Data Server

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IBM Data Server for .NET
DB2 驱动
IBM Data Server NET Provider 手册
此手册为中文版,源自 IBM 官方网站,详细介绍 IBM Data Server NET Provider。
IBM Data Server Client 11.5全功能驱动包
IBM 的多合一数据服务器客户端版本 11.5,真的是连接 DB2 数据库时一个挺稳的选择。全套包含 JDBC、ODBC、CLI 等各种驱动,基本上你能想到的接口它都给你打包好了。想用 SQLDBx 连 DB2?它就是必备的底层支撑。 这个版本一共分成 6 个压缩包,得全部下载完才能解压,总共 580M,体积不小,但功能还挺全的。尤其是搞 Java、.NET 或 PHP 的时候,连库顺手,不用到处找驱动。 装好之后,你写 JDBC 或 ODBC 连 DB2,响应快,兼容性也不错。比起那种“精简版”的客户端,这个更适合搞开发的你,想要啥接口都有,不会掉链子。 如果你只是图个轻便,可以看看我下面整
Data Warehouse and Data Mining Overview
数据仓库与数据挖掘是信息技术领域中的重要组成部分,尤其在当今大数据时代,这两个概念的重要性日益凸显。华北电力大学开设的这门研究生课程,由郑玲老师主讲,深入讲解这两方面的理论与实践。数据仓库(Data Warehouse)是企业级的信息系统,用于存储历史数据并支持决策分析。它通过集成来自不同业务系统的数据,提供一致、稳定且易于分析的数据视图。数据仓库的设计通常包括数据源、数据清洗、数据转换、数据加载和数据展现五个阶段。其中,数据源是各种业务系统中的原始数据;数据清洗是去除数据中的错误、不一致和冗余;数据转换则将数据转换为适合分析的格式;数据加载将处理后的数据加载到数据仓库中;数据展现使用户能通过
IBM Data Server Client 11.1DB2客户端
Winx64 环境下的 IBM DB2 客户端,功能挺全,安装也还算顺利,适合搞数据开发的你试试看。ibm_data_server_client_winx64_v11.1 的版本在稳定性上还不错,适合配合企业内的 DB2 数据库使用,连接上也比较快。部署后能直接上手,省了不少折腾时间。和那些精简版或轻量版相比,这个完整版的好处是功能齐全,像是精简 DB2 客户端、SQLDBx 轻量 DB2 客户端那种,更适合轻量应用场景。你要是在 Windows 上开发,推荐用这个 v11.1 版本,比起新版本的V11.5.0.0,稳定一些,而且社区反馈也更成熟。日常跑 SQL、调 ODBC 啥的都挺顺畅。注
SQL Server 2008Data Mining Add-ins for Office 2007
SQL Server 2008 的 Data Mining Add-ins for Office 2007,说白了就是把数据挖掘的那些高级操作塞进了你熟到不能再熟的 Excel 和 Visio 里,挺适合你这种日常用 Office 多、又想玩点数据的人。最有意思的是 Excel 里的表工具,清洗、建模、预测、分类,全都搞得定,而且操作方式跟平时你用 Excel 差不多,上手快得。Visio 那边也没闲着,图形化展示让非技术的人也能看得懂模型结构,像画思维导图一样可视化整个挖掘流程,蛮有意思的。Excel 的数据挖掘客户端部分也比较给力,像连接 SQL Server Analysis Servi
Big Data Analysis of MR and Signaling Data in LTE Networks
在当前的大数据时代背景下,LTE网络的发展带来了大量的数据,为网络分析提供了全新的机遇和挑战。详细介绍了如何运用MR(测量报告)数据和信令数据进行联合分析,以解决网络用户投诉、优化网络性能等问题。 MR数据是TD-LTE系统输出的一部分,包含了三个主要部分:MRs、MRE(事件性测量统计)和MRo(原始测量统计)。MRo文件中包含了每个用户每个周期性测量事件的原始统计信息,是定位过程中使用的重点数据。信令数据通过s1接口进行分析,提供了用户事件等信息的参考,尤其是在用户级信令统计方面。 联合分析中,MR数据用于定位计算,信令数据提供详细的用户事件信息,两者结合将数据视角从小区扩展到具体地理位置
Web Data Mining Analyzing Hyperlinks,Content,and User Data
本书探讨Web资源分析的方法和技术,深入挖掘超链接、内容以及用户数据,揭示如何有效利用这些数据进行决策和优化。
Data Mining Principles
数据挖掘原理是指从大量的数据中提取有价值的信息和知识的过程。这个过程通常包括数据的清洗、集成、选择、变换、挖掘和评估等多个步骤。通过运用统计学、机器学习和数据库系统等技术,数据挖掘能够识别数据中的模式和关系,为决策提供支持。
DB Student Data
学生表模板挺实用的,可以作为各种学生管理系统的基础。你可以根据自己的需求修改字段、增加功能,轻松应对不同学校、机构的需求。比如,选课管理、成绩管理都能在这个模板上扩展,挺方便的。如果你正在做学生管理系统,想找个快速上手的模板,DB_Student_Data.MDF 绝对是不错的选择。模板里的设计简单清晰,使用起来也比较顺手。你可以根据自己的数据库需求,修改和添加内容。,做学生管理系统,选这个模板基本没错。建议根据你实际项目的需求来修改表结构和字段。如果你做的是学生信息管理,模板已经能满足大部分需求了,想做更复杂的选课系统,那就得稍微多花点时间优化了。,这个模板简洁、实用,适合用来搭建一个基础的