火拼三张牌单机版

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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數據科學實戰指南

在越來越多的企業開始利用數據科學來驅動業務，本書將依托TalkingData公司在大數據領域的多年實際經驗，從數據、人才、工具三個維度幫助企業數據團隊完成端到端的數據科學項目部署。本書的內容包括數據科學項目的基礎概念、準備工作、團隊人才及端到端的實戰案例等，適合正面臨數字化轉型的企業決策者、數據團隊負責人，以及從事數據科學工作的數據工程師、數據科學家、數據工程師等閱讀。

·5.8萬字

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業務數智化：從數字化到數智化的體系化解決方案

本書不僅是一本業務數智化體系的科普書，還是作者多年在真實業務場景下進行數智化實踐的經驗總結。本書系統總結了一套完整的數智化解決方案——3M數智化體系。全書共包括11章，第1～3章主要對數字化和數智化進行介紹；第4～8章圍繞3M數智化體系展開，詳細說明了業務數智化的適用范圍和準備工作、整體構思、思想、落地方法和落地產品；第9～11章介紹了內容行業、O2O行業、生產制造業的數智化實踐，以案例形式進行實戰演練。本書適合正在實踐數智化項目的領導者，需要了解和實踐數字化/數智化轉型的基層管理者和各類技術人員、產品人員、運營人員，高校的教師、科研人員和學生，以及其他想培養數據思維、數智思維、商業化思維的讀者。

·18.5萬字

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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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商業智能工具應用與數據可視化

《商業智能工具應用及數據可視化》一書聚焦商業智能與數據可視化主題，從概念、價值、方法、工具等理論基礎出發，以實際場景為參考，分入門、進階兩大階段，以帆軟FineBI為例從商業智能工具的基本知識，商業應用場景，數據可視化優秀案例等方面，介紹了商業智能工具和各種常規和高級可視化圖形的使用方法，重點介紹了商業智能工具FineBI的數據分析與可視化應用實踐。本書內容層層遞進，體系完善，可使讀者對商業智能工具的運用有一個全面、系統、深入的了解。

·6.8萬字

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云計算虛擬化技術與應用

全書共11章，分為理論篇、技術篇和實戰篇三個部分。本書將虛擬化技術與應用融為一體，較為系統地介紹了虛擬化技術發展史、虛擬化技術的分類、虛擬化架構特性、主流虛擬化技術、服務器虛擬化應用、桌面虛擬化應用、網絡虛擬化應用、虛擬化架構軟/硬件方案等內容，基本涵蓋了目前主流的虛擬化技術及其應用。

·8.6萬字

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數據分析實踐：專業知識和職場技巧

《數據分析實踐：專業知識和職場技巧》從初學者的角度出發，講解了進階為高級數據分析師所需的知識和技能，其中既包括數據分析崗位的介紹、發展現狀及未來趨勢，也包括實際工作中各環節的方法策略、實戰案例，還包括職場中的困惑解答及面試指導。閱讀本書，并基于本書進一步拓展所需要的知識能，可以幫助讀者形成一套成系統、可實戰的數據分析方法論。

·19.6萬字

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可視化分析與SAS實現

本書比較全面地介紹了可視化分析的基本概念、技術組成和產品的架構。通過本書的學習，讀者除了可以了解可視化的知識以外，還可以學習可視化分析的基本方法。本書特別適合于那些希望通過簡潔、快速的方法就能夠進行數據管理，進行數據探索；無須寫代碼就能進行數學建模；設計各種實用報表方便決策的數據分析人員和相應的管理人員。對于進入數據分析的初級人員，本書也是一本不錯的指南。

·11萬字

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數字化轉型實踐：構建云原生大數據平臺

21世紀，互聯網行業的爆發開啟了全球數據量急劇增長的新時代，數據已經成為驅動企業數字化轉型的核心力量。整個數據行業的技術能力不斷提升，從數據庫到數據倉庫，再到開源大數據，都在經濟社會中發揮著極其重要的作用。近年來，新興數據技術與云計算相互輔助，共同發展，誕生了一系列云原生數據服務，讓企業能夠突破傳統模式的局限，專注于業務，降本增效。本書以全球前沿的云原生服務為基礎，詳細展現了如何將數據存儲、數據引入、批量數據處理、實時數據處理、數據倉庫、數據可視化和機器學習等核心要素綜合起來，逐步構建一個高效的大數據服務平臺。

·9.5萬字

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短文本數據理解

短文本理解是伴隨著搜索引擎、社交網絡及聊天機器人等應用場景而興起的一個研究課題。它是近些年的一個研究熱點，且對未來人工智能的發展有重要的影響。由于短文本字詞少、歧義大、不遵守語法規則等特點，傳統自然語言處理技術如句法分析器等難以直接應用于短文本。因此，研究人員不得不另辟蹊徑來解決機器理解短文本的問題。

·6.8萬字

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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。

·8.2萬字

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大數據定義智能運維

無數據，不AI。而沒有統一完整的基礎數據資源平臺管理，AIOps也無從談起。基礎運維數據資源平臺是AIOps的數據基石，也是未來支撐企業數據戰略的兩大數據平臺之一。構建數據平臺需要數據治理工作的保駕護航。然而在運維數據治理領域開展數據治理工作尚屬空白，缺乏理論體系支撐和值得借鑒的成功經驗。本書在分析運維數據治理與傳統數據治理的差異化特點基礎上，對于數據治理的DAMA理論體系在運維數據管理領域實現了在廣義元數據管理、廣義數據標準、廣義數據模型等理論突破，創造性的提出運維數據模型建設，為運維數據治理構建了體系化理論并提供了具有方法論支撐的完整藍圖。同時，就運維數據平臺建設本書也分享了基于數據模型實體庫的概要設計，以數據湖為基礎，包含運維數據中臺建設的架構規劃。本書還在工業運維領域略作延展，分析工業運維數據模型的差異化特點，就包括數字孿生、時空數據等關鍵工業技術為核心的物理融合技術做了介紹，提出了開展智能工業運維的必要內容。

·7.8萬字

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劍指大數據：Flink學習精要（Scala版）

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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劍指大數據：Flink實時數據倉庫項目實戰（電商版）

本書從需求規劃、需求實現到可視化展示等，遵循項目開發的主要流程，全景介紹了電商行業Flink實時數據倉庫的搭建過程。在整個項目的搭建過程中，介紹了主要組件的安裝部署、需求實現的具體思路、問題的解決方案等，并穿插了大數據和數據倉庫相關的理論知識，包括數據倉庫的概念介紹、電商業務概述、數據倉庫理論介紹和數據倉庫建模等。最核心的內容是代碼中對Flink的靈活應用，為讀者展示了Flink處理數據的多種可能性。本書最后還詳細講解了項目的性能調優技巧和實戰案例，幫助讀者掌握更多的實戰經驗。本書適合具有一定編程基礎的讀者學習或作為參考資料，通過本書，可以使你快速了解實時數據倉庫，全面掌握實時數據倉庫的相關技術。

·13.1萬字

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數據中心數字孿生應用實踐

本書以數字孿生在數據中心的應用為主題，從采用的方案、遇到的問題、解決的方法及對未來的思考等全面介紹技術實踐的細節。本書共分為5章：第1章介紹數字孿生相關的知識和應用場景；第2章主要闡述數字孿生在數據中心的應用和數據中心的行業知識；第3～5章篇幅較多，主要介紹數字孿生使用的技術，并配套完整的項目代碼，其中第3章介紹數據分析算法相關的技術知識，第4、5章闡述3D可視化框架ThreeJS相關的知識。本書適合對數字孿生有興趣的技術團隊、開發和研究人員閱讀。

·6萬字

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零基礎學MySQL數據庫管理

本書是一本全面介紹數據庫管理的書籍。基礎介紹篇介紹了數據庫、SQL、MySQL以及數據類型等概念，并介紹了MySQL的安裝和查詢;實踐入門篇詳細介紹了數據庫的創建、查詢、插入、修改和刪除等語句的使用方法;中高級篇深入介紹了MySQL關鍵字、運算操作、日期函數、視圖、操作符等，同時介紹了如何對數據庫文件進行備份和恢復;應用實戰篇以核酸數據庫系統為例，介紹業務流程、系統流程、分布式系統、Redis、核酸數據庫系統的設計與實現、搜索引擎，以及使用PHP程序調用數據庫等內容。本書內容新穎、圖文并茂、實例豐富、通俗易懂，可供互聯網開發人員、數據庫運營人員以及培訓機構等相關人員閱讀，亦可作為初學者的入門教材。

·3.5萬字

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數據可視化：從小白到數據工程師的成長之路

掌握數據可視化技術是未來工作和學習的必備能力，是展示理念和成果的重要手段。閱讀并完成本書的實踐，你將快速地學會數據獲取、清洗、分析、可視化及發布的完整流程。本書以豐富的實踐案例解析數據可視化的制作理念和具體方法，緊密圍繞當前數據可視化領域的實際需求，全面介紹數據可視化的概念和技巧。本書包含基礎知識、數據獲取、數據清洗、數據分析、可視化基礎和原則、數據可視化工具和可視化作品發布等內容，基于具體案例多角度啟發和引導讀者的創新思維，增強讀者對抽象數據的把握及綜合可視化能力的提升。本書內容通俗易懂，簡明實用，配套的教學輔助資料可免費下載。本書適合零編程基礎的數據可視化從業者和高校師生閱讀，有一定工作經驗的數據可視化工程師也可以從本書中學到大量實用的技能。

·10.2萬字

會員

新基建：數據中心創新之路

本書通過洞察行業需求，從數據中心的基礎設施、網絡、服務器等多個技術領域發掘了一批經過實踐檢驗的創新技術，給出了新基建：數據中心創新之路的技術發展與參考，并把ODCC的部分優秀成果集結成冊，留下技術專家們對數據中心建設的足跡，也希望能給更多的數據中心從業者以啟發，有力支撐政府監管和引導產業發展，幫助讀者深入了解行業和技術趨勢，推動科研院所對新技術、新業務的研究，促進廠商更好地把握市場需求和技術方向。本書適合數據中心行業的從業者，在校的本科高年級學生、碩士、博士，以及對新基建、新技術感興趣的相關人士閱讀。

·13.7萬字

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數據資源的管理與調度：云環境下數據與資源協同技術

云計算拓寬了用戶可訪問資源的范圍，構建了一種以服務形式彈性、按需獲取各類信息資源的架構，成為當前多種信息應用部署和擴展的堅實基礎環境。云計算強化了面向服務計算的理念，其處理的對象被視為來自用戶的各類數據，滿足用戶需求和實現資源利用效率的提高是云計算系統處理和優化管理各類數據的出發點。受到網絡環境、資源分布情況、服務形態，以及模式等因素的影響，數據的優化管理和高效調度問題面臨諸多挑戰。在總結云計算中數據管理和優化調度成果的基礎上，本文分別從數據的利用效率、各類環境因素的影響和物理節點失效等角度，重點考慮了運營成本最優化的問題，從數據管理和優化調度的角度進行了較深入的探討，給出了基于熱度的數據部署策略、部署節點性能的綜合度量方法和應對節點失效的數據修復機制，并通過仿真和實驗的方式進行了驗證。成果將有利于云計算服務提供商在保證服務質量的前提下，實現運營成本的優化，具有較大的理論和現實意義。

·7.4萬字

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達夢數據庫編程指南

本書以達夢數據庫DM8為藍本，介紹達夢數據庫的存儲過程、存儲函數、觸發器等服務器端程序，以及Java、C、Python、PHP等高級語言基于達夢數據庫的應用程序設計方法。本書主要包括：DMSQL程序結構、基本語法；存儲過程、存儲函數、觸發器、包等高級對象的基本語法及應用方法；嵌入式SQL程序Pro*c組成、基本語法及應用方法；基于ODBC、JDBC、.NETDataProvider數據庫訪問接口標準的應用程序設計方法；PHP、Python、Go等高級語言訪問達夢數據庫的程序設計方法；達夢數據庫數據裝載及日志分析接口的程序設計方法。本書內容實用、示例豐富、語言通俗、格式規范，可作為相關專業的教材，也可作為工程技術人員的參考書。

·6.9萬字

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計算機視覺特征檢測及應用