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

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

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，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；

本书是为了给广大的数据科学及人工智能研究人员提供了一个交流与合作的平台，分享数据科学与人工智能领域的研究成果、创新思想以及很新进展。 该书比较全面地收集整理了当前人工智能与数据科学领域的很新学术进展，旨在向广大科技工作者和高等院校师生展示该领域的很新研究成果。该书内容包括两个部分，靠前部分是相关领域很新的研究进展，包括数据科学理论与方法、数据处理技术及应用、人工智能理论与方法、人工智能技术及应用、相关理论及应用；第二部分是向读者重点推荐的相关论文的摘要。 本书主要读者是数据科学与人工智能相关领域的科研工作人员和相关从业人员及高等院校相关专业的师生。该书的出版将会为读者提供一个了解与掌握相关领域很新科技进展的很新视角，并有力促进相关领域的研究，具有较大的社会效益和经济效益。

《Oracle Database 12c PL/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Oracle ACE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Oracle Database 12c 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

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

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

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

本书从ZBrush软件基础开始讲解，逐步进阶到制作如上图所示的完整的ZBrush雕刻作品。基础部分讲解在项目实战中会涉及的几乎全部命令，重点讲解官方呈现在画布表面的常用工具和命令。之后，没有直接进行大作品的制作，而是制作几个小作品，用这样的练习来把基础打牢。然后才进入大作品的制作，以降低在最后产出大作品的过程中犯错的概率。所以请按照本书的顺序依次学习，不要直接进入最后的阶段。

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

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

鲍沁星著的这本《南宋园林史》以南宋园林遗产的研究为基础，重点关注现存的南宋造园的实物遗存对这些园林遗产的历史源流、造园意匠及文化传承进行深入和系统考析。全书分为两大部分，靠前部分为南宋园林综合研究（靠前章至第三章），第二部分为南宋园林案例汇编（第四章至第八章）。

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

本书是为了给广大的数据科学及人工智能研究人员提供了一个交流与合作的平台，分享数据科学与人工智能领域的研究成果、创新思想以及很新进展。 该书比较全面地收集整理了当前人工智能与数据科学领域的很新学术进展，旨在向广大科技工作者和高等院校师生展示该领域的很新研究成果。该书内容包括两个部分，靠前部分是相关领域很新的研究进展，包括数据科学理论与方法、数据处理技术及应用、人工智能理论与方法、人工智能技术及应用、相关理论及应用；第二部分是向读者重点推荐的相关论文的摘要。 本书主要读者是数据科学与人工智能相关领域的科研工作人员和相关从业人员及高等院校相关专业的师生。该书的出版将会为读者提供一个了解与掌握相关领域很新科技进展的很新视角，并有力促进相关领域的研究，具有较大的社会效益和经济效益。

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