请问怎样才能在Access中选取指定行数的记录如第5-10条.

xupc 2001-12-19 04:02:40

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aaa2000 2001-12-19

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【直流微电网保护】【本地松弛母线、光伏系统、电池和直流负载】【光伏系统使用标准的光伏模型+升压变换器】【电池使用标准的锂离子电池模型+双有源桥变换器】Simulink仿真实现

成都市作为中国西部地区具有战略地位的核心都市，其人口的空间分布状况对于城市规划、社会经济发展及公共资源配置等研究具有基础性数据价值。本文聚焦于2019年度成都市人口分布的空间数据集，该数据以矢量格式存储，属于地理信息系统中常用的数据交换形式。以下将对数据集内容及其相关技术要点进行系统阐述。 Shapefile 是一种由 Esri 公司提出的开放型地理空间数据格式，用于记录点、线、面等几何要素。该格式通常由一组相互关联的文件构成，主要包括存储几何信息的 SHP 文件、记录属性信息的 DBF 文件、定义坐标系统的 PRJ 文件以及提供快速检索功能的 SHX 文件。 1. **DBF 文件**：该文件以 dBase 表格形式保存与各地理要素相关联的属性信息，例如各区域的人口统计数值、行政区划名称及编码等。这类表格结构便于在各类 GIS 平台中进行查询与编辑。 2. **PRJ 文件**：此文件明确了数据所采用的空间参考系统。本数据集基于 WGS84 地理坐标系，该坐标系在全球范围内广泛应用于定位与空间分析，有助于实现跨区域数据的准确整合。 3. **SHP 文件**：该文件存储成都市各区（县）的几何边界，以多边形要素表示。每个多边形均配有唯一标识符，可与属性表中的相应记录关联，实现空间数据与统计数据的联结。 4. **SHX 文件**：作为形状索引文件，它提升了在大型数据集中定位特定几何对象的效率，支持快速读取与显示。基于上述数据，可开展以下几类空间分析： - **人口密度评估**：结合各区域面积与对应人口数，计算并比较人口密度，识别高密度与低密度区域。 - **空间集聚识别**：运用热点分析（如 Getis-Ord Gi* 统计）或聚类算法（如 DBSCAN），探测人口在空间上的聚集特征。 - **空间相关性检验**：通过莫兰指数等空间自相关方法，分析人口分布是否呈现显著的空间关联模式。 - **多要素叠加分析**：将人口分布数据与地形、交通网络、环境指标等其他地理图层进行叠加，探究自然与人文因素对人口布局的影响机制。 2019 年成都市人口空间数据集为深入解析城市人口格局、优化国土空间规划及完善公共服务体系提供了重要的数据基础。借助地理信息系统工具，可开展多尺度、多维度的定量分析，从而为城市管理与学术研究提供科学依据。资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！

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内容概要：本文介绍如何通过前端监控与浏览器自动化测试技术，构建7×24小时无人值守的OJ（在线判题）系统监控机器人，应用于计算机竞赛场景。核心包括使用Playwright实现多层级自动化测试（冒烟、回归、压测），结合Synthetics监控、Web Vital体验红线、K8s边缘节点部署及Prometheus/Grafana监控体系，实现从全球节点模拟真实选手操作、实时采集性能指标到自动告警与可视化分析的闭环。代码层面展示了Docker镜像构建、自动化脚本注入性能监听、推送指标至Pushgateway及K8s定时任务编排的完整流程。; 适合人群：具备前端开发、自动化测试或运维监控经验，熟悉Node.js、Kubernetes和Prometheus的技术人员，适用于教育机构、竞赛平台或企业级OJ系统的研发与运维团队；使用场景及目标：①赛前大规模健康检查并生成健康度雷达图；②商业赛事中保障SLA服务等级；③赛后通过流量回放定位系统瓶颈；④实现告警降噪与根因快速定位；阅读建议：建议结合文中提供的Dockerfile、Playwright脚本与K8s配置进行实践部署，重点关注Web Vital指标采集逻辑、多环境隔离策略及Grafana看板联动，深入理解“测试即代码、监控即服务”的云原生竞赛运维新模式。

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