电子厂HI是什么工位

本書從大數據實時計算框架Spark的編程語言Scala入手，第1～4章重點介紹函數式編程語言Scala的基礎語法、面向對象編程以及函數式編程等，再通過編程訓練案例介紹Scala這門語言的實際開發應用，為讀者后面學習Spark框架打下牢固的編程基礎。第5～10章重點介紹Spark的安裝部署、SparkCore編程、SparkSQL結構化數據處理以及SparkStreaming實時數據處理等，對它們進行詳細的剖析和解讀。最后，在第11章中通過網站運營指標統計和IP經緯度熱力圖分析兩個實戰開發項目，讓讀者充分掌握Spark大數據實時計算框架技術的應用與實操方法。本書適合所有對大數據技術感興趣的讀者。

·8.2萬字

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數據庫開發技術標準教程

本書由資深網絡安全教師撰寫，書中系統并深入地將Python應用實例與網絡安全相結合進行講解，不僅講述了Python的實際應用方法，而且從網絡安全原理的角度分析了Python實現網絡安全編程的技術，真正做到理論與實踐相結合。全書共分為15章。第1章介紹網絡安全滲透測試的相關理論。第2章介紹KaliLinux2使用基礎。第3章介紹Python語言基礎。第4章介紹安全滲透測試中的常見模塊。第5章介紹使用Python實現信息收集。第6章和第7章介紹使用Python對漏洞進行滲透。第8章介紹使用Python實現網絡的嗅探與監聽。第9章介紹使用Python實現拒絕服務攻擊。第10章介紹使用Python實現身份認證攻擊。第11章介紹使用Python編寫遠程控制工具。第12章和第13章介紹使用Python完成無線網絡滲透。第14章介紹使用Python對Web應用進行滲透測試。第15章介紹使用Python生成滲透測試報告。本書適合網絡安全滲透測試人員、運維工程師、網絡管理人員、網絡安全設備設計人員、網絡安全軟件開發人員、安全課程培訓學員、高校網絡安全專業方向的學生閱讀。

·10.9萬字

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低代碼極速物聯網開發指南：基于阿里云IoT Studio快速構建物聯網項目

本書詳細介紹了JavaScript、Python、.NET和Lua低代碼開發，并且從傳感器開始，深入淺出地勾勒出采集終端、智能網關、物理鏈路層、通信協議和云端平臺等物聯網領域的全貌；結合實際案例，系統地講解了如何通過低代碼、零代碼等近乎搭積木的方式快速搭建物聯網系統。本書內容豐富、通信易懂，是一本物聯網領域的低代碼開發大全。本書適合對低代碼感興趣的程序員，及相關專業人員閱讀。

·12.5萬字

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SQL Server 2012數據庫技術與應用（微課版）

本書共15章，比較系統地介紹SQLServer2012概述、數據庫管理、建表基礎、表的管理、數據更新、簡單查詢、多表復雜查詢、視圖、索引、T-SQL基礎、游標、存儲過程、觸發器、SQLServer安全管理、SQLServer2012數據庫維護等內容。

·12萬字

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Libgdx Cross/platform Game Development Cookbook

Ifyouwanttomakecross-platformgameswithoutthehassleanddangersofwritingplatform-specificcode,orIfyouareagameprogrammerwhomayhavesomeexperiencewithJavaandyouwanttolearneverythingyouneedtoknowaboutLibgdxtoproduceawesomework,thisisthebookforyou.Totakefulladvantageoftherecipesinthisbook,youareexpectedtobefamiliarwithjavawithgoodgameprogrammingknowledge.

·12.1萬字

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循序漸進學Spark

本書以小象學院git項目方式管理。感謝姜冰鈺、陳超、冼茂源等每一位內容貢獻者，感謝他們花費大量時間，將自己對Spark的理解加上在實際工作、學習過程中的體會，融匯成豐富的內容。與企業不斷涌現的對大數據技術的需求相比，大數據人才還存在很大缺口，對大數據技術充滿期許的新人正在源源不斷地加入這個領域。在小象學院的教學實踐過程中，我們發現，一本能完整系統地介紹Spark各模塊原理并兼顧使用實戰的書，對于初入大數據領域的技術人員至關重要。于是，我們根據日常積累的經驗，著成本書。

·9.4萬字

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Spark大數據處理：技術、應用與性能優化

這是一本依據最新技術版本，系統、全面、詳細講解Spark的著作，作者結合自己在微軟和IBM的實踐經驗和對Spark源代碼的研究撰寫而成。首先從技術層面講解了Spark的體系結構、工作機制、安裝與部署、開發環境搭建、計算模型、Benchmark、BDAS等內容；然后從應用角度講解了一些簡單的、有代表性的案例；最后對Spark的性能優化進行了探討。

·10.8萬字

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大數據技術和應用

這是一本大數據技術入門的簡明教材。全書理論和實踐相結合，以應用實戰為主，深入淺出地講解每個知識點，對每個應用實驗按學習習慣，分步驟講解，每個步驟都有文字說明和效果截圖，使讀者能清晰地知曉動手實操的效果和錯誤之處。全書分為9章，全面介紹了大數據技術的相關基礎知識、HDFS和數據庫、采集傳輸工具、挖掘分析算法、Spark計算框架、可視化、大數據安全、大數據應用等內容，著重介紹了HDFS分布式文件系統、NoSQL等各種數據庫、數據倉庫Hive，以及數據采集分析技術，并配套了詳細的實驗教程以及練習題。本書適合作為高等院校計算機、軟件工程、大數據專業高職、本科生的教材，同時可供企業中從事大數據開發的工程師和科技工作者參考。

·10.9萬字

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改進的群智能算法及其應用

本書主要包括利用改進的卷積神經網絡實現合成孔徑雷達目標識別，提出了改進的群智能算法，并結合機器學習實現合成孔徑雷達目標識別、MEMS矢量水聽器信號的去噪估計、癌癥分類、傳染病預測、空氣質量指數預測與等級分類、機器人轉向分類和地質水水質分類。本書有較強的實用性和應用性，既結合實際應用的需要，又從理論上加以指導。本書可作為應用數學、信號處理、圖像處理、優化算法、預測與分類等方向研究生學習，還可供從事機器學習的科研工作者參考。

·11.6萬字

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軌跡數據分析方法及應用

隨著信息、互聯網、社交媒體、衛星定位、基于位置的服務（LocationBasedServices，LBS）等技術的發展，軌跡數據領域迎來了大數據時代。在軌跡大數據背景下，軌跡數據分析的關注度得到持續攀升，它能夠借助移動對象的時空特征和移動行為信息發現新知識和模式，從而為智慧城市計算與服務、交通管理與規劃、物流管理、智能制造、旅游路徑推薦、自然災害預測與預警、疫情傳播監測等諸多領域提供決策支持與服務。本書以軌跡數據相關分析及挖掘技術為主要研究對象，針對軌跡大數據背景下軌跡數據的特征及分析需求，對數據噪聲處理、特征提取、相似性度量、參數依賴及復雜軌跡聚類等問題開展了深入研究。本書可供從事大數據、數據挖掘、機器學習、軌跡數據分析等相關領域的科研及工程人員參考，也可作為高等院校計算機、軟件工程及自動化、信息與通信工程等專業的本科生和研究生的學習參考書。

·9.6萬字

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使用GitOps實現Kubernetes的持續部署：模式、流程及工具

本書提供了通過GitOps使用Kubernetes的實用教程，內容涵蓋GitOps的實踐、技術和工具，它們可以簡化Kubernetes來更快地交付企業級軟件，而不影響安全性。通過閱讀本書，你將了解GitOps在靈活的配置管理、監控、健壯性、多環境支持和安全性等方面的好處，并掌握以獨特的GitOps方式進行管理的技巧。學完本書，你將能夠實現和管理一個可伸縮的持續交付管道，這使得跟蹤更改、回滾錯誤以及清晰地驗證和審計容器部署變得容易。

·12.7萬字

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新編大學計算機應用基礎上機實驗指導（微課版）

本書是與左浩主編的《新編大學計算機應用基礎（Windows7+office10）（微課版）》配套使用的上機實踐指導教材，主要內容包括Windows7、MSOfficeWord2010字處理軟件、MSOfficeExcel2010電子表格處理軟件、MSOfficePoerPoint2010演示文稿軟件、因特網應用、常用工具軟件實驗。每個實驗都精心設計，訓練學生的實踐能力。

·10.9萬字

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計算機應用基礎教程上機指導與習題集（微課版）

本書是與梁娟主編的《計算機應用基礎（微課版）》配套使用的上機實踐指導教材，主要內容包括Windows7、MSOfficeWord2010字處理軟件、MSOfficeExcel2010電子表格處理軟件、MSOfficePoerPoint2010演示文稿軟件、因特網應用、常用工具軟件實驗。每個實驗都精心設計，訓練學生的實踐能力。

·10.9萬字

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Hadoop與大數據挖掘（第2版）

這是一本講解如何基于Hadoop技術棧進行大數據挖掘和分析的著作。它能帶領你零基礎快速掌握Hadoop技術棧，以及基于它的大數據挖掘與分析的流程和方法。全書核心內容分為兩部分。1.Hadoop技術棧：詳細講解了Hadoop、Hive、HBase、Spark、Flume、Kafka等大數據技術的基礎、原理、應用，通過這部分內容讀者能對Hadoop技術棧有從宏觀到微觀的了解。2.Hadoop大數據挖掘：通過3個綜合案例，逐步展示了基于Hadoop的大數據挖掘的完整流程和方法。幾位作者在大數據項目研發、教育、咨詢等領域有10余年的豐富經驗，對教育界和企業界供需兩端的了解非常深入，全書的結構和內容圍繞這兩端的需求盡心設計，能讓Hadoop大數據挖掘與分析的教育和學習事半功倍。本書第1版出版后，獲得了教育界和企業界的良好反饋，其中數十家高等院校采用本書作為教材或參考書。第2版在第1版的基礎上，在技術適應性、案例實用性等方面做了大量更新，與時俱進，更有競爭力！為了便于學習和教學，本書配套數據文件、實現代碼、課后習題、教學PPT。

·14.7萬字

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Deep Learning with R for Beginners

Deeplearningfindspracticalapplicationsinseveraldomains,whileRisthepreferredlanguagefordesigninganddeployingdeeplearningmodels.ThisLearningPathintroducesyoutothebasicsofdeeplearningandeventeachesyoutobuildaneuralnetworkmodelfromscratch.Asyoumakeyourwaythroughthechapters,you’llexploredeeplearninglibrariesandunderstandhowtocreatedeeplearningmodelsforavarietyofchallenges,rightfromanomalydetectiontorecommendationsystems.Thebookwillthenhelpyoucoveradvancedtopics,suchasgenerativeadversarialnetworks(GANs),transferlearning,andlarge-scaledeeplearninginthecloud,inadditiontomodeloptimization,overfitting,anddataaugmentation.Throughreal-worldprojects,you’llalsogetuptospeedwithtrainingconvolutionalneuralnetworks(CNNs),recurrentneuralnetworks(RNNs),andlongshort-termmemorynetworks(LSTMs)inR.BytheendofthisLearningPath,you’llbewellversedwithdeeplearningandhavetheskillsyouneedtoimplementanumberofdeeplearningconceptsinyourresearchworkorprojects.ThisLearningPathincludescontentfromthefollowingPacktproducts:RDeepLearningEssentials-SecondEditionbyJoshuaF.WileyandMarkHodnett.RDeepLearningProjectsbyYuxi(Hayden)LiuandPabloMaldonado.

·11.5萬字

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大學計算機應用基礎上機實驗指導（微課版）

本書是與《大學計算機應用基礎（Windows7+Office2010）（微課版）》一書配套使用的上機指導和習題集。全書共分為兩個部分：第一部分是上機指導，從計算機基礎知識、計算機系統知識、Windows7操作系統、管理計算機中的資源、Word2010基本操作、排版文檔、Excel2010基本操作、計算和分析Excel數據、PowerPoint2010基本操作、設置并放映演示文稿、計算機網絡基礎與應用及計算機維護與安全12個方面來組織內容，讀者可以按照《新編大學計算機應用基礎（Windows7+Office2010）（微課版）》的教學內容和本書中的指導進行上機操作；第二部分是習題，按照《全國計算機等級考試一級MSOffice考試大綱（2013年版）》和《新編大學計算機應用基礎（Windows7+Office2010）（微課版）》的內容，設置了單選題、多選題、判斷題和操作題，并附有參考答案，以方便學生自測練習。本書既適合作為高等職業院校非計算機專業類學生的計算機基礎教材，也適合作為計算機培訓班或計算機等級考試一級MSOffice的自學參考書。

·10.6萬字

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數字化轉型實踐：構建云原生大數據平臺

21世紀，互聯網行業的爆發開啟了全球數據量急劇增長的新時代，數據已經成為驅動企業數字化轉型的核心力量。整個數據行業的技術能力不斷提升，從數據庫到數據倉庫，再到開源大數據，都在經濟社會中發揮著極其重要的作用。近年來，新興數據技術與云計算相互輔助，共同發展，誕生了一系列云原生數據服務，讓企業能夠突破傳統模式的局限，專注于業務，降本增效。本書以全球前沿的云原生服務為基礎，詳細展現了如何將數據存儲、數據引入、批量數據處理、實時數據處理、數據倉庫、數據可視化和機器學習等核心要素綜合起來，逐步構建一個高效的大數據服務平臺。

·9.5萬字

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Building Computer Vision Projects with OpenCV 4 and C++

OpenCVisoneofthebestopensourcelibrariesavailableandcanhelpyoufocusonconstructingcompleteprojectsonimageprocessing,motiondetection,andimagesegmentation.ThisLearningPathisyourguidetounderstandingOpenCVconceptsandalgorithmsthroughreal-worldexamplesandactivities.Throughvariousprojects,you'llalsodiscoverhowtousecomplexcomputervisionandmachinelearningalgorithmsandfacedetectiontoextractthemaximumamountofinformationfromimagesandvideos.Inlaterchapters,you'lllearntoenhanceyourvideosandimageswithopticalflowanalysisandbackgroundsubtraction.SectionsintheLearningPathwillhelpyougettogripswithtextsegmentationandrecognition,inadditiontoguidingyouthroughthebasicsofthenewandimproveddeeplearningmodules.BytheendofthisLearningPath,youwillhavemasteredcommonlyusedcomputervisiontechniquestobuildOpenCVprojectsfromscratch.ThisLearningPathincludescontentfromthefollowingPacktbooks:MasteringOpenCV4-ThirdEditionbyRoyShilkrotandDavidMillánEscrivá.LearnOpenCV4ByBuildingProjects-SecondEditionbyDavidMillánEscrivá,ViníciusG.Mendon?a,andPrateekJoshi.

·11.3萬字

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openGauss數據庫核心技術

本書系統論述了openGauss數據庫理論、技術及應用。本書共11章，首先介紹數據庫發展歷史，包括傳統的網狀數據庫、層次數據庫、關系數據庫、NoSQL數據庫、NewSQL數據庫、云數據庫、多模數據庫、分布式數據庫等。其次介紹結構化查詢語言（SQL）、SQL語法、存儲過程、觸發器、游標、數據庫設計規范和E-R模型等數據庫基礎知識。再次介紹數據庫未來發展趨勢，包括新硬件、不同部署形態、新應用對數據庫的影響。最后重點介紹openGauss的核心技術，包括openGauss的核心架構、面向鯤鵬和昇騰等新硬件的優化技術、SQL引擎、執行器技術、數據庫存儲技術、數據庫事務機制、數據庫安全、數據庫自治技術等。為方便讀者掌握數據庫教學內容，本書每章都提供了小結和習題（含答案）。通過閱讀本書，讀者可以深入了解數據庫的發展歷史與未來趨勢、數據庫系統架構、鯤鵬和昇騰優化技術、數據庫事務處理技術、數據庫執行器技術、數據庫安全技術，從而既可以在將來開發數據庫的核心代碼，也可以更好地利用數據庫開發應用。本書既可作為高校本科生和研究生學習數據庫的參考書，也可作為高等院校、科研機構等相關單位從事數據庫理論教學或科學研究的教師、系統實現的研究人員的參考書，還可供企業工程師進行數據庫二次開發和應用開發的參考。

·14.2萬字

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數據可視化：從小白到數據工程師的成長之路

掌握數據可視化技術是未來工作和學習的必備能力，是展示理念和成果的重要手段。閱讀并完成本書的實踐，你將快速地學會數據獲取、清洗、分析、可視化及發布的完整流程。本書以豐富的實踐案例解析數據可視化的制作理念和具體方法，緊密圍繞當前數據可視化領域的實際需求，全面介紹數據可視化的概念和技巧。本書包含基礎知識、數據獲取、數據清洗、數據分析、可視化基礎和原則、數據可視化工具和可視化作品發布等內容，基于具體案例多角度啟發和引導讀者的創新思維，增強讀者對抽象數據的把握及綜合可視化能力的提升。本書內容通俗易懂，簡明實用，配套的教學輔助資料可免費下載。本書適合零編程基礎的數據可視化從業者和高校師生閱讀，有一定工作經驗的數據可視化工程師也可以從本書中學到大量實用的技能。

·10.2萬字

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數據庫

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