pg电子爱尔兰精灵试玩

本書基于流行穩定版Flink1.13進行講解，從Flink數據處理思想開始講起，帶領讀者深入理解Flink的基本架構，進而由淺入深結合具體案例進行講解，詳細剖析了Flink中DataStreamAPI的使用，并對Flink中的時間語義、狀態、容錯機制等重要概念進行了詳盡的闡釋。同時，本書還對實際開發常用的FlinkSQL、CEP等高層級API進行了細致講解，以電商網站中的實際應用為場景，提供了大量的代碼實現。本書分為12章：第1～5章，帶領讀者初步認識Flink并編寫基本的Flink程序。第6～10章，深入探討了Flink內部的高級應用。第11～12章，講解了Flink提供的擴展功能。

·19.9萬字

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ETL數據整合與處理（Kettle）

本書以Kettle實現ETL流程為目標，將ETL知識點與任務相結合，配套真實案例，深入淺出地介紹了ETL數據整合與處理的相關內容。全書共8章，第1章介紹了ETL概念和ETL工具，讓讀者在了解ETL相關的概念后，立刻上手ETL工具Kettle；第2~6章介紹了Kettle工具轉換相關的組件，包括源數據獲取、記錄處理、字段處理、高級轉換、遷移和裝載等內容，內容與ETL流程匹配，能幫助讀者快速掌握ETL；第7章介紹了Kettle工具任務的相關組件，能夠幫助讀者串聯不同的任務，以及實現調度的功能；第8章介紹了無人售貨機ETL項目，通過項目案例的形式，幫助讀者將所學知識融會貫通。

·8.1萬字

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算法設計與分析

為了便于讀者進行系統學習、分類整理知識點及遇到問題時能夠快速找到求解的方法，本書按照算法策略進行劃分，每一章都引入了若干個經典問題。通過問題的分析、計算模型的建立、算法的設計與描述、算法的分析來深入解讀每一種算法策略所能解決的問題范疇及方法。全書共分9章，內容包括：算法設計基礎、算法效率分析基礎、迭代法、蠻力法、分治策略、回溯與分支界限、貪心算法、動態規劃、隨機算法。本書非常注重教材的可讀性和實用性，以問題分析→模型設計→算法設計描述→算法分析為技術線路，幫助讀者迅速掌握算法設計要點，規范算法設計、分析及實現的方法。書中例題的問題分析和模型設計模塊用于培養讀者的抽象設計能力，算法設計模塊用于提高讀者運用計算機求解問題的能力，算法分析模塊用于幫助讀者運行用數學工具對算法進行客觀分析。同時，本書編寫時也考慮到初學者所面臨的困難，在算法設計與描述中，刻意增加了基于源代碼的程序設計與實現環節，從而全方位地幫助讀者提高算法設計與分析實踐能力和理論水平。

·9.4萬字

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Python Reinforcement Learning

ReinforcementLearning(RL)isthetrendingandmostpromisingbranchofartificialintelligence.ThisLearningPathwillhelpyoumasternotonlythebasicreinforcementlearningalgorithmsbutalsotheadvanceddeepreinforcementlearningalgorithms.TheLearningPathstartswithanintroductiontoRLfollowedbyOpenAIGym,andTensorFlow.YouwillthenexplorevariousRLalgorithms,suchasMarkovDecisionProcess,MonteCarlomethods,anddynamicprogramming,includingvalueandpolicyiteration.You'llalsoworkonvariousdatasetsincludingimage,text,andvideo.Thisexample-richguidewillintroduceyoutodeepRLalgorithms,suchasDuelingDQN,DRQN,A3C,PPO,andTRPO.Youwillgainexperienceinseveraldomains,includinggaming,imageprocessing,andphysicalsimulations.You'llexploreTensorFlowandOpenAIGymtoimplementalgorithmsthatalsopredictstockprices,generatenaturallanguage,andevenbuildotherneuralnetworks.Youwillalsolearnaboutimagination-augmentedagents,learningfromhumanpreference,DQfD,HER,andmanyoftherecentadvancementsinRL.BytheendoftheLearningPath,youwillhavealltheknowledgeandexperienceneededtoimplementRLanddeepRLinyourprojects,andyouentertheworldofartificialintelligencetosolvevariousreal-lifeproblems.ThisLearningPathincludescontentfromthefollowingPacktproducts:Hands-OnReinforcementLearningwithPythonbySudharsanRavichandiran.PythonReinforcementLearningProjectsbySeanSaito,YangWenzhuo,andRajalingappaaShanmugamani.

·9.2萬字

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區塊鏈+：落地場景與應用實戰

本書從核心技術、運作邏輯、發展現狀、落地場景等方面介紹了最新技術——區塊鏈，主要介紹了區塊鏈在新零售、數字身份、數字版權、金融、物聯網、能源、教育、醫療、社交等領域的應用，增強了本書的實用性和可讀性。另外，本書還介紹了區塊鏈與5G、人工智能的融合應用。本書站在讀者的角度，從實際操作層面出發，全面闡述與區塊鏈有關的理論、落地場景、應用案例等。本書是一本不可多得的實戰書，不僅具備很強的可操作性，還具備一定的前沿性，是提升企業競爭力的必備工具。

·12.1萬字

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Hadoop與大數據挖掘

本書提供了大數據相關技術的簡介、原理、實踐、企業應用等，針對大數據相關技術，如Hadoop、HBase、Hive、Spark等，都有專業章節進行介紹，并且針對每一模塊都有相應的動手實踐，能有效加深讀者對大數據相關技術原理、技術實踐的理解。書中的挖掘實踐篇涉及企業在大數據應用中的所有環節，如數據采集、數據預處理、數據挖掘等，通過案例對整個系統的架構進行了詳細分析，對讀者有一定實踐指導作用。對于學習大數據相關技術的高校師生來說，本書不僅提供了大數據相關技術的基礎講解及原理、架構分析，還針對這些原理，配備有對應的動手實踐章節，幫助讀者加深對原理、架構的認識。同時，在每個模塊結束后，書中會有一個相對獨立的企業應用案例，幫助讀者鞏固學到的大數據技術相關知識。

·12.1萬字

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大數據Hadoop 3.X分布式處理實戰

本書共14章，前4章主要講解和演示大數據與Hadoop概述、Hadoop偽分布式安裝、HDFS分布式文件系統、MapReduce分布式計算框架。第5到11章講解了Hadoop生態的常用組件，包括NoSQL數據庫HBase、分布式數據倉庫Hive、數據轉換工具Sqoop、內存計算框架Spark。最后3章講解了3個企業級的大型大數據綜合實戰項目。

·12.4萬字

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阿里云數字新基建系列：云數據庫架構

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

·11.6萬字

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數據挖掘算法實踐與案例詳解

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

·4.7萬字

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計算機視覺特征檢測及應用

本書立足于計算機視覺特征檢測這一基礎技術問題，介紹了特征點、線和區域的檢測方法，并給出具體的檢測應用實例，旨在為相關技術人員提供特征檢測及應用方面的新研究進展，促進特征檢測技術在社會經濟生活領域的應用和發展。本書內容分為兩部分：特征檢測方法和特征檢測技術應用。在特征檢測方法方面，第2章介紹特征點檢測方法，第3~5章介紹特征線檢測方法，第6章介紹斑狀區域檢測方法，第7~9章介紹規則形狀（如多邊形、三角形、圓和橢圓）檢測方法。在特征檢測技術應用方面，第10~11章介紹圖像對稱性檢測技術，第12章介紹新聞圖像中字幕檢測方法，第13~14章介紹珠寶的自動定位與測量技術，第15章介紹手鐲的檢測和自動測量技術。

·10.6萬字

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Python數據分析入門與實戰

本書系統地描述了如何利用Python語言進行數據分析。由淺入深的編寫方式可以幫助讀者輕松愉快地進入數據的世界。全書從理論到實踐、從基礎語法到科學計算庫，循序漸進地講解了Python數據分析所需要學習的技能。搭配項目實戰幫助讀者更好、更快地掌握Python數據分析知識點。此外，還全面介紹了數據分析的必知必會技能。本書提供代碼資源下載服務，每章均配有重要知識點串講視頻。本書不僅適合零基礎喜歡數據分析的入門級讀者，還可助力數據分析從業者進行技術進階。

·7.7萬字

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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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SQL Server從入門到精通（第5版）

《SQLServer從入門到精通（第5版）》從初學者角度出發，通過通俗易懂的語言、豐富多彩的實例，詳細介紹了SQLServer開發所必需的各方面技術。全書分為4篇共19章，內容包括數據庫基礎、SQLServer數據庫環境搭建、創建與管理數據庫、操作數據表、SQL基礎、SQL函數的使用、SQL數據查詢基礎、SQL數據高級查詢、視圖的使用、存儲過程、觸發器、游標的使用、索引與數據完整性、SQL中的事務、維護SQLServer數據庫、數據庫的安全機制、VisualC+++SQLServer實現酒店客房管理系統、C#+SQLServer實現企業人事管理系統和Java+SQLServer實現學生成績管理系統。所有知識都結合具體實例進行介紹，涉及的程序代碼給出了詳細的注釋，讀者可以輕松領會SQLServer2022的精髓，快速提升開發技能。

·14.1萬字

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R數據挖掘實戰

本書通過循序漸進的介紹，讓讀者借助基礎以及先進的數據挖掘技術，幫助一個虛擬的商業公司解決對其造成負面影響的真實欺詐案例。通過全程參與這一極不尋常的數據挖掘案例，讀者將會掌握數據挖掘方面的強大技能。本書非常適合想通過R語言快速了解數據挖掘、預測分析、商業分析等領域的數據科學家和數據分析員閱讀，也適合高等院校數據挖掘相關專業師生和對數據挖掘感興趣的技術人員參考。

·15.4萬字

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消息設計與開發

本書詳細披露消息體系的內在原理與詳細實現機制：如何以消息對象形式組織各種復雜數據類型？如何實現跨平臺的分布式消息通信？多種類型的消息如何管理？消息隊列如何管理？企業級的多任務并發如何控制？如何合理利用系統資源？JMS與SOAP的機制有什么區別與聯系？等等，都是本書要披露的內容。本書緊密結合代碼實例，基于面向對象設計與實現方法，旨在通過本書指導可自行設計開發消息體系原型。

·14.3萬字

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ClickHouse原理解析與應用實踐

本書是一本系統介紹Clickhouse的指導型工具書，全書總共分為11章：第1章介紹ClickHouse的由來、發展歷程、核心特點與核心特點。第2~6章介紹了ClickHouse基礎使用部分，包括整體架構、如何安裝、數據定義、數據引擎、數據查詢和函數的特性和使用方法。第7~9章介紹了ClickHouse高級特性部分，包括數據庫管理操作，數據分片、數據副本和高可用的特性和使用方法。第10~11章介紹了如果自己手動實現ClickHouse中間件的思路和示例，同時也介紹了幾款可視化工具與ClickHouse集成的方法。

·13.3萬字

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分布式數據服務：事務模型、處理語言、一致性與體系結構

隨著物聯網、云計算、大數據與人工智能等技術的蓬勃發展，計算服務逐漸從計算密集型向數據密集型（DataIntensive）轉變。高性能、高通量的數據服務關鍵技術成為智慧城市、智能制造、智慧農業等國家重大需求解決方案的核心基礎。并行與分布式數據處理的概念啟發于上世紀80年代，源自討論在內存及二級存儲極為有限的條件下如何跨越“內存墻”，完成計算任務的優化技術。而今，互聯網與私有網絡數據指數級增長、數據服務的事務性需求復雜多變、跨地域數據同步需求動態不統一、如何應對當前及未來大數據服務及其上的人工智能計算對并行與分布式數據服務提出了新的問題與挑戰。本書從并行與分布式數據服務的基礎理論、事務模型、數據處理語言等基礎內容，并進一步討論分布式數據一致性模型及全觀性的數據處理架構方面的先進及實用的研究及系統軟件相關知識，，對分布式數據服務的其他研究也進行了概述，并對其未來發展方向進行展望。本書可以作為計算機、數據科學與大數據技術、人工智能等相關專業的高年級本科生與研究生在數據庫理論及分布式系統等課程上的輔助教材，也可以為物聯網、云計算、大數據與人工智能等領域的科研人員及從業者提供創新研究與技術應用的參考。

·15.5萬字

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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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圖數據庫原理、架構與應用

這是一本能幫助讀者快速掌握圖數據庫的原理、架構、算法、擴展、規劃、測評、優化以及實戰應用的著作，書中的理論和實踐均來自國內領先的圖數據庫企業Ultipa的科研成果和實踐經驗，由Ultipa的創始人兼CTO孫宇熙領銜撰寫。該書內容全面、體系完整、循序漸進、深入淺出、圖文并茂，兼具理論性、實戰性、趣味性。用通俗的語言將抽象的圖數據庫技術具體化、形象化，將帶領讀者經歷一次非凡的“圖數據之旅”。通過本書，你將掌握以下內容：圖數據庫、圖計算的概念與區別；圖計算、圖存儲、圖查詢語言的原理；高性能圖存儲架構、計算架構；圖數據庫查詢與分析框架的設計；度計算、中心性計算、相似度計算、連通性計算等圖算法；可擴展的圖數據庫設計；高可用分布式設計；圖數據庫在決策智能、反欺詐、反洗錢、智能推薦、流動性風險管理等多個領域的實戰經驗；圖系統的規劃、評測與優化。

·17.2萬字

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Hadoop 3.x大數據開發實戰

本書以Hadoop3.x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VMware中CentOS7操作系統的安裝；第2章講解操作系統集群環境的配置；第3~16章講解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，并通過案例演示了各個框架的實際應用。讀者即使沒有任何大數據基礎，通過閱讀本書，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。本書通俗易懂，內容豐富，適合大數據開發初學者、大數據運維人員以及大數據分析與挖掘的從業者閱讀，也可作為培訓機構和大專院校大數據專業課程的教學用書。

·17.7萬字

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