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

数据库优化其实就是为了让你的数据库既跑得快，又稳得住。在创建数据库时，有两个主要目标：提升性能和增加可靠性。提升性能，简单来说，就是让你查询、操作数据库的时候更顺畅、更快速。而提升可靠性呢，就是确保即使某些文件坏掉了，数据库还能继续运作，不至于宕机。像 RAID 技术就有用，它能让你用多个磁盘来增强数据库的可靠性。还有如何合理安排数据文件和日志文件的位置，这也是优化数据库的一大诀窍。说到这，你会想，如何才能具体操作这些优化呢？其实多时候，可以通过选择文件分布、RAID 配置等方法来达成。对于数据库性能的提升和可靠性的保证，掌握这些小技巧真的重要哦。

子查询技术能让你在 SQL 查询中嵌套其他查询，那些复杂的查询需求。嗯，简单说就是可以把一个查询当作另一个查询的一部分来执行，这样可以更清晰地组织你的查询逻辑。比如，你可以在一个SELECT语句中嵌套另一个SELECT，也可以在INSERT、UPDATE甚至DELETE操作中使用子查询。尤其是在多表连接查询时，子查询可以让查询看起来更简洁，理解起来也不那么难。你会遇到一些比较复杂的查询，直接用一个大查询会让人头大，这时候子查询就有用了。比如，如果你想查询一个表里某个字段符合条件的数据，但条件又是另外一个查询的结果，子查询就派上了用场。不过，子查询虽然有用，但也要注意效率，过多的嵌套查询影响性能

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

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

《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。

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

数据挖掘的老牌经典《Data Mining - Practical Machine Learning Tools and Techniques》真的挺值得翻一翻的。书是 Ian Witten 几位老哥写的，从第二版到第四版的内容都覆盖了，讲得挺系统，尤其适合想把机器学习落地到实际项目的前端/数据开发同学。 数据预的那部分讲得细，像数据清洗、归一化、特征转换这些流程都有细讲，读完你对怎么脏数据会有更明确的思路。对于前端在对接 AI 模型或者搞点可视化实验，挺实用。 机器学习算法章节也蛮下功夫的，决策树、支持向量机、KNN、聚类全都安排上了，还带代码例子。你可以直接照着来跑，像WEKA工具这种也得

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