面向文档

MongoDB是一个面向文档的数据库，目前由10gen开发并维护。其功能丰富齐全，足以替代MySQL。在产品原型开发过程中，我们总结了MongoDB的多个亮点： 1. 使用JSON风格语法，易于掌握和理解MongoDB使用JSON的变种BSON作为内部存储的格式。所有对MongoDB的操作均采用JSON风格语法，客户端提交或接收的数据都以JSON形式展示，直观易懂。 2. Schema-less设计，支持嵌入子文档MongoDB是一个Schema-free文档数据库，允许多种结构的文档共存于同一个Collection中，不需要预先定义文档结构（schema）。每个Collection可以包含不同的文档结构，提升灵活性。文档间还可通过嵌入子文档实现数据的逆规范化（denormalization），从而提高查询速度。 图1：MongoDB的Schema-free设计图2：作品和评论的嵌入式设计 3. 查询方式简单直观MongoDB的查询直接使用JSON结构，且无需复杂的SQL语法。不同开发语言中可使用数组或散列格式进行查询，配合丰富的操作符，大大简化了开发过程。

《MongoDB权威指南》深入探讨了MongoDB，一种与传统关系型数据库不同的面向文档的数据库。 解读面向文档的存储方式，以及如何利用MongoDB的无模式数据模型处理文档、集合和多个数据库。 阐述执行基本写操作和复杂条件查询的方法。 揭示索引、聚合工具以及其他高级查询技术的奥秘。 探讨监控、安全性和身份验证、备份和修复以及水平扩展MongoDB数据库等关键主题。

Voyage 是一款轻量级持久化框架，由 Esteban Lorenzano 开发。它在对象和持久性机制（通常是文档 NoSQL 数据库）之间充当一层，帮助管理面向文档的 NoSQL 数据库。 查看更多

PowerBuilder 面向对象编程 PowerBuilder 是一款强大的快速应用程序开发工具，它 全面支持面向对象编程 (OOP) 。通过 OOP，您可以： 封装 数据和方法，创建可复用的代码模块。 继承 已有类的属性和方法，扩展已有功能并减少代码冗余。 多态 ，允许不同对象对同一消息做出不同响应，增强代码灵活性。 PowerBuilder 提供了丰富的 OOP 特性，包括： 类定义 ：使用 type 关键字定义类，包括属性和方法。 实例化 ：使用 CREATE 语句创建类的实例（对象）。 继承 ：使用 INHERIT 关键字从父类继承属性和方法。 封装 ：通过 Public 、 Private 、 Protected 关键字控制成员的访问权限。 多态 ：通过 Virtual 关键字定义虚方法，实现多态行为。 利用 PowerBuilder 的 OOP 特性，您可以构建更模块化、可维护和可扩展的应用程序。

这份课件资源深入讲解了 Scala 面向对象编程的核心概念和技巧，涵盖了类、对象、继承、多态等重要内容，并结合实际案例进行演示。

面向对象编程的综合实验，主要是OOD的，仅供参考。

这份材料面向工程科学领域，熟悉MATLAB或Fortran，但尚未接触过Python的用户。它不需要计算机科学、IT或软件工程的正式背景，可以作为大学课程的补充材料，也适用于自学。 材料专注于Python 3，并提供一些旧版本的支持信息。我们重点讲解Python在科学计算中的应用，并提供相关在线资源的链接，供读者深入学习。 本材料不是通用的Python编程指南，也不试图面面俱到，而是提供一个从科学计算角度理解Python的视角。

Java课后答案中，第二章提供了详细的面向对象程序设计过程解析。

在MATLAB中构建面向对象程序 面向对象编程 (OOP) 是一种强大的软件开发方法，它利用对象、类、封装、继承和多态等概念来组织和简化复杂程序。MATLAB 提供了全面的 OOP 功能，允许您创建自定义类并利用 OOP 原则来构建更模块化、可维护和可扩展的代码。 创建类 在 MATLAB 中构建 OOP 程序的第一步是定义类。类充当对象的蓝图，封装了数据（属性）和行为（方法）。 类目录：每个类都驻留在其自己的目录中，该目录以“@”符号开头，后跟类名。例如，名为“curve”的类将位于名为“@curve”的目录中。确保将类目录添加到 MATLAB 搜索路径，以便可以访问它。 数据结构：在 MATLAB 中，通常使用结构数组来表示类的数据结构。结构数组的字段表示对象的属性。这些字段及其操作在类的方法中定义和访问。 利用面向对象编程的优势 MATLAB 中的 OOP 支持为您提供以下优势： 代码可重用性：您可以创建可实例化以生成具有特定属性和行为的对象的类。 模块化：OOP 通过封装将代码分解为独立的单元，从而提高了代码的可维护性和组织性。 可扩展性：继承允许您创建新类，这些新类继承现有类的属性和方法，从而可以轻松扩展功能。 通过遵循这些原则并利用 MATLAB 的 OOP 功能，您可以有效地构建更强大、更灵活的程序。

面向客户服务的文本数据挖掘 概述 文本数据挖掘在客户服务领域应用广泛，可以用于分析客户反馈、自动化客服流程以及提供个性化服务。 关键技术 文本预处理: 包括文本清洗、分词、词干提取等步骤，为后续分析做准备。 情感分析: 分析客户情绪，识别正面、负面和中性评价，帮助企业了解客户满意度。 主题模型: 从大量文本数据中提取关键主题，例如产品功能、服务质量等，帮助企业了解客户关注点。 文本分类: 将文本数据自动分类到预定义的类别，例如投诉、咨询、建议等，方便企业进行 targeted 处理。 应用场景 客户反馈分析: 分析客户评论、邮件、社交媒体信息，了解客户需求和痛点。 智能客服: 利用聊天机器人自动回答常见问题，提高客服效率。 个性化服务: 根据客户历史数据和偏好，提供个性化的产品推荐和服务。 挑战与未来方向 多语言处理: 处理不同语言的客户反馈。 复杂情感分析: 识别更细粒度的情感，例如愤怒、失望、喜悦等。 隐私保护: 在进行数据挖掘的同时，保护客户隐私。