数据科学手册学习笔记

Oracle 11g完全学习手册视频教程的相关PPT资料

数据科学的资料整理笔记挺全的，尤其适合刚入门或者需要查资料的朋友。整合了不少像、这种常见数据库的学习笔记，还有的总结，拿来当速查手册也方便。数据科学的学习笔记不光是讲理论，像那篇“极速搜集网络资料”，对怎么找资料、整理内容说得挺细，操作性也强，用的时候你会觉得挺省事。手册类的内容，比如“数据科学手册学习笔记”，用词不晦涩，思路也比较清晰。哪怕是平时没系统学过数据科学的，看这个也能理个。数据库这块资源也不缺，比如“MySQL 学习笔记资料整理”和“SQLite 数据库的开发与资源搜集”，配合你自己写点查询语句，效果立马上来。如果你对更学术的内容感兴趣，像“高等数理统计课程笔记”和“MATLAB

机器学习方向的代码资源里，《机器学习及深度学习笔记》算是比较全的一个，内容覆盖从基础数学到深度模型推导，还夹杂了不少实用代码，调包也好，手写也行，反正就是手把手教你怎么搞。基础数学部分挺扎实的，像线性代数、概率论这些底层知识，不只是讲概念，还会结合算法怎么用，推公式也都讲得比较清楚，适合那种想搞懂底层逻辑的你。算法实现这块有意思，常用的分类、聚类、回归，每种都配了 Python 调包和手推版本，实用性还蛮强的。比如用sklearn一行就能搞定逻辑回归，再教你自己推一遍。配套的资源也挺多的，比如下面这几个文章：一个讲Python 实现的主流算法，一个梳理了常用开源数据集，还有一个主打表格数据的，

大数据方向的入门资料蛮多，但整理得像样的，还真不多见。《大数据学习笔记文档》就挺值得一看，内容比较全，技术也比较实在，关键是看起来不枯燥。Linux、Kafka、Python、Hadoop、Scala 这些都涵盖了，适合刚入门或者转岗的你参考一下。 Linux的部分偏实操，比如shell脚本、用户权限设置，都是你平时搭环境绕不开的。嗯，建议你先搞清楚vim和chmod这些，入门效率高不少。 Kafka讲得还行，主要围绕Producer和Consumer这块来展开，配合topic和partition讲清楚了数据是怎么流动的。你要是搞实时，这段内容建议多看几遍。 Python这块比较亲民，像pan

Hadoop YARN（又称另一种资源协调器）是一个通用资源管理系统。它为集群提供统一的资源管理和调度，提高了利用率和资源统一管理能力。

本笔记涵盖 MATLAB 基础语法及应用，内容结构如下： 第一部分：计算器功能 数值计算 显示格式设置 第二部分：程序设计 自定义函数定义与使用 第三部分：数据管理 变量类型及操作 (结构体，多维数组) 文件读写 第四部分：数据可视化 二维绘图基础 特殊图形绘制 (对数图，直方图，饼图) 三维图形绘制 第五部分：GUI 界面设计 GUI 界面创建与交互设计 第六部分：图像处理 常用图像处理算法及函数 二维几何变换 交互式图像选择 第七部分：数学运算 多项式表示与运算 定积分计算方法 第八部分：方程求解 常见方程数值求解方法 第九部分：统计分析 描述统计方法

整理书籍、源码笔记，涵盖计算机基础、高级语言、数据库、数据挖掘等知识，涉及实际应用问题。

这份笔记涵盖了联合查询、多表查询等 MySQL 核心知识，特别适合初学者入门学习。 笔记中详细解释了 MySQL 关键字的查询顺序，并深入讲解了 group by 分组函数和 having 过滤函数的用法。

Sybase 的学习笔记，信息量是真的挺足的，尤其是 DBA 权限、磁盘管理、数据库恢复这些内容，写得还挺细。像sp_estspace、sp_helpdb这些命令，平时工作中用得还蛮多的，搞清楚它们怎么用，数据库空间、状态啥的就有谱了。 数据库设备的部分也值得看看。像diskinit和sp_diskdefault这些指令，配合用起来比较方便，建库的时候省心不少。你要是之前被数据库挂过，那“数据库恢复”那段你一定得翻翻，讲了不少master和sybsystemprocs重建的套路。 再提一句，tempdb优化那部分我觉得写得还挺接地气的。不光有配置建议，还提了内存管理的事，比如procedure