深入学习Oracle实用手册

黑白风格的 MySQL 实用手册，内容挺全的，涵盖了从基本语法到各种实战操作。尤其适合平时开发中频繁查语句的场景，不用再到处翻文档了。 SQL 语句用法讲得还比较细，比如SELECT和WHERE的配合方式，还有一些常见的JOIN操作，读起来一点也不枯燥。 像我平时写 CRUD，遇到复杂条件查询，就会翻翻这类手册。它把常用场景都总结出来了，比如多表联合查询、子查询啥的，响应也快。 而且它还配了不少实用例子，比如删除指定数据库、整理了各种SQL 语句大全，操作起来比较顺，适合做手边的速查工具。 如果你对MySQL的 SQL 语法还不太熟，或者写 SQL 的时候经常忘语法细节，这份手册蛮值得收藏一份

Oracle DBA的UNIX实用手册，涵盖了在UNIX环境下进行数据库管理的关键技能和最佳实践。

数据库调试时经常手忙脚乱？《MySQL Cookbook》真挺救命的，是当你想快速查代码片段或某个具体问题的时候。这本书不像教程那样啰嗦，直接就是实用的方案，翻一页一个招，效率高得。 SQL 语法写得还蛮清楚的，基本的SELECT、INSERT、UPDATE、DELETE都有例子。比如你想查全表数据，就来个SELECT * FROM users，一行代码直接搞定，响应也快。 索引优化部分讲得比较实用。你要是遇到查询慢，就可以看看是不是该加个B-Tree索引了。它适合大多数查询，如果你是做大量等值查询，那用哈希索引也挺快的，不过记住它不支持范围查。 有事务需求的，书里对BEGIN、COMMIT、

易语言操作 SQL Server 的资源还挺少的，这份《易语言 SQL Server 语法实用大全》就蛮实用。主要讲了怎么连数据库、怎么写增删改查语句，基本的场景都覆盖了，适合刚上手数据库操作的朋友。比如增删改查的写法直接贴代码，照着改变量名就能用，省事。 连接数据库那部分讲得比较清楚，要用到的几个全局变量也有，比如服务器、用户名这类。你只要把这些配好，后面用 SQL 语句操作就顺畅多了。 语句部分也贴心，比如插入员工信息的例子，字段全列出来了，结构完整，直接上手没压力。还有查询、更新、删除的代码也都整理好了，格式也规范。 如果你是刚开始在易语言里用数据库，又不想折腾太多，这个资源可以帮你少走

经典 SQL 语句的超实用合集，几乎是数据库操作的万能手册。涵盖了从建库建表到备份恢复、再到各种查询和聚合函数，基本你平时会用到的场景都能找到。内容清晰、结构明了，还配了不少代码块，复制就能用，挺省事的。尤其适合刚接触 SQL 的同学或者平时用 SQL 做开发的你，查找起来方便。

将详细解析Python中Pandas的两个关键数据结构——Series和DataFrame。Pandas作为Python最受欢迎的数据分析库之一，建立在NumPy基础上，提供了灵活高效的数据处理工具。掌握Pandas中的Series和DataFrame对于数据分析初学者至关重要。 ###一、Pandas中的Series #### 1.1 Series简介- 定义：Series是一种一维数组结构，可以容纳各种数据类型（如整数、字符串、浮点数等），每个元素都有索引标识其位置。 - 组成：Series由三部分组成： - data：存储的数据。 - index：数据的索引。 - name：可选的标识符

机器学习方向的代码资源里，《机器学习及深度学习笔记》算是比较全的一个，内容覆盖从基础数学到深度模型推导，还夹杂了不少实用代码，调包也好，手写也行，反正就是手把手教你怎么搞。基础数学部分挺扎实的，像线性代数、概率论这些底层知识，不只是讲概念，还会结合算法怎么用，推公式也都讲得比较清楚，适合那种想搞懂底层逻辑的你。算法实现这块有意思，常用的分类、聚类、回归，每种都配了 Python 调包和手推版本，实用性还蛮强的。比如用sklearn一行就能搞定逻辑回归，再教你自己推一遍。配套的资源也挺多的，比如下面这几个文章：一个讲Python 实现的主流算法，一个梳理了常用开源数据集，还有一个主打表格数据的，

DB2数据库函数详解 DB2作为IBM的一款高性能关系型数据库管理系统，在企业级应用中扮演着重要的角色。将深入探讨DB2中的各类函数及其使用方法，尤其关注那些对数据处理至关重要的函数，如统计函数、字符串函数、日期时间函数等，并通过实例演示其实际应用场景。 统计函数 AVG: 返回指定列的平均值，适用于数值类型的列。例如，SELECT AVG(salary) FROM employees;将计算员工表中所有员工的平均薪资。 COUNT: 计算行数，可以是所有行(COUNT(*))或特定列的非空值行(COUNT(column_name)。COUNT(DISTINCT column_name)

Cloudera Manager是Cloudera CDH产品线的核心组成部分，为Apache Hadoop等大数据组件提供完整的管理与监控功能。其设计理念和技术实现使得企业能够轻松部署、管理和维护大数据集群。自动化安装与部署、集中化管理、精细化监控以及诊断与优化工具是Cloudera Manager的核心价值所在。具体功能包括集群安装、集群配置、权限管理、实时监控、节点级别监控、自定义报警监控、自定义图表和高可靠监视及报警等。此外，Cloudera Manager还提供智能的日志清理策略，有效管理日志文件，避免占用过多磁盘空间。