大数据处理的全新视角

这本电子书讨论了数据挖掘的最新技术与约束编程的经典理论，是一部高清的英文版经典著作。

传统的防御措施已无法完全应对恶意攻击者，安全分析逐渐成为业界关注的焦点。在大数据、安全智能、情景感知、威胁情报、数据挖掘和可视化技术的支持下，安全分析师们拥有了更多应对挑战的手段。将深入探讨安全分析的背景理念及其在实践中的应用。

并行数据处理（ETL）操作分为普通和链式两类，涵盖清洗、转换、集成、计算、抽样、集合、更新等八大类。这些技术在云计算和数据挖掘领域中扮演重要角色，支持大规模数据处理和分析需求。

互联网和电子商务的普及带来了大量的数据集，这些数据成为数据挖掘的宝贵资源。本书侧重于解决数据挖掘中关键问题的实用算法，即使是处理最大数据集也能游刃有余。首先讨论了Map-Reduce框架，这是自动并行化算法的重要工具。作者详解了局部敏感哈希和流处理算法的技巧，用于处理数据量过大而无法进行详尽处理的情况。接着介绍了PageRank算法及其在组织网络信息中的应用技巧。其他章节涵盖了发现频繁项集和聚类的问题。最后几章分别讨论了推荐系统和网络广告的应用，这两者在电子商务中至关重要。本书由数据库和网络技术领域的两位权威专家撰写，无论对学生还是从业者都是必读之作。

艾伯特-拉斯洛·巴拉巴西在其著作《爆发：大数据时代预见未来的新思维》中，通过探讨大数据和人类行为模式，展示了一种基于数据和算法分析的新方法。巴拉巴西是网络科学的先驱之一，他的研究涵盖社会网络、复杂性理论、网络动力学及数据挖掘等多个领域。他认为，尽管历史不会完全重复，但其中存在可预测的模式和节奏，这些模式可以通过数据分析发现和预测。书中还讨论了“爆发理论”，即一种分析行为数据的科学方法，以及大数据技术如何改变我们理解世界的方式。通过收集和分析海量数据，人们可以更准确地预见社会动态和个人行为，从而在商业、公共政策及个人生活中提升决策效果。然而，巴拉巴西也强调，随着数据使用的增加，必须重视个人隐私权保护，避免数据滥用。

CVPR 2020年提出了一种零射学习方法，用于探索人类与新对象之间的互动。该方法正在快速更新，要求使用Python≥3.6和相应的PyTorch版本。除了安装detectron2外，还需要安装其他指定的软件包。数据集准备工作请参考指南进行，确保数据集格式符合COCO标准。预训练模型已准备就绪，可用于HICO-DET和V-COCO数据集的推理任务。

Scala语言的创始人再次精心打造的第三版英文著作，深入浅出地探讨了Scala编程的方方面面，是一本强烈推荐的编程指南！

Microsoft SQL Server 2008 R2 Unleashed（影印版） ####知识点一：SQL Server 2008 R2版本详解- 版本介绍：Microsoft SQL Server 2008 R2是微软公司推出的高级关系型数据库管理系统，进一步增强了数据存储和处理能力。 - 新特性与升级： -提升了性能和可扩展性。 -加强了安全性和合规性支持。 -增强了商业智能功能。 -优化了数据仓库特性。 -加强了数据同步和移动设备支持。 ####知识点二：数据库管理与优化- 数据库管理：包括数据库的创建、配置、维护和监控，SQL Server Management Studio (SSMS) 是主要的管理工具。 - 性能优化：包括索引设计、查询优化、内存管理和存储优化等，提供了多种工具和技术来优化数据库性能。 ####知识点三：安全性和合规性- 安全性：SQL Server 2008 R2加强了数据加密、身份验证和访问控制功能，支持Windows和SQL Server身份验证，并提供了更精细的安全设置。 - 合规性：符合HIPAA、PCI DSS等行业标准和法规要求，支持审计日志、数据分类和标记等功能。 ####知识点四：商业智能- 商业智能概述：商业智能(BI)是一套整合的数据分析工具，帮助企业进行决策制定。SQL Server 2008 R2的BI组件包括Integration Services (SSIS)、Analysis Services (SSAS)和Reporting Services (SSRS)。 - 数据整合：SSIS用于ETL数据过程，支持从多种源获取和转换数据。 - 多维数据分析：SSAS提供基于多维模型的数据分析方法，支持复杂的数据挖掘和预测分析。 - 报表服务：SSRS允许用户创建、管理和发布各种类型的报表，包括交互式报表、订阅报表和移动设备报表。 ####知识点五：数据仓库- 数据仓库概述：数据仓库是集成和存储大量数据的系统，SQL Server 2008 R2优化了数据存储和访问，支持企业级数据管理需求。

李德毅院士从模糊集合、模糊逻辑、模糊规则、模糊推理、模糊控制、模糊信息处理以及模糊问题求解等多个维度，探讨了模糊集合理论在大数据认知中的应用。 经典论文：Zadeh L A. Fuzzy sets [J]. Information and Control, 1965,(8):338-353