14、高效处理外部数据:Access 全攻略

高效处理外部数据:Access 全攻略

在数据管理的领域中,Access 凭借其强大的外部数据处理能力脱颖而出。它允许用户从多种数据源导入数据,如其他 Access 数据库、Excel 文件,甚至是纯文本文件,同时也支持将数据导出为不同格式。下面将详细介绍如何在 Access 中进行各种外部数据的导入和导出操作。

1. 导入 Excel 工作表

若要将 Excel 工作表中的数据导入到 Access 中,可按以下步骤操作:
1. 在“外部数据”选项卡的“导入”组中,点击“Excel”。此时会弹出“获取外部数据 - Excel 电子表格”对话框。
2. 在“文件名”框中输入文件的路径和名称,也可以点击“浏览”按钮来查找文件。
3. 选择“将源数据导入当前数据库的新表中”。
4. 点击“确定”,随后“导入电子表格向导”将启动。
5. 选择要导入的工作表,会出现该工作表数据的预览,也可以选择从命名区域导入。
6. 点击“下一步”。
7. 如果第一行包含列标题,勾选相应的复选框。
8. 再次点击“下一步”。
9. 选择所需的数据类型,也可以更改第一个字段的字段名。
10. 确定字段是否需要索引以及是否允许重复值,还可以排除某个字段不进行导入。
11. 依次设置所有字段后,点击“下一步”。
12. 若导入的数据中已有可作为主键的字段,从下拉列表中选择该字段;也可以让向导创建一个新的主键字段,或者选择不使用主键。
13. 点击“下一步”。
14. 输入表的名称,默认名称为工作表的标签名。
15. 点击“完成”,最后点击“关闭”。

在导入 Exc

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与应用,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、模型初始化与训练,到执行分类及结果优化的完整流程,并介绍了精度评价与通过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与实践者。; 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与关键参数设置(如Patch Size、Epochs、Class Weight等);③通过模型调优与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、模型参数配置与结果后处理环节,充分利用ENVI Modeler进行自动化建模与参数优化,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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