深度学习的发展历程与数学基础

SQL语言的发展始于Chamberlin的SEQUEL，它在大型数据库如Sybase、INFORMIX、SQL Server、Oracle、DB2和INGRES中得到了广泛应用。同时，小型数据库如FoxPro和Access也采用了结构化查询语言。

Hadoop 的入门知识点和发展史，算是新手上路的必修课了。讲得比较通俗，适合你刚接触大数据的时候翻一翻，像看地图一样，一下就知道该往哪儿走。 Hadoop 的核心概念讲得还挺清楚，从MapReduce到HDFS，都有提到，没啥废话。尤其是分布式存储那块，解释得比较贴地气，理解起来不费劲。 发展历程部分挺有意思的，从最早的 Nutch 项目聊起，到 Yahoo 接手，Apache 孵化出来整个生态，像看技术圈的“创业故事”。对了解行业背景挺有。 如果你想更深入看看HDFS的结构或者部署细节，我这边也顺手挑了几个还不错的扩展资料，配合着看，事半功倍： Hadoop HDFS 分布式存储机制

PostGIS 2.0 是由Refractions Research Inc.开发的空间数据库技术研究项目。

MATLAB的起源可以追溯到20世纪80年代初期，当时美国新墨西哥大学计算机科学系主任Cleve Moler教授为了简化学生的编程任务，开发了一套基于LINPACK和EISPACK库的易于使用的接口。这些接口最初以FORTRAN编写，标志着MATLAB的萌芽。

数据库的历史可以追溯到半个世纪前。当时，数据管理主要依赖穿孔卡片，通过分类、比较和制表等方式进行处理，结果以打印或新卡片的形式输出。数据管理的核心是对这些卡片进行存储和操作。 20世纪60年代，随着计算机的普及，数据共享需求日益增长，传统文件系统已无法满足需求。为解决这一问题，能够统一管理和共享数据的数据库管理系统（DBMS）应运而生。

SAE数据存储的发展历程，对新浪云平台提供的存储服务，包括MySQL、NoSQL和KV系统的简要介绍。欢迎大家体验和使用SAE。

1970年，美国IBM研究中心的E.F.Codd发表多篇关于关系模型的论文，奠定了SQL语言的理论基础。1972年，IBM开始研发实验型关系数据库管理系统SYSTEM R，并引入了初版的SQUARE查询语言。1974年，Boyce和Chamberlin将SQUARE改进为SEQUEL语言，后来简称为SQL，即结构化查询语言。至今，SQL已成为全球数据库管理系统的标准语言。

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数据挖掘软件的演变 第一代： 独立应用，支持单一或有限算法。 局限于单个机器处理向量数据。 第二代： 与数据库和数据仓库集成，支持多种算法。 处理规模扩大，可挖掘无法一次性放入内存的数据。 依赖同质、局域的计算机集群。 部分系统支持对象、文本和连续媒体数据。 第三代： 与预测模型系统集成，支持更复杂的数据分析。 扩展至intranet/extranet网络计算环境。 支持半结构化数据和web数据。 第四代： 融合移动数据和各种计算设备的数据。 支持普遍存在的计算模型，适应更广泛的应用场景。