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作為一名游戲行業的老兵，我從事游戲研發及管理工作多年，經歷了單機、客戶端游戲、網頁游戲以及移動游戲大潮的洗禮。回顧互聯網發展的這些年，從門戶、電商、社交、搜索到娛樂行業，數據都在扮演著非常重要的角色，流量經營分析、電商分析、搜索分析、社交分析都進入了全盛時代，并從商業變現的角度發揮了舉足輕重的作用。然而，游戲的研發、運營、設計在不斷進步，作為一種娛樂產業，也作為基于數據的互聯網業務，其數據分析則一直落后于其他互聯網服務的發展。作為最早的互聯網商業化服務，卻未充分利用數據的力量將游戲產業的創新、發展推向更高的水平，這是整個行業發展的一個遺憾。

·20.9萬字

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計算機視覺之深度學習：使用TensorFlow和Keras訓練高級神經網絡

本書開門見山，直接幫助你準備好訓練高效深度學習模型的環境，以完成各種計算機視覺任務。書中介紹了常見的深度學習架構，如卷積神經網絡和遞歸神經網絡；講述了如何利用深度學習進行圖像分類、圖像檢索、目標檢測、語義分割等內容。讀完本書，你將能夠開發和訓練自己的深度學習模型，并用它們解決計算機視覺難題。

·7.3萬字

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21天學通Oracle（第2版）

Oracle是目前全球應用最廣泛、功能最強大的關系型數據庫。本書結合大量實例，詳細地講述了Oracle數據庫各方面的知識。全書內容包括Oracle安裝配置、Oracle常用開發工具、SQLPlus、數據表、視圖、約束、函數與存儲過程、觸發器、序列、索引、用戶與角色、內置函數、控制語句、SQL查詢及更新語句、并發與鎖定、正則表達式、與編程語言結合使用。為了便于讀者學習與把握，在每章都使用了單獨的小節來展示實例，并給出習題和答案。

·18.9萬字

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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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SQL面試寶典：圖解數據庫求職題

本書以SQL的基礎知識為出發點，從SQL的簡單查詢、匯總函數、分組，到多表查詢、窗口函數等SQL高級功能，逐一進行介紹與講解，基本涵蓋了學習SQL過程中需要掌握的主要內容。本書最大的特色是結合大量的面試題，讓讀者清楚地了解如何用所學的SQL知識解決工作中的實際問題。第8章提供了從不同行業、不同崗位的業務場景出發的實戰項目訓練，便于讀者在實踐中學習，鞏固SQL知識和技能，理解與掌握相關內容，并能夠將其快速應用于實際工作中。

·8萬字

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LabVIEW 完全自學手冊

《LabVIEW完全自學手冊》幫助讀者從實用角度學習LabVIEW，內容分為三篇。入門篇包括LabVIEW基本操作、基本數據類型及其相互轉換、程序結構、數據運算函數、控件及其用法、數據表達與顯示等；提高篇包括文件的輸入輸出、字符串操作、數學分析、信號處理、與其他軟件的通信、時間相關函數、應用程序控制、網絡編程、總線與儀器控制、數據庫訪問及程序發布；應用篇以兩個實例詳細介紹如何運用LabVIEW解決實際問題。本書按照初學者的學習順序安排內容，從入門到精通，從技巧到實際應用，使初學者一步一步掌握LabVIEW。本書適于從事測試與計量、電子開發等行業的工程技術人員閱讀，也可用作計算機、電子信息、通信工程、自動化等專業的本科生及研究生的教學參考。

·12.5萬字

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數據分析咖哥十話：從思維到實踐促進運營增長

本書以案例的形式，介紹從思維模型分析到場景實踐的數據分析方法。全書圍繞“數據分析”與“運營增長”兩大關鍵要素，在系統介紹數據分析思維、數據分析方法、數據采集技能、數據清洗技能等基礎知識的同時，以問題為導向，解讀運營與增長的關鍵性業務內容，在獲客、激活、留存、變現、自傳播循環等各個核心運營環節展開數據分析實戰。本書提供案例相關數據集與源碼包，適合數據分析、產品運營、市場營銷等行業有數據分析具體業務需求的人士閱讀，也適合相關專業的師生閱讀。

·12萬字

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大數據架構師指南

如果你是一名IT工程師，CTO希望你在一周內提交一份公司未來IT系統基礎架構的初步建議；如果你是一位IT營銷人員，客戶需要你在一周內向他匯報未來大數據系統的大致技術方向；……在這個信息嚴重過剩的時代，一周內從浩渺的技術細節的海洋中抓住關鍵的技術脈絡，并進一步提出有一定理論依據的技術思考，這幾乎是不可能完成的任務。

·13.7萬字

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用戶畫像：平臺構建與業務實踐

這是一本從功能模塊、技術實現、平臺構建、業務應用4個層次由淺入深地講解用戶畫像的著作。作者在某頭部互聯網公司經歷了其用戶畫像平臺從0到1并發展為畫像中臺的全過程，打下了扎實的技術功底，積累了豐富的業務經驗，本書從技術和業務雙重維度對整個過程進行了復盤。具體來講，本書主要包含如下內容：畫像的作用、業界主流的4種商用畫像平臺的核心功能和實現邏輯；畫像平臺的主要功能、畫像平臺的技術架構與技術選型、畫像平臺的數據模型；畫像平臺4大功能模塊：標簽管理、標簽服務、分群功能、畫像分析的實現方案；從0到1搭建用戶畫像平臺，包括環境搭建和前、后端工程框架搭建；畫像平臺在用戶的不同生命周期階段和各種業務場景中如何為業務賦能；畫像平臺的優化和最佳實踐。書中有200+設計圖和原型圖，可以幫助讀者更加直觀地了解平臺的實現原理及功能形態。20+真實應用案例，技術方案和案例均來自真實的項目。本書提供可運行的代碼，能幫助讀者快速搭建并部署用戶畫像平臺。

·16.4萬字

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新基建：數據中心創新之路

本書通過洞察行業需求，從數據中心的基礎設施、網絡、服務器等多個技術領域發掘了一批經過實踐檢驗的創新技術，給出了新基建：數據中心創新之路的技術發展與參考，并把ODCC的部分優秀成果集結成冊，留下技術專家們對數據中心建設的足跡，也希望能給更多的數據中心從業者以啟發，有力支撐政府監管和引導產業發展，幫助讀者深入了解行業和技術趨勢，推動科研院所對新技術、新業務的研究，促進廠商更好地把握市場需求和技術方向。本書適合數據中心行業的從業者，在校的本科高年級學生、碩士、博士，以及對新基建、新技術感興趣的相關人士閱讀。

·13.7萬字

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數字孿生

本書內容包括數字孿生概論、數字孿生技術、數字孿生與工業4.0、數字孿生城市、數字孿生在其他方面的應用、數字孿生應用案例、數字孿生技術面臨的挑戰與發展趨勢、數字經濟產業政策。本書涵蓋了數字孿生的多個重要技術要點，列舉眾多案例對理論進行了解析，并在許多方面提出了創新性的觀點。通過閱讀本書，讀者可以深刻地理解數字孿生這門新興學科。

·7.9萬字

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深入理解Flink：實時大數據處理實踐

本書介紹了實時數據處理引擎Flink，講解了流處理API、批處理API、機器學習引擎FlinkML、關系型API、復雜事件處理，以及指標度量與部署模式，分析了流式數據處理理論中時間、窗口、水印、觸發器、遲到生存期之間的關聯和關系，深入分析了多項式曲線擬合、分類算法、推薦算法的理論和FlinkML實現。

·6.6萬字

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數據庫系統及應用（第2版）

本書從實用性和先進性出發，通過一個完整的數據庫應用實例，全面介紹數據庫的基本理論及數據庫的管理、設計與開發技術。全書共14章，主要內容包括：數據庫系統概論、關系數據模型、約束語言SQL、完整性約束、數據庫安全、數據庫恢復技術、并發控制、數據庫設計方法、數據庫高級開發技術、數據倉庫、數據挖掘、地理信息系統和空間數據庫、主流數據庫產品介紹等。

·27.8萬字

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ECharts數據可視化：入門、實戰與進階

這是一部ECharts的實戰手冊，內容系統而全面，由淺入深，能帶領讀者快速從新人晉級為高手，做出漂亮的商業級數據圖表。本書內容得到了ECharts項目官方核心Committer&PPMC成員羨轍的高度評價和推薦。本書一共12章，從邏輯上可分為四個部分。第一部分基礎篇（第1~4章）主要介紹了ECharts的基礎知識、環境搭建、常用組件、可視化圖，以及如何利用ECharts制作簡單可視化圖。第二部分進階篇（第5~6章）主要講解了ECharts的色彩主題，以及如何制作復雜動態可視化圖。第三部分應用篇（第7~10章）講解了如何使用ECharts制作Dashboard，如何使用ECharts開發數據產品demo，如何使用Python將ECharts和大數據可視化結合起來，以及ECharts可視化在文本挖掘上的應用。第四部分提高篇（第11~12章）總結了一些ECharts可視化的高級用法，并分享了作者在制作可視化過程中的經驗與思考。

·4.7萬字

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圖解機器學習算法

本書基于豐富的圖示，詳細介紹了有監督學習和無監督學習的17種算法，包括線性回歸、正則化、邏輯回歸、支持向量機、核方法、樸素貝葉斯、隨機森林、神經網絡、KNN、PCA、LSA、NMF、LDA、k-means算法、混合高斯分布、LLE和t-SNE。書中針對各算法均用Python代碼進行了實現，讀者可一邊運行代碼一邊閱讀，從而加深對算法的理解。

·5.7萬字

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Access數據庫創建、使用與管理從新手到高手

《Access數據庫創建、使用與管理從新手到高手》詳細介紹了使用Access創建和設計數據庫的方法和技巧，以及Access數據庫在實際中的應用。《Access數據庫創建、使用與管理從新手到高手》各章的先后順序以數據庫系統的創建和設計流程進行組織，有助于讀者梳理Access知識體系，便于讀者學習和理解。《Access數據庫創建、使用與管理從新手到高手》包含大量示例，示例文件包括操作前的原始文件和操作后的結果文件，既便于讀者上機練習，又方便讀者在練習后進行效果對比，從而快速掌握Access的操作方法和技巧。

·12.2萬字

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Access數據庫開發從入門到精通

本書系統詳細地介紹了使用Access開發數據庫系統的知識、技術與實際應用。全書包括13章，每一章都是一個獨立的主題，以數據庫系統的開發流程來組織各章內容和排列順序，有助于梳理讀者的Access知識體系和數據庫開發流程。本書內容包括Access數據庫術語、數據庫對象及其視圖、Access界面環境的使用與定制、數據庫的整體設計流程、創建數據庫和表、設計表結構、設置表的主鍵和索引、創建表之間的關系、在數據表視圖中操作數據、使用查詢操作數據、使用窗體顯示和編輯數據、使用報表呈現與打印數據、使用表達式和SQL語句、使用宏讓操作自動化、管理和維護數據庫等內容，最后一章介紹了開發一個數據庫管理系統的具體方法和步驟。為了幫助讀者更好地理解在開發數據庫的過程中涉及的Access知識和技術，本書提供了70個案例，可以在學習過程中多加練習，不斷積累實戰經驗，快速提高自己的Access技術和數據庫開發水平。為了降低學習難度，本書附贈所有案例和重點內容的多媒體視頻教程，還提供了所有案例的源文件，便于讀者上機練習。本書適合所有從事或希望學習Access技術和數據庫系統開發的用戶閱讀。

·14萬字

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數據應用工程：方法論與實踐

這是一本講解組織數據能力建設與數據應用工程化的著作，它旨在為企業應用和管理數據提供組織建設、技術體系和行業解決方案方面的理論指導和實踐經驗。本書是幾位作者在數據領域十幾年工作經驗的總結，得到了業界10余位專家的一致好評。無論是互聯網行業的數據原生類企業，還是正在數字化轉型的傳統企業，本書將為它們大規模、工程化地發揮數據的價值提供有意的參考。本書的內容大致分為如下4個方面：（1）行業分析：從宏觀角度闡述了數字化變革帶來的問題和不確定性，并引出了解決這些問題需要掌握的理論和方法。（2）理論方法：一方面，詳細講解了企業和組織的技術能力建設方法、發展規律以及成熟度評估，幫助企業打下應用數據的堅實基礎；一方面，詳細介紹了數據應用成熟度模型的評估、運用和設計，以及數據工程的過程和方法。（3）知識體系：詳細講解了數據治理與管理的方法，以及整個大數據體系的技術與架構。（4）實踐案例：通過4個綜合案例分別講解了數據工程與治理、業務數據化以及數據的工程化應用，既有企業級別的數據管理案例，又有業務級別的營銷案例，不僅有ToB場景，還有ToG場景。

·29萬字

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算法與數據中臺：基于Google、Facebook與微博實踐

本書作者依據在Google、Facebook、新浪微博及滴滴出行等中美一流互聯網公司的實際工作經歷，對算法技術、數據技術，以及圍繞它們進行的技術中臺建設實踐進行了全面的探討，并在此基礎上對信息流推薦、計算廣告及智能出行等核心互聯網業務進行了案例剖析。本書具有廣闊的技術視野，內容頗具深度，既適合互聯網行業的技術從業者閱讀，也適合計算機相關專業的高年級本科生、研究生閱讀。通過閱讀本書，讀者能加深對機器學習、深度學習、大數據、分布式系統及技術中臺等相關領域的認知與理解，并從中獲得一定的啟發和可借鑒的經驗。

·17.3萬字

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對比Excel，輕松學習Python數據分析（入職數據分析師系列）

Python雖然是一門編程語言，但是在數據分析領域實現的功能和Excel的基本功能一樣，而Excel又是大家比較熟悉、容易上手的軟件，可以通過Excel數據分析去對比學習Python數據分析。本書將數據分析過程中涉及的每一個操作都對照講解，讓你從熟悉的Excel操作中去學習對應的Python實現，而不是直接學習Python代碼，大大降低了學習門檻，消除了大家對代碼的恐懼心理。這也是本書的一大特色，讓讀者可以像學Excel數據分析一樣，輕松學習Python數據分析。

·6.1萬字

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