手机上玩不朽情缘五滴血

本書以達夢數據庫DM8為藍本，介紹達夢數據庫的存儲過程、存儲函數、觸發器等服務器端程序，以及Java、C、Python、PHP等高級語言基于達夢數據庫的應用程序設計方法。本書主要包括：DMSQL程序結構、基本語法；存儲過程、存儲函數、觸發器、包等高級對象的基本語法及應用方法；嵌入式SQL程序Pro*c組成、基本語法及應用方法；基于ODBC、JDBC、.NETDataProvider數據庫訪問接口標準的應用程序設計方法；PHP、Python、Go等高級語言訪問達夢數據庫的程序設計方法；達夢數據庫數據裝載及日志分析接口的程序設計方法。本書內容實用、示例豐富、語言通俗、格式規范，可作為相關專業的教材，也可作為工程技術人員的參考書。

·6.9萬字

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云計算與大數據

本書首先介紹了云計算與大數據的簡史、發展歷程，討論了當前大數據所要解決的5大問題，然后對面向云計算與大數據的體系架構搭建進行全面剖析，給讀者講述在云與大數據的時代做什么、怎么做才是對的，然后結合業界的具體實踐講解了2個平臺建設的案例，一個是大數據平臺的搭建，一個是混合云平臺的搭建。

·13.8萬字

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Python廣告數據挖掘與分析實戰

本書共十二章，第1-4章重在介紹移動廣告營銷數據分析理論與案例分析，包括廣告數據分析的基本概念、內容和意義，廣告數據分析相關理論知識及常用分析方法，移動廣告營銷常見的數據分析案例剖析以及如何做一份讓領導滿意的數據分析報告；本書第5-6章主要介紹Python軟件安裝及常用包的主要用法。本書第7-10章主要介紹利用Python實現移動廣告營銷中常見的機器學習算法，重點掌握常用的模型評價方法，模型原理、實現方法和技巧，其中包括混淆矩陣、AUC、ROC等常用模型評價方法以及線性回歸、邏輯回歸、決策樹、KNN、SVM、神經網絡、隨機森林、GBDT、XGBoost、Stacking等常用監督學習算法。第11章主要介紹k-means聚類、Lookalike相似用戶挖掘等常用無監督學習算法及實現方法。第12章主要介紹移動廣告營銷常用的特征選擇及特征工程方法。讀者如果只想了解數據分析相關概念和方法，可以選擇性閱讀本書前四章內容，后八章偏向數據挖掘算法和編程實踐等內容，有興趣可以深入閱讀全書。

·10.7萬字

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大數據分析：R基礎及應用

在大數據時代，R以其強大的數據分析挖掘、可視化繪圖等功能，越來越受到社會各個領域的青睞。現在，R的計算引擎、性能、程序包都得到了提升，其中R與大數據分析平臺Hadoop的結合，實現了R對大數據的分析式處理分析。這些不僅大大擴展了R的應用，也擴大了R在各行業的需求。為了更好地適應新形勢，掌握大數據分析處理的相關知識是很有必要的。本書從理論基礎、方法、實證三方面詳細地闡釋了R和RHadoop的相關理論、技術以及應用，使讀者了解大數據的基礎概念，掌握R以及Rhadoop大數據分析技術。本書不僅適合高等院校的各相關專業的本專科生、研究生，也適合零編程基礎的科研人員以及對大數據分析技術感興趣的人士閱讀。本書在內容的選擇和結構的安排上進行了深入的思考，使得不論是R或RHadoop的初學者還是具備一定相關專業知識的人員都能從本書中得到一定的收獲或啟發。

·6.6萬字

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數據賦能

本書是國家社會科學基金重大項目“數據賦能激勵制造業企業創新驅動發展及其對策研究（18ZDA062）”的成果，是研究團隊近幾年在企業數字化領域的研究總結與升華，是集體智慧的結晶，由張振剛和羅泰曄共同制定全書寫作提綱、提出編寫思路、構建概念框架、確定并撰寫具體內容，以及組織團隊成員開展編寫工作。

·19.5萬字

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數據分析即未來：企業全生命周期數據分析應用之道

本書的靈感來自RalphKimball的作品，我記得當我讀第1版的DataWarehouseToolkit（Kimball，1996）時，我在心里對自己說“這本書講得有道理。”與一般商業和技術書籍中經常出現的大談概念的處理方法非常不同，Kimball在這本書中為我們提供了真正進行數據倉庫建設所需要的實用方法、工具和流程。不管是針對已經熟悉數據倉庫的專業人士，還是剛開始接觸這一解決方案的初學者，Kimball在書中都給他們提供了數據倉庫相關領域的準確概述，以及數據倉庫全生命周期和關鍵流程的完整框架。我希望你會發現，本書能夠不負這一靈感，它為數據分析生命周期提供了一個全面和實用的指南，并著重于為你的組織打造行之有效的數據分析能力。

·17.9萬字

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Python數據分析與挖掘實戰（第3版）

本書是Python數據分析與挖掘領域的公認的事實標準，前兩版銷售超過15萬冊，被國內100余所院校采用為教材，同時也被廣大數據科學工作者奉為經典。本書以真實項目案例為驅動，以真實的行業應用為依托，幫助讀者快速掌握數據分析與挖掘的相關技術、流程與方法。本書精選了7個經典實戰案例，涵蓋了房地產、零售、互聯網等多個領域，將Python編程知識、數據分析與挖掘知識和行業知識融合，讓讀者在實踐中快速地掌握針對不同行業的數據挖掘方法。本書不僅適合零基礎的讀者自學，還適合作為相關專業的教材。

·14萬字

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Oracle J.D.Edwards技術與應用：基礎篇

本書是《OracleJ.D.Edwards技術與應用叢書》系列叢書的基礎篇，全書共分五章，通過介紹信息化的概念和內容，從而引出企業信息化的ERP的概念，及在企業實現ERP的軟件應用系統OracleJDE系統。進而以企業應用JDE為主線，通過一些模擬企業的使用場景，讓讀者學習JDE的基本應用功能、財務、分銷和生產管理的使用方法、JDE的項目實施方法學和JDEOBA(OracleBusinessAccelerated)(Oracle業務加速器)。

·15.1萬字

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圖數據實戰：用圖思維和圖技術解決復雜問題

本書是一本探索如何應用圖思維和圖技術解決復雜問題的書籍。該書針對有興趣學習如何使用圖數據提升工作水平、解決困難問題的實戰從業者。該書涵蓋了與圖數據相關的廣泛主題，包括圖思維、圖數據模型和查詢語言，討論了如何將圖數據應用于社交網絡、物流和網絡安全等領域的問題解決方案。此外，該書還提供了實踐指導，包括工具和框架的推薦、設計有效圖數據模型的建議，以及如何使用圖數據生成洞見和做出明智決策的建議。總的來說，本書是任何希望學習如何使用圖數據解決復雜問題和獲得新的工作洞見的人的優質資源。

·16萬字

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IPFS原理與實踐

本書由國內IPFS社區公認最權威的領袖撰寫，從技術、原理與實戰3個維度講解了IPFS。全書一共分為3個部分：第一部分：準備篇（第1章）從宏觀角度簡單介紹了IPFS的概念、價值以及與區塊鏈的關系；第二部分：原理篇（第2~5章）分別深入講解了IPFS的工作原理、底層基礎、協議棧和架構。第三部分：實戰篇（第6~8章）——應用IPFS講解了IPFS應用開發的技術、方法，并配合有個綜合性的案例。第四部分：擴展篇（第9章）前瞻性地講解了IPFS與其他領域的知識的一些擴展。

·9.9萬字

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大數據測試技術：數據采集、分析與測試實踐（在線實驗+在線自測）

本書從工程角度出發，闡述了運用大數據技術進行軟件測試的方法和實現過程。全書共11章，介紹了大數據測試思維、手機聯網數據的收集方法、數據格式的轉換方法、大數據的處理方法、軟件缺陷挖掘技術及實踐項目的應用等。本書第1章介紹了大數據的測試方法和思維方式，隨后每一章都通過案例來講解大數據技術的相關理論及其測試應用。除第1章外，每章最后都提供了思考題來幫助讀者回顧和鞏固本章的學習內容，本書最后還提供了思考題的參考答案。同時，本書對每一個案例進行了詳細圖例展示和講解。

·8.3萬字

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Microsoft Power BI數據可視化與數據分析

隨著大數據研究熱潮的興起，各種數據可視化圖表層出不窮，大數據生動呈現就成為了具有挑戰性的工作，隨之出現了大量的可視化軟件。本書是基于行業占有率比較高的MicrosoftPowerBI最新版本所編寫的，詳細介紹MicrosoftPowerBI的數據可視化功能，包括數據類型和運算符、軟件的安裝、連接數據源、數據基礎操作、可視化設計原則、可視化圖表、自定義可視化效果、報表、儀表板、查詢編輯器、運行R腳本、數據高級操作、數據分析表達式、網頁流量數據分析、超市運營數據分析、PowerBI移動應用和PowerBI應用開發等內容。

·4.8萬字

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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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Access 2016數據庫應用基礎

Access2016是Microsoft公司推出的功能強大的Office2016套裝辦公軟件中的一員，主要用于數據庫應用系統的開發，是目前十分流行的桌面數據庫管理系統。本書從Access2016的基礎入門開始，詳細地介紹Access2016的主要功能和基本操作，包括數據庫理論、表、查詢、窗體、報表、宏、模塊和VBA編程技術，并且按照軟件工程的設計思想；以“大學生科技創新項目管理系統”作為開發案例，詳細介紹了如何使用Access2016開發一個數據庫應用系統的全過程。本書內容由淺入深、通俗易懂、圖文并茂、直觀生動。書中提供了大量的操作實例，并配有豐富的實例圖片，每章后面均附有習題，能夠幫助讀者快速掌握Access2016數據庫技術。本書既可以作為高等院校電子商務、財會電算化、統計、計算機信息管理等專業學生的參考用書，也可以作為Access2016數據庫培訓班學生的培訓用書和參加全國計算機等級考試（二級Access）人員的輔導書。

·17.5萬字

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PySpark大數據分析與應用

本書以Python作為開發語言，系統介紹PySpark開發環境搭建流程及基于PySpark進行大數據分析的相關知識。本書條理清晰、重點突出，理論敘述循序漸進、由淺入深。本書共7章，第1？5章包括PySpark大數據分析概述、PySpark安裝配置、基于PySpark的DataFrame操作、基于PySpark的流式數據處理、基于PySpark的機器學習庫，內容介紹注重理論與實踐相結合，通過典型示例強化PySpark在大數據分析中的實際應用；第6、7章通過基于PySpark的網絡招聘信息的職業類型劃分和基于PySpark的信用貸款風險分析兩個完整的案例實戰，結合前5章的PySpark編程知識，實現完整的大數據分析過程。本書大部分章包含實訓和課后習題，讀者通過練習和操作實踐，能夠鞏固所學的內容。本書可作為高校數據科學或大數據相關專業的教材，也可作為機器學習愛好者的自學用書。

·10.4萬字

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達夢數據庫集群

本書以達夢數據庫管理系統DM8為藍本，在介紹數據庫集群技術現狀及實現原理的基礎上，分別介紹達夢數據庫守護、讀寫分離、大規模并行處理（DMMPP）和數據共享（DMDSC）等數據庫集群構建方法和實施步驟。全書包括5章，主要內容包括數據庫集群技術、達夢數據庫數據守護集群、達夢數據庫讀寫分離集群、達夢數據庫大規模并行處理集群和達夢數據庫數據共享集群。本書內容實用、操作性強，語言通俗、格式規范，可作為相關專業的教材，也可作為工程技術人員的參考書。

·11.4萬字

Access 2016數據庫教程（微課版·第2版）

全書以學生成績管理數據庫案例為主線，從建立空數據庫開始，逐步講解數據庫中的表、查詢、窗體、報表、宏、模塊、VBA程序設計與數據庫編程等Access2016的主要功能；以圖書館借還書管理數據庫項目實訓為輔線，結合每章知識設計項目實訓內容，幫助讀者鞏固和加深對所學知識的理解和掌握；以商品銷售管理數據庫實戰演練為擴展訓練，幫助讀者提高應用數據庫技術分析和處理數據的操作技能。本書符合最新版《全國計算機等級考試二級Access數據庫程序設計考試大綱》的要求，可作為高等院校非計算機專業數據庫應用技術相關課程的教材，也可作為“全國計算機等級考試二級Access數據庫程序設計”科目考試的參考資料。

·13.8萬字

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分布式數據服務：事務模型、處理語言、一致性與體系結構

隨著物聯網、云計算、大數據與人工智能等技術的蓬勃發展，計算服務逐漸從計算密集型向數據密集型（DataIntensive）轉變。高性能、高通量的數據服務關鍵技術成為智慧城市、智能制造、智慧農業等國家重大需求解決方案的核心基礎。并行與分布式數據處理的概念啟發于上世紀80年代，源自討論在內存及二級存儲極為有限的條件下如何跨越“內存墻”，完成計算任務的優化技術。而今，互聯網與私有網絡數據指數級增長、數據服務的事務性需求復雜多變、跨地域數據同步需求動態不統一、如何應對當前及未來大數據服務及其上的人工智能計算對并行與分布式數據服務提出了新的問題與挑戰。本書從并行與分布式數據服務的基礎理論、事務模型、數據處理語言等基礎內容，并進一步討論分布式數據一致性模型及全觀性的數據處理架構方面的先進及實用的研究及系統軟件相關知識，，對分布式數據服務的其他研究也進行了概述，并對其未來發展方向進行展望。本書可以作為計算機、數據科學與大數據技術、人工智能等相關專業的高年級本科生與研究生在數據庫理論及分布式系統等課程上的輔助教材，也可以為物聯網、云計算、大數據與人工智能等領域的科研人員及從業者提供創新研究與技術應用的參考。

·15.5萬字

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數據隱私與數據治理：概念與技術

本書以《中華人民共和國數據安全法》和《中華人民共和國個人信息保護法》為背景，旨在從概念和技術的角度對數據隱私與數據治理進行系統概述。首篇從歷史與系統的角度介紹數據隱私與數據治理的基礎，后三篇分別側重大規模數據收集、機器學習，以及數據治理中的隱私問題，介紹其相應的技術基礎，總結當下的關鍵問題與技術方案。本書從全新的數據生態的角度介紹數據隱私與數據治理，在內容介紹上，以技術與算法的講解為主，輔以案例，詳略得當。

·12.6萬字

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數據庫原理與設計實驗教程（MySQL版）

本書以當前流行的數據庫管理系統MySQL和數據庫建模工具PowerDesigner16.5為操作平臺，精心組織設計了13個上機實驗，具體包括MySQL的安裝、數據庫基本操作、表的基本操作、數據操作、數據查詢、數據完整性控制、索引、視圖、數據庫安全性控制、存儲過程和函數、事務和鎖、應用PowerDesigner進行數據庫建模、Java通過JDBC連接數據庫。本書實驗目的明確，實驗步驟清晰，可操作性強，知識點編排循序漸進、由淺入深，使讀者能夠有效地將理論應用到實踐當中，便于對數據庫理論知識進行鞏固。每個實驗后均配有適量習題，便于學生課后練習。本書可作為高等院校軟件工程專業、計算機相關專業本科生的數據庫課程上機實驗的教學用書，也可以作為數據庫管理人員及數據庫應用系統開發人員的參考用書。

·8萬字

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達夢數據庫編程指南