Page ? * 学 习 目 标 ·理解元数据的概念,了解空间数据元数据所用到的概念 ·了解空间数据元数据的分类和标准 ·了解空间数据元数据的获取方法 ·弄清为什么在地理信息系统中使用元数据 ·说明空间数据元数据的应用 空间数据元数据 空间数据的元数据 一、元数据概念与分类 二、空间数据元数据所涉及的概念 三、空间数据元数据的标准 四、空间数据元数据的获取与管理 五、空间数据元数据的应用 一、元数据概念与分类 元数据(Metadata) “meta”是一希腊语词根,意思是“改变”,“Metadata”一词的原意是关于数据变化的描述。 一般都认为元数据就是 “关于数据的数据”,即关于数据的描述性数据信息。 在地理空间数据中,元数据说明数据内容、质量、状况和其他有关特征的背景信息。 (联想:纸质地图的元数据) 随着计算机技术和GIS技术发展,特别是网络通信技术的发展,空间数据共享日益普遍。 管理和访问大型数据集的复杂性正成为数据生产者和用户面临的突出问题。 在这种情况下,空间数据的内容、质量、状况等元数据信息变得更加重要。 地理信息元数据标准和操作工具已经成为空间空间数据基础设施的一个重要
2022-06-10 09:07:35 231KB 地理信息系统 空间数据
通用元数据管理工具安装使用手册 - 大气科学数据库
2022-06-06 18:05:45 8.8MB 数据库 文档资料 database
代码 元数据分析的广义典型相关分析代码代码 元数据分析的广义典型相关分析代码代码 元数据分析的广义典型相关分析代码代码 元数据分析的广义典型相关分析代码代码 元数据分析的广义典型相关分析代码代码 元数据分析的广义典型相关分析代码代码 元数据分析的广义典型相关分析代码代码 元数据分析的广义典型相关分析代码代码 元数据分析的广义典型相关分析代码代码 元数据分析的广义典型相关分析代码代码 元数据分析的广义典型相关分析代码代码 元数据分析的广义典型相关分析代码代码 元数据分析的广义典型相关分析代码代码 元数据分析的广义典型相关分析代码代码 元数据分析的广义典型相关分析代码代码 元数据分析的广义典型相关分析代码代码 元数据分析的广义典型相关分析代码代码 元数据分析的广义典型相关分析代码代码 元数据分析的广义典型相关分析代码代码 元数据分析的广义典型相关分析代码代码 元数据分析的广义典型相关分析代码代码 元数据分析的广义典型相关分析代码代码 元数据分析的广义典型相关分析代码代码 元数据分析的广义典型相关分析代码代码 元数据分析的广义典型相关分析代码代码 元数据分析的广义典型相关分析代码代码 元数据
2022-06-05 09:06:08 1KB 文档资料 数据分析 数据挖掘
三维地质模型元数据标准(DD2019-12).pdf
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元数据及数据质量介绍.pptx
2022-05-31 19:04:20 3.92MB 文档资料
元数据管理标准规范:科技服务产品数据描述规范.doc
2022-05-24 22:03:25 674KB 文档资料 科技
OpenMovieDatabase.bundle, Plex媒体服务器的OpenMovieDatabase元数据代理 打开电影数据库 什么是打开的电影数据库?开放电影数据库是为电影和电视节目提供元数据的丛媒体服务器的元数据代理。 这里代理的当前版本适用于 Plex电影和电影和TheTVDB的电影数据库。如何安装打开的电影数据库?你可以安装打开的
2022-05-23 21:56:02 581KB 开源
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解决方法如下:    1、依次点击“开始”-“运行”。  2、在“运行”栏内输入     “C:\WINDOWS\Microsoft.NET\Framework\v2.0.50727\aspnet_regiis.exe -i ”(不含引号),然后点“确定”按钮。  3、出现的cmd窗口中显示“开始安装ASP.NET XXX”等内容,等待这个窗口自动关闭。   好了,到这里一般问题就解决了,如果尚未解决请参考下面的文章。来源:互联网。 装了VS2005再装IIS,结果出了些小问题 访问IIS元数据库失败 思考可能是次序出了问题,解决   1、打开CMD,进入 C:\WINDOWS\Mic
2022-05-23 14:57:30 34KB iis IS 元数据
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二、 实体建模 1、 创建解决方案
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电影_推荐系统 该项目存储库基于构建电影推荐系统克隆 数据集详细信息: 提及用于构建此推荐引擎的数据集如下: 使用的数据集: MovieLens数据集 下载数据集:从以下链接下载数据集 下载Kaggle上托管的MovieLens数据集,然后使用 从其官方网站下载MovieLens数据集,然后使用 数据集文件格式: CSV文件(以逗号分隔的值)。 注意:将数据集下载并保存在input_data文件夹中 数据集类型: 完整的数据集:该数据集包含26,000,000个评分和270,000个用户将750,000个标签应用程序应用于45,000部电影。 包括在1,100个标签中具有1200万相关分数的标签基因组数据。 注意:我们将使用完整数据集为电影建立一个简单的建议。 小型数据集:该数据集包含100,000个评分和1,700个标签应用程序,这些应用程序由700位用户应用于9,000部电影。
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