有充电式捕鱼机吗

本書循序漸進介紹了信息檢索、布爾檢索、向量空間模型、tf-idf、BM25排序算法、Lucene架構、Lucene創建索引、Lucene查詢、Lucene項目實戰、Elasticsearch安裝與配置、Elasticsearch插件安裝、RESTAPI數據操作、映射與模板、索引別名、Elasticsearch基本和高級搜索、Elasticsearch同步數據庫、Elasticsearch集群管理、項目實戰等內容。閱讀本書，讀者能夠掌握信息檢索的核心概念，應用Lucene庫處理全文檢索業務，掌握Elasticsearch分布式搜索引擎的使用方法與技巧。本書基于Lucene6.0和Elasticsearch5.4.0進行講解，技術先進，示例豐富，適合想學習信息檢索技術的初學者和相關專業的大學生、研究生學習，也很適合大數據及云計算平臺構建人員以及有一定基礎的IT開發人員使用。

·10.7萬字

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檢索匹配：深度學習在搜索、廣告、推薦系統中的應用

《檢索匹配：深度學習在搜索、廣告、推薦系統中的應用》主要介紹了深度學習在互聯網核心的三大類業務（搜索、廣告、推薦系統）檢索系統中的應用。書中詳細講述了檢索匹配的理論、演進歷史，以及在業務中落地一個基于深度學習算法模型的全流程技能，包括業務問題建模、樣本準備、特征抽取、模型訓練和預測等，并提供了相應的代碼。《檢索匹配：深度學習在搜索、廣告、推薦系統中的應用》共11章，分為四大部分。第1部分（第1~2章）介紹了深度學習的相關理論知識；第2部分（第3~6章）介紹了業務中如何上線一個深度學習模型，包括標簽拼接、特征抽取、模型訓練和預測等流程，采用單機實現；第3部分（第7~9章）介紹了檢索算法基本理論以及演進歷史，并以業內應用較為廣泛的雙塔模型DSSM為例進行了詳細理論解析和代碼實現；第4部分（第10~11章）介紹了如何將單機訓練模式改造為分布式訓練模式，以加快模型的訓練速度，從而應對具有海量樣本的業務場景。

·8.5萬字

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數據存儲技術與實踐

本書試圖以時間軸的方式描述自20世紀50年代IBM的第一個硬盤出現以來，整個存儲工業及技術的演進。本書內容聚焦于存儲的技術演進，除基本技術的描述外，重點放在數據中心在云計算及大數據環境下存儲新技術出現的背景、新技術架構、原理及實現，同時本書也把一部分內容放在具體的存儲解決方案及實際運維管理中。作為存儲知識技術類圖書，本書可以用于高校信息管理專業的教材或參考書，也非常適合信息管理專業技術人員、IT經理人等專業人士閱讀參考，為技術專家、高校學生以及更多愿意了解和投入到存儲浪潮中的人們搭建一座橋梁。

·19.3萬字

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數據湖倉

數據湖倉是一個現代化的開放式架構，擁有當今熱門的開源數據技術的廣度和靈活性。本書從初學者的角度出發，通過對數據湖倉重要概念的剖析，對數據湖倉的相關知識進行深入淺出的講解。全書共18章，對數據湖倉的基礎知識、數據工程、業務價值、數據集成等方面進行深入探討，同時展望數據架構的演化趨勢，使讀者能夠領會數據湖倉的精髓，最終輕松、全面地管理數據湖倉項目。本書適合數據架構師、業務人員和系統開發人員，以及對數據管理、數據分析感興趣的讀者閱讀。

·4.6萬字

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Oracle 11g數據庫系統設計、開發、管理與應用

Oracle是目前關系型數據庫管理系統市場中應用最廣泛的產品，Oracle11g則是最新的Oracle版本。本書以電子商城為案例，從數據庫設計、數據庫開發、數據庫管理和數據庫應用等多個層次、多個角度和多個方面詳細、耐心地介紹Oracle11g數據庫的使用。本書共有19章，分4個部分，其中第1、2章屬于基礎篇，主要介紹數據庫設計方面的內容；第~11章屬于開發篇，主要介紹Oracle數據庫的開發；第12~15章屬于管理篇，主要介紹Oracle11g數據庫的管理；第16~19章屬于應用篇，主要介紹Oracle11g數據庫應用系統的開發知識。讀者即使沒有數據庫技術基礎，也可以通過自學本書，熟悉最新Oracle系統，并掌握Oracle數據庫系統的設計、開發、管理和應用方面的知識。本書的所有內容均結合電子商城進行講解，通俗易懂，適合高職高專、本科院校或計算機培訓機構采用作為Oracle數據庫課程的教材或參考用書，也可以作為計算機愛好者和數據庫管理員的參考用書。對于本書中所用到的軟件、工具和源代碼，如果需要，可發送郵件至xk_feng@yeah.net索取。

·18.7萬字

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SQL Server深入詳解

MicrosoftSQLServer2005是新一代大型電子商務、數據分析和數據庫解決方案，本書是創建SQLServer2005數據庫和應用的一本參考書。通過這本書，讀者可以學到如何進行SQLServer2005數據庫的安裝，如何進行數據庫組件管理以及數據庫的轉換、備份等工作。同時，讀者通過對MicrosoftSQLServer的實現語言－Transact-SQL的學習，可以進一步地了解SQLServer2005的數據庫操作、表操作、強大的Select語句、存儲過程及觸發器、事務處理等相關內容。另外，通過這本書的學習，讀者也可以了解到SQLServer2005數據庫針對數據倉庫管理、商業智能（BI）的方向的發展情況。其中的第9章內容主要是介紹應用SQLServer2005商業智能技術為上海某電信公司進行的報表及業務分析系統，從設計方案到開發技術以及最終報表的展示，充分為廣大讀者提供一個學習和了解商業智能在實際項目中是如何應用的。全書用550個圖例對SQLServer2005的主要功能進行深入分析，不僅是進行SQLServer2005開發的廣大初學者的指導書籍，同時也可以作為社會相關領域培訓用的輔助教材。

·14.4萬字

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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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MySQL數據庫技術與應用

MySQL是目前最流行的關系數據庫管理系統之一。本書以MySQL5.6數據庫管理系統為平臺，以案例教學法為編寫主線，介紹了數據庫系統的基本概念和應用技術。本書以學生選課管理系統作為教學案例，以網上書店作為實訓案例，采用“學習要點—內容示例—歸納總結—習題實訓”的結構體系設計每章內容。最后一章以一個具體的項目案例開發設計過程，將數據庫原理知識與實際數據庫開發結合在一起。本書采用在線開放課程教學方式，提供了授課視頻、PPT、案例庫、習題庫、試題庫等多種資源來輔助教師教學和學生學習。本書可作為高職高專院校計算機相關專業的教材，也可作為從事計算機軟件工作的科研人員、工程技術人員，以及其他相關人員的培訓教材或參考書。

·9.9萬字

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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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大數據技術原理與應用：概念、存儲、處理、分析與應用

全書共有13章，系統地論述了大數據的基本概念、大數據處理架構Hadoop、分布式文件系統HDFS、分布式數據庫HBase、NoSQL數據庫、云數據庫、分布式并行編程模型MapReduce、流計算、圖計算、數據可視化以及大數據在互聯網、生物醫學和物流等各個領域的應用。在Hadoop、HDFS、HBase和MapReduce等重要章節，安排了入門級的實踐操作，讓讀者更好地學習和掌握大數據關鍵技術。

·18.7萬字

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自己動手做大數據系統（第2版）

在第一版的基礎上，根據近幾年大數據領域最新出現的各種流行組件，逐個進行介紹，并以兩個具體的示例，貫穿各個章節，對組件之間的協同工作關系進行剖析。新增大數據平臺架構選型及最佳實踐案例，大數據治理，流計算開發，flink等流式大數據處理。基于docker的大數據運維部署等部分，書中所使用的示例程序，是基于筆者在進行企業培訓時，企業提出的業務需求而展開，示例程序更有代表性。

·9.6萬字

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一本書讀懂區塊鏈（第2版）

本書共六章，全面介紹了區塊鏈技術及其應用，內容包括：區塊鏈是什么、深入理解區塊鏈、“玩轉”區塊鏈—從加密數字貨幣開始、區塊鏈+—區塊鏈技術的全面應用、區塊鏈生態圈—鏈圈、幣圈和礦圈、思考區塊鏈。本書內容深入淺出，區塊鏈知識零基礎的讀者，通過本書也可以輕松地認識和了解區塊鏈技術和區塊鏈行業生態。本書適合對區塊鏈感興趣的大眾讀者閱讀，也適合高校和培訓機構作為區塊鏈技術人才培養的教材或參考書。

·17.5萬字

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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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文本數據挖掘：基于R語言

文本是一種特殊的非結構化數據，在當今的大數據時代，其價值日趨凸顯。本書利用開源而強大的R軟件，對文本數據挖掘的概念、技術及技巧進行了系統的介紹。本書共11章，內容包括：走進文本數據挖掘，R語言快速入門，字符串的基本處理，用好正則表達式，導入各類文本數據，對各類文本數據進行預處理，文本特征提取的4種方法，基于機器學習的文本分類方法，文本情感分析，文本可視化，文本數據挖掘項目實踐。本書還提供了豐富的應用案例和程序源代碼引導讀者高效學習。本書適合對文本數據挖掘感興趣的學生、科研人員和數據科學從業者閱讀。同時，本書還可以作為工具書，為需要經常進行文本數據挖掘的讀者提供快速檢索。

·6.6萬字

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云原生數據庫：原理與實踐

本書詳細剖析了作為核心基礎軟件系統的數據庫在云計算時代的技術演進歷程，從架構設計、實現機制和系統優化等多個角度闡述傳統數據庫技術是如何一步步發展到云原生形態的。本書強調理論和實踐的充分結合，分析MySQL、PostgreSQL等工業界“活”的系統實現數據庫的SQL優化與執行、事務處理、緩存與索引等原理，在面對實際應用需求時做了哪些權衡與折中，面對復雜的應用場景如何優化，以及做出種種選擇背后的原因。同時，本書結合阿里云在數據庫領域的研發實踐經驗，著重講述現代數據庫從系統進化到服務的一系列核心技術原理，例如利用云計算資源池化技術、分布式技術實現數據庫的高可用、彈性擴展和按需使用等。本書內容翔實，兼具理論深度和實現細節，同時開放性地探索了數據庫的最新發展方向，能夠啟發讀者進一步深入思考。本書可作為高等院校信息類專業的本科生和碩士研究生教材，也可作為數據庫行業的內核研發和系統運維等從業人員的參考書。

·13.8萬字

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大數據數學基礎（R語言描述）

本書全面地講解了在科學領域運用廣泛的數據微積分、線性代數、統計學、數值計算、多元統計分析等數學基礎知識。全書共6章：第1章介紹了大數據與數學、數學與R語言的關系；第2章介紹了微積分的基礎知識，包括函數、極限、導數、微分、不定積分與定積分及其應用；第3章介紹了線性代數的基礎知識，包括矩陣的運算、行列式、特征分解、奇異值分解；第4章介紹了統計學的基礎知識，包括數據分布特征、概率論、隨機變量的數字特征、參數估計、假設檢驗；第5章介紹了數值計算的基礎知識，包括插值方法、函數逼近與擬合、非線性方程（組）求根；第6章介紹了常用的多元統計分析方法，包括回歸分析、聚類分析、判別分析、主成分分析、因子分析和典型相關分析。本書中的幾乎所有實例都結合R語言進行求解分析，所有章后都有課后習題，可以幫助讀者鞏固所學的內容。

·7.7萬字

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MySQL數據庫項目化教程

本書以實際的學生競賽項目管理系統為案例依托，從MySQL數據庫的相關概念及理論知識出發，介紹系統需求分析、數據庫設計與實施、數據庫管理與優化等內容，最終實現學生競賽項目管理系統的設計、開發、部署和運行。全書以項目為單元，共分為9個項目，28個子任務。項目一為數據庫的設計，項目二為MySQL數據庫，項目三為數據庫的管理，項目四為數據表的管理，項目五為數據查詢，項目六為數據庫編程，項目七為數據庫索引與視圖，項目八為數據庫安全及性能優化，項目九為學生競賽項目管理系統的開發。書中各項目的子任務之間，內容循序漸進，逐層深入，力求將關系數據庫中抽象的問題具體化、圖形化，化復雜為簡單，適合教學。本書可作為應用型本科院校、高職高專院校計算機及相關專業數據庫課程的教材，也可以作為MySQL數據庫初學者及相關開發人員的參考書。

·7.3萬字

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Spark 3.0大數據分析與挖掘：基于機器學習

Spark作為新興的、應用范圍廣泛的大數據處理開源框架，吸引了大量的大數據分析與挖掘從業人員進行相關內容的學習與開發，其中ML是Spark3.0機器學習框架使用的核心。本書用于Spark3.0ML大數據分析與挖掘入門，配套示例源碼、PPT課件、數據集、思維導圖、開發環境和作者答疑服務。本書共分13章，從Spark3.0大數據分析概述、基礎安裝和配置開始，依次介紹ML的DataFrame、ML的基本概念，以及協同過濾、線性回歸、分類、決策樹與隨機森林、聚類、關聯規則、數據降維、特征提取和轉換等數據處理方法；最后通過經典的鳶尾花分析實例，回顧前面的學習內容，實現了一個完整的數據分析與挖掘過程。本書采取實例和理論相結合的方式，講解細致直觀，示例豐富，適合Spark3.0機器學習初學者、大數據分析和挖掘人員，也適合高等院校和培訓機構人工智能與大數據相關專業的師生教學參考。

·8萬字

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數據挖掘：你必須知道的32個經典案例（第2版）

本書全面介紹了經典數據分析、模式識別、機器學習、深度學習、數據挖掘、商務智能等多個領域的數據分析算法，將大數據時代的數據分析熱點技術一網打盡。本書為每個數據分析算法都搭配了一個經典案例，并按照由易到難的原則構建知識框架，充分照顧了不同水平讀者的閱讀習慣。通

·13.4萬字

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數字化轉型架構與方法

本圖書注重數字化轉型的根本任務、核心路徑、關鍵驅動要素。從價值體系優化、創新和重構，新型能力建設，數據要素驅動提出系統化推進數字化轉型的一整套參考架構，提出能力單元的模型及建設要點，具有系統性、針對性、可執行性，具有很高的應用價值。本圖書從按照價值體系優化、創新和重構的要求提出數字化轉型的主要視角，以新型能力建設為主線提出數字化轉型的過程方法，圍繞數據要素驅動作用的逐步發揮提出數字化轉型的發展階段要求，構建一套數字化轉型參考架構，從而支持相關各方更加系統化、體系化、全局化推進數字化轉型這一復雜巨系統工程。本圖書面向開展數字化轉型的企業及提供數字化轉型服務的各類組織。

·4.2萬字

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從Lucene到Elasticsearch：全文檢索實戰