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SQL Server 2000深入浅出:九章全面培训教程

5星 · 超过95%的资源 | 下载需积分: 3 | 4.77MB | 更新于2025-07-08 | 12 浏览量 | 15 下载量 举报 收藏
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《SQL Server 2000简明培训教程》是一本针对SQL Server 2000数据库系统的入门级教材。本书详细介绍了SQL Server 2000的基础知识和管理技术,适合数据库管理员、开发人员以及对此感兴趣的读者。在接下来的内容中,我将对这本教材涵盖的关键知识点进行详细介绍。 首先,第1章“SQL Server关系数据库简介”会为读者介绍关系数据库的基础概念。关系数据库是一种以表格形式存储数据的数据库系统,它使用关系代数作为数据操作语言。本章会涉及SQL Server 2000的基本架构、组成模块以及它在企业级应用中的重要性。 第2章“Transact-SQL语言”是关于SQL Server中使用的SQL扩展语言。Transact-SQL(T-SQL)是Microsoft对ANSI SQL标准的实现,它支持数据库对象的创建、修改、删除和查询。在本章中,读者将学习到数据定义语言(DDL)、数据操纵语言(DML)、事务控制和存储过程等核心概念。 第3章“服务器管理”涉及到SQL Server 2000服务器的日常管理任务。这包括服务器的安装、配置、启动和关闭。读者还将了解到如何使用SQL Server企业管理器等工具来管理服务器级别的对象和配置。 第4章“数据库管理”深入探讨了数据库对象,如表、视图、索引和触发器。这部分内容还包括数据库的创建、备份、恢复、维护和性能优化等关键任务。 第5章“数据库对象的操作”着重讲述了如何通过T-SQL语言对数据库中的对象进行操作。本章涵盖了数据查询(SELECT语句)、数据插入(INSERT)、数据更新(UPDATE)和数据删除(DELETE)。 第6章“SQL Server权限管理”专门讲解了SQL Server的安全机制,包括认证(登录名、用户)和授权(角色、权限)。本章会介绍如何管理和维护数据库系统的访问控制,以确保数据的安全性和完整性。 第7章“SQL Server代理服务”涉及SQL Server Agent,这是一个用于计划和管理作业的组件,可以自动执行任务如备份、数据清理和其他数据库维护活动。本章将介绍如何设置作业、创建作业步骤和通知。 第8章“SQL Server数据复制”讨论了数据复制的概念和实现。SQL Server数据复制允许将数据从一个数据库实例复制到另一个实例,实现数据的同步、分发和集中管理。 第9章“SQL Server数据转换”主要介绍了数据转换服务(DTS)。DTS允许用户从各种不同的数据源导入、导出和转换数据,是一种灵活的数据迁移和转换工具。 这本教程的目标是让读者对SQL Server 2000有一个全面的认识,从基础的数据库概念到高级的管理技术,覆盖了成为一名合格的数据库管理员或开发者所需掌握的核心知识点。通过逐步深入的学习,读者可以建立起坚实的SQL Server 2000基础知识,并具备管理一个企业级SQL Server数据库环境的能力。

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资源下载链接为: https://pan.quark.cn/s/abbae039bf2a 在计算机视觉领域,实时目标跟踪是许多应用的核心任务,例如监控系统、自动驾驶汽车和无人机导航等。本文将重点介绍一种在2017年备受关注的高效目标跟踪算法——BACF(Boosted Adaptive Clustering Filter)。该算法因其卓越的实时性和高精度而脱颖而出,其核心代码是用MATLAB编写的。 BACF算法全称为Boosted Adaptive Clustering Filter,是基于卡尔曼滤波器改进的一种算法。传统卡尔曼滤波在处理复杂背景和目标形变时存在局限性,而BACF通过引入自适应聚类和Boosting策略,显著提升了对目标特征的捕获和跟踪能力。 自适应聚类是BACF算法的关键技术之一。它通过动态更新特征空间中的聚类中心,更准确地捕捉目标的外观变化,从而在光照变化、遮挡和目标形变等复杂情况下保持跟踪的稳定性。此外,BACF还采用了Boosting策略。Boosting是一种集成学习方法,通过组合多个弱分类器形成强分类器。在BACF中,Boosting用于优化目标检测性能,动态调整特征权重,强化对目标识别贡献大的特征,从而提高跟踪精度。BACF算法在设计时充分考虑了计算效率,能够在保持高精度的同时实现快速实时的目标跟踪,这对于需要快速响应的应用场景(如视频监控和自动驾驶)至关重要。 MATLAB作为一种强大的数学计算和数据分析工具,非常适合用于算法的原型开发和测试。BACF算法的MATLAB实现提供了清晰的代码结构,方便研究人员理解其工作原理并进行优化和扩展。通常,BACF的MATLAB源码包含以下部分:主函数(实现整个跟踪算法的核心代码)、特征提取模块(从视频帧中提取目标特征的子程序)、聚类算法(实现自适应聚类过程)、Boosting算法(包含特征权重更新的代
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内容概要:本书《Deep Reinforcement Learning with Guaranteed Performance》探讨了基于李雅普诺夫方法的深度强化学习及其在非线性系统最优控制中的应用。书中提出了一种近似最优自适应控制方法,结合泰勒展开、神经网络、估计器设计及滑模控制思想,解决了不同场景下的跟踪控制问题。该方法不仅保证了性能指标的渐近收敛,还确保了跟踪误差的渐近收敛至零。此外,书中还涉及了执行器饱和、冗余解析等问题,并提出了新的冗余解析方法,验证了所提方法的有效性和优越性。 适合人群:研究生及以上学历的研究人员,特别是从事自适应/最优控制、机器人学和动态神经网络领域的学术界和工业界研究人员。 使用场景及目标:①研究非线性系统的最优控制问题,特别是在存在输入约束和系统动力学的情况下;②解决带有参数不确定性的线性和非线性系统的跟踪控制问题;③探索基于李雅普诺夫方法的深度强化学习在非线性系统控制中的应用;④设计和验证针对冗余机械臂的新型冗余解析方法。 其他说明:本书分为七章,每章内容相对独立,便于读者理解。书中不仅提供了理论分析,还通过实际应用(如欠驱动船舶、冗余机械臂)验证了所提方法的有效性。此外,作者鼓励读者通过仿真和实验进一步验证书中提出的理论和技术。
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