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- たしろう いなくら
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1 SPARQL
2 Semantic Web Stack (2007)
3 SPARQL とは? RDF データを検索するためのクエリ言語 (RDBMS における SQL に相当 ) ( 日本語訳 ) ver.1.0 は 2008 年 1 月に W3C 勧告 ver.1.1 は 2013 年 3 月に W3C 勧告
4 RDF データストア RDF データを格納し,SPARQL によるクエリなどを可能にするアプリケーション SPARQL エンドポイントを提供 query パラメータ値に URL エンコードした SPARQL クエリを与えることで, 結果を得ることができる Web API 本講義では Virtuoso を利用 フリーソフトウェアのため各自ダウンロードしてインストールすることも可能 以下の URL から本日の講義で説明する SPARQL クエリを実行可能 年 7 月末まではアクセス可能
5 Turtle RDF フォーマットの一種 RDF/XML 構文よりも簡潔に RDF 文書を表現可能 以下のサンプル RDF 文書は Turtle で記述
6 SPARQL Query Syntax Select?x?y ( 値を返す変数 ) (From データセット ) Where { 検索条件 } ( 出力書式 ) Construct ( テンプレート内の変数を具象化して RDF を返す ) Describe( 条件部を含む RDF を返す ) Ask(RDF グラフの有無 true/false)
7 練習問題 SPARQL サンプル RDF 文書 ex002.ttl, ex012.ttl, ex054.ttl, ex069.ttl, ex100.ttl, ex104.ttl, ex115.ttl, ex145.ttl 基本的なクエリ ex003.rq, ex008.rq, ex010.rq, ex013.rq, ex070.rq FILTER( 文字列値, 数値などの制限 ) ex021.rq, ex067.rq, ex105.rq, ex109.rq, ex112.rq OPTIONAL( オプション ) ex057.rq, ex061.rq DISTINCT( 重複を除去 ) ex094.rq UNION( 代替グラフパターンマッチ ) ex103.rq LIMIT( 表示結果数の上限を指定 ) ex116.rq ORDER BY( ソート ) ex146.rq, ex148.rq, ex149.rq, ex151.rq GROUP BY, MAX, AVG, SUM, COUNT( グループ化, 最大, 平均, 合計, 個数を数える ) ex153.rq, ex156.rq, ex160.rq, ex162.rq リモートの SPARQL エンドポイントへのクエリ ex170.rq, ex172.rq 演習問題 1, 演習問題 2 レポート演習問題
8 RDF 文書 : ex002.ttl # filename: ab: < ab:richard ab:hometel "(229) ". ab:richard ab: "richard49@hotmail.com". ab:cindy ab:hometel "(245) ". ab:cindy ab: "cindym@gmail.com". ab:craig ab:hometel "(194) ". ab:craig ab: "craigellis@yahoo.com". ab:craig ab: "c.ellis@usairwaysgroup.com".
9 SPARQL クエリ : ex003.rq Graph IRI: # filename: ex003.rq PREFIX ab: < SELECT?craig WHERE { ab:craig ab: ?craig . }
10 RDF 文書 : ex002.ttl # filename: ab: < ab:richard ab:hometel "(229) ". ab:richard ab: "richard49@hotmail.com". ab:cindy ab:hometel "(245) ". ab:cindy ab: "cindym@gmail.com". ab:craig ab:hometel "(194) ". ab:craig ab: "craigellis@yahoo.com". ab:craig ab: "c.ellis@usairwaysgroup.com".
11 SPARQL クエリ : ex008.rq Graph IRI: # filename: ex008.rq PREFIX ab: < SELECT?person WHERE {?person ab:hometel "(229) ". }
12 RDF 文書 : ex002.ttl # filename: ab: < ab:richard ab:hometel "(229) ". ab:richard ab: "richard49@hotmail.com". ab:cindy ab:hometel "(245) ". ab:cindy ab: "cindym@gmail.com". ab:craig ab:hometel "(194) ". ab:craig ab: "craigellis@yahoo.com". ab:craig ab: "c.ellis@usairwaysgroup.com".
13 SPARQL クエリ : ex010.rq Graph IRI: # filename: ex010.rq PREFIX ab: < SELECT?propertyName?propertyValue WHERE { ab:cindy?propertyname?propertyvalue. }
14 RDF 文書 : ex002.ttl # filename: ab: < ab:richard ab:hometel "(229) ". ab:richard ab: "richard49@hotmail.com". ab:cindy ab:hometel "(245) ". ab:cindy ab: "cindym@gmail.com". ab:craig ab:hometel "(194) ". ab:craig ab: "craigellis@yahoo.com". ab:craig ab: "c.ellis@usairwaysgroup.com".
15 RDF 文書 : ex012.ttl # filename: ab: d: < d:i0432 ab:firstname "Richard". d:i0432 ab:lastname "Mutt". d:i0432 ab:hometel "(229) ". d:i0432 ab: "richard49@hotmail.com". d:i9771 ab:firstname "Cindy". d:i9771 ab:lastname "Marshall". d:i9771 ab:hometel "(245) ". d:i9771 ab: "cindym@gmail.com". d:i8301 ab:firstname "Craig". d:i8301 ab:lastname "Ellis". d:i8301 ab: "craigellis@yahoo.com". d:i8301 ab: "c.ellis@usairwaysgroup.com".
16 SPARQL クエリ : ex013.rq Graph IRI: # filename: ex013.rq PREFIX ab: < SELECT?craig WHERE {?person ab:firstname "Craig".?person ab: ?craig . }
17 RDF 文書 : ex012.ttl # filename: ab: d: < d:i0432 ab:firstname "Richard". d:i0432 ab:lastname "Mutt". d:i0432 ab:hometel "(229) ". d:i0432 ab: "richard49@hotmail.com". d:i9771 ab:firstname "Cindy". d:i9771 ab:lastname "Marshall". d:i9771 ab:hometel "(245) ". d:i9771 ab: "cindym@gmail.com". d:i8301 ab:firstname "Craig". d:i8301 ab:lastname "Ellis". d:i8301 ab: "craigellis@yahoo.com". d:i8301 ab: "c.ellis@usairwaysgroup.com".
18 SPARQL クエリ : ex021.rq Graph IRI: # filename: ex021.rq PREFIX ab: < SELECT * WHERE {?s?p?o. FILTER (regex(?o, "yahoo","i")) } i オプションをつけると大文字 小文字を区別しなくなる
19 RDF 文書 : ex012.ttl # filename: ab: d: < d:i0432 ab:firstname "Richard". d:i0432 ab:lastname "Mutt". d:i0432 ab:hometel "(229) ". d:i0432 ab: "richard49@hotmail.com". d:i9771 ab:firstname "Cindy". d:i9771 ab:lastname "Marshall". d:i9771 ab:hometel "(245) ". d:i9771 ab: "cindym@gmail.com". d:i8301 ab:firstname "Craig". d:i8301 ab:lastname "Ellis". d:i8301 ab: "craigellis@yahoo.com". d:i8301 ab: "c.ellis@usairwaysgroup.com".
20 演習問題 1 1. ex012.ttl 文書において, 登録されている人物の名前 (firstname) と苗字 (lastname) を表示する SPARQL クエリを作成せよ 2. ex012.ttl 文書において, 自宅の電話番号が (245) である人物の名前と苗字を表示する SPARQL クエリを作成せよ 3. ex012.ttl 文書において, hotmail を含むメールアドレスを持つ人物の名前と苗字を表示する SPARQL クエリを作成せよ 上記 1 3 で作成したクエリを SPARQL エンドポイント ( 上で実行し, 結果を確認せよ
21 RDF 文書 : ex054.ttl # filename: ab: d: < d:i0432 ab:firstname "Richard". d:i0432 ab:lastname "Mutt". d:i0432 ab:hometel "(229) ". d:i0432 ab:nick "Dick". d:i0432 ab: "richard49@hotmail.com". d:i9771 ab:firstname "Cindy". d:i9771 ab:lastname "Marshall". d:i9771 ab:hometel "(245) ". d:i9771 ab: "cindym@gmail.com". d:i8301 ab:firstname "Craig". d:i8301 ab:lastname "Ellis". d:i8301 ab:worktel "(245) ". d:i8301 ab: "craigellis@yahoo.com". d:i8301 ab: "c.ellis@usairwaysgroup.com".
22 SPARQL クエリ : ex057.rq Graph IRI: # filename: ex057.rq PREFIX ab: < SELECT?first?last?workTel WHERE {?s ab:firstname?first ; ab:lastname?last. OPTIONAL {?s ab:worktel?worktel. } }?s ab:firstname?first ; ab:lastname?last ; ab:worktel?worktel.
23 RDF 文書 : ex054.ttl # filename: ab: d: < d:i0432 ab:firstname "Richard". d:i0432 ab:lastname "Mutt". d:i0432 ab:hometel "(229) ". d:i0432 ab:nick "Dick". d:i0432 ab: "richard49@hotmail.com". d:i9771 ab:firstname "Cindy". d:i9771 ab:lastname "Marshall". d:i9771 ab:hometel "(245) ". d:i9771 ab: "cindym@gmail.com". d:i8301 ab:firstname "Craig". d:i8301 ab:lastname "Ellis". d:i8301 ab:worktel "(245) ". d:i8301 ab: "craigellis@yahoo.com". d:i8301 ab: "c.ellis@usairwaysgroup.com".
24 SPARQL クエリ : ex061.rq Graph IRI: # filename: ex061.rq PREFIX ab: < SELECT?first?last?workTel?nick WHERE {?s ab:firstname?first ; ab:lastname?last. OPTIONAL {?s ab:worktel?worktel. } OPTIONAL {?s ab:nick?nick. } } OPTIONAL {?s ab:worktel?worktel; ab:nick?nick. }
25 RDF 文書 : ex054.ttl # filename: ab: d: < d:i0432 ab:firstname "Richard". d:i0432 ab:lastname "Mutt". d:i0432 ab:hometel "(229) ". d:i0432 ab:nick "Dick". d:i0432 ab: "richard49@hotmail.com". d:i9771 ab:firstname "Cindy". d:i9771 ab:lastname "Marshall". d:i9771 ab:hometel "(245) ". d:i9771 ab: "cindym@gmail.com". d:i8301 ab:firstname "Craig". d:i8301 ab:lastname "Ellis". d:i8301 ab:worktel "(245) ". d:i8301 ab: "craigellis@yahoo.com". d:i8301 ab: "c.ellis@usairwaysgroup.com".
26 SPARQL クエリ : ex067.rq Graph IRI: # filename: ex067.rq PREFIX ab: < SELECT?first?last WHERE {?s ab:firstname?first ; ab:lastname?last. FILTER NOT EXISTS {?s ab:worktel?worknum } }
27 RDF 文書 : ex054.ttl # filename: ab: d: < d:i0432 ab:firstname "Richard". d:i0432 ab:lastname "Mutt". d:i0432 ab:hometel "(229) ". d:i0432 ab:nick "Dick". d:i0432 ab: "richard49@hotmail.com". d:i9771 ab:firstname "Cindy". d:i9771 ab:lastname "Marshall". d:i9771 ab:hometel "(245) ". d:i9771 ab: "cindym@gmail.com". d:i8301 ab:firstname "Craig". d:i8301 ab:lastname "Ellis". d:i8301 ab:worktel "(245) ". d:i8301 ab: "craigellis@yahoo.com". d:i8301 ab: "c.ellis@usairwaysgroup.com".
28 RDF 文書 : ex069.ttl # filename: ab: d: < # People d:i0432 ab:firstname "Richard" ; ab:lastname "Mutt" ; ab: "richard49@hotmail.com". d:i9771 ab:firstname "Cindy" ; ab:lastname "Marshall" ; ab: "cindym@gmail.com". # Courses d:course34 ab:coursetitle "Modeling Data with OWL". d:course71 ab:coursetitle "Enhancing Websites with RDFa". d:course59 ab:coursetitle "Using SPARQL with non-rdf Data". d:course85 ab:coursetitle "Updating Data with SPARQL". # Who's taking which courses d:i8301 ab:takingcourse d:course59. d:i9771 ab:takingcourse d:course34. d:i0432 ab:takingcourse d:course85. d:i0432 ab:takingcourse d:course59. d:i9771 ab:takingcourse d:course59. d:i8301 ab:firstname "Craig" ; ab:lastname "Ellis" ; ab: "c.ellis@usairwaysgroup.com".
29 SPARQL クエリ : ex070.rq Graph IRI: # filename: ex070.rq PREFIX ab: < SELECT?last?first?courseName WHERE {?s ab:firstname?first ; ab:lastname?last ; ab:takingcourse?course.?course ab:coursetitle?coursename. }
30 SPARQL クエリ : ex094.rq Graph IRI: # filename: ex094.rq PREFIX ab: < SELECT DISTINCT?first?last WHERE {?s ab:takingcourse?class ; ab:firstname?first ; ab:lastname?last. } SELECT?first?last WHERE {?s ab:takingcourse?class ; ab:firstname?first ; ab:lastname?last. }
31 RDF 文書 : ex100.ttl # filename: ab: d: < d:i0432 ab:firstname "Richard" ; ab:lastname "Mutt" ; ab:instrument "sax" ; ab:instrument "clarinet". d:i9771 ab:firstname "Cindy" ; ab:lastname "Marshall" ; ab:instrument "drums". d:i8301 ab:firstname "Craig" ; ab:lastname "Ellis" ; ab:instrument "trumpet".
32 SPARQL クエリ : ex103.rq Graph IRI: # filename: ex103.rq PREFIX ab: < SELECT?first?last?instrument WHERE {?person ab:firstname?first ; ab:lastname?last ; ab:instrument?instrument. } {?person ab:instrument "sax". } UNION {?person ab:instrument "trumpet". }
33 RDF 文書 : ex104.ttl # filename: dm: d: < d:item432 dm:cost 8 ; dm:location < d:item857 dm:cost 12 ; dm:location < d:item693 dm:cost 10 ; dm:location "Heidelberg". d:item126 dm:cost 5 ; dm:location <
34 SPARQL クエリ : ex105.rq Graph IRI: # filename: ex105.rq PREFIX dm: < SELECT?s?cost WHERE {?s dm:cost?cost. FILTER (?cost < 10) }
35 # filename: ex104.ttl RDF 文書 : dm: d: < d:item432 dm:cost 8 ; dm:location < d:item857 dm:cost 12 ; dm:location < d:item693 dm:cost 10 ; dm:location "Heidelberg". d:item126 dm:cost 5 ; dm:location <
36 SPARQL クエリ : ex109.rq Graph IRI: # filename: ex109.rq PREFIX dm: < PREFIX db: < SELECT?s?cost?location WHERE {?s dm:location?location ; dm:cost?cost. FILTER (?location IN (db:montreal, db:lisbon)). }
37 # filename: ex104.ttl RDF 文書 : dm: d: < d:item432 dm:cost 8 ; dm:location < d:item857 dm:cost 12 ; dm:location < d:item693 dm:cost 10 ; dm:location "Heidelberg". d:item126 dm:cost 5 ; dm:location <
38 SPARQL クエリ : ex112.rq Graph IRI: # filename: ex112.rq PREFIX dm: < PREFIX db: < SELECT?s?cost?location WHERE {?s dm:location?location ; dm:cost?cost. FILTER (?location NOT IN (db:montreal, db:lisbon)). }
39 # filename: ex104.ttl RDF 文書 : dm: d: < d:item432 dm:cost 8 ; dm:location < d:item857 dm:cost 12 ; dm:location < d:item693 dm:cost 10 ; dm:location "Heidelberg". d:item126 dm:cost 5 ; dm:location <
40 RDF 文書 : ex115.ttl # filename: d: rdfs: < d:one rdfs:label "one". d:two rdfs:label "two". d:three rdfs:label "three". d:four rdfs:label "four". d:five rdfs:label "five". d:six rdfs:label "six".
41 SPARQL クエリ : ex116.rq Graph IRI: # filename: ex116.rq PREFIX rdfs: < SELECT?label WHERE {?s rdfs:label?label. } LIMIT 2
42 RDF 文書 : ex145.ttl # filename: e: d: < d:m40392 e:description "breakfast" ; e:date " " ; e:amount d:m40393 e:description "lunch" ; e:date " " ; e:amount d:m40394 e:description "dinner" ; e:date " " ; e:amount d:m40395 e:description "breakfast" ; e:date " " ; e:amount d:m40396 e:description "lunch" ; e:date " " ; e:amount d:m40397 e:description "dinner" ; e:date " " ; e:amount d:m40398 e:description "breakfast" ; e:date " " ; e:amount d:m40399 e:description "lunch" ; e:date " " ; e:amount d:m40400 e:description "dinner" ; e:date " " ; e:amount
43 SPARQL クエリ : ex146.rq Graph IRI: # filename: ex146.rq PREFIX e: < SELECT?description?date?amount WHERE {?meal e:description?description ; e:date?date ; e:amount?amount. } ORDER BY?amount
44 SPARQL クエリ : ex148.rq Graph IRI: # filename: ex148.rq PREFIX e: < SELECT?description?date?amount WHERE {?meal e:description?description ; e:date?date ; e:amount?amount. } ORDER BY DESC(?amount)
45 SPARQL クエリ : ex149.rq Graph IRI: # filename: ex149.rq PREFIX e: < SELECT?description?date?amount WHERE {?meal e:description?description ; e:date?date ; e:amount?amount. } ORDER BY?description DESC(?amount)
46 SPARQL クエリ : ex151.rq Graph IRI: # filename: ex151.rq PREFIX e: < SELECT?description?date?amount WHERE {?meal e:description?description ; e:date?date ; e:amount?amount. } ORDER BY DESC(?amount) LIMIT 1
47 SPARQL クエリ : ex153.rq Graph IRI: # filename: ex153.rq PREFIX e: < SELECT (MAX(?amount) as?maxamount) WHERE {?meal e:amount?amount. }
48 SPARQL クエリ : ex156.rq Graph IRI: # filename: ex156.rq PREFIX e: < SELECT (AVG(?amount) as?avgamount) WHERE {?meal e:amount?amount. }
49 SPARQL クエリ : ex160.rq Graph IRI: # filename: ex160.rq PREFIX e: < SELECT?description (SUM(?amount) AS?mealTotal) WHERE {?meal e:description?description ; e:amount?amount. } GROUP BY?description
50 SPARQL クエリ : ex162.rq Graph IRI: # filename: ex162.rq SELECT?p (COUNT(?p) AS?pTotal) WHERE {?s?p?o. } GROUP BY?p
51 SPARQL クエリ : ex170.rq Graph IRI: 空にする # filename: ex170.rq PREFIX rdf: < PREFIX rdfs: < PREFIX gp: < SELECT?p?o WHERE { SERVICE < { gp:hocking_joseph?p?o. } }
52 SPARQL クエリ : ex172.rq Graph IRI: 空にする # filename: ex172.rq PREFIX cat: < PREFIX foaf: < PREFIX gp: < PREFIX owl: < PREFIX rdf: < PREFIX rdfs: < PREFIX skos: < SELECT?dbpProperty?dbpValue?gutenProperty?gutenValue WHERE { SERVICE < { < } SERVICE < { gp:hocking_joseph?gutenproperty?gutenvalue. } }
53 演習問題 2 日本語 Wikipedia オントロジー (JWO) の SPARQL エンドポイントを利用して, 以下のクエリを作成せよ 検索 : SPARQL エンドポイント : 1. 日本映画クラスのインスタンスについて,rdfs:label プロパティ値を昇順でソートして,10 件表示するクエリを作成せよ LIMIT はフォーム上から入力すること JWO のクラス, プロパティ, インスタンスの名前空間は以下を利用 PREFIX jwo-class:< PREFIX jwo-prop:< PREFIX jwo-instance:< 2. 夏目漱石インスタンスの代表作を昇順でソートして表示するクエリを作成せよ 3. 自動車を会社名に含むインスタンスについて, 会社名, 代表者名, 従業員数を, 会社名を昇順にソートして表示するクエリを作成せよ 代表者と従業員数はオプションとする 会社のインスタンスは,?company jwo:hyper?jwo-class: 会社. により取得 PREFIX jwo:<
54 レポート演習問題 1. 日本語 Wikipedia オントロジー (JWO) の SPARQL エンドポイントを利用して, 興味のある分野について 1 つクエリを作成せよ ( リンクを 1 つ以上たどることで必要な情報が得られると良い ) 検索 : SPARQL エンドポイント : 2. DBpedia の SPARQL エンドポイントを利用して, 興味のある分野について 1 つクエリを作成せよ ( 数値のソート, 平均, 最大, 合計などを含むクエリを作成できると良い ) SPARQL エンドポイント : 参考クエリ : 上記, クエリと実行結果のスクリーンショット ( 多い場合は一部 ) を Word 等の文書ファイルに貼り付けて, 授業支援システムから提出せよ 提出締切 :7 月 25 日 ( 金 ) 16:50
55 DBpedia のクエリのサンプル PREFIX dbpedia-owl: < PREFIX dbpedia-prop: < select?book_name?author_name?date?isbn?influenced_person_name where {?book rdf:type dbpedia-owl:book.?book rdfs:label?book_name.?book dbpedia-prop:author?author.?author rdfs:label?author_name.?author dbpedia-owl:influenced?influenced_person.?influenced_person rdfs:label?influenced_person_name.?book dbpedia-prop:releasedate?date.?book dbpedia-prop:isbn?isbn. FILTER (lang(?book_name) = "en") FILTER (lang(?author_name) = "en") FILTER (lang(?influenced_person_name) = "en") FILTER (isnumeric(?date)) } order by desc(?date) Book クラスのインスタンスについて, 書籍名, 著者名, 出版年,ISBN, 著者が影響を受けた人物の一覧を出版年の降順でソートして表示するクエリ. 出版年は数値のみ, 書籍名, 著者名, 影響を受けた人物は英語文字列のみを表示.
56 参考文献 Bob DuCharme: "Learning SPARQL", O'REILLY, ISBN: SPARQL Cheat Sheet: me/ift6281/sparql-1_1-cheatsheet.pdf
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高度専門データベース技術 SQL99 補足資料 ( 株 ) アイテック情報技術教育研究部 2012 年 2 月 14 日 ( はじめに ) この補足資料は,SQL99(ISO/IEC9075-2,JIS X3005-2) の必須機能 (Core SQL) のうち, SQL92に対し機能拡張が行われた部分で, 高度専門データベース技術 ( 以下, DB 技術 という ) に記載のないものについて記述する
20140602-NBDC-DBCLS-共同研究計画.key
26 NBDC/DBCLS http://jp.linkedin.com/in/toshiakikatayama 2014/6/2 @ NBDC (JST ) 26 NBDC RDF DB 国 内 外 に 散 在 しているライフサイエンス 分 野 のデータやデータベー スについて それらの 共 有 を 強 力 に 促 進 し 公 共 財 として 誰 でもが 自 由 に
Chapter Two
Database 第 9 回 :SQL 言語 ( データベース操作 : 集合関数 抽出条件 副問い合わせ ) 上智大学理工学部情報理工学科 高岡詠子 No reproduction or republication without written permission. 許可のない転載 再発行を禁止します 2011/12/8 2011 Eiko Takaoka All Rights Reserved.
SPARQL とは SPARQL(" スパークル " と発音 [1]) は RDF クエリ言語の一種である その名称は再帰的頭字語になっており SPARQL Protocol and RDF Query Language の略 RDF クエリ言語とは Resource Description Fra
![SPARQL とは SPARQL( スパークル と発音 [1]) は RDF クエリ言語の一種である その名称は再帰的頭字語になっており SPARQL Protocol and RDF Query Language の略 RDF クエリ言語とは Resource Description Fra](/thumbs/87/95774884.jpg "SPARQL とは SPARQL( スパークル と発音 [1]) は RDF クエリ言語の一種である その名称は再帰的頭字語になっており SPARQL Protocol and RDF Query Language の略 RDF クエリ言語とは Resource Description Fra")
SPARQLAPI のご紹介 2014 年 3 月 20 日 先端 IT 活用推進コンソーシアムクラウド テクノロジー活用部会荒本道隆 Copyright 2014 Advanced IT Consortium to Evaluate, Apply and Drive All Rights Reserved. SPARQL とは SPARQL(" スパークル " と発音 [1]) は RDF クエリ言語の一種である
APEX Spreadsheet ATP HOL JA - Read-Only
Oracle APEX ハンズオン ラボ スプレッドシートからアプリケーションを作成 Oracle Autonomous Cloud Service 用 2019 年 7 月 (v19.1.3) Copyright 2018, Oracle and/or its affiliates. All rights reserved. 2 概要 このラボでは スプレッドシートを Oracle データベース表にアップロードし
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Web インテリジェンス論 Protégé 演習 演習の概要 カクテルオントロジーの作成 クラス階層 プロパティ階層 クラス公理 推論機構の利用 Protégé 世界で最も有名かつ利用されているオントロジー構築支援ツール ユーザ登録数 : 約 17 万人 (2011 年 5 月 ) 拡張可能なプラグイン機構 http://protegewiki.stanford.edu/index.php/protege_plu
内容 Visual Studio サーバーエクスプローラで学ぶ SQL とデータベース操作... 1 サーバーエクスプローラ... 4 データ接続... 4 データベース操作のサブメニューコンテキスト... 5 データベースのプロパティ... 6 SQL Server... 6 Microsoft
Visual Studio サーバーエクスプローラで学ぶ SQL とデータベース操作 Access 2007 と SQL Server Express を使用 SQL 文は SQL Server 主体で解説 Access 版ノースウィンドウデータベースを使用 DBMS プログラム サーバーエクスプローラ SQL 文 実行結果 データベース エンジン データベース SQL 文とは 1 度のコマンドで必要なデータを効率よく取得するための技術といえます
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データベース言語 SQL リレーショナルデータモデルにおけるデータ操作言語 : リレーショナル代数 少なくともリレーショナル代数と同等のデータ検索能力をもつときリレーショナル完備という. リレーショナル代数はユーザフレンドリではない. 自然な英文による質問の表現が必要になる. リレーショナルデータベース言語 SQL 英文による簡単な構文 リレーショナル代数でできない, 合計, 平均, 最大などの計算機能の組み込み.
アジェンダ ORACLE MASTER Oracle Database 11g 概要 11g SQL 基礎 Ⅰ 試験紹介 ポイント解説 Copyright 2011 Oracle. All rights reserved. 2
Oracle Direct Seminar 試験対策ポイント解説 11g SQL 基礎 Ⅰ 日本オラクル株式会社 アジェンダ ORACLE MASTER Oracle Database 11g 概要 11g SQL 基礎 Ⅰ 試験紹介 ポイント解説 Copyright 2011 Oracle. All rights reserved. 2 資格体系 実務エキスパートの認定
データセンターの効率的な資源活用のためのデータ収集・照会システムの設計
データセンターの効率的な 資源活用のためのデータ収集 照会システムの設計 株式会社ネットワーク応用通信研究所前田修吾 2014 年 11 月 20 日 本日のテーマ データセンターの効率的な資源活用のためのデータ収集 照会システムの設計 時系列データを効率的に扱うための設計 1 システムの目的 データセンター内の機器のセンサーなどからデータを取集し その情報を元に機器の制御を行うことで 電力消費量を抑制する
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筑波大学様向け RefWorks 講習会 2015 年 10 月 17 日 本日のセッションの内容 RefWorks のご紹介 1. RefWorks とは 2. RefWorks のコンセプト 3. ログイン方法 4. アカウントの作成 5. データを取り込む ProQuestから CiNiiから WorldCatから 6. 取り込んだデータを編集する 7. フォルダに分類する 8. フォルダを共有する
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Oracle データベースと Microsoft Excel の連携ツール KeySQL 5.0 操作概要 Vol. 2 検索編 2004 年 7 月 テニック株式会社 はじめに > 本資料の目的 本講習会では KeySQLをはじめてお使いになる方を対象として Oracleクライアントのインストールから KeySQL の基本的な使用方法までをご説明いたします 実際にアプリケーションを操作しながら実習を進めてまいりますので
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RDF Graph for Oracle NoSQL Database EE 1 Copyright 2012, Oracle and/or its affiliates.all rights reserved. Agenda Oracle NoSQL Database Enterprise Editionの概要 グラフ データベースの価値 RDF Graph for Oracle NoSQL Database
XMLとXSLT
XML と XSLT 棚橋沙弥香 目次 現場のシステム構成とXML/XSLの位置づけ XMLとは XSL/XSLTとは Xalanのインストール いろいろなXSL XMLマスター試験の紹介 現場のシステム構成 HTML 画面上のデータ 電文 電文 外部 WEB サーバー (Java) CORBA 通信 認証サーバー (C 言語 ) DB XML 電文 HTML XSL XSLT 変換今回の説明範囲
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Linked Data の現状と日本の課題 武田英明 国立情報学研究所東京大学人工物工学研究センター takeda@nii.ac.jp Linked Data とは何か Linked Data の現状 Linking Open Data (LOD) Linked Data の使い方 検索エンジン ブラウザ アプリ 日本における Linked Dataの課題 Linked Data 3 Linked
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筑波大学様向け RefWorks 講習会 2019 年 5 月 15 日 本日のセッションの内容 RefWorks のご紹介 1. RefWorks とは 2. RefWorks のコンセプト 3. アカウント作成 & ログイン方法 4. データを取り込む CiNiiから ProQuestから Google Scholar から 5. 取り込んだデータを編集する 6. フォルダに分類する 7. フォルダを共有する
-9- (2) 画面表示 () で指定した条件のレポートを 画面に表示します () の条件入力完了後 表示 をクリック 画面の表示に時間がかかる場合があります 2 検索結果が表示されます ソート順を変更できます 3 3 詳細 をクリック 4 選択した電話番号の 請求金額内訳が表示されます
請求レポート 4. 部署別請求レポート 部署別に 電話番号ごとの請求情報を画面で表示したり EXCEL や csv で出力します 様々な検索条件 ソート順を指定することができます 検索条件 : 部署 / 電話番号 / お客様集計パターン ( )/ 集計単位 / 部署コード表示有無 設定方法は 24. 料金集計設定 に記載 ソート順 : 部署 / 電話番号 / 金額の昇順 降順 最新の部署情報をレポートに反映させるには
第 2 章 問合せの基本操作 この章では データベースから情報を検索する際に使用する SELECT コマンド および SELECT コマンドと 同時に使用する句について説明します 1. 問合せとは 2. 基本的な問合せ 3. 列の別名 4. 重複行を一意にする 5. 検索行の絞込み 6. 文字パター
はじめに コース概要と目的 データベース処理に使用する SQL の基本構文と使用方法について説明します 受講対象者 SQL を使用してアプリケーション開発される方 管理者となられる方 前提条件 Oracle 概要 コースを受講された方 もしくは同等の知識をお持ちの方 テキスト内の記述について 構文 [ ] 省略可能 { A B } A または B のどちらかを選択 n _ 数値の指定 デフォルト値
SOC Report
mailto スキームのエスケープについて N T T コ ミ ュ ニ ケ ー シ ョ ン ズ株式会社 経営企画部 マネージドセキュリティサービス推進室 セ キ ュ リ テ ィ オ ペ レ ー シ ョ ン担当 2013 年 02 月 01 日 Ver. 1.0 1. 調査概要... 3 1.1. 調査概要... 3 2. MAILTO スキームでのエスケープ処理... 3 2.1. 脆弱なWEBページを想定する
RDF‡Æ…†…^…f†[…^‡Ì‚−„Ý›^Šp
1 / 10 RDF とメタデータの相互運用 第 32 回ディジタル図書館ワークショップ 2007-03-09 神崎正英 ( メタ ) データ相互運用の課題 1 データモデルと名前の相互運用 どんなモデル ( スキーマ ) を採用するかプロパティ ( 関係記述語彙 ) はどの程度詳細に設計すべきか 独自語彙か汎用語彙か記述対象をどのように識別するか ( 主語リソースの同一性 ) 人物などの典拠 主題などの語彙をどうやって共有するか
ウェブサービスとは WWWを介してデータの取得 解析などをサー バ側で行うサービス 人が直接使うことは意図されていない プログラム等を使って大量に処理できる(単純) 作業を意図している SOAP, REST
PDBj のウェブサービス 金城 玲 大阪大学蛋白質研究所 日本蛋白質構造データバンク PDBj ウェブサービスとは WWWを介してデータの取得 解析などをサー バ側で行うサービス 人が直接使うことは意図されていない プログラム等を使って大量に処理できる(単純) 作業を意図している SOAP, REST PDBjの提供するウェブサービス 大きく分けて２種類 PDBデータの取得 検索用のRESTfulウェブサービ
Microsoft PowerPoint - 第５章補足-DB2組み込みSQL.ppt
開発編第 5 章補足 DB2 組み込み SQL 本書に含まれている情報は 正式な IBM のテストを受けていません また 明記にしろ 暗黙的にしろ なんらの保証もなしに配布されるものです この情報の使用またはこれらの技術の実施は いずれも 使用先の責任において行われるべきものであり それらを評価し 実際に使用する環境に統合する使用先の判断に依存しています それぞれの項目は
<4D F736F F F696E74202D208CC591CC944D95A890AB834E D322D352D325B93C782DD8EE682E890EA97705D>
マテリアルズ インテグレーションのための材料情報の記述 Toshihiro Ashino Toyo University ( 東洋大学 ) ashino@acm.orgorg 背景 材料データ交換を巡る状況 マテリアルズ ゲノム イニシアティブ SIP 新的構造材料マテリアルズ インテグレーション セマンティック ウェブフレームワークク データ 数式 ルール まとめ 固体熱物性クラブ 2016 年
eラーニング資料 e ラーニングの制作目標 データベース編 41 ページデータベースの基本となる概要を以下に示す この内容のコースで eラーニングコンテンツを作成予定 データベース管理 コンピュータで行われる基本的なデータに対する処理は 次の 4 種類です 新しいデータを追加する 既存のデータを探索
eラーニング資料 e ラーニングの制作目標 データベース編 41 ページデータベースの基本となる概要を以下に示す この内容のコースで eラーニングコンテンツを作成予定 データベース管理 コンピュータで行われる基本的なデータに対する処理は 次の 4 種類です 新しいデータを追加する 既存のデータを探索する 違うデータに変更する 要らなくなったデータを削除する 各システムごとに障害対策も含めて 正確にこのようなデータ処理のプログラムを作ることは大変なことです
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Early English ooks Online 利用説明書 ProQuest Information and Learning Ltd. 日本支社 2006 年 2 月 ProQuest Information and Learning Ltd. Feb. 2006 EEO Early English ooks Online 利用説明書 Internal Use Only 1 検索 - asic
Chapter Two
Database 第 8 回 :SQL 言語 ( データベース操作 ) 上智大学理工学部情報理工学科 高岡詠子 No reproduction or republication without written permission. 許可のない転載 再発行を禁止します 1 Schedule 日程 内容 第 1 回 10 月 6 日 ガイダンス, データベースとは? 第 2 回 10 月 13 日 三層スキーマ,
Caché SQL に関するよくある質問
Caché SQL に関するよく ある質問 Version 5.1 2006-03-14 InterSystems Corporation 1 Memorial Drive Cambridge MA 02142 www.intersystems.com Caché SQL に関するよくある質問 Caché Version 5.1 2006-03-14 Copyright 2006 InterSystems
大きく異なるデータ ソースをセマンティック Web 技術を使って統合する 多様なフォーマットのデータを組み合わせ 無料のツールを使って RDF に自動変換し 1 つのレポートとして作成する Bob DuCharme Solutions Architect TopQuadrant 2010 年 9 月
多様なフォーマットのデータを組み合わせ 無料のツールを使って RDF に自動変換し 1 つのレポートとして作成する Bob DuCharme Solutions Architect TopQuadrant 2010 年 9 月 28 日 多様な RDF データ セットを組み合わせる方が 他の一般的なフォーマットの多様なデータ セットを組み合わせるよりも簡単です 互いに大きく異なる RDF 以外のデータ
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J-GLOBAL knowledge 概要 & 使い方 平成 28 年 12 月 19 日 JST 情報企画部情報分析室知識インフラ担当 渡邊 JST の情報事業 提供中の主なサービス 文献 電子ジャーナル 研究者 求人情報 競争的資金情報 ライフサイエンス 2 J-GLBAL knowledge とは http://jglobal.jst.go.jp/ http://stirdf.jglobal.jst.go.jp/
Basic descriptive statistics
データ 情報基盤の活用事例 Scopus-NISTEP 大学 公的機関名辞書対応テーブルの活用事例 ( その 1) 2013 年 7 月 1 日 科学技術 学術政策研究所 科学技術 学術基盤調査研究室 1 < はじめに > はじめに 本資料には Scopus-NISTEP 大学 公的機関名辞書対応テーブルの活用事例をまとめています 本資料と併せて Scopus-NISTEP 大学 公的機関名辞書対応テーブル説明書
スライド 1
XML with SQLServer ~let's take fun when you can do it~ Presented by 夏椰 ( 今川美保 ) Agenda( その 1) XML XML XSLT XPath XML Schema XQuery Agenda( その 2) SQLServer における XML XML 型 XML Schema XQuery & XPath チェック制約
ご利用のコンピュータを設定する方法 このラボの作業を行うには 事前設定された dcloud ラボを使用するか 自身のコンピュータをセットアップします 詳細については イベントの事前準備 [ 英語 ] とラボの設定 [ 英語 ] の両方のモジュールを参照してください Python を使用した Spar
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ご利用のコンピュータを設定する方法 このラボの作業を行うには 事前設定された dcloud ラボを使用するか 自身のコンピュータをセットアップします 詳細については イベントの事前準備 [ 英語 ] とラボの設定 [ 英語 ] の両方のモジュールを参照してください Python を使用した Spark API との通信 このラーニングモジュールでは Python を使用した Spark API とのインターフェイスを扱います
WBT [6] [7] [8] [9] Web [1] WBT [2] [3] ipad PC ipad ipad ipad [4] QR QR [5] IC IC PDA IC PDA US-ASCII 4,296 QR IC IC IC QR QR QR 3. 3. 1 A BB A A CC
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DEIM Forum 2015 D7-3 432 8011 3-5-1 / PD 191 0065 6-6 191 0065 6-6 432 8011 3-5-1 E-mail: cs11077@s.inf.shizuoka.ac.jp, hirota-masaharu@tmu.ac.jp, ishikawa-hiroshi@tmu.ac.jp, yokoyama@inf.shizuoka.ac.jp,
Microsoft Word - sample_adv-programming.docx
サンプル問題 以下のサンプル問題は包括的ではなく 必ずしも試験を構成するすべての種類の問題を表すとは限りません 問題は 個人が認定試験を受ける準備ができているかどうかを評価するためのものではありません SAS Advanced Programming for SAS 9 問題 1 次の SAS データセット ONE と TWO があります proc sql; select one.*, sales
マイクロソフト IT アカデミー E ラーニングセントラル簡単マニュアル ( 管理者用 ) 2014 年 11 月
マイクロソフト IT アカデミー E ラーニングセントラル簡単マニュアル ( 管理者用 ) 2014 年 11 月 サインインについて Microsoft Online Learning にアクセスする方法は 組織の既存の管理者にアカウントを作成してもらい 受信した電子メールのリンクをクリックして登録するか もしくはメンバーシップのアクティブ化リンク から登録する必要があります 初めてのサインイン
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筑波大学様向け RefWorks 講習会 2017 年 5 月 31 日 &6 月 10 日 本日のセッションの内容 RefWorks のご紹介 1. RefWorks とは 2. RefWorks のコンセプト 3. ログイン方法 4. データを取り込む Tulips Searchから ProQuestから CiNiiから 5. 取り込んだデータを編集する 6. フォルダに分類する 7. フォルダを共有する
JapanCert 専門 IT 認証試験問題集提供者 1 年で無料進級することに提供する
JapanCert 専門 IT 認証試験問題集提供者 http://www.japancert.com 1 年で無料進級することに提供する Exam : C-BOWI-41 日本語 (JPN) Title : SAP Certified Application Associate - SAP BusinessObjects Web Intelligence 4.1 Vendor : SAP Version
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Webデザイン特別プログラムデータベース実習編 3 MySQL 演習, phpmyadmin 静岡理工科大学総合情報学部幸谷智紀 http://na-inet.jp/ RDB の基礎の基礎 RDB(Relational DataBase) はデータを集合として扱う データの取り扱いはテーブル (= 集合 ) の演算 ( 和集合, 積集合 ) と同じ データベースには複数のテーブルを作ることができる
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データベース 第 11 回 (2009 年 11 月 27 日 ) テーブル結合と集計 ( 演習 ) 第 11 回のテーマ 前回より シラバスから離れ 進捗状況に合わせて全体構成を変更しています テーマ1: テーブルの結合 テーマ 2: 結合した結果からの様々な検索 テーマ3: 集計の方法 今日学ぶべきことがら Select 文のさまざまな表現 Natural join sum(*) orrder
Microsoft Word - RefWorksコース（ _.doc
RefWorks ユーザー登録 RefWorks にアクセス 個人アカウントの作成 をクリック 0.0- RefWorks 情報基盤センター学術情報リテラシー係 文献リストをサクっと作成 ~RefWorks を使うには ~ ユーザ登録 学内 / 学外アクセス方法 この画面が出たら グループコードを入力 学外からの利用の流れ : SSL-VPN Gateway サービス (GACoS) SSL-VPN
3 課題提出方法競技者は 完成した作品 ( 未完成作品も含む ) を大会主催者側の用意する外付けの USB メモリに保存し提出する なお作品を保存した USB メモリは競技時間終了と同時に競技委員が回収する 4 注意事項 (1) 各テーブル用の CSV データは事前に配布されるファイルを使用する (
愛知県障害者技能競技大会データベース競技課題 1 課題公立図書館の業務を管理するシステムを後述 (P14) するDFD 図 (Data Flow Diagram) および仕様に基づいて作成しなさい データベースの名称は 図書館業務管理システム とする 課題は以下の1から 9 とする 課題 1. システムで必要とされるデータに関して それぞれのテーブルを作成し必要に応じて適切な主キーおよび制約 リレーションップを設定する
プレポスト【問題】
1/5 ページ プレポスト データベース基礎 受講日程受講番号氏名 1 データベースの特徴で間違っているものを選びなさい 1. データの一元管理が可能 2. データの重複が少ない 3. プログラムとの関係が1 対 1 4. データの整合性の確保 2 ANSI/SPARC による 3 層スキーマについて正しいものを選びなさい 1. 外部スキーマ : プログラムに必要な部分のデータ構造を定義概念スキーマ
Microsoft Word - RefWorksコース doc
論文リストをサクっと作成 ~RefWorks を使うには ~ ユーザ登録 学内 / 学外アクセス方法 RefWorks 学内から GACoS 定番データベース から http://www.refworks.com/refworks 学外から グループコードで利用 http://www.refworks.com/refworks 学外から SSL-VPN Gateway サービス ( 要 ECCS アカウント
メタデータスキーマレジストリ MetaBridge の概要
スキーマレジストリ MetaBridge の概要 永森光晴筑波大学図書館情報メディア系 スキーマレジストリ MetaBridge [4] スキーマレジストリ スキーマの定義 蓄積 検索 参照 インスタンス変換 RDF 生成 ダムダウン 問い合わせ API 情報基盤構築事業 [1] プロジェクト概要 平成 22 年度総務省 新 ICT 利活用サービス創出支援事業 MLA 研究機関 民間出版社等の様々な機関が利用するスキーマの情報を収集する
Consuming a simple Web Service
Consume a Simple Web Service シンプルな Web サービスを利用する 目次 1 Introduction はじめに... 2 2 Importing a WSDL WSDL をインポートする... 3 3 Creating Logic to Call the Web Service Web サービスを呼び出すロジックを作成する... 5 4 Related Content
プログラミング基礎
C プログラミング Ⅱ 演習 2-1(a) BMI による判定 文字列, 身長 height(double 型 ), 体重 weight (double 型 ) をメンバとする構造体 Data を定義し, それぞれのメンバの値をキーボードから入力した後, BMI を計算するプログラムを作成しなさい BMI の計算は関数化すること ( ) [ ] [ ] [ ] BMI = 体重 kg 身長 m 身長
Java Scriptプログラミング入門 3.6～ 茨城大学工学部情報工学科 08T4018Y 小幡智裕
Java Script プログラミング入門 3-6~3-7 茨城大学工学部情報工学科 08T4018Y 小幡智裕 3-6 組み込み関数 組み込み関数とは JavaScript の内部にあらかじめ用意されている関数のこと ユーザ定義の関数と同様に 関数名のみで呼び出すことができる 3-6-1 文字列を式として評価する関数 eval() 関数 引数 : string 式として評価する文字列 戻り値 :
Exfront4.1.0リリースノート
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file://\\Toro\chibao\ORF2004\1124-orf-sw\Printable.html
第 2 フェーズを迎えた Semantic Web by 福重貴雄 (W3C 訪問研究員 / 松下電器産業株式会社 ) Table of contents 第 2フェーズを迎えた Semantic Web 1. Semantic Webとは Semantic Webとは これまでのWeb Semantic Web による解決策 RDF (Resource Description Framework)
NSS利用者マニュアル
付録 B Wiki を閲覧 編集する B.1 Wiki を閲覧する B.2 Wiki を編集する B.3 Wiki のページを一括ダウンロード 一括アップロードする 49 付録 B Wiki を閲覧 編集する B.1 Wiki を閲覧する Web ブラウザのアドレス欄に 公開されている個人用 Wiki の URL またはメーリ ングリストの Wiki の URL を入力すると その Wiki を閲覧
2 Java 35 Java Java HTML/CSS/JavaScript Java Java JSP MySQL Java 9:00 17:30 12:00 13: 項目 日数 時間 習得目標スキル Java 2 15 Web Java Java J
1 2018 4 Java 35 35 262.5 30 1 1 1,045,300 653,300 656,000 2017 12 389,300 2,700 2 946,900 554,900 290,900 101,100 1 2 Java Java Java Web Eclipse Java List Set Map StringBuilder HTML/CSS/JavaScript JSP/Servlet
3 語彙本 API では 以下の語彙を用いて RDF データを記述する 語彙名前空間共通語彙基盤コア語彙 V2 (Ver 2.4) 法人活動情報語彙 V2 共
1 API 名称等 名称 : 法人インフォメーション API バージョン :1.3 連絡先 : 経済産業省商務情報政策局情報プロジェクト室 2 名前空間 本書では 以下のプレフィックスおよび名前空間を利用する プレフィックス 名前空間 ic: http://imi.go.jp/ns/core/rdf# hj: http://hojin-info.go.jp/ns/domain/biz/1# xsd:
-- (2) 画面表示 () で指定した条件のレポートを 画面に表示します () の条件入力完了後 表示 をクリック 画面の表示に時間がかかる場合があります () Excel/csv ファイル作成 4. 部署別請求レポート の () Excel/csv ファイル作成 と同一です 2 ページをご参照く
分析レポート 分析レポートは通話明細情報を利用するため ご利用いただくには通話明細サービス ( 有料 ) のお申し込みが必要です 0. 通話料明細レポート ご利用には 通話明細サービス ( 有料 ) のお申し込みが必要です 部署別に 電話番号ごとの請求予定分 / 請求確定分の通話明細を 画面で表示したり EXCEL や csv で出力します 様々な検索条件 ソート順を指定することができます 検索条件
RDF WI2 Matono matono@example.com Taro urn:isbn:0123 urn:pin:am RDF hgp://www.w3.org/designissues/notakon3 urn:isbn:0123
アカウント管理者 操作ドキュメント
s シンプルメール アカウント管理者操作ドキュメント ver. 2.0 目次 ログイン ログアウト... 2 ログイン... 2 ログアウト... 2 アカウント... 3 アカウント利用状況の表示... 3 アカウント設定の表示... 4 アカウント設定の編集... 6 ドメイン... 7 ドメインの表示... 7 管理者... 8 アカウント管理者一覧の表示... 8 アカウント管理者の検索...
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SQLCompiler for LINQ(C#) のサンプル ( 基本サンプル ) < 一覧表 > ファイル名 : 前版サンプルから更新したファイル名 ファイル名 説明 リンク No1.linq 単一テーブルを使用する 表 1 No2.linq 2つのテーブルのクロス結合を使用する 表 2 No3.linq 2つのテーブルの内部結合を使用する 表 3 No4.linq No3.linq で GROUP
問題 1 次の文章は Access データベース およびデータベースの概要について述べたものである にあてはまる適切なものを解答群 { } より選び その記号で答えよ 設問 1. Microsoft Access 2007 データベースのテーブルでは 表す としてデータを { ア. レコードを列 フ
Microsoft Access ビジネスデータベース技能認定試験 3 級 2007 サンプル問題 知識試験 制限時間 30 分 受験会場 受験番号 氏 名 問題 1 次の文章は Access データベース およびデータベースの概要について述べたものである にあてはまる適切なものを解答群 { } より選び その記号で答えよ 設問 1. Microsoft Access 2007 データベースのテーブルでは
,, create table drop table alter table
PostgreSQL 1 1 2 1 3,, 2 3.1 - create table........................... 2 3.2 - drop table............................ 3 3.3 - alter table............................ 4 4 - copy 5 4.1..................................
FPT1032_MOS Word2010
1-4-4 SkyDrive SkyDrive を使った文書の送信 ファイル タブ 保存と送信 Webに保存 サインイン 電子メールアドレス と パスワード を入力 OK 個人用フォルダー の ドキュメント 名前を付けて保存 Office Web Apps Office Web Apps Office Office Office Web Apps SkyDriveを使った文書の送信 SkyDrive
基本サンプル
SQLCompiler for LINQ(VB) のサンプル (LINQPad 用 LINQ to Entities 基本サンプル ) 本サンプルで使用した Visual Studio プロジェクトの pubs データベースの概念モデルは 以下のテーブル名とカラム名が 直接 SQL Sever へクエリする場合と異なるので が補正されています テーブル名が異なるもの employee employees
掲示板の閲覧 掲示板の閲覧 登録権または参照権のある掲示板グループの掲示版を閲覧することができます 各利用者の権限は 管理者によって設定されます 掲示板を閲覧する 1 掲示板画面を表示し 閲覧する掲示が含まれている掲示板グループ 掲示板の順にクリックします 掲示板画面の表示方法 ポータル画面の画面説
この章では 掲示板の利用方法などについてご案内しています 掲示板には文書を登録したり 返信を書き込むことができます 掲示板グループや掲示板は 管理者によって登録されます 掲示板の閲覧 140 掲示板の検索 146 掲示内容を転送する 148 掲示内容の登録 151 掲示内容をメールで登録する 158 掲示板の登録予約 159 掲示板の設定 163 掲示板の閲覧 掲示板の閲覧 登録権または参照権のある掲示板グループの掲示版を閲覧することができます
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演習 9 入力した条件に従いデータベースからデータを抽出する 1 演習 9 製品情報を取得するサンプル パソコン製品情報が格納された表から 任意のメーカー IDを取得するプログラムの構造を検討する sample1.htm sample1.asp SDEV_MST_PRODUCT 2 データベース クライアント サーバー PC_KATABAN KOBAN MAKER_ID HD-0001 1 NED
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WebAPI 及びデータフォーマット (DC-NDL) の概要 国立国会図書館電子情報部 電子情報サービス課 1 内容 I. 国立国会図書館サーチとの連携方式 II. 国立国会図書館サーチへ提供いただくメタデータ方式 2 I. 国立国会図書館サーチとの連携方式 3 国立国会図書館サーチ (NDL サーチ ) とは 多彩な検索支援 多様なルート 多様な検索対象 4 外部提供インタフェース (API)
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Microsoft 認定資格問題集 受験番号 : 70-483 受験名 : C# でのプログラミング言語 : 日本語問題数 :179 問 テストバリュー (TESTVALUE) はこの日本語版問題集の著作権を所有します 問題集の他人への展開 譲渡 転売 複製 転載等の無断行為は法律上で禁止されています 違反が発覚した場合 法的措置を取らせて頂きますので 予めご了承ください 問題 1 Orderオブジェクトのコレクションがあります
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アカウントをお持ちの方 Webシラバス作成の手引目次.Web シラバスへのアクセス方法 - インターネットの起動 - Webシラバスへのログイン. シラバスを作成する科目の表示 - シラバス作成 登録メニューの選択 - 担当科目一覧画面. シラバスの作成 - 前年度シラバス一括コピー - 科目ごとシラバスコピー 5 - シラバスの入力と登録 6,7 - シラバスの印刷 ( 提出用 ) 8. シラバス閲覧
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Microsoft Word - Android_SQLite講座_画面800×1280
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SQL インジェクションの脆弱性
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フィルタとは
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情報システム設計論II ユーザインタフェース(1)
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職業訓練実践マニュアル 重度視覚障害者編Ⅰ
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情報処理 Ⅰ 前期 2 単位 年 コンピューター リテラシー 担当教員 飯田千代 ( いいだちよ ) 齋藤真弓 ( さいとうまゆみ ) 宮田雅智 ( みやたまさのり ) 授業の到達目標及びテーマ コンピューターは通信技術の進歩によって 私達の生活に大きな影響を与えている 本講座は 講義と
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PA4
SQL チューニングによる 性能改善の効果とポイント 株式会社アクアシステムズ PPA4003J-00-00 株式会社アクアシステムズ Oracle データベースを専門とする技術者集団 Oracle チューニング & 監視ツール Performance Analyzer の開発 / 販売 Oracle 診断及びパフォーマンスチューニング Oracle データベースに関するコンサルティング Oracle
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BayoLink Excel アドイン使用方法 1. はじめに BayoLink Excel アドインは MS Office Excel のアドインツールです BayoLink Excel アドインは Excel から API を利用して BayoLink と通信し モデルのインポートや推論の実行を行います BayoLink 本体ではできない 複数のデータを一度に推論することができます なお現状ではソフトエビデンスを指定して推論を行うことはできません
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