一种基于图模型Web数据库采样方法分析
2025年软件资格考试多媒体应用设计师(中级)(基础知识、应用技术)合卷试卷及答案指导
2025年软件资格考试多媒体应用设计师(基础知识、应用技术)合卷(中级)复习试卷(答案在后面)一、基础知识（客观选择题，75题，每题1分，共75分）1、以下哪种操作系统是微软公司为个人电脑和服务器市场推出的操作平台？（）A. LinuxB. WindowsC. macOSD. Unix2、在软件开发过程中，通常使用哪种方法来描述软件的需求？（）A. 流程图B. 数据流图C. 类图D. 案例图3、题干：在多媒体应用设计中，以下哪个概念指的是通过图形、图像、动画、声音等元素来传达信息和实现交互的设计方法？A. 用户界面设计B. 多媒体集成设计C. 交互式设计D. 界面布局设计4、题干：在多媒体作品中，以下哪种类型的音频文件格式通常用于存储高质量、高分辨率的音频数据？A. MP3B. WAVC. AACD. AMR5、以下关于多媒体数据压缩技术，描述不正确的是（）A. 数据压缩技术可以将多媒体数据压缩到更小的尺寸，以便存储和传输B. 无损压缩可以完全恢复原始数据，而有损压缩则不能C. 按照压缩原理不同，多媒体数据压缩技术分为熵压缩和源压缩D. 熵压缩通过去除冗余信息来减少数据量，而源压缩通过编码技术来实现压缩6、以下关于多媒体数字信号处理，说法错误的是（）A. 数字信号处理可以对多媒体信号进行滤波、增强、编码等处理B. 多媒体数字信号处理主要基于离散余弦变换（DCT）C. 多媒体数字信号处理可以降低信号噪声，提高信号质量D. 数字信号处理在多媒体领域应用广泛，如音频、视频、图像等7、在多媒体应用中，以下哪个不是常见的音频采样格式？A. PCMB. MP3C. WAVD. JPEG8、在数字图像处理中，以下哪种算法主要用于图像增强？A. 快速傅里叶变换（FFT）B. 卡尔曼滤波器C. 中值滤波D. 主成分分析（PCA）9、以下关于多媒体数据压缩技术的描述，错误的是：A. 多媒体数据压缩技术可以提高数据传输效率B. 多媒体数据压缩技术可以减少存储空间需求C. 多媒体数据压缩技术会降低数据的质量D. 丢帧压缩是一种减少视频数据量的方法 10、在多媒体应用设计中，以下哪个不是常见的交互设计原则：A. 简化用户操作B. 保持界面一致性C. 提供即时反馈D. 使用大量动画效果11、以下哪项技术不是多媒体数据压缩的基本方法？（）A. 按频带压缩法B. 按信息熵压缩法C. 按预测压缩法D. 按变换压缩法12、以下关于JPEG图像压缩技术的描述，错误的是（）。
基于Web的数据可视化技术研究
基于Web的数据可视化技术研究随着大数据和互联网技术的快速发展，数据可视化成为了一种重要的手段，以更加直观、易于理解的方式展示数据，使人们能够更好地发现数据中的规律和洞察。
基于Web的数据可视化技术应运而生，为用户提供了在Web页面中创建、共享和访问交互式数据可视化的能力。
本文将研究基于Web的数据可视化技术，并探讨其在各种领域中的应用和挑战。
一、基于Web的数据可视化技术概述基于Web的数据可视化技术是指通过将数据以图表、地图、仪表板等形式呈现在Web页面上，以便用户能够更加直观地理解数据和发现数据中的规律。
其核心是将数据转化为可视化元素并提供交互功能，使用户能够与数据进行互动，探索数据背后的模式和趋势。
二、基于Web的数据可视化技术的应用领域1. 商业智能（BI）分析基于Web的数据可视化技术在商业智能分析中具有广泛的应用，通过可视化仪表板和报表，使管理者能够快速了解企业的运营情况、销售趋势、市场需求等重要指标，从而做出更加准确的决策。
2. 市场营销和广告数据可视化在市场营销和广告领域的应用越来越多。
借助基于Web的数据可视化技术，营销人员可以通过对消费者行为和趋势的可视化分析，了解用户需求，优化广告策略，提高广告投资回报率。
3. 医疗保健在医疗保健领域，基于Web的数据可视化技术可以帮助医生和研究人员更好地理解和分析患者的健康数据，如心电图、血压数据等。
通过可视化技术，医生可以及时掌握患者的健康状况，为患者提供更好的医疗服务。
4. 社交网络和在线社区社交网络和在线社区中的大量数据可以通过基于Web的数据可视化技术进行呈现和分析。
用户可以通过图表、词云等可视化元素，更加直观地了解社交网络中的热点话题、用户关系等信息。
三、基于Web的数据可视化技术的关键技术与挑战1. 数据获取和处理基于Web的数据可视化技术需要从各种数据源中获取数据，并对数据进行处理、清洗和转化，以便进行可视化呈现。
数据获取的准确性、数据量的处理效率以及数据的准确性是关键技术和挑战之一。
基于WebGIS的地理空间数据分析与可视化技术研究
基于WebGIS的地理空间数据分析与可视化技术研究WebGIS（Web Geographic Information System）是一种基于Web平台的地理信息系统，是利用互联网技术，将地理信息与网络技术相结合，实现地理数据的存储、查询、分析和可视化展示的一种技术手段。
本文将对基于WebGIS的地理空间数据分析与可视化技术进行研究和探讨。
一、地理空间数据分析技术研究：地理空间数据分析是利用地理信息系统，对地理空间数据进行挖掘、分析和模型构建的过程。
基于WebGIS的地理空间数据分析技术研究主要包括以下几个方面：1. 空间数据挖掘：空间数据挖掘是从大量的地理空间数据中发现隐藏在其中的有价值的知识和模式的过程。
如何有效地对地理空间数据进行分类、聚类、关联规则挖掘等，是地理空间数据分析的重要研究方向。
2. 空间数据模型和分析方法：建立合适的空间数据模型和分析方法，是进行地理空间数据分析的基础。
例如，空间网络模型、空间插值方法、空间多目标决策模型等都是研究的热点。
3. 面向WebGIS的空间数据分析算法：在WebGIS环境下，由于数据量大、实时性要求高等特点，需要研究面向WebGIS的高效算法。
例如，基于流数据的空间数据挖掘算法、面向WebGIS的实时空间查询算法等。
二、地理空间数据可视化技术研究：地理空间数据可视化是将地理信息以图形化的方式展示出来，让使用者更直观地理解和分析地理空间数据的过程。
基于WebGIS的地理空间数据可视化技术研究主要包括以下几个方面：1. 地图设计与制图技术：地图设计与制图技术是地理空间数据可视化的基础。
通过研究如何设计合理的地图符号、优化地图颜色、制作专题地图等技术，可以提高地理空间数据的可视化效果和传达信息的能力。
2. 三维地理可视化技术：三维地理可视化技术可以将地理空间数据以立体的方式呈现，增强用户的空间感知能力。
例如，基于WebGL等技术的三维地理可视化技术，可以实现地球模型的交互式浏览和动态可视化效果。
概率图模型中的数据采样技巧分享(Ⅰ)
概率图模型中的数据采样技巧分享概率图模型是一种描述随机变量之间相关性的数学模型，广泛应用于机器学习和人工智能领域。
在概率图模型中，数据采样是一个重要的环节，它涉及到了如何从已知的概率分布中生成符合要求的样本数据。
本文将分享一些在概率图模型中常用的数据采样技巧，希望能够对相关领域的研究人员和从业者有所帮助。
1. 马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）采样马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）是一种常用的数据采样方法，它通过构建一个马尔可夫链，利用该链的平稳分布来生成符合要求的样本数据。
在概率图模型中，MCMC采样经常用于从后验分布中抽取样本，以便进行参数估计和模型推断。
常见的MCMC采样算法包括Metropolis-Hastings算法和Gibbs采样算法等。
2. 变分推断采样变分推断是一种用于近似推断的方法，它通过最大化一个变分下界来逼近真实的后验分布。
在概率图模型中，变分推断经常用于近似推断和参数学习。
在变分推断中，数据采样是一个重要的环节，常用的数据采样方法包括重参数化技巧和蒙特卡洛采样等。
3. 重采样技术重采样是一种用于从已知分布中生成样本的方法，它常用于粒子滤波和贝叶斯推断等场景。
在概率图模型中，重采样技术可以用于从后验分布中抽取样本，以实现参数估计和模型推断。
常见的重采样方法包括Metropolis-Hastings重采样和系统重采样等。
4. 随机变量采样技巧在概率图模型中，随机变量的采样是一个常见的操作，它用于生成符合要求的样本数据。
常用的随机变量采样技巧包括拒绝采样、反变换采样和马尔可夫链蒙特卡洛采样等。
这些技巧可以帮助从已知的概率分布中生成符合要求的样本数据。
5. 数据采样的应用数据采样技巧在概率图模型中有着广泛的应用，它们常用于参数估计、模型推断和预测等任务。
通过合理地选择和应用数据采样技巧，可以有效地提高模型的准确性和鲁棒性，从而更好地应用于实际问题中。
总结概率图模型中的数据采样技巧是一个复杂而重要的领域，它涉及到概率论、统计学和计算机科学等多个学科的知识。
数据挖掘在Web中的应用案例分析
［数据挖掘在Web中的应用］在竞争日益激烈的网络经济中，只有赢得用户才能最终赢得竞争的优势。
作为一个网站，你知道用户都在你的网站上干什么吗？你知道你的网站哪些部分最为用户喜爱、哪些让用户感到厌烦?什么地方出了安全漏洞？什么样的改动带来了显著的用户满意度提高、什么样的改动反而丢失了用户？你怎样评价你的网站广告条的效率、你知道什么样的广告条点击率最高吗?“知己知彼，才能百战不殆"，你真的了解自己吗?挑战的背后机会仍存，所有客户行为的电子化（Click Stream），使得大量收集每个用户的每一个行为数据、深入研究客户行为成为可能.如何利用这个机会，从这些“无意义”的繁琐数据中得到大家都看得懂的、有价值的信息和知识是我们面临的问题。
［问题]：1.根据你所学的知识，思考从网站中所获取的大量数据中,我们能做哪些有意义的数据分析？基于WEB 使用的挖掘，也称为WEB 日志挖掘（Web Log Mining）。
与前两种挖掘方式以网上的原始数据为挖掘对象不同,基于WEB 使用的挖掘面对的是在用户和网络交互的过程中抽取出来的第二手数据。
这些数据包括:网络服务器访问记录、代理服务器日志记录、用户注册信息以及用户访问网站时的行为动作等等。
WEB 使用挖掘将这些数据一一纪录到日志文件中，然后对积累起来的日志文件进行挖掘,从而了解用户的网络行为数据所具有的意义。
我们前面所举的例子正属于这一种类型。
基于WEB 内容的挖掘：非结构化半结构化\文本文档超文本文档\Bag of words n—grams 词短语概念或实体关系型数据\TFIDF 和变体机器学习统计学(包括自然语言处理)\归类聚类发掘抽取规则发掘文本模式建立模式。
基于WEB 结构的挖掘：半结构化数据库形式的网站链接结构\超文本文档链接\边界标志图OEM 关系型数据图形\Proprietary 算法ILP （修改后)的关联规则\发掘高频的子结构发掘网站体系结构归类聚类。
基于Web的可视化数据分析技术研究
基于Web的可视化数据分析技术研究随着互联网技术的发展，数据无处不在。
大数据的出现，让数据变得愈发重要，而数据分析技术也逐渐走向了可视化。
基于Web的可视化数据分析技术，可以将原本枯燥的数据变成一幅幅生动的画面，让人们可以通过图表、地图、动画等形式直观、清晰地了解数据背后的含义与趋势。
I. 可视化数据分析技术的发展历程可视化数据分析技术起源于上世纪50年代60年代的计算机图形学，而真正引领数据可视化技术发展的是可视化软件工具Tableau的推出。
Tableau在无需编程的前提下，可以轻松地将数据转变为地图、图表等形式进行可视化分析，大大简化了数据可视化相关技术的门槛，也为数据科学的发展提供了创新工具。
II. 基于Web的可视化数据分析技术的特点基于Web的可视化数据分析技术除了可以像Tableau一样轻松实现各种图表、地图等可视化展示，还具有以下特点：1. 数据的共享与协同基于Web的可视化数据分析技术，可以简化数据共享与协同的流程。
无需通过电子邮件或共享文件来分享数据，只需将所需数据上传至Web上的平台，即可与团队或其他利益相关方进行协同工作。
2. 云计算与大数据基于Web的可视化数据分析技术可以采用云计算与大数据技术，大幅度提高了数据分析的效率。
通过云端技术，用户可以获得无限存储空间，并投资于更好的计算硬件来加速分析进程。
而对于大数据的存储和分析，基于Web的可视化数据分析技术也能够非常好地支持。
3. 实时反馈Web技术对实时反馈的支持使得可视化数据分析技术具备了更加高效的处理数据的能力。
因为数据可以通过网络实时传输，用户可以即时获取最新的数据和结果反馈，通过不断的迭代与优化，提高数据分析的效率与精度。
III. 基于Web的可视化数据分析技术的应用基于Web的可视化数据分析技术逐渐在很多领域的应用中崭露头角，如：1. 教育领域基于Web的可视化数据分析技术可以被用来教授数据科学领域的知识。
教师可以创建数据可视化工具，并将其分享给学生，用于教学、课堂讨论或学生项目的展示。
web环境下三维点云数据轻量化处理与模型重构方法
web环境下三维点云数据轻量化处理与模型重构方法汇报人：2023-12-12•三维点云数据概述•三维点云数据的轻量化处理•三维点云模型的重构方法目录•三维点云数据轻量化处理与模型重构的挑战与未来发展•应用案例分析01三维点云数据概述特点数据量大：通常包含成千上万个点。
结构复杂：点云数据结构复杂，需要专业的处理和分析方法。
高维度：每个点具有x、y、z三个坐标值，以及颜色、反射强度等附加信息。
定义：三维点云数据是指通过三维扫描、激光雷达等技术获取的物体表面空间坐标点的集合。
三维点云数据的定义与特点使用专业的三维扫描设备对物体进行扫描，获取物体表面的空间坐标。
三维扫描仪激光雷达图像三维重建利用激光雷达技术，对物体进行照射并分析反射光束，从而获取物体表面的空间坐标。
通过多视角图像获取物体表面信息，利用三维重建算法生成点云数据。
030201工业制造用于检测、测量、建模等工业生产流程中的质量控制和生产管理。
文化传承对历史文物和文化遗产进行数字化保存和保护，以及进行三维重建和虚拟展示。
游戏娱乐在游戏开发中用于角色建模、场景渲染等，提高游戏的真实感和沉浸感。
智能感知用于机器视觉、自动驾驶等领域，进行物体识别、跟踪和姿态估计等任务。
02三维点云数据的轻量化处理压缩算法采用无损压缩算法，如LZMA、Deflate等，对三维点云数据进行压缩，以减小数据大小和存储空间。
压缩效果通过比较压缩前后的数据大小和重构模型的质量评估压缩效果，通常以压缩比、重构模型误差等指标进行评价。
采用表面重建算法，如Poisson表面重建、Ball Pivoting等，将三维点云数据简化为更小的数据集，以减小数据大小和存储空间。
通过比较简化前后的数据大小和重构模型的质量评估简化效果，通常以数据量减少率、重构模型误差等指标进行评价。
简化效果数据简化算法采用编码算法，如Run-length encoding、Delta encoding 等，对三维点云数据进行编码，以减小数据大小和存储空间。
国家开放大学山东多媒体技术基础形考任务1-3终结性考试参考答案
国家开放大学（山东）《多媒体技术基础》形考任务1-3+终结性考试参考答案《多媒体技术基础》本课程是一门必修课，主要让学生能达到计算机多媒体技术应用的能力。
本课程为模块化结构设计，课内学时为72学时（4学分），其中必须完成的学时包括：IP课件25学时，上机实验26时，定期辅导22学时。
课程代码：00359形考任务1一、判断题1.在信号最大幅度确定的情况下，增加每个样值的比特数会增加量化噪声，同时也增加了每秒存储数字音频信号的比特数。
（×）2.数字图像是对图像函数进行模拟到数字的转换和对图像函数进行连续的数字编码相结合的结果。
（×）3.在全电视信号中，把偶数场同步信号的前沿作为一场的起点。
（×）4.全电视信号主要由图像信号、复合同步信号和复合消隐信号组成。
（√）5.D/A转换器和矩阵变换的目的是实现数模转换和RGB到YUV的转换。
（×）6.熵编码是无失真数据压缩，用这种编码结果经解码后可无失真地恢复出原图像。
（√）7.量化处理是一个多对一的处理过程，是可逆过程。
（×）8.量化误差量对解压缩后的恢复图像的质量没有影响。
（×）9.HAM层提供了对数据库层的标准性和对用户界面层的透明性。
（×）10.导航图是以图形化的方式来表示超文本网络的结构并且与数据库层中存储的节点和链一一对应。
（√）11.一个节点可以是一个信息块。
（√）12.宏文本属于超文本，而微文本不属于超文本。
（×）13.人工智能中的语义网是一个有向图，超文本网络则不是一个有向图。
（×）14.节点是信息块之间连接的桥梁。
（×）15.导航图与数据中的节点和链一一对应。
（×）16.各种图像文件格式互不兼容、不能转换。
（×）17.Huffman编码方法是把信源符号按概率大小顺序排列，并设法按顺序分配码字长度。
（×）二、选择题18.多媒体技术的主要特性有（）A.多样性、集成性、智能性B.智能性、交互性、可扩充性C.集成性、交互性、可扩展性D.交互性、多样性、集成性19.请根据多媒体的特性判断以下属于多媒体范畴的是（）A.立体音乐、彩色电视B.彩色电视、彩色画报C.交互式视频游戏、有声图书D.立体音乐、彩色画报20.某音频信号的采样频率为44.1KHz，每个样值的比特数是8位，则每秒存储数字音频信号的字节数是（）A.344.531KB.43.066KC.44.1KD.352.8K21.下列采集的波形声音哪个质量最好（）A.单声道、8位量化、22.05KHz采样频率B.双声道、8位量化、44.1KHz采样频率C.单声道、16位量化、22.051KHz采样频率D.双声道、16位量化、44.1KHz采样频率22.CD音质数字音频信号的数据率是（）KB/s。
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一种基于图模型的Web数据库采样方法分析
摘要：随着我国科学技术水平的不断提高，促进了web的快速发展。
web逐渐成为一个很大的信息资源。
在web的数据库中，大量丰富的信息资源存在于特定查询能力的查询接口中，不能让人了解到web数据库自身的特点，比如分布、更新频率等。
给web数据集成带来了很大的挑战。
因此，为了解决此问题，提出了一种基于图模型的web数据库采样方法。
本文通过对该种方法进行分析。
关键词：图模型；web；数据库采样方法；分析
中图分类号：tp311.13
一种基于图模型的web数据库采样方法，能够通过运用查询接口的方式，在web数据库中以增量的形式得到最相似的样本，也就是通过查询得到一定数量的样本，然后对已经保存过的样本作为下一次查询的记录。
该种方法不受到查询接口中的属性表现形式所局限，是一种一般的web数据库采样方法，具有在小代价下获得高质量样本的优点。
1 一种web数据库图模型
web数据库图模型，通过运用以图游历的方式实现web数据库采样的目的，对web数据库模型的相关定义、性质以及定理等进行分析。
1.1 强查询的定义
针对两个查询q1和q2，如果满足a（q1） a（q2），且对于 ai ∈a（q2）能同时满足三个条件，就可以说q1是q2的强查询：
（1）ai如果是属于关键词属性，那么q1在ai上的值就是q2在ai中数值的超集；（2）ai如果是属于范围属性，那么q1在ai上的取值范围等同于q2在ai中的子范围；（3）ai如果是属于分类属性，那么q1在ai上的值相当于q2在ai上的值。
强查询的性质，具有包含性和传递性。
1.1.1 包含性
如果q1是q2的强查询，那么就能满足r（q1） r（q2）。
另外，在证明过程中，记录ri∈r（q1），针对属性aj∈a（ri） a（q2）的值vj，要考虑到以下几点：
（1）aj如果是属于关键词属性，那么受到vj属于q1在ai上数值的超集，那么就得到q1在ai上的值就是q2在ai中数值的超集，因此，vj和q2在ai中的数值交集不能为空；（2）aj如果是属于范围属性，那么vj一定在q1在ai上的取值范围中，由于q1在ai 上的取值范围等同于q2在ai中的子范围，因此，vj属于q2在ai 中的取值范围；（3）aj如果是属于分类属性，那么vj等同于q1在ai上的取值，由于q1在ai上的值相当于q2在ai上的值，因此，vj和q1在ai上的值相等。
由此可以了解到，ri一定满足q2，也就是r（q2） r（q1）. 1.1.2 传递性
如果q1是q2的强查询，q2是q3的强查询，那么由此可以得出，q1是q3的强查询。
在证明的过程中，按照强查询的定义，得出a （q1） a（q2） a（q3），针对属性aj∈s（q1），要从以下几个方
面进行考虑：
（1）aj如果是属于关键词属性，那么q1在ai上的值属于q2在ai值的超集，由于q2在ai中的值属于q3在ai中值的子集，所以，q1在ai上的值等同于q3在ai中的超值集；（2）aj如果是属于范围属性，那么q1在ai上取值范围属于q2在ai中的子范围，由于q2在ai中取值范围相当于q3在ai中值的子集，由此可以得出，q1在ai上取值范围等同于q3在ai中值的子范围；（3）aj如果是属于分类属性，如果q1在ai上的值和q2在ai中的值相等，又由于q2在ai中的值相当于q3在ai中的值，那么可以得出q1在ai 上的值和q3在ai中的值相等。
从以上三个方面可以得出结论，q1是q3的强查询。
1.2 弱查询的定义
根据强查询的定义，q1是q2的强查询，那么弱查询就是，q2是q1的弱查询。
其性质和强查询的性质相同。
1.3 查询相关记录
查询相关记录，指的是给一个特定的记录集合，例如{r1，r2，r3，...rn}，如果将一个强查询进行提交，使其同时出现在一个查询结果中，那么就称这两个集合是与查询q有关的；与此相反，那么就表明他们是与查询没有关系的。
1.4 web数据库图模型
web数据库图模型，简称wg。
给其一个特定的wdb，其图模型表示为wg（v，e），其中，v作为顶点的集合，每个顶点vi和wdb中
的记录ri互相对应，也就是│v│=│wdb│，其中，e属于无向边的集合。
若两个记录间的查询是相关的，其相对应的顶点之间有一条互相连接的边，针对每个顶点，都要进行最强查询；针对每条边，对所互相连接的两个顶点记录进行最强查询。
由于在该种图模型中，对每个顶点、每条边都进行了查询，所查询的方法在强查询的定义中已经给出。
因此，针对每个顶点，在记录集合r中，顶点互相对应的记录与其相等；针对每条边，对于记录集合r中，两条所连接的边与其所对应。
2 基于图模型的web数据库采样方法的相关工作
在数据库领域内，随机采样技术已经得到了非常深入的研究，以往的数据库采样技术是以降低从数据库获得的数据代价为目的，主要包括了直方图的估计方法和近似处理方法等。
近年来，对于web 数据库采样方法的研究依然没有过多的关注，伴随着web行业的迅速发展，web数据库数量的快速增长，web数据库采样方法的理论和应用，均称为目前web数据库集成领域中的最主要问题。
引起我们关注的与图模型web数据库采样方法相关的工作是针对搜索引擎或者文档数据库等方面的采样工作。
根据相关的文献了解到，存在一种通过利用搜索引擎返回top-k个结果实现在文档集合中运用随机漫步的思想，实现对每个不同的样本文档附加值进行修正，改善偏差，从而获得均匀分布的样本集合。
所提出的随机漫步思想与前面提到过的图游历思想大体相同，但也有一定的区别，在搜索引擎中的文档主要是由关键词构成的；在web数据库中文档的
记录是属于结构化的，具有非文本类型的性质属性。
其中，搜索引擎的采样方法主要是运用对公共接口提供关键词来对所需的样本
文档进行获取，以查询的方法或者手工产生的方式生成。
3 结束语
总而言之，随着我国经济水平和科技水平的快速提高，web数据库集成将成为计算机数据集成领域的热点话题。
根据web数据库自身的数据量大、且必须具有特定查询能力的查询接口进行访问特点，要求了通过对web数据库进行采样分析，进而来了解、把握web 数据库的内容特征，从而达到花费小代价得到高质量的最终目的。
参考文献：
[1]刘伟，孟小峰，凌妍妍.一种基于图模型的web数据库采样方法[j].软件学报.2008，02（15）：30-45
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[4]陈玉哲，代术成，庄成三.基于xml数据模型的web数据库查询系统[j].计算机应用.2002，23（04）：133-134
作者简介：王晓玲（1978.7-），女，籍贯：锦州市，研究方向：计算机应用，职称：实验师。
作者单位：辽宁石化职业技术学院计算机系，辽宁锦州 121001。