大数据学习笔记三部曲

《Spark大数据商业实战三部曲》是一套探讨Apache Spark在商业应用中的实践教程，包含了Spark的核心技术及其在数据处理、分析和应用开发中的实际应用。这套资源提供了书中的源码和相关资料，帮助读者深入理解Spark并提升实际项目中的应用能力。

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这是一份极具实用价值的Oracle教程，适合希望从实战角度入手的学习者。

这是一份关于ACP大数据技术的学习笔记，倾注了大量心血整理而成，期待它能帮助你深入理解相关知识。

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学习笔记概述

EIS环境下的数据挖掘技术研究，FCC油品质量指标智能监测系统数据挖掘修正技术，IDSS中数据仓库和数据挖掘研究实现，InternetWeb数据挖掘现状及最新进展，Internet数据挖掘原理实现，Min-Max模糊神经网络应用研究，OLAP与数据挖掘一体化模型分析讨论，OLAP和数据挖掘技术在Web日志上应用，ON-LINE REDUCING MACHINING ERRORS IN BORING OPERATIONBY FORECASTING COMPENSATORY CONTROL TECHNIQUE，SDSS中空间数据挖掘部件设计实现，swlms，Web上数据挖掘技术工具设计，Web使用模式研究数据挖掘，Web数据挖掘技术工具研究，Web数据挖掘技术探讨，Web数据挖掘BN实现方案，XML与面向Web数据挖掘技术，一个新的数据挖掘模型算法，一个面向电子商务数据挖掘系统设计实现，一种估计人工神经网络泛化误差新方法，一种基于数据仓库数据挖掘系统结构框架，一种基于神经网络数据挖掘方法，一种基于遗传算法模糊神经网络最优控制，一种实时过程控制数据挖掘算法研究，一种建立模糊模型粗糙集方法，一种新型数据分析技术数据挖掘，一种新的高效关联规则数据挖掘算法，一种有效用于数据挖掘动态概念聚类算法，一种测试数据挖掘算法数据源生成方法，一种自适应模糊控制器，一类递归RBF神经网络模型稳定性讨论，不确定性线性系统模型处理新方法，中介粗集及其在数据挖掘中应用，二进神经网络隐元数目最小上界研究，以地物识别分类为目标高光谱数据挖掘，信息技术全球银行业应用数据挖掘技术应用，信息技术全球银行业应用数据挖掘技术应用1，信息检索中数据挖掘技术，信息系统中一种面向粗糙集数据挖掘方法，全连接回归神经网络稳定性分析，关注政府上网后数据挖掘，决策支持分析新技术数据挖掘，分类特征规则数据挖掘技术

《SQL Server 2008宝典》分为六个部分，全面讲解 SQL Server 2008 的相关知识。 第一部分：数据库基础篇 涵盖数据库类型、概念、对象以及 SQL 语言等基础知识。 第二部分：SQL Server 2008 准备篇 包含 SQL Server 2008 的功能、特性、版本比较、安装步骤、服务以及客户端工具等内容。 第三部分：SQL Server 2008 基本操作篇 讲解如何管理和配置 SQL Server 2008 服务器，如何创建数据库和数据表，以及如何操作数据库中的数据。 第四部分：数据库管理篇 阐述如何使用 T-SQL 程序进行复杂数据运算，并讲解视图、存储过程、触发器、索引、用户定义数据类型、用户定义函数、全文索引、游标、事务和锁、统计信息以及同义词等知识。 第五部分：SQL Server 高级技术 涵盖数据库备份与恢复、数据库规划、数据库安全、复制与发布、自动化管理、性能工具优化、数据导入导出、SQL Server 邮件应用、Analysis Services、Reporting Services、SQL Server 与 XML 应用以及客户端和应用程序访问 SQL Server 等内容。 第六部分：SQL Server 2008 改进篇 重点介绍 SQL Server 2008 相较之前版本的重大改进和优化，帮助读者深入了解其独有特性。 《SQL Server 2008宝典》适合 SQL Server 2008 初学者以及数据库管理和开发人员学习参考。

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