斗牛是怎么算的

本書是深入研究互聯網思維的經典之作，從互聯網思維的定義到互聯網思維應用的具體案例表現。作者深入淺出、條分縷析，全面闡述互聯網思維的內核與精神，逐一點評當前關于互聯網思維的各種觀點。本書從最初級的互聯網思維應用到高端的粉絲經濟，平臺建設，自媒體營銷的方法都有詳細講解介紹。讓讀者了解什么是互聯網思維的同時還能學會把互聯網思維運用到自己的工作學習已經生活中。

·11.1萬字

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SQL必知必會（第5版）

SQL是使用最為廣泛的數據庫語言，幾乎所有重要的DBMS都支持SQL。本書是麻省理工學院、伊利諾伊大學等眾多大學的參考教材，由淺入深地講解了SQL的基本概念和語法，涉及數據的排序、過濾和分組，以及表、視圖、聯結、子查詢、游標、存儲過程和觸發器等內容，實例豐富，便于查閱。與其他同類圖書不同，本書沒有過多闡述數據庫基礎理論，而是專門針對一線軟件開發人員，直接從SQLSELECT開始，講述實際工作環境中最常用和最必需的SQL知識，實用性極強。新版對書中的案例進行了全面的更新，并增加了章后挑戰題，便于讀者鞏固所學知識。

·7.4萬字

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PyTorch深度學習實戰

雖然很多深度學習工具都使用Python，但PyTorch庫是真正具備Python風格的。對于任何了解NumPy和scikit-learn等工具的人來說，上手PyTorch輕而易舉。PyTorch在不犧牲高級特性的情況下簡化了深度學習，它非常適合構建快速模型，并且可以平穩地從個人應用擴展到企業級應用。由于像蘋果、Facebook和摩根大通這樣的公司都使用PyTorch，所以當你掌握了PyTorth，就會擁有更多的職業選擇。本書是教你使用PyTorch創建神經網絡和深度學習系統的實用指南。它幫助讀者快速從零開始構建一個真實示例：腫瘤圖像分類器。在此過程中，它涵蓋了整個深度學習管道的關鍵實踐，包括PyTorch張量API、用Python加載數據、監控訓練以及將結果進行可視化展示。本書主要內容：（1）訓練深層神經網絡；（2）實現模塊和損失函數；（3）使用PyTorchHub預先訓練的模型；（4）探索在JupyterNotebooks中編寫示例代碼。

·25.8萬字

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利用Python進行數據分析（原書第2版）

閱讀本書可以獲得關于在Python下操作、處理、清洗、規整數據集的完整說明。本書第2版針對Python3.6進行了更新，并增加了實際案例向你展示如何高效地解決一系列數據分析問題。你將在閱讀過程中學習到最新版本的pandas、NumPy、IPython和Jupyter。

·15萬字

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Redis使用手冊

本書系統化介紹Redis命令及其應用場景，內容深入，圖文并茂，巨細靡遺，是掌握Redis的案頭必備參考書。本書主要分為三大部分，共20章。第一部分“數據結構與應用”介紹Redis最核心的九種數據結構，列舉了操作這些數據結構的眾多命令及其詳細信息，并在其中穿插介紹了多個使用Redis命令構建應用序的示例。通過這些程序示例，讀者可以進一步加深對命令的認識，并學會如何在實際中應用這些命令，從而達到學而致用的目的。第二部分“附加功能”介紹Redis在數據結構的基礎上為用戶提供的額外功能。其中包括數據庫管理、自動過期功能、流水線與事務、Lua腳本、持久化、發布與訂閱、模塊管理等。讀者可以通過閱讀這一部分來學會如何將Redis應用在更多場景中。第三部分“多機功能”介紹Redis的三項多機功能：復制、Sentinel和集群。讀者可以通過閱讀這一部分來獲得擴展Redis讀寫性能的相關知識，并根據自己的情況為Redis系統選擇合適的擴展方式。

·24.2萬字

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數據結構與算法圖解

本書是數據結構與算法的入門指南，不局限于某種特定語言，略過復雜的數學公式，用通俗易懂的方式針對編程初學者介紹數據結構與算法的基本概念，培養讀者編程邏輯。主要內容包括：為什么要了解數據結構與算法，大O表示法及其代碼優化利用，棧、隊列等的合理使用，等等。

·6.3萬字

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達夢數據庫應用基礎（第二版）

本書以達夢數據庫管理系統（DM8）為平臺，全面、系統地介紹了達夢數據庫常用操作和應用方法，包括達夢數據庫安裝與卸載、常用對象管理、數據查詢、數據操作、高級對象管理、安全管理、備份還原、作業管理等。本書突出對操作實踐的指導，為了使讀者更容易理解書中所介紹的內容，列舉了大量詳細的例子，既介紹了SQL命令方式的管理方法，又介紹了可視化圖形界面的管理方法，便于讀者進行操作練習，使讀者輕松入門、快速提高，并能在較短時間內基本掌握達夢數據庫管理系統及其應用技術。本書內容全面、舉例豐富、操作性強、語言通俗、格式規范，可作為相關專業本科生的教材，也可作為如大專、高職學生，以及廣大數據庫應用開發人員的參考用書。

·9.7萬字

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跟老男孩學Linux運維：MySQL入門與提高實踐

全書以理論結合企業案例實戰講解為主，所講內容100%皆為生產中的重點知識。書中先介紹數據庫的基礎知識，比如，MYSQL數據庫的產品路線、MYSQL版本等，然后給出安裝配置方法，并針對企業級的安裝配置進行說明。從第5章開始，著手講解MYSQL的基礎命令操作方法、備份和恢復實踐、日志、字符集、常用引擎、復制等內容，接著給出讀寫分離、高可用性方案的企業實踐，以及優化方案，幫助讀者將所學知識點運用到實際工作中，最后會針對企業面試常見問題給出解答思路。

·11.3萬字

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算法通關之路

這是一本圖文并茂的力扣（LeetCode）題解書，旨在讓廣大讀者理解數據結構和算法的必備知識，掌握解決各類經典題目的基本技能，陪伴讀者攻克算法題目的難關。本書通過算法題解的形式講解了基本數據結構和基礎數學知識，包括貪心、遞歸、回溯和動態規劃等算法思想，深度優先和廣度優先、雙指針、滑動窗口、位運算等解題技巧，以及通用解題“套路”和解題模板等內容，引導讀者了解并掌握解決算法題目的方式、方法，旨在循序漸進地提高讀者應對算法題目的能力。

·14萬字

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指標體系與指標平臺：方法與實踐

這是一部講解企業如何利用指標推動數字化轉型和實現數字化經營的著作，詳細講解了指標體系的設計方法、指標平臺的產品設計和技術架構、指標在各行業落地應用的方法。本書由行業領先的數據智能產品提供商數勢科技官方出品，融合了其創始人在百度、平安、京東等頭部企業的技術研發經驗和其團隊服務近百家企業的實戰經驗，得到了來自清華大學、信通院、騰訊、京東、百度等10余位專家的鼎力推薦。具體地，本書主要講解了以下五個方面的內容：（1）從指標驅動的數字化經營新模式開始，介紹指標管理對企業經營的重要意義。（2）指標體系的設計方法論，帶著設計思維模擬指標拆解、設計、落地的全過程。（3）指標管理平臺的產品設計與技術架構，介紹了作者團隊在多年實踐中總結出的“一處定義、全局使用”的指標平臺建設方法。（4）深入零售、金融、制造、消費品、連鎖加盟等行業，從不同行業的特點出發，介紹不同行業的指標體系建設、平臺設計和應用的全景圖，結合行業的最佳實踐，為想要進行數據智能決策的企業提供參考。（5）探索兩大趨勢——數據民主化以及大模型在數據智能、指標管理中的應用，探索時下最先進的技術帶給企業經營的無限價值。

·16.2萬字

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PostgreSQL修煉之道：從小工到專家（第2版）

本書分為四大部分，分別為準備篇、基礎篇、提高篇和配套開源軟件及架構篇。準備篇為沒有數據庫基礎的讀者準備的，如果讀者已經具備了一定的數據庫基礎，可以跳過其中的一些內容。基礎篇介紹了PostgreSQL數據庫中的一些基礎內容，讀者學習完此篇可以完成基本的PostgreSQL數據庫的日常操作工作。提高篇講解了一些更深的內容，如PostgreSQL的一些技術內幕、特色功能、優化等方面的內容，讀者仔細閱讀此篇以便早日成為PostgreSQL數據庫高手。第三方開源軟件及架構篇講解了與PostgreSQL數據庫配套使用的一些常用的開源軟件及架構設計方面的內容，通過閱讀此篇，可以提高讀者的眼界和數據庫架構設計能力。

·27.8萬字

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數據驅動：從方法到實踐

本書以四大行業實踐談數據驅動如何交付業務價值，破解企業數據驅動實踐中面臨的困惑、幻想與失望，傳遞真正數據驅動價值

·10.9萬字

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精益數據分析

本書圍繞精益創業展開討論，融合了精益創業法、客戶開發、商業模式畫布和敏捷持續集成的精華。本書匯聚了100多位創始人、投資人、內部創業者和創新者的成功創業經驗，呈現了30多個極具價值的案例分析，可以為各階段的創業者提供行為準則。

·21.6萬字

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實現領域驅動設計

本書分別從戰略和戰術層面詳盡地討論了如何實現DDD，其中包含了大量的最佳實踐、設計準則和對一些問題的折中性討論。全書共分為14章，在DDD戰略部分，本書向我們講解了領域、限界上下文、上下文映射圖和架構等內容，戰術部分包括實體、值對象、領域服務、領域事件、聚合和資源庫等內容。一個虛構的案例研究貫穿全書，這對于實例講解DDD實現來說非常有用。

·32萬字

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Python金融大數據分析（第2版）

《Python金融大數據分析第2版》分為5部分，共21章。第1部分介紹了Python在金融學中的應用，其內容涵蓋了Python用于金融行業的原因、Python的基礎架構和工具，以及Python在計量金融學中的一些具體入門實例；第2部分介紹了Python的基礎知識以及Python中非常有名的庫NumPy和pandas工具集，還介紹了面向對象編程；第3部分介紹金融數據科學的相關基本技術和方法，包括數據可視化、輸入/輸出操作和數學中與金融相關的知識等；第4部分介紹Python在算法交易上的應用，重點介紹常見算法，包括機器學習、深度神經網絡等人工智能相關算法；第5部分講解基于蒙特卡洛模擬開發期權及衍生品定價的應用，其內容涵蓋了估值框架的介紹、金融模型的模擬、衍生品的估值、投資組合的估值等知識。《Python金融大數據分析第2版》本書適合對使用Python進行大數據分析、處理感興趣的金融行業開發人員閱讀。

·17.3萬字

同步：秩序如何從混沌中涌現

成千上萬只同步閃爍的螢火蟲，整齊劃一收縮的心臟起搏細胞，上萬億個在超導體中一致前進的電子……這些我們身邊的同步現象，都指向了某種自組織現象，有關這種秩序的自發產生，是許多科學家終其一生研究的主題。而研究表明，持續、自發的同步現象與“耦合振子”的運動密切相關。耦合振子究竟如何自發同步？在什么條件下同步？什么時候同步不可能出現，什么時候又不可避免？當失去同步時，會出現什么樣的組織形式？我們正在努力學習的一切，其實際意義是什么？通過閱讀本書，回答這些問題，我們將遇見一個隱藏的美麗世界，一個只有通過數學才能看到的世界。除了理解同步現象本身，讀者還將與作者一起體驗在科學戰壕中工作的諸多感受——曲折的探索、碰壁的苦楚、新發現的興奮、從學生到同事再到導師的蛻變。閱讀本書將是一種難得的樂趣！

·18.4萬字

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21天學通Oracle（第2版）

Oracle是目前全球應用最廣泛、功能最強大的關系型數據庫。本書結合大量實例，詳細地講述了Oracle數據庫各方面的知識。全書內容包括Oracle安裝配置、Oracle常用開發工具、SQLPlus、數據表、視圖、約束、函數與存儲過程、觸發器、序列、索引、用戶與角色、內置函數、控制語句、SQL查詢及更新語句、并發與鎖定、正則表達式、與編程語言結合使用。為了便于讀者學習與把握，在每章都使用了單獨的小節來展示實例，并給出習題和答案。

·18.9萬字

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量化投資：交易模型開發與數據挖掘

本書是一本利用Python技術，結合人工智能、神經網絡和機器學習、遺傳算法等互聯網技術進行相應行業模型開發的技術圖書。本書第1～4章主要講解了利用Python軟件分析模型開發的入門知識，包括開發工具的使用、測試技術難點等內容；第5～7章主要講解了利用人工智能中的神經網絡技術進行技術研發，利用數據挖掘技術完善行業技術模型的數據加載與分析等內容；第8～9章主要講解了利用大數據進行技術配置和風險控制等內容；第10～11章主要講解了利用機器學習與遺傳算法進行相應模型開發等內容。全書內容專業，案例豐富翔實，是作者多年來利用開發軟件和人工智能結合進行相關領域軟件開發與探索的最佳結晶。本書不僅適合想利用Python進行軟件開發的用戶，也適合有一定經驗但想深入掌握人工智能、機器學習技術進行行業應用的用戶使用，還可以作為機構培訓的優秀教材。

·13.5萬字

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數據中臺實戰：手把手教你搭建數據中臺

自從2015年阿里巴巴提出中臺的概念后，數據中臺的概念就火遍了整個互聯網圈。數據中臺是實現企業數據智能的重要手段，但是數據中臺是什么、為什么要搭建數據中臺、數據中臺究竟應該怎么搭建，這些問題的答案卻很少有人知道。本書從“數據采集”“數據存儲”“數據打通”“數據應用”的角度，基于作者多年搭建數據中臺的實戰經驗，毫無保留地為大家解析從0到1搭建數據中臺的全過程。每個章節都有大量的實戰案例，希望本書能夠對國內數據化工作者提供一定的幫助。本書的讀者范圍很廣，無論你是想要進行數據化轉型的公司高層、一線的產品經理、運營/設計/開發人員，還是對數據領域感興趣的學生或從業人員，都可以從中學到想要的內容。

·9.9萬字

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Redis 5設計與源碼分析

優質的菜品需要有技藝精湛的廚師來烹飪，本書就像以優質菜品做成的“大菜”。整本書沒有太多啰唆的語言，直接抽絲剝繭：從基本的數據結構類型，Redis內部每個操作命令的底層代碼運行邏輯和結構，一直到整個Redis持久化技術、主從技術、分布式集群技術等，都有深入源碼級別的講解，讓你領略從數據結構到整個高性能服務的全部設計之美。學以致用，讀者朋友通過領會與實踐來提升技術，成為一個高性能網絡服務開發高手，繼而深入理解緩存服務，設計自己的高性能緩存服務系統或者緩存數據庫系統，應用到自己業務中去，豈非快哉！在整本書里，我也看到了一群程序員的認真執著，把每個業務數據流程圖、關鍵代碼、數據結構圖都規劃得詳細、清晰，把自己對技術的各種理解融入書中。本書脈絡清晰，適合剛入行的后端程序員、高性能服務開發者、系統運維人員、技術架構師等閱讀。希望閱讀本書的技術同仁都能夠得到進步和提高。

·17.2萬字

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