computer engineering

Development of Computer Networks (Understanding) Remote Terminal Connection Stage: The early stage of computer networks, where terminals were connected to a central mainframe for data access. Computer-to-Computer Network Stage: This stage marked the beginning of direct communication between com

This book serves as a refresher for upper-level undergraduate and graduate students in physics, chemistry, and engineering, solidifying their understanding of fundamental mathematical concepts crucial for scientific coursework. The content emphasizes practical applications of mathematics in these f

备份就是制作数据库结构和数据的拷贝。在执行备份操作之前，应该做好相应的计划工作、明确备份的对象和理解备份的动态特点等。下面详细介绍这些内容。

硬封面：693页出版社：Prentice Hall; 美国版 (2002年8月24日)语言：英语ISBN-10: 0130851981ISBN-13: 978-0130851987产品尺寸：10.1 x 8.1 x 1.6英寸产品描述：这本书的内容易于理解，提供了计算机视觉领域的总体概览，同时也提供了足够的细节来构建有用的应用程序。读者可以通过亲身体验和多种数学方法学习到实际应用中有效的技术。每本书附带的CD-ROM包含编程练习的源代码、彩色图像和示例电影。本书内容全面、最新，包括了具有实际意义或理论重要性的核心主题，话题讨论逐渐深入，并且应用调查介绍了如基于图像的渲染和数字图书馆等多个重要应

Oracle数据库是全球最广泛使用的商业关系型数据库管理系统之一，由美国甲骨文公司（Oracle Corporation）开发和维护。这份“清华大学计算机中心Oracle培训资料”涵盖了关于Oracle数据库的基础知识、安装配置、管理操作、SQL语言、数据备份恢复以及性能优化等多个方面的内容。下面，我们将深入探讨这些关键知识点。 一、Oracle数据库基础Oracle数据库采用客户-服务器架构，由服务器端（包括数据库实例、后台进程等）和客户端（包括SQL*Plus、Oracle Developer等工具）组成。数据库实例是由一系列后台进程和内存结构组成的，负责管理数据库的运行。 二、Oracl

聚类算法是机器学习中的一个经典难题，核心目的是将数据划分成不同的簇，使同一簇内的对象尽相似，簇与簇之间尽不同。你听过 K-Means 算法，它的核心思想其实挺简单：随机选择 K 个中心点，根据距离最小原则，把每个点归类到最近的中心，更新簇的中心。说白了，它就是找“中心”进行反复迭代调整，直到聚类结果稳定。K-Means 的优点是实现起来比较简单，速度也挺快，适合大规模数据。不过，它有个小问题，就是需要事先定义簇的数量 K，选得不好影响效果。如果你做数据挖掘或是市场、客户细分这类工作，这个算法还挺有用的。你可以尝试着在自己的数据上跑跑看，效果蛮不错的哦！ 如果你在了解聚类问题时卡住了，可以看看这

功能工程的小技巧合集，用起来真的是挺方便的！每一期聚焦一个点，讲得也比较细，适合你想在模型效果上更进一步的时候翻一翻，灵感立马就来了。作者阿 Sam 分享的内容，都是实战中总结出来的，感觉蛮接地气。比如刚开头讲到的特征无量纲化，不绕弯子，直接甩你三种常用方法和对应的包名，试一试就能上手。 内容已经更新到第 28 期了，按专题打包，阅读起来顺。像离散化、数据挖掘这些也都有覆盖，思路清晰，而且文中还贴了数据集链接，能直接用着练手，这点我觉得还挺实用的。 如果你在做模型调优，或者平时对特征工程这块感觉没那么熟，那真的建议你关注下《SAMshare》公众号，和作者直接交流也方便。有时候灵光一闪的点子，

分区索引的用法，数据库优化里真的挺关键的。Shigley’s Mechanical Engineering Design这本书里，虽然主打机械设计，但它在讲数据结构和索引那块，内容也蛮有意思的，是提到了B-Tree和倒排 B-Tree的场景用法，挺适合前端开发者拓展一下后端知识。物理分类下的非分区索引和分区索引，其实挺容易搞混的。简单说，非分区就是一整个表直接建索引，适合小数据量。分区索引就更智能，配合分区表能提高查询效率，尤其适合大数据表，响应也快，维护也灵活。比如你在做一个日志系统，数据量大，每天都有新数据进来，那就可以考虑用分区表加分区索引，按时间或用户分区都行。配合B-Tree 索引，

数据库优化其实就是为了让你的数据库既跑得快，又稳得住。在创建数据库时，有两个主要目标：提升性能和增加可靠性。提升性能，简单来说，就是让你查询、操作数据库的时候更顺畅、更快速。而提升可靠性呢，就是确保即使某些文件坏掉了，数据库还能继续运作，不至于宕机。像 RAID 技术就有用，它能让你用多个磁盘来增强数据库的可靠性。还有如何合理安排数据文件和日志文件的位置，这也是优化数据库的一大诀窍。说到这，你会想，如何才能具体操作这些优化呢？其实多时候，可以通过选择文件分布、RAID 配置等方法来达成。对于数据库性能的提升和可靠性的保证，掌握这些小技巧真的重要哦。

An Introduction to Software Engineering (Part 1) Software engineering is the study of how to systematically and effectively develop software. Typically, the development of a medium to large-scale system involves the following stages: Project Initiation: Feasibility analysis, research, and review, re