Data-Centric Applications

Oracle Application Express: Build Powerful Data-Centric Web Apps with APEX (Oracle Press) by Arie Geller Oracle Application Express (APEX) is a powerful Web development framework that allows developers to easily build, deploy, and manage web applications. With full coverage of APEX 5.0, this guide offers step-by-step instructions for harnessing the full potential of APEX. APEX is web-based, integrated into every edition of Oracle Database, and leverages the power of PL/SQL. It supports the latest web technologies such as HTML5, mobile development, CSS, and JavaScript. This book is suitable for both novice and experienced developers, offering solutions for creating reliable, scalable, and user-friendly web applications. Whether you are building a small app or a complex enterprise-level solution, APEX provides the tools needed to create powerful, data-centric web apps with minimal effort. Key Highlights:- Comprehensive guide for APEX 5.0.- Step-by-step instructions for building and deploying web apps.- Integration with Oracle Database and PL/SQL.- Covers essential web technologies such as HTML5, CSS, and JavaScript. This Oracle Press book will help developers at any level to master the art of creating robust, data-driven applications using APEX.

大数据在电子政务中的应用：美国政府宣布“大数据研究和发展计划”，联邦政府宣布提供2亿美元投资。

随着电力信息化的发展，电力数据的积累速度越来越快，如何使大数据产生价值、为公司科学发展提供支持的议题被越来越多地提及。内蒙古电力公司从2011年开始建设一体化平台数据中心，当前已经完成了公司各业务口的数据集成工作，为数据利用提供了基础。依据建设的一体化生产经营决策分析系统建设情况，从应用需求、应用技术、数据分析挖掘3个方面介绍了内蒙古电力公司在大数据背景下的数据仓库应用的探索与尝试。总结了建设成果与建设经验，得出做好分析展现应用的关键是需求管理，核心技术是数据挖掘的结论。

混合遗传算法（Hybrid Genetic Algorithm）是提高遗传算法运行效率和求解质量的一个有效手段。该算法在保持通用性的基础上，显著提升了其效率。基本框架如下所示：

数据库原理与应用制作人：王春玲、黄金燕、张惠萍、陈志泊，人民邮电出版社。

蚁群算法理论及应用研究的进展 蚁群算法是一种受自然界中蚂蚁觅食行为启发的优化算法，具有出色的寻优能力和自适应性。该算法在求解组合优化问题，如旅行商问题（TSP）、车辆路径问题（VRP）等，得到了广泛的应用。将介绍蚁群算法的基本概念、理论分析、应用研究及未来展望。 基本理论 蚁群算法的理论基础主要包括信息传递和优化问题。在信息传递方面，蚂蚁通过信息素传递找到最短路径的信息，进而引导其他蚂蚁向正确的方向搜索。在优化问题方面，蚁群算法借鉴了自然界中蚂蚁的集体行为，将个体简单行为与集体优化目标相结合，通过不断迭代更新，寻找最优解。 应用领域 蚁群算法在各个领域都有广泛的应用：- 电路板设计：优化布线路径，提高设计质量和可靠性。- 机器人导航：规划机器人行动路径，提高运动效率。- 数据挖掘：聚类分析、关联规则挖掘等，提高挖掘精度和效率。 此外，蚁群算法还被应用于图像处理、文本检索、生产调度等领域。 不足与改进 尽管蚁群算法具有许多优点，但也存在一些不足和局限性。例如，收敛速度较慢，容易陷入局部最优解，信息素挥发机制可能造成算法过早停滞。为了提高蚁群算法的性能和鲁棒性，需要进一步研究和改进：- 提高收敛速度，避免局部最优解。- 处理大规模问题和动态环境中的优化问题。- 将蚁群算法与其他优化算法相结合，形成更强大的优化工具。 未来展望 蚁群算法的理论基础也需要进一步完善，例如更精确描述信息素的更新和挥发机制，调整蚂蚁的移动规则和信息素敏感度以适应不同问题需求。总之，蚁群算法是一种具有潜力的优化算法，期待在理论和应用方面取得更多突破，为解决实际问题提供有力支持。

在Oracle Applications Developer's Guide中，开发者可以找到关于Oracle应用程序的详细指导，包括数据模型、API的使用，以及最佳实践。本指南为开发者提供了所需的技术资料，以确保开发过程的顺利进行。

在VC中调用MATLAB神经网络工具箱，介绍如何利用COM组件实现VC与MATLAB之间的数据交换。首先，在MATLAB中完成两个神经网络函数，一个用于检验，另一个用于预测。

《数据库原理及应用（SQL Server 2008）》是一门深入探讨数据库管理系统理论与实践的课程，特别关注微软的SQL Server 2008版本。课程教授如何设计、创建、管理和优化数据库，以满足各种业务需求。通过11个章节的学习，学生将掌握SQL语言基础，理解关系数据库模型，以及SQL Server 2008特有的功能和工具。 第一章：数据库基础知识 数据库的概念和类型：集中式、分布式、网络、对象关系等。 数据库管理系统（DBMS）的角色和功能。 关系数据库模型的基本概念：实体、属性、键、关系等。 第二章：SQL语言入门 SQL简介：结构化查询语言的用途和重要性。 DDL（数据定义语言）：CREATE、ALTER、DROP等命令用于创建和修改表结构。 DML（数据操纵语言）：INSERT、UPDATE、DELETE操作数据。 第三章：SQL查询 SELECT语句：基本查询、选择、投影、连接、分组、排序、聚合函数。 WHERE子句：筛选记录的条件表达式。 JOIN操作：INNER JOIN、LEFT JOIN、RIGHT JOIN、FULL JOIN。 第四章：SQL Server 2008安装与管理 安装过程：系统需求、安装选项、服务配置。 SQL Server Management Studio（SSMS）的使用：连接数据库、对象浏览器、查询编辑器。 第五章：数据库设计 实体关系模型（ER模型）：设计原则、转换为关系模式。 正范式（1NF到5NF）：避免数据冗余和更新异常。 第六章：索引与性能优化 索引的概念：非聚簇索引、唯一索引、全文索引。 索引的创建与维护：CREATE INDEX、ALTER INDEX、DROP INDEX。 性能优化：查询计划、统计信息、索引的选择与调整。 第七章：存储过程与触发器 存储过程的创建与调用：参数、局部变量、流程控制。 触发器的应用：INSERT、UPDATE、DELETE事件的响应。 第八章：视图与事务 视图的概念：虚拟表、简化查询、安全控制。 事务处理：ACID特性、COMMIT、ROLLBACK、保存点。 第九章：备份与恢复 备份

本书为高级应用者量身定做的Maple高级教程，特别适用于数学建模爱好者和物理科技工作者。通过详细讲解Maple在复杂计算、建模和分析中的高级功能，帮助读者提升解决实际问题的能力，精通Maple在多个学科领域的应用技巧。