2018年杭州电子科技大学《数据库系统原理（甲）》期末考试试卷

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composer安装文件，版本号1.7.3，下载后可以运行命令：composerself-update更新到最新版本，目前(2018-11-28)已经是最新版本，下载之后，双击安装，

数据是从数据库导出到excel文件，包含级联结构，包含乡镇一级数据，记录总数47497，部分数据如下230205001新兴街道23020541230205002新建街道23020541230205005林机街道23020541230205006道北街道23020541230205100水师营满族镇23020541230205102三间房镇23020541230206001红岸街道23020641230206003沿江街道23020641230206004电力街道23020641230206005幸福街道23020641230206006红宝石街道23020641230206007北兴街道23020641230206008铁北街道23020641230206200长青乡23020641230206202杜尔门沁达翰尔族乡23020641230207001东安街道23020741230207002富强街道23020741230207003跃进街道23020741230207004繁荣街道23020741230207198碾子山区直辖地域23020741230208001梅里斯街道23020841230208101雅尔塞镇23020841230208102卧牛吐镇23020841230208103达呼店镇23020841

DataAnalyticswithSparkUsingPython(Addison-WesleyData&AnalyticsSeries)By作者:JeffreyAvenISBN-10书号:013484601XISBN-13书号:9780134846019Edition版本:1出版日期:2018-06-16pages页数:851SolveDataAnalyticsProblemswithSpark,PySpark,andRelatedOpenSourceToolsSparkisattheheartoftoday’sBigDatarevolution,helpingdataprofessionalssuperchargeefficiencyandperformanceinawiderangeofdataprocessingandanalyticstasks.Inthisguide,BigDataexpertJeffreyAvencoversallyouneedtoknowtoleverageSpark,togetherwithitsextensions,subprojects,andwiderecosystem.Avencombinesalanguage-agnosticintroductiontofoundationalSparkconceptswithextensiveprogrammingexamplesutilizingthepopularandintuitivePySparkdevelopmentenvironment.Thisguide’sfocusonPythonmakesitwidelyaccessibletolargeaudiencesofdataprofessionals,analysts,anddevelopers—eventhosewithlittleHadooporSparkexperience.Aven’sbroadcoveragerangesfrombasictoadvancedSparkprogramming,andSparkSQLtomachinelearning.You’lllearnhowtoefficientlymanageallformsofdatawithSpark:streaming,structured,semi-structured,andunstructured.Throughout,concisetopicoverviewsquicklygetyouuptospeed,andextensivehands-onexercisesprepareyoutosolverealproblems.Coverageincludes:UnderstandSpark’sevolvingroleintheBigDataandHadoopecosystemsCreateSparkclustersusingvariousdeploymentmodesControlandoptimizetheoperationofSparkclustersandapplicationsMasterSparkCoreRDDAPIprogrammingtechniquesExtend,accelerate,andoptimizeSparkroutineswithadvancedAPIplatformconstructs,includingsharedvariables,RDDstorage,andpartitioningEfficientlyintegrateSparkwithbothSQLandnonrelationaldatastoresPerformstreamprocessingandmessagingwithSparkStreamingandApacheKafkaImplementpredictivemodelingwithSparkRandSparkMLlibI:SparkFoundations1IntroducingBigData,Hadoop,an

烟台大学数学学院2018年数模国赛国家二等奖论文，题目：高温作业专用服装设计

南京师范大学2018考研真题包括数据结构和数据库系统两门，从网上买的自己截图制作出PDF方便打印。

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在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。