資料庫基礎與應用pdf

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簡介：《大話資料庫》是一本獨特的資料庫入門書，以有效的教學思路講解資料庫的每一個知識點，完全以初學者的思維方式提出疑問再深入答疑。這也兄清茄許不是一本傳統的教科書，但絕對是自學資料庫的優選書籍。本書採用【老田、小天】二人對話的形式講解，其中不乏詼諧幽默的問題和解答，避免對知識點生搬硬套。

通過學習《大話資料庫》，你能夠在嬉笑怒罵的環境中輕松掌握數據存儲原理、資料庫設計技巧以及大量資料庫編程的實戰經驗，更正蔽重要的是能夠掌握一種優秀的學習方法、解決問題的思路和思考的方式。這些經驗和技巧得益於我和鄒老師兩人加起來近25年的項目開發和教育培訓經歷。

本書第1部分對於資料庫的創建、備份、配置、安全等做詳細介紹，通過這部分學習，可以掌握關系資料庫的基礎，以及對資料庫的日常維護操作；本書第二部分對於分析項目需求，創建表，然後使用T-SQL語句和存儲過羨察程對表中數據做各種操作等做詳細講解，通過這一部分的學習，可以掌握對資料庫的基本應用，熟練使用T-SQL語言建庫、建表、T-SQL查詢、高級檢索、存儲過程、性能優化技巧等；

讀者對象：希望靠一本書從頭到尾自學的零基礎學員；培訓講師的備課資料，因為這本書總結了我們培訓過程所遇到的問題和學生會問的問題、有疑慮的地方；自覺性不高的學員。

② python數據分析與應用-Python數據分析與應用 PDF 內部全資料版

給大家帶來的一篇關於Python數據相關的電子書資源，介紹了關於Python方面的內容，本書是由人民郵電出版社出版，格式為PDF，資源大小281 MB，黃紅梅 張良均編寫，目前豆瓣、亞馬遜、當當、京東等電子書綜合評分為：7.8。

內容介紹

目錄

第1章Python數據分析概述1

任務1.1認識數據分析1

1.1.1掌握數據分析的概念2

1.1.2掌握數據分析的流程2

1.1.3了解數據分析應用場景4

任務1.2熟悉Python數據分析的工具5

1.2.1了解數據分析常用工具6

1.2.2了解Python數據分析的優勢7

1.2.3了解Python數據分析常用類庫7

任務1.3安裝歷友Python的Anaconda發行版9

1.3.1了解Python的Anaconda發行版9

1.3.2在Windows系統中安裝Anaconda9

1.3.3在Linux系統中安裝Anaconda12

任務1.4掌握Jupyter Notebook常用功能14

1.4.1掌握Jupyter Notebook的基本功能14

1.4.2掌握Jupyter Notebook的高 級功能16

小結19

課後習題19

第2章NumPy數值計算基礎21

任務2.1掌握NumPy數組對象ndarray21

2.1.1創建數組對象21

2.1.2生成隨機數27

2.1.3通過索引訪問數組29

2.1.4變換數組的形態31

任務2.2掌握NumPy矩陣與通用函數34

2.2.1創建NumPy矩陣34

2.2.2掌握ufunc函數37

任務2.3利用NumPy進行統計分析41

2.3.1讀/寫文件41

2.3.2使用函數進行簡單的統計分析44

2.3.3任務實現48

小結50

實訓50

實訓1創建數組並進行運算50

實訓2創建一個國際象棋的棋盤50

課後習題51

第禪塌3章Matplotlib數據可視化基礎52

任務3.1掌握繪圖基礎語法與常用參數52

3.1.1掌握pyplot基礎語法53

3.1.2設置pyplot的動態rc參數56

任務3.2分析特徵間的關系59

3.2.1繪制散點圖59

3.2.2繪制折線圖62

3.2.3任務實現65

任務3.3分析特徵內部數據分布與分散狀況68

3.3.1繪制直方圖68

3.3.2繪制餅圖70

3.3.3繪制箱線圖71

3.3.4任務實現73

小結77

實訓78

實訓1分析1996 2015年人口數據特徵間的關系78

實訓2分析1996 2015年人口數據各個特徵的分布與分散狀況78

課後習題79

第4章pandas統計分析基礎80

任務4.1讀/寫不同數據源的數據80

4.1.1讀/寫資料庫數據80

4.1.2讀/寫文本文件83

4.1.3讀/寫Excel文件87

4.1.4任務實現88

任務4.2掌握DataFrame的常用操作89

4.2.1查看DataFrame的常用屬性89

4.2.2查改增賀爛圓刪DataFrame數據91

4.2.3描述分析DataFrame數據101

4.2.4任務實現104

任務4.3轉換與處理時間序列數據107

4.3.1轉換字元串時間為標准時間107

4.3.2提取時間序列數據信息109

4.3.3加減時間數據110

4.3.4任務實現111

任務4.4使用分組聚合進行組內計算113

4.4.1使用groupby方法拆分數據114

4.4.2使用agg方法聚合數據116

4.4.3使用apply方法聚合數據119

4.4.4使用transform方法聚合數據121

4.4.5任務實現121

任務4.5創建透視表與交叉表123

4.5.1使用pivot_table函數創建透視表123

4.5.2使用crosstab函數創建交叉表127

4.5.3任務實現128

小結130

實訓130

實訓1讀取並查看P2P網路貸款數據主表的基本信息130

實訓2提取用戶信息更新表和登錄信息表的時間信息130

實訓3使用分組聚合方法進一步分析用戶信息更新表和登錄信息表131

實訓4對用戶信息更新表和登錄信息表進行長寬表轉換131

課後習題131

第5章使用pandas進行數據預處理133

任務5.1合並數據133

5.1.1堆疊合並數據133

5.1.2主鍵合並數據136

5.1.3重疊合並數據139

5.1.4任務實現140

任務5.2清洗數據141

5.2.1檢測與處理重復值141

5.2.2檢測與處理缺失值146

5.2.3檢測與處理異常值149

5.2.4任務實現152

任務5.3標准化數據154

5.3.1離差標准化數據154

5.3.2標准差標准化數據155

5.3.3小數定標標准化數據156

5.3.4任務實現157

任務5.4轉換數據158

5.4.1啞變數處理類別型數據158

5.4.2離散化連續型數據160

5.4.3任務實現162

小結163

實訓164

實訓1插補用戶用電量數據缺失值164

實訓2合並線損、用電量趨勢與線路告警數據164

實訓3標准化建模專家樣本數據164

課後習題165

第6章使用scikit-learn構建模型167

任務6.1使用sklearn轉換器處理數據167

6.1.1載入datasets模塊中的數據集167

6.1.2將數據集劃分為訓練集和測試集170

6.1.3使用sklearn轉換器進行數據預處理與降維172

6.1.4任務實現174

任務6.2構建並評價聚類模型176

6.2.1使用sklearn估計器構建聚類模型176

6.2.2評價聚類模型179

6.2.3任務實現182

任務6.3構建並評價分類模型183

6.3.1使用sklearn估計器構建分類模型183

6.3.2評價分類模型186

6.3.3任務實現188

任務6.4構建並評價回歸模型190

6.4.1使用sklearn估計器構建線性回歸模型190

6.4.2評價回歸模型193

6.4.3任務實現194

小結196

實訓196

實訓1使用sklearn處理wine和wine_quality數據集196

實訓2構建基於wine數據集的K-Means聚類模型196

實訓3構建基於wine數據集的SVM分類模型197

實訓4構建基於wine_quality數據集的回歸模型197

課後習題198

第7章航空公司客戶價值分析199

任務7.1了解航空公司現狀與客戶價值分析199

7.1.1了解航空公司現狀200

7.1.2認識客戶價值分析201

7.1.3熟悉航空客戶價值分析的步驟與流程201

任務7.2預處理航空客戶數據202

7.2.1處理數據缺失值與異常值202

7.2.2構建航空客戶價值分析關鍵特徵202

7.2.3標准化LRFMC模型的5個特徵206

7.2.4任務實現207

任務7.3使用K-Means演算法進行客戶分群209

7.3.1了解K-Means聚類演算法209

7.3.2分析聚類結果210

7.3.3模型應用213

7.3.4任務實現214

小結215

實訓215

實訓1處理信用卡數據異常值215

實訓2構造信用卡客戶風險評價關鍵特徵217

實訓3構建K-Means聚類模型218

課後習題218

第8章財政收入預測分析220

任務8.1了解財政收入預測的背景與方法220

8.1.1分析財政收入預測背景220

8.1.2了解財政收入預測的方法222

8.1.3熟悉財政收入預測的步驟與流程223

任務8.2分析財政收入數據特徵的相關性223

8.2.1了解相關性分析223

8.2.2分析計算結果224

8.2.3任務實現225

任務8.3使用Lasso回歸選取財政收入預測的關鍵特徵225

8.3.1了解Lasso回歸方法226

8.3.2分析Lasso回歸結果227

8.3.3任務實現227

任務8.4使用灰色預測和SVR構建財政收入預測模型228

8.4.1了解灰色預測演算法228

8.4.2了解SVR演算法229

8.4.3分析預測結果232

8.4.4任務實現234

小結236

實訓236

實訓1求取企業所得稅各特徵間的相關系數236

實訓2選取企業所得稅預測關鍵特徵237

實訓3構建企業所得稅預測模型237

課後習題237

第9章家用熱水器用戶行為分析與事件識別239

任務9.1了解家用熱水器用戶行為分析的背景與步驟239

9.1.1分析家用熱水器行業現狀240

9.1.2了解熱水器採集數據基本情況240

9.1.3熟悉家用熱水器用戶行為分析的步驟與流程241

任務9.2預處理熱水器用戶用水數據242

9.2.1刪除冗餘特徵242

9.2.2劃分用水事件243

9.2.3確定單次用水事件時長閾值244

9.2.4任務實現246

任務9.3構建用水行為特徵並篩選用水事件247

9.3.1構建用水時長與頻率特徵248

9.3.2構建用水量與波動特徵249

9.3.3篩選候選洗浴事件250

9.3.4任務實現251

任務9.4構建行為事件分析的BP神經網路模型255

9.4.1了解BP神經網路演算法原理255

9.4.2構建模型259

9.4.3評估模型260

9.4.4任務實現260

小結263

實訓263

實訓1清洗運營商客戶數據263

實訓2篩選客戶運營商數據264

實訓3構建神經網路預測模型265

課後習題265

附錄A267

附錄B270

參考文獻295

學習筆記

Jupyter Notebook（此前被稱為 IPython notebook）是一個互動式筆記本，支持運行 40 多種編程語言。 Jupyter Notebook 的本質是一個 Web 應用程序，便於創建和共享文學化程序文檔，支持實時代碼，數學方程，可視化和 markdown。 用途包括：數據清理和轉換，數值模擬，統計建模，機器學習等等 。 定義 （推薦學習：Python視頻教程） 用戶可以通過電子郵件，Dropbox，GitHub 和 Jupyter Notebook Viewer，將 Jupyter Notebook 分享給其他人。 在Jupyter Notebook 中，代碼可以實時的生成圖像，視頻，LaTeX和javaScript。 使用 數據挖掘領域中最熱門的比賽 Kaggle 里的資料都是Jupyter 格式 。 架構 Jupyter組件 Jupyter包含以下組件： Jupyter Notebook 和 ……

本文實例講述了Python實現的微信好友數據分析功能。分享給大家供大家參考，具體如下： 這里主要利用python對個人微信好友進行分析並把結果輸出到一個html文檔當中，主要用到的python包為 itchat ， pandas ， pyecharts 等 1、安裝itchat 微信的python sdk，用來獲取個人好友關系。獲取的代碼 如下： import itchatimport pandas as pdfrom pyecharts import Geo, Baritchat.login()friends = itchat.get_friends(update=True)[0:]def User2dict(User): User_dict = {} User_dict["NickName"] = User["NickName"] if User["NickName"] else "NaN" User_dict["City"] = User["City"] if User["City"] else "NaN" User_dict["Sex"] = User["Sex"] if User["Sex"] else 0 User_dict["Signature"] = User["Signature"] if User["Signature"] else "NaN" ……

基於微信開放的個人號介面python庫itchat，實現對微信好友的獲取，並對省份、性別、微信簽名做數據分析。 效果： 直接上代碼，建三個空文本文件stopwords.txt，newdit.txt、unionWords.txt，下載字體simhei.ttf或刪除字體要求的代碼，就可以直接運行。 #wxfriends.py 2018-07-09import itchatimport sysimport pandas as pdimport matplotlib.pyplot as pltplt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']#繪圖時可以顯示中文plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False#繪圖時可以顯示中文import jiemport jieba.posseg as psegfrom scipy.misc import imreadfrom wordcloud import WordCloudfrom os import path#解決編碼問題non_bmp_map = dict.fromkeys(range(0x10000, sys.maxunicode + 1), 0xfffd) #獲取好友信息def getFriends():……

Python數據分析之雙色球基於線性回歸演算法預測下期中獎結果示例

本文實例講述了Python數據分析之雙色球基於線性回歸演算法預測下期中獎結果。分享給大家供大家參考，具體如下： 前面講述了關於雙色球的各種演算法，這里將進行下期雙色球號碼的預測，想想有些小激動啊。 代碼中使用了線性回歸演算法，這個場景使用這個演算法，預測效果一般，各位可以考慮使用其他演算法嘗試結果。 發現之前有很多代碼都是重復的工作，為了讓代碼看的更優雅，定義了函數，去調用，頓時高大上了 #!/usr/bin/python# -*- coding:UTF-8 -*-#導入需要的包import pandas as pdimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltimport operatorfrom sklearn import datasets,linear_modelfrom sklearn.linear_model import LogisticRegression#讀取文件d……

以上就是本次介紹的Python數據電子書的全部相關內容，希望我們整理的資源能夠幫助到大家，感謝大家對鬼鬼的支持。

注·獲取方式：私信（666）

③ 《零基礎學PHP+MYSQL》pdf下載在線閱讀全文，求百度網盤雲資源

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簡介：《零基礎學PHP+MYSQL》從初學者角度出發，通過通俗易懂的語言、豐富的實例，詳細介紹丁使用PHP進行開發應該掌握的各方面技術。《零基礎學PHP+MYSQL》共19章內容，包括PHP的基礎知識和應用方法、PHP簡介、PHP的安裝和設置、PHP的語法、PHP常用函數說明、PHP簡單應用實例、PHP資料庫編程、Ajax、XML、正則表達式、PHP與MySQL綜合應用實例等。《零基礎學PHP+MYSQL》內容詳盡，實例豐富，非常適合作為編程初學者及中級讀者的學慣用書，也可以作為開發人員的查閱、參考資料。讀者在學習初期會感覺非常容易，因為每個案例都是貼近實際應用，隨著學習的深入，讀者會喜歡上PHP，也會喜歡上這種講解方式。

④ 幫幫我啊!~~~

internet技術與應用

基於Internet的信息資源發現技術與實現

王繼成 鄒 濤 楊小江 潘金貴 張福炎

摘 要：Internet上輪爛大量、異質、分布、動態的信息造成了「信息過載」.在信息充斥的情況下，如何有效地為用戶提供基於Internet的資源發現服務已經成為一項重要而迫切的研究課題.搜索引擎部分地解決了資源發現的問題，然而其效果卻遠不能使人滿意.文中首先提出了分布協作式資源發現策略，討論了資源發現服務中所涉及的幾項關鍵技術，包括：多維文檔立方體數據模型、Web文檔檢索、基於Z39.50的書目檢索以及基於Agent的用戶介面等旅困，並給出了相應的解決方案.在此基礎上，文中構造了一個系統原型RDSCC，以有效地提高Internet上資源發現的質量.
關鍵詞；資源發現，多維文檔立方體，Web，Z39.50，Agent
中圖法分類號：TP391； TP393

THE TECHNOLOGY AND IMPLEMENTATION OF RESOURCE
DISCOVERY ON INTERNET

WANG Ji-Cheng, ZOU Tao, YANG Xiao-Jiang, PAN Jin-Gui, and ZHANG Fu-Yan
(State Key Laboratory for Novell Software Technology, Nanjing University, Nanjing 210093)
(Department of Computer Science and Technology, Nanjing University, Nanjing 210093)

Abstract A mass of heterogeneous, distributed， and dynamic information on Internet has resulted in 「information overload」. With the flood of information, it has become an important research issue to provide users with effective service of resource discovery on Internet. Search engines attempt to solve this problem, yet their effect are far from satisfying. In this paper, a distributed cooperative strategy for resource discovery on Internet is firstly presented. Then, several key technologies involved in resource discovery are studied, including data model, Web document retrieval, bibliographic retrieval based on Z39.50, and agent-based user interface. Finally, a system prototype RDSCC is designed to improve the quality of resource discovery on Internet.
Key words resource discovery, multi-dimension document cube, Web, Z39.50, agent

1 引 言

人們已經進入信息極大豐富的時代.一方面，信息來源廣泛，包括Web文檔、圖書文獻，拆桐念數字化資料等，這些異構的信息分布在Internet空間中；另一方面，信息量巨大.以Web文檔為例，目前已經擁有3億頁面，而且這個數字仍以每4至6個月翻一倍的速度增加〔1〕.面對信息的海洋，人們覺得力不從心，往往花費了很多時間卻所獲甚少.在這種情況下，如何有效地提供基於Internet的資源發現服務，以幫助用戶從大量信息資源的集合中找到與給定的查詢請求相關的、恰當數目的資源子集，也就成為一項重要而迫切的研究課題.
傳統的搜索引擎，例如AltaVista，Yahoo等，試圖解決Internet上的資源發現問題.但是，從資源覆蓋度、檢索精度、檢索結果可視化、可維護性等諸多方面來看，其效果遠不能夠令人滿意.此外，搜索引擎僅提供對Web文檔的檢索，缺乏對書目文獻等其它重要信息資源的支持.在本文中，我們針對Internet資源發現的現狀，提出了分布協作式資源發現策略，同時，討論了資源發現服務中所涉及的幾項關鍵技術，其中包括：多維文檔立方體數據模型、Web文檔檢索、基於Z39.50的書目檢索以及基於Agent的用戶介面等.在此基礎上，我們設計了一個系統原型RDSCC，以有效地提高Internet上資源發現的質量.

2 資源發現的分布協作策略

我們注意到，搜索引擎採用的是典型的集中方式，它們試圖遍歷整個Web，對其上所有的文檔生成索引，供用戶檢索.這種集中方式給Web文檔檢索帶來了一些嚴重的弊端，主要表現在：①覆蓋度有限，據估計，任何一個搜索引擎索引的Web頁面都不到頁面總數的三分之一〔2〕；②維護困難，搜索引擎索引資料庫的更新頻率有限，往往會產生索引失效〔3〕；③消耗太大，包括網路帶寬、搜索引擎自身昂貴的硬體設施等.元搜索引擎，例如MetaCrawler，通過綜合多個搜索引擎的結果，在一定程度上擴大了覆蓋度.但是，元搜索引擎對搜索引擎的依賴，使它無法從根本上解決上述問題.隨著信息資源的種類和數量的急劇增長，集中方式使得上述弊端更為惡化.一方面，需要管理的信息資源極其巨大，任何一個集中式資源發現系統都無法完全滿足需求；另一方面，各個集中式資源發現系統各行其是，重復建設.因此，我們認為，Internet上的資源發現應該採取分布協作的策略.
資源發現的分布協作策略，是指按照某種原則對Internet上的信息資源空間進行劃分，得到若干個信息資源子空間.對於每個子空間，分別建立一個資源發現系統以提供相應的資源發現服務.目前，分布計算以及多Agent系統等領域的研究已經取得了豐碩的成果，可以用於集成這些自製、異構的資源發現系統，從而構成Internet上的協作檢索群體.信息資源空間的劃分原則可以是按照學科領域，也可以按照地理區域等.例如，我們可以為各種不同專業的科研人員建立專業領域資源發現系統.用戶可以根據自己的需要向相應的系統提出請求.採用分布協作的資源發現策略，各個資源發現系統所要管理的信息資源相對縮小，可以降低消耗，便於維護；同時，各系統之間通過相互協作，擴大了覆蓋度.可見，這種策略可以有效地克服集中方式的不足，提高資源發現服務的質量.

3 資源發現服務中的關鍵技術

資源發現系統的開發是一個涉及多領域、多技術的復雜工作.其中，數據模型是系統的核心，Web文檔和書目數據是系統的兩個重要信息來源，而用戶介面的好壞直接決定了系統的使用效率.下面，我們對這幾項關鍵技術分別加以討論，給出相應解決方案.
3.1 數據模型
就管理信息資源而言，資料庫優於平面式文件系統.因此，資源發現系統通常採用文檔資料庫來存儲異構的信息資源.文檔資料庫的內部實現一般採用半結構化的邏輯模型，而其外部表現，即反映給用戶的視圖，則構成了資源發現系統的概念模型.例如，搜索引擎返回給用戶的通常是一個順序固定的線性列表，其中包含了Web文檔的標題、URL和摘要.在這種概念模型中，用戶必須逐個地瀏覽以找到相關文檔，花費了大量的精力.當返回的結果數目眾多時（這種情況非常普遍），這個問題更為突出.對用戶行為的有關研究表明，用戶經常希望能夠從多個角度觀察信息資源，而不滿足於簡單的、固定的列表.OLAP是資料庫環境中的一種有力的分析工具，它為用戶提供了關於數據的多維視圖〔4〕.雖然Web文檔等信息資源和資料庫有著本質的區別，但我們認為OLAP技術對其仍有借鑒之處.下面，我們引入多維文檔立方體作為資源發現系統的一種新的概念模型.
定義1. 維d，是指人們觀察文檔的角度.例如，某個用戶希望從時間、機構等角度來觀察文檔.用戶也常常關心某個主題分類的文檔情況.這里的時間、機構、主題分類等元數據就構成了文檔的維.
定義2. 多維文檔立方體CDocument，是指以文檔Document為中心，以文檔的元數據（維di）分布在文檔的周圍，從而構成的一個超級立方體(d1, d2,…,dm, Document).
在多維文檔立方體上，可以進行各種多維分析操作，包括：切片、切塊、旋轉、上鑽、下鑽等，從而生成多種文檔視圖，使用戶能夠從多個角度觀察文檔資源的各種特徵，深入了解包含在其中的信息內涵.例如，用戶可以通過切片從文檔集合中來選擇某個機構的文檔子集.在該子集中，按照主題內容來分組，在同一個主題內按照時間進行排序.用戶既可以通過上鑽來折疊視圖，觀察每個主題的總體特性；也可以通過下鑽來展開視圖，觀察每個子主題或每個文檔的具體特性.如圖1所示.

圖1 文檔超立方體與多維文本視圖

除了能夠為用戶提供有效的可視化手段以外，在多維文檔立方體上還可以進行統計分析，從而能夠揭示文檔資源中的特徵分布.例如，我們可以比較不同的機構在不同的時間中關於各個主題的文檔的情況，從而回答一些搜索引擎無法回答的問題，例如「近年來哪所大學在圖形圖像領域中發表文章最多？」.
需要說明的是，上述多維文檔立方體和多維文檔分析必須建立在利用計算機語言學和信息處理技術對文檔資源進行預處理的基礎之上.文檔維來自於預處理所得到的元數據，例如時間、作者、主題等.
3.2 Web文檔檢索
目前，Web已經成為人們獲取信息的重要來源. Altavista等搜索引擎的檢索演算法相對簡單，檢索精度有限，這使得檢索到的Web文檔的相關性得不到保證〔3〕.Yahoo通過對Web文檔進行分類以方便用戶的瀏覽和查找，但分類工作由人工完成，大大影響了其處理的頁面數目（Yahoo! 對Web文檔的覆蓋度遠遠小於Alta-vista等）.為此，我們設計了一種新的Web文檔檢索模型，包括語料庫維護、詞典維護、Robot、特徵矢量生成器、訓練器、分類器等6個部分組成，如圖2所示.該模型能夠分析用戶的信息需求，然後自動搜集滿足目標特徵的Web文檔供用戶查閱.

圖2 Web文檔檢索模型

在該模型中，我們採用了常用的向量空間模型（vector space model，VSM）〔5〕作為用戶信息需求和文檔特徵的表示方法.VSM將每一個（或每一類）文檔映射為由一組范化正交詞條矢量所張成的向量空間中的一個點.每個用戶信息需求或未知文檔都可以表示為該向量空間中的一個特徵矢量(T1,W1;T2,W2;…,Tn,Wn)，其中Ti為特徵詞條項，Wi為特徵詞條權值.這樣，文檔與用戶信息需求的匹配以及文檔的分類都轉化為向量空間中的矢量匹配處理.該模型的工作分為訓練和分類兩個階段.
（1） 在訓練階段，用戶首先建立語料庫，即給出一批代表其信息需求的示例文檔（每個文檔被標上一個類別標識）.特徵矢量生成器利用詞典庫（常用詞典和專業技術詞典）將訓練文檔表示為一系列特徵矢量.訓練器對每類訓練文檔的特徵矢量進行統計，生成代表該類的特徵矢量.
（2） 在分類階段，Robot模塊首先將Web文檔收集到本地.特徵矢量生成器將本地的待分類文檔表示為一系列特徵矢量.分類器將待分類文檔的特徵矢量與訓練器生成的類別特徵矢量進行相似度匹配以得到文檔的分類，並將符合相似度閾值條件的已分類文檔返回給用戶.
經實用表明，該模型能夠對大量Web文檔進行自動、快速地分類〔6〕.由於使用了專業技術詞典，分類精度明顯高於面向普通文檔的系統，較好地保證了檢索到的Web文檔與用戶需求的相關性.
3.3 基於Z39.50的書目信息檢索
圖書文獻是人們獲取信息的另一個重要來源，因此聯機書目檢索是資源發現系統的重要組成部分.圖書館的聯機書目檢索服務傳統上是通過Telnet方式提供的.近年來，許多圖書館採用Web加CGI的形式為書目檢索提供圖形化界面.這些服務方式的一個重要缺陷在於各個圖書館的書目檢索界面不一致，用戶要檢索每個圖書館就必須熟悉相應的界面.為此，ISO制定了Z39.50協議，作為檢索遠程圖書館書目的標准〔7〕.Z39.50是一個運行在TCP/IP協議之上的應用層協議.它規定了客戶機查詢伺服器以及提取結果記錄等過程中所涉及的數據結構和數據交換規則，從而解決了現存書目資料庫檢索介面的異構性問題.目前，該標准已經被國外許多圖書館所採納，但國內尚未有一家圖書館提供基於Z39.50的書目檢索服務.我們設計了一個基於Z39.50的聯機書目檢索模型，並在此基礎上成功地開發出國內第一套基於Z39.50的書目信息檢索系統〔8〕，如圖3所示.

圖3 基於Z39.50的書目信息檢索模型

在該模型中，圖書館的書目存放在資料庫伺服器的一個或幾個書目資料庫中.Z39.50伺服器在約定埠上偵聽用戶的連接請求（InitRequest）.在成功地建立連接後，Z39.50客戶發出查詢請求（SearchRequest），Z39.50伺服器將接收到的「抽象的」Z39.50標准查詢轉換為「具體的」SQL查詢，提交給後台資料庫伺服器執行，生成查詢結果集.然後，Z39.50伺服器將查詢的執行情況以及部分結果返回.Z39.50客戶可以多次發出提取請求（PresentRequest）來獲得結果集中的所有書目數據.為了使一個Z39.50客戶能夠同時查詢多個圖書館的書目，我們在客戶端採用多進程（多線程），和多個伺服器並發地建立連接，並對查詢結果進行後處理，包括綜合各進程的查詢結果、消去其中重復出現的書目等.
3.4 基於Agent的用戶介面
在資源發現系統中，用戶介面在用戶與信息資源之間起著橋梁作用.由於信息資源的大容量、動態性和復雜性，傳統的人機交互方式顯得無能為力.基於Agent的用戶介面被認為是解決人機交互問題的一個突破口〔9〕.目前，Agent技術的研究雖然十分流行，但對於其定義和特徵還沒有統一的結論.我們從軟體抽象的角度出發，給出如下定義.
定義3. Agent是一種抽象手段，它既可以用來描述復雜系統又能夠描述系統與用戶之間的交互.
定義4. 用戶介面Agent是用戶在與計算機系統介面時使用的一種形象化抽象，可以簡要地表示為一個四元組(Task, Knowledge, Constrain, Status).其中，Knowledge是知識庫，保存從外界學習到的知識，例如用戶的信息需求和愛好等；Constrain是約束條件集合，例如用戶對Agent運行時間作出的限制等；Status是Agent運行狀態的集合；Task是任務求解模塊，它在知識庫、約束集、狀態集的基礎上運用推理規則處理事件及完成任務.
在用戶看來，用戶介面Agent是一個半自主的應用程序.一方面，它擁有知識，了解用戶的需求和愛好，能夠代表用戶智能地完成某個任務，並具有學習和適應能力；另一方面，它受用戶的控制.用戶可以觀察它的活動狀態，也可以臨時性地暫停或恢復其活動，甚至將它永久性地撤銷.用戶介面Agent在資源發現系統中執行的任務是多種多樣的.當系統中增添了用戶感興趣的信息資源時，Agent將通知用戶. Agent也可以根據用戶的需求或偏愛對信息資源進行過濾，建立個性化的界面.可見，基於Agent的用戶介面為用戶與復雜、動態的信息世界進行交互提供了重要手段.

4 基於Internet的資源發現系統原型

在上述討論的基礎之上，我們開發了的一個資源發現系統原型RDSCC（resource discovery system for computer community）. RDSCC是一個面向計算機學科領域的專業資源發現系統，其目的是為該領域的研究人員提供Internet資源發現服務以掌握本專業的全面、最新信息.該系統結構如圖4所示.

圖4 Internet資源發現系統原型RDSCC

RDSCC由8個模塊組成.其中，文檔資料庫系統負責管理半結構化文檔資源.為了提高易用性，我們採用Web伺服器來向用戶提供資源發現服務.轉換器作為Web伺服器和文檔資料庫系統的中介，可以將文檔資料庫的內容轉換成HTML格式，也可以把用戶輸入轉換成對文檔資料庫系統的操作.Web文檔收集與分類器下載符合用戶信息需求的有關計算機方面的Web文檔並進行自動分類.元數據抽取器從已分類文檔中抽取文檔元數據，導入器將文檔和元數據存儲到Web文檔庫中，並建立索引.Z39.50網關提供基於Z39.50的書目檢索服務，依據用戶通過HTML表單提交的查詢請求（包括查詢哪些圖書館以及何種計算機書目），同時查詢多個圖書館的Z39.50伺服器.
用戶利用瀏覽器可以進行各種多維文檔分析操作，從多個角度來閱讀和檢索文檔庫的內容.系統還利用Agnet技術為用戶提供了配置（profile）機制，用戶可以訂閱文檔，定製瀏覽界面.

5 結束語

在信息充斥的情況下，基於Internet的資源發現服務是一個具有極大潛力的研究方向，用戶可以從分布的不同資源發現系統中獲取所需的信息資源.本文提出了分布協作式資源發現策略，對資源發現系統開發中所涉及的數據模型、Web文檔檢索、書目檢索以及用戶介面等關鍵技術作了研究，並簡要介紹了一個網路信息服務系統原型RDSCC.在該領域仍有許多問題值得深入探討，包括：在DCOM/CORBA計算環境上實現多個資源發現伺服器之間的分布協作；利用HTML、XML等規范從Web文檔中抽取元數據等等，這些都將是我們下一步要進行的工作.

*本課題得到江蘇省「九五」科技重點攻關項目（項目編號BE96017）和江蘇省教委圖書館自動化項目資助.
作者簡介：王繼成，男，1973年6月生，博士研究生，主要研究方向為計算機網路、信息處理.
鄒濤，男，1970年11月生，博士研究生，主要研究方向為計算機網路、信息處理.
楊小江，男，1965年6月生，博士研究生，主要研究方向為超媒體、信息處理.
潘金貴，男，1952年1月生，教授，主要研究方向為中間件、Agent技術.
張福炎，男，1939年11月生，教授，博士生導師，主要研究方向為多媒體、CAD與圖形學、信息處理.
作者單位：南京大學軟體新技術國家重點實驗室 計算機科學與技術系 南京 210093

參考文獻
1 Gudivada V N et al. Information retrieval on the world wide web. IEEE Internet Computing, 1997, 1(5): 58～68
2 Lawrence S, Giles C L. Searching the world wide web. Science, 1998, 280(5360): 98～100
3 Lawrence S, Giles C L. Context and page analysis for improved web search. IEEE Internet Computing, 1998, 2(4): 38～46
4 王珊等. 數據倉庫技術與聯機分析處理. 北京:科學出版社, 1998
(Wang Shan et al. The Technology of Data Warehouse and OLAP(in Chinese). Beijing: Science Press, 1998)
5 Salton G et al. A vector space model for automatic indexing. Communications of ACM, 18(5): 613～620
6 鄒濤, 王繼成, 張福炎等. 基於Web的資料搜集系統的設計與實現. 情報學報, 18(3): 195～201
(Zou Tao, Wang Jicheng, Zhang Fuyan et al. The design and implementation of an information gathering system. Journal of the China Society for Scientific and Technical Information(in Chinese), 18(3): 195～201
7 ANSI. Information Retrieval(Z39.50): Application Service Definition and Protocol Specification. ANSI/NISO Z39.50-1995. Bethesda, MD: NISO Press, 1995
8 楊曉江, 張福炎等. 利用Z39.50提供聯機書目檢索服務. 軟體學報, 10(8): 824～828
(Yang Xiaojiang et al. Bibliographic retrieval based on Z39.50. Journal of Software(in Chinese), 10(8): 824～828)
9 Baecker R et al. Readings in Human-Computer Interaction: Towards the Year 2000. Morgan Kaufmann Publishers, 1995

⑤ 請推薦一本基礎的SQL資料庫的書

《SQLServer2008完全學習手冊》，是2011年清華大學出版社出版的圖書，作者是郭鄭州。
從資料庫的版基礎知識入手權，全面介紹SQL Server 2008資料庫應用知識。
全書內容包括使用
1、SQL Server 2008管理工具，
2、SQL Server資料庫管理，操作架構、視圖與索引，
3、數據查詢和管理，Transact-SQL編程，
4、存儲過程，觸發器，
5、SQL Server 2008的安全機制，備份與恢復資料庫，
6、自動化 SQL Server 2008資料庫，集成服務，
7、分析服務和報表服務，
8、使用ADONET訪問SQL Server 2008等內容。
如果學習的是2008版本的資料庫，這本書挺好的

⑥ 資料庫及pdf文件輸出

【C++庫】

PDF類庫 PoDoFo
http://podofo.sourceforge.net/
PoDoFo 是一個用來操作 PDF 文件格式的 C++ 類庫。它還包含一些小工具用來解析、修改和創建 PDF 文檔。

Xpdf
http://www.foolabs.com/xpdf/download.html
Xpdf是一個開放源代碼的PDF檔案瀏覽器，Xpdf 可解碼LZW壓縮格式並閱讀加密的PDF文件。

PDF生成工具 Poppler
http://poppler.freedesktop.org/
Poppler 是一個用來生成 PDF 的C++類庫，從xpdf 繼承而來。它使用了很多先進的類庫例如 freetype 和 cairois 來達到更好的輸出效果，同時也提供了一組命令行工具包。

JagPDF
http://www.jagpdf.com/
JagPDF 提供給 C/C++ 和 Python 編程語言用來生成 PDF 文檔的庫。

libHaru
http://libharu.org/wiki/Downloads
開源的PDF庫

CLibPDF
http://hpux.connect.org.uk/hppd/hpux/Shells/ClibPDF-2.02/
ClibPDF是C函數庫,可以直接生成PDF文件, 不需要Adobe Acrobat等工具支持.

------------------------------------------------------------------------

【JAVA庫】
PDF操作類庫 iText
http://www.lowagie.com/iText/
iText是一個能夠快速產生PDF文件的java類庫。iText的java類對於那些要產生包含文本，表格，圖形的只讀文檔是很有用的。它的類庫尤其與java Servlet有很好的給合。使用iText與PDF能夠使你正確的控制Servlet的輸出。

PDFBox
http://www.pdfbox.org/
非常強悍的PDF生成和解析Java類庫

jpedal
http://www.jpedal.org/
jpedal是開源純Java的PDF文檔解析庫，可以用來讀取PDF文檔中的文字、圖形。

JasperReports
http://jasperforge.org/plugins/project/project_home.php?group_id=102
JasperReports是一個基於Java的開源報表工具，它可以在Java環境下像其它IDE報表工具一樣來製作報表。JasperReports 支持PDF、HTML、XLS、CSV和XML文件輸出格式。JasperReports是當前Java開發者最常用的報表工具。

Fourfive
http://sourceforge.net/projects/fourfive
Fourfive是一個領先的開源Web報表解決方案，使用XML作為它的配置文件。支持集群、負載平衡、動態發布、PDF, Excel, LDAP,圖表、過濾器、排序、布局定製、門戶、JasperReports、Velocity模板、兼容Internet Explorer, Netscape, Mozilla, Opera。

FOP
http://xmlgraphics.apache.org/fop/
FOP是由James Tauber發起的一個開源項目，原先的版本是利用xsl-fo將xml文件轉換成pdf文件。但最新的版本它可以將xml文件轉換成pdf，mif，pcl，txt等多種格式以及直接輸出到列印機，並且支持使用SVG描述圖形。

JFreeReport
http://sourceforge.net/projects/jfreereport/
JFreeReport是一個用來生成報表的Java類庫。它為Java應用程序提供一個靈活的列印功能並支持輸出到列印機和PDF, Excel, HTML和XHTML, PlainText, XML和CSV文件中。

YaHP
http://www.allcolor.org/YaHPConverter/
YaHP是一個能夠把html文檔轉換成pdf文檔的Java開源包。

PDFjet
http://pdfjet.com/os/edition.html
PDFjet是一個用於動態生成PDF文檔的Java類庫。支持繪制點、線、方框、圓、貝塞爾曲線(Bezier Curves) 、多邊形、星形、復雜路徑和形狀。支持unicode，文本間距調整，嵌入超鏈接等。它同時有Java和.NET兩個版本。

vPDF
http://sourceforge.net/projects/vpdf/
一個將RTF文檔轉成PDF文檔的工具

【.NET組件】
--------------------------------------------------

iTextSharp
http://itextsharp.sourceforge.net/
iTextSharp 是用來生成 PDF 文檔的 C# 組件

PDFsharp
http://www.pdfsharp.com/
PDFsharp is a C# library that easily creates PDF documents on the fly. The same GDI+ like drawing routines can be used to create PDF documents, draw on the screen, or send output to any printer. PDFsharp can also modify, merge, and split existing PDF files or incorporate pages from existing PDF files into new PDF documents.

Report.NET
http://report.sourceforge.net/
Report.NET 是一個功能強大且易用的用來生成 PDF 文檔的 C# 組件
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【PHP】

Php Pdf Factory
http://sourceforge.net/projects/pdf-factory/
一個PHP的PDF操作庫。

TCPDF
http://www.tecnick.com/public/code/cp_dpage.php?aiocp_dp=tcpdf
TCPDF是一個用於快速生成PDF文件的PHP5函數包。TCPDF基於FPDF進行擴展和改進。支持UTF-8，Unicode，HTML和XHTML。

HTML2PDF
http://html2fpdf.sourceforge.net/
HTML2PDF能夠把一個HTML文本轉換成一個列印機友好的PDF文件。這個PHP腳本構建在FPDFPHP腳本之上。

cPdfWriter
http://www.palos.ro/index.php?page=opensource_active
cPdfWriter是一個能夠輸出PDF文檔的PHP5 class。基於TCPDF,FPDF和其它相關腳本。

FPDF
http://www.fpdf.org/
FPDF這個PHP Class允許你採用純PHP(更確切地說就是不需要使用PDFlib)來生成PDF文件。它所具有的特點包括：可選擇的unit大小，頁面格式和頁邊 距；頁眉和頁腳管理；自動分頁；自動換行與文本自動對齊；支持JPEG與PNG圖片格式；支持著色和文件超鏈接；支持TrueType,Type1與 encoding；支持頁面壓縮。...

------------------------------------------------------------------------

【Python和Ruby】
Prawn
http://prawn.majesticseacreature.com/
Prawn: 用Ruby生成PDF更簡捷

ReportLab
http://www.reportlab.org/
Reportlab是用python開發的生成pdf的工具包，它是一個開源軟體。

PDF生成工具 pyPdf
PyPDF這是一個用於構建PDF的純Python工具包

⑦ 誰有《Excel VBA整合資料庫應用從基礎到實踐》PDF版

書籍請在這里下, 應該是這部不會錯, 可以的話麻煩採納一下答案. 如果不是這本的話可繼續追問.

⑧ 《深入淺出MySQL資料庫開發優化與管理維護第3版》pdf下載在線閱讀全文，求百度網盤雲資源

《深入淺出MySQL資料庫渣握輪開發優化與管理維護第3版》網路網盤pdf最新全集下載:
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簡介：《深入皮漏淺出MySQL：資料庫開發、優化與管理維護（第3版）》源自網易公司多位資深資料庫專家數年的經驗總結和MySQL資料庫的使用心得，在之前版本的基礎之上，基於MySQL 5.7版本進行了內容升級，同時也對MySQL 8.0的重要功能進行了介紹。除了對原有內容的更新之外，本書還新增了作者在高可用架構、資料庫自動化運維，以及資料庫中間件方面的實踐和積累。

《深入淺出MySQL：資料庫開發、優化與管理維護（第3版）》分為「基礎篇」「開發篇」「優化篇」「管理維護篇」和「架構篇」5個部分，共32章。基礎篇面向MySQL的初學者，介紹了MySQL的安裝與配置、SQL基礎、MySQL支持的數據類型、MySQL中的運算符、常用函數等內容。開發篇面向的是MySQL設計和開發人員，內容涵蓋了表類型（存儲引擎）的選擇、選擇合適的數據類型、字元集、索引的設計和使用、開發常用資料庫對象、事務控制和鎖定語句、SQL中的安全問題、SQL Mode及相關問題、MySQL分區等。優化篇針對的是開發人員和數據如信庫管理人員，內容包括SQL優化、鎖問題、優化MySQL Server、磁碟I/O問題、應用優化、PS/SYS資料庫、故障診斷等內容。管理維護篇適合資料庫管理員閱讀，介紹了MySQL高級安裝和升級、MySQL中的常用工具、MySQL日誌、備份與恢復、MySQL許可權與安全、MySQL監控、MySQL常見問題和應用技巧、自動化運維系統的開發等內容。架構篇主要面向高級資料庫管理人員和資料庫架構設計師，內容包括MySQL復制、高可用架構、MySQL中間件等內容。