Python Data Science Handbook高清版Jake VanderPlas

《深入解析Oracle》是由盖国强先生撰写的一本专业书籍，专注于Oracle数据库系统的深度剖析。这本书分为10个章节，每个章节对应一个独立的PDF文档，这样的分章设计提高读者的阅读体验，使得学习和查阅更为方便。下面将详细阐述这本书中可能涉及的重要Oracle知识点。 Oracle数据库概述：Oracle是全球领先的数据库管理系统之一，以其高性能、高可用性和安全性著称。书中可能介绍了Oracle的发展历程、核心功能以及在企业中的应用情况。 Oracle体系结构：Oracle数据库的内部结构包括物理存储（数据文件、控制文件、重做日志文件等）、逻辑存储（表空间、段、区、块）以及内存结构（P

Apache Kylin是一款开源的分布式分析引擎，专为大数据量数据集提供分析能力。其核心功能包括多维立方体（Cube）算法，支持亚秒级SQL查询响应时间。Kylin在Hadoop平台上进行OLAP数据查询和分析非常高效。它不仅支持标准的ANSI SQL查询，还无缝集成多种商业智能工具如Tableau和PowerBI。Kyligence作为基于Kylin的企业级大数据分析产品，提供了易用的Web界面和自定义数据集市构建。其架构设计非侵入式，在现有Hadoop集群上部署简单快速。

MongoDB 的应用设计模式高清中文版，真是前端和全栈同学都该收藏的一份干货资源。内容翻译得蛮细致，结构清晰，讲的也不是那种照本宣科的理论，是真正围绕实际开发中遇到的场景来聊，比如数据建模、嵌套结构、引用结构这类在前后端交互中常踩坑的点。 嵌套设计的章节挺有意思，拿电商商品和评论的结构来举例，讲了什么时候用内嵌，什么时候别硬嵌。举得例子都比较贴近实际项目，嗯，看一眼就知道怎么改自家的表结构了。 还有一部分说的是模式选择的性能影响，比如 update 操作太频繁会导致文档频繁移动，进而影响 IO 性能，这点以前真没怎么注意过。 哦对了，和它相关的几个资源也可以一并看看，像《MongoDB 权威

这是一个R的数据科学资料库，涵盖统计分析、学习和整体数据科学相关的所有资源。我将上传自己编写的.R代码，以供将来参考。我的目标是在一年内完成以下内容（将持续更新）： 2015年夏季 漩涡 + Coursera的数据科学课程[1, 2] 描述性统计简介 + 推断性统计简介（Udacity） 使用R进行数据分析（Udacity） 2015年秋季 Coursera数据科学课程[3, 4, 5, 6, 7] 统计学习（斯坦福） + 教科书 2016年春季 Coursera数据科学课程[8, 9] 面向黑客的机器学习教科书 Coursera数据科学专业课程 (1) 数据科学家工具箱（Cou

MATLAB导入Excel代码数据科学语： Julia [这就是我们正在使用的]库/软件包： matplotlib-用于数据分析 Matlab-用于数学计算快速说明： julia code = .jl文件扩展名操作：赞美~和&或|双向运算，例如>, <, >>>数学运算：输入数据输入一个字符串： var = readline()读取数字： num = parse(Int64, readline())环形尽管while (true) print("Go to hell") end有条件的如果别的if (num % 2 == 0) println("even") else println("

PHP 和 MySQL 组合的 Web 开发教程，《PHP 和 MySQL Web 开发（高清版第 4 版）》是老程序员口中的“经典老炮”。结构清晰，代码也挺实在，适合一边看书一边写代码的你。基础打得牢，后面接框架更轻松。 书里的内容比较系统，从PHP 语法讲到和MySQL打交道，再到基本的Web 应用架构，基本覆盖了开发流程的核心环节。看完后起个小博客或者后台系统，问题不大。 源码也都有整理，下载回来对着敲一遍，效果更好。你可以直接看原书第四版完整源码，配合书里章节用着顺手。 如果你对 PHP 还不太熟，建议先从PHP 与 MySQL Web 开发入门这篇看看，比较适合新手，语法、数据库、连

入门数据科学不想太烧脑？《Data Science For Dummies》还挺合适。全书偏实战，讲得清楚不绕，像老朋友带你一步步捋顺什么是数据清洗、什么是可视化、怎么理解机器学习。没有太多数学公式，比较适合前端转型或者想做数据相关项目的开发者看一看。哦，它还会提到 MapReduce、Hadoop、Spark 这些大数据工具，虽然只是入门级，但了解下架构思路还是蛮有用的。

分享资源与情感，详述ORACLE概念及其中英文对照。

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