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资源名称：深入理解MySQL核心技术 内容简介： 从公共可用性的意义上讲，MySQL源代码是开放源代码，但如果对其不了解，则实质上，它对于您来说是封闭的。MysQL开发团队的前成员Sasha Pachev通过本书给出了MySQL 5的全面指南，揭示了这一强大数据库的内部运作。您将直奔MySQL核心技术，了解各种数据结构和各种方便的功能的运作情况，了解如何添加新的存储引擎和配置选项等。  本书从结构概况讲起，在这一部分解释了MysQL的不同组件是如何协同工作的。接着将学习设置有效的可编译代码副本的步骤，然后使用基本架构添加自己的配置变量和存储引擎。 资源目录： 前言 第1章 MySQL的历史与架构 MySQL的历史 MySQL的架构 第2章 MySQL源代码基本要点 Unix Shell BitKeeper 准备系统：从BitKeeper树构建MySQL 从BitKeeper树构建MySQL 从源代码分发版本构建 将MysQL安装到系统目录 源代码目录布局 准备系统：在调试程序中运行MysQL 以调试程序为向导探索源代码 gdb使用基本要点 在源代码中查找信息 值得关注的断点和变量 修改源代码 编码指南 不断更新BitKeeper知识库 提交补丁 第3章 核心类、结构、变量及API THD NET TABLE Field 实用程序API调用 处理器宏 全局变量 第4章 客户端／服务器通信 协议概述 包格式 MysQL协议与0S层之间的关系 验证握手 命令包 服务器响应 第5章 配置变量 配置变量教程 特定配置变量的各有关方面 第6章 基于线程的请求处理 线程与进程 请求处理的实现 线程编程问题 第7章 存储引擎接口 Handler类 向MysQL添加定制存储引擎 第8章 并发访问与锁定 表锁管理器 第9章 解析器和优化器 解析器 优化器 第10章 存储引擎 架构的相同之处 InnoDB Memory（Heap） MyISAM Merge NDB Archive Federated 第11章 事务 事务存储引擎实现概述 实现处理器子类 定义handlerton 使用查询高速缓存 使用复制二进制日志 避免死锁 第12章 复制 概述 基于语句的复制与基于行的复制 双线程从服务器 多主服务器 有助于理解复制的SQL命令 二进制日志格式 创建自定义复制实用程序 资源截图：

资源名称：PostgreSQL 9从零开始学 内容简介： PostgresQL9是一个开源的、全功能的对象关系型数据库。刘增杰、张少军编写的这本《PostgreSQL9从零开始学(视频教学版)》循序渐进地介绍了PostgresQL9数据库应用与开发的相关基础知识，提供了大量具体操作PostgreSQL9数据库的示例，供读者实践。书中每节都清晰地阐述了代码如何工作及实现方法，使读者能在最短的时间内有效地掌握PostgreSQL9的应用技能。 全书共18章，分别介绍了PostgreSQL9的安装与配置、数据库的基本操作、数据表的基本操作、SQL语言基础、轻松掌握SQL语句、认识函数、PostgreSQL数据查询、数据的更新、创建和使用索引、事务和锁、视图操作、触发器、PostgreSQL的安全机制、数据库的备份与恢复、高可用、负载均衡、数据复制、服务器配置、数据库监控以及数据库的内部结构等内容。 《PostgreSQL9从零开始学(视频教学版)》适合PostgreSQL数据库初学者、数据库开发人员，也适合高等院校和培训学校相关专业的师生教学参考。 资源目录： 第1章初识PostgreSQL 1.1数据库基础 1.2数据库技术构成 1.3什么是PostgreSQL 1.4如何学习PostgreSQL 第2章PostgreSQL 9的安装与配置 2.1 PostgreSQL 9的新功能 2.2安装与启动PostgreSQL 9 2.3 pgAdmin III的基本操作 2.4常见问题及解答 2.5本章小结 2.6经典习题 第3章数据库的基本操作 3.1创建数据库 3.2修改数据库 3.3删除数据库 3.4综合案例——数据库的创建和删除 3.5常见问题及解答 3.6经典习题 第4章数据表的基本操作 4.1创建数据表 4.2修改数据表 4.3删除数据表 4.4综合案例——数据表的基本操作 4.5常见问题及解答 4.6经典习题 第5章数据类型和运算符 5.1 PostgreSQL数据类型介绍 5.2如何选择数据类型 5.3常见运算符介绍 5.4综合案例——运算符的使用 5.5常见问题及解答 5.6经典习题 第6章PostgreSQL函数 6.1 PostgreSQL函数简介 6.2数学函数 6.3字符串函数 6.4日期和时间函数 6.5条件判断函数 6.6系统信息函数 6.7加密函数 6.8改变数据类型的函数 6.9综合案例——-PostgreSQL函数的使用方法 6.10常见问题及解答 6.11经典习题 第7章插入、更新与删除数据 7.1插入数据 7.2更新数据 7.3删除数据 7.4综合案例——记录的插入、更新和删除 7.5常见问题及解答 7.6经典习题 第8章数据查询 8.1基本查询语句 8.2单表查询 8.3集合函数查询 8.4连接查询 8.5子查询 8.6合并查询结果 8.7为表和字段取别名 8.8正则表达式查询 8.9综合案例——数据表查询操作 8.10常见问题及解答 8.11经典习题 第9章索引 9.1索引简介 9.2创建索引 9.3重命名索引 9.4删除索引 9.5综合案例——创建索引 9.6常见问题及解答 9.7经典习题 第10章视图 10.1视图概述 10.2创建视图 10.3查看视图 10.4删除视图 10.5综合案例——视图应用 10.6常见问题及解答 10.7经典习题 第11章触发器 11.1什么是触发器和触发器函数 11.2创建触发器 11.3查看和修改触发器 11.4触发器的使用 11.5删除触发器 11.6综合案例——触发器使用 11.7常见问题及解答 11.8经典习题 第12章事务处理与并发控制 12.1事务管理简介 12.2 PostgreSQL的并发控制 12.3锁机制 12.4锁的应用案例 12.5常见问题及解答 12.6经典习题 第13章PostgreSQL用户管理 13.1组角色管理 13.2角色的各种权限 13.3账户管理 13.4组角色和用户权限管理 13.5数据库权限管理 13.6综合案例——综合管理用户权限 13.7常见问题及解答 13.8经典习题 第14章数据备份与还原 14.1数据备份 14.2数据还原 14.3数据库迁移 14.4综合案例——数据的备份与恢复 14.5常见问题及解答 14.6经典习题 第15章性能优化 15.1优化简介 15.2优化查询 15.3优化数据库结构 15.4优化PostgreSQL服务器 15.5综合案例——优化PostgreSQL服务器 15.6常见问题及解答 15.7经典习题 第16章高可用、负载均衡和数据复制 16.1常见的数据同步解决方案 16.2日志传送备用服务器 16.3数据的流复制 16.4数据的同步复制 16.5常见问题及解答 第17章服务器配置与数据库监控 17.1服务器配置 17.2监控数据库的活动 17.3监控磁盘的使用 17.4综合实战——查看监控磁盘的使用情况 17.5常见问题及解答 第18章内部结构(Internals) 18.1 PostgreSQL的内部概述 18.2 PostgreSQL的内部系统表 18.3 PostgreSQL的内部前端／后端协议 18.4 PostgreSQL的编码约定 18.5基因查询优化器 18.6索引访问方法接口定义 18.7 GiST索引 18.8数据库物理存储 18.9 BKI后端接口 18.10常见问题及解答 资源截图：

资源名称：SQL 2008全套视频教程汇智出品   教程内容： 第2章 使用SQL Server 2008管理工具 SQL 2008完全学习手册 视频教程第3章 管理数据库 SQL 2008完全学习手册 视频教程第19章 使用CLR访问SQL Server 2008第11章 SQL Server 2008的安全机制第15章 报表服务第16章 分析服务第20章 使用SMO访问SQL Server 2008第9章 存储过程第7章 操作查询第8章 Transact-SQL编程第14章 集成服务第18章 监视SQL Server 200821章 SQL Server其他操作13章 自动化SQL Server 2008数据库第10章 触发器第4章 SQL Server 2008数据表管理 SQL 2008完全学习手册 视频教程第5章 操作架构、索引和视图 SQL 2008完全学习手册 视频教程第12章 备份与恢复数据库第17章 使用.NET 访问SQL Server 2008第6章 数据查询和管理第1章 SQL Server 2008入门知识 SQL 2008完全学习手册 视频教程

资源名称：重生Windows数据恢复技术极限剖析 内容简介： 《重生:Windows数据恢复技术极限剖析》在介绍分区及文件系统数据结构的基础上，更侧重于实际应用，即使不是专业的数据恢复人员，也可以在遇到数据丢失情况时在本书中找到合适的解决方法并独立解决问题。专业恢复人员则更可以从本书中找到一些专业软件操作方面的技巧介绍。 《重生:Windows数据恢复技术极限剖析》内容包括：主流存储介质；数据恢复前对存储介质进行检测及克隆；Winhex操作；Windows文件系统的恢复方法及专业恢复软件，Word、Excel、PDF、RAR、Access、PPT文件及Outlook邮件密码丢失后的密码恢复专业软件；SQL Server数据库文件损坏后的数据修复；动态磁盘的转换及数据恢复软件R-Studio对动态磁盘的支持；RAID、各种级别阵列的结构及成员盘损坏后的可恢复性。 《重生:Windows数据恢复技术极限剖析》最后是笔者在学习和工作中记录的部分典型案例，其中详细介绍了偶数盘组成的Windows下NTFS文件系统RAID5阵列的灵活分析方法。 作者简介： 马林，天津市电子技术研究所专业数据存储安全与数据灾难拯救研究员，首席数据恢复专家，天亚数据恢复技术总监。多年来致力于数据存储与文件系统的研究，时刻跟踪数据恢复技术的发展方向。受天津市国家保密局指定，为党政机关、科研院所等机构提供专业涉密数据恢复保障。同时，还将研究成果应用于民用数据恢复领域，并在实际工作中积累和总结了大量的实践经验。现就职公司为天津市保密局唯一指定官方涉密数据恢复单位。 著有《数据重现――文件系统原理精解与数据恢复最佳实践》，该书为2009年年度十大IT技术原创图书之一。 资源目录： 第1章 数据与存储介质 1 1.1 数据 2 1.2 硬盘 2 1.3 存储卡 30 第2章 数据恢复相关基础 33 2.1 计算机运行流程 34 2.2 数据读写单位 36 2.3 寻址方式 36 2.4 “数”之基础 38 2.5 字符表示法 50 2.6 windows基础 53 2.7 数据恢复与存储安全常识 57 第3章 基础软件使用 62 3.1 磁盘检测软件 63 3.2 磁盘检测软件1：mhdd 63 3.3 磁盘检测软件2：hddscan 76 3.4 磁盘检测软件3：victoria 78 3.5 磁盘克隆软件 81 3.6 磁盘克隆软件1：ddcopy 83 .3.7 磁盘克隆软件2：hdclone 84 3.8 磁盘克隆软件3：media tools 92 第4章 winhex软件的使用 98 4.1 winhex简介 99 4.2 软件的获取与安装 99 4.3 软件使用 100 第5章 分区 153 5.1 初始化 154 5.2 主分区表 157 5.3 扩展分区与扩展分区表 165 5.4 winhex中有关分区的菜单项 171 第6章 fat类文件系统 173 6.1 如何进行格式化 174 6.2 fat12/16文件系统 175 6.3 fat32文件系统 201 6.4 winhex中有关fat文件系统的应用 210 第7章 ntfs文件系统 215 7.1 基本概念 216 7.2 ntfs总体布局 217 7.3 引导扇区 218 7.4 主文件表mft 222 7.5 mft属性 229 7.6 文件系统元文件 251 7.7 文件的建立与删除 260 7.8 winhex中有关ntfs文件系统的应用 261 第8章 exfat文件系统 264 8.1 exfat特性 265 8.2 exfat布局结构 265 8.3 保留区 266 8.4 fat表 270 8.5 簇位图 271 8.6 根目录 272 8.7 目录项 273 8.8 子目录 282 8.9 文件的建立与删除 283 第9章 分区表损坏后的恢复 284 9.1 “55aa”标志丢失 285 9.2 分区表的正确性 285 9.3 主分区表损坏后的恢复 286 9.4 误ghost后的恢复 295 9.5 建立新的分区表 300 9.6 使用finaldata快速寻找分区 301 9.7 不要被巧合迷惑 303 9.8 将某个dbr当作分区起始处 304 9.9 使用软件恢复数据 305 第10章 误格式化后的恢复 316 10.1 双击时显示“未格式化” 317 10.2 格式化对磁盘的写入 329 10.3 格式化后的可恢复性 331 10.4 格式化后的恢复 337 第11章 误删除后恢复 11.1 fat16下的删除 11.2 fat32下的删除 11.3 fats下的删除 11.4 误删除后恢复 第12章 破解文件密码 12.1 破解word 文档密码 12.2 破解excel 密码 12.3 破解pdf文档密码 12.4 破解rar压缩文件密码 12.5 破解access数据库密码， 12.6 破解ppt密码， 12.7 破解outlook邮件密码， 第13章文件修复 13.1word修复 13.2 excel修复 13.3 使用advancedpdfrepair修复pdf文档 13.4 使用accessfix修复access数据库 13.5 使用recovery for powerpoint修复ppt 第14章邮件恢复 14.1outlookexpress恢复 14.2outlook恢复 第15章sqlserver数据库恢复 15.1 数据库基本操作 15.2 数据库恢复 第16章动态磁盘 16.1 基本磁盘转换为动态磁盘 16.2 ldm数据库 16.3 动态磁盘的使用 16.4 r-studio对动态磁盘的支持 第17章 raid基础知识 17.1 raid的实现 17.2 raid级别分析 第18章raid数据恢复 18.1 raid信息分析方法 18.2 使用raid reconstructor恢复raid 18.3 使用r-studio恢复raid 18.4 使用winhex恢复raid 第19章 实际工作恢复案例集锦 19.1 某文件保密软件分析 19.2 fat32目录项发生移位后的恢复 19.3 修复坏道导至dbr及fat1损坏后的恢复 19.4 移动硬盘病毒破坏后的恢复 19.5 一次u盘无法正确识别的恢复 19.6 u盘根目录被覆盖后的重建 19.7 恢复hpl600服务器raid5阵列 19.8 4块磁盘windows2000系统ibm服务器raid5恢复 19.9 在缺少两块成员盘的情况下分析raid5 资源截图：

资源名称：数据挖掘：实用机器学习工具与技术 原书第3版 内容简介： 大数据时代应用机器学习方法解决数据挖掘问题的实用指南。 洞察隐匿于大数据中的结构模式，有效指导数据挖掘实践和商业应用。 weka系统的主要开发者将丰富的研发、商业应用和教学实践的经验和技术融会贯通。 广泛覆盖在数据挖掘实践中采用的算法和机器学习技术，着眼于解决实际问题 避免过分要求理论基础和数学知识，重点在于告诉读者“如何去做”，同时包括许多算法、代码以及具体实例的实现。 将所有的概念都建立在具体实例的基础之上，促使读者首先考虑使用简单的技术。如果简单的技术不足以解决问题，再考虑提升到更为复杂的高级技术。 新版增加了大量近年来最新涌现的数据挖掘算法和诸如Web数据挖掘等新领域的介绍，所介绍的weka系统增加了50%的算法及大量新内容。 本书是机器学习和数据挖掘领域的经典畅销教材，被众多国外名校选为教材。书中详细介绍用于数据挖掘领域的机器学习技术和工具以及实践方法，并且提供了一个公开的数据挖掘工作平台Weka。本书主要内容包括：数据输入/输出、知识表示、数据挖掘技术（决策树、关联规则、基于实例的学习、线性模型、聚类、多实例学习等）以及在实践中的运用。本版对上一版内容进行了全面更新，以反映自第2版出版以来数据挖掘领域的技术变革和新方法，包括数据转换、集成学习、大规模数据集、多实例学习等，以及新版的Weka机器学习软件。 作者简介： Ian H.Witten 新西兰怀卡托大学计算机科学系教授，ACM Fellow和新西兰皇家学会Fellow，曾荣获2004年国际信息处理研究协会（IFIP）颁发的Namur奖项。他的研究兴趣包括语言学习、信息检索和机器学习。 Eibe Frank 新西兰怀卡托大学计算机科学系副教授，《Machine Learning Journal》和《Journal of Artificial Intelligence Research》编委。 Mark A.Hall 新西兰怀卡托大学名誉副研究员，曾获得2005年ACM SIGKDD服务奖。 资源目录： Data Mining：Practical Machine Learning Tools and Techniques，Third Edition 出版者的话 译者序 前言 致谢 第一部分　数据挖掘简介 第1章　绪论2 1.1　数据挖掘和机器学习2 1.1.1　描述结构模式3 1.1.2　机器学习5 1.1.3　数据挖掘6 1.2　简单的例子：天气问题和其他问题6 1.2.1　天气问题7 1.2.2　隐形眼镜：一个理想化的问题8 1.2.3　鸢尾花：一个经典的数值型数据集10 1.2.4　CPU性能：介绍数值预测11 1.2.5　劳资协商：一个更真实的例子11 1.2.6　大豆分类：一个经典的机器学习的成功例子13 1.3　应用领域14 1.3.1　Web挖掘15 1.3.2　包含评判的决策15 1.3.3　图像筛选16 1.3.4　负载预测17 1.3.5　诊断17 1.3.6　市场和销售18 1.3.7　其他应用19 1.4　机器学习和统计学20 1.5　将泛化看做搜索21 1.5.1　枚举概念空间22 1.5.2　偏差22 1.6　数据挖掘和道德24 1.6.1　再识别25 1.6.2　使用个人信息25 1.6.3　其他问题26 1.7　补充读物27 第2章　输入：概念、实例和属性29 2.1　概念29 2.2　样本31 2.2.1　关系32 2.2.2　其他实例类型34 2.3　属性35 2.4　输入准备37 2.4.1　数据收集37 2.4.2　ARFF格式38 2.4.3　稀疏数据40 2.4.4　属性类型40 2.4.5　缺失值41 2.4.6　不正确的值42 2.4.7　了解数据43 2.5　补充读物43 第3章　输出：知识表达44 3.1　表44 3.2　线性模型44 3.3　树45 3.4　规则48 3.4.1　分类规则49 3.4.2　关联规则52 3.4.3　包含例外的规则52 3.4.4　表达能力更强的规则54 3.5　基于实例的表达56 3.6　聚类58 3.7　补充读物60 第4章　算法：基本方法61 4.1　推断基本规则61 4.1.1　缺失值和数值属性62 4.1.2　讨论64 4.2　统计建模64 4.2.1　缺失值和数值属性67 4.2.2　用于文档分类的朴素贝叶斯68 4.2.3　讨论70 4.3　分治法：建立决策树70 4.3.1　计算信息量73 4.3.2　高度分支属性74 4.3.3　讨论75 4.4　覆盖算法：建立规则76 4.4.1　规则与树77 4.4.2　一个简单的覆盖算法77 4.4.3　规则与决策列表80 4.5　挖掘关联规则81 4.5.1　项集81 4.5.2　关联规则83 4.5.3　有效地生成规则85 4.5.4　讨论87 4.6　线性模型87 4.6.1　数值预测：线性回归87 4.6.2　线性分类：Logistic回归88 4.6.3　使用感知机的线性分类90 4.6.4　使用Winnow的线性分类91 4.7　基于实例的学习92 4.7.1　距离函数93 4.7.2　有效寻找最近邻93 4.7.3　讨论97 4.8　聚类97 4.8.1　基于距离的迭代聚类98 4.8.2　快速距离计算99 4.8.3　讨论100 4.9　多实例学习100 4.9.1　聚集输入100 4.9.2　聚集输出100 4.9.3　讨论101 4.10　补充读物101 4.11　Weka实现103 第5章　可信度：评估学习结果104 5.1　训练和测试104 5.2　预测性能106 5.3　交叉验证108 5.4　其他评估方法109 5.4.1　留一交叉验证109 5.4.2　自助法109 5.5　数据挖掘方法比较110 5.6　预测概率113 5.6.1　二次损失函数114 5.6.2　信息损失函数115 5.6.3　讨论115 5.7　计算成本116 5.7.1　成本敏感分类117 5.7.2　成本敏感学习118 5.7.3　提升图119 5.7.4　ROC曲线122 5.7.5　召回率-精确率曲线124 5.7.6　讨论124 5.7.7　成本曲线125 5.8　评估数值预测127 5.9　最小描述长度原理129 5.10　在聚类方法中应用MDL原理131 5.11　补充读物132 第二部分　高级数据挖掘 第6章　实现：真正的机器学习方案134 6.1　决策树135 6.1.1　数值属性135 6.1.2　缺失值136 6.1.3　剪枝137 6.1.4　估计误差率138 6.1.5　决策树归纳的复杂度140 6.1.6　从决策树到规则140 6.1.7　C4.5:选择和选项141 6.1.8　成本-复杂度剪枝141 6.1.9　讨论142 6.2　分类规则142 6.2.1　选择测试的标准143 6.2.2　缺失值和数值属性143 6.2.3　生成好的规则144 6.2.4　使用全局优化146 6.2.5　从局部决策树中获得规则146 6.2.6　包含例外的规则149 6.2.7　讨论151 6.3　关联规则152 6.3.1　建立频繁模式树152 6.3.2　寻找大项集157 6.3.3　讨论157 6.4　扩展线性模型158 6.4.1　最大间隔超平面159 6.4.2　非线性类边界160 6.4.3　支持向量回归161 6.4.4　核岭回归163 6.4.5　核感知机164 6.4.6　多层感知机165 6.4.7　径向基函数网络171 6.4.8　随机梯度下降172 6.4.9　讨论173 6.5　基于实例的学习174 6.5.1　减少样本集的数量174 6.5.2　对噪声样本集剪枝174 6.5.3　属性加权175 6.5.4　泛化样本集176 6.5.5　用于泛化样本集的距离函数176 6.5.6　泛化的距离函数177 6.5.7　讨论178 6.6　局部线性模型用于数值预测178 6.6.1　模型树179 6.6.2　构建树179 6.6.3　对树剪枝180 6.6.4　名目属性180 6.6.5　缺失值181 6.6.6　模型树归纳的伪代码181 6.6.7　从模型树到规则184 6.6.8　局部加权线性回归184 6.6.9　讨论185 6.7　贝叶斯网络186 6.7.1　预测186 6.7.2　学习贝叶斯网络189 6.7.3　算法细节190 6.7.4　用于快速学习的数据结构192 6.7.5　讨论194 6.8　聚类194 6.8.1　选择聚类的个数195 6.8.2　层次聚类195 6.8.3　层次聚类的例子196 6.8.4　增量聚类199 6.8.5　分类效用203 6.8.6　基于概率的聚类204 6.8.7　EM算法205 6.8.8　扩展混合模型206 6.8.9　贝叶斯聚类207 6.8.10　讨论209 6.9　半监督学习210 6.9.1　用于分类的聚类210 6.9.2　协同训练212 6.9.3　EM和协同训练212 6.9.4　讨论213 6.10　多实例学习213 6.10.1　转换为单实例学习213 6.10.2　升级学习算法215 6.10.3　专用多实例方法215 6.10.4　讨论216 6.11　Weka实现216 第7章　数据转换218 7.1　属性选择219 7.1.1　独立于方案的选择220 7.1.2　搜索属性空间222 7.1.3　具体方案相关的选择223 7.2　离散化数值属性225 7.2.1　无监督离散化226 7.2.2　基于熵的离散化226 7.2.3　其他离散化方法229 7.2.4　基于熵的离散化与基于误差的离散化229 7.2.5　离散属性转换成数值属性230 7.3　投影230 7.3.1　主成分分析231 7.3.2　随机投影233 7.3.3　偏最小二乘回归233 7.3.4　从文本到属性向量235 7.3.5　时间序列236 7.4　抽样236 7.5　数据清洗237 7.5.1　改进决策树237 7.5.2　稳健回归238 7.5.3　检测异常239 7.5.4　一分类学习239 7.6　多分类问题转换成二分类问题242 7.6.1　简单方法242 7.6.2　误差校正输出编码243 7.6.3　集成嵌套二分法244 7.7　校准类概率246 7.8　补充读物247 7.9　Weka实现249 第8章　集成学习250 8.1　组合多种模型250 8.2　装袋251 8.2.1　偏差-方差分解251 8.2.2　考虑成本的装袋253 8.3　随机化253 8.3.1　随机化与装袋254 8.3.2　旋转森林254 8.4　提升255 8.4.1　AdaBoost算法255 8.4.2　提升算法的威力257 8.5　累加回归258 8.5.1　数值预测258 8.5.2　累加Logistic回归259 8.6　可解释的集成器260 8.6.1　选择树260 8.6.2　Logistic模型树262 8.7　堆栈262 8.8　补充读物264 8.9　Weka实现265 第9章　继续：扩展和应用266 9.1　应用数据挖掘266 9.2　从大型的数据集里学习268 9.3　数据流学习270 9.4　融合领域知识272 9.5　文本挖掘273 9.6　Web挖掘276 9.7　对抗情形278 9.8　无处不在的数据挖掘280 9.9　补充读物281 第三部分　Weka数据挖掘平台 第10章　Weka简介284 10.1　Weka中包含了什么284 10.2　如何使用Weka285 10.3　Weka的其他应用286 10.4　如何得到Weka286 第11章　Explorer界面287 11.1　开始287 11.1.1　准备数据287 11.1.2　将数据载入Explorer288 11.1.3　建立决策树289 11.1.4　查看结果290 11.1.5　重做一遍292 11.1.6　运用模型292 11.1.7　运行错误的处理294 11.2　探索Explorer294 11.2.1　载入及过滤文件294 11.2.2　训练和测试学习方案299 11.2.3　自己动手：用户分类器301 11.2.4　使用元学习器304 11.2.5　聚类和关联规则305 11.2.6　属性选择306 11.2.7　可视化306 11.3　过滤算法307 11.3.1　无监督属性过滤器307 11.3.2　无监督实例过滤器312 11.3.3　有监督过滤器314 11.4　学习算法316 11.4.1　贝叶斯分类器317 11.4.2　树320 11.4.3　规则322 11.4.4　函数325 11.4.5　神经网络331 11.4.6　懒惰分类器334 11.4.7　多实例分类器335 11.4.8　杂项分类器336 11.5　元学习算法336 11.5.1　装袋和随机化337 11.5.2　提升338 11.5.3　组合分类器338 11.5.4　成本敏感学习339 11.5.5　优化性能339 11.5.6　针对不同任务重新调整分类器340 11.6　聚类算法340 11.7　关联规则学习器345 11.8　属性选择346 11.8.1　属性子集评估器347 11.8.2　单一属性评估器347 11.8.3　搜索方法348 第12章　Knowledge Flow界面351 12.1　开始351 12.2　Knowledge Flow组件353 12.3　配置及连接组件354 12.4　增量学习356 第13章　Experimenter界面358 13.1　开始358 13.1.1　运行一个实验358 13.1.2　分析结果359 13.2　简单设置362 13.3　高级设置363 13.4　分析面板365 13.5　将运行负荷分布到多个机器上366 第14章　命令行界面368 14.1　开始368 14.2　Weka的结构368 14.2.1　类、实例和包368 14.2.2　weka.core包370 14.2.3　weka.classifiers包371 14.2.4　其他包372 14.2.5　Javadoc索引373 14.3　命令行选项373 14.3.1　通用选项374 14.3.2　与具体方案相关的选项375 第15章　嵌入式机器学习376 15.1　一个简单的数据挖掘应用376 15.1.1　MessageClassifier（）380 15.1.2　updateData（）380 15.1.3　classifyMessage（）381 第16章　编写新的学习方案382 16.1　一个分类器范例382 16.1.1　buildClassifier（）389 16.1.2　makeTree（）389 16.1.3　computeInfoGain（）390 16.1.4　classifyInstance（）390 16.1.5　toSource（）391 16.1.6　main（）394 16.2　与实现分类器有关的惯例395 第17章　Weka Explorer的辅导练习397 17.1　Explorer界面简介397 17.1.1　导入数据集397 17.1.2　数据集编辑器397 17.1.3　应用过滤器398 17.1.4　可视化面板399 17.1.5　分类器面板399 17.2　最近邻学习和决策树402 17.2.1　玻璃数据集402 17.2.2　属性选择403 17.2.3　类噪声以及最近邻学习403 17.2.4　改变训练数据的数量404 17.2.5　交互式建立决策树405 17.3　分类边界406 17.3.1　可视化1R406 17.3.2　可视化最近邻学习407 17.3.3　可视化朴素贝叶斯407 17.3.4　可视化决策树和规则集407 17.3.5　弄乱数据408 17.4　预处理以及参数调整408 17.4.1　离散化408 17.4.2　离散化的更多方面408 17.4.3　自动属性选择409 17.4.4　自动属性选择的更多方面410 17.4.5　自动参数调整410 17.5　文档分类411 17.5.1　包含字符串属性的数据411 17.5.2　实际文档文类412 17.5.3　探索StringToWordVector过滤器413 17.6　挖掘关联规则413 17.6.1　关联规则挖掘413 17.6.2　挖掘一个真实的数据集415 17.6.3　购物篮分析415 参考文献416 索引431 资源截图：

资源名称：思胜软件培训database数据库实战教程   教程内容： 本课程采用的是sqlserver2005从搭建环境开始一直到实战，为什么不采用2008，其实SQLSERVER2005会使用了再去使用SQLSERVER2008是一样的，这并不影响我们今后到公司使用SQLSERVER2008。     教程目录： 1-安装SqlServer3-使用查询窗口4-基本的查询语句-select-from-where5-基本函数-字符-数值-日期-其他6-组函数7-连接-内连接-外连接-自连接8-查询执行过程-数据库范式9-top-like-between-in 2-两种验证方式10-子查询11-使用 top 分页12-insert-delete-update13-transaction-114-transaction-215-约束-primarykey-notnull-unique-check-foreignkey16-视图17-函数-存储过程18-存储过程-传出参数19-存储过程-数据的增删改查20-触发器  

资源名称：MySQL开发者SQL权威指南 内容简介： 本书介绍MySQL的驱动语言SQL的详细内容与使用方法，主要内容包括：编写查询，包括连接、函数和子查询，更新数据，创建表，视图和其他数据库对象，声明主键、外键以及其他完整性约束，使用索引提高效率，通过密码和权限来增强安全性，在PHP程序中嵌入SQL，使用事务、锁、回滚和隔离级等。本书内容翔实，深入浅出，包含大量练习，以巩固读者所学知识。书中通过一个详细设计的案例，完整讲解了数据库开发和使用中SQL语言的使用技巧。 本书适合程序员、Web开发者、DBA或数据库用户等参考。 资源目录： 译者序 前言 第一部分 综述 　第1章 MySQL简介 　第2章 网球俱乐部示例数据库 　第3章 安装软件 　第4章 SQL概要 第二部分 查询和更新数据 　第5章 SELECT语句：常用元素 　第6章 SELECT语句、表表达式和子查询 　第7章 SELECT语句：FROM子句 　第8章 SELECT语句：WHERE子句 　第9章 SELECT语句：SELECT子句和聚合函数 　第11章 SELECT语句：HAVING子句 　第12章 SELECT语句：ORDERBY子句 　第13章 SELECT语句：LIMIT子句 　第14章 组合表表达式 　第15章 用户变量和SET语句 　第16章 HANDLER语句 　第17章 更新表 　第18章 载入和卸载数据 　第19章 使用XML文档 第三部分 创建数据库对象 　第20章 创建表 　第21章 声明完整性约束 　第22章 字符集和校对 　第23章 ENUM和SET类型 　第24章 修改和删除表 　第25章 使用索引 　第26章 视图 　第27章 创建数据库 　第28章 用户和数据安全性 　第29章 表维护语句 　第30章 SHOW、DESCRIB蹄HELP句 第四部分 过程式数据库对象 　第31章 存储过程 　第32章 存储函数 　第33章 触发器 　第34章 事件 第五部分 SQL编程 　第35章 MySQL和PHP 　第36章 动态SQL 　第37章 事务和多用户使用 附录 资源截图：

资源名称：R数据可视化手册 内容简介： R具有强大的统计计算功能和便捷的数据可视化系统。《R数据可视化手册》重点讲解R的绘图系统，指导读者通过绘图系统实现数据可视化。 书中提供了快速绘制高质量图形的150多种技巧，每个技巧用来解决一个特定的绘图需求。读者可以通过目录快速定位到自己遇到的问题，查阅相应的解决方案。同时，作者在大部分的技巧之后会进行一些讨论和延伸，介绍一些总结出的绘图技巧。 《R数据可视化手册》侧重于解决具体问题，是R数据可视化的实战秘籍。《R数据可视化手册》中绝大多数的绘图案例都是以强大、灵活制图而著称的R包ggplot2实现的，充分展现了ggplot2生动、翔实的一面。从如何画点图、线图、柱状图，到如何添加注解、修改坐标轴和图例，再到分面的使用和颜色的选取等，本书都有清晰的讲解。虽然本书的大多数技巧使用的是ggplot2，但是并不仅仅局限于ggplot2的介绍。作者的理念是用合适的工具来完成合适的绘图任务，读者也可以学到许多其他有用的绘图函数和工具，来适应各种复杂的需求。 《R数据可视化手册》是学习R中丰富的数据可视化方法的权威手册，非常适合对R 语言有基本的了解的读者阅读。 作者简介： Winston Chang是Rstudio的软件工程师，致力于R中的数据可视化和软件开发工具的研发。他创立的网站“Cookbook for R”提供了R中常见问题的解决技巧。 译者介绍 肖楠，中南大学数学与统计学院统计学系在读博士，统计之都论坛R语言版版主。合作翻译出版了《R语言实战》、《ggplot2：数据分析与图形艺术》等图书，编写了protr、Rcpi等R软件包。关注领域为统计机器学习、化学信息学与生物信息学、定量与系统药理学。 邓一硕，毕业于中央财经大学统计与数学学院，统计之都论坛金融投资分析版版主，现效力于首钢总公司计财部。擅长的领域为时间序列分析以及数据挖掘在金融投资分析中的应用。 资源目录： 第1章　R基础　1 1.1　安装包　1 1.2　加载包　2 1.3　加载分隔符式的文本文件　2 1.4　从Excel文件中加载数据　4 1.5　从SPSS文件中加载数据　5 第2章　快速探索数据　6 2.1　绘制散点图　6 2.2　绘制折线图　8 2.3　绘制条形图　9 2.4　绘制直方图　11 2.5　绘制箱线图　13 2.6　绘制函数图像　14 第3章　条形图　16 3.1　绘制简单条形图　16 3.2　绘制簇状条形图　19 3.3　绘制频数条形图　21 3.4　条形图着色　23 3.5　对正负条形图分别着色　24 3.6　调整条形宽度和条形间距　26 3.7　绘制堆积条形图　28 3.8　绘制百分比堆积条形图　31 3.9　添加数据标签　33 3.10　绘制Cleveland点图　37 第4章　折线图　42 4.1　绘制简单折线图　42 4.2　向折线图添加数据标记　44 4.3　绘制多重折线图　45 4.4　修改线条样式　49 4.5　修改数据标记样式　50 4.6　绘制面积图　52 4.7　绘制堆积面积图　54 4.8　绘制百分比堆积面积图　56 4.9　添加置信域　58 第5章　散点图　60 5.1　绘制基本散点图　60 5.2　使用点形和颜色属性，并基于某变量对数据进行分组　62 5.3　使用不同于默认设置的点形　64 5.4　将连续型变量映射到点的颜色或大小属性上　66 5.5　处理图形重叠　69 5.6　添加回归模型拟合线　74 5.7　根据已有模型向散点图添加拟合线　78 5.8　添加来自多个模型的拟合线　81 5.9　向散点图添加模型系数　84 5.10　向散点图添加边际地毯　87 5.11　向散点图添加标签　88 5.12　绘制气泡图　92 5.13　绘制散点图矩阵　94 第6章　描述数据分布　99 6.1　绘制简单直方图　99 6.2　基于分组数据绘制分组直方图　101 6.3　绘制密度曲线　104 6.4　基于分组数据绘制分组密度曲线　107 6.5　绘制频数多边形　109 6.6　绘制基本箱线图　110 6.7　向箱线图添加槽口　112 6.8　向箱线图添加均值　113 6.9　绘制小提琴图　114 6.10　绘制Wilkinson点图　117 6.11　基于分组数据绘制分组点图　119 6.12　绘制二维数据的密度图　120 第7章　注解　123 7.1　添加文本注解　123 7.2　在注解中使用数学表达式　126 7.3　添加直线　127 7.4　添加线段和箭头　129 7.5　添加矩形阴影　131 7.6　高亮某一元素　132 7.7　添加误差线　133 7.8　向独立分面添加注解　136 第8章　坐标轴　139 8.1　交换x轴和y轴　139 8.2　设置连续型坐标轴的值域　140 8.3　反转一条连续型坐标轴　143 8.4　修改类别型坐标轴上项目的顺序　144 8.5　设置x轴和y轴的缩放比例　145 8.6　设置刻度线的位置　147 8.7　移除刻度线和标签　148 8.8　修改刻度标签的文本　149 8.9　修改刻度标签的外观　151 8.10　修改坐标轴标签的文本　153 8.11　移除坐标轴标签　154 8.12　修改坐标轴标签的外观　155 8.13　沿坐标轴显示直线　157 8.14　使用对数坐标轴　158 8.15　为对数坐标轴添加刻度　163 8.16　绘制环状图形　165 8.17　在坐标轴上使用日期　169 8.18　在坐标轴上使用相对时间　172 第9章　控制图形的整体外观　174 9.1　设置图形标题　174 9.2　修改文本外观　176 9.3　使用主题　178 9.4　修改主题元素的外观　180 9.5　创建自定义主题　183 9.6　隐藏网格线　184 第10章　图例　185 10.1　移除图例　185 10.2　修改图例的位置　187 10.3　修改图例项目的顺序　188 10.4　反转图例项目的顺序　190 10.5　修改图例标题　191 10.6　修改图例标题的外观　193 10.7　移除图例标题　194 10.8　修改图例标签　195 10.9　修改图例标签的外观　198 10.10　使用含多行文本的标签　199 第11章　分面　200 11.1　使用分面将数据分割绘制到子图中　200 11.2　在不同坐标轴下使用分面　202 11.3　修改分面的文本标签　204 11.4　修改分面标签和标题的外观　206 第12章　配色　207 12.1　设置对象的颜色　207 12.2　将变量映射到颜色上　208 12.3　对离散型变量使用不同的调色板　210 12.4　对离散型变量使用自定义调色板　214 12.5　使用色盲友好式的调色板　215 12.6　对连续型变量使用自定义调色板　217 12.7　根据数值设定阴影颜色　218 第13章　其他图形　221 13.1　绘制相关矩阵图　221 13.2　绘制函数曲线　224 13.3　在函数曲线下添加阴影　225 13.4　绘制网络图　227 13.5　在网络图中使用文本标签　230 13.6　如何绘制热图　232 13.7　绘制三维散点图　234 13.8　在三维图上添加预测曲面　237 13.9　保存三维图　240 13.10　三维图动画　241 13.11　绘制谱系图　241 13.12　绘制向量场　244 13.13　绘制QQ图　248 13.14　绘制经验累积分布函数图　249 13.15　创建马赛克图　250 13.16　绘制饼图　254 13.17　创建地图　255 13.18　绘制等值区域图　258 13.19　创建空白背景的地图　262 13.20　基于空间数据格式(shapefile)创建地图　263 第14章　输出图形用以展示　266 14.1　输出为PDF矢量文件　266 14.2　输出为SVG矢量文件　267 14.3　输出为WMF矢量文件　268 14.4　编辑矢量格式的输出文件　268 14.5　输出为点阵(PNG/TIFF)文件　270 14.6　在PDF文件中使用字体　272 14.7　在Windows的点阵或屏幕输出中使用字体　274 第15章　数据塑形　276 15.1　创建数据框　277 15.2　从数据框中提取信息　277 15.3　向数据框添加列　278 15.4　从数据框中删除一列　279 15.5　重命名数据框的列名　279 15.6　重排序数据框的列　280 15.7　从数据框提取子集　281 15.8　改变因子水平的顺序　283 15.9　根据数据的值改变因子水平的顺序　284 15.10　改变因子水平的名称　285 15.11　去掉因子中不再使用的水平　287 15.12　在字符向量中改变元素的名称　287 15.13　把一个分类变量转化成另一个分类变量　288 15.14　连续变量转变为分类变量　290 15.15　变量转换　291 15.16　按组转换数据　293 15.17　分组汇总数据　295 15.18　使用标准误差和置信区间来汇总数据　300 15.19　把数据框从“宽”变“长”　303 15.20　把数据框从“长”变“宽”　305 15.21　把时间序列数据对象拆分成时间和数据　306 附录A　ggplot2介绍　309 A.1　背景知识　309 A.2　若干术语和理论　313 A.3　构建一幅简单图形　314 A.4　打印输出　317 A.5　统计变换　317 A.6　主题　317 A.7　结语　317 资源截图：

资源名称：MySQL在线分布式数据库原理与实践 教程内容： 1-1 事务与分布式事务原理与实践(一) 1-2 事务与分布式事务原理与实践(二) 1-3 事务与分布式事务原理与实践（三） 1-4 事务与分布式事务原理与实践（四） 1-5 事务与分布式事务原理与实践（五） 1-6 事务与分布式事务原理与实践（六） 1-7 单机事务拾遗（上） 1-8 单机事务拾遗（下） 2-1 分布式事务目标 2-2 分布式事务的尝试与问题 2-3 共享数据 2-4 网络带来的 2-5 网络失去的

资源名称：SQL Server 2008查询性能优化 内容简介： 本书通过大量实例，详细介绍了SQL Server数据库系统优化的各种方法和技巧。内容涵盖了数据库应用系统中各种性能瓶颈的表现形式及其发生的根源和解决方法，从硬件瓶颈到查询、索引设计以及数据库管理等，贯穿了数据库系统知识的各个方面。最后以一个实际的工作负载将所有技巧联系起来，并且提供了“宝典”式的*实践列表。 本书适合于关心数据库应用系统性能的开发人员和数据库管理人员阅读。通过阅读本书，不仅可以学习到数据库性能管理的许多知识和技巧，还有助于养成良好的编程习惯，为实现高性能的数据库应用系统打下基础。 作者简介： 为FM Global(一家行业领先的工程和保险公司)工作，担任首席DBA。他使用各种语言(如VB、C#和Java等)开发了许多大规模的应用程序，从版本6.0开始使用SOL Server。他曾经为3家失败的.com公司担任财务和咨询工作，还是Dissecting SQL Server Execution Plans一书的作者。 达姆拥有位于印度班加罗尔的印度理工学院的计算机科学技术硕士学位，并且使用微软技术超过16年。他已经在设计数据库应用和管理软件开发方面拥有了很广泛的背景。Sajal还在从前端网页到后端数据库的基于微软技术的应用程序上，具备了故障定位和性能优化的大量经验。他有许多为《财富》500强公司设计可伸缩的数据库解决方案和最大化数据库环境性能的经验。 资源目录： 第1章　SQL查询性能调整 1.1　性能调整过程 1.1.1　核心过程 1.1.2　迭代过程 1.2　性能vs.价格 1.2.1　性能目标 1.2.2　“足够好”的调整 1.3　性能基线 1.4　工作的重点 1.5　SQL Server性能杀手 1.5.1　低质量的索引 1.5.2　不精确的统计 1.5.3　过多的阻塞和死锁 1.5.4　不基于数据集的操作 1.5.5　低质量的查询设计 1.5.6　低质量的数据库设计 1.5.7　过多的碎片 1.5.8　不可重用的执行计划 1.5.9　低质量的执行计划 1.5.10　频繁重编译计划 1.5.11　游标的错误使用 1.5.12　错误配置数据库日志 1.5.13　过多使用或者错误配置tempdb 1.6　小结 第2章　系统性能分析 第3章　SQL查询性能分析 第4章　索引分析 第5章　数据库引擎调整顾问 第6章　书签查找分析 第7章　统计分析 第8章　碎片分析 第9章　执行计划缓冲分析 第10章　存储过程重编译 第11章　查询设计分析 第12章　阻塞分析 第13章　死锁分析 第14章　游标开销分析 第15章　数据库工作负载优化 第16章　SQL Server优化检查列表 资源截图：