嵌入式Linux应用开发完全手册].有目录.part1

全面介绍了嵌入式Linux系统开发过程中，从底层系统支持到上层GUI应用的方方面面，内容涵盖Linux操作系统的安装及相关工具的使用、配置，嵌入式编程所需要的基础知识，硬件部件的使用及编程UBoot、Linux内核的分析、配置和移植，根文件系统的构造内核调试技术...

23种设计模式

23种设计模式 1. Factory Method（工厂方法） 2. Abstract Factory（抽象工厂） 3. Builder（建造者） 4. Prototype（原型） 5. Singleton（单例） 结构型 6. Adapter Class/Object（适配器） 7. Bridge（桥接） 8. Composite（组合） 9. Decorator（装饰） 10. Facade（外观）

GPS车载设备协议 天琴全文 规程

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数据仓库、数据挖掘、建模

数据仓库是一个面向主题、集成、时变、非易失的数据集合，是支持管理部门的决策过程。根据该定义，数据仓库具备以下四个关键特征： 1.1 面向主题(Subject Oriented)的数据集合 数据仓库通常围绕一些主题，如“产品”、“销售商”、“消费者”等来进行 组织。数据仓库关注的是决策者的数据建模与分析，而不针对日常操作和事务的处理。因此，数据仓库提供了特定主题的简明视图，排除了对于决策无用的数据。 1.2 集成(Integrated)的数据集合 数据仓库通常是结合多个异种数据源构成的，异种数据源可能包括关系数据库、面向对象数据库、文本数据库、Web数据库、一般文件等。 1.3 时变(Time Variant)的数据集合 数据存储从历史的角度提供信息，数据仓库中包含时间元素，它所提供的信息总是与时间相关联的。数掘仓库中存储的是一个时间段的数据，而不仅仅是某一个时刻的数据。 1.4 非易失(Nonvolatile)的数据集合 数据仓库总是与操作环境下的实时应用数据物理地分离存放，因此不需要事务处理、恢复和并发控制机制。数据仓库里的数据通常只需要两种操作：初始化载入和数据访问，因此其数据相对稳定，极少或根本不更新。 综上所述，数据仓库是一种语义上一致的数据存储，它充当决策支持数据模型的物理实现，并存放企业战略决策所需信息。数据仓库也常常被视为一种体系结构，通过将异种数据源中的数据集成在一起而构成，支持结构化和专门的查询、分析报告和决策制定。

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