یارا فایل

مرجع دانلود انواع فایل

یارا فایل

مرجع دانلود انواع فایل

داده های GIS حوزه آبخیز اهر چای استان آذربایجان شرقی

اختصاصی از یارا فایل داده های GIS حوزه آبخیز اهر چای استان آذربایجان شرقی دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .
داده های GIS حوزه آبخیز اهر چای استان آذربایجان شرقی

 

داده های GIS حوزه آبخیز اهر چای استان آذربایجان شرقی

 

 

رودخانه اهر (اهرچای) از ارتفاعات پیرسقا سرچشه می گیره و در قسمت جنوبی شهرستان اهر به سمت شرق جریان پیدا می کنه. این رودخانه در مسیرش بعد از عبور از دهستان اوزمدل، حومه شهر اهر و نزدیکی آبادی لر در دهستان ورگهان، به رودخانه قره سو که از مشگین شهر رو به جنوب جریان داره، می پیونده.

 

این رودخانه با طول ۲۴۰ کیلومتر بعد از عبور از دهستان های گرما دوز، ورگهان و یافت، سرانجام بعد از مشروب ساختن اراضی زراعی روستاهای هم جوار، در اصلاندوز به ارس می ریزه.

فایل GIS موجود در قالب ژئودیتابیس می­باشند.

  1. نقشه مرز حوزه آبخیز مردق چای
  2. نقشه دهستان های موجود در داخل حوزه آبخیز مردق چای
  3. نقشه بخش های موجود در داخل حوزه آبخیز مردق چای
  4. نقشه کاربری اراضی حوزه آبخیز مردق چای
  5. نقشه نقاط روستایی موجود در داخل حوزه آبخیز مردق چای
  6. نقشه زمین شناسی حوزه آبخیز مردق چای
  7. نقشه خاک شناسی حوزه آبخیز مردق چای
  8. نقشه خطوط توپوگرافی حوزه آبخیز مردق چای
  9. نقشه آبراهه های حوزه آبخیز مردق چای
  10. نقشه معابر و راهای حوزه آبخیز مردق چای
  11. نقشه گسل های موجود در موجود در داخل حوزه آبخیز مردق چای
  12. نقشه نقاط باران سنج های حوزه آبخیز مردق چای
  13. نقشه نقاط ایستگاهای کیماتولوژی موجود در حوزه آبخیز مردق چای
  14. نقشه نقاط ایستگاه های هیدرومتری حوزه آبخیز مردق چای
  15. نقشه نقاط landslid حوزه آبخیز مردق چای
  16. نقشه زیر حوزه های حوزه آبخیز مردق چای

 


 


دانلود با لینک مستقیم


داده های GIS حوزه آبخیز اهر چای استان آذربایجان شرقی

ابزار تحلیل داده

اختصاصی از یارا فایل ابزار تحلیل داده دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

لینک دانلود و خرید پایین توضیحات

فرمت فایل word  و قابل ویرایش و پرینت

تعداد صفحات: 14

 

ابزار تحلیل داده

اندازه گیری عبارت است از اختصاص دادن اعداد به مقادیرمختلف از صفات بر حسب قواعد معین که صحت آنها را می توان از راه آزمایش بررسی کرد.

اندازه گیری فرایند تخصیص دادن قاعده مند اعداد به رویدادها یا اشیائی مانند پاسخ سوال ها یا رفتارهای مشاهده شده است.

مقیاس هایی که برای توصیف و اندازه گیری صفات و خصایص مختلف افراد مورد استفاده قرار می گیرند شامل مقیاس های اسمی، رتبه ای، فاصله ای و نسبی هستند.

عبارت است از شناسایی، نامگذاری، مقایسه، توصیف و ثبت آنچه روی می دهد. برای مشاهده مستقیم رفتار، محقق باید به توصیف ویژگی های «واحدهای رفتاری» یا «واحد مورد مشاهده» بپردازد.

-دربرگیرنده حداقل یک ملاک روشن و مشخص باشد تا به کمک آن بتوان حضور یا عدم حضور آن رفتار را تشخیص داد.

- بهتر است که تعداد واحدهای مورد مشاهده را متعدد انتخاب کنیم.

- باید از طبقه بندی کردن انتزاعی در شروع مشاهده اجتناب کرد.

- هر واحد مورد مشاهده باید تعریف شود و مشخص باشد.

- مشاهده گر باید تعداد محدودی از واحدهای رفتاری را که مربوط به هدف های تحقیق هستند مورد مشاهده قرار دهد.

- مشاهده گر باید فراوانی یک رفتار ویژه در یک واحد زمانی را ثبت کند.

- مشاهده گر به مدت زمان یک رفتار ویژه توجه دارد.

مصاحبه یکی از ابزارهای جمع آوری اطلاعات محسوب می شود. این ابزار گردآوری اطلاعات، امکان برقراری تماس مستقیم با مصاحبه شونده را فراهم می آورد و با کمک آن می توان به ارزیابی عمیق تر ادراک ها، نگرش ها، علائق و آرزوهای آزمودنی ها پرداخت.

- سازمان یافته

- نیمه سازمان یافته

- سازمان نایافته

معمولا در جمع آوری اطلاعات به ویژه در پژوهش های کمّی از آزمون های روان شناختی استفاده می شود. در بسیاری از پژوهش ها آزمون های موجود یا مقیاس ها استفاده می شود.

آزمون های هوش

آزمون های استعداد

آزمون های پیشرفت

آزمون های شخصیت

آزمون های انگیزش و رغبت

از جمله ابزار گردآوری اطلاعات، مقیاس های اندازه گیری نگرش است. به طور کلی مقیاس ها برای سنجش نگرش ها، قضاوت ها، عقاید و سایر خصیصه هایی که به آسانی قابل اندازه گیری نیستند، به کار می رود.

برای اندازه گیری نگرش ها می توان از مقیاس هایی استفاده کرد، مهمترین آنها عبارتند از:

مقیاس لیکرت

مقیاس ثرستون

مقیاس افتراق معنایی

مقیاس گاتمنن

مقیاس لیکرت از مجموعه ای منظم از گویه ها (سنجه ها) ساخته می شود. این گویه ها حالات خاصی از پدیده مورد اندازه گیری را به صورت گویه هایی عرضه می کند. برای تدوین گویه معمولا از عبارت مساعد و نامساعد درباره پدیده مورد اندازه گیری استفاده می شود.

مقیاس سنجش نگرش ریاضی

ریاضی برای من مهم است.

دانستن ریاضی به من کمک می کندتا زندگی خوبی داشته باشم.

مطمن هستم که می توانم ریاضی را یاد بگیرم

ریاضی برای من مهم است.

در ریاضی خوب نیستم.

من در حل مسائل ریاضی نمونه هستم.

تمام موضوعات درسی به جزء ریاضی را می توانم خوب یاد بگیرم.

مقیاس سنجش نگرش ریاضی( ادامه)

ریاضی را مطالعه می کنم چون آن را مهم می دانم.

اگر گرفتن واحد های ریاضی اختیاری باشد باز مایل هستم واحد های بیشتری را بگیرم.

ریاضی درس بسیار ارزشمندی است.

فکر نمی کنم که بعد از اتمام دبیرستان ، ریاضی خیلی مورد استفاده قرار بگیرد.

فکر میکنم می توانم مسائل ریاضی را حل بکنم.

ساختن مقیاس دانش آموزان نسبت به درس ریاضی را مورد توجه قرار می دهیم.

عکس العمل عاطفی نسبت به درس ریاضی، (حل مسائل ریاضی مرا عصبانی می کند) و نظر دانش آموز درباره توانایی خود در درس ریاضی، (من در ریاضیات قوی هستم)، دو مقوله تشکیل دهنده نگرش سنج هستند.

1- انتخاب مقوله های تشکیل دهنده پدیده مورد اندازه گیری و تدوین گویه ها

2- اجرای مقدماتی گویه ها در یک نمونه تصادفی از پاسخ دهنده ها

3- محاسبه نمره کل برای هر پاسخ دهنده

4- تعیین توان افتراقی گویه ها

5- انتخاب گویه های برگزیده

6- تعیین ضریب پایایی مقیاس

دو ویژگی اساسی ابزارهای اندازه گیری که باید مورد توجه قرار گیرد، پایایی و روایی است.

پایایی با این امر سر و کار دارد که ابزار اندازه گیری در شرایط یکسان تا چه اندازه نتایج یکسانی به دست می دهد. به عبارت دیگر، «همبستگی میان یک مجموعه از نمرات


دانلود با لینک مستقیم


ابزار تحلیل داده

دانلود تحقیق نگاهی بر داده کاوی و کشف قوانین وابستگی

اختصاصی از یارا فایل دانلود تحقیق نگاهی بر داده کاوی و کشف قوانین وابستگی دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

دانلود تحقیق نگاهی بر داده کاوی و کشف قوانین وابستگی


دانلود تحقیق نگاهی بر داده کاوی و کشف قوانین وابستگی

دسته بندی : کامپیوتر _ فناوری اطلاعات ،

فرمت فایل:  ورد ( قابلیت ویرایش و آماده چاپ

 


 قسمتی از محتوای متن ...

تعداد صفحات : 45 صفحه

باسمه تعالی نگاهی بر داده کاوی و کشف قوانین وابستگی چکیده: با افزایش سیستمهای کامپیوتر و گسترش تکنولوژی اطلاعات , بحث اصلی در علم کامپیوتر از چگونگی جمع آوری اطلاعات به نحوه استفاده از اطلاعات منتقل شده است .
سیستمهای داده کاوی ,این امکان را به کاربر می دهند که بتواند انبوه داده های جمع آوری شده را تفسیر کنند و دانش نهفته در آن را استخراج نمایند .
داده کاوی به هر نوع کشف دانش و یا الگوی پنهان در پایگاه داده ها اطلاق می شود .
امروزه داده کاوی به عنوان یکی از مهمترین مسائل هوش مصنوعی و پایگاه داده ، محققان بسیاری را به خود جذب کرده است .
در این تحقیق ابتدا نگاه کلی بر داده کاوی ، استراتژیهای داده کاوی و.
.
.
داریم ، سپس مسأله کشف قوانین وابستگی در پایگاه داده را به تفضیل بررسی کردیم و نگاهی به الگوریتمهای موجود برای آن داشتیم .
سپس مسأله کشف قوانین وابستگی در پایگاه داده های پویا را مورد بحث قرار دادیم و الگوریتم های ارائه شده مربوطه را مطرح کردیم .
مقدمه : هدف از این اراِئه و تحقیق بررسی روشهای مطرح داده کاوی است .
داده کاوی هر نوع استخراج دانش و یا الگواز داده های موجود در پایگاه داده است که این دانشها و الگوها ضمنی و مستتر در داده ها هستند ,از داده کاوی می توان جهت امور رده بندی (Classification ) و تخمین (Estimation) ,پیش بینی (Prediction) و خوشه بندی (Clustering)استفاده کرد .
داده کاوی دارای محاسن فراوانی است .
از مهمترین آن محاسن کشف کردن دانش نهفته در سیستم است که به شناخت بهتر سیستم کمک می کند .
به عنوان مثال می توان به استفاده ترکیبی از روش خوشه بندی جهت تخصیص بودجه به دسته های مختلف از کتب اشاره کرد .
سیستمهای داده کاوی تقریبا از اوایل دهه 1990 مورد توجه قرار گرفتند .
علت این امر نیز آن بود که تا آن زمان سازمانها بیشتر در پی ایجاد سیستمهای عملیاتی کامپیوتری بودند که به وسیله آنها بتوانند داده های موجود در سازمان خود را سازماندهی کنند .
پس از ایجاد این سیستمها ,روزانه حجم زیادی از اطلاعات جمع آوری میشد که تفسیر کردن آنها از عهده انسان خارج بود .

  متن بالا فقط تکه هایی از محتوی متن مقاله میباشد که به صورت نمونه در این صفحه درج شدهاست.شما بعد از پرداخت آنلاین ،فایل را فورا دانلود نمایید 

 


  لطفا به نکات زیر در هنگام خرید دانلود مقاله :  توجه فرمایید.

  • در این مطلب،محتوی متن اولیه قرار داده شده است.
  • به علت اینکه امکان درج تصاویر استفاده شده در ورد وجود ندارد،در صورتی که مایل به دریافت  تصاویری از ان قبل از خرید هستید، می توانید با پشتیبانی تماس حاصل فرمایید.
  • پس از پرداخت هزینه ،ارسال آنی مقاله یا تحقیق مورد نظر خرید شده ، به ادرس ایمیل شما و لینک دانلود فایل برای شما نمایش داده خواهد شد.
  • در صورت  مشاهده  بهم ریختگی احتمالی در متون بالا ،دلیل آن کپی کردن این مطالب از داخل متن میباشد ودر فایل اصلی این ورد،به هیچ وجه بهم ریختگی وجود ندارد.
  • در صورتی که محتوی متن ورد داری جدول و یا عکس باشند در متون ورد قرار نخواهند گرفت.
  • هدف اصلی فروشگاه ، کمک به سیستم آموزشی میباشد.

 

    • توجه فرمایید که قیمت تحقیق و مقاله های این فروشگاه کمتر از 5000 تومان میباشد (به علت  اینکه بانک ها کمتر از 5تومان را انتقال نمیدهند) باید از کارت هایی استفاده نمایید که بتوان کمتر از مبلغ ذکر شده را پرداخت نمود.. در صورتی که نتوانستید پرداخت نمایید با پشتیبانی در تماس باشید،تا شمارا راهنمایی نمایند...

دانلود فایل   پرداخت آنلاین 


دانلود با لینک مستقیم


دانلود تحقیق نگاهی بر داده کاوی و کشف قوانین وابستگی

تحقیق و بررسی در مورد مدیریت پایگاه داده 22 ص

اختصاصی از یارا فایل تحقیق و بررسی در مورد مدیریت پایگاه داده 22 ص دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

لینک دانلود و خرید پایین توضیحات

فرمت فایل word  و قابل ویرایش و پرینت

تعداد صفحات: 22

 

تاریخچه

پایگاه داده‌ها در اولین روزهای پیدایش محاسبات الکترونیک به کار گرفته شدند. اما اکثر آنها برنامه‌های سفارشی‌ای بودند که برای دستیبابی به پایگاه داده‌های سفارشی نوشته می‌شدند . این سیستم‌ها بر خلاف سیستم‌های مدرنی که می‌توانند در پایگاه داده‌های مختلف به کار گرفته شوند، ارتباط تنگاتنگی با پایگاه  داده‌ها دارند. انواع پایگاه داده‌ها عبارتند از:

تعریف پایگاه داده

سیستم بانک اطلاعاتی یک سیستم ک مپیوتری نگهداری رکوردهاست در وا قع آن را می توان بعنوان یک قضیه الکترونیکی برای نگهداری دادها رکوردها در نظرگرفت.

تعریف دیگری از پایگاه داده:مجموعهای از دادهای پایدار که توسط سیستم های کاربردی موجود در موسسات مورد استفاده قرار می گیرد.

انواع پایگاه داده

1-پایگاه داده پیمایشی

2-پایگاه داده رابطه ای

3-پایگاه داده چند بعدی(سلسله مراتبی)

4-پایگاه داده شی گرائی

5- پایگاه داده شبکه های

پایگاه داده‌های پیمایشی

رشد کاربری کامپیوتر، پیدایش سیستم‌های پایگاه داده‌های همه منظوره را موجب گردید. و در اواسط  1960 چنین سیستم‌هایی در بخش تجاری به کار گرفته شد. چارلز بچ من، نویسنده یکی از چنین محصولاتی با نام  IDS، گروه  Database Task Group را بنیان نهاد که این گروه مسوول ایجاد و  استاندارد سازی COBOL شد. آنها در سال 1971 استاندارد خود را عرضه نمودند. این استاندارد Codasyle approach  نام داشت. این شیوه مبتنی بر پیمایش دستی مجموعه داده‌ها بود. هنگامی که پایگاه داده‌ها برای اولین بار برنامه را باز می‌کرد، به اولین رکورد در پایگاه داده‌ها  و به همین ترتیب نیز به سایر بخش‌های داده نیز اشاره می‌شد. برنامه نویس برای دسترسی به یک رکورد خاص مجبور بود تا این اشاره‌گرها  رابه ترتیب دنبال کند تا  به رکورد موردنظر برسد. در query های ساده مانند " یافتن تمام افرادی که در سوئد زندگی می‌کنند " باید برای جستجو در کل مجموعه داده‌ها  برنامه نویسی می‌شد و دستوری به نام find  وجود نداشت. شرکت IBM سیستم مدیریت پایگاه داده‌هایی به نام IMS داشت. این سیستم از نظر مفهوم مشابه codasyle  بود، اما برخلاف آن که از مدل شبکه‌ای استفاده می‌نمود، IMS  مدل سلسله مراتبی را به کار می‌برد.

پایگاه داده‌های رابطه‌ای

ادگار کاد که در شرکت آی‌بی‌ام کار می‌کرد در سال 1970 مقالاتی در زمینه شیوه جدیدی برای ساخت پایگاه داده‌ها نوشت. یکی از مقالات وی که Relational Model of Data for Shared Data Bank  نام داشت، به بررسی سیستم جدیدی برای ذخیره سازی و کار با پایگاه داده‌های بزرگ پرداخته بود. در این شیوه به جای اینکه رکورد به صورت رکوردهای free-form همانگونه که در روش codasyle آمده بود، ذخیره شوند، از جدولی با رکوردهایی با طول ثابت استفاده می‌شد.

چنین سیستمی برای ذخیره سازی پایگاه داده‌های پراکنده  و در جاییکه بعضی از داده‌های رکورد خالی هستند، کارآیی ندارد. مدل رابطه‌ای این مشکل را حل کرده است. بدین صورت که داده‌ها به یکسری جدول تقسیم می‌شوند و عناصر اختیاری از جدول اصلی خارج می‌گردند و در صورت نیاز در جدول قرار می‌گیرند. چنین سیستمی برای ردیابی اطلاعات کاربران، اسامی و نشانی آنان و غیره به کار می‌رود. داده‌ها در روش پیمایشی در یک رکورد جای می‌گیرند و آیتم‌هایی که مورد استفاده قرار نگیرند، در پایگاه داده‌ها نیز نخواهند بود. داده‌ها در شیوه رابطه‌ای در جداول جداگانه‌ای، مثلا جدول اسامی، جدول نشانی‌ها و غیره جای می‌گیرند. برقراری ارتباط بین اطلاعات نکته مهم در این سیستم است. درمدل رابطه‌ای بعضی از بیت‌های اطلاعات به عنوان کلید معرفی می‌شوند و منحصرا بیانگر رکورد خاصی هستند. هنگامی که اطلاعات کاربر جمع آوری می‌شود، می‌توان این اطلاعات را که در جداول اختیاری ذخیره می‌شوند، با جستجوی کلید مربوطه یافت.

پایگاه داده‌های چند بعدی


دانلود با لینک مستقیم


تحقیق و بررسی در مورد مدیریت پایگاه داده 22 ص

تحقیق و بررسی در مورد بازیافت داده (data Recovery)

اختصاصی از یارا فایل تحقیق و بررسی در مورد بازیافت داده (data Recovery) دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

لینک دانلود و خرید پایین توضیحات

فرمت فایل word  و قابل ویرایش و پرینت

تعداد صفحات: 42

 

بازیافت داده (data Recovery) چیست؟

در ساده‌ترین عبارت به data Recovery عملیات بازیافت داده از روی دیسک، دیسک درایور و هر وسیلة ذخیره‌سازی الکترونیکی دیگر (مانند یک آرایه درایو، data base، حافظه فلش و غیره) می‌گویند زمانی که داده دیگر بصورت نرمال قابل دسترس نمی‌باشد.

راههای زیادی برای ذخیره کرده داده وجود دارد: درایوهای سخت، دیسکهای قابل حمل، CDها یا DVDها، مهم نیست که این وسایل ذخیره‌سازی تا چه مقدار قابل اطمینان هستند زیرا عادی است که همة ابزارهای مکانیکی و الکترونیک اطلاعات خود را از دست بدهند. بطور کلی، غلتکهای مختلفی در مورد از بین رفتن و یا غیرقابل دسترس شدن داده وجود دارد به عنوان مثال فایلهایی که بصورت تصادفی حذف ده‌اند یا یک رمز فراموش شده. گاهی اوقات به علت بدشانسی یک ضربه به ابزار ذخیره‌سازی وارد می‌شود و ممکن است بصورت فیزیکی آن را بدون استفاده سازد و عواملی چون آتش‌سوزی، شکستن و دیگر خطرات. وقتی راههای نرمال برای دسترسی به داده از بین می‌رود بازیافت (Data Recovery) راهی است که ما مجدداً داده‌ها را ذخیره و قابل دسترسی سازیم.

‌ Data Recovery هم می تواند از راههای بسیار ساده امکان‌پذیر باشد و هم با راههایی که تعمیرات جامع و کارهای جزیی جهت Data Recovery نیاز دارد همراه باش در هر حال، انواع روشهای Data Recovery از یک سری عملیات عمومی برای بازیافت داده تشکیل شده‌اند.

سنجیدن: رسانه‌ها و فراهم کردن آنها یک هدف اولیه که ایجاد خطر می‌کند و بصورت بالقوه دارای عملیات Recovery می‌باشد.

تخمین زدن چه مقدار عملیات مورد بحث است و چه مقدار داده قابل بازیافت می‌باشد و چه راه‌حلی جهت این کار را لازم خواهد بود و بازیافت داده چه هزینه‌ای دارد.

تعمیر کردن از بین رفتن فیزیکی و الکتریکی که در رسانه‌ برای دسترسی به داده ممانعت ایجاد کند.

بازیافت‚ داده‌ها از طریق عملیات منطقی (نرم‌افزاری) که روی یک سری داده روی دیسک یا درایو پردازش می‌شوند.

تحلیل کردن: داده‌های بازیافت شده سالم و قابل استفاده می‌باشند و سپس آماده کردن یک گزارش از نتیجه عملیات بازیافت (چه داده‌ای بازیافت شده، علت از بین رفتن داده چه بوده و غیره)

بازگشت داده ذخیره شده بر روی رسانة انتخاب شده در کمترین زمان ممکن

خلاصه

مطالب زیر تفاوتهای مهم بین Microsoft Exchange Server و Microsoft Exchange 2000 Server را در مورد نگهداری Dtabase و بازیافت سرور شرح می‌دهد. همچنین فرامین مربوط به بازیافت و مراحل آماده‌سازی آن را قدم به قدم توضیح می‌دهد.

معرفی

خواندگان از متن می‌بایست آشنایی با Back up گیری و مراحل ذخیره‌سازی مجدد در Exchange Server 5.5 داشته باشند و درک درستی از نحوة کار Exchange Server 5.5 در مورد کار با Data base داشته باشند.

Over view

فرم Data baseها و عملکرد بین آنها در Exchange Server 5.5 و Exchange 2000 نقاط مشترک زیادی دارند.

طبق اطلاعات پایه‌ای شما آنچه که در Exchange Server 5.5 در مورد بازیابی و نگهداری داده است مطابق با Exchange 2000 است. Transaction logging، تنظیم شدن Checkpointها و دیگر موارد اساسی Data baseها همانند یکدیگر هستند. Exchange 2000 می‌تواند 20 Database را روی هر سرور پشتیبانی کند این بدان معناست که این بیشتر از اطلاعاتی است که روی track نگهداری می‌شود. این معماری متفاوت تا


دانلود با لینک مستقیم


تحقیق و بررسی در مورد بازیافت داده (data Recovery)