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我刚学编程没有多久,发现在数据库很重要,但不知道怎样一个用一个系统方法去学习?请各们前辈能给我以指点。非常感谢!!!
rocandroc
2003-09-11 02:34:36
我总结的:
离散数学(用什么教材好呢?)->数据结构(用什么教材?)->数据库(用什么教材)
之后再怎样深入或是应用呢?
谢谢各位。
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我刚学编程没有多久,发现在数据库很重要,但不知道怎样一个用一个系统方法去学习?请各们前辈能给我以指点。非常感谢!!!
我总结的: 离散数学(用什么教材好呢?)->数据结构(用什么教材?)->数据库(用什么教材) 之后再怎样深入或是应用呢? 谢谢各位。
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shaken
2003-09-11
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我是工作之后才慢慢开始学数据库方面的东西的,之前只学过一些数据库原理,也是没有吃透的那种,现在工作当中慢慢靠需要来开发学习。学得也很快。不过,最要紧的就是一定每个部分都要认真学基础部分。数据库很多东西都是靠理论来支撑的。至于管理方面,看看sql的在线帮助,逛逛论坛就很好了
aierong
2003-09-11
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慢慢来
killxtt
2003-09-11
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我觉得还是应该多练习,书还是要看的,要选一两本精华的,论坛上好人虽然很多但是有时候难免回答的会不得要领。而且应该把书的内容吃透,不要走马观花,可惜自己就没有耐心看书:P
plake
2003-09-11
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good
aierong
2003-09-11
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1.
<<Microsoft SQL Server 2000技术内幕>>
2.
看联机帮助
3.
来论坛
aierong
2003-09-11
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学习数据库要记得多看,看练习
记得多写SQL语句
有困难记得来找高人
rocandroc
2003-09-11
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再次感谢楼上的各位
fzx
2003-09-11
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关注这个话题。我跟搂住差不多。我在学校时候学的数据库概论,工作一直没有用到DB,所以有些生疏了。现在想捡起来,请各位给个指导性的建议。
aierong
2003-09-11
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多来论坛
有什么问题就问,不管是技术性的还是非技术性的,都有人帮忙你的
技术上可以问我偶像大力哥,要是他也解决不了,那么老比尔就应该把数据库升级啦
非技术问题,可以去非技术版说,无论是爱情,工作,生活问题都有好心人帮忙解决的
我来论坛后,就不看书啦
lxf31
2003-09-11
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具体的话,学一本叫《数据库原理》的书,然后尝试去掌握一种数据库工具,比如SQL SERVER ;ORACLE;什么的,在实践中进步,(别人给我的建议,呵呵)
rocandroc
2003-09-11
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谢谢楼上的两位
请各位能说的具体一点吗?
aierong
2003-09-11
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多来论坛
lxf31
2003-09-11
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一起学习,不过感觉应该有一定基础再学数据库,否则有点迷茫。
还有我感觉应该做点东西,不过理论更重要在开始的时候。
偶也是接触数据库几个月的感觉。至于教材,我没想法,可能是我学的教材就没吃透
呵呵
【遥感影像分析】多光谱特征与纹理参数在地表覆盖分类中的应用研究
内容概要:该文档列出了
一个
包含156个编号特征的数据集,主要涵盖遥感影像分析中的各类地表特征变量,包括地形特征(如高程、坡度、坡向)、光学纹理特征(如HH、HV)、光照与植被指数(如NDVI、EVI、SAVI)、水分指数(如NDWI、MNDWI)、短波红外波段(SWIR1、SWIR2)以及多个光谱波段的统计纹理参数(如asm、contrast、entropy等)。此外还包括Landsat等卫星影像常用的QA质量评估波段和冠层反射率指标(如TCD、TCA),反映了对地观测数据处理中的多维度特征体系。; 适合人群:从事遥感、地理信息
系统
(GIS)、生态环境监测或土地利用研究的科研人员及数据分析师;具备一定遥感基础知识的技术人员;遥感相关专业研究生及以上学历者; 使用场景及目标:①用于遥感图像分类、土地覆盖识别与变化检测;②构建地表参数反演模型,如植被覆盖度、土壤湿度等;③进行机器
学习
特征工程时选择有效输入变量;④支持环境监测、农业估产、城市扩展分析等应用领域; 阅读建议:建议结合具体遥感项目需求理解各特征物理意义,注意区分不同波段与指数的应用背景,可配合遥感软件平台(如Google Earth Engine、ENVI)进行实际数据验证与可视化分析。
1035141145_wantonly-drag-open_24752_1768802769898.zip
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【软件设计师考试】2014年真题解析与八大核心模块
学习
指南:基于上午题、下午案例及全科真题的知识体系构建与备考策略研究
内容概要:本文是对《2014年软件设计师真题及
学习
参考详细报告》的全面分析与总结,
系统
梳理了软件设计师考试的八大核心知识模块,包括计算机组成原理、软件工程、
数据库
系统
、数据结构与算法、计算机网络、操作
系统
、程序设计语言编译和面向对象技术。报告基于三份真题资料(上午题、下午题、全科题),提炼出考试的知识体系、题型特点、难度水平及详细解析
方法
,强调理论与实践结合,帮助考生构建完整知识框架并掌握应试策略。; 适合人群:准备参加软件设计师考试,具备一定计算机基础知识和软件开发背景,处于
系统
复习或备考冲刺阶段的考生。; 使用场景及目标:①
系统
掌握软件设计师考试的核心知识点与出题规律;②通过真题解析查漏补缺,提升单选题与案例分析题的解题能力;③制定分阶段备考计划,强化薄弱环节,提升综合应试能力。; 阅读建议:建议按照“基础—强化—冲刺—实战”四阶段策略使用三份真题资料,结合解析深入理解知识点关联与解题逻辑,注重错题复盘与知识体系构建,同时辅以实际
编程
与设计练习,增强知识应用能力。
基于ESP32微控制器平台结合Arduino开发框架并集成FreeRTOS实时操作
系统
实现的高精度网络时间同步与多时区支持的可
编程
智能时钟显示
系统
演示项目_ESP32微控制器_Ar.zip
基于ESP32微控制器平台结合Arduino开发框架并集成FreeRTOS实时操作
系统
实现的高精度网络时间同步与多时区支持的可
编程
智能时钟显示
系统
演示项目_ESP32微控制器_Ar.zip
微电网创新点基于非支配排序的蜣螂优化算法NSDBO求解微电网多目标优化调度研究(Matlab代码实现)
【微电网】【创新点】基于非支配排序的蜣螂优化算法NSDBO求解微电网多目标优化调度研究(Matlab代码实现)内容概要:本文研究了基于非支配排序的蜣螂优化算法(NSDBO)在微电网多目标优化调度中的应用,并提供了Matlab代码实现。该
方法
结合智能优化算法与电力
系统
调度需求,针对微电网运行中的多重目标(如经济性、环保性、稳定性等)进行协同优化,有效提升了调度方案的综合性能。文中详细阐述了NSDBO算法的设计原理、非支配排序机制及其在求解多目标问题上的优势,并通过仿真实验验证了其相较于传统算法在收敛性和多样性方面的优越表现。; 适合人群:具备一定电力
系统
基础知识和Matlab
编程
能力的研究生、科研人员及从事微电网优化、智能优化算法研究的相关工程技术人员。; 使用场景及目标:①用于解决微电网中多目标、多约束的优化调度问题,如成本最小化与碳排放最低的平衡;②为智能优化算法在能源
系统
中的应用提供可复现的技术路径和代码参考,支持学术研究与实际项目开发; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解算法实现细节,重点关注非支配排序与蜣螂行为模拟的融合机制,同时可尝试将其迁移至其他多目标优化问题中进行拓展研究。
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