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大數(shù)據(jù)分析：R基礎(chǔ)及應(yīng)用

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

·6.6萬字

云計算

本書是一本系統(tǒng)講述云計算技術(shù)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(guān)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

大數(shù)據(jù)可視化

本書是面對當(dāng)前大數(shù)據(jù)應(yīng)用、可視分析研究和應(yīng)用的新形勢，專門為數(shù)據(jù)科學(xué)與大數(shù)據(jù)技術(shù)、智能科學(xué)與技術(shù)、計算機、數(shù)據(jù)處理等專業(yè)本科生開設(shè)數(shù)據(jù)可視化課程而編寫的一本教材。該書將教學(xué)之嚴謹和科研之創(chuàng)新有機地結(jié)合，全面詮釋了大數(shù)據(jù)可視化的內(nèi)涵與外延，詳細介紹了大數(shù)據(jù)可視化概述、可視化的類型與模型、數(shù)據(jù)可視化基礎(chǔ)、數(shù)據(jù)可視化的常用方法、大數(shù)據(jù)可視化的關(guān)鍵技術(shù)、可視化交互、大數(shù)據(jù)可視化工具、大數(shù)據(jù)可視化系統(tǒng)——魔鏡以及大數(shù)據(jù)可視化的行業(yè)案例等內(nèi)容。為了便于學(xué)習(xí)，每章都附有習(xí)題。

·16.7萬字

類別不平衡學(xué)習(xí)：理論與算法

類別不平衡學(xué)習(xí)是機器學(xué)習(xí)與數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域的重要分支之一，其在很多應(yīng)用領(lǐng)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(xué)習(xí)相關(guān)的一些基礎(chǔ)概念及理論(第1、2章)，進而在上述理論的基礎(chǔ)上，討論了一些主流的類別不平衡學(xué)習(xí)技術(shù)及對應(yīng)算法，具體包括樣本采樣技術(shù)(第3章)、代價敏感學(xué)習(xí)技術(shù)(第4章)、決策輸出補償技術(shù)(第5章)、集成學(xué)習(xí)技術(shù)(第6章)、主動學(xué)習(xí)技術(shù)(第7章)及一類分類技術(shù)(第8章)等。此外，也探討了樣本不平衡分布的危害預(yù)評估技術(shù)(第9章)。最后，對該領(lǐng)域未來的發(fā)展方向及應(yīng)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(guān)專業(yè)研究生的課外閱讀書籍，也可供對機器學(xué)習(xí)及數(shù)據(jù)挖掘感興趣的研究人員和工程技術(shù)人員閱讀參考。

·11萬字

Python：Advanced Predictive Analytics

Thisbookisdesignedforbusinessanalysts,BIanalysts,datascientists,orjuniorleveldataanalystswhoarereadytomoveonfromaconceptualunderstandingofadvancedanalyticsandbecomeanexpertindesigningandbuildingadvancedanalyticssolutionsusingPython.IfyouarefamiliarwithcodinginPython(orsomeotherprogramming/statistical/scriptinglanguage)buthaveneverusedorreadaboutpredictiveanalyticsalgorithms,thisbookwillalsohelpyou.

·14.9萬字

計算機應(yīng)用基礎(chǔ)教程上機指導(dǎo)與習(xí)題集（微課版）

本書是與梁娟主編的《計算機應(yīng)用基礎(chǔ)（微課版）》配套使用的上機實踐指導(dǎo)教材，主要內(nèi)容包括Windows7、MSOfficeWord2010字處理軟件、MSOfficeExcel2010電子表格處理軟件、MSOfficePoerPoint2010演示文稿軟件、因特網(wǎng)應(yīng)用、常用工具軟件實驗。每個實驗都精心設(shè)計，訓(xùn)練學(xué)生的實踐能力。

·10.9萬字

The Natural Language Processing Workshop

DoyouwanttolearnhowtocommunicatewithcomputersystemsusingNaturalLanguageProcessing(NLP)techniques,ormakeamachineunderstandhumansentiments?DoyouwanttobuildapplicationslikeSiri,Alexa,orchatbots,evenifyou’veneverdoneitbefore?WithTheNaturalLanguageProcessingWorkshop,youcanexpecttomakeconsistentprogressasabeginner,andgetuptospeedinaninteractiveway,withthehelpofhands-onactivitiesandfunexercises.ThebookstartswithanintroductiontoNLP.You’llstudydifferentapproachestoNLPtasks,andperformexercisesinPythontounderstandtheprocessofpreparingdatasetsforNLPmodels.Next,you’lluseadvancedNLPalgorithmsandvisualizationtechniquestocollectdatasetsfromopenwebsites,andtosummarizeandgeneraterandomtextfromadocument.Inthefinalchapters,you’lluseNLPtocreateachatbotthatdetectspositiveornegativesentimentintextdocumentssuchasmoviereviews.Bytheendofthisbook,you’llbeequippedwiththeessentialNLPtoolsandtechniquesyouneedtosolvecommonbusinessproblemsthatinvolveprocessingtext.

·7.5萬字

商業(yè)銀行數(shù)據(jù)庫管理實踐

《商業(yè)銀行數(shù)據(jù)庫管理實踐》共12章，第1～3章講解在金融科技大潮下，商業(yè)銀行數(shù)據(jù)庫架構(gòu)轉(zhuǎn)型的新思路，隨后闡述集中式到分布式數(shù)據(jù)庫實踐，以及從小型機遷移到x86平臺的實踐；第4～6章講述商業(yè)銀行Db2、MySQL、GoldenDB等數(shù)據(jù)庫新系統(tǒng)上線以及數(shù)據(jù)庫版本升級等重要內(nèi)容；第7～9章講述Db2、MySQL、GoldenDB等數(shù)據(jù)庫故障診斷理論及實戰(zhàn)案例；第10、11章分別講述Db2和MySQL數(shù)據(jù)庫的性能優(yōu)化；第12章主要講述筆者對商業(yè)銀行數(shù)據(jù)庫管理方面的思考。《商業(yè)銀行數(shù)據(jù)庫管理實踐》主要面向企業(yè)（尤其是商業(yè)銀行）的數(shù)據(jù)庫架構(gòu)師、數(shù)據(jù)庫管理員、應(yīng)用開發(fā)人員和數(shù)據(jù)庫技術(shù)決策人員，也適合大學(xué)生學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)庫使用。

·28.7萬字

阿里云數(shù)字新基建系列：云數(shù)據(jù)庫架構(gòu)

“阿里云數(shù)字新基建系列”包括5本書，涉及Kubernetes、混合云架構(gòu)、云數(shù)據(jù)庫、CDN原理與流媒體技術(shù)、云服務(wù)器運維（Windows），囊括了領(lǐng)先的云技術(shù)知識與阿里云技術(shù)團隊獨到的實踐經(jīng)驗，是國內(nèi)IT技術(shù)圖書又一重磅作品。數(shù)據(jù)庫技術(shù)，被稱為“計算機三駕馬車”之一，幾十年來，持續(xù)支持著全球億萬數(shù)字業(yè)務(wù)的運行，而云計算的出現(xiàn)，賦予了數(shù)據(jù)庫新的能力。云數(shù)據(jù)庫按引擎能力，可以分為關(guān)系型數(shù)據(jù)庫、非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)倉庫和分布式新型數(shù)據(jù)庫。本書從技術(shù)原理入手，講解各種數(shù)據(jù)庫的特點，分析不同場景的架構(gòu)選型和數(shù)據(jù)庫優(yōu)化，繼而展開到云數(shù)據(jù)庫的遷移、云數(shù)據(jù)庫的運維工作，期望能幫助讀者了解和掌握云數(shù)據(jù)庫相關(guān)知識與技能。

·11.6萬字

數(shù)據(jù)挖掘算法實踐與案例詳解

數(shù)據(jù)挖掘算法為大數(shù)據(jù)與人工智能的核心，掌握數(shù)據(jù)挖掘各算法的編程實現(xiàn)，有助于提升大數(shù)據(jù)的實踐運用能力。本書詳細闡述了數(shù)據(jù)挖掘常用算法與編程實現(xiàn)，同時，本書以多個經(jīng)典的數(shù)據(jù)挖掘賽題為案例，詳細論述了數(shù)據(jù)預(yù)處理、特征選擇、可視化、算法選擇等全流程數(shù)據(jù)挖掘過程的編程實現(xiàn)，有助于提升讀者面對實際數(shù)據(jù)問題時靈活運用各類算法能力。

·4.7萬字

21天學(xué)通Oracle（第2版）

Oracle是目前全球應(yīng)用最廣泛、功能最強大的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫。本書結(jié)合大量實例，詳細地講述了Oracle數(shù)據(jù)庫各方面的知識。全書內(nèi)容包括Oracle安裝配置、Oracle常用開發(fā)工具、SQLPlus、數(shù)據(jù)表、視圖、約束、函數(shù)與存儲過程、觸發(fā)器、序列、索引、用戶與角色、內(nèi)置函數(shù)、控制語句、SQL查詢及更新語句、并發(fā)與鎖定、正則表達式、與編程語言結(jié)合使用。為了便于讀者學(xué)習(xí)與把握，在每章都使用了單獨的小節(jié)來展示實例，并給出習(xí)題和答案。

·18.9萬字

Proxmox VE超融合集群實踐真?zhèn)?/h4>

本書詳細介紹ProxmoxVE。ProxmoxVE是一個完整的企業(yè)虛擬化開源平臺，具有去中心化的超融合特性。ProxmoxVE與前端負載均衡整合，可實現(xiàn)關(guān)鍵應(yīng)用的高可用性。全書共15章，大致可分為幾個部分：第1章和第2章為概述部分，主要介紹ProxmoxVE的基本特性及功能；第3~6章為基礎(chǔ)部分，總覽ProxmoxVE部署、簡單管理等操作；第7~10章為項目實戰(zhàn)，也是本書的精華部分，介紹不同場景下如何規(guī)劃、實施ProxmoxVE；第11章和第12章為ProxmoxVE投入生產(chǎn)以后所需進行的日常工作，包括日常管理及平臺升級；第13~15章為擴展部分，主要介紹以在線方式遷移其他系統(tǒng)到ProxmoxVE平臺、以ProxmoxVE做底層實現(xiàn)桌面云，以及使用過程中一些問題的匯總。

·8.6萬字

淘寶、天貓電商數(shù)據(jù)分析與挖掘?qū)崙?zhàn)（第2版）

本書主要針對電商從業(yè)者（運營和店長）和數(shù)據(jù)分析入門者，以電商業(yè)務(wù)實戰(zhàn)為主線，介紹數(shù)據(jù)分析相關(guān)的知識。本書的上半部分主要介紹淘寶的操作方法，以及探討未來的電商布局之路。本書的下半部分以實戰(zhàn)為主，主要介紹淘寶賣家如何應(yīng)用Excel和數(shù)據(jù)來做決策。

·5.9萬字

揭秘云計算與大數(shù)據(jù)

本書使用通俗的語言將相關(guān)知識和技術(shù)分五大部分進行詳細介紹，能夠幫助讀者快速掌握云計算與大數(shù)據(jù)的知識、原理、架構(gòu)和實戰(zhàn)技巧。本書的內(nèi)容包括揭秘云計算、揭秘大數(shù)據(jù)、云計算與大數(shù)據(jù)體系架構(gòu)剖析、云計算與大數(shù)據(jù)進階、大數(shù)據(jù)應(yīng)用與云平臺實戰(zhàn)。書中大量的理論和實踐來自編寫團隊在云計算和大數(shù)據(jù)領(lǐng)域的科研成果和實戰(zhàn)經(jīng)驗，這些經(jīng)驗很好地將理論和實際應(yīng)用進行了融合。本書適合零基礎(chǔ)的讀者閱讀，也可作為高等院校大數(shù)據(jù)和云計算相關(guān)課程的教材，亦可作為從事大數(shù)據(jù)、云計算技術(shù)相關(guān)工作的專業(yè)人員的參考書。

·16.1萬字

數(shù)字化轉(zhuǎn)型 架構(gòu)與方法

本圖書注重數(shù)字化轉(zhuǎn)型的根本任務(wù)、核心路徑、關(guān)鍵驅(qū)動要素。從價值體系優(yōu)化、創(chuàng)新和重構(gòu)，新型能力建設(shè)，數(shù)據(jù)要素驅(qū)動提出系統(tǒng)化推進數(shù)字化轉(zhuǎn)型的一整套參考架構(gòu)，提出能力單元的模型及建設(shè)要點，具有系統(tǒng)性、針對性、可執(zhí)行性，具有很高的應(yīng)用價值。本圖書從按照價值體系優(yōu)化、創(chuàng)新和重構(gòu)的要求提出數(shù)字化轉(zhuǎn)型的主要視角，以新型能力建設(shè)為主線提出數(shù)字化轉(zhuǎn)型的過程方法，圍繞數(shù)據(jù)要素驅(qū)動作用的逐步發(fā)揮提出數(shù)字化轉(zhuǎn)型的發(fā)展階段要求，構(gòu)建一套數(shù)字化轉(zhuǎn)型參考架構(gòu)，從而支持相關(guān)各方更加系統(tǒng)化、體系化、全局化推進數(shù)字化轉(zhuǎn)型這一復(fù)雜巨系統(tǒng)工程。本圖書面向開展數(shù)字化轉(zhuǎn)型的企業(yè)及提供數(shù)字化轉(zhuǎn)型服務(wù)的各類組織。

·4.2萬字

21天學(xué)通SQL Server

本書總分為5篇，共21章。第一篇主要講解數(shù)據(jù)庫的基礎(chǔ)，包括數(shù)據(jù)庫的概念及安裝。第二篇講解數(shù)據(jù)庫管理的常用知識，包括數(shù)據(jù)庫的管理、表的管理、確保數(shù)據(jù)的完整性及用戶權(quán)限的設(shè)置等內(nèi)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(fā)器。第四篇講解與商業(yè)智能有關(guān)的內(nèi)容，包括集成服務(wù)、報表服務(wù)和分析服務(wù)。最后一篇是綜合案例篇，分別使用.NET和Java語言實現(xiàn)了與SQLServer2008的連接，并完成了圖書管理系統(tǒng)和在線訂餐系統(tǒng)。

·17.3萬字

數(shù)據(jù)科學(xué)工程實踐：用戶行為分析與建模、A/B實驗、SQLFlow

這是一本將數(shù)據(jù)科學(xué)三要素——商業(yè)理解、量化模型、數(shù)據(jù)技術(shù)全面打通的實戰(zhàn)性著作，是來自騰訊、滴滴、快手等一線互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)的數(shù)據(jù)科學(xué)家、數(shù)據(jù)分析師和算法工程師的經(jīng)驗總結(jié)，得到了SQLFlow創(chuàng)始人以及騰訊、網(wǎng)易、快手、貝殼找房、谷歌等企業(yè)的專家一致好評和推薦。全書三個部分，內(nèi)容相對獨立，既能幫助初學(xué)者建立知識體系，又能幫助從業(yè)者解決商業(yè)中的實際問題，還能幫助有經(jīng)驗的專家快速掌握數(shù)據(jù)科學(xué)的Z新技術(shù)和發(fā)展動向。內(nèi)容圍繞非實驗環(huán)境下的觀測數(shù)據(jù)的分析、實驗的設(shè)計和分析、自助式數(shù)據(jù)科學(xué)平臺3大主題展開，涉及統(tǒng)計學(xué)、經(jīng)濟學(xué)、機器學(xué)習(xí)、實驗科學(xué)等多個領(lǐng)域，包含大量常用的數(shù)據(jù)科學(xué)方法、簡潔的代碼實現(xiàn)和經(jīng)典的實戰(zhàn)案例。第1部分（第1～6章）觀測數(shù)據(jù)的分析技術(shù)講解了非實驗環(huán)境下不同觀測數(shù)據(jù)分析場景所對應(yīng)的分析框架、原理及實際操作，包括消費者選擇偏好分析、消費者在時間維度上的行為分析、基于機器學(xué)習(xí)的用戶生命周期價值預(yù)測、基于可解釋模型技術(shù)的商業(yè)場景挖掘、基于矩陣分解技術(shù)的用戶行為規(guī)律發(fā)現(xiàn)與挖掘，以及在不能進行實驗分析時如何更科學(xué)地進行全量評估等內(nèi)容。第二部分（第7～9章）實驗設(shè)計和分析技術(shù)從A/B實驗的基本原理出發(fā)，深入淺出地介紹了各種商業(yè)場景下進行實驗設(shè)計需要參考的原則和運用的方法，尤其是在有樣本量約束條件下提升實驗效能的方法及商業(yè)場景限制導(dǎo)致的非傳統(tǒng)實驗設(shè)計。第三部分（第10～12章）自助式數(shù)據(jù)科學(xué)平臺SQLFlow針對性的講解了開源的工程化的自助式數(shù)據(jù)科學(xué)平臺SQLFlow，并通過系統(tǒng)配置、黑盒模型的解讀器應(yīng)用、聚類分析場景等案例幫助讀者快速了解這一面向未來的數(shù)據(jù)科學(xué)技術(shù)。

·13萬字

一個64位操作系統(tǒng)的設(shè)計與實現(xiàn)

本書講述了一個64位多核操作系統(tǒng)的自制過程。此操作系統(tǒng)自制過程是先從虛擬平臺構(gòu)筑起一個基礎(chǔ)框架，隨后再將基礎(chǔ)框架移植到物理平臺中進行升級、完善與優(yōu)化。為了凸顯64位多核操作系統(tǒng)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(nèi)核的源碼精髓、諸多官方白皮書以及多款常用協(xié)議濃縮于其中，可使讀者在讀完本書后能夠?qū)W以致用，進而達到理論聯(lián)系實際的目的。全書共分為16章。第1~2章講述了操作系統(tǒng)的基礎(chǔ)概念和開發(fā)操作系統(tǒng)需要掌握的知識；第3~5章在虛擬平臺下快速構(gòu)建起一個操作系統(tǒng)模型；第6~16章將在物理平臺下對操作系統(tǒng)模型做進一步升級、優(yōu)化和完善。本書既適合在校學(xué)習(xí)理論知識的初學(xué)者，又適合在職工作的軟件工程師或有一定基礎(chǔ)的業(yè)余愛好者。

·28.8萬字

Unity AI Programming Essentials

ThisbookisaimedatdeveloperswhoknowthebasicsofgamedevelopmentwithUnityandwanttolearnhowtoaddAItotheirgames.YoudonotneedanypreviousAIknowledge;thisbookwillexplainalltheessentialAIconceptsandshowyouhowtoaddandusetheminyourgames.

·3.3萬字

數(shù)字化轉(zhuǎn)型方法論：落地路徑與數(shù)據(jù)中臺

本書的寫作目的是讓企業(yè)管理者以及行長、校長等組織領(lǐng)導(dǎo)更清楚如何進行數(shù)字化轉(zhuǎn)型、如何分工/協(xié)同、如何保障轉(zhuǎn)型成功落地、如何低成本/低風(fēng)險地轉(zhuǎn)型，從而讓中國企業(yè)在數(shù)字化轉(zhuǎn)型上少走彎路，讓研發(fā)人員、業(yè)務(wù)人員和廣大數(shù)據(jù)從業(yè)者及數(shù)據(jù)技術(shù)愛好者了解數(shù)字化轉(zhuǎn)型及數(shù)據(jù)中臺的落地路徑與實施方法，知道如何配合高層執(zhí)行轉(zhuǎn)型方案。本書采用理論與實踐相結(jié)合的方法，介紹企業(yè)如何從戰(zhàn)略、人才、技術(shù)三個角度實現(xiàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型，為讀者提供數(shù)字化轉(zhuǎn)型落地方法和實施指導(dǎo)，適合企業(yè)高層和中層團隊多個角色一起學(xué)習(xí)，上下同欲，威力強大！本書內(nèi)容分為8個部分，層層剖析數(shù)字化轉(zhuǎn)型之路，并為讀者詳細解讀數(shù)字化轉(zhuǎn)型的實施路徑。

·15.7萬字