随着多核处理器的酱及，使用并发成为构建高性能应用程序的关键。Java5以及6在开发并发程序中取得了显著的进步，提高了Java虚拟机的性能以及并发类的可伸缩性，并加入了丰富的新并发构建块。在本书中，这些便利工具的创造者不仅解释了它们究竟如何工作、如何使用，还阐释了创造它们的原因，及其背后的设计模式。本书既能够成为读者的理论支持，又可以作为构建可靠的、可伸缩的、可维护的并发程序的技术支持。本书并不仅仅提供并发API的清单及其机制，还提供了设计原则、模式和思想模型，使我们能够更好地构建正确的、性能良好的并发程序。本书适合于具有一定Java编程经验的程序员、希望了解JavaSE5以及6在线程技术上的改进和新特性的程序员，以及Java和并发编程的爱好者

1 数据管理技术的发展 1.1.1人工管理 1.1.2 文件系统 1.1.3数据库 1.1.4 XML技术 2 数据描述 1.2.1概念设计中的数据描述 1.2.2 逻辑设计中的数据描述 1.2.3物理设计中的数据描述 1.2.4数据联系的描述 3 数据模型 1.3.1 数据抽象的过程 1.3.2 概念模型 1.3.3 逻辑模型 1.3.4 外部模型 1.3.5 内部模型 1.3.6 数据库系统的体系结构 1.3.7 数据独立性 1.4.1 数据库管理系统 1.4.2 数据库系统 4 数据库管理系统和数据库系统 DB、DBMS和DBS的概念 4 计算机基础教研室 5 关系模型 1.5.1 基本术语 1.5.2 关系的定义和性质 1.5.3 关系模型的3类完整性规则 6 关系数据库的规范设计 7 数据库设计过程

 介绍 IPv6 的编址机制以及这一版所使用的几种表示地址的不同记法。  解释 IPv6 中使用的三类编址类型：单播、任播和多播。  说明 IPv6 的地址空间，以及它是如何被划分为若干个地址块的。  讨论地址空间中的一些被保留的地址块以及它们的应用。  定义全球单播地址块以及它如何被应用于单播通信。  讨论在 IPv6 布署全球单播地址块时，如何应用了分为三级的分级编址技术。  讨论 IPv6 地址的自动配置和重新编号问题

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机器学习是计算机科学的重要分支领域，本书作为该领域的入门教材，在内容上尽可能涵盖机器学习基础知识的各方面.全书共16章，大致分为3个部分：第1部分（第1~3章）介绍机器学习的基础知识：第2部分（第4~10章）讨论一些经典而常用的机器学习方法（决策树、神经网络、支持向量机、贝叶斯分类器、集成学习、聚类、降维与度量学习)：第3部分（第11~16章）为进阶知识，内容涉及特征选择与稀疏学习、计算学习理论、半监督学习、概率图模型、规则学习以及强化学习等每章都附有习题并介绍了相关阅读材料，以便有兴趣的读者进一步钻研探索