怎么打9900炮美猴王捕鱼机

本書共六章，全面介紹了區塊鏈技術及其應用，內容包括：區塊鏈是什么、深入理解區塊鏈、“玩轉”區塊鏈—從加密數字貨幣開始、區塊鏈+—區塊鏈技術的全面應用、區塊鏈生態圈—鏈圈、幣圈和礦圈、思考區塊鏈。本書內容深入淺出，區塊鏈知識零基礎的讀者，通過本書也可以輕松地認識和了解區塊鏈技術和區塊鏈行業生態。本書適合對區塊鏈感興趣的大眾讀者閱讀，也適合高校和培訓機構作為區塊鏈技術人才培養的教材或參考書。

·17.5萬字

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大數據運營與管理：數據中心數字化轉型之路

本書立足企業數據中心，對其演進歷程進行了回顧和總結，并站在數字化轉型的歷史潮頭，闡述了數據中心轉型的深層次原因和驅動力，明確了轉型的基本思路和模式，提出了數據中心運營管理并實現數字化的基本框架，探討了一些可供借鑒的實施策略、建議和實踐案例，為企業數據中心的發展描繪了新藍圖、開啟了新天地。因此，本書對于很多尚在苦苦思索數據中心在企業數字化轉型中如何定位、如何轉變的管理者來說，有著非常重要的指導意義。本書適合政府機構、各行業的信息化部門管理者、數據中心工作人員及相關研究人員閱讀。

·21萬字

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數據庫系統：原理、設計與編程（MOOC版）

本書從理論與實際應用相結合的角度出發，介紹數據庫系統的原理知識與技術應用方法，包括數據庫系統概述、關系數據模型、SQL數據庫操作語言、數據庫設計、數據庫管理、數據庫應用編程，以及分布式NoSQL數據庫技術等內容。

·21.1萬字

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Hadoop HDFS深度剖析與實踐

本書以HadoopHDFS為載體，介紹了構建一款分布式系統（尤其是存儲方向）所需的核心技術，所有內容均基于當前較新的3.3.x/3.4.x版本，分別從理論和實踐兩個維度逐一闡述。本書主要包括兩篇：核心原理篇介紹了HDFS的誕生歷史、元數據及Block管理、節點間通信機制、讀寫數據流程和高可用實現原理等；拓展與實踐篇從實際出發，充分考慮了用戶在應用過程中會遇到的痛點，詳細介紹了集群拓展方法、數據分層存儲、集群維護與多租戶實施等實踐經驗。本書各章節都配有必要的流程圖和原理分析圖，便于讀者閱讀理解，并精選了非常有用的實際案例及拓展知識。閱讀本書后，相信會給讀者帶來“1+1>2”的效果。本書非常適合大數據從業者、云計算領域研發及運維人員、高校研究生和熱衷于分布式的技術極客閱讀學習。

·13.8萬字

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數據增長模型：數智時代的全棧產品運營思維、算法與技術

本書以在數字化背景下，數據產品從業者的數據技術、數據技能、數據思維、數據方法、數據模型、產品用戶/客戶增長實戰經驗為基調，體系化撰寫了數字化和數據產品的數據經驗知識和案例。隨書附贈豐富的原始數據和源代碼，方便讀者對數據分析案例進行實操練習。本書內容全面，結構完整。首先，講解了數據指標體系搭建和數據埋點案例；然后按照細節講解數據分析流程、數據采集方法、數據挖掘整體方法；緊接著通過實操案例講解了的數據產品工具，如EXCEL、Python、SQL、Anaconda、AB測試等工具，驅動數據增長的實戰模型，如ARIMA、AHP、LTV、AARRR等，以及數據倉庫和大數據平臺的搭建方法；最后講解了數據中臺和數據安全、數據智能應用場景、用戶增長實戰案例。本書適合數字化市場下的數據產品從業者閱讀，主要讀者人群包含數據產品經理、數據運營人員、數據產品技術人員、數據領域創業者和相關專業的學生。

·25.9萬字

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文本數據挖掘：基于R語言

文本是一種特殊的非結構化數據，在當今的大數據時代，其價值日趨凸顯。本書利用開源而強大的R軟件，對文本數據挖掘的概念、技術及技巧進行了系統的介紹。本書共11章，內容包括：走進文本數據挖掘，R語言快速入門，字符串的基本處理，用好正則表達式，導入各類文本數據，對各類文本數據進行預處理，文本特征提取的4種方法，基于機器學習的文本分類方法，文本情感分析，文本可視化，文本數據挖掘項目實踐。本書還提供了豐富的應用案例和程序源代碼引導讀者高效學習。本書適合對文本數據挖掘感興趣的學生、科研人員和數據科學從業者閱讀。同時，本書還可以作為工具書，為需要經常進行文本數據挖掘的讀者提供快速檢索。

·6.6萬字

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MySQL數據庫項目化教程

本書以實際的學生競賽項目管理系統為案例依托，從MySQL數據庫的相關概念及理論知識出發，介紹系統需求分析、數據庫設計與實施、數據庫管理與優化等內容，最終實現學生競賽項目管理系統的設計、開發、部署和運行。全書以項目為單元，共分為9個項目，28個子任務。項目一為數據庫的設計，項目二為MySQL數據庫，項目三為數據庫的管理，項目四為數據表的管理，項目五為數據查詢，項目六為數據庫編程，項目七為數據庫索引與視圖，項目八為數據庫安全及性能優化，項目九為學生競賽項目管理系統的開發。書中各項目的子任務之間，內容循序漸進，逐層深入，力求將關系數據庫中抽象的問題具體化、圖形化，化復雜為簡單，適合教學。本書可作為應用型本科院校、高職高專院校計算機及相關專業數據庫課程的教材，也可以作為MySQL數據庫初學者及相關開發人員的參考書。

·7.3萬字

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大數據數學基礎（R語言描述）

本書全面地講解了在科學領域運用廣泛的數據微積分、線性代數、統計學、數值計算、多元統計分析等數學基礎知識。全書共6章：第1章介紹了大數據與數學、數學與R語言的關系；第2章介紹了微積分的基礎知識，包括函數、極限、導數、微分、不定積分與定積分及其應用；第3章介紹了線性代數的基礎知識，包括矩陣的運算、行列式、特征分解、奇異值分解；第4章介紹了統計學的基礎知識，包括數據分布特征、概率論、隨機變量的數字特征、參數估計、假設檢驗；第5章介紹了數值計算的基礎知識，包括插值方法、函數逼近與擬合、非線性方程（組）求根；第6章介紹了常用的多元統計分析方法，包括回歸分析、聚類分析、判別分析、主成分分析、因子分析和典型相關分析。本書中的幾乎所有實例都結合R語言進行求解分析，所有章后都有課后習題，可以幫助讀者鞏固所學的內容。

·7.7萬字

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云原生數據庫：原理與實踐

本書詳細剖析了作為核心基礎軟件系統的數據庫在云計算時代的技術演進歷程，從架構設計、實現機制和系統優化等多個角度闡述傳統數據庫技術是如何一步步發展到云原生形態的。本書強調理論和實踐的充分結合，分析MySQL、PostgreSQL等工業界“活”的系統實現數據庫的SQL優化與執行、事務處理、緩存與索引等原理，在面對實際應用需求時做了哪些權衡與折中，面對復雜的應用場景如何優化，以及做出種種選擇背后的原因。同時，本書結合阿里云在數據庫領域的研發實踐經驗，著重講述現代數據庫從系統進化到服務的一系列核心技術原理，例如利用云計算資源池化技術、分布式技術實現數據庫的高可用、彈性擴展和按需使用等。本書內容翔實，兼具理論深度和實現細節，同時開放性地探索了數據庫的最新發展方向，能夠啟發讀者進一步深入思考。本書可作為高等院校信息類專業的本科生和碩士研究生教材，也可作為數據庫行業的內核研發和系統運維等從業人員的參考書。

·13.8萬字

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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Spark 3.0大數據分析與挖掘：基于機器學習

Spark作為新興的、應用范圍廣泛的大數據處理開源框架，吸引了大量的大數據分析與挖掘從業人員進行相關內容的學習與開發，其中ML是Spark3.0機器學習框架使用的核心。本書用于Spark3.0ML大數據分析與挖掘入門，配套示例源碼、PPT課件、數據集、思維導圖、開發環境和作者答疑服務。本書共分13章，從Spark3.0大數據分析概述、基礎安裝和配置開始，依次介紹ML的DataFrame、ML的基本概念，以及協同過濾、線性回歸、分類、決策樹與隨機森林、聚類、關聯規則、數據降維、特征提取和轉換等數據處理方法；最后通過經典的鳶尾花分析實例，回顧前面的學習內容，實現了一個完整的數據分析與挖掘過程。本書采取實例和理論相結合的方式，講解細致直觀，示例豐富，適合Spark3.0機器學習初學者、大數據分析和挖掘人員，也適合高等院校和培訓機構人工智能與大數據相關專業的師生教學參考。

·8萬字

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中國云存儲發展報告

本書為中國電子學會云計算專家委員會組織編寫的國內第一本權威發布的云存儲白皮書，反映了云存儲技術發展及現狀，主要包括：云存儲的興起、云存儲的系統架構、云存儲熱點問題及分析、云存儲的作用和影響、云存儲的運營模式、云存儲在中國等內容。

·5.7萬字

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數字化轉型架構與方法

本圖書注重數字化轉型的根本任務、核心路徑、關鍵驅動要素。從價值體系優化、創新和重構，新型能力建設，數據要素驅動提出系統化推進數字化轉型的一整套參考架構，提出能力單元的模型及建設要點，具有系統性、針對性、可執行性，具有很高的應用價值。本圖書從按照價值體系優化、創新和重構的要求提出數字化轉型的主要視角，以新型能力建設為主線提出數字化轉型的過程方法，圍繞數據要素驅動作用的逐步發揮提出數字化轉型的發展階段要求，構建一套數字化轉型參考架構，從而支持相關各方更加系統化、體系化、全局化推進數字化轉型這一復雜巨系統工程。本圖書面向開展數字化轉型的企業及提供數字化轉型服務的各類組織。

·4.2萬字

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商業銀行數據庫管理實踐

《商業銀行數據庫管理實踐》共12章，第1～3章講解在金融科技大潮下，商業銀行數據庫架構轉型的新思路，隨后闡述集中式到分布式數據庫實踐，以及從小型機遷移到x86平臺的實踐；第4～6章講述商業銀行Db2、MySQL、GoldenDB等數據庫新系統上線以及數據庫版本升級等重要內容；第7～9章講述Db2、MySQL、GoldenDB等數據庫故障診斷理論及實戰案例；第10、11章分別講述Db2和MySQL數據庫的性能優化；第12章主要講述筆者對商業銀行數據庫管理方面的思考。《商業銀行數據庫管理實踐》主要面向企業（尤其是商業銀行）的數據庫架構師、數據庫管理員、應用開發人員和數據庫技術決策人員，也適合大學生學習數據庫使用。

·28.7萬字

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數據挖掘：你必須知道的32個經典案例（第2版）

本書全面介紹了經典數據分析、模式識別、機器學習、深度學習、數據挖掘、商務智能等多個領域的數據分析算法，將大數據時代的數據分析熱點技術一網打盡。本書為每個數據分析算法都搭配了一個經典案例，并按照由易到難的原則構建知識框架，充分照顧了不同水平讀者的閱讀習慣。通

·13.4萬字

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SQL應用及誤區分析

本書共分為十四章，由易到難，逐步講解SQL語句的應用。其中，第一章介紹了SQL概述，第二章簡單介紹了SCOTT模式，第三章到第六章，分別介紹了SQL最常用的增刪改查知識。第七章到第十二章分別介紹了常用的數據庫對象，包含了視圖、索引、約束、觸發器、存儲過程和函數。第十三章介紹了非常重要的事務知識。第十四章對SQLSERVER數據庫和ORACLE數據庫中存在的一些差異進行了舉例比較。

·7.1萬字

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數據庫應用系統技術

本書以數據庫應用系統實現為線索，內容除數據庫技術外，還涵蓋系統分析、設計、開發和部署方法，并引入“互聯網+”思維和熱點技術。全書以一個完整的“e學習”系統實際案例驅動，采用MySQL和ASP.NET為實驗環境，幫助讀者通過實際應用理解數據庫應用系統的相關知識和開發方法，掌握實踐技能，綜合運用前沿信息技術實現領域創新應用。本書提供豐富的教學資源，可以登錄華信教育資源網（www.hxedu.com.cn）免費獲取相關資源包，也可以掃描書中的二維碼獲取相關資源或觀看演示視頻。本書通俗易懂、實例鮮活、技術先進，可作為各類高等學校數據庫技術、信息系統設計的入門教材，或者作為計算機基礎教育較高層次課程的教材，也可以作為數據庫應用系統開發實踐的技術參考書。

·14.2萬字

會員

大數據搜索引擎原理分析

本書是暢銷書升級版，向讀者提供了一套完整的大數據時代背景下的搜索引擎解決方案，詳盡地介紹了搜索引擎的技術架構、算法體系及取得的成果，并以模塊化的方式進行組織。本書著重介紹了機器學習在搜索引擎中的應用，包括中文分詞、聚類、分類等核心的機器學習算法，并結合示例加以介紹和分析，使讀者可以更好地理解機器學習在搜索引擎中的價值；同時，闡述了大數據給搜索引擎帶來的新特性，結合目前大數據分析的主流工具，在搜索引擎中構建知識圖譜，以及進行日志反饋學習，可以使得搜索引擎更加智能。本書不僅適合作為互聯網行業從業者的技術參考書，也適合作為搜索引擎愛好者的參考讀物。

·16.1萬字

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工業大數據工程：系統、方法與實踐

本書探索工業大數據的工程方法體系，并介紹了其中的關鍵技術，提出了多領域的工業物理對象建模方法和查詢技術。全書共10章，第1章討論了工業大數據的內涵與特點，并給出了工業大數據工程的三個要素，即數據資源、數據分析和數據應用；第2～4章提出了領域模型驅動的數據資源的建模技術，并給出了工業大系統技術與建設方法；第5、6章討論了敏捷工業大數據分析與運維方法，并闡述了背后的分析軟件技術；第7章討論了用戶驅動的數據應用的低代碼開發技術；第8~10章用風電、水電、煤礦綜采三個行業，展示了工業大數據工程方法的應用過程。

·22.6萬字

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智能數據分析：入門、實戰與平臺構建

本書將以智能數據分析為主線，分三個部分進行介紹：第一部分將通過對數據分析發展歷程及趨勢的介紹，讓讀者通過淺顯易懂的方式快速了解數據智能分析及其發展趨勢；第二部分將詳細講述筆者通過經驗總結的數據智能分析的思路、方法與技巧，幫讀者在腦中建立起清晰的智能分析思路及分析體系；第三部分將通過各行業案例的介紹，側重說明企業數據智能分析的價值體現。

·12.4萬字

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一本書讀懂區塊鏈（第2版）