
会员
剑破冰山:Oracle开发艺术
更新时间:2018-12-27 20:05:04 最新章节:谈Oracle开发学习方法和学习经历
书籍简介
《剑破冰山:Oracle开发艺术》主要覆盖0racle开发必备的重要知识点:数据库编程规范、Oracle开发常用工具及使用、MERGE方法、神秘的NULL和讨厌的CHAR、扩展GROUPBY、Oracle自动类型转换、Oracle分析函数、Oracle层次查询、llgR2新特性之递归WITH编程、动态SQL扩展。此外还有大量案例:WhereInList问题解析,数据库设计和大数据量处理、数据审核、号段选取应用、分析SQL执行计划的关注点、Oracle开发误区探索、提升PL/SQL开发性能漫谈、管道函数的学习与实战应用、巧用锁特性避免重复启动同一程序、不可能的任务?超越Oracle等。
上架时间:2011-01-01 00:00:00
出版社:电子工业出版社
上海阅文信息技术有限公司已经获得合法授权,并进行制作发行
最新章节
卢涛
同类热门书
最新上架
- 会员《企业级大数据项目实战:用户搜索行为分析系统从0到1》基于真实业务场景,以项目导向为主线,从0到1全面介绍企业级大数据用户搜索行为分析系统的搭建过程。全书共6章,第1章讲解项目需求与架构设计,详细阐述项目数据流与系统架构;第2章介绍大数据项目开发环境配置,手把手带领读者配置操作系统、Hadoop集群与相关工具,为后续项目实施打下基础;第3~5章逐步实现项目需求,第3章讲解用户行为数据采集模块的开发计算机9万字
- 会员数据科学的关键技术包括数据存储计算、数据治理、结构化数据分析、语音分析、视觉分析、文本分析和知识图谱等方面。本书的重点是详细介绍文本分析和知识图谱方面的技术。文本分析技术主要包括文本预训练模型、多语种文本分析、文本情感分析、文本机器翻译、文本智能纠错、NL2SQL问答以及ChatGPT大语言模型等。知识图谱技术主要包括知识图谱构建和知识图谱问答等。本书将理论介绍和实践相结合,详细阐述各个技术主题的计算机21.6万字
- 会员这是一套数据指标体系全流程构建(从规划、框架设计、数据采集加工到应用)方法论与实践指南。它不仅深入浅出地分享了通用的数据指标体系构建策略,还通过多个行业实例展示了具体操作方法。书中从数据采集入手,借助BI工具Superset实践构建过程。本着“一切技术都是为业务服务的”这一宗旨,本书除了包含数据指标体系构建相关内容外,还结合统计学原理及Excel、Python等工具,深入剖析数据指标波动对业务的影计算机12.7万字
- 会员本书以案例的形式,介绍从思维模型分析到场景实践的数据分析方法。全书围绕“数据分析”与“运营增长”两大关键要素,在系统介绍数据分析思维、数据分析方法、数据采集技能、数据清洗技能等基础知识的同时,以问题为导向,解读运营与增长的关键性业务内容,在获客、激活、留存、变现、自传播循环等各个核心运营环节展开数据分析实战。本书提供案例相关数据集与源码包,适合数据分析、产品运营、市场营销等行业有数据分析具体业务需计算机12万字
- 会员本书围绕数据挖掘竞赛,讲解了各种类型数据挖掘竞赛的解题思路、方法和技巧,并辅以对应的实战案例。全书共11章。第1章介绍数据挖掘竞赛的背景、意义和现状。从第2章开始,介绍了各种不同类型的数据挖掘竞赛包括结构化数据、自然语言处理、计算机视觉(图像)、计算机视觉(视频)、强化学习。每种类型的数据挖掘竞赛包含理论篇和实战篇:理论篇介绍通用的解题流程和关键技术;实战篇选取比较有代表性的赛题,对赛题的优秀方案计算机6.7万字
- 会员本书以Python作为开发语言,系统介绍PySpark开发环境搭建流程及基于PySpark进行大数据分析的相关知识。本书条理清晰、重点突出,理论叙述循序渐进、由浅入深。本书共7章,第1?5章包括PySpark大数据分析概述、PySpark安装配置、基于PySpark的DataFrame操作、基于PySpark的流式数据处理、基于PySpark的机器学习库,内容介绍注重理论与实践相结合,通过典型示例计算机10.4万字
- 会员本书以Python数据分析与挖掘的常用技术与真实案例相结合的方式,深入浅出地介绍Python数据分析与挖掘的重要内容。本书共11章,分为基础篇(第1~5章)和实战篇(第6~11章),基础篇包括数据挖掘基础、Python数据挖掘编程基础、数据探索、数据预处理、数据挖掘算法基础等基础知识;实战篇包括6个案例,分别为信用卡高风险客户识别、餐饮企业菜品关联分析、金融服务机构资金流量预测、O2O优惠券使用预计算机13.6万字
- 会员《数据分析实践:专业知识和职场技巧》从初学者的角度出发,讲解了进阶为高级数据分析师所需的知识和技能,其中既包括数据分析岗位的介绍、发展现状及未来趋势,也包括实际工作中各环节的方法策略、实战案例,还包括职场中的困惑解答及面试指导。阅读本书,并基于本书进一步拓展所需要的知识能,可以帮助读者形成一套成系统、可实战的数据分析方法论。计算机19.6万字
同类书籍最近更新
- 会员本书从数据挖掘基础、数据挖掘经典算法、数据挖掘业务建模与模型评价、SPSSClementine数据挖掘实务这4方面对数据挖掘技术进行了全面介绍。本书共24章,分为4部分。第1部分介绍数据挖掘的基本概念及数据挖掘应用的基本原理。第2部分介绍了回归分析、贝叶斯网络、聚类分析、决策树算法、关联规则、粗糙集、神经网络模型、遗传算法等。第3部分是数据挖掘建模和模型模型评价的基础知识。第4部分包括SPSS数据库45.2万字