1 导言 2 基本原理与概念 2.1 基本原理 2.2 对象的产生，排列及删除 2.3 在线帮助 3 R的数据操作 3.1 对象 3.2 在文件中读写数据 3.3 存储数据 3.4 生成数据 3.4.1 规则序列 3.4.2 随机序列 3.5 使用对象 3.5.1 创建对象 3.5.2 对象的类型转换 3.5.3 运算符 3.5.4 访问一个对象的数值：下标系统 3.5.5 访问对象的名称 3.5.6 数据编辑器 3.5.7 数学运算和一些简单的函数 3.5.8 矩阵计算 4 R绘图 4.1 管理绘图 4.1.1 打开多个绘图设备 4.1.2 图形的分割 4.2 绘图函数 4.3 低级绘图命令 4.4 绘图参数 4.5 一个实例 4.6 grid 和lattice 包 5 R的统计分析 5.1 关于方差分析的一个简单例子 5.2 公式 5.3 泛型函数 5.4 包 6 R编程实践 6.1 循环和向量化 6.2 用R写程序 6.3 编写你自己的函数 7 R 相关的文献

2.1数据的计量尺度 2.2统计数据的来源 2.3统计数据的质量 2.4统计数据的整理 2.5分布集中趋势的测度 2.6分布离散程度的测度 2.7分布偏态与峰度的测度 2.8茎叶图与箱线图 2.9统计表与统计图

• 5.1 NoSQL简介 • 5.2 NoSQL兴起的原因 • 5.3 NoSQL与关系数据库的比较 • 5.4 NoSQL的四大类型 • 5.5 NoSQL的三大基石 • 5.6 从NoSQL到NewSQL数据库 • 5.7 文档数据库MongoDB

2.1 数据的计量尺度 2.2 统计数据的来源 2.3 统计数据的质量 2.4 统计数据的整理 2.5 分布集中趋势的测度 2.6 分布离散程度的测度 2.7 分布偏态与峰度的测度

4.1 数据采集及数据采集系统 4.2 信号获取与信号调理技术 4.3 采样保持与A/D转换技术 4.4 数据存储与数据传输技术 4.5 PCI总线及其接口技术 4.6 多通道的组建方案 4.7 多功能数据采集卡典型实例分析

◼ 7.1 系统目录 ◼ 7.2 事务 ◼ 7.3 数据库的恢复 ◼ 7.4 数据库的并发控制 ◼ 7.5 并发事务的可串行化和可恢复性 ◼ 7.6 数据库的完整性 ◼ 7.7 数据库的安全性 ◼ 小结

• 9.1 安全审计 • 9.1.1 安全审计概念 • 9.1.2 审计系统的结构 • 9.1.3 审计的数据来源 • 9.2 数字取证 • 9.2.1 数字取证概述 • 9.2.2 电子证据的特点和取证基本原则 • 9.2.3 数字取证的过程 • 9.3 数字取证关键技术和工具 • 9.3.1 证据信息类别 • 9.3.2 来自文件的数据 • 9.3.3 来自操作系统的数据 • 9.3.4 来自网络的数据 • 9.3.5 来自应用软件的数据

◼ 7.1 系统目录 ◼ 7.2 事务 ◼ 7.3 数据库的恢复 ◼ 7.4 数据库的并发控制 ◼ 7.5 并发事务的可串行化和可恢复性 ◼ 7.6 数据库的完整性 ◼ 7.7 数据库的安全性 ◼ 小结

8.1 流计算概述 • 8.1.1 静态数据和流数据 • 8.1.2 批量计算和实时计算 • 8.1.3 流计算概念 • 8.1.4 流计算与Hadoop • 8.1.5 流计算框架 8.2 流计算处理流程 • 8.2.1 概述 • 8.2.2 数据实时采集 • 8.2.3 数据实时计算 • 8.2.4 实时查询服务 8.3 流计算应用 8.4 流计算开源框架 – Storm • 8.4.1 Storm简介 • 8.4.2 Storm的特点 • 8.4.3 Storm设计思想 • 8.4.4 Storm框架设计 8.5 Spark Streaming 8.5.1 Spark Streaming设计 8.5.2 Spark Streaming与Storm的对比 8.6 Samza 8.6.1 基本概念 8.6.2 系统架构 8.7 Storm、Spark Streaming和Samza的应用场景 8.8 Storm编程实践 8.8.1 编写Storm程序 8.8.2 安装Storm的基本过程 8.8.3 运行Storm程序

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