《斯坦福数据挖掘教程（第3版）》上架之后，这是我们第一次整篇文章介绍这本书。这本书相当受欢迎（前两个版本累计销量超过5万册），尤其是受学校青睐——在此也说声抱歉，出于出版时间的原因，很多学校依然采用了旧版作为教材；同时也请知悉，新版已上架，正在使用这本书作为教材的学校可以考虑更新了。实际上，这本书已经在大家面前出过2次镜了，一次是2020年图灵奖

一、从计算机到Python1.计算机与程序思维计算机最核心的三个部分为CPU、内存和硬盘，都在主板上面，除此之外，还包括键盘、鼠标等输入设备和屏幕等输出设备，如下：CPU用于进行计算，硬盘用于存储数据和文件，内存（包括缓存）用于连接CPU和硬盘，作为两者的缓冲，可以加快读取和处理速率。冯·诺依曼架构如下：程序是指定如何执行计

一、列表之前的数据类型一般都是单个值，而不能再存储像矩阵、数组这种结构存储多个元素，要是需要达到这样的目标、需要使用新的数据类型，Python中提供了4种数据结构来存储多个对象，称它们为容器类型（ContainerTypes），包括如下几种类型：列表List元组Tuple字典Dictionary集合Set1.创建列表其实，

OratorOrator提供一个简单和方便的数据库数据处理库。它的灵感来源于PHP的Laravel框架，借助其思想实现了python版的查询构造器和ORM。这是完整的文档：http://oratororm.com/docs(https://www.oschina.net/action/GoToLink?urlhttp%3A%2F

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1并发多用户数据库管理系统的一个主要任务是对并发（concurrency）进行控制，即对多个用户同时访问同一数据进行控制。当缺乏有效的并发控制时，修改数据的操作就不能保证正常，从而危害数据完整性。管理数据并发的方法是让每个用户轮流操作数据。而数据库管理系统的目标就是减少每个用户的等待时间，即让用户无需等待或使等待难以察觉。为保证数据库性能

导读MongoDB是一个介于关系数据库和非关系数据库之间的产品，是非关系数据库当中功能最丰富，最像关系数据库的。他支持的数据结构非常松散，是类似json的bson格式，因此可以存储比较复杂的数据类型。Mongo最大的特点是他支持的查询语言非常强大，其语法有点类似于面向对象的查询语言，几乎可以实现类似关系数据库单表查询的绝大部分功能，而且还支持对数据

大数据时代，越来越多的业务依赖实时数据用于决策，比如促销调整，点击率预估、广告分佣等。为了保障业务的顺利开展，也为了保证整体大数据链路的高可用性，越来越多的0级系统建设双流，以保证日常及大促期间数据流的稳定性。

关键技术：（1）一致性HASH算法，保证数据分片尽量均衡在不同的故障域上，提升存储数据的安全可靠性。以数据唯一标识符、当前存储集群的拓扑结构以及数据备份策略作为一致性HASH算法的输入，可以随时随地通过计算获取数据所在的底层存储设备并直接通信获取或者写入数据，从而避免查表操作，实现去中心化和高度并发，将数据均衡的存储到各个存储节点，实现数据存储的负载均衡