理论巩固

当前话题为您枚举了最新的理论巩固。在这里,您可以轻松访问广泛的教程、示例代码和实用工具,帮助您有效地学习和应用这些核心编程技术。查看页面下方的资源列表,快速下载您需要的资料。我们的资源覆盖从基础到高级的各种主题,无论您是初学者还是有经验的开发者,都能找到有价值的信息。

MySQL实用笔记:助力入门与巩固
精心整理的MySQL笔记,涵盖了常用的查询语句等内容,对于初学者理解数据库基础、复习者巩固知识点都很有帮助。
Spark理论详解
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。
理论Oracle指南
想学习理论的人必须先掌握理论,因为理论是实践的基础。
VIC 水文模型讲义-理论
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”。
数据挖掘基础理论
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 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。
优化理论安装包
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。
数据挖掘:理论与实践
本书深入浅出地阐述数据挖掘的基本原理,并结合实际案例,对经典数据挖掘算法进行详细解析。
数据挖掘理论与实践
本书系统介绍了数据挖掘领域的知识体系和技术创新。在全面回顾前沿进展的基础上,第2版增加了挖掘流、时序、序列数据以及时空、多媒体、文本、Web数据等新内容。可作为该领域的学者、研究者和开发者的参考书,也可作为计算机及相关专业高年级本科生、研究生的教材。
数据挖掘理论与实践
这本数据挖掘讲义不仅适合初学者,还能深入解析数据挖掘的理论与实际应用。