Learning Geospatial Analysis with Python 2nd Edition调试经验总结

Updated for the latest database management systems -- including MySQL 6.0, Oracle 11g, and Microsoft's SQL Server 2008 -- this introductory guide will get you up and running with SQL quickly. Whether you need to write database applications, perform administrative tasks, or generate reports, Learning

作者： Wes McKinney页数： 550语言： 英文出版商： O'Reilly Media出版日期： 2017-09-25ISBN-10： 1491957662ISBN-13： 9781491957660目录：- 前言- Python 语言基础、IPython 和 Jupyter 笔记本- 内置数据结构、函数和文件- NumPy 基础：数组和矢量化计算- pandas 入门- 数据加载、存储和文件格式- 数据清洗和准备- 数据处理：连接、合并和重塑- 绘图和可视化- 数据汇总和组操作- 插曲：数据分析示例- 时间序列- 高级 NumPy- 使用 pandas 的建模库- 示例数据集- 附

《MongoDB in Action》第二版是一本适合前端和全栈开发者的实用指南，内容覆盖了 MongoDB 的方方面面。无论你是 MongoDB 的新手，还是有一定经验的开发者，这本书都能帮你深入理解 MongoDB 的核心特性、架构设计和最佳实践。是书中提到的**聚合框架**、**分片技术**和**复制集**，这些高级特性真的实用。书中的内容通俗易懂，代码示例也直接，让你可以快速上手。如果你正在做涉及数据库的项目，学习一下 MongoDB，掌握它的高可用性、扩展性机制，可以让你的应用更加稳定、灵活。如果你对数据库设计、性能优化、系统管理等有兴趣，本书绝对是你的不二之选。

Scala 的新手必备，Scala.for.the.Impatient.2nd.2017.pdf这本书挺不错的，适合刚上手或者想快速上道的你。内容讲得比较接地气，案例也不复杂，关键是节奏快，不会拖沓，看起来顺。第二版比第一版丰富不少，尤其是对集合、模式匹配这些部分讲得更细，实战味更重。如果你之前学过点 Java 或者 Python，上手会更快。哦，对了，里面有不少小练习，建议跟着动手写写，印象更深。搭配一些扩展资源也挺有，比如Scala 编程入门案例，有实操案例；或者Spark 入门基础教程 Scala 编程完整版，适合你后面想搞大数据的时候用。对了，如果你完全零基础，也可以顺带看看Java

SQLite 的权威指南第二版 PDF，英文高清版，还贴心地加了书签，查找内容方便。适合你平时调试小型数据库或者搞本地存储的项目，翻一翻这本书，收获还挺多的。 SQLite 的开发细节和用法都讲得比较透，不光是语法、命令这种基础的东西，还有事务、性能优化、嵌入式场景等内容。比如怎么用PRAGMA命令调整数据库行为，书里都有例子。 这本书风格挺实在的，不啰嗦也不飘，偏实战型。你一边看一边能试，比如写一个本地账本系统，直接上 SQLite，响应快、代码也简单。 顺带一提，PDF 是英文原版，带书签，阅读体验蛮舒服的。如果你不太抗拒英文技术书，这本挺推荐。想下载的话可以去这里看看。 如果你平时还折腾

大数据时代的统计，有时候讲究的是快，有时候讲究的是准。《Analysis of Variance Design and Regression Linear Modeling（第 2 版）》这个资源就挺适合做精细化的，尤其是在做方差和回归建模这块。 统计里的套路，说白了就是两个方向：一个靠量取胜，一个靠质深挖。像你要几百万条数据，那多时候只能图个大致方向；但如果你能挑出一小部分关键数据，那就可以用书里这些方法仔细抠细节。 里面讲的线性回归和方差设计，都还挺系统的，适合有点基础但还想提升的你。思路清晰，配合你用SPSS、Excel、MATLAB来练手会更有感觉。 顺手也给你整理了几个相关资源，不同

实战派的机器学习书，内容比较扎实，适合你想用 Spark 来跑真实项目的场景。一上来就是各种实用代码，MLlib的用法讲得清楚，像是分类、回归、聚类这些算法怎么在 Spark 上跑，作者都直接甩例子。嗯，数学部分不会太多，偶尔提一下概念，但整体是偏工程向的。对数据工程师、AI 实习生来说，挺友好。你看着代码照着跑，一会就能起个简单模型。还有个小亮点，除了 Spark ML，它还了其他开源库，比如 XGBoost、pandas，结合使用效果更强。就像你用 pyspark 跑大数据，转身就能接 pandas 做那样，灵活得。如果你对 大数据 或 分布式机器学习感兴趣，蛮建议你一读。配合下面这几个资

DB2 技术经验总结 DB2 1. 创建一个返回结果集的存储过程/自定义函数 2. DB2 高级应用 3. 删除表数据时出现日志已满的解决方法 4. DB2 快照函数全解析 5. DB2 中的 22 个命令小技巧 6. DB2 实现类型 ORACLE 的一些功能 7. 字符数据类型转换时需要注意的问题 8. 本地谓词的使用注意 9. Windows/Linux 或 Unix 下查看 DB2 端口号 10. 尽量让 fetch first n row only 或者分页的时候结合 optimize for n rows 使用 11. 格式化字符串 12. 10 大 DB2 优化技巧 13. 使用

PDF 格式的数据挖掘教材，内容扎实，翻译也还行，适合想系统掌握概念的朋友。资源名字有点老派，别被吓着，内容真不赖。