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本書從大數據處理涉及的基礎數學理論入手，圍繞大數據研究涉及的基礎數學知識，從線性代數、微積分、概率與統計、距離度量、優化問題及圖論六大方面展開介紹，以夯實讀者在大數據領域的理論基礎。本書不僅介紹了基本的數學概念，而且通過具體例子介紹了其在大數據領域的實際應用，以提高本書的易讀性。本書每章都附有相應的習題，以便讀者能夠進一步理解相應的知識點。

·8.2萬字

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OceanBase數據庫源碼解析

OceanBase作為當今最先進的分布式關系型數據庫之一，在開源之后受到了業界的廣泛關注。為了幫助數據庫內核研發人員、科研工作者、數據庫技術愛好者理解OceanBase內核，本書從OceanBase開源版的源代碼出發，介紹其實現機制和技術細節。本書的主要內容包括：OceanBase概述、OceanBase的架構、OBServer、存儲引擎、SQL引擎、事務引擎、高可用、多租戶、安全管理等。本書盡可能沿著SQL語句的執行路徑對上述主題進行詳細介紹，以使讀者對OceanBase的內部運作機理能有全面和深入的認識。本書適合從事數據庫領域相關研發的人員、高等院校相關專業研究生或高年級本科生閱讀，也可以作為數據庫特別是分布式數據庫相關課程的補充讀物。

·16.9萬字

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云數據管理實戰指南

本書從當下數據中心的主要系統應用場景出發，介紹如何使用適合云計算和大數據的災備方式來實現數據保護。

·11萬字

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活用數據：驅動業務的數據分析實戰

本書分為數據思維和案例解析兩個部分，對“怎么想”和“怎么做”兩大分析痛點問題進行剖析和解答。基于知先行后的考慮，前3章首先對“怎么想”的問題進行解答，通過明確分析問題、開啟分析思路、打開分析視角，依次回答數據思維3個核心問題：解決什么問題？分析哪些內容？分析到何種程度？結合11個思維練習的案例，引導讀者對業務需求進行思考，明確研究內容和分析方法。

·10.8萬字

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Hadoop大數據技術開發實戰

本書以Hadoop及其周邊框架為主線，介紹了整個Hadoop生態系統主流的大數據開發技術。全書共16章，第1章講解了VMware中CentOS7操作系統的安裝；第2章講解了大數據開發之前對操作系統集群環境的配置；第3~16章講解了Hadoop生態系統各框架HDFS、MapReduce、YARN、ZooKeeper、HBase、Hive、Sqoop和數據實時處理系統Flume、Kafka、Storm、Spark以及分布式搜索系統Elasticsearch等的基礎知識、架構原理、集群環境搭建，同時包括常用的Shell命令、API操作、源碼剖析，并通過實際案例加深對各個框架的理解與應用。通過閱讀本書，讀者即使沒有任何大數據基礎，也可以對照書中的步驟成功搭建屬于自己的大數據集群并獨立完成項目開發。本書可作為Hadoop新手入門的指導書，也可作為大數據開發人員的隨身手冊以及大數據從業者的參考用書。

·14.6萬字

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Data Mesh權威指南

本書介紹了數據網格——一種來自現代分布式架構的去中心化社會技術范式，它提供了一種大規模采購、共享、訪問和管理分析型數據的新方法。本書分為五部分。第1部分介紹DataMesh的四個原則，以及它們所組成的高級模型。第二部分比較DataMesh與以前的數據架構的區別。第三部分介紹DataMesh組件的高層次架構，幫助你設計DataMesh架構以及評估與DataMesh匹配的現成技術。第四部分介紹DataMesh中的一個核心概念（數據產品）的詳細設計，幫助你識別與DataMesh愿景兼容的設計技術，并將它們與不兼容的技術區分開來。第五部分介紹如何演進式地執行DataMesh的轉換，以及如何圍繞團隊結構、激勵、文化等做出組織設計決策的可行建議。

·18.1萬字

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高效自動化測試平臺：設計與開發實戰

高效測試平臺的建設對軟件自動化測試的效率有重大的意義。本書總結了高效測試平臺的基本設計方法，包括面向對象設計思想、模塊化設計、可擴展的彈性設計、測試設備的驅動設計、與CI/CD的結合，以及平臺的部署。介紹了如何進行測試工具的選型、測試引擎的靈活配置，如何開發高復用性的測試用例，如何進行測試用例的生命周期管理等。此外，與平臺相結合，深入探討了數據驅動測試、事件驅動測試等測試腳本的設計模式、代碼自動生成的實現、第三方工具的封裝。更難得的是，結合真實的大型電商案例，介紹了微服務、中臺等前沿技術與自動化測試結合的方法與實踐經驗。本書基于Python，是搭建高效自動化測試平臺的指南，適合所有測試開發、測試平臺優化等相關人員入門及進階學習。

·17.9萬字

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數亦有道：Python數據科學指南

本書結合數據科學的具體應用場景，由淺入深、循序漸進地引導讀者入門數據科學，覆蓋了數據獲取、數據預處理、數據分析等方面的內容，共10章。本書首先概括性地介紹各章的主要內容，然后通過一個個生動的案例講解數據獲取、數據預處理、自然語言處理、機器學習和深度學習等方面的典型應用，最后通過答疑部分為讀者提供進一步學習的方向和方法的建議。本書各章的案例均基于具體應用場景，以簡單、清晰的方式對數據科學相關的技術原理和實際操作進行講解。

·13.8萬字

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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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數據賦能

本書是國家社會科學基金重大項目“數據賦能激勵制造業企業創新驅動發展及其對策研究（18ZDA062）”的成果，是研究團隊近幾年在企業數字化領域的研究總結與升華，是集體智慧的結晶，由張振剛和羅泰曄共同制定全書寫作提綱、提出編寫思路、構建概念框架、確定并撰寫具體內容，以及組織團隊成員開展編寫工作。

·19.5萬字

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Spark快速大數據分析（第2版）

本書的主角是在大數據時代應運而生的數據處理與分析利器——Spark。你將通過豐富的示例學習如何使用Spark的結構化數據API，利用SparkSQL進行交互式查詢，掌握Spark應用的優化之道，用Spark和DeltaLake等開源工具構建可靠的數據湖，并用MLlib庫實現機器學習流水線。隨著Spark從2.x版本升級到3.0版本，本書第2版做了全面的更新，以體現Spark生態系統在機器學習、流處理技術等方面的發展，另新增一章詳解Spark3.0引入的新特性。

·14.7萬字

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數據分析即未來：企業全生命周期數據分析應用之道

本書的靈感來自RalphKimball的作品，我記得當我讀第1版的DataWarehouseToolkit（Kimball，1996）時，我在心里對自己說“這本書講得有道理。”與一般商業和技術書籍中經常出現的大談概念的處理方法非常不同，Kimball在這本書中為我們提供了真正進行數據倉庫建設所需要的實用方法、工具和流程。不管是針對已經熟悉數據倉庫的專業人士，還是剛開始接觸這一解決方案的初學者，Kimball在書中都給他們提供了數據倉庫相關領域的準確概述，以及數據倉庫全生命周期和關鍵流程的完整框架。我希望你會發現，本書能夠不負這一靈感，它為數據分析生命周期提供了一個全面和實用的指南，并著重于為你的組織打造行之有效的數據分析能力。

·17.9萬字

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低代碼極速物聯網開發指南：基于阿里云IoT Studio快速構建物聯網項目

本書詳細介紹了JavaScript、Python、.NET和Lua低代碼開發，并且從傳感器開始，深入淺出地勾勒出采集終端、智能網關、物理鏈路層、通信協議和云端平臺等物聯網領域的全貌；結合實際案例，系統地講解了如何通過低代碼、零代碼等近乎搭積木的方式快速搭建物聯網系統。本書內容豐富、通信易懂，是一本物聯網領域的低代碼開發大全。本書適合對低代碼感興趣的程序員，及相關專業人員閱讀。

·12.5萬字

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大數據征信及智能評估：征信大數據挖掘與智能分析技術

本書聚焦于個人層面的信用違約技術研究、風險預警與監控系統的實現，但其中的技術也可以便捷地應用于企業征信。全書由淺入深、循序漸進地講述了大數據時代下的征信技術。全書分為三個部分，第一部分是基礎技術研究，介紹了征信業務中多源、多模態數據的融合方法，以及大數據征信模型的歸因分析與解釋性研究；第二部分是信用評估技術研究，包括大數據征信場景下時序數據的挖掘與分析，違約風險評估預警技術，以及不同區域的差異性對于信用情況的影響；第三部分聚焦于信用評估系統研發，從全局角度描述了一個信用評估與監控預警系統的實現。

·17.1萬字

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大數據可視化

本書內容涵蓋數據可視化概述、可視化的基礎（數據）、可視化任務的概念、如何定義自己的可視化任務、視覺編碼設計的理論基礎和應用場景、交互和多視圖、可視分析、Web數據可視化工具，以及可視化領域常用的可視化圖表。本書可作為高校計算機相關專業的高年級本科生及低年級研究生學習數據可視化的入門教材，也可供對數據分析能力有要求的其他專業的學生學習參考，還可作為從事數據科學、數據分析的研究人員和技術人員的參考手冊。

·9.9萬字

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Hadoop HDFS深度剖析與實踐

本書以HadoopHDFS為載體，介紹了構建一款分布式系統（尤其是存儲方向）所需的核心技術，所有內容均基于當前較新的3.3.x/3.4.x版本，分別從理論和實踐兩個維度逐一闡述。本書主要包括兩篇：核心原理篇介紹了HDFS的誕生歷史、元數據及Block管理、節點間通信機制、讀寫數據流程和高可用實現原理等；拓展與實踐篇從實際出發，充分考慮了用戶在應用過程中會遇到的痛點，詳細介紹了集群拓展方法、數據分層存儲、集群維護與多租戶實施等實踐經驗。本書各章節都配有必要的流程圖和原理分析圖，便于讀者閱讀理解，并精選了非常有用的實際案例及拓展知識。閱讀本書后，相信會給讀者帶來“1+1>2”的效果。本書非常適合大數據從業者、云計算領域研發及運維人員、高校研究生和熱衷于分布式的技術極客閱讀學習。

·13.8萬字

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算法設計與分析

本書以程序設計作為基礎，數據結構作為工具，六大核心算法作為目標，系統地介紹了算法設計中典型問題的求解過程。全書內容包括算法設計基礎、遞歸算法、分治算法、貪心算法、動態規劃算法、回溯算法、分支限界算法、實驗指導。六大核心算法后都配有典型問題的C++代碼，并結合實驗指導輔助讀者進行算法實踐訓練。

·9.3萬字

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云存儲安全：大數據分析與計算的基石

本書系統而全面地介紹了云存儲安全相關的關鍵技術及其最新研究成果。首先對云存儲做一概述；然后從云存儲安全體系結構說起，按照云存儲安全的需求層次，依次介紹云存儲虛擬化安全、云存儲系統身份認證與訪問控制、加密云存儲系統、密文云存儲信息檢索、云存儲服務的數據完整性審計、云存儲數據備份與恢復等內容；最后介紹大數據時代的云存儲安全。云存儲服務是大數據時代數據存儲的基礎，保障云存儲安全是大數據分析與計算的基石。本書內容由淺入深，按照云存儲安全的需求層次以及保障數據安全的邏輯層次，對關鍵技術逐一進行介紹。全書共分9章，每章都是從概述開始，根據需求逐步介紹，主要是最前沿的成果，然后對相關領域的研究工作進行總結，指出存在的問題及將來的研究方向。本書作者長期從事云存儲安全的相關研究工作，對該領域的前沿科研成果比較熟悉。本書內容極具參考價值，對于信息安全相關專業的本科生及研究生具有很好的指導意義，可以幫助他們全面系統地學習云存儲安全領域的基礎知識和前沿成果，建立保障大數據安全的存儲體系。本書可作為高等院校信息安全、網絡空間安全、信息存儲、計算機科學與技術、密碼學與信息對抗等相關專業的本科生和研究生教材，也可作為通信工程師和計算機網絡工程師的參考讀物，對于從事信息安全領域研究工作的科研人員也有很好的指導意義和參考價值。

·21.1萬字

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微軟云計算：Microsoft Azure部署與管理指南

MicrosoftAzure是首家落地中國的國際公有云平臺，由微軟授權世紀互聯在中國運營。MicrosoftAzure提供多種計算、數據服務、應用服務及網絡服務，是當下最熱門的技術。本書著重于實際的操作與演示，有大量的實際操作截圖，并配有文字說明，由淺入深講解微軟云計算的平臺管理與實際操作。全書共10章，第1章為云計算的基礎理論和技術概念，第2章主要介紹目前微軟的云平臺產品和現狀，從第3章以后，就是實際的操作與實踐，分別對微軟云的大部分功能做了講解和實際操作，從最常用最基礎的虛擬機、網站、云服務和網絡服務到能深度使用微軟云技術的存儲功能、SQL數據庫、備份和AD功能等，全面地講解微軟公有云MicrosoftAzure。

·29.5萬字

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INSTANT Apple iBooks How-to

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·5563字

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