ASP与ACCESS的应用技术探索

ASP的Session对象允许在Web应用程序中有效传递参数和数据，包括数值、字符串、数组和对象。学习了解如何利用Session对象进行数据交互，可以显著增强ASP应用程序的功能和效率。

合并 Part1 和 Part2 可获得完整 PDF，内容含书签。

ASP（Active Server Pages）是微软开发的一种服务器端脚本环境，用于创建动态、交互式的Web应用程序。Access是微软的一款小型数据库管理系统，适用于个人或小团队的数据管理。将ASP与Access结合，可以构建功能丰富的Web数据库应用。将深入探讨如何有效地集成这两者，实现数据的存取和处理。首先，建立ASP与Access之间的连接需要使用ADO（ActiveX Data Objects），它是微软提供的一个接口，允许与各种数据库进行交互。在ASP页面中，需要创建Connection对象来打开到Access数据库的连接。例如： Dim conn Set conn = Server.CreateObject(\"ADODB.Connection\") conn.Open \"Provider=Microsoft.Jet.OLEDB.4.0;Data Source=C:pathtoyourdatabase.mdb;\" 这里的\"Provider=Microsoft.Jet.OLEDB.4.0\"指定了Access数据库引擎，\"Data Source\"是数据库文件的路径。接下来，可以使用Command对象执行SQL语句，如查询、插入、更新或删除数据。例如，执行简单的查询： Dim cmd Set cmd = Server.CreateObject(\"ADODB.Command\") cmd.ActiveConnection = conn cmd.CommandText = \"SELECT * FROM YourTable\" Set rs = cmd.Execute '返回Recordset对象' 在处理完数据后，关闭数据库连接以避免资源浪费： rs.Close Set rs = Nothing conn.Close Set conn = Nothing 除了基本的连接和操作，还可以

基础知识就不要抱有幻想了，对仿真足够用了，还欠缺高级仿真的部分。适合于自学和复习。具体内容包括模型转换、Simulink、系统校正及其各种形式实现、各种控制系统图的绘制，主要介绍了用到的各种函数的使用方法。

数据挖掘是从海量数据中发现有价值信息和知识的过程，结合统计学、人工智能和数据库技术，用于预测、分类和模式识别。本书深入探讨了数据挖掘的核心概念和实用工具，特别关注SPSS的Clementine，这是一款强大的数据挖掘平台，提供了多种方法如预处理、建模、评估和部署。从数据预处理到回归分析、聚类分析、关联规则、粗糙集理论、遗传算法、支持向量机以及复杂对象数据挖掘，本书涵盖了数据挖掘流程中的关键步骤和技术，帮助读者理解和应用数据挖掘技术。

大数据的应用与处理技术，详细演示ppt。助您全面掌握大数据时代的核心要点。

目录一：为何选择SparkSQL？ 3 1.1：SparkSQL的发展历程3 1.1.1：Hive和Shark 3 1.1.2：Shark与SparkSQL 4 1.2：SparkSQL的性能5 1.2.1：内存列存储（In-Memory Columnar Storage） 6 1.2.2：字节码生成技术（Bytecode Generation，即CG） 6 1.2.3：Scala代码优化7 二：SparkSQL运行架构8 2.1：Tree和Rule 9 2.1.1：Tree 10 2.1.2：Rule 10 2.2：SQLContext的运行过程12 2.3：HiveContext的运行过程14 2.4：Catalyst优化器16 三：SparkSQL组件解析17 3.1：LogicalPlan 18 3.2：SQL解析器 20 3.1.1：解析过程20 3.1.2：SQL解析器 22 3.1.3：SQL词法分析 25 3.1.4：查询 26 3.3：分析器 26 3.4：优化器 28 3.5：Spark计划 30 四：深入理解SparkSQL运行计划30 4.1：Hive/Console安装30 4.1.1：安装Hive/Console 30 4.1.2：Hive/Console原理31 4.2：常用操作32 4.2.1查看查询模式32 4.2.2查看查询的整个运行计划33 4.2.3查看未解决的逻辑计划33 4.2.4查看已分析的逻辑计划33 4.2.5查看优化后的逻辑计划33 4.2.6查看物理计划33 4.2.7查看RDD转换过程33 4.2.8更多操作34 4.3：不同数据源的运行计划34 4.3.1 JSON文件34 4.3.2 Parquet文件35 4.3.3 Hive数据36 4.4：不同查询的运行计划36 4.4.1聚合查询36 4.4.2连接操作37 4.4.3不同的操作37 4.5：查询优化38 4.5.1 CombineFilters 38 4.5.2 PushPredicateThroughProject 39 4.5.3 ConstantFolding 39 4.5.

随着通信技术的进步，m序列与卷积编解码技术在数字通信领域发挥着重要作用。这些技术不仅提高了数据传输的效率，还增强了通信系统的抗干扰能力。

《数据挖掘概念与技术》，这是一本学习数据挖掘相当不错的教材。