70、Access数据库创建与操作全指南

Access数据库创建与操作全指南

1 关系型数据库管理系统(DBMS)的功能

关系型数据库管理系统(DBMS)具备多种强大功能,为数据管理提供了全面的支持:
- 创建数据库结构 :允许用户创建包含字段、表格以及表格关系的数据库结构。
- 数据记录操作 :能够轻松添加新记录、修改现有记录的字段值以及删除记录。
- 内置查询语言 :拥有内置的查询语言,可让用户立即获得关于数据问题的答案。
- 报告生成器 :包含内置的报告生成器,能根据数据生成专业格式的报告。
- 数据库保护 :通过安全、控制和恢复功能保护数据库。

以查塔姆社区健康服务中心为例,关系型DBMS使不同部门的用户能够共享相同的数据。多个用户可以同时向数据库中输入数据,也能检索和分析其他用户输入的数据。例如,该中心的数据库中只有一份“就诊”表,所有员工都可以使用它来访问就诊信息。

与其他软件程序(如电子表格程序)不同,DBMS能够处理大量数据,并可用于创建多个表格之间的关系。例如,每个Access数据库的大小可达2GB,最多可包含32,768个对象(如表、报告等),并且最多可同时有255人使用该数据库。

2 启动Access并创建数据库

2.1 启动Access

启动Access的步骤如下:
1. 若有必要,显示Windows开始屏幕。如果使用Windows 7系统,点击任务栏上的“开始”按钮。
2.

内容概要:本文介绍了ENVI Deep Learning V1.0的操作教程,重点讲解了如何利用ENVI软件进行深度学习模型的训练应用,以实现遥感图像中特定目标(如集装箱)的自动提取。教程涵盖了从数据准备、标签图像创建、模型初始化训练,到执行分类及结果优化的完整流程,并介绍了精度评价通过ENVI Modeler实现一键化建模的方法。系统基于TensorFlow框架,采用ENVINet5(U-Net变体)架构,支持通过点、线、面ROI或分类图生成标签数据,适用于多/高光谱影像的单一类别特征提取。; 适合人群:具备遥感图像处理基础,熟悉ENVI软件操作,从事地理信息、测绘、环境监测等相关领域的技术人员或研究人员,尤其是希望将深度学习技术应用于遥感目标识别的初学者实践者。; 使用场景及目标:①在遥感影像中自动识别和提取特定地物目标(如车辆、建筑、道路、集装箱等);②掌握ENVI环境下深度学习模型的训练流程关键参数设置(如Patch Size、Epochs、Class Weight等);③通过模型调优结果反馈提升分类精度,实现高效自动化信息提取。; 阅读建议:建议结合实际遥感项目边学边练,重点关注标签数据制作、模型参数配置结果后处理环节,充分利用ENVI Modeler进行自动化建模参数优化,同时注意软硬件环境(特别是NVIDIA GPU)的配置要求以保障训练效率。
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