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搜索资源列表

  1. 2005 IBM 整合实战论坛 资料

  2. 主要包括： Domino 数据集成概览 Domino与DB2集成原因 Domino与DB2集成架构 DB2 Access View SQL Query View 2005 IBM 整合实战论坛 找了好久才找到的：这系列包括 DB2 与 Domino 7的完美结合.ppt IBM IT Service Management.ppt IBM Tivoli变更配置补丁管理.ppt IBM Tivoli复合应用管理.ppt IBM 信息整合解决方案和应用实践 .ppt IBM的整合服务.ppt IBM

  3. 所属分类：DB2

    • 发布日期：2009-05-11
    • 文件大小：2mb
    • 提供者：lakekane

  1. s7-300工程实战总结.pdf

  2. 1. 使用CPU 315F和ET 200S时应如何避免出现“通讯故障”消息？ 4 2. 当DP从站不可用时，PROFIBUS上S7-300 CPU的监控时间是多少？ 4 3. 如何判断电源或缓冲区出错，如：电池故障？ 4 4. 为S7 CPU上的I/O模块(集中式或者分布式的)分配地址时应当注意哪些问题？ 4 5. 在S7 CPU中如何进行全局数据的基本通讯？在通讯时需要注意什么？ 4 6. 可以将S7-400存储卡用于CPU 318-2DP吗？ 4 7. 尽管LED灯亮，为什么CPU 31x

  3. 所属分类：网络基础

    • 发布日期：2009-07-24
    • 文件大小：221kb
    • 提供者：meslogcn

  1. ssis数据集成与实战

  2. 数据集成与实战数据集成与实战数据集成与实战

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2010-01-07
    • 文件大小：11mb
    • 提供者：ymjyprl

  1. SQL Server 2005 盛宴系列之三十二：SSIS数据集成概述与实战

  2. 从总体上简要介绍SSIS的企业应用能力，包括管理方面的特点、协作开发环境以及高扩展性和高可用性，了解SSIS在提高数据集成和品质方面的特性。重点通过一个集成的案例，为听众讲解几个SSIS的重要组件的功能。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2010-01-12
    • 文件大小：11mb
    • 提供者：doudoupei

  1. ssis数据集成与实战

  2. ssis数据集成与实战 视频 这是视频文件！

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2010-05-05
    • 文件大小：11mb
    • 提供者：yuyoubindm

  1. Flex.3实战（中文版）

  2. 《Flex3实战》首先简要概述Flex 3和Actionscr ipt，然后以十分友好、务实的方式介绍Flex的每个主要组件。其中穿插的示例编排合理，注解清晰，引导你重点关注与每个标记或类相关的主要属性、方法和事件。《Flex3实战》还浓墨重彩地描述Flex中的事件，给出调试事件逻辑的提示。学习《Flex3实战》不要求你拥有使用Flex的经验；但如果你拥有Javascr ipt或Actionscr ipt知识，那么学习起来将更加轻松。 　　Adobe Flex 3是一个完美的富Web开发平台，

  3. 所属分类：Java

    • 发布日期：2011-12-03
    • 文件大小：38mb
    • 提供者：overlink

  1. Java高手真经(web设计与架构) -------无内容

  2. 目录 绪论　软件设计与架构概述 一、Java与UML建模 二、Java设计模式 　　1.创建型模式 　　2.结构型模式 　　3.行为型模式 　三、系统架构 　　1.面向服务架构SOA 　　2.面向资源架构ROA 　　3.面向云架构COA 第1部分　Java与UML建模 　第1课　UML快速入门 1.1　UML建模概述 　 1.1.1 面向对象方法 　 1.1.2　面向对象建模OMT 　 1.1.3　统一建模语言UML 　 1.1.4　UML的起源和发展 　 1.1.5　为什么要使用UML 　

  3. 所属分类：Java

    • 发布日期：2012-01-30
    • 文件大小：118kb
    • 提供者：walking56849

  1. MFC实战参考程序

  2. 第1章　MFC应用程序概述　1 1.1　Windows应用程序概述　2 1.2　消息　2 1.2.1　消息结构　3 1.2.2　消息类型　3 1.2.3　消息队列　4 1.2.4　消息循环　6 1.3　程序的进入点——WinMain函数　6 1.4　窗口的诞生　7 1.4.1　窗口类　7 1.4.2　注册窗口类　9 1.4.3　创建窗口　9 1.4.4　显示窗口　10 1.4.5　开发原生Win32应用程序　10 1.5　MFC程序开发概述　15 1.5.1　MFC类库的产生与发展　15 1.

  3. 所属分类：C++

    • 发布日期：2012-07-24
    • 文件大小：6mb
    • 提供者：kllll1119

  1. 实战大数据01

  2. 本书对目前大数据及其相关技术的发展进行总结，既不缺乏理论深度又具有实用价值。全书共12章，内容包括大数据的概念、特点、发展历史，数据获取与存储，数据抽取和清洗，数据集成，数据的查询、分析与建模，异构数据采集，文档的存储与检索，异种数据的统一访问与转换，基于微博的股票市场预测系统实例，海量视频检索系统实例，HDFS云文件系统实例等。本书适合大数据技术初学者、大数据从业人员和研究人员，也可以作为高校相关专业的教学参考书。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2015-02-14
    • 文件大小：65mb
    • 提供者：sdlysqc

  1. 实战大数据02

  2. 本书对目前大数据及其相关技术的发展进行总结，既不缺乏理论深度又具有实用价值。全书共12章，内容包括大数据的概念、特点、发展历史，数据获取与存储，数据抽取和清洗，数据集成，数据的查询、分析与建模，异构数据采集，文档的存储与检索，异种数据的统一访问与转换，基于微博的股票市场预测系统实例，海量视频检索系统实例，HDFS云文件系统实例等。本书适合大数据技术初学者、大数据从业人员和研究人员，也可以作为高校相关专业的教学参考书。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2015-02-14
    • 文件大小：65mb
    • 提供者：sdlysqc

  1. 实战大数据03

  2. 本书对目前大数据及其相关技术的发展进行总结，既不缺乏理论深度又具有实用价值。全书共12章，内容包括大数据的概念、特点、发展历史，数据获取与存储，数据抽取和清洗，数据集成，数据的查询、分析与建模，异构数据采集，文档的存储与检索，异种数据的统一访问与转换，基于微博的股票市场预测系统实例，海量视频检索系统实例，HDFS云文件系统实例等。本书适合大数据技术初学者、大数据从业人员和研究人员，也可以作为高校相关专业的教学参考书。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2015-02-14
    • 文件大小：45mb
    • 提供者：sdlysqc

  1. Storm实时数据处理.[澳]Quinton Anderson(带详细书签)

  2. 本书涵盖搭建基于Storm的开发环境和测试实时系统的许多实用方法与实战用例，以及如何应用交付最佳实践来将系统部署至云端。 通过阅读本书，你将学到如何构建包含统计面板和可视化的实时日志处理系统。通过集成Storm、Cassandra、Cascading和Hadoop，你将了解如何构建一个用于文字挖掘的完整实时大数据解决方案。你还会了解到如何在Storm集群中利用不同编程语言实现特定的功能，并最终将所有解决方案交付至云端。本书中的每一个步骤都应用了成熟的开发和操作实践，确保你能够可靠地交付产品。

  3. 所属分类：Storm

    • 发布日期：2017-11-25
    • 文件大小：42mb
    • 提供者：kxjrzyk

  1. Spark亚太研究院-Spark实战高手之路

  2. Apache Spark 是专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎。Spark是UC Berkeley AMP lab (加州大学伯克利分校的AMP实验室)所开源的类Hadoop MapReduce的通用并行框架，Spark，拥有Hadoop MapReduce所具有的优点；但不同于MapReduce的是——Job中间输出结果可以保存在内存中，从而不再需要读写HDFS，因此Spark能更好地适用于数据挖掘与机器学习等需要迭代的MapReduce的算法。 Spark 是一种与 Hadoop

  3. 所属分类：spark

  1. 《RapidMiner数据分析与挖掘实战》第7章 数据预处理

  2. 在数据挖掘中，海量的原始数据中存在着大量不完整（有缺失值）、不一致、有异常的数据，严重影响到数据挖掘建模的执行效率，甚至可能导致挖掘结果的偏差，所以进行数据清洗就显得尤为重要，数据清洗完成后接着进行或者同时进行数据集成、转换、规约等一系列的处理，该过程就是数据预处理。数据预处理一方面是要提高数据的质量，另一方面是要让数据更好地适应特定的挖掘技术或工具。统计发现，在数据挖掘的过程中，数据预处理工作量占到了整个过程的60%。 数据预处理的主要内容包括数据清洗，数据集成，数据变换和数据规约。处理过程

  3. 所属分类：算法与数据结构

    • 发布日期：2018-06-30
    • 文件大小：1mb
    • 提供者：qq_40370890

  1. 数据库优化与集成之实战和效果_郑保卫

  2. 通过纯粹的SQL优化所获得的即使采购硬件服务器也无法获得的神奇效果，及获得该效果的技术;同时还分享数据集成给企业所带来的巨大收益，及相应技术和成功案例。当前数据管理水平及问题 数据模型为什么如此重要? 数据管理现状 新一代系统的革新期已经到来 系统问题的自我诊断 ◎数据模型的常见问题 w数据模型为什么如此重要? 想要在建筑物已经完 只能按照规划错误 道路就犹 工的情况下改变道路 的道路继续建设 如Data 就需要投入大量资金! (固着化) 依照建筑物来铺设道 路,不仅复杂,而且 效率低下 建筑

  3. 所属分类：Oracle

    • 发布日期：2019-03-02
    • 文件大小：22mb
    • 提供者：hush33101

  1. 搭建bc私有云安全挑战与实战

  2. 对于企业来说，从现有的IT管理体系过渡到私有云平台，大致经历了以下几个过程：数据大集中、业务系统整合、IT资源的虚拟化、管理平台的云化、应用和服务的集成提供。私有云为企业各个业务部门提供统一服务，不仅仅包括计算资源、存储资源、网络资源，还应该包括安全资源，如身份认证、病毒查杀、入侵检测、行为审计等，只分配了计算资源与存储资源的系统，对用户来讲，无异于“裸奔”。在企业私有云环境里，不同业务系统的安全需求差异很大，那么在一个“云”内，为不同业务系统提供不同的安全策略，安全策略如何部署?部署在哪里?差

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-25
    • 文件大小：235kb
    • 提供者：weixin_38692162

  1. 数据仓库知识与实战——电信运营商数仓建模

  2. 数据仓库是为企业提供聚合,存储,投递,以及提供决策支持能提,数据仓库包含广泛数据并按照主题进行存储并且是在数据仓库流程过程中的一个部分。Willianm(Bill)H.Inmon提出过一个概念:”一个面向主题的,集成的,时间序列变化的以及不易更改的数据的集合为管理者们的决策过程提供支持”。总体架构上,数据仓库设计人,过程和技术去实现提供一致性,集成化，标准化以及易于理解的决策支持数据的目标。一个数据仓库是一个数据的仓库,数据仓库里的数据是其他数据介质可操作数据的副本,这些数据通常是从多个数据源获

  3. 所属分类：其它

  1. 运维必学！千万级企业自动化运维高端课程+企业大数据运维 Python顶级自动化运维

  2. 千万级企业自动化运维高端课程，可以肯定的说可以作为运维人员必修的第二大方向的课程。课程以Python为主线进行企业级项目和服务运维的全程实战课程，入门学习+运维管理进阶+自动化运维+高端企业级自动化项目实战，四大维度十二大章节进行详解。课程旨在将传统运维技术升格到Python自动化与大数据运维的级别，实现企业的大数据应用，为企业提供大数据级别的统计，实现企业级持续集成与企业级监控等自动化企业管理平台，是真正的新时代运维工程师的必修课程。

  3. 所属分类：Python

    • 发布日期：2021-02-07
    • 文件大小：194byte
    • 提供者：qq_41972992

  1. 搭建bc私有云安全挑战与实战

  2. 对于企业来说，从现有的IT管理体系过渡到私有云平台，大致经历了以下几个过程：数据大集中、业务系统整合、IT资源的虚拟化、管理平台的云化、应用和服务的集成提供。私有云为企业各个业务部门提供统一服务，不仅仅包括计算资源、存储资源、网络资源，还应该包括安全资源，如身份认证、病毒查杀、入侵检测、行为审计等，只分配了计算资源与存储资源的系统，对用户来讲，无异于“裸奔”。在企业私有云环境里，不同业务系统的安全需求差异很大，那么在一个“云”内，为不同业务系统提供不同的安全策略，安全策略如何部署?部署在哪里?差

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-27
    • 文件大小：235kb
    • 提供者：weixin_38660731

  1. 数据仓库知识与实战——电信运营商数仓建模

  2. 数据仓库是为企业提供聚合,存储,投递,以及提供决策支持能提,数据仓库包含广泛数据并按照主题进行存储并且是在数据仓库流程过程中的一个部分。Willianm(Bill) H.Inmon提出过一个概念:”一个面向主题的,集成的,时间序列变化的以及不易更改的数据的集合为管理者们的决策过程提供支持”。 总体架构上,数据仓库设计人,过程和技术去实现提供一致性,集成化，标准化以及易于理解的决策支持数据的目标。

  3. 所属分类：其它

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