SQL Server 2005存储引擎中文版下载

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SQL Server 2005微软官方权威参考书.   公球公认SQL Server 2005 经典著作..   数据库“铁人”、微软MVP胡百敬先生鼎力推荐   微软SQL Server 总部Principal Group 项目经理朱凌志鼎力推荐   本书详细介绍了数据引擎的基础运作,包含了数据库的设定与数据实际在硬盘的摆放、索引结构、事务与锁定等。除了解释设计理念与运作原理外,还辅之以测试验证的方式。数据库开发者和管理员可从中获得最优的方法、务实的建议和实例代码来帮助他们掌握创建和维护企业级关系数据库所需的复杂技术。该书获得资深专家关于创建和维护健壮数据库的高屋建瓴般的视野和入木三分的剖析,十分适合有一定数据库基础的读者学习。 内容简介 本书是Inside Microsoft SQL Server 2000的作者Kalen Delaney的又一经典著作,是Inside Microsoft SQL Server 2005系列四本著作中的一本。本书对SQL Server 2005存储引擎方面的知识进行了全面而详细的阐述,包括数据库文件、日志和恢复、表、索引及其管理、锁定和并发等内容。除了解释设计理念与运作原理外,书中还辅之以大量简短而有力的实例。您将跟随一位广受欢迎的作家同时也是SQL Server资深专家一起深入探索SQL Server存储引擎的技术内幕。   本书适合于专业数据库开发者、BI开发者、DBA和以SQL Server作为后台数据库的一般应用程序开发者。本书不仅适合SQL Server 2005的初级读者,也适合SQL Server 2005的中高级读者。读者可以从中获得最优的方法、务实的建议和实例代码来帮助他们掌握创建和维护企业级关系数据库所需的复杂技术。本书是所有SQL Server 2005用户的案头必备之书。 作者简介 Kalen Delaney,她还是微软出版社inside SQL Sever丛书的编辑。她从1987年开始便一直从事SQL Server相关的工作,1995年被评为MVP(微软最有价值专家》。她同时也是Solid Quality Learning的首席顾问和创始人。除此之外,她还是SQL Server Magazine的优秀编辑和专栏作家,她还写作了大量的SQL Server类书籍,包括著名的Inside Microsoft SQL Server2000。 目录 前言 致谢 引言 第1章 SQL Server 2005 的安装与升级  1.1 SQL Server 2005安装前提   SQL Server 2005 版本   软件要求   硬件要求  1.2 安装前决策   安全性和用户上下文   字符与排序规则   排序次序   安装SQL Server的多个实例   安装SQL Server命名实例  1.3 做好安装准备   SQL Server 2005升级向导  1.4 迁移还是升级   迁移   升级   升级后的操作  1.5 选择组件   SQL Server数据库服务(数据库引擎)   Analysis Services   Reporting Services   Notification Services   Integration Services   工作站组件、联机丛书及开发工具  1.6 小结 第2章 SQL Server 2005体系结构  2.1 SQL Server引擎组件   观测数据库引擎行为   协议   表格格式数据流(TDS)端点   关系引擎   存储引擎   SQLOS  2.2 内存   缓冲池和高速数据缓冲区   访问内存中的数据页   管理数据高速缓冲区中的页面   检查点   管理其他高速缓存中的内存   调节内存大小   调节缓存池大小  2.3 小结 第3章 SQL Server 2005的配置  3.1 使用SQL Server 配置管理器   配置网络协议   默认的网络配置   管理服务  3.2 系统配置   任务管理   资源分配   系统分页文件的位置   非必需的服务   网络协议   与SQL Server 早期版本之间的兼容性   跟踪标记(Trace Flags)   SQL Server 的配置设定   内存选项   调度选项(Scheduling Options)   磁盘I/O 选项   查询处理选项   默认跟踪(Default Trace)  3.3 小结 第4章 数据库和数据库文件 第5章 日志和恢复 第6章 表 第7章 索引的内部构造和管理 第8章 锁定和并发
内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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