这些要素类就必须放在同一要素数据集下。 (3)对于共享公共几何特征的要素类,如:用地、水系、行政边界等。当移动其中的一个要素时,其公共的部分也要求一起移动,并保持这种公共边关系不变。此种情况下,也要将这些要素类放到同一个要素数据集中。 对象类、要素类和要素数据集是Geodatabase中的基本组成项。当在数据库中创建了目这些项目后,可以向数据库中加载数据,并进一步定义数据库,如建立索引,建立拓扑

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