技术路线

DB2 的技术路线图还蛮清晰的，适合你按部就班地深挖一波。从基本架构到高阶玩法，像复制技术、纯 XML、Purescale 这些都涵盖到了，适合系统性掌握。路线图内容挺细，像那篇《DB2 技术详解》，里面讲得比较接地气，尤其是事务管理那块，实际工作中常用。再比如想搞清楚 DB2 和 Oracle 的兼容问题？可以看看《Oracle 迁移到 DB2 的技术文档》，对迁移流程和注意事项讲得挺透。你如果对 NoSQL 也感兴趣，顺手可以看看Dynobase 的路线图，Serverless 场景下也有不少启发。，不是只讲 DB2，而是把周边的大数据和数据库生态都串起来了，学起来比较成体系。如果你是做数

大数据技术进阶路线 基础阶段 编程语言：Java 或 Python Linux 基础操作 Hadoop 生态系统：HDFS、MapReduce、YARN 分布式数据库：HBase 数据仓库：Hive 进阶阶段 实时计算：Spark、Flink NoSQL 数据库：MongoDB、Cassandra 消息队列：Kafka 数据湖：Delta Lake 机器学习：Spark MLlib、TensorFlow 高级阶段 云计算平台：AWS、Azure、GCP 容器技术：Docker、Kubernetes 流处理：Kafka Streams、Spark Streaming 数据治理：数据质量

探索 MySQL 复制和 MySQL Fabric 的最新发展方向。

1、查看MATLAB的搜索路径a.搜索路径对话框【File】－【Set Path】 b.Path指令c.genpath指令d.editpath或pathtool指令

关联规则挖掘包括布尔与定量关联（基于数据类型处理）。例如：buys(x, “SQLServer”) ^ buys(x, “DMBook”) -> buys(x, “DBMiner”) [0.2%, 60%]。此外，还有单维与多维关联，单层与多层分析。例如：age(x, “30..39”) ^ income(x, “42..48K”) -> buys(x, “PC”) [1%, 75%]。进一步的扩展涉及相关性和因果分析。需要注意的是，关联并不一定意味着因果关系。还有最大模式和闭合相集的概念，以及如“小东西”销售促发“大家伙”买卖的添加约束。

详细介绍MySQL学习的完整路线图，包含了从基础到高级的所有重要内容和步骤。

开源的 Thash 运输管理系统挺适合需要大规模员工调度的公司用，是呼叫中心那种多班次、高频率出行的场景。功能上路线规划、班次安排、统计都有，核心逻辑清晰，实际操作也不复杂，属于上手快、扩展性也不错的实用工具。 路线规划的逻辑比较智能，会结合员工上下班时间、车辆容量自动生成路线。你不用手动排路线，系统自己就能规避空驶和拥堵问题，挺省心的。 班次调度部分也灵活，比如要临时调人、加车，都能快速响应。像那种节假日加班、早晚班频繁切换的场景，就吃这个调度系统的能力。 再说说统计，数据抓得还挺细，像车辆利用率、员工出勤、平均通勤时间这些都能看到。你要是习惯用报表看问题，这一块会挺对胃口。 最让我觉得舒服

基础 2.0离线计算专栏 2.1进阶 3.0实时计算专栏 3.1进阶 数据仓库与etl专栏 搜索与推荐专栏 机器学习算法专题

这款基于 Access 数据库开发的工具，能够为您提供便捷的公交路线查询和换乘方案。其强大的算法能够根据实时数据，为您规划出最佳出行路线，助您轻松抵达目的地。

如果你对大数据有兴趣，想了解从入门到进阶的学习路线，这份《大数据精选入门指南》绝对值得一看。内容覆盖了从大数据学习路线到大数据技术栈思维导图，挺全面的。你可以了解到如何使用Hadoop的HDFS，通过MapReduce进行多元计算，掌握YARN集群资源管理器的使用，甚至学会搭建Hadoop高可用服务。另外，Hive的安装配置和常用操作都详细了，挺适合想用SQL做大数据的朋友。你还可以通过Spark进行数据，学会使用RDD和DataFrame，对Spark SQL的聚合函数、JOIN 操作也有清晰的解析。这份指南不仅给出了具体的技术栈，还通过实用的学习路线你更好地理解大数据架构，挺有的。结合相关