探秘

详细介绍MATLAB的基础知识，内容丰富，适合初学者快速入门。

Hadoop内核探秘：Common & HDFS 深度解析 本书深入剖析Hadoop两大核心组件——Hadoop Common和HDFS的架构设计与实现原理。内容涵盖： Hadoop Common：配置系统、RPC机制、序列化机制、I/O操作等基础组件的解析，揭示Hadoop底层支撑架构。 HDFS: 架构设计、数据读写流程、NameNode与DataNode工作机制、数据存储策略、容错机制等核心技术细节的剖析，揭示分布式文件系统HDFS的运作原理。 通过本书，读者将深入理解Hadoop的核心技术，为构建大数据平台打下坚实基础。

本书包括12章，每章详细介绍SQL的原则和准则，并通过实例解释。这些例子来自实际案例，重点讨论了九种经典SQL查询场景及其性能影响，为实际工作提供具体建议。适合SQL数据库开发者、软件架构师和DBA，尤其是数据库应用维护人员。

Oracle 提供了强大的内存检查工具，具备多项功能，助力用户深入了解内存使用情况，高效优化数据库性能。

SQL Server 2000技术探秘电子书

Matlab图像处理：从入门到精通 图像读取与显示: 利用Matlab内置函数，轻松读取不同格式的图像文件。 灵活运用图像显示函数，调整图像尺寸、颜色等属性。 图像增强: 掌握直方图均衡化，提升图像对比度，展现更多细节。 运用空间滤波技术，有效去除图像噪声，改善图像质量。 图像分割: 学习阈值分割、边缘检测等方法，精准识别图像中的目标区域。 利用形态学操作，对分割结果进行优化，提高识别准确率。 图像变换: 探索傅里叶变换、离散余弦变换等，深入理解图像频域特征。 应用图像变换技术，实现图像压缩、 watermarking等功能。 实战应用: 将Matlab图像处理技术应用于人脸

数据挖掘如同淘金，从海量数据中挖掘出隐藏的宝藏。它是一套强大的技术，能够自动识别数据中的规律和模式，这些模式往往是新颖的、潜在价值巨大的，并且能够帮助我们更好地理解数据背后的故事。 KDD和DM是数据挖掘领域的两个重要概念，它们分别代表着知识发现和数据挖掘。

数据挖掘对象 基于数据库的挖掘: 从结构化数据库中提取知识。 基于Web的挖掘: 分析网页内容、链接结构和用户行为数据。 基于文本的挖掘: 从非结构化文本数据中抽取信息和知识。 其他: 包括音频、视频等多媒体数据库的挖掘。

深入浅出MapReduce 本指南带您探索Hadoop生态系统的基石——MapReduce。从并行计算的基本原理到实际应用场景，我们将逐步揭开MapReduce的神秘面纱。 核心概念解析 MapReduce编程模型 数据分片与任务调度 Shuffle与排序机制 容错处理 实战案例 通过典型案例分析，例如词频统计、数据去重等，演示如何利用MapReduce解决实际问题，并提供代码示例和优化技巧。 进阶学习 MapReduce性能调优 与其他Hadoop组件集成 高级MapReduce API

深入 MembershipProvider (Beta) MembershipProvider 为 Access 赋能，带来强大的用户管理功能。开发者能够借此轻松构建包含用户注册、登录以及权限控制等功能的应用程序。 核心优势 简化用户管理： MembershipProvider 将繁琐的用户管理任务抽象化，让开发者专注于核心业务逻辑。 灵活的权限控制： 通过角色和权限的设置，实现细粒度的访问控制，确保数据安全。 无缝集成： 与 Access 深度集成，无需复杂的配置即可上手使用。 应用场景 构建具备用户注册登录功能的应用程序。 开发需要进行权限管理的企业内部应用。 实现多