Giới Thiệu SQL Server 2008

Log InSign Up

• Log In
• Sign Up
• more
• • About
  • Press
  • Papers
  • Terms
  • Privacy
  • Copyright
  • We're Hiring!
  • Help Center
  • less

Outline

keyboard_arrow_downTitleAbstractReferencesdownload

Download Free PDF

Download Free PDFGiới Thiệu SQL Server 2008Hồng Nhung Lêvisibility

…

description

161 pages

descriptionSee full PDFdownloadDownload PDF bookmarkSave to LibraryshareShareclose

Sign up for access to the world's latest research

Sign up for freearrow_forwardcheckGet notified about relevant paperscheckSave papers to use in your researchcheckJoin the discussion with peerscheckTrack your impact

Abstract

Trong một thế giới dữ liệu ngày nay, dữ liệu và các hệ thống quản lý dữ liệu đó cần phải luôn luôn được bảo đảm và ở trạng thái có sẵn. SQL Server 2008 cho phép các nhà phát triển giảm được sự phức tạp của cơ sở hạ tầng trong khi đó vẫn bảo đảm cung cấp một nền tảng dữ liệu doanh nghiệp có khả năng bảo mật, khả năng mở rộng và quản lý tốt hơn, cùng với thời gian chết của ứng dụng giảm. Những điểm mới của SQL server 2008:  Nền tảng cho các nhiệm vụ then chốt-SQL Server 2008 cho phép các tổ chức có thể chạy hầu hết các ứng dụng phức tạp của họ trên một nền tảng an toàn, tin cậy và có khả năng mở rộng. Bên cạnh đó còn giảm được sự phức tạp trong việc quản lý cơ sở hạ tầng dữ liệu. SQL Server 2008 cung cấp một nền tảng tin cậy và an toàn bằng cách bảo đảm những thông tin có giá trị trong các ứng dụng đang tồn tại và nâng cao khả năng sẵn có của dữ liệu. SQL Server 2008 giới thiệu một cơ chế quản lý cách tân dựa trên chính sách, cơ chế này cho phép các chính sách có thể được định nghĩa quản trị tự động cho các thực thể máy chủ trên một hoặc nhiều máy chủ. Thêm vào đó, SQL Server 2008 cho phép thi hành truy vấn dự báo với một nền tảng tối ưu.  Sự phát triển động-SQL Server 2008 cùng với .NET Framework đã giảm được sự phức tạp trong việc phát triển các ứng dụng mới. ADO.NET Entity Framework cho Kết thúc chương này các bạn có thể :  Trình bày được các khái niệm cơ bản SQL Server 2008  Mô tả được các thành phần và kiến trúc SQL Server 2008.  Thực hành được cách tạo cơ sở dữ liệu, tạo bảng, tạo kết nối giữa các bảng…  Thực hành được sao lưu và phục hồi cơ sở dữ liệu.

... Read moreSee full PDFdownloadDownload PDF

Loading Preview

Sorry, preview is currently unavailable. You can download the paper by clicking the button above.

References (2)

1. H 8.5 Viết code Store GetProducts Chú ý: kiểu dữ liệu dùng cho @CategoryID là SqlInt32 Bước 6: Deploy Store GetProducts Right click Project -> Deploy Trang 150
2. H 8.6 Deploy store Nếu kết nối được với Server, Visual Studio sẽ thông báo Deploy Succeeded. Nếu thất bại sẽ xuất thông báo trong mục Output: Deploy Failed. Bước 7 : Để thực thi store procedure vừa tạo chúng ta sẽ thực hiện trong SQL Server 2008. Chúng ta mở SQL Server Management Studio -> chọn New Query

Hồng Nhung LêaddFollowmailMessagePapers1Followers11View all papers from Hồng Nhung Lêarrow_forward

Related papers

Chuyên san Dạy và Học - số 38 - Hòa nhậpĐào Thị Hải Yến

2021

Quý độc giả thân mến,Khi nhắc tới đa dạng và bao hàm trong giáo dục, bên cạnh vấn đề về sắc tộc, xuất xứ, giới tính, còn một khía cạnh nữa đáng quan tâm là “đa dạng hệ thần kinh” (neurodiversity). Đa dạng hệ thần kinh là một phong trào khởi đầu bởi nhà xã hội học Judy Singer, với nỗ lực chuyển hướng cách nhìn nhận về các rối loạn phát triển thần kinh (như tự kỷ và tăng động giảm chú ý) từ một góc nhìn bệnh lý sang một mô hình xã hội. Mặc dù còn nhiều tranh luận xoay quanh phong trào cũng như thuật ngữ này, sự ra đời của nó đã mang tới một khẳng định tất cả chúng ta cần phải suy ngẫm: liệu rằng các vấn đề rối loạn phát triển là những ‘căn bệnh’ khó chữa hay do xã hội này đang đặt ra các tiêu chuẩn khiến cho những cá thể “khác biệt” đó không thể hòa nhập vào?Lấy cảm hứng từ chủ đề này, BBT Lộn xộn xin được gửi tới quý độc giả Dạy & Học số 39 với tựa đề “Hòa nhập”. Trong bối cảnh các dịch vụ chuyên nghiệp dành cho các cá nhân có rối loạn phát triển thần kinh còn chưa phát triển và dễ t...

downloadDownload free PDFView PDFchevron_rightPhân Loại Câu Hỏi Tiếng Việt Ứng Dụng Cho Hệ Thống Hỏi Đáp MởThuý Ngân

FAIR - NGHIÊN CỨU CƠ BẢN VÀ ỨNG DỤNG CÔNG NGHỆ THÔNG TIN - 2017

Phân loại câu hỏi là một thành phần quan trọng trong các hệ thống hỏi đáp, đặc biệt là hệ thống hỏi đáp mở (Opendomain question answering system). Phân loại câu hỏi giúp xác định đối tượng cần tìm kiếm và phạm vi kiến thức của câu trả lời. Do đó độ chính xác của bộ phân loại câu hỏi ảnh hưởng nhiều đến chất lượng của một hệ thống hỏi đáp mở. Trong bài báo này, chúng tôi trình bày phương pháp phân loại câu hỏi tiếng Việt sử dụng kết hợp các phương pháp túi từ, từ khóa và quan hệ phụ thuộc. Chúng tôi tiến hành thử nghiệm phương pháp trên 2 bộ câu hỏi: bộ câu hỏi TREC tiếng Việt và bộ câu hỏi do chúng tôi tự xây dựng. Kết quả thử nghiệm cho ra hệ thống phân loại câu hỏi có độ chính xác ở lớp thô(Coarse) là 85.4% và lớp mịn(Fine-Grained) là 70.2%. Hệ thống cũng xây dựng được bộ dữ liệu được đặt tên là UIT-OQA. Bộ dữ liệu gồm 1,416 câu hỏi phù hợp với các nghiên cứu về phân loại câu hỏi và hệ thống hỏi đáp trên ngôn ngữ Tiếng Việt. Từ khóa: Open-domainquestion answering, hệ thống hỏi đáp mở, quan hệ phụ thuộc, túi từ.

downloadDownload free PDFView PDFchevron_rightContext Input Process Product (Cipp): Model Evaluasi Layanan InformasiSiti Muyana

2017

Pengembangan model layanan evaluasi berbasis context input process product (CIPP) merupakan salah satu bentuk solusi dari permasalahan guru BK dalam melaksanakan evaluasi terkait dengan layanan informasi yang telah dilakukan. Pengembangan model CIPP ini muncul karena kurang pahamnya guru BK dalam melakukan evaluasi sehingga menyebabkan kesulitan untuk mengetahui keberhasilan pelaksanaan layanan informasi di sekolah, lemahnya akuntabilitas dan kesulitan untuk melakukan perbaikan serta pengembangan. Melalui model context input process product (CIPP) ini, evaluasi layanan informasi dapat dilakukan secara komprehensif.

downloadDownload free PDFView PDFchevron_rightTái Nhận Dạng Phương Tiện Giao Thông Sử Dụng Mạng Kết Hợp Các Đặc Trưng Học Sâunguyễn bảo khang

KỶ YẾU HỘI NGHỊ KHOA HỌC CÔNG NGHỆ QUỐC GIA LẦN THỨ XI NGHIÊN CỨU CƠ BẢN VÀ ỨNG DỤNG CÔNG NGHỆ THÔNG TIN, 2018

Công trình này nghiên cứu về bài toán tái nhận dạng phương tiện giao thông. Cho một ảnh phương tiện, nhiệm vụ bài toán tái nhận dạng phương tiện giao thông là tìm kiếm trong tập dữ liệu các phương tiện có cùng định danh với phương tiện trong ảnh. Đây là một bài toán đang nhận được rất nhiều sự quan tâm của cộng đồng vì khả năng ứng dụng của nó, đặc biệt trong các hệ thống camera giám sát giao thông. Trong bài báo này, chúng tôi tập trung nghiên cứu về các đặc trưng được dùng biểu diễn phương tiện và các kết quả thử nghiệm sẽ được đánh giá trên bộ dữ liệu VeRi-776, đây là bộ dữ liệu chuyên phục vụ bài toán tái nhận dạng phương tiện giao thông. Với mục tiêu kết hợp các đặc trưng học sâu nhằm cải thiện hiệu quả tìm kiếm phương tiện và lưu trữ đặc trưng, chúng tôi đã thực hiện một vài thử nghiệm trên hai loại đặc trưng VGG16, Vcolor và thiết kế một mạng nơron để kết hợp hai đặc trưng trên. Các kết quả thực nghiệm cho thấy, đặc trưng được rút trích từ mạng nơron được đề xuất không những có hiệu quả cao hơn so với các đặc trưng riêng biệt mà còn giảm được số chiều của đặc trưng cần lưu trữ đến 3 lần.

downloadDownload free PDFView PDFchevron_rightHệ Thống Gợi Ý Sử Dụng Thuật Toán Tối Ưu Bầy Đàn08.Trần Đình Khang

FAIR - NGHIÊN CỨU CƠ BẢN VÀ ỨNG DỤNG CÔNG NGHỆ THÔNG TIN 2015, 2016

Kỹ thuật lọc cộng tác (Collaborative Filtering -CF) là một kỹ thuật gợi ý phổ biến nhất được sử dụng nhiều trong các hệ thống gợi ý đã được tích hợp trong các website thương mại điện tử (chẳng hạn như amazon.com, barnesandnoble.com, Yahoo! news, TripAdvisor.com). Kỹ thuật CF dựa trên giả thiết rằng những người dùng (user) có cùng sở thích thì sẽ quan tâm một tập item tương tự. Phương pháp phân cụm lọc cộng tác (Iterative Clustered CF -ICCF) và lặp cộng tác tối ưu trọng số sử dụng thuật toán PSO (PSO-Feature Weighted) thể hiện tính hiệu quả cho hệ gợi ý mà giá trị đánh giá thuộc trong tập {1, 2,…, 5}. Tuy nhiên, các kỹ thuật đó không thể trực tiếp áp dụng cho các hệ thống gợi ý trong thực tế mà giá trị đánh giá trong tập {0, 1}. Do vậy, bài báo này đề xuất việc cải tiến hai phương pháp ICCF và PSO-Feature Weighted để có thể áp dụng được cho các hệ gợi ý mà giá trị đánh giá thuộc tập {0, 1}. Kết quả thực nghiệm của hai phương pháp mà chúng tôi đưa ra áp dụng trên bộ dữ liệu hệ gợi ý công việc cho thấy độ chính xác mô hình dự đoán có cải thiện rõ rệt so với phương pháp CF truyền thống đồng thời cũng giải quyết được vấn đề dữ liệu thưa mà phương pháp CF thường gặp phải.

downloadDownload free PDFView PDFchevron_right

• Explore
• Papers
• Topics

• Features
• Mentions
• Analytics
• PDF Packages
• Advanced Search
• Search Alerts

• Journals
• Academia.edu Journals
• My submissions
• Reviewer Hub
• Why publish with us
• Testimonials

• Company
• About
• Careers
• Press
• Help Center
• Terms
• Privacy
• Copyright
• Content Policy

580 California St., Suite 400San Francisco, CA, 94104© 2026 Academia. All rights reserved