一天能赚300元的游戏

本書系統(tǒng)介紹了使用Python進行數(shù)據(jù)分析需要掌握的各項知識，涵蓋了Python基礎知識、網(wǎng)絡爬蟲技術、正則表達式、BeautifulSoup和JSON、詞語切分、自然語言處理、使用NumPy與Pandas處理數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)可視化技術、MySQL、機器學習、樸素貝葉斯模型、支持向量機、隨機森林、深度學習以及量化投資。本書通過結合數(shù)據(jù)分析技術的理論知識與Python的實戰(zhàn)應用，幫助讀者更好地運用Python解決數(shù)據(jù)分析中的實際問題。本書適合作為高等院校工商管理類研究生、本科生的數(shù)據(jù)分析課程教材，還適合作為金融行業(yè)人員的參考資料。

·12.3萬字

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ETL數(shù)據(jù)整合與處理（Kettle）

本書以Kettle實現(xiàn)ETL流程為目標，將ETL知識點與任務相結合，配套真實案例，深入淺出地介紹了ETL數(shù)據(jù)整合與處理的相關內(nèi)容。全書共8章，第1章介紹了ETL概念和ETL工具，讓讀者在了解ETL相關的概念后，立刻上手ETL工具Kettle；第2~6章介紹了Kettle工具轉(zhuǎn)換相關的組件，包括源數(shù)據(jù)獲取、記錄處理、字段處理、高級轉(zhuǎn)換、遷移和裝載等內(nèi)容，內(nèi)容與ETL流程匹配，能幫助讀者快速掌握ETL；第7章介紹了Kettle工具任務的相關組件，能夠幫助讀者串聯(lián)不同的任務，以及實現(xiàn)調(diào)度的功能；第8章介紹了無人售貨機ETL項目，通過項目案例的形式，幫助讀者將所學知識融會貫通。

·8.1萬字

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數(shù)據(jù)存儲技術與實踐

本書試圖以時間軸的方式描述自20世紀50年代IBM的第一個硬盤出現(xiàn)以來，整個存儲工業(yè)及技術的演進。本書內(nèi)容聚焦于存儲的技術演進，除基本技術的描述外，重點放在數(shù)據(jù)中心在云計算及大數(shù)據(jù)環(huán)境下存儲新技術出現(xiàn)的背景、新技術架構、原理及實現(xiàn)，同時本書也把一部分內(nèi)容放在具體的存儲解決方案及實際運維管理中。作為存儲知識技術類圖書，本書可以用于高校信息管理專業(yè)的教材或參考書，也非常適合信息管理專業(yè)技術人員、IT經(jīng)理人等專業(yè)人士閱讀參考，為技術專家、高校學生以及更多愿意了解和投入到存儲浪潮中的人們搭建一座橋梁。

·19.3萬字

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突出重圍：Transact-SQL管理與開發(fā)實例精粹

本書將作者10余年從事SQLServer數(shù)據(jù)庫管理和開發(fā)經(jīng)驗積累的Transact-SQL綜合性實例整理歸類并進行剖析。可以幫助讀者快速借鑒和開發(fā)出適合自己的Transact-SQL實例，這些實例既可以用于數(shù)據(jù)庫管理，也可以用于數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)開發(fā)。同時，由于Transact-SQL語言良好的傳承和繼承性，因此，本書的絕大部分代碼可以跨越SQLServer版本的限制，在SQLServer2008、2005甚至2000上都可以使用，即使今后推出的新版本，幾乎也不用修改就可以移植使用。

·14.7萬字

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云計算

本書是一本系統(tǒng)講述云計算技術的專業(yè)書籍。介紹了云計算的概念、發(fā)展現(xiàn)狀、與網(wǎng)格計算的關系，系統(tǒng)闡述了GoogleGFS/MapReduce/Bigtable實現(xiàn)原理、GoogleAppEngine編程、Hadoop原理與安裝使用、亞馬遜AWS和微軟WindowsAzure的編程使用等，介紹了一些云計算理論研究熱點，并對云計算的未來進行了展望。讀者可與配套網(wǎng)站中國云計算(http

·19.4萬字

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虛擬化與云計算

本書以在數(shù)據(jù)中心采用服務器虛擬化技術構建云計算平臺為主題，討論了：1)數(shù)據(jù)中心的基本概念，構建、管理、維護數(shù)據(jù)中心的最佳實踐方法，以及未來數(shù)據(jù)中心的需求和挑戰(zhàn)；2)虛擬化技術的基本概念，常見的虛擬化技術，采用虛擬器件創(chuàng)建、部署、激活虛擬化解決方案的方法，以及業(yè)界幾家重要的虛擬化廠商的產(chǎn)品及特性；3)云計算的基本概念，云計算的優(yōu)勢和它為信息產(chǎn)業(yè)帶來的變革，云架構以及架構中各個層次的核心功能與示例，云計算中的關鍵技術和挑戰(zhàn)，業(yè)界領先的云計算廠商的產(chǎn)品及特點等。

·18萬字

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實用數(shù)據(jù)結構

本教材共分11章，前10章主要介紹了數(shù)據(jù)結構的基本概念和算法描述；線性表；棧的相關知識及相應的實例；隊列知識及相應的實例。串；數(shù)組；樹和二叉樹；圖的知識及實際應用，如圖的最小生成樹、最短路徑問題等；查找；排序。第11章將前面各章的驗證實驗合并為一個綜合的數(shù)組結構實驗系統(tǒng)，介紹前面各主函數(shù)的修改及完整程序的文件包含。通過綜合性實驗加深學生對所學知識的理解，體現(xiàn)了應用型高職院校的高技能性人才的培養(yǎng)目標。

·14.5萬字

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Learning NGUI for Unity

IfyouareaUnity3Ddeveloperwhowantstocreateaneffectiveanduser-friendlyGUIusingNGUIforUnity,thenthisbookisforyou.PriorknowledgeofC#scriptingisexpected;however,noknowledgeofNGUIisrequired.

·7.2萬字

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Scratch 3.0 藝術進階

本書共有四篇。入門篇，介紹流程圖的概念，畫筆指令原理，學習運用數(shù)學公式繪制圖形。特效篇，介紹運用畫筆實現(xiàn)動態(tài)的特效，包括流星、煙花、噴泉、下雨等案例。游戲篇，介紹使用畫筆實現(xiàn)獨特、炫酷的游戲，包括釣魚、天羅地網(wǎng)、切木條和巧匠建塔等案例。進階篇，介紹更為深入的程序?qū)崿F(xiàn)方法，如遞歸算法、數(shù)學公式運用及模塊化的程序架構等，包括樹、湖光倒影等案例。書中設置了程序流程圖，幫助讀者理清思路，還設置了老司機留言，言簡意賅地點出需要深刻理解的部分，為編程習慣的養(yǎng)成打好基礎。

·4.6萬字

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爬蟲實戰(zhàn)：從數(shù)據(jù)到產(chǎn)品

本書從多個數(shù)據(jù)項目實例出發(fā)，介紹爬蟲、反爬蟲的各種案例，使讀者了解到數(shù)據(jù)抓取和分析的完整過程。書中案例的難度由淺入深，以作者原創(chuàng)的代碼為主，不借助現(xiàn)成的框架，強調(diào)在數(shù)據(jù)采集過程中的發(fā)散思維，總結攻克反爬蟲的思維模式，實現(xiàn)以低成本的方式得到想要的數(shù)據(jù)的愿望。最后，用一個“愛飛狗”的例子，為讀者展示如何從0到1地開發(fā)一個大數(shù)據(jù)產(chǎn)品。

·4.8萬字

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分布式數(shù)據(jù)庫：原理與實踐

本書全方位講解分布式數(shù)據(jù)庫的知識點，由易到難、由淺入深地帶領讀者在分布式數(shù)據(jù)領域不斷深入。第1章主要介紹分布式數(shù)據(jù)庫的起源與發(fā)展，并就分布式數(shù)據(jù)庫的結構模式、作用及特點進行詳細講解。第2章主要對分布式技術、分布式服務架構、云數(shù)據(jù)庫與容器化技術、大數(shù)據(jù)平臺、分布式存儲與數(shù)據(jù)庫以及區(qū)塊鏈技術進行詳細介紹。第3章主要從分布式的基礎理論、分布式事務分類以及分布式數(shù)據(jù)庫分類、SequoiaDB數(shù)據(jù)庫展開介紹。第4章主要從體系結構、安裝部署、實例創(chuàng)建、數(shù)據(jù)庫操作以及數(shù)據(jù)庫事務能力五個方面介紹分布式數(shù)據(jù)庫架構。第5章主要講述分布式原理、高可用能力演示，以及集群擴容與縮容操作。第6章主要講解數(shù)據(jù)遷移的實例，數(shù)據(jù)庫和集群的備份、恢復的基本知識和實例操作。第7章主要介紹數(shù)據(jù)庫的監(jiān)控與管理，還會介紹幾種代表性的快照類型，最后按照問題分類對常見錯誤進行描述并提供相應的解決方案。本書適合作為高等學校計算機專業(yè)數(shù)據(jù)庫相關課程的教材，也適合作為分布式數(shù)據(jù)庫領域技術人員的參考書。

·7.9萬字

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新型數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)：原理、架構與實踐

數(shù)據(jù)庫技術自從上世紀60年代誕生以來，經(jīng)歷了網(wǎng)狀數(shù)據(jù)庫、層次數(shù)據(jù)庫等發(fā)展階段，最終在80年代確立了關系數(shù)據(jù)庫技術的主導地位。關系數(shù)據(jù)庫技術經(jīng)過幾十年的發(fā)展，在各行各業(yè)都取得了巨大的成功。但是，進入21世紀后，隨著互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)、云計算等技術的快速發(fā)展，傳統(tǒng)的關系數(shù)據(jù)庫技術由于在可擴展性、靈活性等方面存在的不足，難以支持層出不窮的新型應用。在此背景下，鍵值數(shù)據(jù)庫、文檔數(shù)據(jù)庫、列存儲數(shù)據(jù)庫、圖數(shù)據(jù)庫等新型數(shù)據(jù)庫技術因運而生。本書與現(xiàn)有的介紹關系數(shù)據(jù)庫技術為主的書籍不同，重點介紹當前數(shù)據(jù)庫領域中出現(xiàn)的各類新型數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)的概念、基礎理論、關鍵技術以及典型應用。在理論方面，本書除了介紹各類新型數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)中基本的理論和原理之外，還將側(cè)重于對這些理論的研究背景和動機進行討論，使讀者能夠了解新型數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)在設計上的先進性，并通過與成熟的關系數(shù)據(jù)庫技術的對比，明了新型數(shù)據(jù)庫技術的應用方向以及存在的局限性。在應用方面，本書將側(cè)重與實際軟件工程相結合，通過實際的應用示例介紹各類新型數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)在實際應用中的使用方法和流程，使讀者能夠真正做到學以致用。

·18.3萬字

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Python數(shù)據(jù)分析入門：從數(shù)據(jù)獲取到可視化

本書作為數(shù)據(jù)分析的入門圖書，以Python語言為基礎，介紹了數(shù)據(jù)分析的整個流程。本書內(nèi)容涵蓋數(shù)據(jù)的獲取（即網(wǎng)絡爬蟲程序的設計）、前期數(shù)據(jù)的清洗和處理、運用機器學習算法進行建模分析，以及使用可視化的方法展示數(shù)據(jù)及結果。首先，書中不會涉及過于高級的語法，不過還是希望讀者有一定的語法基礎，這樣可以更好地理解本書的內(nèi)容。其次，本書重點在于應用Python來完成一些數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)處理的工作，即如何使用Python來完成工作而非專注于Python語言語法等原理的講解。本書的目的是讓初學者不論對數(shù)據(jù)分析流程本身還是Python語言，都能有一個十分直觀的感受，為以后的深入學習打下基礎。最后，讀者不必須按順序通讀本書，因為各個章節(jié)層次比較分明，可以根據(jù)興趣或者需要來自行安排。例如第5章介紹了一些實戰(zhàn)的小項目，有趣且難度不大，大家可以在學習前面內(nèi)容之余來閱讀這部分內(nèi)容。

·6.6萬字

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大數(shù)據(jù)Hadoop 3.X分布式處理實戰(zhàn)

本書共14章，前4章主要講解和演示大數(shù)據(jù)與Hadoop概述、Hadoop偽分布式安裝、HDFS分布式文件系統(tǒng)、MapReduce分布式計算框架。第5到11章講解了Hadoop生態(tài)的常用組件，包括NoSQL數(shù)據(jù)庫HBase、分布式數(shù)據(jù)倉庫Hive、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換工具Sqoop、內(nèi)存計算框架Spark。最后3章講解了3個企業(yè)級的大型大數(shù)據(jù)綜合實戰(zhàn)項目。

·12.4萬字

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Hadoop 3.x大數(shù)據(jù)開發(fā)實戰(zhàn)

本書以Hadoop3.x及其周邊框架為主線，介紹了整個Hadoop生態(tài)系統(tǒng)主流的大數(shù)據(jù)開發(fā)技術。全書共16章，第1章講解VMware中CentOS7操作系統(tǒng)的安裝；第2章講解操作系統(tǒng)集群環(huán)境的配置；第3~16章講解Hadoop生態(tài)系統(tǒng)各框架HDFS、MapReduce、YARN、ZooKeeper、HBase、Hive、Sqoop和數(shù)據(jù)實時處理系統(tǒng)Flume、Kafka、Storm、Spark以及分布式搜索系統(tǒng)Elasticsearch等的基礎知識、架構原理、集群環(huán)境搭建，同時包括常用的Shell命令、API操作、源碼剖析，并通過案例演示了各個框架的實際應用。讀者即使沒有任何大數(shù)據(jù)基礎，通過閱讀本書，也可以對照書中的步驟成功搭建屬于自己的大數(shù)據(jù)集群并獨立完成項目開發(fā)。本書通俗易懂，內(nèi)容豐富，適合大數(shù)據(jù)開發(fā)初學者、大數(shù)據(jù)運維人員以及大數(shù)據(jù)分析與挖掘的從業(yè)者閱讀，也可作為培訓機構和大專院校大數(shù)據(jù)專業(yè)課程的教學用書。

·17.7萬字

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大數(shù)據(jù)數(shù)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(shù)據(jù)微積分、線性代數(shù)、統(tǒng)計學、數(shù)值計算、多元統(tǒng)計分析等數(shù)學基礎知識。全書共6章：第1章介紹了大數(shù)據(jù)與數(shù)學、數(shù)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(shù)、極限、導數(shù)、微分、不定積分與定積分及其應用；第3章介紹了線性代數(shù)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(tǒng)計學的基礎知識，包括數(shù)據(jù)分布特征、概率論、隨機變量的數(shù)字特征、參數(shù)估計、假設檢驗；第5章介紹了數(shù)值計算的基礎知識，包括插值方法、函數(shù)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(tǒng)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(nèi)容。

·7.7萬字

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數(shù)據(jù)庫開發(fā)技術標準教程

本書由資深網(wǎng)絡安全教師撰寫，書中系統(tǒng)并深入地將Python應用實例與網(wǎng)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(wǎng)絡安全原理的角度分析了Python實現(xiàn)網(wǎng)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(wǎng)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(xiàn)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(xiàn)網(wǎng)絡的嗅探與監(jiān)聽。第9章介紹使用Python實現(xiàn)拒絕服務攻擊。第10章介紹使用Python實現(xiàn)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(wǎng)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(wǎng)絡安全滲透測試人員、運維工程師、網(wǎng)絡管理人員、網(wǎng)絡安全設備設計人員、網(wǎng)絡安全軟件開發(fā)人員、安全課程培訓學員、高校網(wǎng)絡安全專業(yè)方向的學生閱讀。

·10.9萬字

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云原生數(shù)據(jù)庫：原理與實踐

本書詳細剖析了作為核心基礎軟件系統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫在云計算時代的技術演進歷程，從架構設計、實現(xiàn)機制和系統(tǒng)優(yōu)化等多個角度闡述傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫技術是如何一步步發(fā)展到云原生形態(tài)的。本書強調(diào)理論和實踐的充分結合，分析MySQL、PostgreSQL等工業(yè)界“活”的系統(tǒng)實現(xiàn)數(shù)據(jù)庫的SQL優(yōu)化與執(zhí)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(yōu)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(shù)據(jù)庫領域的研發(fā)實踐經(jīng)驗，著重講述現(xiàn)代數(shù)據(jù)庫從系統(tǒng)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(xiàn)數(shù)據(jù)庫的高可用、彈性擴展和按需使用等。本書內(nèi)容翔實，兼具理論深度和實現(xiàn)細節(jié)，同時開放性地探索了數(shù)據(jù)庫的最新發(fā)展方向，能夠啟發(fā)讀者進一步深入思考。本書可作為高等院校信息類專業(yè)的本科生和碩士研究生教材，也可作為數(shù)據(jù)庫行業(yè)的內(nèi)核研發(fā)和系統(tǒng)運維等從業(yè)人員的參考書。

·13.8萬字

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類別不平衡學習：理論與算法

類別不平衡學習是機器學習與數(shù)據(jù)挖掘領域的重要分支之一，其在很多應用領域中均發(fā)揮著重要作用。本書首先系統(tǒng)地介紹了與類別不平衡學習相關的一些基礎概念及理論(第1、2章)，進而在上述理論的基礎上，討論了一些主流的類別不平衡學習技術及對應算法，具體包括樣本采樣技術(第3章)、代價敏感學習技術(第4章)、決策輸出補償技術(第5章)、集成學習技術(第6章)、主動學習技術(第7章)及一類分類技術(第8章)等。此外，也探討了樣本不平衡分布的危害預評估技術(第9章)。最后，對該領域未來的發(fā)展方向及應用前景做出了評述與展望(第10章)。本書可作為高等院校與研究院所計算機、自動化及相關專業(yè)研究生的課外閱讀書籍，也可供對機器學習及數(shù)據(jù)挖掘感興趣的研究人員和工程技術人員閱讀參考。

·11萬字

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Mastering Unit Testing Using Mockito and JUnit

Apracticalandeasy-to-follow,yetcomprehensive,guidetolearningadvancedJUnittesting.Eachtopicisexplainedandplacedincontext,andforthemoreinquisitive,therearemoredetailsoftheconceptsused.ThisbookisforyouifyouareadeveloperwithsomeexperienceinJavaapplicationdevelopmentaswellasabasicknowledgeofJUnittesting.ButforthosewhoseskillsetisvoidofanypriorexperiencewithJUnittesting,thebookalsocoversbasicfundamentalstogetyouacquaintedwiththeconceptsbeforeputtingthemintopractise.

·5.7萬字

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數(shù)據(jù)庫

分類

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更新時間

Python數(shù)據(jù)分析