附录

Access 2007宝典，学习Access的不错教材。

本书含SQLServer、Oracle、Sybase、MySQL相关技术综述和实例。

编译、发布附录一、编译后系统独立运行需要的文件：1.必需的文件包括pbvm70.dll、pbdwe70.dll、libjcc.dll，位于PB目录的shared目录下；2.需要ODBC支持的文件有pbodb70.dll和pbodb70.ini；3.特定的ODBC驱动如tSQL anywhere位于sql anywherewin32目录下的相关exe和dll文件，ASA在SybaseAdaptive Server Anywhere 6.0win32目录下，包括dbeng6.exe、dbsrv6.exe、dbodbc6.dll；4.需要数据库直连驱动；5.对应的驱动有ORACLE(8.0.3,8.0.4,8.0.5)：Pbo8470.dll，Sybase：pbdbl70.dll、pbdbt70.dll、pbsyc70.dll(ct-lib)、pbsyt760.dll(db-lib)、Informix：PBin770.dll、MS SQL Server6/7：PBmss70.dll；二、PBR文件（PowerBuilder Resource）详细格式：PowerBuilder可以将一些自己在程序中用到的资源文件编译进pbd、dll、exe中，也支持相对路径调用。例如，在c:test下建立一个目录res，程序中引用资源文件的相对路径为res\applic.ico，程序可以在不同位置运行时仍可显示图片。在pbr文件（如test.pbr）中也应写入相对路径（编译时需要确保能找到）。资源文件包括res\applic.ico、res\applic.bmp、rest.pbl（d_cm_test）、reshand.cur、c:test\reseeefff.bmp。

这是一个有用的资料。

附录：图书借阅册数与期限表 | 类别 | 借阅册数 | 借阅期限 ||---|---|---|| 普通读者 | 5 册 | 30 天 || 教师 | 10 册 | 60 天 || 研究生 | 15 册 | 90 天 |

ORACLE数据库实用附录包含了关于数据库管理和优化的关键信息。这些信息帮助管理员有效地维护和管理ORACLE数据库系统。

《主数据产品技术白皮书附录》详细介绍了构建数据集成系统的关键技术和设计原则，增强业务系统数据整合能力，提升数据安全性和系统性能。深入解析了白皮书中的主要内容，涵盖数据集成系统的结构化和非结构化数据处理能力，支持实时和批量数据归集，具备数据过滤和脱敏功能，保障敏感信息安全。系统通过ETL流程实现数据抽取、转换和加载，支持多数据源、实时增量处理，以及高效的数据清洗和自动建表功能。技术架构涵盖集成开发平台、强大的ETL引擎、元数据管理和全面的监控系统。系统基于Java技术，跨平台支持多数据库操作，满足企业级数据集成需求。

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冈萨雷斯MATLAB版书籍包含大量作者原创的代码，在附录C中还有更多详细的代码内容。这些资源以M文件形式提供，与P文件不同，后者为加密格式，仅可执行而不可查看具体代码。此外，还提供了一个名为“matlab工具包”的额外资源，其中包含P文件格式的代码。

在本教程中，我们将深入探讨Python数据挖掘过程中的重要算法之一：关联规则Apriori算法。作为数据挖掘中常用的算法，Apriori算法能够高效地发现数据中的关联规则，适用于零售、推荐系统等多个场景。 1. Apriori算法简介 Apriori算法是一种广泛应用于数据挖掘的关联规则算法。它的核心在于识别高频项目集，通过逐步扩展的方式寻找数据间的关联关系。 2. 实现步骤 2.1 数据预处理 首先，对数据集进行清理和转换，以适应Apriori算法的输入要求。 2.2 计算频繁项集 根据设定的支持度阈值，筛选出频繁项集。接着，应用递推法找出所有满足支持度的项集。 2.3 生成关联规则 使用置信度和提升度等指标，生成关联规则并对其进行筛选，以确保输出的规则具有高相关性。 3. 实践示例 以下为使用Python和mlxtend库实现Apriori算法的简单代码示例： from mlxtend.frequent_patterns import apriori, association_rules # 生成频繁项集 frequent_itemsets = apriori(data, min_support=0.05, use_colnames=True) # 生成关联规则 rules = association_rules(frequent_itemsets, metric='confidence', min_threshold=0.5) 4. 总结 在数据挖掘领域，Apriori算法不仅适用于小规模数据集，还能通过优化和扩展适应大型数据集的挖掘需求。通过上述流程，读者可以掌握其基础应用，并灵活应对不同的分析需求。