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數據會說話：活用數據表達、說服與決策
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數據會說話：活用數據表達、說服與決策

《數據會說話：活用數據表達、說服與決策》用通俗易懂的語言、豐富的案例，介紹了如何利用數據有效表達、說服他人，以及如何防止被他人的數據誤導。全書共8章。第1章介紹什么是“數據說服力”；第2～6章分別介紹如何通過尋找合適的參照點、運用不同的統計方法、其他指標、不同時間點的對比、選擇各種對比結果，來提升數據說服力，讓他人更容易被說服；第7章介紹如何運用4種可視化方法，提高數據的可信度；第8章介紹如何運用6種方法，防止自己在工作和生活中被他人的數據誤導。《數據會說話：活用數據表達、說服與決策》面向職場人士，可幫助他們在匯報工作、說服客戶、打動他人時更加游刃有余。為了降低閱讀難度，本書不涉及復雜難懂的公式，可作為新手學習數據分析的入門讀物。

沈君 ·數據庫 ·5.9萬字

Spark大數據實時計算：基于Scala開發實戰
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Spark大數據實時計算：基于Scala開發實戰

本書從大數據實時計算框架Spark的編程語言Scala入手，第1～4章重點介紹函數式編程語言Scala的基礎語法、面向對象編程以及函數式編程等，再通過編程訓練案例介紹Scala這門語言的實際開發應用，為讀者后面學習Spark框架打下牢固的編程基礎。第5～10章重點介紹Spark的安裝部署、SparkCore編程、SparkSQL結構化數據處理以及SparkStreaming實時數據處理等，對它們進行詳細的剖析和解讀。最后，在第11章中通過網站運營指標統計和IP經緯度熱力圖分析兩個實戰開發項目，讓讀者充分掌握Spark大數據實時計算框架技術的應用與實操方法。本書適合所有對大數據技術感興趣的讀者。

楊力 ·數據庫 ·8.2萬字

Hadoop HDFS深度剖析與實踐
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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。

祝江華編著 ·數據庫 ·13.8萬字

實用數據結構基礎（第四版）
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實用數據結構基礎（第四版）

本書對數據結構的概念和原理進行了闡述，對數據結構的基本運算進行了分析，并給出了詳細的實現過程。全書共分11章，內容包括：緒論、線性表、棧、隊列、串、多維數組和廣義表、樹和二叉樹、圖、查找、排序、數據結構課程設計等，并在附錄部分介紹了數據結構實驗系統的組裝。本書集教學內容、習題、實驗和課程設計于一體，書中的重要算法均給出了完整的C/C++語言源程序，并全部在VC++環境中運行通過，一書在手就能方便地進行“數據結構”課程的理論學習和實驗、課程設計等實踐性環節的訓練。本書適合作為高等院校計算機類專業數據結構課程的教材，也可以作為成人教育、自學考試和從事計算機應用的工程技術人員的參考用書

陳元春 王中華 張亮 王勇 ·數據庫 ·14萬字

大數據架構和算法實現之路：電商系統的技術實戰
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大數據架構和算法實現之路：電商系統的技術實戰

本書介紹了一些主流技術在商業項目中的應用，包括機器學習中的分類、聚類和線性回歸，搜索引擎，推薦系統，用戶行為跟蹤，架構設計的基本理念及常用的消息和緩存機制。在這個過程中，我們有機會實踐R、Mahout、Solr、Elasticsearch、Hadoop、HBase、Hive、Flume、Kafka、Storm等系統。如前所述，本書最大的特色就是，從商業需求出發演變到合理的技術方案和實現，因此根據不同的應用場景、不同的數據集合、不同的進階難度，我們為讀者提供了反復溫習和加深印象的機會。

黃申 ·數據庫 ·19.7萬字

數據庫原理與應用
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數據庫原理與應用

本書共分為三篇：一篇介紹數據庫基礎知識，重點是關系數據庫理論；第二篇關注實踐，重點是數據庫服務器端的維護和管理；第三篇討論數據庫應用結構、數據訪問接口以及應用領域和發展方向。附錄用一個完整的示例說明了數據庫設計的全過程。本書選用SQLServer2012作為數據庫實踐平臺。本書注重理論與應用的結合，內容全面，實例豐富，并配有電子教案。本書可作為高等院校非計算機專業的數據庫教材，也可作為計算機專業學生的補充讀物，還可供數據庫初學者作為入門讀物。

張千帆 ·數據庫 ·11.8萬字

醫療大數據挖掘與可視化
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醫療大數據挖掘與可視化

普及醫療大數據挖掘與可視化技術，對提升醫療行業數據的質量與處理效率、實現數據價值的優化、推動精準醫療深入應用有著重要的作用。本書內容立足于醫療大數據的挖掘與可視化，分為總體篇、數據挖掘篇、可視化篇、應用篇等5部分，共10章，包含醫療大數據及其平臺的發展概況，醫療大數據的采集、清洗、融合，醫療大數據挖掘概述、工具與方法，醫療大數據可視化概述、工具與方法，以及用實例展示醫療大數據分析平臺的設計與使用方法等。

趙杰 何賢英主編 ·數據庫 ·11.7萬字

軟件成本度量國家標準實施指南：理論、方法與實踐
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軟件成本度量國家標準實施指南：理論、方法與實踐

為落實工業和信息化部優化軟件產業環境的工作部署，進一步推動功能規模測量、軟件開發成本度量、軟件測試成本度量、IT運維成本度量和云服務計量指標等方面的標準推廣及深化應用，本書系統地闡述軟件成本度量理論體系，深入解讀軟件成本度量標準內容及實施要點，結合不同場景及典型案例給出具體的應用指導。本書正文分5個部分，共11章。第一部分是軟件成本度量概述和軟件規模測量方法（第1～2章），第二部分是GB/T36964—2018《軟件工程軟件開發成本度量規范》標準解讀、實施指南和案例分析（第3～5章），第三部分是GB/T32911—2016《軟件測試成本度量規范》標準解讀、實施指南和案例分析（第6～8章），第四部分是其他軟件相關成本度量標準（第9～10章），對IT運維成本度量（國標在研）和GB/T37735—2019《信息技術云計算云服務計量指標》進行介紹，第五部分是軟件成本度量相關技術展望（第11章）。本書還包含5個附錄：附錄A中國軟件行業基準數據（2019年），該數據可作為軟件研發與測試成本測算的依據；附錄B涉及本書標準實施的常見問題及回答（Q&A），附錄C標準術語和定義，附錄D快速功能點分析方法介紹，附錄E調整因子參數表。

張旸旸 ·數據庫 ·11.7萬字

企業大數據處理：Spark、Druid、Flume與Kafka應用實踐
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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。

肖冠宇 ·數據庫 ·8萬字

Oracle高性能自動化運維
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Oracle高性能自動化運維

本書共10章，分為三篇：基礎篇、優化篇、方法篇?；A篇（第1～4章）主要介紹了Linux環境下Oracle內存體系架構的組成和功能，同時對Oracle日志與回滾段內容進行了講解，在幫助讀者深入理解Oracle知識體系的同時，為后續數據庫優化及備份恢復打下基礎。優化篇（第5～6章）主要介紹了OracleSQL優化的原理和思想，并結合CBO優化器對Oracle優化進行探索。其中，SQL優化原理和思想是CBO優化的基礎，將兩者結合即可提供Oracle數據庫優化參考。方法篇（第7～10章）主要講解了Oracle備份恢復的原理，以及如何制訂符合自身數據庫特點的Oracle備份恢復計劃。同時，結合自動化運維管理系統、自動化歷史分析系統及自動化實時監控系統對數據庫自動化運維進行實踐，幫助數據庫維護人員從大量重復煩瑣的運維工作中解放出來，實現高效率、自動化的數據庫管理。

冷菠 ·數據庫 ·8.6萬字

DM8數據中心解決方案：達夢實時同步工具
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DM8數據中心解決方案：達夢實時同步工具

達夢實時同步工具是數據庫行業內數據實時同步的一個標桿。本書以達夢實時同步工具4.0為藍本，介紹達夢數據庫本地和異地容災的解決方案，主要包括達夢實時同步工具的技術原理、特點、系統架構、配置和使用方法，以及日常運維和典型案例分析等。本書語言流暢、通俗易懂，并介紹了具體應用案例，是深入了解達夢數據中心解決方案的基礎指南，具有較高的參考價值。

徐飛等編著 ·數據庫 ·9.8萬字

大數據用戶行為畫像分析實操指南
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大數據用戶行為畫像分析實操指南

本書以幫助讀者認識什么是用戶行為畫像，如何利用大數據采集、加工、分析用戶行為從而應用到不同行業為主要目的。主要內容包括：用戶行為數據的定義、內涵和外延、分類和應用場景；如何利用不同的采集工具收集和用戶行為分析相關的行為大數據；用戶行為分析常用的指標與模型；如何建立用戶畫像標簽體系；用戶畫像如何支持大數據時代的個性化推薦和精準營銷等應用；大數據用戶分析在各行業的應用案例詳解。本書的形式將以圖文并茂的方式，深入淺出地解析大數據用戶分析的目標、相關技術、分析方法論、應用場景和價值。每個章節圍繞一個主題展開，通過技術介紹、功能描述、應用場景和案例詳解等方式幫助受眾了解什么是大數據用戶行為分析，具體需要掌握哪些技術和技能，如何設計和展開一次成功的用戶分析任務等。本書的讀者對象包括以大數據用戶行為分析為課程導向的學生；對大數據及行為分析感興趣的各行業從業人員，特別是從業于金融、零售、互聯網等行業的運營分析師、數據分析師；以及對大數據技術感興趣的一般受眾。

杜曉夢等 ·數據庫 ·10.9萬字

Scratch 3.0 藝術進階
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Scratch 3.0 藝術進階

本書共有四篇。入門篇，介紹流程圖的概念，畫筆指令原理，學習運用數學公式繪制圖形。特效篇，介紹運用畫筆實現動態的特效，包括流星、煙花、噴泉、下雨等案例。游戲篇，介紹使用畫筆實現獨特、炫酷的游戲，包括釣魚、天羅地網、切木條和巧匠建塔等案例。進階篇，介紹更為深入的程序實現方法，如遞歸算法、數學公式運用及模塊化的程序架構等，包括樹、湖光倒影等案例。書中設置了程序流程圖，幫助讀者理清思路，還設置了老司機留言，言簡意賅地點出需要深刻理解的部分，為編程習慣的養成打好基礎。

邱永忠 ·數據庫 ·4.6萬字

數據結構習題解答與實驗指導（第四版）
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數據結構習題解答與實驗指導（第四版）

本書是普通高等教育“十一五”國家級規劃教材《數據結構（第四版）》的配套用書，集作者多年講授“數據結構”課程及指導學生實驗的教學實踐經驗編寫而成。全書由兩篇組成：第一篇為學習提要和習題解答，主要內容為數據結構各部分的重點難點指導、典型例題解析和主教材習題解答，其中典型例題以選擇題、判斷題、填空題、簡答題和算法設計題等各種題型進行匯編，并提供分析過程和參考算法，幫助學生提綱挈領地掌握知識重點、鞏固所學內容；第二篇為課程實驗與設計指導，根據數據結構課程的教學重點，給出多個課程實驗與設計題目，每個題目都有明確的要求，同時給出了規范的課程實驗與設計步驟。希望學生通過課程實驗與設計對理論知識有更深的理解，同時提高算法的分析和設計能力。本書配合主教材使用，起到銜接課堂教學、課程實驗與設計教學以及課下輔導的作用。本書適合作為高等院?！皵祿Y構”課程的參考書，也可作為研究生入學考試的輔導材料，對于從事計算機應用及開發的技術人員以及廣大的計算機及相關專業的自學者也具有一定的參考價值。

王苗 劉一凡 石強 ·數據庫 ·10.3萬字

數據庫應用實戰
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數據庫應用實戰

本書分為4個部分，第1部分為數據庫技術概述，第2部分介紹關系型數據庫（包括MySQL、Oracle、SQLServer和PostgreSQL）技術應用，第3部分介紹NoSQL數據庫（包括Redis、MongoDB、HBase、Hive、Cassandra和Elasticsearch）技術應用，第4部分介紹其他類型數據庫（包括SQLite、Neo4j和TDengine）技術應用。本書按照統一的目錄結構對每種數據庫進行介紹：先介紹數據庫的業務應用場景，再介紹安裝配置步驟，接著講解架構設計和業務應用開發，最后介紹Python操作示例。由于4種關系型數據庫中的一些數據對象在使用上有類似之處，因此本書只在一種數據庫中進行介紹。例如，觸發器和自定義函數只在Oracle中介紹，存儲過程和游標只在SQLServer中介紹。各種非關系型數據庫之間沒有橫向可比性，因此主要介紹其獨特用法。

張粵磊等編著 ·數據庫 ·12.8萬字

云數據中心基礎
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云數據中心基礎

本教材共介紹7個項目，項目1為云數據中心認知，主要介紹了什么是數據中心、云數據中心的特點、體系結構、云數據中心和傳統數據中心的區別、綠色數據的概念以及發展趨勢。項目2介紹了云數據中心的規劃與設計，主要包括云數據中心的設計建設的指標、基礎設施的規劃以及云數據中心的優化策略。項目3介紹了云數據中心的硬件選型，主要包括服務器設備、網絡設備以及存儲設備的介紹和選型。項目4到項目6則重點介紹了虛擬化技術、云計算技術和運維技術，以及KVM虛擬化的搭建OpenStack的搭建，Zabbix、Puppet、KickStart搭建，項目7則介紹了Docker與Kubernetes容器技術，其中詳細介紹了Docker與Kubernetes的搭建和實現。

戴經國 何豐 王國濱 郭炳宇 姜善永 ·數據庫 ·12.1萬字

Python數據可視化之matplotlib精進
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Python數據可視化之matplotlib精進

通過本書的學習，讀者可以根據自身的實際項目和任務需求，同時結合在matplotlib實用案例中介紹的應用方向和實現方法，靈活地應用Python數據可視化的實用技能。具體而言，這些應用方向主要包括：圖形，元素，交互，探索和拓展。在這些應用方向中，又從不同方面和角度深入講解每個應用方向的實用案例，使讀者對每個應用方向的實現方法都有一個相對系統地掌握。從而，幫助讀者建立matplotlib知識體系，拓寬matplotlib應用視野并掌握matplotlib操作要領。這樣，就幫助讀者搭建起一條立體式的Python數據可視化的精進之路。

劉大成 ·數據庫 ·6.9萬字

計算機組裝與維護項目教程（第2版）
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計算機組裝與維護項目教程（第2版）

本書包括“硬件組裝與選購”“系統安裝與應用”“系統維護與故障排除”3個模塊，共9個項目，32個工作任務。在硬件組裝與選購部分，著重介紹了計算機的5大核心硬件，其中涉及不少筆記本電腦硬件的內容。在系統安裝與應用部分，主要圍繞“如何安裝操作系統”這一主線進行介紹。在系統維護與故障排除部分，主要介紹了計算機硬件和軟件故障的分析思路和解決方法，并重點介紹了如何分析處理網絡故障。書中的硬件部分內容都來自于2018年的最新信息，同時大幅增加了筆記本電腦方面的內容。在整體內容設置中，弱化了硬件部分，著重增加了系統維護方面的實用操作和技巧，突出“入門”和“實用”這兩個主題。本書既可作為高職高專院校計算機專業教材，也可作為計算機愛好者的參考用書。

曲廣平主編 ·數據庫 ·11.1萬字

分布式數據庫：原理與實踐
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分布式數據庫：原理與實踐

本書全方位講解分布式數據庫的知識點，由易到難、由淺入深地帶領讀者在分布式數據領域不斷深入。第1章主要介紹分布式數據庫的起源與發展，并就分布式數據庫的結構模式、作用及特點進行詳細講解。第2章主要對分布式技術、分布式服務架構、云數據庫與容器化技術、大數據平臺、分布式存儲與數據庫以及區塊鏈技術進行詳細介紹。第3章主要從分布式的基礎理論、分布式事務分類以及分布式數據庫分類、SequoiaDB數據庫展開介紹。第4章主要從體系結構、安裝部署、實例創建、數據庫操作以及數據庫事務能力五個方面介紹分布式數據庫架構。第5章主要講述分布式原理、高可用能力演示，以及集群擴容與縮容操作。第6章主要講解數據遷移的實例，數據庫和集群的備份、恢復的基本知識和實例操作。第7章主要介紹數據庫的監控與管理，還會介紹幾種代表性的快照類型，最后按照問題分類對常見錯誤進行描述并提供相應的解決方案。本書適合作為高等學校計算機專業數據庫相關課程的教材，也適合作為分布式數據庫領域技術人員的參考書。

強彥主編 ·數據庫 ·7.9萬字

MySQL數據庫實用教程
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MySQL數據庫實用教程

本書瞄準當前高校MySQL數據庫教學與實驗的需求，在MySQL8.0的基礎上編寫而成。全書分為兩篇。第一篇為MySQL數據庫基礎，內容包含：數據庫基礎、MySQL語言、數據定義、數據操縱、數據查詢、視圖和索引、MySQL編程技術、MySQL安全管理、備份和恢復、事務管理、PHP和MySQL教學管理系統開發。第二篇為MySQL實驗，所編排的各個實驗與第一篇中的各章（除第10、11章外）內容相對應，可以有效地幫助讀者鞏固所學的理論知識。本書可作為本科院校相關專業的教材，也可供高職高專院校及相關培訓機構教學使用，還可作為參加全國計算機等級考試人員以及數據庫應用系統設計開發人員的參考用書。

趙明淵 唐明偉主編 ·數據庫 ·12萬字

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