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A Small Guide to Redis.pdf

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简介:
《A Small Guide to Redis》是一本简洁实用的手册,适合初学者快速入门Redis数据库。书中涵盖了Redis的基础知识、数据类型和常见应用场景,帮助读者轻松掌握Redis的核心功能。 Redis权威快速入门指南帮助读者迅速掌握Redis的核心概念和技术要点。通过简洁明了的教程设计,旨在让学习者能够高效地运用Redis进行数据管理和优化应用性能。该指南涵盖了从基础操作到高级特性的全面介绍,并提供了丰富的示例和实践指导,使技术新手也能轻松上手。

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  • A Small Guide to Redis.pdf
    优质
    《A Small Guide to Redis》是一本简洁实用的手册,适合初学者快速入门Redis数据库。书中涵盖了Redis的基础知识、数据类型和常见应用场景,帮助读者轻松掌握Redis的核心功能。 Redis权威快速入门指南帮助读者迅速掌握Redis的核心概念和技术要点。通过简洁明了的教程设计,旨在让学习者能够高效地运用Redis进行数据管理和优化应用性能。该指南涵盖了从基础操作到高级特性的全面介绍,并提供了丰富的示例和实践指导,使技术新手也能轻松上手。
  • A Guide to Statistical Learning.pdf
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    《A Guide to Statistical Learning》是一本全面介绍统计学习理论与应用的手册,适合数据科学家和统计学者阅读。书中详细讲解了各种模型及算法,并提供了实际案例分析。 《An Introduction to Statistical Learning》是由Gareth James, Daniela Witten, Trevor Hastie 和 Robert Tibshirani合著的英文原版书籍,并非扫描版本,因此可以使用电脑词典随时进行翻译。
  • A Brief Guide to BEAST 1.4
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    A Brief Guide to BEAST 1.4 是一本简明手册,为用户介绍如何使用BEAST 1.4软件进行分子进化分析。适合初学者快速掌握其核心功能与应用。 详细介绍BEAST 1.4的使用方法,帮助读者更好地了解该软件的功能与操作技巧。
  • A Practical Guide to Spline Usage
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    《A Practical Guide to Spline Usage》是一本全面介绍样条曲线应用的实用指南,适合工程师和计算机科学家阅读。书中涵盖了样条的基本概念、算法实现及实际案例分析。 Matlab中的各种插值函数是参考了该领域最权威的文章进行编写。
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    《A Students Guide to Maxwells Equations》是一本为学生解读麦克斯韦方程组的教辅书籍,帮助读者深入理解电磁学的核心概念与应用。 有助于电磁学入门学习的资料非常详细地描述了麦克斯韦方程。
  • A Comprehensive Guide to Apache ShardingSphere
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    Apache ShardingSphere是一款强大的开源分布式数据库解决方案,提供分片、读写分离等特性,帮助企业应对海量数据挑战。适合需要高度可扩展性和灵活性的企业使用。 Apache ShardingSphere 是一个基于插件化和云原生理念构建的开源分布式数据基础设施生态体系,旨在提升数据库性能与可扩展性。本书是关于ShardingSphere的一份全面指南,涵盖了从概念理解到实际应用的所有层面。 书中首先概述了当前数据库管理系统(DBMS)在生产环境中面临的挑战,例如数据量急剧增长、性能瓶颈和高可用性的需求等。这些挑战推动了分布式数据库解决方案的发展,并使得ShardingSphere成为解决这些问题的有效工具之一。 ShardingSphere的核心在于其插件化架构,这允许用户根据自身需求定制解决方案。通过这一特性,你可以灵活地添加如分片、弹性扩展及加密等功能。书中将详细展示如何利用ShardingSphere实现这些功能的实例。 接着,读者会了解到ShardingSphere-JDBC和ShardingSphere-Proxy的区别:前者作为一个轻量级Java驱动可以直接嵌入应用程序中;后者则提供了一个数据库代理层,允许用户通过SQL语句与分布式数据库进行交互。这两种工具既可以单独使用也可以协同工作以适应不同的场景需求。 书中深入探讨了如何配置及集成ShardingSphere到现有的数据基础设施中,并介绍了DistSQL(扩展标准SQL以适应分布式环境)的用法。此外,还讨论了合成监控的重要性及其在理解和优化分布式数据库性能中的作用。 书中还包括关于数据库网关的部分内容,教授读者如何管理和控制数据库访问、包括SQL权限管理及用户认证等措施来确保数据的安全性。同时提供了从本地数据库向云端迁移的策略与实践方法以帮助降低迁移成本并重构数据基础设施。 为了保证系统的稳定性和效率,本书还指导读者进行各种测试(如功能测试和性能测试)以覆盖所有可能的应用场景,这些模型是ShardingSphere在复杂环境中运行的关键保障之一。 书中引导你如何自定义插件平台、制定个性化的用户策略以及无缝管理多个配置来满足不断变化的业务需求。《Apache ShardingSphere 定义指南》旨在帮助读者掌握ShardingSphere的各项功能及其设计原理,并能在实际项目中成功应用,提高数据库在分布式处理能力和云环境下的适应性。 通过阅读本书,读者不仅能解决数据库扩展性问题,还能深入了解分布式数据库管理和运维技巧。
  • A Practical Guide to Randomized Matrices.pdf
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    本书《随机矩阵实用指南》为读者提供了关于随机矩阵理论与应用的全面介绍,涵盖了从基础概念到高级技术的内容。 矩阵运算如求逆、特征值分解及奇异值分解在现实世界的应用中极为常见。然而,在处理大规模数据集时,这些操作往往因耗时长且占用大量内存而变得难以实现。 《实用随机矩阵计算指南》一书为这一领域提供了宝贵的资源,深入浅出地介绍了随机矩阵技术及其如何提高大规模矩阵运算的效率。书中不仅涵盖了理论知识还提供了一系列MATLAB代码示例以帮助读者更好地理解和应用这些技术。 该书首先从基础开始讲解,包括了诸如矩阵符号、常见分解方法以及伪逆和正交投影等重要概念。这些都是理解后续内容的关键,因为它们构成了现代矩阵运算的基础,并且对于大规模数据处理中的特征提取及问题简化至关重要。 随着基础知识的建立,书中进一步探讨了随机矩阵技术的核心——矩阵概化。通过一系列随机投影(例如高斯投影、子采样随机哈达玛变换和计数描记法)以及列选择策略(如均匀抽样、权值抽样等),该方法能够在保持关键属性的同时显著降低数据维度,从而减少计算负担。 此外,《实用随机矩阵计算指南》还详细讨论了回归分析在大规模矩阵运算中的应用。书中不仅介绍了标准解法和不精确解法,并深入解释了后者背后的理论基础。通过引入随机性,这些高效的方法可以在保证精度的情况下大幅降低成本,特别适用于处理大数据集。 该书的一大亮点在于其提供的MATLAB代码示例,这使得读者能够直观地理解概念并将其应用于实际问题中。本书是一本对研究者和工程师都非常有用的参考书籍,不仅提供了有效的解决方案来应对大规模矩阵运算中的时间和内存挑战,还通过实例展示了如何将这些方法付诸实践。 总结来说,《实用随机矩阵计算指南》为数据科学及工程领域内的研究人员提供了一套理论与实践相结合的工具,助力高效处理大数据问题。
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