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关系型DB从0到1——基于Java语言的简易数据库 本项目初步练习实现一个基于Java语言的简易关系型数据库，用于学习关系型数据库（如Mysql）的设计理念，核心核心，基本算法。 涉及缓存，数据容量存储结构（B +树），锁，事务，优化器，重做/撤消日志等核心原理。 1.关系数据结构基本定义 添加数据库，表，行，细分等基础定义 2.数据持久化 每一个表存储成为一个物理磁盘文件，通过表数据变多，一个表对应的物理磁盘文件可以无限变大，全部读取到内存中肯定是不可取的，编写程序时应每次磁盘IO读取一个数据块，操作系统与磁盘一般以4k为以页的单位来交互的，因此我们读写数据也以4KB page为基本单位。 添加文件，页，表结构描述等定义的添加表文件（DbFile）的方法：writePageToDisk，readPageFromDisk，实现从表的磁盘文件中写入页面数据，读取页面数据 完成单例dataBa

基于关系型贷款的大银行对小企业的贷款定价研究

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随着高校采购任务的剧增, 采购业务积累了大量的电子文档资料, 原一站式采购管理平台的文档管理功能已经无法满足现有的工作需要. 综合分析现有文件和资料管理的需求, 并根据文档实际生命周期的业务流程, 确定了系统功能模块的划分. 利用模型驱动工程思想建立系统的对象模型, 使用Rational建模工具建立系统类图和时序图来描述系统整体架构和业务逻辑, 选择轻量级Flask框架模型进行研发, 采用文档型数据库MongoDB解决大并发量和数据服务器的读写压力, 为今后大数据分析提供保障提出PyPDF方法解决PDF元数据提取功能. 最终解决了电子文档流转最后归档环节缺乏信息化管理的问题.

目前大部分隐私保护关系型数据发布算法均未能有效兼顾算法效率和发布数据的可用性.从空间多维划分的角度研究关系型数据发布中的隐私保护问题，发现前期研究提出的基于子空间划分的隐私保护最优k-匿名动态规划算法（k-ASPDP）可适用于多种隐私保护机制，进而设计出一种基于多维划分的隐私保护关系型数据发布动态规划算法框架Bottom-Up MG，并针对动态规划算法k-ASPDP空间复杂度较大的不足，提出一个空间可扩展性强的混合k-匿名化算法k-ASPDP+.实验分别对以l-多样性为隐私保护机制的Bottom-Up M

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