实用参考

在网上找到的PostgreSQL实用实例，内容简洁明了，圈点分明，适合快速掌握相关技能。

多元统计的学习资料还挺难找的，但这本《实用多元统计》就蛮值得推荐给你。内容写得比较细，适合自学，也能当作参考书放在手边。不管是搞前端数据可视化的你，还是要配合后台数据的你，都能从这本书里抠出不少干货。 讲得比较系统，从基本概念到实际应用，层层递进。像什么主成分、因子这些内容，书里不仅讲原理，还搭配了示例，嗯，理解起来轻松多了。尤其是你平时用 R 或 Matlab 做数据的，这本书刚好能串起来。 相关的拓展资料也不少，我顺手挑了几个有用的链接，比如：多元统计学基础与应用学习资料、因子应用于多元统计学，还有 Matlab 统计学习工具箱。平时碰到复杂数据任务，这些都能帮上忙。 如果你刚入门，推荐先

CHM 格式的，内容挺接地气，都是初学时经常会踩的坑，查起来也方便，响应也快，适合入门时当手边参考书。有些常见错误提示、语法细节都讲得蛮清楚。你要是刚开始搞 Oracle，放手边看看挺香的。 Oracle 的日常疑难杂症一网打尽，CHM 格式查阅还挺顺手，搜索跳转响应快。常见的问题比如ORA-00933、表空间不足、连接丢失都有写，配图也清晰。 内容上更偏实用操作，比如怎么写SELECT、怎么优化WHERE、索引用哪种更合适，算是从“你会写 SQL”往“你能写对 SQL”这一步过渡。 如果你平时用PL/SQL Developer或者Toad写查询脚本，碰上奇怪报错、慢查询，用它搜下关键词，基本

数据挖掘算法的研究应用，还挺有意思的，尤其是对做大数据或者用户行为预测的你来说，算是个比较实用的参考。论文里主要讲了一些常用的分类算法，像决策树、神经网络、支持向量机这种，嗯，内容还挺全。 方法的实现部分，代码量不大，逻辑也比较清晰，尤其适合刚入门数据挖掘或者需要快速了解算法流程的场景。比如，想在项目里加个用户分类功能，这篇资料就还蛮管用。 另外，相关的延伸阅读也有，比如分类算法的深入研究，想看更细节可以去这篇：数据挖掘分类算法研究，里面有更详细的算法对比。 不过要注意哦，原始论文里的公式部分偏学术化，如果你纯粹为了代码实现，建议跳过理论，直接看实验章节就行。如果你平时搞数据建模或者机器学习，

MySQL中文参考手册是一个非常值得收藏的数据库资源。这里汇集了各种MySQL数据库的核心知识和实用技巧，非常适合学习和参考使用。无论是新手还是经验丰富的开发者，查阅这份MySQL手册，都能帮助提升数据库管理和操作技能。

这份文档是 Redis Command Reference 和 Redis Documentation 的中文翻译版本，涵盖所有 Redis 命令的详细说明。此外，还翻译了 Redis 中关键主题的文档，例如事务、持久化和复制等。

SQL 参考指南提供了全面的信息，包含 SQL 的语法、函数和数据类型。

UML2.0参考指南是一本详尽的文档，涵盖了UML的所有重要方面和概念。

DataIntegrator 的参考指南挺适合想玩转数据集成的朋友，内容覆盖得比较全。你能看到各种对象、转换、函数啥的，还有不少例子哦。里面的智能编辑器也挺好用，写脚本时高亮、提示都有，响应也快。嗯，如果你搞 ETL 或数据清洗，这份资料值得一看，别忘了结合社区论坛和在线一起用。

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