data

进入recovery模式后，会看见若干行命令列表，先执行wipecachepartition（中文版的是：清空缓存）。下一步是选择wipedata/factoryreset（中文版的是：清空所有数据，恢复出厂设置），然后按开机键确认，再选择yes-deletealldata（是的-清空所有数据）就完成了。

对于经常刷机的朋友们来说,wipe data factory reset这个选项大家一定不会陌生.而对于想要学习刷机的朋友们来说,它也是您必须了解的一个操作.今天,巴士MOTO小编就跟大家说说,什么是wipe data factory reset,想要学习刷机的朋友们务必看一看.和诺新手朋友在刷机的时候都会碰到这么个问题,刷机教程中往往会让用户进行wipe操作,而wipe的操作就是进入您的手机recovery模式,执行wipe data factory reset这个选项的意思了.那么,对于不少英文不好的朋友们来说,这一长串的英文选项到底是什么意思呢?wipe的本质和作用又是什么呢?首先,在刷机过程中的双wipe,其实指的就是刷机模式中Recovery界面的两个前缀带有wipe的选项,他们的作用分别是清空缓存与还原出厂设置.而有些手机两个选项会合并在一起,就是wipe data factory reset了,点击并且确认之后,清空了手机中的垃圾信息,才能进行之后的刷入系统的操作.对于刷机来说这个步骤可以说是相当重要的,因为如果不爽wipe的话,就有可能造成手机刷机失败.那么,现在您是否知道了双wipe的意思了呢?更多刷机小知识,尽在巴士MOTO手机攻略.巴士MOTO（了解更多）

概论第四版中增加了create schema （第三版好像没有这个内容），但是却没有提到create database。相反目前在大多数DBMS中（如SQL Server2000、Mysql等）都有create database语句用来新建数据库，而create schema 在SQL Server2000中确实也有但好像用处不大,不过也可能是我对SQL server2000中的create schema理解的不对，看过它的联机帮助也看的不太明白。所以就不太明确create schema和create database到底是什么关系？回复:schema是一个名字空间，创建在某个database下的；一个database下可以包含多个schema。schema的好处有三点：1. 多个用户使用同一个数据库而不会相互影响。2. 对数据库中的对象进行逻辑分组，更便于管理。3. 各个应用分别使用各自的模式，以避免命名冲突。另外。关于schema、database的定义各个数据库产品解释和实现不尽相同，需要具体情况具体分析。

在SQL标准中，Database和Schema是不同的概念，在很多数据库中，二者也有明显的不同，但在另外一些数据库中，二者可能是相同的含义。通常情况下，Database指的是一个数据库中的一类对象，用于组织表、视图、存储过程、自定义函数等数据库对象；而Schema除了包含对象外，另外一个重要的特点是有用户的概念，可以这样理解Schema：Schema是指定的数据库用户和这个用户所拥有的所有数据库对象的集合。

RA92是Oracle的SID，说是Database也可以。 在Oracle中，一个用户就是一个Schema，表都是建立在Schema中的，也可以理解为每个用户拥有不同的表。一个用户想访问另外一个用户，也就是另外一个schema的表的时候，可以用 username.tablename的形式来访问，完全不需要分布式事务。分布式事务不是给你做这个用的。

数据库中User和Schema的关系假如我们想了解数据库中的User和Schema究竟是什么关系，首先必须了解一下数据库中User和Schema到底是什么概念。　　在SQL Server2000中，由于架构的原因，User和Schema总有一层隐含的关系，让我们很少意识到其实User和Schema是两种完全不同的概念，不过在SQL Server2005中这种架构被打破了，User和Schema也被分开了。　　首先我来做一个比喻，什么是Database，什么是Schema，什么是Table，什么是列，什么是行，什么是User？我们可以可以把Database看作是一个大仓库，仓库分了很多很多的房间，Schema就是其中的房间，一个Schema代表一个房间，Table可以看作是每个Schema中的床，Table（床）就被放入每个房间中，不能放置在房间之外，那岂不是晚上睡觉无家可归了J。，然后床上可以放置很多物品，就好比Table上可以放置很多列和行一样，数据库中存储数据的基本单元是Table，现实中每个仓库放置物品的基本单位就是床， User就是每个Schema的主人，（所以Schema包含的是Object，而不是User），其实User是对应与数据库的（即User是每个对应数据库的主人），既然有操作数据库（仓库）的权利，就肯定有操作数据库中每个Schema（房间）的权利，就是说每个数据库映射的User有每个Schema（房间）的钥匙，换句话说，如果他是某个仓库的主人，那么这个仓库的使用权和仓库中的所有东西都是他的（包括房间），他有完全的操作权，可以扔掉不用的东西从每个房间，也可以放置一些有用的东西到某一个房间，呵呵，和现实也太相似了吧。我还可以给User分配具体的权限，也就是他到某一个房间能做些什么，是只能看（Read-Only），还是可以像主人一样有所有的控制权（R/W），这个就要看这个User所对应的角色Role了，至于分配权限的问题，我留在以后单独的blog中详述。比喻到这里，相信大家都清楚了吧。　　在SQL Server2000中，假如我们在某一个数据库中创建了用户Bosco，按么此时后台也为我们默认地创建了默认Schema 【Bosco】。Schema的名字和User的名字相同，这也是我们分不清楚用户和Schema的原因。　　在SQL Server2005中，为了向后兼容，当你用sp_adduser 存储过程创建一个用户的时候，SQL Server2005同时也创建了一个和用户名相同的Schema，然而这个存储过程是为了向后兼容才保留的，我们应该逐渐熟悉用新的DDL语言Create User和Create Schema来操作数据库。在SQL Server2005中，当我们用Create User创建数据库用户时，我们可以为该用户指定一个已经存在的Schema作为默认Schema，如果我们不指定，则该用户所默认的Schema即为dbo Schema，dbo 房间（Schema）好比一个大的公共房间，在当前登录用户没有默认Schema的前提下，如果你在大仓库中进行一些操作，比如Create Tabe，如果没有指定特定的房间（Schema），那么你的物品就只好放进公共的dbo房间（Schema）了。但是如果当前登录用户有默认的Schema，那么所做的一切操作都是在默认Schema上进行（比如当前登录用户为login1，该用户的默认Schema为login1，那么所做的所有操作都是在这个login1默认Schema上进行的。实验已经证明的确如此）。估计此时你会有一点晕，为什么呢？我刚才说dbo是一个Schema，但是你可以在数据库中查看到，dbo同时也是一个user，晕了吧，呵呵。　　在SQL Server2005中创建一个数据库的时候，会有一些Schema包括进去，被包括进去的Schema有：dbo，INFORMATION_SCHEMA, guest，sys等等（还有一些角色Schema，不提了，有晕了）。　　我在上文中已经提到了，在SQL Server2005中当用存储过程sp_adduser创建一个user时，同时SQL Server2005也为我们创建了一个默认的和用户名相同的Schema，这个时候问题出来了，当我们create table A时，如果没有特定的Schema做前缀，这个A表创建在了哪个Schema上，即进入了哪个房间？答案是：　　1.如果当前操作数据库的用户（可以用Select current_user查出来）有默认的Schema（在创建用户的时候指定了），那么表A被创建在了默认的Schema上。　　2.如果当前操作数据库的用户没有默认的Schema（即在创建User的时候默认为空），但是有一个和用户名同名的Schema，那么表A照样被创建在了dbo Schema上，即使有一个和用户名同名的Schema存在，由于它不是该用户默认的Schema，所以创建表的时候是不会考虑的，当作一般的Schema来处理，别看名字相同，可是没有任何关系哦。　　3.如果在创建表A的时候指定了特定的Schema做前缀，则表A被创建在了指定的 Schema上（有权限吗？）　　现在问题又出来了，在当前操作数据库的用户（用select current_user可以查看到，再次强调）没有默认Schema的前提下，当我们用Create table A语句时，A表会去寻找dbo Schema，并试图创建在dbo Schema上，但是如果创建A表的用户只有对dbo Schema的只读权限，而没有写的权限呢？这个时候A表既不是建立不成功，这个就是我以后会提及到的Login,User, Role和Schema四者之间的关系。在这里，为了避免混淆和提高操作数据库的速度（在少量数据范围内，对我们肉眼来说几乎看不到差异），我们最好每次在操作数据库对象的时候都显式地指定特定的Schema最为前缀。　　现在如果登录的用户为Sue，该用户有一个默认Schema也为Sue，那么如果现在有一条查询语句为Select * from mytable, 那么搜寻每个房间（Schema）的顺序是怎样的呢？顺序如下：　　1. 首先搜寻sys.mytable （Sys Schema）　　2. 然后搜寻Sue.mytable (Default Schema)　　3. 最后搜寻 dbo.mytable (Dbo Schema)　　执行的顺序大家既然清楚了，那么以后在查询数据库表中的数据时，最好指定特定的Schema前缀，这样子，数据库就不用去扫描Sys Schema了，当然可以提高查询的速度了。　　另外需要提示一下的是，每个数据库在创建后，有4个Schema是必须的（删都删不掉），这4个Schema为：dbo，guest，sys和INFORMATION_SCHEMA，其余的Schema都可以删除。

　　在过去20年中，矢量数据模型是GIS中变化最大的方面，例如，ESRI公司所开发每种新软件包都对应一种新的矢量数据模型，Arc/Info对应Coverage，ArcView对应Shapefile，ArcGIS对应Geodatabase。Coverage和Shapefile是地理关系数据模型，它利用分离的系统来存储空间数据和属性数据，而Geodatabase是基于对象数据模型，它把空间数据和属性数据存储在唯一的系统中。　　Coverage是拓扑的，Shapefile是非拓扑的。　　Coverage支持三种基本拓扑关系：连接性、面定义、邻接性。　　Shapefile多边形对于共享边界实际上有重复弧段且可彼此重叠，不同于Coverage所用的多个文件，它用几何学性质存储两个基本文件：以.shp为扩展名的文件存储要素几何学特征；以.shx为扩展名的文件保留要素几何特征的空间索引。　　Shapefile: 一种基于文件方式存储GIS数据的文件格式。至少由.shp,.dbf,.shx三个文件作成，分别存储空间，属性和前两者的关系。是GIS中比较通用的一种数据格式。　　Coverage: 一种拓扑数据结构，一般的GIS原理书中都有它的原理论述。数据结构复杂，属性缺省存储在Info表中。目前ArcGIS中仍然有一些分析操作只能基于这种数据格式进行操作。　　Geodatabase: ArcInfo发展到ArcGIS时候推出的一种数据格式，一种基于RDBMS存储的数据格式，其有两大类：1.Personal Geodatabse 用来存储小数据量数据，存储在Access的mdb格式中。2.ArcSDE Geodatabse 存储大型数据，存储在大型数据库中Oracle,Sql Server,DB2等。可以实现并发操作，不过需要单独的用户许可。　　Coverage数据模型　　Coverage是一个集合，它可以包含一个或多个要素类。在第一个商业化GIS软件Arc/INFO之前，计算计划的图形表示源自通用的CAD软件，属性信息和几何要素放在一起，不利于空间信息的描述和分析。　　Coverage的优势：　　(1)空间数据与属性数据关联。空间数据存储于建立了索引的二进制文件中，属性数据存放在DBMS表中，二者以公共的标识编码关联。　　(2)矢量数据间的拓扑关系得以保存。　　Shapefile数据模型　　Shapefile是ArcView GIS 3.x的原生数据格式，属于简单要素类，用点、线、多边形存储要素的形状，却不能存储拓扑关系，具有简单、快速显示的优点。一个shapefile是由若干个文件组成的，空间信息和属性信息分离存储，所以称之为“基于文件”。每个shapefile，都至少由三个文件组成，其中：*.shp存储的是几何要素的的空间信息，也就是XY坐标。*.shx存储的是有关*.shp存储的索引信息，它记录了在*.shp中，空间数据是如何存储的，XY坐标的输入点在哪里，有多少XY坐标对等信息。*.dbf存储地理数据的属性信息的dBase表。这三个文件是一个shapefile的基本文件，shapefile还可以有其他一些文件，但所有这些文件都与该shapefile同名，并且存储在同一路径下。下面简要介绍一下其他一些较为常见文件：*.prj如果shapefile定义了坐标系统，那么它的空间参考信息将会存储在*.prj文件中；*.shp.xml这是对shapefile进行元数据浏览后生成的xml元数据文件；*.sbn和*.sbx这两个存储的是shapefile的空间索引，它能加速空间数据的读取，这两个文件是在对数据进行操作、浏览或连接后才产生的，也可以通过ArcToolbox>DataManagement Tools>Indexes>Add spatial Index工具生成。　　几种常见的shapefile文件：当使用ArcCatalog对shapefile进行创建、移动、删除或重命名等操作，或使用ArcMap对shapefile进行编辑时，ArcCatalog将自动维护数据的完整性，将所有文件同步改变。所以需要使用ArcCatalog管理shapefile。虽然Shapefile无法存储拓扑关系，但它并不是普通用于显示的图形文件，作为地理数据，它自身有拓扑的。比如一个多边形要素类，shapefile会按顺时针方向为它的所有顶点排序，然后按顶点顺序两两连接成的边线向量，在向量右侧的为多边形的内部，在向量左侧的是多边形的外部。由于1990年代地理信息的迅速发展以及ArcView GIS 3.x软件在世界范围内的推广，shapefile格式的数据使用非常广泛，数据来源也较多。很多软件都提供了向shapefile转换的接口（eg：MapInfo、MapGIS等）。ArcGIS支持对shapefile的编辑操作，也支持shapefile向第三代数据模型geodatabase的转换。　　Geodatabase数据模型　　Geodatabase作为ArcGIS的原生数据格式，体现了很多第三代地理数据模型的优势。随着IT技术的发展，普通的事务型数据的管理模式，早已从传统的基于文件的管理转向利用基于工业标准建立的关系型数据库进行管理，这种基于数据库的管理方式的优点是不言而喻的。那么带有空间信息的地理数据是否也可以利用这种非常成熟的数据库技术进行管理呢？于是ESRI推出了geodatabase数据模型，利用数据库技术高效安全地管理我们的地理数据。　　Geodatabase可以分为两种，一种是基于Microsoft Access的personal geodatabase，另一种是基于oracle、SQL Server、Informix或者DB2的enterprise geodatabase，由于它需要中间件ArcSDE进行连接，所以nterprise geodatabase又称为ArcSDE geodatabase。由于Microsoft Access自身容量的限制，personal geodatabase的容量上限为2GB，这显然不能满足企业级的海量地理数据的存储需求。于是可以将geodatabase扩展为ArcSDE geodatabase，底层数据库可以使用oracle这样的大型关系数据库，能够存储近乎“无限”的海量数据（仅受硬盘大小的限制）。虽然底层使用的数据库各不相同，但是geodatabase给用户提供的是一个一致的操作环境。在geodatabase中，不仅可以存储类似shapefile的简单要素类还可以存储类似coverage的要素集并且支持一系列的行为规则对其空间信息和属性信息进行验证表格、关联类、栅格、注记和尺寸都可以作为eodatabase对象存储。这些在perasonal geodatabase和ArcSDE geodatabase中都是一样的（栅格的存储有点小差异，但对用户来说都是一样的）。　　Geodatabase的模型结构：　　(1)对象类（Object class）　　对象类是一种特殊的类，没有空间特征。其实例是可关联某特定行为的表记录。如，某地块的主人，在“地块”“主人”间可建立某种关系。　　(2)要素类（Feature class）　　要素类是同类空间要素的集合。如，河流、道路、植被、电缆等。要素类可以独立存在，也可以具有某种联系。当不同的要素类之间存在关系时，就将其组织到一个要素数据集（Feature dataset）中。　　(3)要素数据集（Feature dataset）　　要素数据集由一组具有相同空间参考（Spatial reference）的要素类组成。将不同要素类放入要素数据集的原因：　　a.专题归类表示——当不同的要素类属于同一范畴。比如，全国范围内某种比例尺的水系数据，其点线面类型的要素类可组织成同一个要素数据集。　　b.创建几何网络——在同一几何网络中充当连接点和边的各种要素类，须组织到同一要素数据集中。比如，配电网络中，有各种开关、变压器、电缆等，它们分别对应点或线类型的要素类，在配电网络建模时，我们要将其全部考虑到配电网络对应的几何网络模型中。此时这些要素类就要放在统一要素数据集下。　　c.考虑平面拓扑——共享公共几何特征的要素类。比如，用地、水系、行政区界等。当移动其中一个要素时，其公共部分也要一起移动，并保持这种公共的几何关系不变。　　(4)关系类（Relationship class）　　定义不同要素类或对象类之间的关联关系。如我们可以定义房子和主人之间的关系、房子和地块之间的关系等。　　(5)几何网络　　在若干要素类的基础上建立起的新类。定义几何网络时，我们指定哪些要素类加入其中，同时指定其在几何网络中扮演什么角色。比如，定义一个供水网络，我们指定同属一个要素数据集的“阀门”、“泵站”、“接头”对应的要素类加入其中，并扮演“连接”的角色；同时，我们要指定同属一个要素数据集的“供水干管”、“供水支管”、“入户管”等对应的要素类加入供水网络，由其扮演“边”的角色。　　(6)Domains　　定义属性的有效范围，可是连续的，也可是离散数值。(7)Validation rules对要素类的行为和取值加以约束的规则。如不同管径的水管连接必须通过合适的接头，规定一个地块可拥有一到三个主人等。　　(8)Raster datasets　　用于存放栅格数据。支持海量栅格数据，支持影像镶嵌，可通过建立“金字塔”形索引，在使用时指定可视范围提高检索和显示效率。　　(9)TIN Datasets　　ARC/INFO的经典数据模型，用不规则分布的采样点的采样值构成不规则的三角集合。用于表达地形或其他类型的空间连续分布特征。　　(10)Locators　　定位参考和定位方法的组合。对于不同的参考，用不同的定位方法进行定位操作。所谓定位参考，不同的定位信息有不同的表达方法。在Geodatabase中，有四种定位信息：地址编码、<X，Y>、地名及邮编、路径定位。定位参考数据放在数据库表中，定位器根据该定位参考数据在地图上生成空间定位点。

C:Documents and SettingsAll UsersApplication DataWindows Genuine Advantagedata 文件夹下的是windows验证的副产品其他盘符下的，要是此盘符下安装有“超级兔子”并且运行过“超级兔子”的“驱动天使”扫描的，也会产生一个data.dat的文件，此文件可以删除，但如果再次运行“驱动天使”扫描，还是会产生。

DSUM(database,field,criteria)Database 构成列表或数据库的单元格区域。数据库是包含一组相关数据的列表，其中包含相关信息的行为记录，而包含数据的列为字段。列表的第一行包含着每一列的标志。Field 指定函数所使用的列。输入两端带双引号的列标签，如“使用年数”或“产量”；或是代表列表中列位置的数字（没有引号）：1 表示第一列，2 表示第二列，依此类推。Criteria 是包含所指定条件的单元格区域。您可以对参数 criteria 使用任何区域，只要此区域包含至少一个列标签，并且列标签下包含至少一个在其中为列指定条件的单元格。Lookup_value LOOKUP 在第一个向量中搜索的值。Lookup_value 可以是数字、文本、逻辑值、名称或对值的引用。Lookup_vector 只包含一行或一列的区域。lookup_vector 中的值可以是文本、数字或逻辑值。要点 lookup_vector 中的值必须以升序顺序放置：...,-2, -1, 0, 1, 2, ...；A-Z；FALSE, TRUE。否则，LOOKUP 可能无法提供正确的值。大写文本和小写文本是等同的。Result_vector 只包含一行或一列的区域。它必须与 lookup_vector 大小相同。如果对这两个函数的应用不理解，可以在线百度hi我，说不定我可以帮到你。

Crypto是一个密码类库，比如你在电脑网页端你登录了某个账号，你的密码就会被缓存到这个文件夹内，当然你的加密链接也会一样，在你的浏览器内就体现为书签或者其他。

解决了，用流去读混淆过的apk没关系的，可以正常使用的。是权限的问题，B.apk复制到data/data/packagename/files下面后，要chmod 777 /data/data/packagename/files/B.apk ,否则安装B.apk会报包解析异常加权限代码：try{ String command = "chmod 777 " + destFile.getAbsolutePath(); Runtime runtime = Runtime.getRuntime(); Process proc = runtime.exec(command);}catch (IOException e) { e.printStackTrace();}

下面是汇编的基本框架：定义数据段 就是数据存放的地方DATA SEGMENT.....DATA ENDS定义代码段 当然就是要执行的程序代码了CODE SEGMENTSTART:........CODE ENDSEND START

segment是断定义伪指令dseg,data是用户自定义的段名，尅亿使用其他合法的名称！

下面是汇编的基本框架：定义数据段就是数据存放的地方DATASEGMENT.....DATAENDS定义代码段当然就是要执行的程序代码了CODESEGMENTSTART:........CODEENDSENDSTART

就是数据段寄存器--DS

有没有人回答一哈

张建元

Dataquest 迪讯（美国著名信息分析公司）Wipro 威普罗 美国信息公司Forrester 福里斯特 研究所

Data in Brief简单的数据

verifying dmi pool data的意思：正在验证 dmi 池数据。重点词汇：pooln. 游泳池；池塘，水坑；一小片（液体或光）；（河的）深水处，深潭；后备人员，备用物品；共用的资源（或资金）v. 集中（资源、钱财等）以备共用；积水成洼；（血液）在静脉中淤积【名】 （Pool）（英、西）普尔，（芬、德）波尔（人名）n. (Pool)人名；(英、西)普尔；(芬、德)波尔短语swimming pool 游泳池gene pool 基因池 ; [遗] 基因库 ; 基因文库Patent pool 专利池 ; 专利联盟 词语辨析pool, pond这组词都有“池塘、水塘”的意思，其区别是：pool 指自然形成的池塘。pond 一般指乡村由人工挖的可供喂养鹅鸭等的水塘，或指花园中人工修建的养鱼池子。