驾驭海量数据：Ullman教授的数据挖掘精要

MongoDB如何助力您管理Web应用程序收集的海量数据？ 本书由MongoDB开源数据库的开发和支持公司10gen的工程师撰写，深入浅出地介绍了面向文档数据库的诸多优势，以及MongoDB如何实现可靠、高性能和近乎无限的水平扩展。 无论您是数据库开发者、系统管理员还是项目中的其他成员，都能从本书中获益。 掌握文档模型: 探索以自包含的JSON风格文档处理数据，告别关系型数据库的束缚。 灵活的数据模式: 了解MongoDB的无模式数据模型如何处理文档、集合和多个数据库。 高效的数据操作: 执行基本的写入操作，构建复杂的查询语句来检索数据。 进阶配置: 掌握系统管理员所需的进阶配置技巧。 概念与案例: 了解MongoDB的核心概念和适用场景。

斯坦福大学 CS246 课程官方教材，探索海量数据集的挖掘技术。

一本阐述大数据经典理论和实践方法的专业书籍。

海量数据集挖掘 作者: Anand Rajaraman，Jeffrey D. Ullman 这本数据挖掘经典著作以清晰易懂的方式阐述了相关概念和技术。

云计算赋能海量数据挖掘 云计算的出现为海量数据挖掘提供了新的可能性。其强大的计算和存储能力能够有效解决传统数据挖掘方法面临的挑战，例如： 数据规模庞大: 云计算平台可以弹性扩展，满足海量数据的存储和处理需求。 计算资源受限: 云计算提供按需付费的计算资源，无需前期投入大量资金购买硬件设备。 算法复杂度高: 云计算平台支持分布式计算框架，可以高效执行复杂的挖掘算法。 通过将海量数据存储在云端，并利用云计算平台提供的计算资源和挖掘工具，可以更加高效地发现数据背后的价值。

深入探索数据奥秘，我的数据挖掘工具包，为您在浩瀚的信息海洋中保驾护航。

都教授数据恢复软件能够帮助用户找回丢失的数据，操作简便易上手。

Hadoop：驾驭大数据浪潮的利器 当今时代，数据如潮水般涌现，其规模之庞大、复杂度之高，令传统数据处理工具望而却步。这就是我们所说的“大数据”。 大数据的三大特征： 数据量庞大： 数据集规模巨大，动辄数十亿、数万亿条记录，远远超出传统工具的处理能力。 复杂度高： 数据类型多样，包括结构化数据（如数据库数据）、半结构化数据（如XML文件）和非结构化数据（如文本、图像、音频）。 处理速度快： 需要在短时间内处理和分析海量数据，传统方法难以满足实时或近实时处理需求。 大数据浪潮的推动力： 数据爆发式增长： 互联网普及、传感器和设备的广泛应用，催生了数据的爆炸性增长。 新型数据源涌现： 社交媒体数据、日志文件、传感器数据、地理位置数据等非结构化和半结构化数据源不断涌现。 技术进步： 分布式计算、云计算、并行处理、机器学习和人工智能等技术的发展，为大数据的存储、管理和分析提供了有力支持。 Hadoop： 专门设计用于处理大数据的开源框架，它能够有效应对大数据带来的挑战，并为各行各业带来前所未有的洞察力和机遇。

包含约两千多个翼型数据，以点坐标形式精准描述，是目前较为全面的翼型数据资源库。