Bs Mengimplementasikan Sql Server 2008

DOWNLOAD

Download Bs Mengimplementasikan Sql Server 2008 PDF/ePub or read online books in Mobi eBooks. Click Download or Read Online button to get Bs Mengimplementasikan Sql Server 2008 book now. This website allows unlimited access to, at the time of writing, more than 1.5 million titles, including hundreds of thousands of titles in various foreign languages. If the content not found or just blank you must refresh this page

Bs Mengimplementasikan Sql Server 2008

DOWNLOAD
Author :
language : id
Publisher: Elex Media Komputindo
Release Date :

Bs Mengimplementasikan Sql Server 2008 written by and has been published by Elex Media Komputindo this book supported file pdf, txt, epub, kindle and other format this book has been release on with categories.

Pemrograman Java Konsep Dan Implementasi

DOWNLOAD
Author : Vivian Siahaan
language : id
Publisher: BALIGE PUBLISHING
Release Date : 2021-02-22

Pemrograman Java Konsep Dan Implementasi written by Vivian Siahaan and has been published by BALIGE PUBLISHING this book supported file pdf, txt, epub, kindle and other format this book has been release on 2021-02-22 with Computers categories.

Buku ini dikonstruksi dengan menganut pendekatan solutif atas dasar-dasar teknik pemrograman Java. Anda dapat memahami isi buku secara otodidak. Buku ini berlandaskan pada ide-ide dasar yang dipercaya dapat menjadikan pembaca memiliki kemampuan analisis dan pemrograman berorientasi-objek: Berorientasi-objek: Buku ini sungguh-sungguh mengajarkan pendekatan berorientasi-objek. Semua pemrosesan program selalu didiskusikan dalam peristilahan berorientasi-objek. Pembaca akan belajar bagaimana menggunakan objek-objek sebelum menulis dan menciptakannya. Buku ini menggunakan pendekatan progresi alamiah yang membuahkan kemampuan dalam merancang solusi-solusi berorientasi-objek. Praktek pemrograman yang benar: Pembaca seharusnya tidak diajari bagaimana memprogram; Pembaca sebaiknya diajari bagaimana menuliskan program yang benar. Buku teks ini mengintegrasikan latihan-latihan yang berperan sebagai fondasi dari keterampilan pemrograman yang baik. Pembaca akan belajar bagaimana menyelesaikan permasalahan dan bagaimana mengimplementasikan solusinya. Contoh: Pembaca akan belajar dari contoh. Buku teks ini diisi dengan contoh-contoh yang diimplementasikan secara utuh untuk mendemonstrasikan konsep-konsep pemrograman yang baik. Latihan Pemrograman: Pembaca ditantang untuk menyelesaikan soal-soal yang disediakan secara khusus pada akhir dari tiap bab. Akhirnya kami berharap buku ini menjadi referensi berguna bagi mereka yang membaca. Dengan ini pula, kami menyatakan bahwa semua kesalahan yang ada pada buku ini adalah milik kami.

Implementasi Machine Learning Dengan Python Gui

DOWNLOAD
Author : Vivian Siahaan
language : id
Publisher: BALIGE PUBLISHING
Release Date : 2021-03-21

Implementasi Machine Learning Dengan Python Gui written by Vivian Siahaan and has been published by BALIGE PUBLISHING this book supported file pdf, txt, epub, kindle and other format this book has been release on 2021-03-21 with Computers categories.

Buku ini merupakan versi bahasa Indonesia dari buku kami yang berjudul “LEARN FROM SCRATCH MACHINE LEARNING WITH PYTHON GUI”. Anda bisa mengaksesnya di Amazon maupun di Google Books. Pada buku ini, Anda akan mempelajari cara menggunakan NumPy, Pandas, OpenCV, Scikit-Learn, dan pustaka lain untuk memplot grafik dan memproses citra digital. Kemudian, Anda akan mempelajari cara mengklasifikasikan fitur menggunakan model Perceptron, Adaline, Logistic Regression (LR), Support Vector Machine (SVM), Decision Tree (DT), Random Forest (RF), dan K-Nearest Neighbor (KNN). Anda juga akan belajar cara mengekstraksi fitur menggunakan algoritma Principal Component Analysis (PCA), Linear Discriminant Analysis (LDA), Kernel Principal Component Analysis (KPCA) dan menggunakannya dalam pembelajaran mesin (machine learning). Pada Bab 1, Anda akan mempelajari dasar-dasar penggunakan Python GUI dengan Qt Designer. Pada Bab 2, Anda akan mempelajari: Langkah-Langkah Menciptakan Grafik Garis Sederhana; Langkah-Langkah Menampilkan Grafik Garis dengan Python GUI: Bagian 1; Langkah-Langkah Menampilkan Grafik Garis dengan Python GUI: Bagian 2; Langkah-Langkah Menampilkan Dua atau Lebih Grafik pada Sumbu yang Sama; Langkah-Langkah Menciptakan Dua Sumbu pada Satu Canvas; Langkah-Langkah Menggunakan Dua Widget; Langkah-Langkah Menggunakan Dua Widget, Masing-Masing Memiliki Dua Sumbu; Langkah-Langkah Menggunakan Sumbu dengan Tingkat Keburaman Tertentu; Langkah-Langkah Memilih Warna Garis dari Combo Box; Langkah-Langkah Menghitung Fast Fourier Transform; Langkah-Langkah Menciptakan GUI untuk FFT; Langkah-Langkan Menciptakan GUI untuk FFT atas Sinyal-Sinyal Masukan Lain; Langkah-Langkah Menciptakan GUI untuk Sinyal Berderau; Langkah-Langkah Menciptakan GUI untuk Penapisan Sinyal Berderau; Langkah-Langkah Mencipakan GUI untuk Penapisan Sinyal Wav; Langkah-Langkah Mengkonversi Citra RGB Menjadi Keabuan; Langkah-Langkah Mengkonversi Citra RGB Menjadi Citra YUV; Langkah-Langkah Mengkonversi Citra RGB Menjadi Citra HSV; Langkah-Langkah Menapis Citra; Langkah-Langkah Menampilkan Histogram Citra ; Langkah-Langkah Menampilkan Histogram Citra Tertapis; Langkah-Langkah Menapis Citra: Memanfaatkan CheckBox; Langkah-Langkah Mengimplementasikan Ambang Batas Citra; dan Langkah-Langkah Mengimplementasikan Ambang Batas Adaptif. Pada Bab 3, Anda akan mempelajari: Langkah-Langkah Implementasi Perceptron; Langkah-Langkah Implementasi Perceptron dengan PyQt; Langkah-Langkah Implementasi Adaline (ADAptive LInear NEuron); dan Langkah-Langkah Implementasi Adaline dengan PyQt. Pada Bab 4, Anda akan mempelajari: Langkah-Langkah Implementasi Perceptron Menggunakan Scikit-Learn dengan PyQt; Langkah-Langkah Implementasi Model Logistic Regression (LR); Langkah-Langkah Implementasi Model Logistic Regression dengan PyQt; Langkah-Langkah Implementasi Model Logistic Regression Menggunakan Scikit-Learn dengan PyQt; Langkah-Langkah Implementasi Mode Support Vector Machine (SVM) Menggunakan Scikit-Learn; Langkah-Langkah Implementasi Decision Tree (DT) Menggunakan Scikit-Learn; Langkah-Langkah Implementasi Model Random Forest (RF) Menggunakan Scikit-Learn; dan Langkah-Langkah Implementasi Model K-Nearest Neighbor (KNN) Menggunakan Scikit-Learn. Pada Bab 5, Anda akan mempelajari: Langkah-Langkah Implementasi Principal Component Analysis (PCA); Langkah-Langkah Implementasi Principal Component Analysis (PCA); Menggunakan Scikit-Learn; Langkah-Langkah Implementasi Principal Component Analysis (PCA) Menggunakan Scikit-Learn dengan PyQt; Langkah-Langkah Implementasi Linear Discriminant Analysis (LDA); Langkah-Langkah Implementasi Linear Discriminant Analysis (LDA) dengan scikit-learn; Langkah-Langkah Implementasi Linear Discriminant Analysis (LDA); Menggunakan Scikit-Learn dengan PyQt; Langkah-Langkah Implementasi Kernel Principal Component Analysis (KPCA) Menggunakan Scikit-Learn; dan Langkah-Langkah Implementasi Kernel Principal Component Analysis (KPCA) Menggunakan Scikit-Learn dengan PyQt. Pada Bab 6, Anda akan mempelajari: Langkah-Langkah Memuat Dataset MNIST; Langkah-Langkah Memuat Dataset MNIST dengan PyQt; Langkah-Langkah Implementasi Perceptron dengan Ekstraktor Fitur PCA pada Dataset MNIST Menggunakan PyQt; Langkah-Langkah Implementasi Perceptron dengan Ekstraktor Fitur LDA pada Dataset MNIST Menggunakan PyQt; Langkah-Langkah Implementasi Perceptron dengan Ekstraktor Fitur KPCA pada Dataset MNIST Menggunakan PyQt; Langkah-Langkah Implementasi Logistic Regression (LR) dengan Ekstraktor Fitur PCA pada Dataset MNIST Menggunakan PyQt; Langkah-Langkah Implementasi Logistic Regression (LR) dengan Ekstraktor Fitur LDA pada Dataset MNIST Menggunakan PyQt; Langkah-Langkah Implementasi Logistic Regression (LR) dengan Ekstraktor Fitur KPCA pada Dataset MNIST Menggunakan PyQt; Langkah-Langkah Implementasi Support Vector Machine (SVM) dengan Ekstraktor Fitur PCA pada Dataset MNIST Menggunakan PyQt; Langkah-Langkah Implementasi Support Vector Machine (SVM) dengan Ekstraktor Fitur LDA pada Dataset MNIST Menggunakan PyQt; Langkah-Langkah Implementasi Support Vector Machine (SVM) dengan Ekstraktor Fitur KPCA pada Dataset MNIST Menggunakan PyQt; Langkah-Langkah Implementasi Decision Tree (DT) dengan Ekstraktor Fitur PCA pada Dataset MNIST Menggunakan PyQt; Langkah-Langkah Implementasi Decision Tree (DT) dengan Ekstraktor Fitur LDA pada Dataset MNIST Menggunakan PyQt; Langkah-Langkah Implementasi Decision Tree (DT) dengan Ekstraktor Fitur KPCA pada Dataset MNIST Menggunakan PyQt; Langkah-Langkah Implementasi Random Forest (RF) dengan Ekstraktor Fitur PCA pada Dataset MNIST Menggunakan PyQt; Langkah-Langkah Implementasi Random Forest (RF) dengan Ekstraktor Fitur LDA pada Dataset MNIST Menggunakan PyQt; Langkah-Langkah Implementasi Random Forest (RF) dengan Ekstraktor Fitur KPCA pada Dataset MNIST Menggunakan PyQt; Langkah-Langkah Implementasi K-Nearest Neighbor (KNN) dengan Ekstraktor Fitur PCA pada Dataset MNIST Menggunakan PyQt; Langkah-Langkah Implementasi K-Nearest Neighbor (KNN) dengan Ekstraktor Fitur LDA pada Dataset MNIST Menggunakan PyQt; dan Langkah-Langkah Implementasi K-Nearest Neighbor (KNN) dengan Ekstraktor Fitur KPCA pada Dataset MNIST Menggunakan PyQt. Pada Bab 7, Anda akan mempelajari: Langkah-Langkah Membangkitkan dan Menampilkan Citra Berderau; Langkah-Langkah Mengimplemantasikan Deteksi Tepi pada Citra; Langkah-Langkah Mengimplementasikan Segmentasi Menggunakan Ambang Batas Jamak dan Algoritma K-Means; Langkah-Langkah Mengimplementasikan Penekanan Derau pada Citra; Langkah-Langkah Mendeteksi Wajah, Mata, dan Mulut dengan Haar Cascades; Langkah-Langkah Mendeteksi Wajah Menggunakan Haar Cascades dengan PyQt; Langkah-Langkah Mendeteksi Mata dan Mulut Menggunakan Haar Cascades dengan PyQt; Langkah-Langkah Mengekstraksi Objek-Objek Terdeteksi; Langkah-Langkah Mendeteksi Fitur Citra dengan Harris Corner Detection; Langkah-Langkah Mendeteksi Fitur Citra dengan Shi-Tomasi Corner Detection; Langkah-Langkah Mendeteksi Fitur Citra dengan Scale-Invariant Feature Transform (SIFT) ; dan Langkah-Langkah Mendeteksi Fitur Citra dengan Accelerated Segment Test (FAST).

Implementasi Data Science Berbasis Proyek Dengan Python Gui

DOWNLOAD
Author : Vivian Siahaan
language : id
Publisher: BALIGE PUBLISHING
Release Date : 2021-08-16

Implementasi Data Science Berbasis Proyek Dengan Python Gui written by Vivian Siahaan and has been published by BALIGE PUBLISHING this book supported file pdf, txt, epub, kindle and other format this book has been release on 2021-08-16 with Computers categories.

Buku ini merupakan versi bahasa Indonesia dari buku kami yang berjudul “Step by Step Project-Based Tutorials for Data Science with Python GUI: Traffic and Heart Attack Analysis and Prediction”. Anda dapat menemukannya di Google Books dan Amazon. Pada Bab 1, Anda akan mempelajari dasar-dasar pemrograman Python GUI dengan PyQ5. Anda akan belajar menciptakan sejumlah GUI dengan bantuan Qt Designer. Pada proyek di Bab 2, Anda akan belajar menggunakan dan menerapkan modul Scikit-Learn, NumPy, Pandas, dan sejumlah modul lain untuk menganalisa dan memprediksi serangan jantung menggunakan Heart Attack Analysis & Prediction Dataset yang disediakan di Kaggle. Di sini, Anda akan mengembangkan sebuah GUI untuk menampilkan distribusi tiap fitur pada dataset, matriks korelasi, confusion matrix, dan nilai-nilai sebenarnya versus nilai-nilai prediksi. Model-model machine learning yang dipakai pada proyek ini adalah Logistic Regression, K-Nearest Neighbor, Support Vector Machine, Decision Tree, Random Forest, Adaboost, Gradient Boosting, SGBoost, dan MLP. Pada proyek di Bab 3, Anda akan belajar dan menerapkan Scikit-Learn, Scipy, dan sejumlah pustaka lain untuk mengimplementasikan bagaimana menganalisa dan memprediksi trafik kendaraan pada empat persimpangan jalan menggunakan Traffic Prediction Dataset yang disediakan di Kaggle. Dataset memuat 48.1k (48120) observasi banyaknya kendaraan tiap jam di empat persimpangan jalan berbeda. Dataset ini memuat empat kolom: 1) DateTime; 2) Juction; 3) Vehicles; dan 4) ID. Pada proyek ini, Anda akan mengembangkan sebuah GUI untuk menampilkan distribusi kerapatan probabilitas tiap fitur, data pada tiap persimpangan dalam runtun waktu, distribusi banyak kendaraan berdasarkan waktu (tahun, bulan, dan hari) dan persimpangan, matriks korelasi, korelasi-diri parsial, hasil pelatihan model-model Random Forest, keutamaan fitur, dan banyak kendaraan berdasarkan hari untuk beberapa bulan ke depan.

Implementasi Deep Learning Menggunakan Scikit Learn Keras Dan Tensorflow Dengan Python Gui

DOWNLOAD
Author : Vivian Siahaan
language : id
Publisher: BALIGE PUBLISHING
Release Date : 2021-05-02

Implementasi Deep Learning Menggunakan Scikit Learn Keras Dan Tensorflow Dengan Python Gui written by Vivian Siahaan and has been published by BALIGE PUBLISHING this book supported file pdf, txt, epub, kindle and other format this book has been release on 2021-05-02 with Computers categories.

Buku ini merupakan versi bahasa Indonesia dari buku kami yang berjudul “The Practical Guides On Deep Learning Using SCIKIT-LEARN, KERAS, and TENSORFLOW with Python GUI” yang dapat dilihat di Amazon maupun Google Books. Dalam buku ini, Anda akan mempelajari cara menggunakan TensorFlow, Keras, Scikit-Learn, OpenCV, Pandas, NumPy, dan library lainnya untuk mengimplementasikan deep learning dalam mengenali rambu lalu lintas menggunakan dataset GTSRB, mendeteksi tumor otak menggunakan dataset MRI Brain Image, mengklasifikasikan gender, dan mengenali ekspresi wajah menggunakan dataset FER2013. Pada bab 1, Anda akan belajar membuat aplikasi GUI untuk menampilkan grafik garis menggunakan PyQt. Anda juga akan belajar bagaimana mengkonversi citra menjadi keabuan, menjadi ruang warna YUV, dan menjadi ruang warna HSV. Bab ini juga mengajarkan bagaimana menampilkan citra dan histogramnya dan merancang GUI untuk mengimplementasikannya. Pada bab 2, Anda akan belajar menggunakan TensorFlow, Keras, Scikit-Learn, Pandas, NumPy dan sejumlah pustaka lain untuk memprediksi digit-digit tulisan tangan menggunakan dataset MNIST. Pada bab 3, Anda akan mempelajari cara menggunakan TensorFlow, Keras, Scikit-Learn, PIL, Pandas, NumPy, dan pustaka lain untuk mengenali rambu lalu lintas menggunakan dataset GTSRB dari Kaggle. Ada beberapa jenis rambu lalu lintas seperti batas kecepatan, dilarang masuk, rambu lalu lintas, belok kiri atau kanan, anak-anak menyeberang, tidak ada kendaraan berat yang lewat, dll. Klasifikasi rambu lalu lintas adalah proses untuk mengidentifikasi kelas rambu lalu lintas tersebut. Pada proyek Python ini, Anda akan membangun model jaringan saraf tiruan (deep neural network) yang dapat mengklasifikasikan rambu lalu lintas dalam citra ke dalam kategori yang berbeda. Dengan model ini, Anda akan dapat membaca dan memahami rambu lalu lintas yang merupakan pekerjaan yang sangat penting bagi semua kendaraan otonom. Anda juga akan membangun sebuah GUI untuk tujuan ini. Pada bab 4, Anda akan mempelajari cara menggunakan TensorFlow, Keras, Scikit-Learn, Pandas, NumPy dan pustaka lainnya untuk melakukan pendeteksian tumor otak menggunakan dataset Brain Image MRI yang disediakan oleh Kaggle (https://www.kaggle.com/navoneel/brain-mri-images-for-brain-tumor-detection). Anda juga akan membangun sebuah GUI untuk tujuan ini. Pada bab 5, Anda akan mempelajari cara menggunakan TensorFlow, Keras, Scikit-Learn, OpenCV, Pandas, NumPy dan library lain untuk melakukan klasifikasi gender menggunakan dataset yang disediakan oleh Kaggle (https://www.kaggle.com/cashutosh/gender-classification-dataset). Anda juga akan membangun sebuah GUI untuk tujuan ini. Pada bab 6, Anda akan mempelajari cara menggunakan TensorFlow, Keras, Scikit-Learn, OpenCV, Pandas, NumPy dan pustaka lain untuk melakukan pengenalan ekspresi wajah menggunakan dataset FER2013 yang disediakan oleh Kaggle (https://www.kaggle.com/nicolejyt/facialexpressionrecognition). Anda juga akan membangun sebuah GUI untuk tujuan ini.

Database Systems

DOWNLOAD
Author : Thomas M. Connolly
language : en
Publisher: Pearson Education
Release Date : 2005

Database Systems written by Thomas M. Connolly and has been published by Pearson Education this book supported file pdf, txt, epub, kindle and other format this book has been release on 2005 with Computers categories.

This book places a strong emphasis on good design practice, allowing readers to master design methodology in an accessible, step-by-step fashion. In this book, database design methodology is explicitly divided into three phases: conceptual, logical, and physical. Each phase is described in a separate chapter with an example of the methodology working in practice. Extensive treatment of the Web as an emerging platform for database applications is covered alongside many code samples for accessing databases from the Web including JDBC, SQLJ, ASP, ISP, and Oracle's PSP. A thorough update of later chapters covering object-oriented databases, Web databases, XML, data warehousing, data mining is included in this new edition. A clear introduction to design implementation and management issues, as well as an extensive treatment of database languages and standards, make this book an indispensable, complete reference for database professionals.

Sql Nosql Databases

DOWNLOAD
Author : Andreas Meier
language : en
Publisher: Springer
Release Date : 2019-07-05

Sql Nosql Databases written by Andreas Meier and has been published by Springer this book supported file pdf, txt, epub, kindle and other format this book has been release on 2019-07-05 with Computers categories.

This book offers a comprehensive introduction to relational (SQL) and non-relational (NoSQL) databases. The authors thoroughly review the current state of database tools and techniques, and examine coming innovations. The book opens with a broad look at data management, including an overview of information systems and databases, and an explanation of contemporary database types: SQL and NoSQL databases, and their respective management systems The nature and uses of Big Data A high-level view of the organization of data management Data Modeling and Consistency Chapter-length treatment is afforded Data Modeling in both relational and graph databases, including enterprise-wide data architecture, and formulas for database design. Coverage of languages extends from an overview of operators, to SQL and and QBE (Query by Example), to integrity constraints and more. A full chapter probes the challenges of Ensuring Data Consistency, covering: Multi-User Operation Troubleshooting Consistency in Massive Distributed Data Comparison of the ACID and BASE consistency models, and more System Architecture also gets from its own chapter, which explores Processing of Homogeneous and Heterogeneous Data; Storage and Access Structures; Multi-dimensional Data Structures and Parallel Processing with MapReduce, among other topics. Post-Relational and NoSQL Databases The chapter on post-relational databases discusses the limits of SQL – and what lies beyond, including Multi-Dimensional Databases, Knowledge Bases and and Fuzzy Databases. A final chapter covers NoSQL Databases, along with Development of Non-Relational Technologies, Key-Value, Column-Family and Document Stores XML Databases and Graphic Databases, and more The book includes more than 100 tables, examples and illustrations, and each chapter offers a list of resources for further reading. SQL & NoSQL Databases conveys the strengths and weaknesses of relational and non-relational approaches, and shows how to undertake development for big data applications. The book benefits readers including students and practitioners working across the broad field of applied information technology. This textbook has been recommended and developed for university courses in Germany, Austria and Switzerland.

Data Warehouse

DOWNLOAD
Author : Norbertus Tri Suswanto Saptadi
language : id
Publisher: Sada Kurnia Pustaka
Release Date : 2025-04-30

Data Warehouse written by Norbertus Tri Suswanto Saptadi and has been published by Sada Kurnia Pustaka this book supported file pdf, txt, epub, kindle and other format this book has been release on 2025-04-30 with Computers categories.

Di era digital yang serba terhubung, data telah menjadi tulang punggung bagi keberhasilan organisasi dalam mengambil keputusan strategis. Namun, dengan semakin banyaknya data yang dihasilkan dari berbagai sumber, tantangan baru muncul: bagaimana cara mengelola, menyimpan, dan menganalisis data secara efektif? “Data warehouse” hadir sebagai jawaban atas kebutuhan tersebut. Buku ini memberikan panduan komprehensif tentang data warehouse, sebuah sistem yang dirancang untuk menyimpan dan mengelola data bisnis secara terpusat sehingga dapat digunakan untuk analisis dan pengambilan keputusan. Mulai dari konsep dasar hingga implementasi praktis, buku ini membahas secara mendalam arsitektur data warehouse, proses ETL (Extract, Transform, Load), teknologi pendukung seperti OLAP (Online Analytical Processing), serta integrasi dengan teknologi modern seperti cloud computing dan big data. Selain itu, buku ini juga menyoroti tren terkini dalam dunia data warehouse, termasuk pentingnya data lake, real-time analytics, dan bagaimana teknologi cloud seperti Amazon Redshift, Google BigQuery, dan Snowflake telah merevolusi cara organisasi mengelola data mereka. Dengan bahasa yang jelas dan disertai ilustrasi visual, pembaca diajak untuk memahami setiap langkah dalam membangun dan mengelola data warehouse yang efisien dan efektif, tersusun dalam 15 bab sebagai berikut: (1) Pengantar dan Konsep Dasar Data Warehouse, (2) Sejarah, Jenis, Cara Kerja Data Warehouse, (3) Karakteristik, Fungsi, dan Komponen Utama Data Warehouse, (4) Proses ETL (Extract, Transform, Load), (5) Desain Data Warehouse, (6) Business Intelligence dan Data Warehouse, (7) Analisis Perkembangan Teknologi Data Warehouse, (8) Data Warehouse Vs Big Data, (9) Data Warehouse, Data Mart, OLAP, dan Data Mining, (10) Data Warehouse di Era Digital: Inovasi dan Tantangan, (11) Manajemen Metadata, (12) Kualitas Data dan Tata Kelola Data, (13) Business Intelligence vs Business Analytics, (14) Data Warehouse: Masa Depan Pengelolaan Bisnis, (15) Evaluasi Model Data Warehouse.

Introducing Microsoft Sql Server 2014

DOWNLOAD
Author : Ross Mistry
language : en
Publisher: Microsoft Press
Release Date : 2014-04-15

Introducing Microsoft Sql Server 2014 written by Ross Mistry and has been published by Microsoft Press this book supported file pdf, txt, epub, kindle and other format this book has been release on 2014-04-15 with Computers categories.

NOTE: This title is also available as a free eBook on the Microsoft Download Center. It is offered for sale in print format as a convenience. Get a head start evaluating SQL Server 2014 - guided by two experts who have worked with the technology from the earliest beta. Based on Community Technology Preview 2 (CTP2) software, this guide introduces new features and capabilities, with practical insights on how SQL Server 2014 can meet the needs of your business. Get the early, high-level overview you need to begin preparing your deployment now. Coverage includes: SQL Server 2014 Editions and engine enhancements Mission-critical performance enhancements Hybrid cloud enhancements Self-service Business Intelligence enhancements in Microsoft Excel Enterprise information management enhancements Big Data solutions

Clr Via C

DOWNLOAD
Author : Jeffrey Richter
language : en
Publisher:
Release Date : 2006

Clr Via C written by Jeffrey Richter and has been published by this book supported file pdf, txt, epub, kindle and other format this book has been release on 2006 with Application software categories.

Dig deep and master the intricacies of the common language runtime (CLR) and the .NET Framework. Written by a highly regarded programming expert and consultant to the Microsoft .NET team, this guide is ideal for developers building any kind of application--including Microsoft ASP.NET, Windows Forms, Microsoft SQL Server, Web services, and console applications. You'll get hands-on instruction and extensive code C# code samples to help you tackle the tough topics and develop high-performance applications. Discover how to: Build, deploy, administer, and version applications, components, and shared assemblies Design types using constants, fields, constructors, methods, properties, and events Work effectively with the CLR's special types including enumerators, arrays, and strings Declare, create, and use delegates to expose callback functions Define and employ re-usable algorithms with interfaces and generics Define, use, and detect custom attributes Use exception handling to build robust, reliable, and security-enhanced components Manage memory automatically with the garbage collector and work with native resources Apply CLR Hosting, AppDomains, assembly loading, and reflection to build dynamically extensible applications PLUS--Get code samples on the Web