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这本书是基于VC++6.0的数据库编程全面讨论。尽管是老书，但其内容至今仍然非常有价值，是学习数据库编程的绝佳资源。

这是一份文字版的MATLAB教程，推荐自MATLAB官网。内容清晰易懂，适合初学者。

邓俊辉的《数据结构 C++语言版》第 3 版，算是数据结构教材里比较有代表性的那一套。内容覆盖全，思路也挺系统，适合那种想扎实打基础，又想搞清楚背后逻辑的你。配套的习题解析也比较全，题型丰富，练手够用了。 主教材用面向对象的方式来讲各种数据结构，讲了怎么实现，啥场景适合用哪种结构，边讲边给例子。嗯，链表、树、图这些都讲到了，而且代码也不绕，注释还挺详细，看起来顺手。 配套的习题解析也挺良心，不是那种简单罗列答案的，是把每类题都归类、讲思路，像是带你一起剖析问题。遇到实在搞不明白的，也可以去看看推荐的经典书或者论文，里面给了不少延伸阅读材料，蛮适合扩展视野。 配套的随书代码整理得比较完整，不少地

本书第二版为读者提供了大量信息，但没有一本书能完全覆盖所有主题。在第二版和第三版之间，我们记录了数千个有趣的问题及其解决方法。当我们开始筹备第三版大纲时，很明显要完整覆盖这些主题需要三到五千页，但即便如此，这本书仍然不会完全涵盖。反思这一问题后，我们意识到第二版过分强调深入覆盖，实际上限制了读者对MySQL思考的方式。因此，第三版有别于第二版，我们依然传递大量信息，依然强调可靠性和正确性，但我们也努力赋予本书更深层次的目标：我们想教授MySQL运作的原理，而不仅仅是MySQL的事实。

SQL金典（文字版）是针对数据库初学者设计的绝佳资源，帮助他们迅速掌握必要技能。

数据库系统概念的第六版英文版，适用于课堂学习，非常实用。

工业数据分析的算法介绍中，主要包括传统统计分析、通用机器学习、旋转设备振动分析、时间序列分析、文本挖掘、统计质量控制以及排程优化等多种算法。传统统计分析涵盖了数据的离散趋势、集中趋势描述、多元统计学、方差分析、功效分析、假设检验、列联表分析及对应分析等内容。详见图6.2。

在模型验证过程中，我们经常面临这样的问题：建模时精度很高，但在实际应用中却明显下降；模型对正常情况的表现优秀，但在异常情况下精度却显著降低。这些问题的根源通常是结构质量不高，因此在评估过程中需要特别关注。为了解决这些问题，我们需要深入研究和提升知识的质量。根据DIKW体系理论，知识是信息的关联，通过信息之间的关联我们可以推断出新的信息。然而，这些推断的确定性各有不同，例如，寒潮会带来降温是高确定性的知识，而雷声与下雨的关系则具有较低的确定性。确保知识的准确性和确定性是十分重要的，这需要我们进行详尽的研究和评估。

工业数据里的坑还挺多的，是初学者最容易犯方向性错误。这份 edid1.4 spec 的文字版资料，不是教你写代码，而是帮你避坑。像目标设定不准、数据理解偏差、投入产出比失衡这些问题，文档讲得挺实在的。不是那种照本宣科的文档，更像是前辈掏心窝子的提醒，读完确实能节省不少试错成本。

知识本身并非力量，真正的力量在于知识的应用。学会部署即是学会如何运用知识。模型部署在改变工作方式方面具有重要意义。数据分析的目的在于发现新知识。然而，在发现新知识之前，