我想做一个捕鱼的平台

本書總分為5篇，共21章。第一篇主要講解數據庫的基礎，包括數據庫的概念及安裝。第二篇講解數據庫管理的常用知識，包括數據庫的管理、表的管理、確保數據的完整性及用戶權限的設置等內容。第三篇主要講解SQL的編程，包括T-SQL語言、存儲過程及觸發器。第四篇講解與商業智能有關的內容，包括集成服務、報表服務和分析服務。最后一篇是綜合案例篇，分別使用.NET和Java語言實現了與SQLServer2008的連接，并完成了圖書管理系統和在線訂餐系統。

·17.3萬字

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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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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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大數據與機器學習：實踐方法與行業案例

大數據方面的書籍可謂琳瑯滿目，有的講解理論，有的介紹方法，有的傳播理念。但是，大數據從業人員（如數據工程師、數據分析師、業務分析師、算法設計師等）應該掌握哪些知識與技能，如何應用數據解決現實的業務問題呢？恐怕最能給出答案的還是實際的數據從業者。為此，三位作者基于近10年的數據分析與應用經驗，融合各自在商業銀行、互聯網金融和電商領域的切身體驗，寓理論于實戰，選取多個詳實的案例，站在企業實際應用的角度介紹數據分析應用過程并公布源代碼，并最終形成本書。本書對于讀者開展數據分析工作能夠提供直接幫助，為有志于在大數據領域發展的讀者啟航。

·13萬字

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SQL優化最佳實踐：構建高效率Oracle數據庫的方法與技巧

本書從多角度闡述了SQL語句優化的方方面面，總體上可分為兩大部分。第一部分主要講解跟SQL優化相關的背景知識和基本原理；第二部分重點講述了優化器的各種優化手段。本書整體具有以下幾個特點：書中內容由項目而生，以一線開發工程師的視角和言語展開。注重實戰。幾乎所有的章節都配以代碼，讀者可在環境中直接編寫代碼并運行。大部分代碼都附有詳細的說明，便于讀者理解內容。涵蓋了SQL語句的諸多方面，特別是第二部分，可作為工作手冊供大家優化時查閱使用。

·15.7萬字

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一本書講透數據治理：戰略、方法、工具與實踐

這是一本能為數字化轉型企業的數據治理提供指導的著作，由用友集團官方出品，得到了用友集團董事長王文京、DAMA中國區主席汪廣盛等9位企業界和學術界數字化專家的一致好評。它基于國際主流的數據治理框架和用友多年的數據治理經驗，從道、法、術、器4個維度、深入展開，不僅有數據治理在戰略層面的頂層設計，還有數據治理在執行層面的實施方法，既可作為數據治理的綱領性指南，又可作為數據治理的實操手冊。從數據治理的戰略規劃到落地實施，本書將各環節的核心內容概括為“3個戰略機制、8項關鍵舉措、7種技術能力、7個治理工具”。數據治理之道：3個戰略機制高屋建瓴地介紹了數據治理的數據戰略、組織機制和數據文化。這3個機制能夠幫助企業形成數據治理的自我驅動、自我進化、可持續發展和長效運營機制。數據治理之法：8項關鍵舉措重點講解了數據治理的8項舉措：理現狀與定目標、能力成熟度評估、路線圖規劃、保障體系建設、技術體系建設、策略執行與監控、績效考核、長效運營。這8項舉措構成了企業數據治理的完整實施方法論。數據治理之術：7種技術能力重點講解了數據治理的7種能力：數據梳理與建模、元數據管理、數據標準管理、主數據管理、數據質量管理、數據安全治理、數據集成與共享。數據治理之器：7個治理工具從功能角度講解了數據治理所用到的7個工具：數據模型管理工具、元數據管理工具、數據標準管理工具、主數據管理工具、數據質量管理工具、數據安全治理工具、數據集成與共享工具。除此之外，本書還包括兩個綜合的數據治理案例，以及數據治理的6項準備工作和6個誤區。

·29.5萬字

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零基礎學SQL

本書共分為四篇28章，循序漸進地講述了SQLServer2008數據庫從基礎知識到一般操作、從數據管理到系統管理、從新技術與新功能到數據庫開發等全方位的知識。

·29.4萬字

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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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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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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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數據結構：使用C語言（第4版）

本書包含了2009年研究生入學統考大綱的全部內容。本書討論的典型數據結構問題。對于線性表、堆棧、隊列、串、數組、廣義表、樹、二叉樹和圖等基本數據結構問題，都詳細討論了各自的邏輯結構、存儲結構以及各種算法的設計方法。排序和查找是兩個應用廣泛的算法設計問題，本書討論了幾種典型的排序算法，討論了靜態查找、動態查找和哈希查找的存儲結構和查找方法。廣義表、樹、二又樹和圖這些非線性結構的算法經常要設計成遞歸算法，本書專設一章討論遞歸算法的設計方法等問題。本書內容豐富，難度適中，文字簡潔準確，圖文并茂，應用實例多，教學參考資料豐富。本書既可作為計算機本科、專科學生的教材，也可供從事計算機工程和應用工作的科技工作者參考。

·18.3萬字

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高性能MySQL（第4版）

《高性能MySQL》一直是MySQL領域的經典之作，影響了一代又一代的DBA和技術人員，從第3版出版到第4版出版過去了近十年，MySQL也從5.5版本更新到了8.0版本。第4版中增加了大量對MySQL5.7和8.0版本新特性的介紹，刪除了一些在新版本中已經廢棄或者不再常用的功能，還增加了對云數據庫的介紹，減少了在官方文檔中已有的基礎使用和配置相關的內容。這些年，MySQL經過在大量大規模互聯網場景中的應用驗證，使得本書在繼續關注高性能之外，還用了較多的篇幅來介紹如何實現MySQL的大規模可擴展應用和合規性問題，這是相比第3版最大的不同，也是本書封面上所寫的“經過大規模運維驗證的策略”的體現。本書適合數據庫管理員（DBA）閱讀，也適合系統運維和開發人員參考學習。不管你是數據庫新手還是專家，相信都能從本書中有所收獲。

·21.3萬字

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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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網站數據挖掘與分析：系統方法與商業實踐

這是一本寫網站數據分析的專業書，有思路，有分析方法，有分析工具講解和案例剖析。推薦數據分析、網站運營等人士閱讀。作者宋天龍是中國新生代的網站數據分析界“大拿”的代表，其對網站數據分析的理解是行業中數一數二的。他把他對網站數據分析的闡釋和領會一覽無余地吐露在本書中，并分四篇深入淺出地講述了從企業數據體系建設之初，到網站分析工具的選擇與部署，再到實際案例分析，最后收尾于其對網站數據分析的升華與提高，尤其是引人入勝的第15章對網站數據分析的投入與產出的分析，更是充分展示了宋天龍對網站數據分析游刃有余的拿捏。據此，我推薦任何剛入門及所有對網站數據分析感興趣的朋友來學習和閱讀，如果可能，與宋天龍一起切磋和提高。

·29.5萬字

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企業大數據處理：Spark、Druid、Flume與Kafka應用實踐

本書分三部分展開介紹：第一部分（第1章）主要介紹了企業大數據系統的前期準備工作，包括如何構建企業大數據處理系統的軟件環境和集群環境。第二部分（第2～7章）首先介紹了Spark的基本原理，Spark2.0版本的SparkSQL、StructuredStreaming原理和使用方法，以及Spark的多種優化方式；然后，介紹了Druid的基本原理、集群的搭建過程、數據攝入過程，以及在查詢過程中如何實現Druid查詢API；接著介紹了日志收集系統Flume的基本架構和關鍵組件，以及分層日志收集架構的設計與實踐；最后介紹了分布式消息隊列Kafka的基本架構和集群搭建過程，以及使用Java語言實現客戶端API的詳細過程。第三部分（第8～9章）主要介紹了企業大數據處理的兩個實際應用案例，分別是基于Druid構建多維數據分析平臺和基于JMX指標的監控系統。

·8萬字

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一本書講透Elasticsearch：原理、進階與工程實踐

這是一本關于Elasticsearch技術實戰的教程，全面覆蓋了ElasticStack技術體系知識，旨在幫助讀者深入了解Elasticsearch的核心技術和應用場景，同時掌握分布式搜索與分析引擎的設計思想和實現原理。

·18.7萬字

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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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PostgreSQL修煉之道：從小工到專家（第2版）

本書分為四大部分，分別為準備篇、基礎篇、提高篇和配套開源軟件及架構篇。準備篇為沒有數據庫基礎的讀者準備的，如果讀者已經具備了一定的數據庫基礎，可以跳過其中的一些內容。基礎篇介紹了PostgreSQL數據庫中的一些基礎內容，讀者學習完此篇可以完成基本的PostgreSQL數據庫的日常操作工作。提高篇講解了一些更深的內容，如PostgreSQL的一些技術內幕、特色功能、優化等方面的內容，讀者仔細閱讀此篇以便早日成為PostgreSQL數據庫高手。第三方開源軟件及架構篇講解了與PostgreSQL數據庫配套使用的一些常用的開源軟件及架構設計方面的內容，通過閱讀此篇，可以提高讀者的眼界和數據庫架構設計能力。

·27.8萬字

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云計算寶典：技術與實踐

探究核心技術，總結實踐方法。本書四篇十二章，對云計算進行了系統的探討。戰略藍圖篇以概述云計算為起點，縱覽其在一系列重要行業中的應用場景和實踐方針，繼而深入實施步驟，為云計算產業參與者勾畫了藍圖。技術基石篇首先描述數據中心的核心功能，管理維護方法，以及新一代數據中心的需求和挑戰，隨后介紹云計算的技術基礎：服務器虛擬化和虛擬器件。系統架構篇從橫向和縱向兩個維度定義了云架構，在基礎設施即服務、平臺即服務和軟件即服務的層面進行了深入的技術探討，并給出相關的參考實現。業界動態篇勾勒了生態系統的動態和趨勢，從虛擬化和云計算兩個維度介紹了業界的基本情況和主流產品。

·30.1萬字

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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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21天學通SQL Server