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Visual C# 2005+SQL Server 2005數(shù)據(jù)庫(kù)與網(wǎng)絡(luò)開(kāi)發(fā)
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基于數(shù)據(jù)庫(kù)的應(yīng)用程序開(kāi)發(fā)是當(dāng)今程序開(kāi)發(fā)的一大特色,本書(shū)基于微軟的.NET框架和數(shù)據(jù)庫(kù)SQLServer2005服務(wù)器技術(shù),詳細(xì)全面的介紹了該框架下的C#2.0技術(shù),以及如何基于該編程語(yǔ)言實(shí)現(xiàn)基于數(shù)據(jù)庫(kù)的程序開(kāi)發(fā)。全書(shū)分為6個(gè)部分。第1部分介紹了C#語(yǔ)言的基礎(chǔ)知識(shí),包括C#簡(jiǎn)介和C#語(yǔ)言基礎(chǔ)。第2部分介紹了數(shù)據(jù)庫(kù)SQL2005的相關(guān)知識(shí),包括數(shù)據(jù)庫(kù)的操作、數(shù)據(jù)查詢語(yǔ)言基礎(chǔ)以及數(shù)據(jù)報(bào)表的相關(guān)概念。第3部分介紹了ADO.NET的相關(guān)知識(shí),包括數(shù)據(jù)庫(kù)的使用、數(shù)據(jù)集的操作、SQLXML的相關(guān)操作、XML編程以及數(shù)據(jù)映射N(xiāo)Hibernate技術(shù)講解。第4部分介紹了Windows應(yīng)用程序結(jié)合數(shù)據(jù)庫(kù)應(yīng)用的實(shí)現(xiàn),包括Windows窗體以及Windows菜單和對(duì)話框。第5部分介紹了Web程序結(jié)合數(shù)據(jù)庫(kù)應(yīng)用的實(shí)現(xiàn),包括ASP.NET應(yīng)用程序和Web服務(wù)的相關(guān)知識(shí)。第6部分介紹了2個(gè)大型系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)過(guò)程。

丁士鋒等編著 ·數(shù)據(jù)庫(kù) ·14.6萬(wàn)字

大數(shù)據(jù)背景下的Web層次化話題檢測(cè)與跟蹤關(guān)鍵技術(shù)研究及應(yīng)用
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在Web文本挖掘、網(wǎng)絡(luò)信息智能分析與大數(shù)據(jù)技術(shù)不斷發(fā)展的背景下,作為網(wǎng)絡(luò)中的一種流式資源,Web新聞的數(shù)量正呈現(xiàn)爆炸式的增長(zhǎng)態(tài)勢(shì),而產(chǎn)生這種情形的根源是社會(huì)上不斷發(fā)生突發(fā)事件。針對(duì)Web新聞所具有的多維特征,研究大數(shù)據(jù)背景下的Web層次化話題檢測(cè)與跟蹤關(guān)鍵技術(shù),是一個(gè)具有實(shí)際意義的研究方向。通過(guò)研究話題檢測(cè)與跟蹤關(guān)鍵技術(shù)相關(guān)的文獻(xiàn),筆者研究并應(yīng)用了大數(shù)據(jù)背景下的Web層次化話題檢測(cè)與跟蹤關(guān)鍵技術(shù),同時(shí)提出了基于大數(shù)據(jù)五元組語(yǔ)義描述分析的話題檢測(cè)關(guān)鍵技術(shù)、基于大數(shù)據(jù)實(shí)用性評(píng)價(jià)的話題檢測(cè)關(guān)鍵技術(shù),以及基于大數(shù)據(jù)使用行為分析的層次化話題檢測(cè)與跟蹤關(guān)鍵技術(shù)。本書(shū)可作為大數(shù)據(jù)相關(guān)專業(yè)研究生的參考書(shū),也可作為大數(shù)據(jù)分析與挖掘相關(guān)科研工作人員的參考書(shū)。

陳默 ·數(shù)據(jù)庫(kù) ·6.3萬(wàn)字

算法訓(xùn)練營(yíng):海量圖解+競(jìng)賽刷題(進(jìn)階篇)
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本書(shū)以海量圖解的形式,詳細(xì)講解常用的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)與算法,并結(jié)合競(jìng)賽實(shí)例引導(dǎo)讀者進(jìn)行刷題實(shí)戰(zhàn)。通過(guò)對(duì)本書(shū)的學(xué)習(xí),讀者將掌握22種高級(jí)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、7種動(dòng)態(tài)規(guī)劃算法、5種動(dòng)態(tài)規(guī)劃優(yōu)化技巧,以及5種網(wǎng)絡(luò)流算法,并熟練應(yīng)用各種算法解決實(shí)際問(wèn)題。本書(shū)總計(jì)8章。第1章講解實(shí)用數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu),包括并查集、優(yōu)先隊(duì)列;第2章講解區(qū)間信息維護(hù)與查詢,包括倍增、ST、RMQ、LCA、樹(shù)狀數(shù)組、線段樹(shù)和分塊;第3章講解字符串處理,包括字典樹(shù)、AC自動(dòng)機(jī)和后綴數(shù)組;第4章講解樹(shù)上操作問(wèn)題,包括點(diǎn)分治、邊分治、樹(shù)鏈剖分和動(dòng)態(tài)樹(shù);第5章講解各種平衡二叉樹(shù),包括Treap、伸展樹(shù)和SBT;第6章講解數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)進(jìn)階,包括KD樹(shù)、左偏樹(shù)、跳躍表、樹(shù)套樹(shù)和可持久化數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu);第7章講解動(dòng)態(tài)規(guī)劃及其優(yōu)化,包括背包問(wèn)題、線性DP、區(qū)間DP、樹(shù)形DP、數(shù)位DP、狀態(tài)壓縮DP、插頭DP和動(dòng)態(tài)規(guī)劃優(yōu)化方法;第8章講解網(wǎng)絡(luò)流問(wèn)題,包括常用網(wǎng)絡(luò)流算法、二分圖最大匹配、最大流最小割定理和最小費(fèi)用最大流。本書(shū)對(duì)每個(gè)算法都進(jìn)行詳細(xì)圖解并搭配競(jìng)賽實(shí)例,重點(diǎn)講解如何分析問(wèn)題、優(yōu)化算法,以期讀者在短時(shí)間內(nèi)掌握該算法并進(jìn)行刷題實(shí)戰(zhàn)。

陳小玉 ·數(shù)據(jù)庫(kù) ·20.6萬(wàn)字

計(jì)算機(jī)視覺(jué)與深度學(xué)習(xí)實(shí)戰(zhàn):以MATLAB、Python為工具
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本書(shū)詳細(xì)講解了36個(gè)計(jì)算機(jī)視覺(jué)與深度學(xué)習(xí)實(shí)戰(zhàn)案例(含可運(yùn)行程序),涉及霧霾去噪、答題卡自動(dòng)閱卷、肺部圖像分割、小波數(shù)字水印、圖像檢索、人臉二維碼識(shí)別、車(chē)牌定位及識(shí)別、霍夫曼圖像壓縮、手寫(xiě)數(shù)字識(shí)別、英文字符文本識(shí)別、眼前節(jié)組織提取、全景圖像拼接、小波圖像融合、基于語(yǔ)音識(shí)別的音頻信號(hào)模擬燈控、路面裂縫檢測(cè)識(shí)別、視頻運(yùn)動(dòng)估計(jì)追蹤、Simulink圖像處理、胸片及肝臟分割、基于深度學(xué)習(xí)的汽車(chē)目標(biāo)檢測(cè)、基于計(jì)算機(jī)視覺(jué)的自動(dòng)駕駛應(yīng)用、基于深度學(xué)習(xí)的視覺(jué)場(chǎng)景識(shí)別、基于深度特征的以圖搜畫(huà)、基于CNN的字符識(shí)別、基于CNN的物體識(shí)別、基于CNN的圖像矯正、基于LSTM的時(shí)間序列分析、基于深度學(xué)習(xí)的以圖搜圖技術(shù)、基于YOLO的智能交通目標(biāo)檢測(cè)等多項(xiàng)重要技術(shù)及應(yīng)用,涵蓋了數(shù)字圖像處理中幾乎所有的基本模塊,并延伸到了深度學(xué)習(xí)理論及其應(yīng)用方面。工欲善其事,必先利其器,本書(shū)對(duì)每個(gè)數(shù)字圖像處理的知識(shí)點(diǎn)都提供了豐富、生動(dòng)的案例素材,并以MATLAB、Python為工具詳細(xì)講解了實(shí)驗(yàn)的核心程序。通過(guò)對(duì)這些程序的閱讀、理解和仿真運(yùn)行,讀者可以更加深刻地理解圖像處理的內(nèi)容,并且更加熟練地掌握計(jì)算機(jī)視覺(jué)及深度學(xué)習(xí)在不同實(shí)際領(lǐng)域中的用法。

劉衍琦 詹福宇 王德建 ·數(shù)據(jù)庫(kù) ·14萬(wàn)字

劍指大數(shù)據(jù):企業(yè)級(jí)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)(電商版)
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本書(shū)按照需求規(guī)劃、需求實(shí)現(xiàn)、可視化的流程進(jìn)行編排,通過(guò)項(xiàng)目開(kāi)發(fā)的主要流程,介紹數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的搭建過(guò)程。在整個(gè)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的搭建過(guò)程中,本書(shū)介紹了主要組件的安裝部署、需求實(shí)現(xiàn)的具體思路,以及各種問(wèn)題的解決方案等,并在其中穿插了許多與大數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)相關(guān)的理論知識(shí),包括數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的概念、電商業(yè)務(wù)概述、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)理論和數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)建模等。本書(shū)共14章,其中,第1~3章是項(xiàng)目的前期準(zhǔn)備階段,主要介紹了數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的概念和搭建需求,并初步搭建了本數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)項(xiàng)目所需的基本環(huán)境;第4~7章是項(xiàng)目的核心部分,詳細(xì)介紹了數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的建模理論,并完成了數(shù)據(jù)從采集到分層搭建的全過(guò)程,是本書(shū)的重點(diǎn)部分;第8~14章是對(duì)數(shù)據(jù)治理各功能模塊的實(shí)現(xiàn),針對(duì)數(shù)據(jù)治理的不同功能需求分模塊進(jìn)行實(shí)現(xiàn)。本書(shū)適合具有一定編程基礎(chǔ)并對(duì)大數(shù)據(jù)感興趣的讀者閱讀。通過(guò)學(xué)習(xí)本書(shū),讀者可以快速了解數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù),全面掌握數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)相關(guān)技術(shù)。

尚硅谷教育編著 ·數(shù)據(jù)庫(kù) ·13.8萬(wàn)字

醫(yī)療大數(shù)據(jù)分析與應(yīng)用
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醫(yī)療大數(shù)據(jù)是大數(shù)據(jù)在醫(yī)療領(lǐng)域的一個(gè)分支,處理的是在與人類健康相關(guān)的活動(dòng)中產(chǎn)生的與生命健康和醫(yī)療有關(guān)的數(shù)據(jù)。本書(shū)將對(duì)醫(yī)療大數(shù)據(jù)進(jìn)行全面、透徹的分析,從醫(yī)療大數(shù)據(jù)的現(xiàn)狀開(kāi)始,介紹醫(yī)療大數(shù)據(jù)方向的統(tǒng)計(jì)、數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)預(yù)處理、建模以及可視化等技術(shù)與應(yīng)用。此外,還介紹了醫(yī)療領(lǐng)域的圖像處理和自然語(yǔ)言處理等人工智能技術(shù)。在本書(shū)的末尾,還討論了這個(gè)領(lǐng)域普遍關(guān)注的一個(gè)問(wèn)題——醫(yī)療數(shù)據(jù)隱私保護(hù),介紹了潛在的隱私風(fēng)險(xiǎn)和隱私保護(hù)方法等,并關(guān)注了醫(yī)療經(jīng)濟(jì)的概況與前景。通過(guò)閱讀本書(shū),你將了解:醫(yī)療大數(shù)據(jù)的現(xiàn)狀及產(chǎn)業(yè)劃分等;如何統(tǒng)計(jì)挖掘和處理醫(yī)療領(lǐng)域的數(shù)據(jù)以方便分析;醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)可視化如何提升醫(yī)療人員診斷病情的效率;人工智能技術(shù)在醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用;如何對(duì)醫(yī)療數(shù)據(jù)進(jìn)行隱私保護(hù)。

成生輝 丁家昕等 ·數(shù)據(jù)庫(kù) ·10.6萬(wàn)字

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