SQL Server程序设计 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:机械工业

作者:卢奕 编

出品人:

页数:308

译者:

出版时间:2007-10

价格:29.00元

装帧:

isbn号码:9787111222453

丛书系列:

图书标签:

• SQL Server
• 数据库
• 程序设计
• T-SQL
• SQL
• 数据管理
• 开发
• Microsoft SQL Server
• 数据库编程
• SQL Server开发

好的，这是一份关于一本名为《SQL Server程序设计》的图书的简介，该简介旨在详尽地介绍其他主题的图书内容，完全不涉及SQL Server或数据库编程。 --- 图书简介：深入探索数字图像处理与计算机视觉的奥秘 书名： 尖端数字图像处理与实时机器视觉应用 面向读者： 计算机科学专业学生、图像处理工程师、人工智能研究人员、需要进行复杂图像分析和模式识别的工业界专业人士。 内容概述： 本书是一部全面且深入的著作，专注于现代数字图像处理的核心理论、前沿算法以及在实时系统中的实际部署。它旨在为读者构建一个坚实的数学基础，同时引领他们进入当前计算机视觉领域最活跃的研究方向。全书结构严谨，从最基础的图像表示和信号处理原理出发，逐步过渡到复杂的深度学习驱动的视觉任务。 第一部分：图像的数学基础与信号处理 本部分首先对数字图像的本质进行了详尽的探讨，包括图像的采集模型、量化误差分析以及在不同色彩空间（如RGB、CMYK、HSV及CIELAB）中的表示特性。我们深入分析了傅里叶变换在图像域中的应用，详细讲解了二维离散傅里叶变换（2D-DFT）及其在频率域滤波中的作用，包括理想滤波器、巴特沃斯滤波器和高斯滤波器的设计与性能比较。 图像去噪是本部分的核心内容之一。我们不仅回顾了经典的空域去噪方法，如均值滤波和中值滤波，更侧重于先进的基于统计模型的去噪技术。其中，详细阐述了非局部均值（Non-Local Means, NLM）算法的原理和优化，以及字典学习在稀疏表示去噪中的强大能力。对于受周期性噪声困扰的图像，我们还介绍了小波变换在多分辨率分析中的应用，并展示了如何利用小波域阈值处理实现高效去噪。 第二部分：图像增强与形态学分析 本部分聚焦于如何通过算法优化图像的视觉质量和特征提取能力。在图像增强方面，除了基础的直方图均衡化及其限制对比度自适应直方图均衡化（CLAHE）外，本书还重点讨论了基于Retinex理论的全局和局部光照校正技术，尤其关注在阴影和高光区域的鲁棒性处理。 形态学处理作为提取物体拓扑结构的关键工具，被进行了深入的剖析。我们详细讲解了膨胀、腐蚀、开运算和闭运算的数学定义，并展示了它们在二值图像分割、边缘检测和形态学骨架化中的应用。更进一步，我们引入了集合值函数（Set-Valued Functions）的概念，探讨了更精细的形态学操作，如击中或未击中变换（Hit-or-Miss Transform）在特定形状识别中的精准性。 第三部分：特征提取与描述符的演进 特征是连接原始像素数据与高层语义理解的桥梁。本书系统地回顾了经典特征提取方法的发展脉络。从早期的角点检测器，如Harris角点，到尺度不变特征变换（SIFT）和加速鲁棒特征（SURF）的详细推导和实现细节，本书提供了详尽的数学背景。我们着重分析了这些特征在尺度、旋转和光照变化下的不变性是如何通过构建尺度空间（Scale Space）和局部梯度直方图实现的。 此外，面向纹理分析，我们引入了灰度共生矩阵（GLCM），并详细解释了如何从中提取对比度、能量、同质性等统计学特征。对于描述全局或区域结构，HOG（方向梯度直方图）特征的构建流程及其在行人检测中的历史地位，也得到了充分的论述。 第四部分：深度学习驱动的视觉革命 本书的后半部分完全致力于当前最前沿的深度学习技术在图像处理中的应用。我们首先建立卷积神经网络（CNN）的理论基础，解释卷积层、池化层和激活函数的数学原理，并详细分析反向传播算法在优化网络参数中的作用。 随后，我们深入探讨了用于不同视觉任务的经典网络架构： 1. 图像分类： 从AlexNet到ResNet、DenseNet，分析了残差连接和密集连接如何解决梯度消失问题，并提升了模型的深度与性能。 2. 目标检测： 全面覆盖两阶段（R-CNN家族）和一阶段（YOLO系列、SSD）的演进。特别是对YOLOv5/v7等最新版本中，如何通过解耦特征金字塔网络（FPN）和先进的损失函数（如CIoU Loss）实现速度与精度的平衡，进行了深入的实战解析。 3. 图像分割： 细致讲解了语义分割（如FCN、U-Net）和实例分割（如Mask R-CNN）的机制。U-Net结构中的跳跃连接（Skip Connections）在医学图像分割中恢复细节信息的作用被重点强调。 第五部分：高级应用与实时系统部署 最后一部分将理论与实践相结合，探讨了复杂的应用场景和系统集成问题。我们讨论了三维重建的基础，包括多视图几何、基本矩阵和本质矩阵的求解，以及SLAM（同步定位与地图构建）的基本框架。 在实时性方面，本书专门开辟章节讨论了模型量化、剪枝以及使用TensorRT和OpenVINO等推理引擎优化模型的部署流程。内容涵盖了如何将复杂的深度学习模型编译成高效的、可在嵌入式设备（如NVIDIA Jetson系列）上运行的推理图，以满足低延迟应用的需求。 通过对这些广泛而深入主题的全面覆盖，本书不仅是学习图像处理算法的权威参考，更是指导研究人员和工程师将尖端视觉技术应用于实际问题的宝贵工具。

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这本书的案例代码简直是漏洞百出，看得我血压都上来了！好几次我按照书上的示例在自己的开发环境中敲了一遍，结果不是报错就是返回了预期的错误结果，完全无法运行。我不得不花费大量的时间去调试和修正作者写错的语法错误或者逻辑上的硬伤。难道作者在发布前就没有经过严格的测试吗？这不仅仅是浪费读者的时间，更严重的是，对于新手来说，他们可能会因此对SQL产生错误的理解，认为这些错误是“正常现象”。我记得有一次，书中为了演示一个循环操作，写了一个极其低效的游标（Cursor），并且在注释里还洋洋得意地说这是“最直接的实现方式”。拜托，在2024年了，谁还推荐用这么低性能的结构来处理大量数据？这种过时的、甚至可以说是“反模式”的教学方式，极大地削弱了这本书的专业可信度。我感觉作者的知识储备可能停在了上一个十年的初期，对于现代数据库编程的最佳实践知之甚少。

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说实话，这本书的理论深度实在是不够，更像是一本面向初学者的“Hello World”合集。我本来期望能看到一些关于高并发场景下SQL语句的精妙调优策略，或者是在分布式环境下如何保证数据一致性的深入探讨，结果翻来覆去讲的都是最基础的`SELECT`和`INSERT`语句的语法，那种在网上随便一搜就能找到的示例代码，原封不动地搬了上来。对于我这种已经有一些基础的开发者来说，这本书几乎没有提供任何新的知识点，更别提那些能让人眼前一亮的“独家秘籍”了。作者似乎对SQL Server的最新特性，比如in-memory OLTP或者JSON支持，也只是蜻蜓点水地提了一下，完全没有展开讲解其应用场景和实践价值。读完感觉像是做了一次漫长的、毫无收获的散步，知识点很零碎，不成体系，根本无法指导我解决实际工作中遇到的那些棘手问题。如果这本书的目标读者是那些连数据库是什么都不知道的“小白”，或许勉强能过关，但对于想要进阶的专业人士来说，它无异于一本“避坑指南”，告诉你哪些是你知道的常识。

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这本书的行文风格非常枯燥，简直是教科书的“反面教材”。作者的表达方式充满了生硬的术语堆砌，读起来就像在啃一块没有经过任何调味的石头。缺乏生动的比喻，没有引人入胜的场景描述，更别提那些能够帮助读者理解复杂概念的图表和流程图了。很多时候，我想知道一个特定的SQL功能为什么应该以某种方式实现，而不是另一种，书里给出的解释往往是“因为标准就是这样规定的”，这种解释的无力感简直令人抓狂。我更喜欢那种带有作者个人见解和实战经验分享的书籍，哪怕是略带幽默感的叙述，也能让学习过程变得愉快。但这本书，从头到尾都是一种冰冷的、机械的汇报感，让人很难保持长时间的专注力。我经常读着读着就走神了，不得不反复阅读同一段落，效率低得可怜。对于需要长时间面对电脑屏幕的程序员来说，阅读体验的愉悦度是至关重要的，而这本书在这方面做得非常失败。

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天呐，刚翻开这本书，我的眼睛都要被这排版折磨疯了！封面设计得像一本十年前的教科书，灰蒙蒙的，一点现代感都没有。内页的字体大小和行距简直是灾难现场，读起来非常吃力，尤其是在晚上开着台灯看的时候，感觉眼睛都要掉出来了。我本来对学习SQL Server抱有很大的期待，想系统地掌握一些实用的编程技巧，结果光是适应这个阅读体验就花了我大量的时间和精力。而且，内容组织上感觉非常跳跃，前一页还在讲基础的数据类型，后一页突然就蹦到了复杂的存储过程优化，中间的过渡简直是断崖式的，让人完全跟不上作者的思路。我真的希望作者在内容结构上能花更多的心思，至少让读者能有一个清晰的学习路径，而不是像现在这样，摸着石头过河，而且石头还长满了青苔，滑得要命。这本书的装帧质量也堪忧，随便翻了几页，纸张的边缘就开始卷曲，感觉稍微用力点就会散架。这完全不符合一本专业技术书籍应有的水准，实在是太让人失望了。

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让我非常不解的是，这本书对于版本兼容性的说明几乎为零。SQL Server的版本迭代非常快，不同版本之间的特性和默认配置都有显著差异，尤其是在安全性、性能和新函数支持方面。我使用的是较新的企业版，而书中很多示例似乎是基于一个非常老旧的兼容级别编写的，这导致我在尝试复现某些高级功能时遇到了各种奇怪的权限问题和默认值冲突。作者完全没有提及如何针对不同版本进行适配，或者提供一个明确的版本范围说明，让读者心里有数。这对于一个严肃的技术参考资料来说，是一个巨大的疏忽。技术书籍的价值很大程度上体现在其时效性和指导性上，如果读者不清楚当前学到的知识在哪个版本是适用的，那么这本书的指导价值就会大打折扣。我不得不自己去查阅官方文档来验证书中的内容是否仍然有效，这完全违背了购买一本技术书籍的初衷——期望它能节省我的研究时间，而不是成为我浪费时间的“向导”。

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