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《Python金融大數據分析第2版》分為5部分，共21章。第1部分介紹了Python在金融學中的應用，其內容涵蓋了Python用于金融行業的原因、Python的基礎架構和工具，以及Python在計量金融學中的一些具體入門實例；第2部分介紹了Python的基礎知識以及Python中非常有名的庫NumPy和pandas工具集，還介紹了面向對象編程；第3部分介紹金融數據科學的相關基本技術和方法，包括數據可視化、輸入/輸出操作和數學中與金融相關的知識等；第4部分介紹Python在算法交易上的應用，重點介紹常見算法，包括機器學習、深度神經網絡等人工智能相關算法；第5部分講解基于蒙特卡洛模擬開發期權及衍生品定價的應用，其內容涵蓋了估值框架的介紹、金融模型的模擬、衍生品的估值、投資組合的估值等知識。《Python金融大數據分析第2版》本書適合對使用Python進行大數據分析、處理感興趣的金融行業開發人員閱讀。

·17.3萬字

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大學計算機基礎習題與實驗指導（第2版）

本書是武漢工程大學王海暉、劉寶忠主編的《大學計算機基礎》配套的實驗指導教材。本書主要包括兩個部分，第一部分為實驗，內容包含6個實驗，主要包括：計算機基本操作實驗、Windows7操作系統實驗、Office2010辦公軟件實驗、網絡基礎實驗、Photoshop圖像處理實驗、視頻制作和處理實驗；第二部分則包含了與主教材各章內容對應的全部習題。

·13萬字

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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。

·11.7萬字

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重復數據刪除技術：面向大數據管理的縮減技術

本書是一本專門介紹重復數據刪除技術的專業書籍。全書共分為8章，以大數據存儲為背景，介紹重復數據刪除的關鍵技術及其應用場景。通過學習本書，讀者能夠了解信息存儲技術基礎、大數據管理主流技術和高效能存儲管理基本知識，并可以深入理解重復數據刪除技術的概念、分類、存儲原理及關鍵技術，還可掌握前沿的應用，如感知源端重刪機制和高可擴展集群重刪技術，了解主流廠商重刪存儲相關產品及其應用案例。

·15.1萬字

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對比Excel，輕松學習Python數據分析（入職數據分析師系列）

Python雖然是一門編程語言，但是在數據分析領域實現的功能和Excel的基本功能一樣，而Excel又是大家比較熟悉、容易上手的軟件，可以通過Excel數據分析去對比學習Python數據分析。本書將數據分析過程中涉及的每一個操作都對照講解，讓你從熟悉的Excel操作中去學習對應的Python實現，而不是直接學習Python代碼，大大降低了學習門檻，消除了大家對代碼的恐懼心理。這也是本書的一大特色，讓讀者可以像學Excel數據分析一樣，輕松學習Python數據分析。

·6.1萬字

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基于OPAC日志的高校圖書館用戶信息需求與檢索行為研究

本書以大學圖書館的OPAC日志數據為例，主要借助日志分析和內容分析方法，對日志記錄進行了梳理、編碼，并從信息需求的特點、用戶的檢索策略（提問調整方式與模式）、用戶遭遇檢索失敗的原因、應對及應對效果等角度進行了分析和討論；在研究發現的基礎上，從OPAC系統的完善、圖書館資源的建設、圖書館用戶信息素養的提升等方面提出了建議和對策，改善高校圖書館的館藏資源可獲得性，改進高校圖書館系統的服務效能，提高用戶的信息滿意度。

·13.3萬字

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Hadoop大數據開發案例教程與項目實戰（在線實驗+在線自測）

本書是一本Hadoop學習入門參考書，全書共11章，分為基礎篇和提高篇兩部分。基礎篇包括第1~6章，具體包括Hadoop概述、Hadoop基礎環境配置、分布式存儲HDFS、計算系統MapReduce、計算模型Yarn、數據云盤。提高篇包括第7~11章，具體包括協調系統Zookeeper、Hadoop數據庫Hbase、Hadoop數據倉庫Hive、Hadoop數據采集Flume、OTA離線數據分析平臺。全書內容結構合理，知識點全面，講解詳細，重點難點突出。本書適合作為院校計算機及相關專業大數據課程的教材，也可供學習者自學參考。

·7.1萬字

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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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達夢數據庫性能優化

本書以DM8為藍本，圍繞DM8性能為什么優化、誰來優化、優化什么、何時優化、優化到什么程度等問題進行詳細介紹，主要包括DM8性能優化概述、DM8體系架構、DM8調優診斷工具、DM8實例優化、DM8I/O優化及DM8SQL語句優化。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用書。

·9萬字

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數據結構：使用C語言（第4版）

本書包含了2009年研究生入學統考大綱的全部內容。本書討論的典型數據結構問題。對于線性表、堆棧、隊列、串、數組、廣義表、樹、二叉樹和圖等基本數據結構問題，都詳細討論了各自的邏輯結構、存儲結構以及各種算法的設計方法。排序和查找是兩個應用廣泛的算法設計問題，本書討論了幾種典型的排序算法，討論了靜態查找、動態查找和哈希查找的存儲結構和查找方法。廣義表、樹、二又樹和圖這些非線性結構的算法經常要設計成遞歸算法，本書專設一章討論遞歸算法的設計方法等問題。本書內容豐富，難度適中，文字簡潔準確，圖文并茂，應用實例多，教學參考資料豐富。本書既可作為計算機本科、專科學生的教材，也可供從事計算機工程和應用工作的科技工作者參考。

·18.3萬字

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R語言與數據挖掘

R是一種適用于統計分析計算和圖像處理的語言，受S語言和Scheme語言影響發展而來。早期R是基于S語言的一個GNU項目，所以也可以當作S語言的一種實現，通常用S語言編寫的代碼都可以不做任何修改地在R環境下運行。R的語法來自Scheme，作為一款誕生于20世紀90年代的語言，R已經成為S統計編程語言的一類實現方式。本書從實際應用出發，結合實例及應用場景，深入淺出地介紹了R語言應用的相關知識：R語言的安裝及使用、數據對象與數據讀寫、常用數據管理、圖形探索、高級繪圖工具及常用的建模算法在R語言中的實現方式。書中以R語言的函數應用為主，先介紹了函數的應用場景及使用格式，再給出函數的應用實例，最后對函數的運行結果做出了解釋，將掌握函數應用的所需知識點按照實際使用的流程展示出來。

·9.2萬字

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SQL進階教程（第2版）

本書是熱銷書《SQL基礎教程》的作者MICK為志在向中級進階的數據庫工程師編寫的一本SQL技能提升指南。全書可分為兩大部分。第一部分介紹了SQL語言不同尋常的使用技巧，帶領讀者重新認識CASE表達式、窗口函數、自連接、EXISTS謂詞、HAVING子句、外連接、行間比較、集合運算、數列處理等SQL常用技術，發掘它們的新用法。這部分不僅穿插講解了這些技巧背后的邏輯和相關知識，而且輔以豐富的示例程序，旨在幫助讀者從面向過程的思維方式轉換為面向集合的思維方式。第二部分介紹了關系數據庫的發展史，并從集合論和邏輯學的角度講述了SQL和關系模型的理論基礎，旨在幫助讀者加深對SQL語言和關系數據庫的理解。此外，本書很多節的末尾設置有練習題，并在書末提供了解答，方便讀者檢驗自己對書中知識點的掌握程度。

·15萬字

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Learning Functional Programming in Go

ThisbookisforGolangdeveloperscomfortablewithOOPandinterestedinlearninghowtoapplythefunctionalparadigmtocreaterobustandtestableapps.PriorprogrammingexperiencewithGowouldbehelpful,butnotmandatory.

·11.1萬字

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計算機應用基礎教程上機指導與習題集（微課版）

本書是與梁娟主編的《計算機應用基礎（微課版）》配套使用的上機實踐指導教材，主要內容包括Windows7、MSOfficeWord2010字處理軟件、MSOfficeExcel2010電子表格處理軟件、MSOfficePoerPoint2010演示文稿軟件、因特網應用、常用工具軟件實驗。每個實驗都精心設計，訓練學生的實踐能力。

·10.9萬字

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基于數據發布的隱私保護模型研究

隨著網絡的廣泛應用，數據發布成為各領域發布數據、獲取數據的一個重要手段。隨著知識發現與機器學習在諸多領域的深度應用和廣度拓展，隱私保護數據挖掘已經成為知識發現領域的一個核心問題，基于數據發布的隱私保護數據挖掘已經成為涉及到每個國家、每位公民的首要問題。本書基于安全多方和加密技術，設計出了全新的完全同態加密算法，并在此基礎上提出FHE-DK-MEANS模型和FHE-DBIRCH模型。理論證明和實驗表明完全同態加密算法在水平分布式數據庫的數據挖掘中可以完全的保護隱私數據。針對數據發布中個性化隱私保護需求增加的問題，提出了個性化-多樣-匿名模型，實驗表明該模型可以在數據發布的同時滿足敏感屬性的個性化隱私保護要求。

·5.8萬字

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Unity Game Development Blueprints

IfyouwanttobuildenticingprojectswithUnity,thisbookisforyou.ReaderswhoarefamiliarwiththebasicsofhowtocreatesimpleprojectsinUnitywillhaveaneasiertime.

·5.5萬字

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網絡科學與網絡大數據結構挖掘

《網絡科學與網絡大數據結構挖掘》作為網絡科學的工具性圖書共分兩大模塊：第一模塊是基礎理論，包括網絡基本概念、網絡拓撲性質、復雜網絡社團挖掘等內容，旨在讓讀者熟悉一些基本的建模方法和分析技巧。第二模塊為應用模塊，包括復雜網絡在幾個代表性領域中的應用研究分析及案例剖析等。全書沒有過多地數學和物理推導，而是更為關注網絡科學的思維習慣和研究方式，兼具理論性、資料性和實踐性。可用于各學科領域的教學及研究人員學習參考。

·0字

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新基建：大數據中心時代

在今后較長時期內，大數據中心將是我國新基建的重要任務和重點領域。新基建為大數據中心建設按下了加速鍵，行業邁入大發展的新階段。本書聚焦新基建浪潮下大數據中心的新內涵、新趨勢、新機遇、新挑戰，以大數據中心全生命周期標準為切入點，通過系統分析影響和指導大數據中心建設的新技術、新理念、新要求，多角度回應大發展階段大數據中心發展建設的需求，并輔以產業全景圖和優秀的實踐案例，幫助讀者解讀大數據中心，深入了解行業和技術趨勢。

·15.3萬字

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數據架構之道：數據模型設計與管控

本書全面介紹了數據架構與數據建模的相關知識，全書分為4篇，共16章。第1~3章為數據架構基礎篇，介紹了企業架構、數據架構及數據模型的基礎概念。第4~9章為數據模型設計篇，介紹了如何通過數據模型記分卡規范化數據模型設計，以及經典數據建模方法論，包括范式建模、維度建模、DataVault建模、統一星型建模。第10~12章為數據模型落地篇，介紹了在企業中如何實現多人協作構建模型、如何管控數據模型、數據模型數據與數據標準，以及元數據如何形成數據治理閉環。第13~16章為行業數據模型篇，分別介紹了證券、保險、教育、航空業的數據架構及數據模型。