《OracleDatabase12cPL/SQL开发指南(第7版)》用于开发、调试和管理健壮的数据库程序。本书包含了详细的案例以及来自于OracleACE分享的专家策略，阐述了如何获取和处理数据、编写PL/SQL语句、执行高效的查询、结合使用PHP和Java以及处理动态SQL。这本由Oracle出版的综合性指南完整地覆盖了代码的测试、安全以及面向对象编程技术。主要内容探索OracleDatabase12c中SQL和PL/SQL的新特性创建控制结构、游标和循环语句使用集合、数组、表和关联数组集合定位和修正错误，使用异常处理程序执行黑盒测试、白盒测试和集成测试配置和管理已存储的包和函数库使用认证和加密处理安全问题使用LOB存储文本和多媒体内容编写、实现PL/SQL和Java触发器使用动态SQL语句扩展功能理解对象类型、嵌套表和非嵌套查询
本书阐述了数据流分类问题的基础理论、技术方法以及应用实践，为面向实际数据流开展分类数据挖掘任务提供了理论与实践基础。全书共分四篇12章。篇是引言篇，本篇首先简介数据挖掘的相关概念，然后介绍数据流挖掘的相关定义、应用背景及理论基础与技术，最后重点总结数据流分类挖掘的主要研究进展并归纳了存在的关键问题；第二篇是基础篇，本篇主要阐述了分类挖掘任务中常用的模型与技术，为后续数据流分类方法提供技术基础；第三篇是专题篇：本篇首先总结分析适宜于数据流环境的几种集成模型，并通过两个示例讲解了基于加权集成模型的数据流分类算法的应用。然后详细介绍若干数据流的概念漂移检测与分类方法、不完全标记数据流分类方法以及面向实际应用数据的特征选择方法，并通过在模拟与实际数据上的大量实验考察了这些方法的分类性
《OracleDatabase12cPL/SQL开发指南(第7版)》用于开发、调试和管理健壮的数据库程序。本书包含了详细的案例以及来自于OracleACE分享的专家策略，阐述了如何获取和处理数据、编写PL/SQL语句、执行高效的查询、结合使用PHP和Java以及处理动态SQL。这本由Oracle出版的综合性指南完整地覆盖了代码的测试、安全以及面向对象编程技术。主要内容探索OracleDatabase12c中SQL和PL/SQL的新特性创建控制结构、游标和循环语句使用集合、数组、表和关联数组集合定位和修正错误，使用异常处理程序执行黑盒测试、白盒测试和集成测试配置和管理已存储的包和函数库使用认证和加密处理安全问题使用LOB存储文本和多媒体内容编写、实现PL/SQL和Java触发器使用动态SQL语句扩展功能理解对象类型、嵌套表和非嵌套查询
本书由一个真正钻研容器技术的团队写作，他们不仅仅是在使用Docker，更多的是在探索容器的未来之路，希望把“代码与产品，理论与实践”结合。本书内容从Docker的来源、镜像、仓库、安全、网络、卷存储，到生态、测试及社区贡献都有涉猎。无论你是入门级，还是已经有了较深的功底，这本书都会带你踏上新的台阶——正所谓“进阶”。
《OracleDatabase12cPL/SQL开发指南(第7版)》用于开发、调试和管理健壮的数据库程序。本书包含了详细的案例以及来自于OracleACE分享的专家策略，阐述了如何获取和处理数据、编写PL/SQL语句、执行高效的查询、结合使用PHP和Java以及处理动态SQL。这本由Oracle出版的综合性指南完整地覆盖了代码的测试、安全以及面向对象编程技术。主要内容探索OracleDatabase12c中SQL和PL/SQL的新特性创建控制结构、游标和循环语句使用集合、数组、表和关联数组集合定位和修正错误，使用异常处理程序执行黑盒测试、白盒测试和集成测试配置和管理已存储的包和函数库使用认证和加密处理安全问题使用LOB存储文本和多媒体内容编写、实现PL/SQL和Java触发器使用动态SQL语句扩展功能理解对象类型、嵌套表和非嵌套查询
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本书是一本大数据时代下进行小数据分析的入门级教材，通过数据分析的知识点，将各类分析工具进行串联和对比，例如：在进行线性规划的时候可以选择使用Excel或LINGO或CrystalBall。工具的应用难易结合，让读者循序渐进地学习相关工具。JMP和Mintab用来分析数据，分析的结果使用Excel、LINGO、CrystalBall来建立数据模型，最后使用Xcelsius来动态展示数据分析的结果。书中以两个人的对话为叙述方式，场景描写多，容易进入学习状态，完全是用生动的故事和实用的案例尽可能地贴近生活和工作，让数据分析生动有趣，基本上有高中数学知识就可以理解线性规划等数据分析内容。本书不仅介绍Excel而且介绍使用其他工具软件进行数据分析，可用来拓展互联网公司、传统企业、电商企业、管理咨询公司等各行各业从事数据分析工作的分析师和管理者对数据分析的认知，也适合初
本书由一个真正钻研容器技术的团队写作，他们不仅仅是在使用Docker，更多的是在探索容器的未来之路，希望把“代码与产品，理论与实践”结合。本书内容从Docker的来源、镜像、仓库、安全、网络、卷存储，到生态、测试及社区贡献都有涉猎。无论你是入门级，还是已经有了较深的功底，这本书都会带你踏上新的台阶——正所谓“进阶”。
本书由一个真正钻研容器技术的团队写作，他们不仅仅是在使用Docker，更多的是在探索容器的未来之路，希望把“代码与产品，理论与实践”结合。本书内容从Docker的来源、镜像、仓库、安全、网络、卷存储，到生态、测试及社区贡献都有涉猎。无论你是入门级，还是已经有了较深的功底，这本书都会带你踏上新的台阶——正所谓“进阶”。
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本书由一个真正钻研容器技术的团队写作，他们不仅仅是在使用Docker，更多的是在探索容器的未来之路，希望把“代码与产品，理论与实践”结合。本书内容从Docker的来源、镜像、仓库、安全、网络、卷存储，到生态、测试及社区贡献都有涉猎。无论你是入门级，还是已经有了较深的功底，这本书都会带你踏上新的台阶——正所谓“进阶”。
本书阐述了数据流分类问题的基础理论、技术方法以及应用实践，为面向实际数据流开展分类数据挖掘任务提供了理论与实践基础。全书共分四篇12章。篇是引言篇，本篇首先简介数据挖掘的相关概念，然后介绍数据流挖掘的相关定义、应用背景及理论基础与技术，后重点总结数据流分类挖掘的主要研究进展并归纳了存在的关键问题；第二篇是基础篇，本篇主要阐述了分类挖掘任务中常用的模型与技术，为后续数据流分类方法提供技术基础；第三篇是专题篇：本篇首先总结分析适宜于数据流环境的几种集成模型，并通过两个示例讲解了基于加权集成模型的数据流分类算法的应用。然后详细介绍若干数据流的概念漂移检测与分类方法、不完全标记数据流分类方法以及面向实际应用数据的特征选择方法，并通过在模拟与实际数据上的大量实验考察了这些方法的分类性能
