SQL Performance Tuning

Road Traffic Modelling and Management: Using Statistical Monitoring and Deep Learning provides a framework for understanding and enhancing road traffic monitoring and management. It examines both the commonly used traffic analysis methodologies as well the emerging ones that use deep learning methods. The book also shows how to understand statistical models and machine learning algorithms, and how to apply them to traffic modelling, estimation, forecasting and traffic congestion monitoring. Providing both a theoretical framework along with practical technical solutions, Road Traffic Modelling and Management: Using Statistical Monitoring and Deep Learning is for researchers and practitioners who want to improve the performance of intelligent transportation systems.

本書從道德黑客的角度出發，結合賞金漏洞實例，向讀者介紹應如何處理應用程序中的漏洞，如何尋找賞金漏洞和提交方案報告。主要內容包括什麼是漏洞和漏洞懸賞，如何在漏洞挖掘平臺上挖掘開放式重定向漏洞、HTTP參數污染漏洞、跨站請求偽造漏洞、HTML注入和內容欺騙漏洞、回車換行注入漏洞、跨站腳本漏洞、模板注入漏洞、SQL注入漏洞、服務端請求偽造漏洞、內存漏洞、子域接管漏洞、不安全的直接對象引用漏洞、OAuth漏洞、應用程序邏輯和配置漏洞等，並提交給平臺，進而對漏洞進行修復，以及如何獲得漏洞獎金、漏洞報告如何編寫等。

本書共9章，主要內容包括MySQL基礎，MySQL管理，SQL基本語法，數據查詢，視圖與事務，索引、約束與分區，存儲過程和觸發器，MySQL函數，圖形化管理工具Navicat。重點介紹MySQL的安裝與配置、數據表的操作、存儲過程和觸發器，以及Navicat的使用。本書注重實戰操作，幫助讀者通過實例講解循序漸進地掌握MySQL中的各項技術。本書具有的特點為：內容全面：通過具體實例，由淺入深地介紹MySQL數據庫開發技術；在介紹案例的過程中，每一個操作均有對應步驟和執行過程。使讀者在學習時能夠直觀、清晰地看到操作的過程以及效果，便於讀者更快地理解和掌握。本書可作為MySQL數據庫初學者的入門教程，也可作為MySQL數據庫開發人員學習手冊，還能作為高等職業院校相關專業師生1+X證書培訓用書。

本書講解的SSM框架是以企業需求為設計導向，以任務驅動為講解方式，以實戰項目來提升技術。在互聯網應用開發領域中主要涉及到前端開發、業務處理和數據持久化，而SSM框架是這個領域最佳實踐。本書主要講解了Spring模塊、SpringMVC模塊和Mybatis模塊，還介紹了SpringBoot模塊。Spring模塊重點講解了控制反轉、依賴注入、面向切面編程、Spring持久化技術、Spring測試，以及從XML配置到注解配置到Java配置的逐步優化。Mybatis模塊主要講解了Mybatis架構、對象關係映射、全域配置、輸入映射、輸出映射、Mapper接口開發、動態SQL語句，以及關聯查詢、緩存、逆向工程，還對Mybatis框架的配置進行了詳細講解。SpringMVC模塊講解了SpringMVC架構、相關的組件、Web請求流程，重點解析了前端控制器DispatcherServlet、處理器適配器HandlerAdapter、處理器映射器HandlerMapping、後端控制器Controller，以及SpringMVC開發中各種常用的注解，還講解了SpringMVC的攔截器和視圖解析器。還詳細講解了SSM框架的整合過程。SpringBoot模塊講解了微服務、SpringBoot啟動過程、SpringBoot自動配置、SpringBootJSP視圖、SpringBoot數據訪問。本書適合高校軟件工程專業、計算機科學與技術專業等相關工科專業的老師和學生，作為實習、實訓、實踐教學的參考材料。

本教材達夢數據庫管理系統V8(DM8),簡稱達夢數據庫,是新一代高性能數據庫產品,為了方便大家學習達夢數據庫,我們編寫了此書.1+X職業技能等級證書配套系列教材,數據庫管理系統介紹了數據庫運維、SQL語言、數據庫安全、數據庫容災、數據庫開發等內容.本書作為上述系列教材之一,分為4個任務,包括數據庫產品安裝服務、數據庫日常運維、數據庫監控與性能優化、數據庫備份容災.本書內容實用、示例豐富、語言通俗、格式規範,可作為高等學校數據庫管理系統課程的教材,也可作為數據庫管理系統中級考試備考人員的參考書.

教材，在信息化社會，充分有效地管理和利用各類信息資源，是進行科學研究和決策管理的前提條件。數據庫技術是管理信息系統、辦公自動化系統、決策支持系統等各類信息系統的核心部分，是進行科學研究和決策管理的重要技術手段。本書主要包括達夢數據庫概述、安裝與卸載、表空間管理、對象管理、備份與還原、作業管理、安全管理等內容。對數據庫的各項管理工作，本書中都列舉了詳細的例子，既介紹了SQL命令方式的管理方法，又介紹了可視化圖形界面的管理方法，本書可作為開展數據庫管理專業1+X證書制度試點院校的教材，主要面向應用型本科院校，高職高專學校。

戰略新興產業全球創新網絡是各界關注的焦點。本書以3D打印產業為例，構建了創新網絡特徵―網絡影響因素―網絡對績效影響(Characteristic-Influencing Factor-Performance,CIP)分析框架。採用專利計量和社會網絡分析法對3D打印產業全球創新網絡特徵進行分析，運用結構方程模型對3D打印產業全球創新網絡影響因素進行分析，利用面板數據回歸模型和基於DEA的Malmquist指數模型對3D打印產業全球創新網絡對產業績效和企業績效的影響進行分析，為我國制定3D打印產業全球創新戰略與政策提供支持。

本書是計算機相關專業的項目驅動型教材, 以面向項目、面向工作過程的順序安排內容。多年的項目教學實踐探索出了“項目導向、任務驅動、工作過程為線索”的項目教學模式。本書將數據庫知識點與教學行為、學習行為緊密地聯繫在以培養學生職業能力為中心的任務上。SQL Server是一種典型的關係型數據庫管理系統, 是目前受用戶歡迎的數據庫應用系統開發平臺。全書共分為10個子項目, 書中以某系統數據庫設計的過程為主線, 從需求分析到數據庫設計, 再從表設計到數據操作, 再到數據庫優化設計及整個系統的實現, 從易到難、從局部到整體逐步展開。

This book provides a comprehensive and detailed description of the various mechanisms of the CCS-EOR process. Whereas previous texts have primarily focused on carbon capture and storage (CCS) and enhanced oil recovery (EOR) separately, this book provides a general overview of both technologies when used together. Coupled CCS-EOR technology has become increasingly important, as it overcomes the respective shortcomings of the two technologies.The book presents an integrated numerical model including the hysteresis effect, solubility trapping, miscibility, and formation damage by asphaltene deposition. The experimental and model-based evaluation of fluid properties is also discussed. The book concludes by discussing the latest research into CO2 storage coupled with EOR, most notably performance control by including additives in CO2 injection, and CO2 injection into shale reservoirs.Ideally suited for graduate students and researchers in the fields of carbon capture, utilisation, and stora