《全国计算机等级考试3级教程:数据库技术(2013年版)》内容丰富翔实。理论和实践并重,而向数据库工程与应用,实用性强,不仅可作为数据库工程师考试的标准教材,而且可作为高等学校计算机应用及相关专业的教材,还可作为实用的数据库技术培训教材及工程技术人员自学参考书。 《全国计算机等级考试3级教程:数据库技术(2013年版)》是根据教育部考试中心制定的《全国计算机等级考试3级数据库技术考试大纲》的要求编写的。
评分看了看书还行,是正版发货速度也很快的。
评分沟通中达成共识。
评分1.5 实现与部署
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1.7.3 非功能性需求概述
评分《全国计算机等级考试3级教程:数据库技术(2013年版)》是根据教育部考试中心制定的《全国计算机等级考试3级数据库技术考试大纲》的要求编写的。
评分大清入主中原近两百年,在嘉庆、道光时,社会已经露出衰靡之象。西方资本主义的狂澜,却汹涌澎湃。自工业革命后,民族主义勃兴,西方列强都向外扩展,新大陆成为新一轮角逐的焦点。资产阶级发展的机会就像秃子头上一根毛,你抓住就抓住,抓不住就没了,西方国家玩儿命地苦苦寻觅。 英国是世界资本主义的发祥地,17世纪40年代,英国最早爆发资产阶级革命,18世纪又率先开启工业革命,一个多世纪的积累与聚集,使其一跃成为当时世界上最强大的资本主义工业国。鸦片战争前后,英国每年的煤产量达到3000多万吨;生铁产量达到140万吨;机械纺纱业所用的棉花量达到5.2亿磅(1磅合0.4536千克);筑成铁路数千公里。英国2/3的劳动人口从事工业生产,曼彻斯特、格拉斯哥、伯明翰等大型工业城市迅速崛起,首都伦敦的人口发展到200多万,资产阶级勃兴之势如惊涛骇浪般席卷了整个国家。资本主义发展需要原料与新市场,使得英国亟待向外寻求发展的出口。从对外扩张所必需的海军力量看,1836年,英国已拥有大小船舰500余艘。 俗话说,小妞爱花,小子爱炮,不过是各有所好。鸦片战争前的大清国,好的就是万民臣服,万国来朝,外藩君王来中国必须向中国皇帝磕个头,称个臣,派遣个把贡使来京呈递表文,进呈方物,以示诚意,随即接受封赏。频繁来朝的,是朝鲜、安南、琉球之类的小国。西方国家派使节来华,并不为称臣朝贡,随着西方使团而来的,还有贸易团体,做买卖是西方来朝的真正目的,但清朝却将他们一概视为上贡的。 明清以来的中外贸易,一贯本着和平共处基本原则,没有什么大的冲突。头号资本主义强国英国,不管如何强大,同中国人做的都是赔钱的买卖,银子进得少出得多,永远处于逆差。英国是个古董贩子,眼里识货,它看中了你家的市场和原料产地,你这里有,你这里还富裕;英国还是个无赖的贩子,看了想抢,就要打你。为了市场和原料,不管了,打吧,鸦片战争就此爆发。 虚弱的清朝 中国国内以自然经济、农业文明为主,男耕女织。农业文明最重要的生产资料是土地。当时的中国,土地高度集中,也就是说土地都被兼并了,大量耕地在贵族、地主手中,皇帝老儿是全国最大的地主。据1812年(嘉庆十七年)统计,皇帝直接或间接掌握的土地达83万顷。乾嘉之际的权臣和珅就占田8000余顷。道光年间的大官僚琦善则有地252顷。占全国人口绝大多数的农民,只有很少或者完全没有土地。农民兄弟在地租、赋税、徭役和高利贷的重重盘剥下,陷入贫困破产和流离失所的悲惨境地。农民同地主之间的矛盾,是当时社会的主要矛盾。 绝对的权力必然带来绝对的腐败。君主专制的中国,军备废弛。鸦片战争前夕,清朝的八旗兵和绿营兵编制上虽有八九十万人,但武器落后,其装备水平与清朝早期相比反而有所退步。而且军队军务废弛,缺乏训练,军纪败坏,国防力量十分虚弱,每年消耗饷银2000万两以上(占当时清朝将近半年的财政收入),腐朽的程度难以想象。 当时中国的军事力量是以冷兵器为主,而西方列强已经完全过渡到火器时代。当然,即便是以冷兵器为主,如果勤加操练,在战争当中也不是一点作用发挥不出来。那个时候火枪的射速并不比弓箭快,就是射程比弓箭远些。但是清军武备不修,弓都拉不开,箭都射到脚面了,这种样子就是给你洋枪也没用。 另外,财政亏空。大清怕打仗,太花钱了,国库剩不了多少银子。中国古代的财政跟今天的不一样,今天的财政国家要编制预算、决算,每年大概能挣多少钱,要花多少钱,得留两笔钱用于应付突发事件:一个是自然灾害,像汶川地震那样的自然灾害;再一个就是战争。这两笔钱是国家压箱底的,完全不能动。古代没有预算、决算,完全量入为出,一年收入4000万两,支出也是4000万两,多一两没有。如果发生了自然灾害或者爆发大的战争,国家需要钱了怎么办?加税!明朝为什么灭亡?为什么那么多人跟着李自成干?就是因为明朝加派三饷,这一加三饷,老百姓全跟李自成玩儿去了。 清朝看到明朝的教训,永不加赋,慈悲为怀,善待百姓,轻徭薄赋,绝不能再增加赋税。可不增加赋税的话最好什么事都别发生,一生事朝廷就完蛋了。拿什么打仗?养兵十万,日费千金。财政亏空是一个重要问
评分第14章 数据仓库与数据挖掘
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