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资源名称：MySQL核心内幕 内容简介： 本书由Sun中国工程院的MySQL专家讲解MySQL内核设计和实现。作者对MySQL分而治之，将复杂的MySQL内核划分成多个功能子系统，从而化解了理解子系统的各个难点。 本书共分12章。第1章介绍MySQL的历史渊源。第2章介绍MySQL数据库的架构。第3章深入了解MySQL源代码，第4章解释关键的类和算法。从第5章开始直到最后，按各子系统进行讲解，内容包括连接和网络系统、服务器线程和资源管理、查询解析与优化器、安全管理系统、存储引擎接口详解与实践、经典存储引擎、日志功能及实践分析和其他子系统。 配书光盘中提供了相关的MySQL源代码。 本书适合对内核编程设计感兴趣的技术人员和开发者以及在学习、工作中使用MySQL数据库的各类技术人员阅读。由于主要内容均涉及到MySQL内核源代码，所以学习者应当具备C／C++预备知识。 资源目录： 第1章 MySQL的前世今生 　1.1 MySQL的历史  　1.2 存储引擎  　1.3 MySQL市场  　1.4 后话  第2章 数据库系统的立体视图  　2.1 数据库系统架构  　2.2 数据库系统的分类  　　2.2.1 面向对象型数据库  　　2.2.2 关系型数据库  　　2.2.3 对象关系型数据库  　2.3 关系型数据库系统架构  　　2.3.1 客户端应用程序  　　2.3.2 查询接口  　　2.3.3 查询语句处理  　　2.3.4 查询优化  　　2.3.5 语句执行  　　2.3.6 读写文件  　　2.3.7 模块协作  　　2.3.8 RDBMS的层次结构  　2.4 MySQL数据库系统  　　2.4.1 MySQL数据库系统架构  　　2.4.2 子系统之间的联系  　　2.4.3 MySQL子系统和代码  　2.5 小结  第3章 畅游源代码  　3.1 下载MySQL源代码  　　3.1.1 Bazaar安装  　　3.1.2 访问MySQL源代码  　3.2 源代码目录结构  　　3.2.1 主要关键目录  　　3.2.2 开源社区贡献的代码  　　3.2.3 解读sql/sql_delete.cc  　3.3 MySQL内核分析工具  　　3.3.1 编译和安装MySQL  　　3.3.2 调试MySQL  　　3.3.3 源代码检索工具  　　3.3.4 Doxyen分析源代码  　3.4 小结  第4章 核心类、库函数和算法  　4.1 核心类  　　4.1.1 线程类(THD)  　　4.1.2 Item类  　　4.1.3 表描述类- TABLE  　　4.1.4 FIELD类  　4.2 函数库  　　4.2.1 内存操作函数  　　4.2.2 文件系统操作函数  　　4.2.3 哈希表操作  　　4.2.4 字符串操作  　　4.2.5 宏定义  　4.3 核心算法  　　4.3.1 Bitmaps –位图  　　4.3.2 表连接缓冲工作原理  　　4.3.3 MySQL排序实现  　　4.3.4 字符集和校对规则  　4.4 小结  第5章 连接和网络系统  　5.1 MySQL NET协议  　　5.1.1 协议和操作系统协议栈  　5.2 网络包格式  　　5.2.1 Null结尾字符串和带长度标识字符串  　　5.2.2 网络包头部格式  　5.3 客户端发送的包  　　5.3.1 客户端认证包  　　5.3.2 命令包(Command)  　5.4 服务器端发送的包  　　5.4.1 握手初始化包  　　5.4.2 结果包分类  　　5.4.3 OK包  　　5.4.4 ERROR包  　　5.4.5 结果集包  　5.5 小结  第6章 服务器线程和资源管理  　6.1 线程还是进程  　　6.1.1 线程与进程的比较  　6.2 MySQL线程问题和解决方案  　　6.2.1 标准C函数调用  　　6.2.2 互斥锁  　　6.2.3 线程同步  　6.3 客户端请求的处理  　　6.3.1 MySQL的启动过程  　　6.3.2 执行流  　6.4 类、API、变量和结构体  　6.5 MySQL内存分配  　　6.5.1 内存共享块  　　6.5.2 线程内存区域(TMA)  　　6.5.3 MySQL如何实现内存分配  　6.6 小结  第7章 查询解析与优化器  　7.1 MySQL解析器  　　7.1.1 词法分析程序 　　7.1.2 语法分析器  　　7.1.3 几个关键类  　7.2 查询优化器  　　7.2.1 传统优化算法  　　7.2.2 MySQL的查询算法  　7.3 小结  第8章 安全管理系统  　8.1 账号认证  　　8.1.1 账号定义  　　8.1.2 身份审核  　　8.1.3 具体优先原则  　8.2 权限控制  　　8.2.1 系统权限表  　　8.2.2 权限审核  　　8.2.3 权限级别  　8.3 安全部署  　　8.3.1 服务器系统安全  　　8.3.2 数据库系统安全  　8.4 小结  第9章 存储引擎接口详解与实践  　9.1 MySQL插件式存储引擎体系结构  　　9.1.1 基本流程  　　9.1.2 从源代码文件开始  　　9.1.3 意想不到的帮助  　　9.1.4 Handlerton  　　9.1.5 Handler类  　　9.1.6 Archive存储引擎的简单分析  　9.2 开发我的存储引擎——Lillian(模板剖析)  　　9.2.1 底层I/O类  　　9.2.2 Lillian_data类  　　9.2.3 Lillian_index类  　9.3 开发我的存储引擎——Lillian(代码编写)  　　9.3.1 阶段一：初始化存储引擎  　　9.3.2 阶段二：表操作  　　9.3.3 阶段三：读写数据  　　9.3.4 阶段四：修改、删除数据  　　9.3.5 阶段五：索引功能  　9.4 小结  第10章 存储引擎  　10.1 MySQL元数据文件——frm  　10.2 MyISAM存储引擎  　　10.2.1 MyISAM的架构  　　10.2.2 数据文件(.MYD)  　　10.2.3 索引文件(.MYI)  　10.3 InnoDB存储引擎  　　10.3.1 InnoDB的宗旨和主要功能特性  　　10.3.2 InnoDB的架构和代码布局  　　10.3.3 InnoDB 文件格式  　　10.3.4 InnoDB 记录结构  　　10.3.5 InnoDB页结构  　10.4 小结  第11章 MySQL日志功能及实现分析  　11.1 错误日志  　　11.1.1 错误日志功能介绍  　　11.1.2 错误日志初始化  　　11.1.3 错误日志的记录实现  　11.2 普通日志  　　11.2.1 普通日志功能介绍  　　11.2.2 普通日志的初始化  　　11.2.3 普通日志记录功能实现  　11.3 慢查询日志  　　11.3.1 慢查询日志功能概述  　　11.3.2 慢查询日志的初始化  　　11.3.3 慢查询日志的实现  　11.4 二进制日志  　　11.4.1 二进制日志功能介绍  　　11.4.2 二进制日志的初始化  　　11.4.3 二进制日志的实现  　11.5 小结  第12章 其他子系统  　12.1 复制功能(Replication)子系统  　　12.1.1 Replication基础架构描述  　　12.1.2 Replication实现原理简述  　　12.1.3 Replication复制线程  　　12.1.4 Replication功能文件  　　12.1.5 Replication子系统组成  　　12.1.6 Replication原理剖析  　　12.1.7 小结  　12.2 错误消息子系统  　　12.2.1 错误消息的实现原理  　　12.2.2 错误消息的一致性  　　12.2.3 不同版本下错误消息的添加方法  　　12.2.4 小结  附录一 Bazaar入门指南  附录二 MySQL源码分布纵览  参考文献 资源截图：

资源名称：IBM SPSS数据分析与挖掘实战案例精粹 内容简介： 《IBM SPSS数据分析与挖掘实战案例精粹》以IBM SPSS Statistics 20.0和IBM SPSS Modeler 14.1为工具，提供了医疗、金融、保险、汽车、快速消费品、市场研究、互联网等多个行业的数据分析／挖掘案例，基于实战需求，详细讲解整个案例的完整分析过程，并将模型和软件的介绍融于案例讲解之中，使读者在阅读时能突破方法和工具的局限，真正聚集于对数据分析精髓的领悟。《IBM SPSS数据分析与挖掘实战案例精粹》所附光盘包括案例数据和分析程序／流文件，读者可完整重现全部的分析内容。 资源目录： 第一部分 spss数据分析基础 第1章 数据分析方法论简介 1.1 三种数据分析方法论 1.2 crisp-dm方法论介绍 第2章 数据分析方法体系简介 2.1 统计软件中的数据存储格式 2.2 数据的统计描述与参数估计 2.3 常用假设检验方法 2.4 多变量模型 2.5 多元统计分析模型 2.6 智能统计分析／数据挖掘方法 第3章 ibm spss statistics操作入门 3.1 案例背景 3.2 数据文件的读入与变量整理 3.3 问卷数据分析 3.4 项目总结和讨论 第4章 ibm spss statistics操作进阶 4.1 案例背景 4.2 问卷录入 4.3 问卷质量校验 4.4 问卷数据分析 4.5 项目总结和讨论 第5章 ibm spss modeler操作入门 5.1 ibm spss modeler概述 5.2 ibm spss modeler相关操作与技巧 5.3 ibm spss modeler功能介绍 5.4 案例分析：药物选择决策支持 5.5 如何进一步学习ibm spss modeler 第二部分 影响因素发现与数值预测 第6章 酸奶饮料新产品口味测试 研究案例 6.1 案例背景 6.2 数据理解 6.3 不同品牌的评分差异分析 6.4 两因素方差分析模型分析 6.5 分析结论与讨论 第7章 偏态分布的激素水平影响因素分析 7.1 案例背景 7.2 数据理解 7.3 对因变量变换后的建模分析 7.4 秩变换分析 7.5 利用cox模型进行分析 7.6 项目总结与讨论 第8章 某车企汽车年销量预测案例 8.1 案例背景 8.2 数据理解 8.3 变量变换后的线性回归 8.4 曲线拟合 8.5 利用非线性回归进行拟合 8.6 项目总结与讨论 第9章 脑外伤急救后迟发性颅脑损伤影响因素分析案例 9.1 案例背景 9.2 数据理解 9.3 构建二分类logistic回归模型 9.4 利用树模型发现交互项 9.5 使用广义线性过程进行分析 9.6 项目总结与讨论 第10章 中国消费者信心指数影响因素分析 10.1 案例背景 10.2 数据理解 10.3 标准glm框架下的建模分析 10.4 多元方差分析模型的结果 10.5 最优尺度回归 10.6 多水平模型框架下的建模分析 10.7 项目总结与讨论 第三部分 信息浓缩、分类与感知图呈现 第11章 探讨消费者购买保健品的动机 11.1 案例背景 11.2 数据理解 11.3 利用因子分析进行信息浓缩 11.4 基于因子分析结果进行市场细分 11.5 项目总结与讨论 第12章 1988年汉城奥运会男子十项全能成绩分析 12.1 案例背景 12.2 数据理解 12.3 利用因子分析进行信息浓缩 12.4 主成分回归 12.5 将主成分回归方程还原回原始变量的形式 12.6 项目总结与讨论 第13章 打败sars 13.1 案例背景 13.2 数据理解与数据准备 13.3 “非典”信息关注倾向的多维偏好分析 13.4 突发事件险种购买倾向的多重对应分析 13.5 “非典”对未来生活方式的影响 13.6 项目总结与讨论 第14章 住院费用影响因素挖掘 14.1 案例背景 14.2 数据理解与数据准备 14.3 采用聚类分析寻找费用类型 14.4 住院费用影响因素的神经网络分析 14.5 不同疗法疗效与费用比较的神经网络分析 14.6 项目总结与讨论 第四部分 数据挖掘案例精选 第15章 淘宝大卖家之营销数据分析 15.1 案例背景 15.2 利用rfm模型定位促销名单 15.3 寻找有重购行为买家的特征 15.4 总结与讨论 第16章 超市商品购买关联分析 16.1 案例背景 16.2 数据准备 16.3 商品购买关联分析 16.4 结果应用 第17章 电信业客户流失分析 17.1 案例背景 17.2 商业理解 17.3 数据理解与数据准备 17.4 建立模型与模型评估 17.5 模型的应用及营销预演 17.6 总结与讨论 第18章 信用风险评分方法 18.1 案例背景 18.2 商业理解 18.3 数据理解与数据准备 18.4 建立模型与模型评估 18.5 对若干问题的说明 第19章 医疗保险业的欺诈发现 19.1 案例背景 19.2 商业理解 19.3 数据理解与数据准备 19.4 建立模型 19.5 结果发布 19.6 进一步阅读 第20章 电子商务中的数据挖掘应用 20.1 案例背景 20.2 数据理解 20.3 数据准备 20.4 建立模型与模型发布 20.5 进一步阅读 附录 附录a 本书光盘内容介绍 附录b spss软件的安装与激活 附录c 书中统计方法、模型与知识点 索引 附录d ibm spss statiscs函数一览表 附录e ibm spss modeler节点功能简介 参考文献 后记 资源截图：

资源名称：MySQL核心技术手册 第2版 内容简介： MySQL包含了许多功能，尤其是在MySQL 5．0和5．1版本中新增了一些主要的功能和特性。MySQL特有的函数或者语句是相当丰富的。这正是本书富有价值的原因。本书令读者可以快速查找到所需要的具体细节，无论是SQL关键字还是mysql命令行选项、具体的API信息或管理实用工具。 本书涵盖了适用于MySQL 5．1版本的所有命令和编程信息，其中包括一些新增特性和语言接口，对于列举的大部分语句和函数，给出了它们的用法示例。 本书易于使用，并由权威作者执笔。本书： ·提供了MySQL语句、函数、配置选项和实用工具的一个完整手册。 ·给出了几个指导章节用于帮助新手入门。 ·为PHP、Perl和C语言提供了应用程序编程接口(API)。 ·在每章的API开头部分提供了简要的指南。 ·新增复制、触发器和存储过程章节。 ·提供了许多MySQL的实用示例。 ·给出了一些有用的提示，用于帮助读者克服难题。 无论你为何而使用MySQL，本书充满了大量的知识财富，给你节省了许多用于尝试的时间以及令人厌烦的在线搜索。 资源目录： 前言 第一部分 简介和指南 第1章 MySQL简介 1.1 MySQL的价值 1.2 MySQL安装包 1.3 MySQL许可证说明 1.4 MysQL邮件列表 1.5 MySQL相关书籍与出版物 第2章 安装MySQL 2.1 选择分发版本 2.2 UNIX源码分发版 2.3 UNIX二进制分发版 2.4 Linux RPM分发版 2.5 Macintosh OS X分发版 2.6 Novell NetWare分发版 2.7 Windows分发版 2.8 安装后的配置 第3章 MySQL基础 3.1 mysql客户机 3.2 创建数据库和表 3.3 显示结果 3.4 插入数据 3.5 选择数据 3.6 排序、限制与分组 3.7 分析和处理数据 3.8 修改数据 3.9 删除数据 3.10 查询数据 3.11 批量导人数据 3.12 命令行界面 3.13 小结 第二部分 SQL语句和函数 第4章 安全、用户语句和函数 4.1 语句和函数 4.2 按字母排序的SQL语句 4.3 按字母排序的函数 第5章 数据库和表模式语句 第6章 数据操纵语句和函数 6.1 按字符分组的语句和函数 6.2 按字母表排序的语句和子句 6.3 按字母排序的函数 第7章 表和服务器管理语句及函数 7.1 按字母排序的语句和子句 7.2 按字母排序的函数  第8章 复制语句和函数 第9章 存储过程语句 第10章 聚焦子句、聚焦函数与子查询 第11章 字符串函数 第12章 日期和时间函数 第13章 数学函数 第14章 控制流程函数 第三部分 MySQL服务器与客户端工具 第15章 MySQL服务器和客户程序 第16章 命令行实用工具 第四部分 API和连接器 第17章 C API 第18章 Perl API 第19章 PHP API 第五部分 附录 附录A 数据类型 附录B 运算符 附录C 服务器和环境变量 资源截图：

资源名称：Effective MySQL之深入解析复制技术 内容简介： 《Effective MySQL之深入解析复制技术》由Oracle ACEDirector、资深MySQL专家RonaldBradford和Chris Schneider共同撰写，介绍了在使用MySQL数据复制技术构建具有可扩展性解决方案的过程中需要了解和实现的技术。本书通过详细示例向读者展示了MySQL原生数据复制技术的特性、选项以及不足之处，并对各种新增的数据复制特性以及其他第三方产品实现方案做出了中肯的评估。因此，通过认真学习本书，能够确保读者的MySQL环境满足各种业务环境的高可用性需求。 主要内容 ●　掌握MySQL原生的异步数据复制技术的优缺点 ●　找到MySQL的重要特性来改进数据复制性能，以应对不断增长的业务需求 ●　正确认识关键的业务因素，决定高可用性的优化需求 ●　了解在故障转移场景中使用MySQL数据复制带来的益处 ●　找出影响主/从节点数据复制的关键配置变量和SQL命令 ●　学习其他新产品(包括Tungsten Replicator和Galera)提供的高级数据复制特性 ●　使用各种实用程序和工具优化数据复制的管理 资源目录： 第1章  DBA五分钟速成   1 1.1  突发状况下的警报通知   2 1.2  发现问题   4 1.3  纠正问题   8 1.4  定位根本原因   10 1.5  了解数据复制问题   12 1.5.1  用户安全性   13 1.5.2  配置选项和变量   13 1.6  本章小结   14 第2章  诊断常见的数据复制问题  15 2.1  MySQL数据复制架构回顾  16 2.2  解释数据复制信息   17 2.2.1  二进制日志   18 2.2.2  中继日志 31 2.3  数据复制的一致性问题   32 2.3.1  定位数据不一致问题   34 2.3.2  定位模式不一致问题   34 2.3.3  导致数据不一致的原因 39 2.4  常见的数据复制错误 40 2.4.1  MySQL服务器ID   40 2.4.2  缺少模式对象 41 2.4.3  忽略重复的数据行 42 2.5  了解数据复制延迟   44 2.5.1  造成延迟的主要原因   44 2.5.2  MySQL错误日志    45 2.5.3  改善和最小化延迟的简单方法   46 2.5.4  改善和最小化延迟的高级方法   48 2.6  监控数据复制   51 2.7  本章小结   52 第3章  改善标准数据复制特性 53 3.1  扩展异步行为(Asynchronous Behavior)    54 3.1.1  半同步数据复制   54 3.1.2  同步数据复制 61 3.2  使用SSL增强数据复制安全性 61 3.2.1  让MySQL SSL准备就绪 62 3.2.2  创建必要的安全证书   63 3.2.3  MySQL SSL配置要求    67 3.2.4  MySQL用户特权要求    68 3.3  数据复制的新特性   72 3.3.1  新改良的数据完整性   72 3.3.2  数据复制的新的性能提升特性   80 3.3.3  新的数据复制管理特性 86 3.4  平衡读取和写入负载 95 3.5  本章小结   96 第4章  多主节点数据复制 97 4.1  MySQL数据复制的故障转移功能    98 4.2  主动/被动模式的多主节点数据复制    98 4.2.1  多主节点环境必需的配置   99 4.2.2  多主节点环境必需的配置   99 4.2.3  其他配置变量 100 4.2.4  配置示例 101 4.2.5  数据复制环境的搭建   102 4.2.6  多主节点复制环境的验证   105 4.2.7  手动故障转移过程 108 4.2.8  实际使用过程中的兼容性   115 4.2.9  读数据和写数据负载均衡   124 4.3  环形数据复制   124 4.4  自动高可用性故障转移   126 4.5  本章小结   127 第5章  MySQL数据复制工具   129 5.1  MySQL的一些工具套件    130 5.1.1  Openark Kit工具包    130 5.1.2  Percona Toolkit  135 5.1.3  MySQL Workbench Utilities    144 5.2  数据复制中的故障转移管理器 166 5.2.1  MySQL MHA    167 5.2.2  MMM  185 5.2.3  Flipper  186 5.2.4  集群控制 186 5.3  集群管理   187 5.4  复制数据的预读取   189 5.5  MySQL的补丁和变种  191 5.5.1  独立的社区用户   191 5.5.2  商业组织 192 5.6  本章小结   193 第6章  实际应用中的数据复制扩展技术 195 6.1  用户最期待的数据复制特性   196 6.2  MySQL的Galera Cluster 198 6.2.1  当前的限制和不足 198 6.2.2  参考资料 199 6.2.3  安装 200 6.2.4  Percona XtraDB Cluster集群工具   223 6.2.5  MariaDB Galera Cluster集群工具   223 6.2.6  Galera打包   223 6.2.7  获得更多帮助 224 6.3  Tungsten Replicator数据复制    224 6.3.1  参考资料 225 6.3.2  安装条件 225 6.3.3  在Tungsten沙箱中安装 226 6.3.4  检查Tungsten Replicator环境 229 6.3.5  手动安装Tungsten 236 6.3.6  其他Tungsten部署方式 250 6.4  SchoonerSQL    258 6.5  MySQL Replication Listener 259 6.6  MySQL与云计算  259 6.6.1  MySQL的Amazon RDS   259 6.6.2  Google Cloud SQL 260 6.7  其他解决方案   260 6.8  本章小结   261 第7章  MySQL配置选项   263 7.1  关于MySQL系统变量 264 7.2  二进制日志 264 7.3  MySQL数据复制变量  270 7.3.1  半同步数据复制   273 7.3.2  安全性   275 7.4  MySQL服务器变量    276 7.5  MySQL 5.6特性  278 7.5.1  通用唯一标识符(UUID) 279 7.5.2  从节点的崩溃预防机制相关变量 279 7.5.3  数据复制校验和变量   279 7.5.4  多线程的从节点   280 7.5.5  全局事务标识符(GTID) 280 7.6  用户权限   281 7.7  SQL命令和函数  282 7.7.1  数据复制语句 282 7.7.2  数据复制相关的函数   283 7.8  本章小结   283 第8章  数据复制集群的监控  285 8.1  监控的类型 286 8.1.1  MySQL配置    286 8.1.2  MySQL监控粒度    289 8.2  重要的MySQL信息   289 8.2.1  MySQL错误日志    289 8.2.2  SHOW MASTER STATUS   291 8.2.3  SHOW SLAVE STATUS    291 8.2.4  SHOW GLOBAL STATUS   292 8.2.5  元数据文件   293 8.2.6  元数据表 296 8.3  监控产品   297 8.3.1  监控方案的实现   299 8.3.2  MySQL Enterprise Monitor 299 8.3.3  MEM中的数据恢复顾问分析器    300 8.3.4  Cacti    301 8.3.5  使用thold插件发送警告   302 8.3.6  Cacti绘图模板    302 8.3.7  MySQL Performance Monitor (MPM)  304 8.3.8  最廉价的数据复制监控方案 305 8.4  数据复制的故障诊断 305 8.5  本章小结   307 附录  MySQL配置选项 309 资源截图：

资源名称：PowerDesigner15系统分析与建模实战 内容简介： 《PowerDesigner15系统分析与建模实战》系统的从PowerDesigner建模基础知识入手，到需求模型、业务处理模型等内容。还给出1个综合实例，使读者进一步巩固所学的知识，提高综合实践能力。《PowerDesigner15系统分析与建模实战》还提供详细的实践操作练习，供读者操作演练。每章最后给出了习题，供读者更好地了解和掌握PowerDesigner建模方法。 资源截图：

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：