理论Oracle指南

这本书是目前国内唯一的中文资源，对学习Kettle的朋友和研究ETL的专家都有很高的参考价值。

让我们从Scott用户开始，探索在Schema上的工作。我们将学习如何创建表、创建视图以及创建存储过程，并将理论知识应用到实际开发中。

Oracle数据库的数据文件、控制文件和重做日志文件等关键组件，是支持专用服务器进程、Oracle实例后台进程（如PMON、SMON、DBWn、LGWR、CKPT、S000、D000、ARCn）、监听器、SGA、归档重做日志配置等核心功能的基础。这些文件和进程在主机和客户机/应用程序中发挥重要作用，为数据库的安全运行和高效管理提供保障。

《Fortran编程指南：从理论到实践的完整探索》是一本详尽讨论Fortran语言编程精华的专业指南。本书涵盖了Fortran的基本语法、数据结构以及深入挖掘了算法设计、程序优化和并行计算等高级主题。它为读者提供了从理论到实践的完整路径，引导程序员如何将复杂的科学计算问题转化为高效的Fortran程序。书中丰富的实例和案例分析，展示了Fortran在数值分析、工程模拟和数据处理等领域的强大应用能力。无论是初学者还是经验丰富的开发者，都能从中获得宝贵的编程技巧和深刻的性能优化策略。本书语言清晰、逻辑严谨，是Fortran编程爱好者和专业开发者提升技能、探索编程艺术的宝贵资源。详细介绍了Fortran语言的核心概念，包括变量声明、控制流语句、数组操作和模块化编程，并深入讨论了面向对象编程在Fortran中的应用，以及如何利用Fortran进行复杂的数学建模和算法开发。书中还对Fortran编译器的内部机制、调试技巧和性能分析工具进行了细致的阐述，帮助读者深入理解程序的运行机制，编写出更加健壮和高效的代码。此外，探讨了Fortran与其他编程语言的交互，以及在

遗传算法的基础理论及其在matlab中的应用详解。

VIC 模型是由多所大学研究人员共同开发的大尺度分布式水文模型。它也称为“可变下渗容量模型”。

涵盖数据挖掘入门所需的理论知识，适合从事商业智能行业的人士学习。

Spark 理论与 PySpark 应用 Spark 生态系统 Spark Core：Spark 的核心组件，提供分布式任务调度、内存管理和容错机制。 Spark SQL：用于处理结构化数据的模块，支持 SQL 查询和 DataFrame API。 Spark Streaming：实时流数据处理框架，支持高吞吐量、容错的流处理。 Hadoop 与流数据处理 Hadoop 为 Spark 提供分布式存储和计算基础架构，使其能够高效处理大规模数据集，包括流数据。流数据处理的特点： 实时性：数据持续生成，需要实时处理和分析。 持续性：数据流永不停止，需要系统持续运行。 高吞吐量：需要处理大量高速传入的数据。 PySpark PySpark 是 Spark 的 Python API，允许开发者使用 Python 编写 Spark 应用程序。PySpark 提供简洁的接口，方便数据科学家和工程师进行数据分析和机器学习任务。

提供优化理论相关安装包，包括 cplex12.6.3、cplex12.9、cplex12.5、cplex20.10 版本，以供下载使用。