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本書借助代表當今數據挖掘和機器學習最高水平的著名開源軟件Weka，通過大量的實踐操作，使讀者了解并掌握數據挖掘和機器學習的相關技能，拉近理論與實踐的距離。全書共分9章，主要內容包括Weka介紹、探索者界面、知識流界面、實驗者界面、命令行界面、Weka高級應用、WekaAPI、學習方案源代碼分析和機器學習實戰。本書系統講解Weka3.7.13的操作、理論和應用，內容全面、實例豐富、可操作性強，做到理論與實踐的統一。本書適合數據挖掘和機器學習相關人員作為技術參考書使用，也適合用作計算機專業高年級本科生和研究生的教材或教學參考用書。

·31.3萬字

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數據庫原理及應用：SQL Server 2016

《數據庫原理及應用——SQLServer2016》結合SQLServer2016技術及應用，介紹數據庫的基本原理和技術方法。《數據庫原理及應用——SQLServer2016》共11章，包括數據庫基礎，關系數據庫基礎，SQLServer2016基礎，數據庫、表和數據操作，索引及視圖，存儲過程及觸發器，T-SQL應用編程，數據庫安全，關系數據庫的規范化，數據庫設計，以及數據庫新技術。另外，每章均配有典型案例和同步實驗等。《數據庫原理及應用——SQLServer2016》由出版社和上海高校精品課程網站提供視頻、教學大綱、課件及教案、同步實驗和復習資料等，并配有“學習與實踐指導”輔助教材等。

·21.6萬字

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數據庫云平臺理論與實踐

數據庫云平臺是當今乃至今后一段時期信息化領域普遍關注的一個熱點領域。云技術的本質是分布式計算，而數據庫云平臺揭示的正是分布式計算在數據處理領域的本質問題。本書介紹了數據庫的起源與發展，分析了關系型數據庫與NoSQL數據庫的適應場景，介紹了國產自主可控數據庫云平臺發展現狀；針對云計算環境大數據時代對結構化和非結構化數據的管理需要，介紹了關系型數據庫中的事務、數據恢復、SQL、分布式數據庫和NoSQL數據庫的一致性與事務等理論；針對越來越多的大數據業務，介紹了數據庫應用系統的設計、優化和集成技術。結合發展趨勢，重點介紹了當前流行的關系數據庫和NoSQL數據庫的編程技術；針對信息化建設演進式發展，介紹了數據庫重構技術。本書作為計算機、網絡工程、信息管理院校研究生的高端教材，適合具有一定計算機基礎知識的讀者學習，也可作為數據分析師、系統架構師的數據庫、云技術培訓教材，以及各企事業組織實施信息化建設、流程再造、大數據的生態系統構建和信息化基礎知識訓練的參考書。

·31.9萬字

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Python數據分析與數據化運營

這是一部從實戰角度講解如何利用Python進行數據分析、挖掘和數據化運營的著作，不僅對數據分析的關鍵技術和技巧進行了總結，更重要的是對會員、商品、流量、內容4個主題的數據化運營進行了系統講解。

·34.8萬字

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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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數據庫查詢優化器的藝術：原理解析與SQL性能優化

本書是數據庫查詢優化領域的里程碑之作，由Oracle公司MySQL全球開發團隊、資深專家撰寫，作者有10余年數據庫內核和查詢優化器研究經驗。數據庫領域泰斗王珊教授親自作序推薦，PostgreSQL中國社區和中國用戶會發起人以及來自Oracle、新浪、網易、華為等企業的數位資深數據庫專家聯袂推薦。從原理角度深度解讀和展示數據庫查詢優化器的技術細節和全貌；從源碼實現角度全方位深入分析MySQL和PostgreSQL兩大主流開源數據庫查詢優化器的實現原理；從工程實踐的角度對比了兩大數據庫的查詢優化器的功能異同和實現異同。它是所有數據開發工程師、內核工程師、DBA以及其他數據庫相關工作人員值得反復研讀的一本書。

·25.2萬字

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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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成功之路：ORACLE 11g學習筆記

本書專為開發人員編寫，先引導開發新手熟悉Oracle環境，然后進入數據庫開發，并要掌握項目開發中的一些技巧。開發技巧展示是本書的一大特色（這一點很值得資深的開發人員借鑒）！本書共24章，主要介紹了Oracle安裝、干凈卸載Oracle、數據庫啟動關閉、Oracle網絡配置等相關內容。在介紹Oracle系統管理的知識以后，將介紹與開發相關的內容（如PL/SQL基礎知識、存儲過程、函數、包等），并介紹數據庫性能調整，本書重點介紹SQL語句調優。SQL語句調優是本書的另一大特色！

·20.1萬字

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大學計算機基礎（第2版）

本書根據教育部高等學校大學計算機課程教學指導委員會2016年編制的《大學計算機基礎課程教學基本要求》編寫而成。全書分為4篇，共13章。第1篇為基礎知識篇，講述了計算機與計算思維引論、信息在計算機中的表示、計算機硬件系統和計算機軟件系統，共4章內容；第2篇為現代辦公平臺篇，以Windows7操作系統為平臺，介紹了MicrosoftOffice2013中的文字處理軟件Word2013、電子表格處理軟件Excel2013和演示文稿創作軟件PowerPoint2013，共4章內容；第3篇為應用技術篇，介紹了計算機網絡技術、多媒體信息處理技術和數據庫技術，共3章內容；第4篇為提高篇，介紹了計算機問題求解與計算機程序、計算機發展的一些前沿技術，共2章內容。為方便教學，每章后均配有本章小結與思考題。

·29.4萬字

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循序漸進Oracle：數據庫管理、優化與備份恢復

蓋國強的這本《循序漸進Oracle：數據庫管理、優化與備份恢復》從基礎知識入手，詳細討論了Oracle數據庫的創建、從OEM到GridControl、Oracle的字符集、用戶的創建與管理、表空間和數據文件、自動存儲管理(ASM)、臨時表空間和臨時文件、備份與恢復、備份方案與特例恢復、Oracle的閃回特性、Oracle的數據加載與卸載、從Statspack到ADDM、故障診斷及分析方法等熱點問題，并通過大量取自實際工作現場的實例，力圖將Oracle知識全面、系統、深入地展現給讀者。《循序漸進Oracle：數據庫管理、優化與備份恢復》在分析實例的過程中，兼顧深度與廣度，不僅對實際問題的現象、產生原因和相關的原理進行了深入淺出的講解，更主要的是，結合實際應用環境，提供了一系列解決問題的思路和方法，包括詳細的操作步驟，具有很強的實戰性和可操作性。本書適用于數據庫管理人員、數據庫開發人員、系統維護人員、數據庫初學者及其他數據庫從業人員，也可以作為各大中專院校相關專業的參考用書和相關培訓機構的培訓教材。

·28.4萬字

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大數據技術原理與應用：概念、存儲、處理、分析與應用（第3版）

本書系統介紹了大數據的相關知識，分為大數據基礎篇、大數據存儲與管理篇、大數據處理與分析篇、大數據應用篇。全書共17章，內容包含大數據的基本概念、大數據處理架構Hadoop、分布式文件系統HDFS、分布式數據庫HBase、NoSQL數據庫、云數據庫、MapReduce、數據倉庫Hive、Spark、流計算、Flink、圖計算、數據可視化以及大數據在互聯網、生物醫學領域和其他行業的應用。本書在Hadoop、HDFS、HBase、MapReduce、Hive、Spark和Flink等重要章節安排了入門級的實踐操作，以便讀者更好地學習和掌握大數據關鍵技術。

·24.4萬字

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大數據架構商業之路：從業務需求到技術方案

為了達到深入淺出、通俗易懂的效果，本書的第一大部分概述了大數據的主要技術，包括大數據的獲取、存儲、處理，還有架構設計的基本理念，以及常用的消息和緩存機制。這一部分你會發現關于Nutch、Flume、Hadoop、HBase、Redis、Hive、Kafka、Spark、Storm等的簡介。對于數據處理的高級技術，本書著墨不少，但不乏對于信息檢索和數據挖掘課題的探討。例如站內搜索引擎、推薦系統、廣告系統、聚類、分類和線性回歸等。由于商業需求尤其看重實際產出，因此第一部分的最后還會分析常見的效果和性能評估。相信這部分對于構建讀者的大數據知識體系會很有幫助。在每一章的最后，我們還會給出重要的參考圖書，以便于讀者繼續深入學習。

·20萬字

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Oracle數據庫性能優化方法論和最佳實踐

近幾年，隨著美創科技公司開創并實踐的基于流程、資源和組件分析的性能優化方法論的成熟，筆者比以往有了更大的動機來完成本書，期望它可以在Oracle性能優化史甚至整個數據庫性能優化史上留下印跡，讓廣大的Oracle數據庫使用人員和從業人員可以更加簡單地完成Oracle性能優化工作，而不僅僅是個別高級DBA的專利工作。

·23.3萬字

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Foxtable數據庫應用開發寶典

Foxtable是一款國產軟件，它與Excel非常類似，不同的是，Foxtable既是辦公軟件，也是二次開發平臺。從應用角度來說，無論是數據錄入、查詢、統計還是報表生成，Foxtable都比Excel更加強大和易用；從開發角度來說，Foxtable又是一個高效的.net平臺開發工具，用戶在開發過程中只需關注商業邏輯，無需糾纏于具體功能的實現。全書共分3篇9章，詳細介紹了Foxtable在日常數據應用、桌面程序開發、B/S及手機端程序開發上所必須掌握的一些基本知識、操作技巧及開發思路，非常適合職場數據管理人員、高等院校信息管理專業師生及程序開發愛好者閱讀。

·29.2萬字

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一個64位操作系統的設計與實現

本書講述了一個64位多核操作系統的自制過程。此操作系統自制過程是先從虛擬平臺構筑起一個基礎框架，隨后再將基礎框架移植到物理平臺中進行升級、完善與優化。為了凸顯64位多核操作系統的特點，物理平臺選用搭載著IntelCore-i7處理器的筆記本電腦。與此同時，本書還將Linux內核的源碼精髓、諸多官方白皮書以及多款常用協議濃縮于其中，可使讀者在讀完本書后能夠學以致用，進而達到理論聯系實際的目的。全書共分為16章。第1~2章講述了操作系統的基礎概念和開發操作系統需要掌握的知識；第3~5章在虛擬平臺下快速構建起一個操作系統模型；第6~16章將在物理平臺下對操作系統模型做進一步升級、優化和完善。本書既適合在校學習理論知識的初學者，又適合在職工作的軟件工程師或有一定基礎的業余愛好者。

·28.8萬字

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智能數據時代：企業大數據戰略與實戰

本書將從一個管理者的視角，從大數據的基本概念開始，循序漸進地介紹相關工具、企業數據工程的主要活動、數據團隊建設以及相關的管理支持。TalkingData的十余位一線員工根據自己所在崗位的經驗知識，參與了全書的編寫工作，他們是（排名不分先后）：何香萍，馬齋，李正偉，楊慧，王俊，何坤，孔元明，姜偉，王福勝，潘松柏，盧健，張學敏，曾曉春，張寧，徐岷峰，周海鵬，呂博卿。他們不僅貢獻了專業的要點知識，也融入了工作中的實戰經驗，知識點與案例反復穿插，增加了本書的實踐價值。希望通過此書，管理者能夠建立起智能企業的定位，業內專業人士能夠有更清晰的戰略全景和邏輯脈絡。

·22.2萬字

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數據庫系統原理及應用教程（第4版）

本書為“十二五”普通高等教育本科規劃教材。本書系統全面地闡述了數據庫系統的基本理論、技術和方法，具有概念清楚、重點突出、章節安排合理，重視上機實驗環節等特點。書中以流行的SQLServer2008數據庫管理系統為技術案例和實驗平臺，具有較好的可操作性。書中每章附有豐富習題。為便于組織教學和實驗，本書的后一章為數據庫課程的教學標準、實驗標準和實驗方案，供讀者參考。

·21.7萬字

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DevOps實踐指南

本書共分為6個部分：第一部分概述DevOps的歷史和三個基本原則，即“三步工作法”；第二部分介紹開啟DevOps轉型的過程；第三到五部分深入探討“三步工作法”的各個要素；第六部分關注如何將安全性和合規性正確集成到日常工作中。全書涵蓋40余個DevOps案例，以谷歌、亞馬遜、Facebook等全球知名企業和組織的實際調查結果為依據，展示如何通過現代化的運維管理提升管理效率，進而為企業贏得更大市場、創造更多利潤。

·22.1萬字

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數據挖掘原理與實踐

本書介紹數據挖掘理論與應用過程。在基礎理論部分，主要內容包括數據挖掘的基本概念、數據挖掘的預處理、聚類分析、分類和回歸算法、關聯規則挖掘、異常檢測；在應用部分，結合通信行業、Web內容挖掘等具體實例討論數據挖掘方法的實際應用。本書附錄中特別介紹了數據挖掘10個經典算法和10個挑戰問題。

·21萬字

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算法訓練營：海量圖解+競賽刷題（進階篇）

本書以海量圖解的形式，詳細講解常用的數據結構與算法，并結合競賽實例引導讀者進行刷題實戰。通過對本書的學習，讀者將掌握22種高級數據結構、7種動態規劃算法、5種動態規劃優化技巧，以及5種網絡流算法，并熟練應用各種算法解決實際問題。本書總計8章。第1章講解實用數據結構，包括并查集、優先隊列；第2章講解區間信息維護與查詢，包括倍增、ST、RMQ、LCA、樹狀數組、線段樹和分塊；第3章講解字符串處理，包括字典樹、AC自動機和后綴數組；第4章講解樹上操作問題，包括點分治、邊分治、樹鏈剖分和動態樹；第5章講解各種平衡二叉樹，包括Treap、伸展樹和SBT；第6章講解數據結構進階，包括KD樹、左偏樹、跳躍表、樹套樹和可持久化數據結構；第7章講解動態規劃及其優化，包括背包問題、線性DP、區間DP、樹形DP、數位DP、狀態壓縮DP、插頭DP和動態規劃優化方法；第8章講解網絡流問題，包括常用網絡流算法、二分圖最大匹配、最大流最小割定理和最小費用最大流。本書對每個算法都進行詳細圖解并搭配競賽實例，重點講解如何分析問題、優化算法，以期讀者在短時間內掌握該算法并進行刷題實戰。

·20.6萬字

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數據挖掘與機器學習-WEKA應用技術與實踐（第二版）