这个PDF文件是我花钱买来的，现在为了挣积分，拿出来与大家分享！！ 本书深入浅出地介绍了目前世界上最受欢迎的数据库管理系统之一——SQL Server。全书共分三个部分：第一部分阐释了数据库的基本概念，讲解了数据库建模语言；第二部分展示了从概念建模到在SQL Server 2008上真正实现数据库的过程；第三部分深入探讨了SQL Server若干方面的技术细节，如数据保护、索引、并发访问等。通过将理论融入数据库实践，清晰地讲解了关系型数据库的设计原则，完整地展示了如何进行良好的关系型数据库设计，深入揭示了SQL Server 2008的技术细节。 　　本书浓缩了作者作为SQL Server数据库架构师多年来丰富的实践经验，适合各类数据库开发和管理人员学习参考 目录 第1章　数据库概念简介 　1.1　数据库设计阶段 　　1.1.1　概念阶段 　　1.1.2　逻辑阶段 　　1.1.3　实现阶段 　　1.1.4　物理阶段 　1.2　关系数据结构 　　1.2.1　数据库和模式 　　1.2.2　表、行和列 　　1.2.3　信息原则 　　1.2.4　域 　　1.2.5　元数据 　　1.2.6　键 　　1.2.7　未显式赋值的项（NULL） 　1.3　实体之间的关系 　　1.3.1　二元关系 　　1.3.2　非二元关系 　1.4　数据访问语言（SQL） 　1.5　理解依赖性 　　1.5.1　函数依赖性 　　1.5.2　判定 　1.6　总结 第2章　数据建模语言 　2.1　数据建模介绍 　2.2　实体 　2.3　属性 　　2.3.1　主键 　　2.3.2　替代键 　　2.3.3　外键 　　2.3.4　域 　　2.3.5　命名 　2.4　关系 　　2.4.1　识别性关系 　　2.4.2　非识别性关系 　　2.4.3　角色名字 　　2.4.4　关系基数 　　2.4.5　动词短语（关系名字） 　2.5　描述信息 　2.6　其他建模方法 　　2.6.1　信息工程 　　2.6.2　Chen ERD 　　2.6.3　Visio 　　2.6.4　Management Studio数据库关系图 　2.7　最佳实践 　2.8　总结 第3章　概念阶段数据建模 　3.1　理解需求 　3.2　文档化过程 　3.3　需求收集 　　3.3.1　客户访谈 　　3.3.2　要回答的问题 　　3.3.3　现存的系统和原型 　　3.3.4　其他类型的文档 　3.4　识别对象和过程 　　3.4.1　识别实体 　　3.4.2　实体间关系 　　3.4.3　识别属性和域 　3.5　识别业务规则和业务过程 　　3.5.1　识别业务规则 　　3.5.2　识别基础业务过程 　3.6　完成概念模型 　　3.6.1　识别明显的、额外的数据需求 　　3.6.2　和客户一起评审 　　3.6.3　重复以上步骤直到客户同意你的模型 　3.7　最佳实践 　3.8　总结 第4章　规范化过程 　4.1　为什么要规范化 　　4.1.1　消灭重复数据 　　4.1.2　避免编写不必要的代码 　　4.1.3　给表瘦身 　　4.1.4　最大化聚集索引的使用 　　4.1.5　降低每张表中索引的数量 　4.2　规范化应该走多远 　4.3　规范化过程 　4.4　实体和属性的形式：第一范式 　　4.4.1　所有属性必须是原子的 　　4.4.2　实体的所有实例必须包含相同数量的值 　　4.4.3　实体中出现的所有实体类型都必须不同 　　4.4.4　第一范式所避免的不规则编程 　　4.4.5　当前设计不符合第一范式的线索 　4.5　属性间的关系 　　4.5.1　第二范式 　　4.5.2　第三范式 　　4.5.3　Boyce-Codd范式 　4.6　实体中的多值依赖 　　4.6.1　第四范式 　　4.6.2　第五范式 　4.7　非规范化 　4.8　最佳实践 　4.9　总结 　4.10　额外的例子 　4.11　本书迄今为止所讲述的故事 第5章　实现基础的表结构 　5.1　评审逻辑设计 　5.2　变换设计 　　5.2.1　选择名字 　　5.2.2　处理子类型 　　5.2.3　决定树的实现方式 　　5.2.4　选择键的实现方式 　　5.2.5　决定域的实现方式 　　5.2.6　设置模式 　　5.2.7　评审“最终的”实现模型 　5.3　实现设计 　　5.3.1　创建基本表结构 　　5.3.2　添加唯一性约束 　　5.3.3　构建默认约束 　　5.3.4　添加关系（外键） 　　5.3.5　处理排序规则和排序 　　5.3.6　计算列 　　5.3.7　实现用户定义的数据类型 　　5.3.8　文档化你的数据库 　　5.3.9　处理依赖信息 　5.4　最佳实践 　5.5　总结 第6章　保护数据的完整性 　6.1　最佳实践 　6.2　自动数据保护 　　6.2.1　声明性数据保护 　　6.2.2　基本语法 　　6.2.3　基于简单表达式的CHECK约束 　　6.2.4　基于函数的CHECK约束 　　6.2.5　约束引起的错误 　　6.2.6　DML触发器 　　6.2.7　处理来自触发器和约束的错误 　6.3　手动数据保护 　6.4　更多最佳实践 　6.5　总结 第7章　模式与查询技术 　7.1　预计算值 　　7.1.1　序列表 　　7.1.2　日期计算 　7.2　二进制大型对象（BLOB） 　7.3　存储用户自定义数据 　　7.3.1　一长串通用列 　　7.3.2　实体-属性-值（EAV） 　　7.3.3　往表中增加列 　7.4　通用实现对象 　7.5　反模式 　　7.5.1　多用途键域 　　7.5.2　通用键引用 　　7.5.3　对非结构化数据的过度使用 　7.6　总结 　7.7　回顾与展望 第8章　数据访问安全 　8.1　安全主体与安全对象 　8.2　数据库安全概述 　　8.2.1　模拟 　　8.2.2　权限 　　8.2.3　控制对象访问 　　8.2.4　角色 　　8.2.5　模式 　8.3　通过T-SQL编程对象控制对象访问 　　8.3.1　存储过程和标量函数 　　8.3.2　对象内模拟 　　8.3.3　跨数据库边界 　　8.3.4　不同的服务器（分布式查询） 　8.4　视图与表值函数 　　8.4.1　一般用法 　　8.4.2　使用视图实现可配置的行级安全 　8.5　数据混淆 　8.6　监视与审核 　　8.6.1　服务器与数据库审核 　　8.6.2　使用DML触发器查看表的变更历史 　　8.6.3　DDL触发器 　　8.6.4　分析器日志 　8.7　最佳实践 　8.8　总结 第9章　表结构与索引 　9.1　数据库物理结构 　　9.1.1　文件与文件组 　　9.1.2　分区与页 　　9.1.3　页中的数据 　　9.1.4　分区 　9.2　索引概览 　9.3　基本索引结构 　9.4　索引类型 　　9.4.1　聚集索引 　　9.4.2　非聚集索引 　　9.4.3　聚集表上的非聚集索引 　9.5　索引创建的基本方法 　9.6　基本的索引使用模式 　　9.6.1　使用聚集索引 　　9.6.2　使用非聚集索引 　　9.6.3　使用唯一索引 　9.7　高级的索引使用案例 　　9.7.1　外键索引 　　9.7.2　索引视图 　9.8　最佳实践 　9.9　总结 第10章　并发编程 　10.1　什么是并发 　10.2　查询优化的基础知识 　10.3　操作系统与硬件因素 　10.4　事务 　　10.4.1　事务语法 　　10.4.2　已编译的SQL Server代码 　10.5　SQL Server并发控制 　　10.5.1　锁 　　10.5.2　隔离级别 　10.6　完整性与并发性编程 　　10.6.1　悲观锁定 　　10.6.2　实现单线程代码块 　　10.6.3　乐观锁定 　　10.6.4　基于行的锁定 　　10.6.5　逻辑工作单元 　10.7　最佳实践 　10.8　总结 第11章　数据访问策略 　11.1　即席SQL 　　11.1.1　优点 　　11.1.2　缺陷 　11.2　存储过程 　　11.2.1　封装性 　　11.2.2　动态存储过程 　　11.2.3　安全性 　　11.2.4　性能 　　11.2.5　缺陷 　　11.2.6　观点 　11.3　T-SQL与CLR（公共语言运行时） 　　11.3.1　选择T-SQL的准则 　　11.3.2　选择.NET的准则 　　11.3.3　CLR对象类型 　11.4　最佳实践 　11.5　总结 附录A　Codd的RDBMS十二法则 附录B　标量数据类型参考

泊且用公司是最早也是最大的FPGA生产商，其芯片设计技 术、开发软件和相关解决方案在业界属于顶级水平，拥有广泛 的客户醉. 本书主要讲述了Xilinx F阳A的开发知识，包括FPGA 基础知识、VerilogHDL语吉基础、基于Xilinx芯片的HDL语言高 级进阶、ISE开发环境使用指南、FPGA配置电路及软件操作、 在线逻辑分析仪Chi pScope的使用、基于FPGA的数字倍号处理 技术、基于System Generator的DSPW;统开发技术、基于F问A的 可编程嵌入式开发技术、基于FPGA的高速敬据连接技术以及时 序分析原理和时序分析器的使用等11 章内容，桶盖了FPGA开发 的主要方面。期望本书能够提高读者的工程开发能力.

用奇异谱法分析了抑郁症患者16导EEG信号的多重分形特征。讨论了多重分形分析方法在抑郁症患者临床诊断中的应用。发现抑郁症患者EEG信号的多重分形强度在Fpl、Fp2、F3、F4、c3和F7等信导较正常人有显著增加。该特性在抑郁症物理测量临床诊断中具有潜在价值。

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为了解决神经网络算法预测海量金融时间序列数据会出现训练速度慢，内存开销大等问题，提出一种基于最小二乘支持向量机的复杂金融数据时间序列预测方法。该方法将传统的支持向量机中的不等式约束改为等式约束，且将误差平方和的损失函数作为训练集的经验函数，这样把二次规划问题转化为求解线性方程组问题，提高求解问题的速度和收敛精度。实验中以证券指数为实验数据，对大批量金融数据进行了时间序列预测，相比于神经网络预测方法，该方法在大批量金融数据时间序列预测的训练时间、训练次数和预测误差上都有了明显提高，对复杂金融时间序列具有较好

为了弥补基于集中式处理的分布式数据挖掘方法的不足，有效地实施分布式数据挖掘（DDM）任务，需要一种能从分布式数据源中获取多样化代表性取样集的技术。提出了一种新的适用于分布式数据挖掘环境的数据取样算法（OptiSim-DDM方法），算法核心是基于最优K相异性进行数据选择，采用移动Agent技术和扩展的最优K相异性数据多样化代表性子集选择方法，能在各分布式数据场地中轮转选择出全局数据集的多样化代表性取样集。该方法通过降低所挖掘的数据集的数据规模来降低数据挖掘算法的时空复杂度，降低网络通讯代价，提高数据挖掘的执

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伴随企业产品的生产，一些有害副产品也随之被生产出来，传统的DEA效率评价模型和研究文献均没有考虑这些副产品，因此评价结果并不能正确地衡量企业的技术效率水平；文章比较了非期望产出处理的相关DEA模型的优缺点，引入了一个非径向和非角度的SBM模型处理非期望产出问题，并对43家企业进行了环境效率的实证分析。

本文主要以评价NBA赛程安排的利弊及找出其安排方法为研究对象，在研究过程中建立了评价模型和非线性0-1规划模型，利用了lingo编程求解。