理论知识

数据仓库ETL SSIS理论知识的核心内容被一位知名专家所创作。

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想学习理论的人必须先掌握理论，因为理论是实践的基础。

探索知识宝藏：知识发现与知识工程课件 这份课件资料，将带领计算机专业的学生们，深入了解知识发现与知识工程领域的奥秘。从数据中获取知识，利用知识解决问题，开启一段充满智慧的探索之旅。 课件内容涵盖： 知识发现的核心概念与方法 知识工程的原理与技术 知识表示与推理 机器学习在知识发现中的应用 知识管理与知识服务系统 通过学习，你将能够： 掌握知识发现与知识工程的基本理论和方法 运用相关技术进行知识获取、分析和应用 设计和开发智能化的知识管理系统 开启智慧之门，探索知识的无限可能！

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。

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。

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。