79、XML查询处理算法性能对比与高效评估策略

XML查询处理算法性能对比与高效评估策略

在XML查询处理领域,有两个关键的研究方向值得关注,一是XML到SQL的查询映射算法,二是在树无关的关系型数据库管理系统(RDBMS)中高效评估XML分支查询的最近公共祖先(NCA)。下面将详细介绍相关算法及其性能对比,以及NCA-twiglet的评估策略。

XML到SQL查询映射算法实验研究

为了对比ID - XMLToSQL算法和SQLGen算法的性能,进行了一系列实验。
1. 实验环境与数据
- 硬件环境 :使用配备2.4 GHz处理器和1 GB主内存的奔腾IV计算机。
- 软件环境 :采用Java软件开发工具包运行实验,并在实验过程中尽量减少系统资源的使用,以获得更真实的结果。
- 数据集 :选用XMark基准的auction.xml文档作为数据集,该文档的DTD包含多个循环,适合用于实验。测试XML文档中的元素数量为73,740。
2. 测试查询集
选择了九个具有特定特征的递归查询作为测试集,所有查询都包含后代轴‘//’,并返回XML模式中循环内的元素。具体查询如下表所示:
| 查询 | 查询定义 |
| — | — |
| Q1 | /site/categories/category/description//parlist |
| Q2 | //text |
| Q3 | //parlist |
| Q4 | //asia//listite

这个是完整源码 python实现 Django 【python毕业设计】基于Python的天气预报(天气预测分析)(Django+sklearn机器学习+selenium爬虫)可视化系统.zip 源码+论文+sql脚本 完整版 数据库是mysql 本研究旨在开发一个基于Python的天气预报可视化系统,该系统结合了Django框架、sklearn机器学习库和Selenium爬虫技术,实现对天气数据的收集、分析和可视化。首先,我们使用Selenium爬虫技术从多个天气数据网站实时抓取气象数据,包括温度、湿度、气压、风速等多项指标。这些数据经过清洗和预处理后本研究旨在开发一个基于Python的天气预报可视化系统,该系统结合了Django框架、sklearn机器学习库和Selenium爬虫技术,实现对天气数据的收集、分析和可视化。首先,我们使用Selenium爬虫技术从多个天气数据网站实时抓取气象数据,包括温度、湿度、气压、风速等多项指标。这些数据经过清洗和预处理后,将其存储在后端数据库中,以供后续分析。 其次,采用s,将其存储在后端数据库中,以供后续分析。 其次,采用sklearn机器学习库构建预测模型,通过时间序列分析和回归方法,对未来天气情况进行预测。我们利用以往的数据训练模型,以提高预测的准确性。通过交叉验证和超参数优化等技术手段,我们优化了模型性能,确保其在实际应用中的有效性和可靠性。 最后,基于Django框架开发前端展示系统,实现天气预报的可视化。用户可以通过友好的界面查询实时天气信息和未来几天内的天气预测。系统还提供多种图表类型,包括折线图和柱状图,帮助用户直观理解天气变化趋势。 本研究的成果为天气预报领域提供了一种新的技术解决方案,不仅增强了数据获取和处理的效率,还提升了用户体验。未来,该系统能够扩展至其他气象相关的应用场景,为大众提供更加准确和及时的气象服务。
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