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  • Oracle经典教程(推荐)

    Oracle 数据库是 Oracle(中文名称叫甲骨文)公司的核心产品,Oracle 数据库是一个适合于大中型企业的数据库管理系统。在所有的数据库管理系统中(比如:微软的 SQL Server,IBM 的 DB2 等),Oracle 的主要用户涉及面非常广,包括:银行、电信、移动通信、航空、保险、金融、电子商务和跨国公司等。Oracle 产品是免费的,可以在 Oracle 官方网站上下载到安装包,另一方面 Oracle 服务是收费的。

    2018-09-26
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  • 快学Scala(中文影印版)

    Scala是一门十分有趣又非常实用的语言,它以JVM为目标环境,将面向对象和函数式编程有机结合在一起,带来独特的编程体验。

    2018-09-26
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  • 《KVM虚拟化技术 实战与原理解析》.(任永杰,单海涛).[PDF]@jb51.net

    本书适合对Linux下虚拟机或云计算基础技术感兴趣的读者,包括Linux运维工程师、KVM开发者、云平台开发者、虚拟化方案决策者、KVM的用户以及其他对KVM虚拟机感兴趣的计算机爱好者。

    2018-09-26
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  • HBase 官方文档(中文版)

    若这是你第一次踏入分布式计算的精彩世界,你会感到这是一个有趣的年代。分布式计算是很难的,做一个分布式系统需要很多软硬件和网络的技能。你的集群可以会因为各式各样的错误发生故障。比如HBase本身的Bug,错误的配置(包括操作系统),硬件的故障(网卡和磁盘甚至内存) 如果你一直在写单机程序的话,你需要重新开始学习。

    2018-09-26
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  • SAS统计分析与数据挖掘[谢龙汉]

    本书基于SAS 9.2版本编写,从SAS编程触发,用案例形式介绍SAS数据挖掘在各领域的广泛应用。全书分为SAS基础篇、提高篇、应用篇,每章均给出大量分析案例。

    2018-09-21
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  • SAS统计分析应用_电子工业出版社_2008_董大钧

    本书基于SAS9.1.3中文版本编写,介绍SAS Learning Edition基于窗口点击式环境以及Base SAS、SAS\STAT的用法。

    2018-09-21
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  • 《NEW INTERNET 大数据挖掘》(谭磊)【电子工业出版社】

    想真正了解何为数据?想知道如何对数据进行采集、分析、挖掘与应用?请阅读此书。

    2018-09-21
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  • 数学建模-算法-汇总

    压缩包包含几十个文档,几十种常用的算法,还有数据建模,非常详细 压缩包pdf文档如下: 十大算法讲义.pdf 排队模型.pdf 数学建模算法全收录.pdf 数学建模算法大全.pdf 算法大全第01章__线性规划.pdf 算法大全第02章_整数规划.pdf 算法大全第03章-非线性规划.pdf 算法大全第04章__动态规划.pdf 算法大全第05章__图与网络.pdf 算法大全第06章_排队论.pdf 算法大全第07章_对策论.pdf 算法大全第08章__层次分析法.pdf 算法大全第09章_插值与拟合.pdf 算法大全第10章_数据的统计描述和分析.pdf 算法大全第11章_方差分析.pdf 算法大全第12章_回归分析.pdf 算法大全第13章_微分方程建模.pdf 算法大全第14章_稳定状态模型.pdf 算法大全第15章_常微分方程的解法.pdf 算法大全第16章_差分方程模型.pdf 算法大全第17章_马氏链模型.pdf 算法大全第18章_变分法模型.pdf 算法大全第19章_神经网络模型.pdf 算法大全第20章_偏微分方程的数值解.pdf 算法大全第21章_目标规划.pdf 算法大全第22章__模糊数学模型.pdf 算法大全第23章__现代优化算法.pdf 算法大全第24章_时间序列模型.pdf 算法大全第25章__存贮论.pdf 算法大全第26章__经济与金融中的优化问题.pdf 算法大全第27章__生产与服务运作管理中的优化问题.pdf 算法大全第28章__灰色系统理论及其应用.pdf 算法大全第29章_多元分析.pdf 算法大全第30章__偏最小二乘回归.pdf 经典算法大全.pdf 附录一 Matlab入门.pdf 附录三 运筹学的LINGO软件.pdf 附录二 Matlab在线性代数中的应用.pdf 附录四 判别分析.pdf

    2018-09-21
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  • 《鸟哥的Linux私房菜-基础篇》第四版

    一本学习linux系统的好书,讲得很详细、很基础,入门很容易

    2018-09-20
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  • 数据仓库、ETL、BI文档大全

    数据分析师必备的一类文档,ETL系统的核心功能就是按照本设计说明书的架构,将数据由数据源系统加载到数据仓库中。其实现的困难在于ETL系统将面临复杂的源数据环境,包括多种多样的数据源平台、繁多的数据种类、巨大的加载数据量、错综复杂的数据关系和参差不齐的数据质量,这些都使ETL的架构和应用设计面临相当的挑战。

    2018-09-03
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