一旦您启用了资源监控，您就必须指定数据收集所出自的数据源。

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151 从最微小的病毒到最高的树木，一切生物的基因组数据填满了数据库。
152 大多数的建筑都被重新改造了很多次，也使得那些有查询数据和后续版本要求的人面临着巨大的问题。
153 大多数的数据访问方法是有效的，在抽象的数据库类中。
154 大多数发展中国家，尤其是那些采供血机构未得到协调的国家，都未提供有关对捐献的血液进行筛查的完整而且准确的数据。
155 大多数工程师（包括我本人在内）经常偷懒，仅返回数据，而忽略掉错误，因为错误很难管理。
156 大多数数据将会存储于大型遗留或打包的系统中，数据结构的细节对于这些系统来说可能是不可见的。
157 大数据将如何改变您的做事方式？
158 戴上驳线数据头盔后，方灿的三维拟真影象赫然现身在格斗场中。
159 单店式数据库放在本地，轻易出现两大问题：卡被解密、内部人员篡改数据。
160 单独使用一个数采卡，即可完成前面板的所有数据采集与回放功能，具有很好的通用性能。
161 单是银行新增贷款这一个数据点，就能一叶知秋地捕捉到官方在试图实现什么目标，因为中国各银行是国有控股的，是国家刺激或冷却经济的主要渠道。
162 单项智能电表远传抄表系统应实现以下功能：数据采集、电量预置功能，开关机功能和掉电保护功能。
163 但不管怎样，当程序中必须按无次序的方式处理数据行时，这种光标就无法使用了。
164 但对于每个生产系统，有必要设计和部署适当的备份和恢复策略，以避免数据丢失。
165 但即使没有数据，他也会支持自己的研究。
166 但你的数据完全是你的；由你自己创建，编辑和存档。
167 但如果测试需要运行很长的时间也并不为过。如果你需要一个真正的数据库，那么做依赖于其他测试的状态性测试是无可厚非的。
168 但如果你看一下数据，就会发现事情根本不是这样。
169 但是，不会有数据丢失，因为用户可以访问其他服务器上的副本。
170 但是，更为切实的风险在于：这个快速变化的经济体中可能有很大一块产值再次被统计学家所忽略，这样官方的数据就低估了中国经济的真实规模。
171 但是，即使在您完成所有的操作以后，监视数据仍然保持完好无损，并将正确地刷新。
172 但是，米尔斯吉拉博士的数据建议，发展的最终结果的可能根本不是人口崩溃，而是在人类生态学家的终极愿望，人口未经人为控制地实现零增长。
173 但是，您的切分策略应该包含将数据均匀分布至所有切分的方法。
174 但是，如果数据高度歪斜，那么就需要更多的容器（更小的分辨率），以确保数据不会太歪斜。
175 但是，数据也显示三季度该区域的消费者支出似乎少有或没有丝毫增长。
176 但是，由于在图像压缩、微处理器和无线数据带宽等技术上的进步，智能手机对于忙碌的医生来说很有可能成为像呼机一样必不可少的工具。
177 但是，在此之前，没有人对多种野生灵长类动物衰老和死亡的详细数据进行搜集整理，并将其与人类的有关数据进行比较。
178 但是，在很多发展中国家，收集所有的经济数据不是一件好差事，这中间涉及了大量未上报的收入，因此想国际货币组织这样的机构经常被叫过去帮忙。
179 但是，这些数据并没有提供确凿的证据来支持这一建议。
180 但是从周三的数据让我们对八月经济的表现状况有了最早的洞察，这些数据显示，过去几个月的适度缓步并没有变成一种值得担心的衰退。
181 但是没有任何数据显示库存囤积的迹象。食品和金属的储量正处于或者说逼近历史低点，石油的储量也只是在正常水平上。
182 但是实际应用环境中的数据属性维数非常多，属性概念层次也非常复杂，基于集合论的传统学习方法的效率变得越来越低。
183 但是一旦感知数据可以呆板地告诉人们该做什么和不做什么，潜在的系统滥用也是可能的。
184 但是一旦您收集了所有的覆盖率数据，您可以对它们做些什么呢？
185 但是在实践中，如果数据非常复杂，则几乎不可能完成任务，因此不推荐使用这种方法。
186 但是这些数据是在何处进入到您的程序的？
187 但是作为日本习惯于经济坏消息到什么程度的衡量，这一凄惨的贸易数据迎来已不是恐慌而是日益增加的逆来顺受的心态。
188 但数据的解读还是可能会耍一些商业花招。
189 但数据是孤独的，没有层次结构，没有关系也没有对象。
190 但由于编钟的发音特点及其埋藏历史久远等原因，迄今对其测音数据的不确定性难以作出令人信服的律制判断。
191 但由于没有其他植物的更多数据支持，这一证据仍很单薄。
192 但有数据显示，在像“黑色星期一”这样沉闷的一天的天色刚开始暗的时候吃巧克比较不会发胖。
193 但在一个数据集中，你可以通过许多不同的格式查看数据，并且从一系列不同的变量中作选择。
194 但在这个领域最紧缺的人才，是能协助商业经理理解他们用以分析的数据，并协助他们理解如何解释分析结的人才。
195 但这个示例应该谨慎应用，因为它会删除用户数据。
196 但这些机制具有几秒钟的网络复原时间，对延迟和抖动敏感的数据应用是不适合的，而这样的应用却在企业网上迅速增多。
197 但这些数据都不能反映教学质量的好坏。
198 但这也不太现实，恐怕只是黄粱一梦而已，因为我们看到的只是数据可用性的片面形式。
199 当对两个应用程序管理的客户数据进行集成时，两个应用程序中可能存在标识符不彼此匹配的相同客户。
200 当可见性最为关键时，要确保探头甚至能在网络接近饱和点上收集数据。