一、测绘数据概述？
测绘数据意思是指借助于一定的测量工具或一定的测量标准而获得的数据。
二、大数据安全技术概述？
大数据安全的技术有：数据资产梳理（敏感数据、数据库等进行梳理）、数据库加密（核心数据存储加密）、数据库安全运维（防运维人员恶意和高危操作）、数据脱敏（敏感数据匿名化）、数据库漏扫（数据安全脆弱性检测）等。
三、数据库推理控制概述？
数据库是为了方便，很多人的信息汇聚在一起，控制数据库可以方便你我他，数据库也是个庞大的系统
四、什么是数据库?数据库概述？
1、本质上“数据库”就是为了实现一定的目的按某种规则组织起来的“数据”的“集合”，如图所示。
2、目前，网站中使用的数据库有做软的Access,MSSQL和SYBASE的MySQL三类。它们有各自的优点，分别适食在不同的网站规樓和语言时使用。比方说中小型的ASP网站大多都是使用Access数据庠，PHP网站大多使用MySQL.
数据库中一般都存储了管理员用户名和密码等重要信息，如图所示。
3、数据库的后缀名一般为MDB，黑客在入侵网站时总会先用站点探测器査找整个网站是否存在MDB文件，如果有并可以用xp系统下载，那么入侵基本上就成功了80%。
通常，一台服务器中安装的组件越多，被人侵的可能性就越大。比方说，在服务器中安装了需要支持SQLServer支持的论坛后，就可以从服务器、论坛漏洞、SQLServer三方面来尝试人侵。換句话说，如果服务器的管理员不想被人侵的话，就需要及时地对这三方面不断地进行补丁安装，因此，数据库程序的安全也必须加人到服务器的整个安全体系中。
五、数据分析 概述
---博客文章：数据分析概述
数据分析是指通过数据收集、处理、分析和解释来揭示数据背后的意义，从而为决策提供支持。
副标题：无
随着大数据时代的到来，数据分析的重要性日益凸显。数据分析可以帮助我们更好地理解数据，发现潜在的机会和风险，为决策提供科学依据。
副标题：数据分析的概述
在本文中，我们将介绍数据分析的概述，包括其定义、目的、应用场景和基本步骤。
段落：数据分析的定义
数据分析是指通过使用适当的工具和方法对数据进行分析和解读的过程，以提取有价值的信息和知识。
段落：数据分析的目的
数据分析的主要目的是为了揭示数据背后的规律和趋势，为决策提供支持。通过数据分析，我们可以更好地理解市场、客户、产品等方面的表现，发现潜在的机会和风险，为制定正确的决策提供依据。
段落：数据分析的应用场景
数据分析在各个领域都有广泛的应用，如商业、金融、医疗、科研等。在商业领域，数据分析可以帮助企业了解市场需求、优化产品设计和提高运营效率；在金融领域，数据分析可以帮助金融机构评估风险、制定投资策略和优化资产管理；在医疗领域，数据分析可以帮助医生更好地诊断疾病、开发新的治疗方法等。
段落：数据分析的基本步骤
数据分析的基本步骤包括数据收集、数据处理、数据分析和结果解释。首先，我们需要收集足够的数据，并进行初步的数据清洗和整理；其次，我们需要使用适当的分析方法对数据进行深入的分析和解读；最后，我们需要将分析结果转化为有价值的见解和建议。
副标题：总结
数据分析是现代商业社会中不可或缺的一部分。通过深入分析和解读数据，我们可以更好地理解市场、客户和产品，发现潜在的机会和风险，为决策提供科学依据。在未来的商业竞争中，数据分析将成为越来越重要的武器。
六、大数据平台概述
在当今数字化时代，大数据的应用已经渗透到各行各业，成为企业发展和决策的重要依托。而构建一个稳定可靠的大数据平台，成为企业在数据管理和分析方面的关键挑战之一。
大数据平台概述
大数据平台是指由一系列技术组件和工具构成的系统集合，用于采集、存储、处理和分析大规模数据。一个完善的大数据平台可以帮助企业实现数据的价值最大化，提升决策效率和业务竞争力。
在构建大数据平台时，企业需要考虑数据的来源、数据的存储和处理方式、数据的分析和可视化需求等多方面因素。一个优秀的大数据平台应该具备以下特点：
- 可扩展性：能够应对不断增长的数据量，支持横向和纵向扩展。
- 高可用性：保障数据的持久性和可靠性，确保系统随时可用。
- 安全性：保护数据的机密性和完整性，防止数据泄露和损坏。
- 性能优化：提供高效的数据处理和查询能力，保证系统的响应速度。
- 易用性：提供友好的用户界面和操作方式，降低使用门槛。
在大数据平台的架构设计中，通常包括数据采集层、数据存储层、数据处理层和数据应用层。数据采集层负责从各种数据源获取数据，数据存储层负责将数据存储在合适的存储介质中，数据处理层负责对数据进行清洗、转换和分析，数据应用层则提供数据可视化和应用服务。
大数据平台的建设需要综合考虑硬件设施、软件工具、人员技能和业务需求等方面因素。企业可以选择自建大数据平台，也可以采用云计算服务提供商提供的大数据解决方案，根据实际情况选择适合自身发展的方式。
随着大数据技术的不断发展和创新，大数据平台也在不断演进和完善。未来，随着人工智能、物联网、区块链等新兴技术的融合，大数据平台将扮演更加重要的角色，为企业创造更大的价值和竞争优势。
总之，大数据平台作为企业数据管理和分析的重要基础设施，对于提升企业的竞争力和创新能力至关重要。构建一个稳定高效的大数据平台，需要全面考虑技术、业务、安全等方面因素，确保平台能够满足企业不断增长的数据需求，助力企业实现可持续发展。
七、胖大舌的概述？
有些患者由于肥胖，口腔肌肉会相应肥胖，导致舌活动空间减少，舌体肥大，两侧颊肌肥大，舌两侧牙印，舌活动受限，导致舌头发胖。在这种情况下，患者应调整饮食结构，多运动，多减肥，使舌头有正常的活动空间，这也有利于食物的咀嚼和吞咽，有利于健康。
八、大正时代的概述？
近代日本1912——1926年这段时间被称为“大正时代”
明治天皇于明治四十五年（1912)七月三十日驾崩.皇太子嘉仁亲王践祚,改元大正,是为大正天皇,自此，进入大正时代.“大正”一词出自《易经》第十九卦中的“临，刚浸而长。说而顺，刚中而应，大亨以正，天之道也。”大正这一年号过去曾四次被选为候补，于明治改元时被采用。按《大正天皇实录》，同时尚有“天兴”“兴化”为元号后补，而采“大正”为用。
九、大数据分析概述
在当今信息爆炸的时代，大数据分析已成为各行各业不可或缺的重要工具。本文将对大数据分析概述进行深入探讨，介绍其基本概念、应用场景以及未来发展趋势。
大数据分析概念
大数据指的是规模庞大、类型繁多且处理速度快到难以使用传统数据库工具进行捕捉、管理和处理的数据集合。而大数据分析则是指利用各种数据分析工具和技术对大数据进行挖掘、处理、分析和解释，以获得有价值的信息和洞察。
大数据分析通常涉及数据的收集、清洗、存储、处理、分析和可视化，以便从中发现规律、趋势或隐藏的模式，为组织决策提供支持和指导。
大数据分析的应用场景
大数据分析应用于各行各业，下面将介绍几个典型的应用场景：
- 市场营销：企业可以通过对大数据的分析，了解消费者的喜好、行为模式和需求，从而制定有针对性的营销策略。
- 金融领域：银行和保险公司可以利用大数据分析来识别潜在的欺诈行为，评估风险，以及精准定价。
- 医疗保健：医疗机构可以借助大数据分析来提高诊断的准确性，预测疾病的发展趋势，以及个性化治疗方案。
- 智慧城市：城市可以利用大数据分析优化交通流动、提升环境监测、改善公共服务等方面，打造智慧城市。
大数据分析的未来发展趋势
随着技术的不断进步和数据量的不断增长，大数据分析领域也在不断发展和演变。未来几个方面可能是大数据分析的发展趋势：
- 更加智能化：人工智能和机器学习技术将为大数据分析提供更加智能的分析工具，帮助用户更好地理解数据。
- 实时分析：随着物联网技术的普及和发展，大数据分析将更加注重实时数据分析，以更好地满足实时决策的需求。
- 数据安全：随着数据泄露和隐私问题的日益凸显，大数据分析将更加关注数据安全和隐私保护。
- 跨界应用：大数据分析将与其他领域结合，如人工智能、区块链等，实现更多样化、深度融合的应用。
总的来说，大数据分析作为一个不断演进的领域，将在未来发展中发挥越来越重要的作用，为各行各业带来更多的机遇和挑战。
十、数据库系统概述发表时间？
《数据库系统概念》是2006年10月01日由机械工业出版社出版发行的图书，作者是希尔伯沙茨。本书主要讲述了数据模型、基于对象的数据库和XML、数据存储和查询、事务管理、体系结构等方面的内容。