New matches from DNA database

스카이 스크류 테스트 AT THE NUMBERS INDIANA CRIME LAB NEW DATA SHOWS 의 주소 속임수 인디애나 선도 더 많은 DNA 일치 예기치 못한 일 랩 케이스 13 조사 리포터 산드라 CHAPMAN 새로운 결과 링크 됨 인디애나 DNA 프로파일 링 법 기치 " 우리는 예상하지 못했다

IT가되어야한다 효과의 극적 " 새로운 데이터보기 : 72 DNA "히트"그대로 새로운 결과 주정부 법 요구 누구를 위해 제공 할 수있는 중보 DNA CHEEK SWAB

데이터가 바로 온다 13 일 후 조사 REPORT WHICH 공개 12 – 수천 가지 새로운 DNA 샘플이 추가되었습니다

주 코디 스에게 데이터베이스 결합 된 DNA 색인 체계 1 월 1 일 그리고 3 월 우리 의 수를 발견했다 DNA 검사 SKYROCKETING FROM 11-HUNDRED ~ 42- HUNDRED 샘플 A 달 하지만 인디애나 주 경찰은 할 수 없다 사양 제공 영향에 대해 범죄

변경 글꼴 – 버스터 " 나는 특별하지 않다 정보 그들이 말했던 것 미국은 있지만 거기에있다 어떤 것 어디에 우리는 로깅하고있다

'스코어 카드' 더 나은 결점을 위해 우리가 그것을 두는 방법, 우리는하지 않는다 그 수준을 가져라 추적 정보" CHANGE FONT – BANNER 지금까지 에 따라 버스터 ISP 실험실 견인 함께 INFORMATIONFOR 로메 커스처럼 대표적인 그레그 STEUERWALD, 의장 하우스 배심원 위원회 첫 번째 히트 중 하나 unsolved에 대한 2016 년 사건

CHANGE FONT – 스투 워드 " 극도로 기쁘게 생각합니다

그리고 약간의 비트 놀란" CHANGE FONT – BANNER 화석 카운티 PROSECUTOR, TODD 메이어 역시 반응했다 속담

"나는 단지 상상할 수있다 피해 구제 그 경우에 그녀가 얻는 때 느끼십시오 그녀의 부름 케이스가 생겼다 풀렸다

때문에 이 법, 그녀의 신념 꺼짐 거리와 보낸 편지 어디서 왔니? – 감옥 말이야 "마이어가 말했다 추가시 어울리는 사람들 DNA는 맺어지기 증거의 증거 케이스 및 펜딩 범죄자 조사 에 따라 거기에 연구실 : 126 HITS TO DNA CODIS 안의 샘플 UNSOLVED CRIME에서 SCENE EVIDENCE 그중의 9-는 사례 일치 의미 그들은 할 수있다

갈라진 조사 하나 또는 그 이상의 일치 더 많은 경찰 대리점 117 신규 증거 프로파일 그 시스템 이미 범죄자 시스템에서 "

그것은 믿을 수없는 효과 솔직한 위기에 대해서만 하지만 ASLO 외관 어느 정도의 사람들 글자 그대로 INCARCERATED " 최소 44 다른 카운티 DNA "HIT"를 가졌습니다 처음에는 QUARTER OF OF THE 1 년 그리고 증가하는 테스트 HAS GENERATED 다른 23 개의 히트 인디애나와 다른 주

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Obama Admin Ordered FBI To Purge 500K Fugitive Names From Essential Database List

오바마 행정부는 틀림없이 가장 파괴적인 행정이었습니다 우리 나라의 역사

그들은 진정으로 미국인의 모든 이상을 망칠 위기에 처했다 너무 사랑스러워 힐러리가 계속해서 강요 할 수는 없다는 것에 모두 감사해야합니다 우리는 그 길을 걷는다 오바마 대통령과 민주당은 8 년 동안 자신의 힘으로 모든 것을 해쳤습니다

모든 법을 준수하는 시민의 권리뿐만 아니라 법의 지배 끊임없이, 왼쪽의 우선 순위가 무고한 미국인들의 희생 오바마 대통령은 미등록 이주민이 국경 너머로 쏟아져 들어오고 DOJ는 신속하고 격렬한 작전으로 멕시코 마약 카르텔에 총을 겨누었다 이제 오바마가 완전히 새로운 방식으로 미국인을 덜 안전하게 만들었다는 것이 발견되었습니다 에이 도망자가 무엇인지에 대한 적절한 해석에 관한 최근의 논쟁은 수많은 위험한 미국인

매일 발신자로부터 : FBI는 뛰어난 체포 영장을 가진 사람은 도망자라고 생각했습니다 다른쪽에 손, 술 담배 국, 총기 및 폭발물은 도망자를 누군가로 정의했습니다 뛰어난 구속 영장을 갖고 있으며 주 경계를 넘었습니다 이같은 의견 불일치는 오바마 대통령의 2 기 임기가 끝나고 법무부 법률 고문 사무실은 ATF의 해석을 담고있었습니다 도널드 트럼프 (Donald Trump) 대통령 하에서 DOJ는 도망자를 다른 사람에게 간 사람으로 정의했다

형사 기소를 피하거나 형사 재판에서 증언하는 것을 피하라고 주장하며 법률 고문 사무실 결정 이 결정은 약 50 만 명의 도망자가 내셔널 인스턴트 범죄 배경 점검 시스템 그럼에도 불구하고 총재는 총 구매자에 대한 포괄적 인 배경 조사를 통해 시스템 안전 아니, 우리를 정말로 안전하게 지켜줄 수있는 것은 우리 정부가 굴절을 멈 추면 우리를 싫어하고 미국인을 먼저 배치하기 시작한 사람들을 달래기 위해 거꾸로 전 국토 안보부 직원은 심지어 오바마 하에서 그는 무슬림의 기록을 문질러야한다고 명령했다 테러리스트와의 관계

Obama는 반복적으로 정보에있는 사람들에게 그것을 어렵게 만들었습니다 지역 사회에서 일을하고, 끊임없이 범죄를 저지하며, 범죄를 저지시킬 수있는 능력을 그들은 발생합니다 그러나 펄스 나이트 클럽을 포함하여 많은 생명을 희생시킨 인텔에 대한 그의 과실은 2106 년에 촬영 오바마 대통령과 같은 정부와 러시아는 문제가되지 않는다

Obama Admin Ordered FBI To Purge 500K Fugitive Names From Essential Database List

오바마 행정부는 틀림없이 가장 파괴적인 행정이었습니다 우리 나라의 역사

그들은 진정으로 미국인의 모든 이상을 망칠 위기에 처했다 너무 사랑스러워 힐러리가 계속해서 강요 할 수는 없다는 것에 모두 감사해야합니다 우리는 그 길을 걷는다 오바마 대통령과 민주당은 8 년 동안 자신의 힘으로 모든 것을 해쳤습니다

모든 법을 준수하는 시민의 권리뿐만 아니라 법의 지배 끊임없이, 왼쪽의 우선 순위가 무고한 미국인들의 희생 오바마 대통령은 미등록 이주민이 국경 너머로 쏟아져 들어오고 DOJ는 신속하고 격렬한 작전으로 멕시코 마약 카르텔에 총을 겨누었다 이제 오바마가 완전히 새로운 방식으로 미국인을 덜 안전하게 만들었다는 것이 발견되었습니다 에이 도망자가 무엇인지에 대한 적절한 해석에 관한 최근의 논쟁은 수많은 위험한 미국인

매일 발신자로부터 : FBI는 뛰어난 체포 영장을 가진 사람은 도망자라고 생각했습니다 다른쪽에 손, 술 담배 국, 총기 및 폭발물은 도망자를 누군가로 정의했습니다 뛰어난 구속 영장을 갖고 있으며 주 경계를 넘었습니다 이같은 의견 불일치는 오바마 대통령의 2 기 임기가 끝나고 법무부 법률 고문 사무실은 ATF의 해석을 담고있었습니다 도널드 트럼프 (Donald Trump) 대통령 하에서 DOJ는 도망자를 다른 사람에게 간 사람으로 정의했다

형사 기소를 피하거나 형사 재판에서 증언하는 것을 피하라고 주장하며 법률 고문 사무실 결정 이 결정은 약 50 만 명의 도망자가 내셔널 인스턴트 범죄 배경 점검 시스템 그럼에도 불구하고 총재는 총 구매자에 대한 포괄적 인 배경 조사를 통해 시스템 안전 아니, 우리를 정말로 안전하게 지켜줄 수있는 것은 우리 정부가 굴절을 멈 추면 우리를 싫어하고 미국인을 먼저 배치하기 시작한 사람들을 달래기 위해 거꾸로 전 국토 안보부 직원은 심지어 오바마 하에서 그는 무슬림의 기록을 문질러야한다고 명령했다 테러리스트와의 관계

Obama는 반복적으로 정보에있는 사람들에게 그것을 어렵게 만들었습니다 지역 사회에서 일을하고, 끊임없이 범죄를 저지하며, 범죄를 저지시킬 수있는 능력을 그들은 발생합니다 그러나 펄스 나이트 클럽을 포함하여 많은 생명을 희생시킨 인텔에 대한 그의 과실은 2106 년에 촬영 오바마 대통령과 같은 정부와 러시아는 문제가되지 않는다

Obama’s DOJ FORCED the FBI to Remove 500,000 Criminals From Background Check Database

Obama의 법무부는 FBI가 배경 조사 데이터베이스에서 500,000 명의 범죄자를 제거하도록 강요했다 미국 시민보다 불법 체류자들의 요구를 제기하는 민주당 원과 마찬가지로 오바마는 일상적으로 법을 준수하는 미국인보다 범죄자의 필요를 놓았습니다

오바마 법무부는 FBI에 약 50 만 명의 도망자를 삭제하도록 명령했다 데이터베이스에서 현저한 체포 영장 이런, 고마워, 오바마 일일 발신자로부터 워싱턴 (AP) – 버락 오바마 법무부는 FBI에 더 많은 것을 떨어 뜨리라고 지시했다 내셔널 인스턴트에서 현저한 체포 영장을 가진 도망자 50 만 명 이상 FBI의 데이비드 보디 치 (David Bowdich) 부국장은 수사를 통해 범죄 배경 조사 시스템 (CBI)을 수립했다고 발표했다

정의로부터 도망자들은 연방법에 따라 무기를 사지 못하게됩니다 그러나 정의의 도망자는 무엇입니까? 그 정의는 FBI와 ATF에 의해 논쟁 중에있다 워싱톤 포스트에 따르면, FBI는 미결제 체포 영장이 도망자 야 다른 한편, 알코올 국, 총기 및 폭발물 국은 도망자를 정의했습니다 뛰어난 구속 영장을 갖고 있으며 주 경계를 넘은 사람입니다

이같은 의견 불일치는 오바마 대통령의 2 기 임기가 끝나고 법무부 법률 고문 사무실은 ATF의 해석을 담고있었습니다 도널드 트럼프 (Donald Trump) 대통령 하에서 DOJ는 도망자를 다른 사람에게 간 사람으로 정의했다 형사 기소를 피하거나 형사 재판에서 증언하는 것을 피하라고 주장하며 법률 고문 사무실 결정 이 결정은 약 50 만 명의 도망자가 내셔널 인스턴트 범죄 배경 점검 시스템 법 집행 기관의 잘못된 대응에 관한 상원 사법위원회 청문회에서 Parkland, 플로리다 범인 Nikolas Cruz, 캘리포니아 민주당 상원 의원 Dianne Feinstein Bowdich에게 제거에 대해 물었다

"그것은 이전 행정부에서 내려진 결정이었습니다"보우 디치는 증언했다 "법무부의 법률 고문 사무실에서 법을 검토하고 누군가가 한 주에서 도망자 였다면, 그들이 국가 선을 넘었다는 징후가 있어야했다 " "그렇지 않으면 그들은 법률과 해석 방식대로 도망자로 알려지지 않았다" 그는 덧붙였다

Jeff Sessions 법무 장관은 최근 법무부가 "공격적으로" 자신의 신원 조회에 속한 사람을 찾으십시오

13. Exercise 3 Importing Points from a Database

이 연습은 실습 2 : 점 그룹 만들기에서 계속됩니다 Toolspace의 Prospector 탭에서 Points를 마우스 오른쪽 버튼으로 클릭합니다

만들기를 클릭하십시오 점 작성 대화 상자에서을 클릭합니다 기본 레이어 매개 변수를 확장 한 다음 값을 V-NODE로 변경하십시오 점 만들기 대화 상자에서 점 가져 오기를 클릭합니다 형식 목록에서 외부 프로젝트 점 데이터베이스를 선택하십시오

튜토리얼 폴더를 찾습니다 pointsmdb를 선택하십시오 열기를 클릭하십시오 점 가져 오기 대화 상자에서 고급 옵션 확인란의 선택을 취소하십시오

점 작성 대화 상자를 닫습니다 Toolspace의 Prospector 탭에서 _All Points 포인트 그룹을 마우스 오른쪽 버튼으로 클릭합니다 확대 / 축소를 클릭하십시오 포인트 그룹 컬렉션을 마우스 오른쪽 버튼으로 클릭합니다 등록 정보를 클릭하십시오

각 포인트 그룹에 대한 업데이트 내용을 표시하려면 왼쪽 상단의 버튼을 클릭합니다 응용 프로그램이 Storm Manholes 및 Detention Pond 지점 그룹에 추가 할 준비가 된 지점 목록을 검토하십시오 지점 그룹 변경 대화 상자에서 닫기를 클릭하십시오 포인트 포인트 그룹을 업데이트하려면 업데이트 버튼을 클릭하십시오 이름 옆에 검은 점이있는 포인트 그룹 항목이 어떻게 변하는 지 확인하십시오 점 그룹을 마우스 오른쪽 버튼으로 클릭합니다

점 편집을 클릭하십시오

From the database to the items

이 짧은 영화는 어떻게 데이터베이스에서 얻을하는 방법을 보여주는 것입니다 당신이 원하는 실제 항목 일부 데이터베이스는 전체 텍스트를 연결 한 것입니다

다음은 그 예이다 : "허클베리 핀의 방언" PDF 파일 전문을 가지고있다 당신은, 클릭 할 수 있습니다 그리고 당신은 이메일, 인용, 또는 수출 / 다운로드, 인쇄 할 수 있습니다 나는 보통이 기사를 다운로드 그래서 나는 항상 나 자신에 대한 복사본이 있는지 전체 텍스트 링크 : 그건 쉬운 일이다 다른 사람들은 그렇게 쉽지 않다 이미 보여준 바와 같이, 당신은 USF @ 찾아 그것은 사용할 수 있습니다 당신이 미국에서 여기 일이 있는지 확인합니다

이 문서는 2001 년에 나왔다 그래서 나는 2001 년부터 사용할 수 아무것도 그것을보고 싶어요 그래서이 작업을 제외하고이 링크가 작동하지 않는 이 때때로 발생; 또 다른 하나를 시도해보십시오 아하 : 그것은 전체 텍스트 앞에서 말을하지 않았다하더라도, 여기에 전체 텍스트 PDF를 찾을 수 있습니다 당신은 클릭 할 수 있습니다 거기 당신 사용할 수 있습니다 하나는 전체 텍스트를 말하지 않았다하더라도

의이 일을 해보자 우리는 다시 세이지 프리미어을 클릭합니다 그 전에 작동하지 않았기 때문에이 사람은 아마 작동하지 않습니다 아하, 그러나 그것은 작동합니까! 전체 텍스트 : 뛰어난 우리는 전체 텍스트 아닌 무언가를 가지고 있다면 어떻게 될까요? 의이 책을 해보자 : USF 라이브러리의 카탈로그에 인쇄 확인 : 음유 악인의 연예 및 살인 : 남부 유머의 위기

우리는 그것을이있다; 우리는 어디서 찾을 알고있다 이제 때때로, 당신은 항목 USF의 카탈로그에없는 것을 발견 할 것이다 그렇게되면, 당신은 상호 대차를 통해 찾을 수 있습니다 의 우리가 그것을 발견하지 않았다 가정 해 봅시다 상호 대차를 엽니 다 그것은 당신이 로그인을 요청합니다 당신은 이미 캔버스에 들어가 로그인 한 경우, 당신은 일반적으로 똑바로 얻을 것이다

그것은 당신에 대한 정보를 입력합니다 항상하지 않기 때문에주의 깊게 확인해야 모든 정보를 입력합니다 때때로 당신은 돌아갈 수 있습니다 그리고 항목 자체에서 자세한 정보를 찾을 예를 들어, 여기에 ISBN입니다 당신은 어떤 것, 즉 ISBN을 복사 할 수 있습니다 빨리 오는 요청을합니다 당신은 날짜를 재설정 할 수 있습니다 : 이것은 당신에게 좋은 월 13 일을하지 않을 것이다 그래서 당신은 4/13과 말을 설정할 수 있습니다, 당신이 모든 것을 입력 한 경우, 당신은 요청을 제출합니다

책이 올 때, 당신은 이메일을 얻을 것이다 당신이 말하는 것은 USF 도서관에서 그것을 선택합니다 그것은 당신이했습니다 일을 찾는 방법 실제로 같은 MLA 또는 데이터베이스 내 위치 언어학과 언어 행동 초록

Update and Delete Row From Database Table Using My SQL

안녕 좋은 저녁이야! 우리는 내 SQL에 대해 보았다 이 강의에서 우리는 테이블에 데이터를 삽입하는 방법을 볼 것이다, 어떻게 테이블과 방법 테이블에서 데이터 행을 삭제하는 방법을 업데이트합니다

이미 테이블이 만들어집니다 이제 우리는 다른 레코드를 삽입 할 이제 우리는 테이블을 업데이트합니다 이제 참조 탁자 이제, 수 학생에서 삭제 테이블 곳 학생 ID가 1입니다

첫 번째 행이 삭제됩니다 그래서, 우리는 우리 자신의 모든 SQL 쿼리를 작성할 수 있습니다

How to Display Data from MySQL Database into HTML Table using PHP – 2017

이봐 프로그래머는 오늘이 튜토리얼에서 우리는 HTML에서 데이터베이스의 데이터를 표시하는 방법을 배우게됩니다 표는이 테이블의 데이터를 어디에서처럼 우리는 테이블을 만들려고하는 PHP를 사용하여 가득 여기에 코딩 PHP를 사용하여 데이터베이스의 데이터에 의해 I가 만든 데이터베이스입니다 내가 설명에 그 비디오의 링크를 뒀다 이전 비디오로이 시작을 할 수 당신은 HTML에 대해 배우고 싶다면 있도록 기본 HTML 형식으로 우리는 HTML 테이블을 만들려고하고 있습니다 표는 제목의 표를 줄이 비디오의 오른쪽 상단 모서리에있는 내가 아이콘을 클릭 데이터베이스와 이제 테이블을 만들고 그 이후 테이블의 각 열 머리글 제공 이 테이블 데이터에 대해 우리는 이제 PHP 코드로 시작 데이터베이스에 연결해야 서버 이름이 MySQL의 사용자 이름을 localhost입니다 데이터베이스 연결 루트 암호입니다 비어 있고 오류가 우리가 보여이 연결 중에 발생하는 경우 데이터베이스 이름은 회사 오류 메시지가 지금 우리가 ID 사용자 이름 암호를 표시하려는 SQL 변수에 쿼리를 할당 테이블의 테이블 이름 로그인에서 해당 ID를 선택 사용자 이름 암호 어디 ID 사용자 이름 및 암호는 데이터베이스 테이블에 향하고있다 그리고 우리가있는이 쿼리를 실행 우리는 테이블 데이터베이스 테이블에서 데이터를 인쇄 할 결과 변수에 할당이 결과를 얻을 수 적어도 하나 개의 행을 포함해야하며 쿼리는 적어도 하나의 행 후 추출 동안을 실행해야합니다 이 상태까지 루프는 충실하고 나는 우리가 실행 위하여려고하고 있다고 말하고 싶다 즉 ID 폐쇄 TAD 제 TD위한 TR 제 TD위한 시작되도록 각 루프의 한 행 사용자 이름은 다시 암호를 마지막 TD에 태그를 폐쇄하고 TD의 태그를 폐쇄하고 그럴 경우 TR TD 따옴표하지만 행은 다음 TR TD는 PHP 코드없는 따옴표없는 이유 당신은 질문이 하지만 행은 PHP 코드는 그래서 그들 중 일부는 따옴표가 있으며 그들 중 일부는 외부 다음 아니라는 것을 이 조건이 거짓 제로 행 다음 있다는 것을 의미하는 경우 while 루프의 우리 테이블을 닫 우리 데이터베이스 연결은 만들기 위해 수행하는 방법을 볼 수 있습니다 우리가 닫 마지막에서 0 결과를 인쇄의 더 잘 스타일로 일부 CSS 코드의 시작을 추가를 복사하고 새로 고침 저장 여기에 붙여 넣습니다 테이블의 사용에 얼룩말 줄무늬를 만드는 번째에이 제목 다채로운 추가 CSS 코드를 만들려면 TR에 n 번째의 아이는 당신이 작별 인사를 즐길 경우 같은 코멘트 섹션 기자가 질문이 있습니다 프로그램 제작자

From Static Archive to Research-Ready Database

>> 워싱턴 DC의 의회 도서관에서 >> 다음을 우리는 닉 아담스, 사회 학자 및 연구원은이 데이터 과학에 대한 버클리 연구소 그는 사회 과학자가 의회를 사용하는 방법에 대해 이야기 것 데이터 소스로 기록

닉에 오신 것을 환영합니다 >> 닉 아담스 : 안녕하세요, 안녕하세요 의회, 기록 보관, 사서, 언론인, 데이터 바보의 도서관, 사회 과학자 및 디지털 인본주의 동료 나는 매우 여기에 오늘 영광입니다 이 종류 나 같은 사람의 메카로, 나를 위해 정말 흥분됩니다

나는 조직 데이터를 많이하고 수 많은 일을했습니다 여기에서 말하는 것은 정말 영광이다 우리 중 많은 경우, 아카이브 이미지를 연상 오래된 가죽 바인딩 책 [들리지] 달콤한 매운 냄새 펄프 산화, 그들은 흥분을 자극 일부 긴 잃어버린 역사를 발견 것처럼이 묻혀있는 보물이었다 그러나 아카이브에 대한 내 특정 흥분은 약간 다르다 동료 학자들과 마찬가지로, 나는 생각에 실신 옛 세계와 신문이나 정책 트랙을 폭로의, 분, 계약 또는 영수증을 충족 이들은 대부분의 사람들이 던져 문서의 종류입니다 재활용으로, 그러나 우리는 정말 이러한 데이터를 소중히 인간 행동과 같은 때묻지 않은 기록

그들은 우리가 경제적으로했다 사람의 이야기를 정치적, 사회적, 문화적 그래서 내가 먼저 말하고 싶은 모든 사서 및 기록 보관에 감사합니다 사람이 데이터를 사용할 수 있도록 정말 우리가 우리의 일을 수행 할 수 있습니다 그리고 우리는 완전히에 따라 달라집니다 나는 두 손이 할 수 없기 때문에 방법에 따라서, 모두가 나에게 박수를주고 도움이 될 수 있습니다 이 일어날 수 있도록 사람들에게? [박수] 조금 더 크게

괜찮아 어쩌면 내가 어떤 사람들이 생각 될 수 끝나야합니다 내가 필요한 모든 것을 말 할 수있다 하지만 말했듯, 좀 더있다 – 아카이브에 대한 내 사랑은 일반보다 약간 다르다 나는 아카이브 대부분보다 훨씬 더 강력한 될 수 있다고 생각하기 때문에 내 동료 학자 아직 상상, 나는 모두를 보여주고 싶어했다 정도에 당신의 우리는 미래를 가져올 수있는 방법 여기서 아카이브는 더 집중적으로 훨씬 더 자주 그리고 많이 사용된다 우리에게 인간 행동의 많은 깊은 이해를 제공합니다 그래서 지금 중앙 과학자들과 디지털 인본주의는 나는 종류의 십 년간 긴 과정으로 보는 것과의 시작 길을 업데이트하는 우리는 증빙 서류와 함께 작동합니다

우리는 오른쪽에 컴퓨터 함께 읽기 학습하고 있습니다 우리는 이해하고 다르게 읽을 수있는 방법을 신뢰하기 시작하고 그리고 훨씬 더 빨리 우리가 분의 패턴을 찾을 수 있으며,보다 우리는 정말 가까이 독서의 달없이 찾을 수있다 그래서 무리가있다 새 계산 텍스트 분석의 사람들이 사용할 수있는 접근한다 우리는 문법에 의해 [들리지] 문장 수 있습니다 우리는 사람과 장소와 같은 개체 이름 찾을 수 있습니다

우리는 사람들이 문서를 통해 대한 얘기하는지의 주제를 모델링 할 수 있습니다 우리는 개인과 그들이 어떻게 관계의 네트워크를 모델링 할 수 있습니다 우리는 심지어 정말 종류의 일을 할 수 고전 질적 민족 지적인 연구가 컴퓨터의 도움을 같은 접지 이론 훨씬 우리가 지금 할 수 있도록있다, 그러나이 강력한 도구는 매우 다른 방법이 필요 컬렉션을 구성하고 내가 정말 원하는거야 오늘에 대해 이야기합니다 그래서 여기에 우리의 대부분은, 보관의 전통적인 관행을 잘 알고있는 보존, 조직, 유지 보수 및주의 깊은 관리 문서의 보호 및 연구자의 관점에서, 우리는 아카이브를 끌어하고자 할 때, 우리는 도서관 사서에게 문의 누가 우리가 기록을 당겨하는 데 도움이 우리가 봐 문서에서 일반적으로 하나 개의 문서 한 번에 종종 장갑을 착용 또는 유리의 일부 창을 통해 볼

그리고 이러한 아카이브는 정말 도움이됩니다 그들은 우리가 중요한 특정 질문을 할 수 있습니다 특정 문서의 경우 무슨 일이 있었는지 등의 질문에, 그 또는 그녀는 정말 말하거나 그 짓을 한거야? 누가 누구를 지불? 누가는 청구서에 어떤 방법으로 투표? 그러나 이런 종류의 연구는 모두,이 질문은 모든 종류입니다 연구의 법의학 스타일의 우리가 찾고있는 곳 특정 날짜에 특정 세부 사항이 발생에 대한 특정 문서이다 하지만 지금 우리는 정보화의 시대를 입력했습니다 새로운 소식있어? 어떻게 달라? 물론, 어떤 기록 보관 인 또는 사서는 엄지 손가락에 날 원하지 않을 것이다 가장 세와 소중한 기록을 통해 어레이를 적용 초당 40 장에서 컬렉션에 직접 형광펜 색 나는 생각에 주춤처럼의 일부를들을 수 있습니다

그러나 그런 일이 정말 쉽게 디지털 기록을 수행 할 수 있습니다 그래서 연구를 바꿀 것입니다 방법 어떻게 우리가 적응하려고? 신나는 그래서 우리는 너무 빨리 갔습니까? 우리는 과거 갔다 아, 거기 간다 괜찮아

일부 디지털 아카이빙 제품이있다 그래서 그건 정말 앞으로 갈고있다 그래서 미국을 역사에 남기는 사람들의 무리가 언급 한, 연구자들은 수천을 통해 탈지 수있다 디지털 방식을 사용하여 신문 그리고 한참이 이야기 시리즈, 마태 복음 베버의 아카이브는 프로그램이 논의되었다 발휘, 그것은 멀리 해킹 가치있는 결과를 생성하는 것 그는 잘 큐레이터 아카이브라는 것을에서, 그러나이 정말 표준이 아니다 사실, 어떤 정상적인 것은 상당히 다르다 엘리자베스 Lorang이 시리즈에서 그녀의 대화 중에 언급 한 바와 같이, 그들의 사용에 응답자에 의해 인용 된 가장 눈에 띄는 과제 중 하나 디지털 컬렉션의 효율적으로 검색 할 수 없다는이었다 수집 자료를 통해,이 정말 일반적입니다

당신에게 예를 제공하기 위해, 정부 출판 사무소 – GPO를 웹 사이트는을 설명 정말 인상적 지분을 많이 가지고 우리 정부의 활동, 의회 기록, 청문회, 투표의 모든 종류의, 이러한 데이터는 민주주의 정말 필수적이다 미국을 유지하는 GPO의 임무에 알렸다 데이터는 정말 가치가있다 그들은 중요한 것 그들은 대단한 대중을 완전히 사용할 수있어 그들은 이상적인 종류도 디지털화있어 기계 읽을 수있는 형식의 그러나, 그들은이 상태를 사용하여 조회는 매우 어려운 것 예술 텍스트 분석 기술의 난 그냥 논의 된 것과

내가 당신에게 그것이 어떻게 생겼는지의 감각을 줄 수 있습니다 여기에 GPO의 웹 사이트입니다 내 의회 사람을 다루는 방법을 이해하고 싶어한다면 과학으로, 나는 특정 대회에 갈 수 있습니다 나는 집 청문회에 갈 수 있습니다 나는 과학 기술위원회를 찾을 수 그리고 나는 모든 마지막위원회 청문회의 텍스트를 읽고 시도 할 수 내 의회 사람이 무엇을하고 있었는지에 따라 할 수 있습니다

그래서 우리는 우리가 뷰어에서 읽을 파일을 선택 이 경우 웹 브라우저에서, 우리는 그것을 건드리지 않고 볼, 없이에 낙서하지 않고, 그것을 라벨 우리는이 별도의 문서에서 우리의 메모를합니다 이 텍스트는 완전히 디지털 임에도 불구하고, 많은 방법에 따라서 우리는 여전히 장갑을 착용하고 있습니다 우리는 여전히 유리의 창 뒤에서 문서에서 찾고 있습니다 이제 명확하게하기 위해, 나는이 문제의 상태 믿지 않는다 기록 보관은 보호를 통해 어떻게 든이기 때문에 또는 무관하거나 고약한 어쩌면 당신의 일부입니다

하지만이 링크를 매우 잘 조직 된 세트입니다 그 정보를 찾는 사람을위한 완벽한 의미가 있습니다 특정 심리에 대해 그리고 우리는 우리의 디지털 기록이 방법을 조직, 우리는 우리의 실제 기록을 정리하는 것과 같은 방식으로 이 시스템은 기존의 연구에 매우 합리적이기 때문에 및 기록 보관의 기본 작업 때문에 편법 보존 및 출판 우리는 클릭 클릭 클릭하지 않으 그래서 경우 각각의 파일을 다운로드, 사회 과학자는 무엇을 원하는가? 나는이 워싱턴의 질문 알고있다 모든 자금의 대화, 모든 정책 대화 사회 과학자는 무엇을 원하는가? 나는 꿈을 꿀 수 있습니다

나는 꿈을 꿀 수 있습니다 글쎄, 우리는 잘 구성되어 데이터를합니다 그게 우리가 원하는거야 그리고 종류의를 낳는 순간에 슬라이드를해야합니다 그러나 나를 그냥 몇 가지 예를 통해 당신에게 감각을 제공 할 수 있습니다

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그래서 검색의 일종을하고 싶은, 이 여기에 조금의 의사 코드입니다 나는 모든 인스턴스를 찾을 수 있는지보고 싶어 사람들이 단어 가설을 말하거나 위조 경우, 상관 관계, 원인, 통계적 유의성 나는 것을 발견하면, 나는 아이디어와 함께 표시 연설을보고 싶어 스피커의 스피커의 식별, 것 그들이과 관련있는 자 등 – 그건 정말 좋은 것입니다, 나는 종류의 비교할 수있을 것 전체 의회 기록에 걸쳐 사람들은 어떻게 이야기 과학에 대한 그러나 우리가 지금 무엇을 정말 아니다 즉, 정부의 출판 사무실에서 단지 수는 없습니다 질문의 그 종류의 메타 데이터 모두에 파고 그 텍스트 자체의 내용이 지금 정말 불가능합니다 그래서 우리는 모든 과학 청문회의 모든 텍스트를 검색 할 수 없습니다

우리는 쉽게 비록 특정 연설과 스피커를 식별 할 수 독자로서, 나는 그 문서를 읽을 경우, 회원 존스가 말을 할 때와 멤버 스미스가 말을 할 때 나는 알고있다 그리고 나는 즉시 파티 식별을 알 수 없다 사람이 정말 상식 임에도 불구하고 이 물건은 실제로 바로 데이터에 연결되어 있지 않습니다 연구원으로 나는 그것을 쿼리 할 때 그래서 사회 과학자는 GPO 같은 아카이브에 무엇을해야합니까? 글쎄, 대답은보고 너무 열심히 때문에 많이하지 않습니다 모든 데이터를 하나의 문서를 한 번에 또는 모든 기술을 배울 통해 를 소집하는 방법을 알아낼 당신이 그것을하는 방법을 검색 할 수 있도록 당신이 그것을 검색 할 그러나 나는 오늘 여기 있어요 – 그 중 하나 [들리지] 이야기입니다

우리는 한숨과 우리의 머리를 누르고 멀리 걸을 필요가 없습니다 나는 그것을 바꿀 수 있도록하려고 노력에 대해 이야기 왔어요 – 국회 의사당 쿼리 프로젝트 그래서 몇 년 전, 나는 작업 계산 텍스트 분석을 설립 UC 버클리 그룹 그리고 그 그룹의 언급의 핵심 [들리지는이었다 얼마나 낚시를하는 연구자를 가르 칠하기, 하지만 어떻게 고래 연구 팀을 가르 칠 수 있습니다 당신이 알 수 있도록 어떤 해양 포유 동물은 단지 입지되지 않았습니다

하지만 어떻게 구성하는 연구 팀을 가르치는 – 청소 과정을 취득하는 데 필요한 작업의 엄청난 양의 작업을 수행하는 방법, 분석, 해석하고 대규모 텍스트 아카이브에보고한다 이제 우리는 훌륭하신 연구소와 협력하고 및 사회 과학 연구 협의회 우리는 사무실에 데이터를 게시 정부를 변환 할 수 있도록 의회는 최대 무엇의 queriable 기록으로, 뿐만 아니라 우리는 사람이하는 방법을 보여주는 튜토리얼을 만들 수 있도록 자신의 디지털 컬렉션이 작업을 수행합니다 난 그냥 몇 가지를 인식 할 여기 내 동료의 나는 조금 더 말을 빨리하기 전에 프로젝트에 대한 그리고 당신의이 슬라이드에 가입 할 수있다 우리는 나중에 얘기하자

그래서 여기 사진에서 프로젝트이다 우리가해야 할 겁니다 우선 우리는 모든 데이터를 수집하기 위하여려고하고있다 한 장소에 모든 링크를 통해 모든 문서 그리고 다음, 우리는 찾아 텍스트에 구조를 라벨링하고 있습니다 그래서 어쩌면 우리는 특정 언어 행위 또는 이벤트를 찾고 또는 위치 또는 특별 그룹, 우리는 그 구조를 추가 할 수 있습니다 XML을 통해 주석을 통해 텍스트 그리고 우리가 이미 기존의 구조를 가지고 새로 만든 구조, 그리고로 연결 – 우리를 가능하게 외부 데이터 소스 – 질문에 대답하는 강력한 쿼리를 사용하도록 설정하는 것이 우리는 심지어 전에 물어 수 없었다

그래서 내가 조금에 대해 잘 구조화 연구 준비 데이터를 가정 해 봅시다 즉,이 프로젝트의 하드 제품 데이터베이스를 작성하는 것, 및 기록을 위해, 우리는 지금 잘 조사 준비 구조화해야하는지 데이터는 것 같습니다 우선, 그것은 디지털 텍스트해야한다 컴퓨터가 검색 할 수 있도록 (듯이)는 기계 판독해야한다 다른 토큰을위한 다양한 서로 다른 문서간에 비교합니다 그것은 그 토큰 검색을뿐만 아니라 세트에 걸쳐 queriable해야한다 연구자가 정의한 문서

그들은 애리조나에 이르기까지 모든 것을 원하거나 그들은 모든 것을 싶다면 십년에서, 바로 그 볼 수 있어야합니다 그들이 이동할 때이 정말 중요하고 많은 사람입니다 디지털 아카이브로 그리고 그들은 시도 그것이 공개, 그들은이 실수를 그것은 원래의 구조를 유지하기 위해 매우 중요 및 문서의 서식 그래서 여기 ProQuest에 땡거야 나는 누군가가 너무 화가 될 것 생각하지 않습니다

ProQuest는이 의회 기록을 소요하고, 그들은 그것을 제거 모든 공백의 모든 새로운 라인 문자 우리를 도와 단락 나누기, 이러한 소호 읽기 문서 및 오, 이해를 통해,이 그냥 테이블 내용의하거나 그들이 가고있는 부분이다 일부 prematter을 수행하는,하지만 그들은 정말 이야기하지 않을 청문회에 대해 아직 그것은 원래의 구조를 유지하는 것이 중요합니다 원래 저자는 부분을 추적하는 데 사용 텍스트의 개념 작품의 어떤 종류를하고 있습니다 그리고 가능한 한, 우리는 몇 가지 보충에 추가 할 텍스트에서 검색 주석, 물건 내가 말했듯이, 등 그리고 마지막으로 언어 행위 또는 스피커 또는 위치를 찾고, 우리는 다른 데이터에 데이터를 링크 할 수 있도록하려면 즉, 동일한 목적을 설명한다 그래서 청각 문서가 의회 회원 스미스에 대해 이야기 할 것입니다, 하지만 의회 회원 스미스에 대해 내가 아는 많이있다 그녀의 나이와 그녀의 지역에 대해 알려줍니다 다른 데이터베이스에서, 인구와 그녀의 지구 인구 통계, 이는 실제로 그녀는 행동이야 방식에 영향을 미칠 수 있습니다 이 모든에 따라서, 우리는 단지 queriable 데이터베이스를 작성하지 않는, 그러나 거대한 학습 기회 누군가를 위해 여기있다 즉, 디지털 아카이브를 가지고 좀 더 접근 할 수 있도록하고 싶어 연구자와 대중의 더 큰 관객들에게

그래서 우리는 단계 방법에 의해 단계의 종류를 생성 할거야 튜토리얼 노트북으로 안내합니다 우리는 우리가 쓸 수 Jupyter 노트북을 사용할 것 일반 영어로 무엇을 우리는 바로 옆 셀로하고있는 그 실행 코드를 실행합니다 프로그래밍의 약간 두려워하는 사람 당신의 모든 사람들을 위해 이렇게 아이디어는 당신이이 일을하는 과정을 단계별로 수행하는 것입니다 그래서 상 하나, 함께 데이터를 수집, 두 번째 단계, 발견 그리고 구조가 다음 3 단계를 추가 다른 유용한 데이터에 연결 상 하나에,이 조금 파고, 함께 모든 데이터를 가지고, 이것은 단지 얻기 위해 노력하고있다 포인팅 클릭하고 천 번을 다운로드 주변

그래서 우리는 실제로이 작업을 수행하기 위해 컴퓨터를 훈련 할 수 또는 우리가 어떻게 할 수있는 컴퓨터를 말하는 사람들을 훈련 할 수 있습니다 그래서 우리는 정규 표현식을 사용하는이 노트북에있는 사람들을 돌려됩니다 사용하려면 [들리지] 그들은 웹 사이트에 검색 할 수 있도록 (듯이) 대신 [들리지]와 같은 웹 브라우저 자동화 도구 모든 포인팅을하고 자신을 클릭의, 당신은 컴퓨터가 당신을 위해 그것을 할 수 있습니다 상 두 곳으로 이동하려고했던 정말 당해 기술의 현재 상태에서, 이는 과학 공예의 일종이다 텍스트의 구조를 찾는 것은 – 그것은 다시 작업이 많이 걸립니다 앞뒤로 텍스트, 이론적으로 중요한 것입니다 알고 거기 찾기 위해 노력하고 컴퓨터를 사용하고 있는지 당신이 덩어리를 밖으로에 그 구조를 찾을 수 있도록, 그것을 레이블을 이전 없었다 곳과 구조를 추가 할 수 있습니다 그래서 우리는 정규 표현식의 가장 기본적인 통해 사람들을 어떻게 XML을 사용하여, 우리는 그들에게 텍스트 분석 기술의 일부를 표시합니다 나는이 이야기의 상단에 대해 이야기하는 것이, 우리는 심지어 텍스트라는 크라우드 소싱 주석 소프트웨어를 사용하고 [들리지 또한 생성하는 기술이다 훌륭하신 연구소

이 모든 것들이 우리가 인간을 얻을 수 있도록 그리고 컴퓨터는 함께 텍스트에서 그 구조를 찾기 위해 노력 그리고 순서대로 정말 효율적으로이 작업을 수행하는 프로그래밍 스크립트를 사용하여, 당신은 필요 슈퍼 어렵지 않다 기본적인 프로그래밍 구조를 알고 배울 수 있지만, 우리는 그것을 가르 칠 수 있습니다 마지막으로 3 단계, 단계에서 세 가지 데이터의 모든 연결에 관한 것입니다 그래서, 관련 데이터 소스를 식별하는 것 효과적으로 데이터베이스를 구조화 그래서 당신은 연구 커뮤니티의 쿼리를 기대하고 있다는 당신은 또한 데이터 스토리지에 중복을 줄일 수 있습니다 바로 내 앞에 말한 바울은 정말 종류의이을 설정합니다

우리는 SQL 관계형 데이터베이스를 사용할 수있는 경우, 우리는 이런 종류의 일부를 통해 훨씬 더 빠르게 계산할 수 있습니다 의 다층 구조화 된 텍스트 그래서 난 그냥 준비 연구 얻을 모두 물어보고 싶은, 정말 닫습니다 우리는 11 월에이 밖으로의 일부를 밀어됩니다, 우리는 바라고있어 사람들이 우리에게 피드백을 제공하고 저희에게 알려 것 당신의 단계처럼 하나의 자습서가 큰했다 귀하의 단계는이 튜토리얼은 매우 혼란했다 당신은 드로잉 보드로 다시 이동해야합니다 우리는 정말 의회 도서관에서 참여를 찾고 어떤 라이브러리 또는 아카이브 또는 연구자들은 관심이있는 사람입니다 이에에서 받고, 그들이 나를 차단하면 나도 몰라, 하지만 그들이 나를 차단 보인다

아, 여기 우리는 간다 네 당신은 이러한 노력에 동참하고 싶습니다 그래서 만약 또는 여기에, 함께 따라 몇 가지 링크가 있습니다 내가 당신을 보여 거라고 나는 전체 프로젝트 수 있다면 대중에게 완전히 열려 있습니다 당신은 호스팅 열린 사회 프레임 워크에 갈 수 열기 과학 센터에 의해 당신은 볼 수 있습니다 우리의 프로젝트와 함께하십시오

당신이 이동하려는 경우, 당신은 실제로 우리의 [들리지] 페이지로 이동 할 수 있습니다 그냥 풀 요청을하고 시작합니다 먼저 저희에게 연락 주시기하지만 즉, 흥미 진진한 것 어쩌면 우리는 당신을 이끌 수 있습니다 순간에 가장 시급한의 작업에 하지만 난 정말이 방에있는 모든 사람들이하고있는 모든 일을 주셔서 감사합니다 난 정말이 종류에 점점 기대하고 미래의 푸른 하늘 공간 당신이 할 수있는 그래서 우리를 도와 고마워요

[박수] >> 이것은 의회 도서관의 프리젠 테이션이었다 locgov에서 우리를 방문하십시오

How to update PDM from Database in SAP Powerdesigner

어떻게 업데이트 PDM SAP 파워 디자이너의 데이터베이스에서 오늘 우리는 볼 방법 파워 디자이너 PDM과 업데이트 직접 연결을 사용하여 데이터베이스의 최신 정보를 제공합니다

이 대신 데이터베이스에서 DDL을 사용하여 그 갱신의 더 나은 방법입니다 나는 빈 PDM이 (물리적 데이터 모델) 여기에 사용자 이름과 스키마에 대한 암호를 입력 : 우리는 스캇 스키마와 오라클 (12) C 데이터베이스를 사용하는 우리는 개체의 목록은 파워 디자이너로 가져올 수 볼 수 있습니다 당신이 여기에서 볼 수 있듯이, 내 PDM은 준비가되어 있습니다