捕鱼街机版网上有吗

本書是在《Tableau商業分析一點通》內容的基礎上進行升級，不僅使用最新的Tableau2020.3版本對分析過程重新截圖，而且按照高校的教學目標匹配了案例的廣度與深度。教材中的案例，絕大多數由國內的真實案例修改而來，部分選自Tableau原廠的演示數據。由于本書中的案例均采用Tableau2020.3版本，舊版本軟件無法打開時，請先下載新版本。本書結構清晰、案例豐富、通俗易懂、實用性強，特別適合Tableau的初學者和進階讀者作為自學教程閱讀。另外，也適合作為大中專院校的相關專業教學參考書，以及社會培訓學校的培訓教材。

·11.4萬字

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Hands-On Machine Learning with Microsoft Excel 2019

Wehavemadehugeprogressinteachingcomputerstoperformdifficulttasks,especiallythosethatarerepetitiveandtime-consumingforhumans.Excelusers,ofalllevels,canfeelleftbehindbythisinnovationwave.ThetruthisthatalargeamountoftheworkneededtodevelopanduseamachinelearningmodelcanbedoneinExcel.Thebookstartsbygivingageneralintroductiontomachinelearning,makingeveryconceptclearandunderstandable.Then,itshowseverystepofamachinelearningproject,fromdatacollection,readingfromdifferentdatasources,developingmodels,andvisualizingtheresultsusingExcelfeaturesandofferings.Ineverychapter,thereareseveralexamplesandhands-onexercisesthatwillshowthereaderhowtocombineExcelfunctions,add-ins,andconnectionstodatabasesandtocloudservicestoreachthedesiredgoal:buildingafulldataanalysisflow.Differentmachinelearningmodelsareshown,tailoredtothetypeofdatatobeanalyzed.Attheendofthebook,thereaderispresentedwithsomeadvancedusecasesusingAutomatedMachineLearning,andartificialneuralnetwork,whichsimplifiestheanalysistaskandrepresentsthefutureofmachinelearning.

·3.5萬字

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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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跨領域信息交換方法與技術（第二版）

在大數據時代，數據信息在機器之間自動、高效、準確地交換共享是社會協作的重要形式和技術實現手段。面向跨層級、跨地域、跨系統、跨部門、跨業務的信息交換共享是世界各國信息化建設進程中面臨的難點。本書針對跨領域信息交換語義互操作問題，系統剖析了美國國家信息交換模型、日本多層互操作框架通用詞匯表、歐盟電子政務核心詞匯表等信息交換統一語義模型的組成、基本原理及應用方法，研究了跨領域信息交換體系架構，以及信息交換模型描述和校驗、信息交換建模等方法及關鍵技術，并結合美國海事信息共享環境介紹了跨領域信息交換實現方法。本書著重理論、技術與實踐的結合，內容實用、案例豐富、操作性強，可作為相關專業高年級本科生和研究生的教材，也可作為工程技術人員的參考書。

·14.5萬字

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學習型智能優化算法及其應用

本書在現有智能優化方法的基礎上，探索學習型智能優化方法的基本框架。書中采用智能優化模型和知識模型相結合的集成建模思路，總結了精英個體知識、構件知識、算子知識和參數知識4種知識形式，構建了用于實現學習型智能優化方法的8類典型知識，以此輔助學習型智能優化方法高效地求解復雜優化問題。針對連續優化的問題、離散優化的問題（非對稱旅行商問題、雙層CARP優化問題、柔性作業車間調度問題）和實際工程問題（體系仿真優化問題、衛星地面站系統任務調度問題、多星任務規劃問題），分別設計了若干種學習型智能優化算法，并對優化結果進行了分析和解釋。本書主要面向在運籌學領域研究智能優化方法的企業、高校與科研院所的研究人員，幫助讀者了解學習型智能優化算法的基本原理與框架流程，提高讀者對學習型智能優化算法的實踐與應用能力，促進學習型智能優化算法的發展與完善。

·14.9萬字

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指標體系與指標平臺：方法與實踐

這是一部講解企業如何利用指標推動數字化轉型和實現數字化經營的著作，詳細講解了指標體系的設計方法、指標平臺的產品設計和技術架構、指標在各行業落地應用的方法。本書由行業領先的數據智能產品提供商數勢科技官方出品，融合了其創始人在百度、平安、京東等頭部企業的技術研發經驗和其團隊服務近百家企業的實戰經驗，得到了來自清華大學、信通院、騰訊、京東、百度等10余位專家的鼎力推薦。具體地，本書主要講解了以下五個方面的內容：（1）從指標驅動的數字化經營新模式開始，介紹指標管理對企業經營的重要意義。（2）指標體系的設計方法論，帶著設計思維模擬指標拆解、設計、落地的全過程。（3）指標管理平臺的產品設計與技術架構，介紹了作者團隊在多年實踐中總結出的“一處定義、全局使用”的指標平臺建設方法。（4）深入零售、金融、制造、消費品、連鎖加盟等行業，從不同行業的特點出發，介紹不同行業的指標體系建設、平臺設計和應用的全景圖，結合行業的最佳實踐，為想要進行數據智能決策的企業提供參考。（5）探索兩大趨勢——數據民主化以及大模型在數據智能、指標管理中的應用，探索時下最先進的技術帶給企業經營的無限價值。

·16.2萬字

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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。

·10.9萬字

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穿越數據的迷宮：數據管理執行指南

本書分12章重點闡述了數據管理的重要性，數據管理面臨的挑戰，DAMA的數據管理原則，數據倫理，數據治理，數據生命周期管理的規劃及設計，數據賦能和數據維護，使用和增強數據，數據保護、隱私、安全和風險管理，元數據管理，數據質量管理，以及現在應該怎么辦，能夠幫助企業管理層在了解和執行數據管理的過程中不致迷失在技術術語的迷宮之中。

·8.1萬字

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Python數據分析從小白到專家

本書共13章，主要內容涵蓋Python語法及數據分析方法。第1章主要介紹數據分析的概念，使讀者有一個大致的印象，并簡單介紹本書頻繁使用的Python的5個第三方庫。第2章主要做一些準備工作，手把手帶讀者搭建Python環境，包括Python3.7.6的安裝和pip的安裝。第3章介紹Python編程基礎。第4章到第7章介紹使用Python進行簡單數據分析的基礎庫，包括NumPy、Pandas和Matplotlib庫，并介紹使用正則表達式處理數據的方法。第8章到第13章屬于進階內容，但也是Python數據分析的基礎，結合機器學習介紹一些常見的用于數據分析的機器學習算法及常用的數學模型。

·8.4萬字

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Python數據挖掘：入門、進階與實用案例分析

這是一本以項目實戰案例為驅動的數據挖掘著作，它能幫助完全沒有Python編程基礎和數據挖掘基礎的讀者快速掌握Python數據挖掘的技術、流程與方法。在寫作方式上，本書與傳統的“理論與實踐結合”的入門書不同，它以數據挖掘領域的知名賽事“泰迪杯”數據挖掘挑戰賽（已舉辦10屆）和“泰迪杯”數據分析技能賽（已舉辦5屆）（累計1500余所高校的10余萬師生參賽）為依托，精選了11個經典賽題，將Python編程知識、數據挖掘知識和行業知識三者融合，讓讀者在實踐中快速掌握電商、教育、交通、傳媒、電力、旅游、制造等7大行業的數據挖掘方法。本書不僅適用于零基礎的讀者自學，還適用于教師教學。

·11.5萬字

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數據隱私與數據治理：概念與技術

本書以《中華人民共和國數據安全法》和《中華人民共和國個人信息保護法》為背景，旨在從概念和技術的角度對數據隱私與數據治理進行系統概述。首篇從歷史與系統的角度介紹數據隱私與數據治理的基礎，后三篇分別側重大規模數據收集、機器學習，以及數據治理中的隱私問題，介紹其相應的技術基礎，總結當下的關鍵問題與技術方案。本書從全新的數據生態的角度介紹數據隱私與數據治理，在內容介紹上，以技術與算法的講解為主，輔以案例，詳略得當。

·12.6萬字

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業務數據分析：五招破解業務難題

本書主要向讀者介紹基于互聯網技術的數據分析原理與方法，幫助讀者理解并掌握數據分析能力，可使用到實踐中并提升工作能力。本書具體內容包括學數據分析有什么用，數據分析的基礎方法，數據分析的起點，數據分析的基礎，數據分析的準備；通過數據分析看清現實，通過數據分析抓住業務增長機會，通過數據分析發現異常、處理異常、防止異常，通過數據分析預測與推薦，通過數據分析服務線下業務，數據分析結果匯報，以及讓數據分析結果落地實踐。

·10.3萬字

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R Machine Learning Essentials

IfyouwanttolearnhowtodevelopeffectivemachinelearningsolutionstoyourbusinessproblemsinR,thisbookisforyou.Itwouldbehelpfultohaveabitoffamiliaritywithbasicobject-orientedprogrammingconcepts,butnopriorexperienceisrequired.

·4.3萬字

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計算機視覺

計算機視覺是目前研究最為活躍的領域之一，很多新的技術和方法在計算機視覺中得到了成功的應用。本書以計算機視覺相關技術和模型為主線，討論當前這個領域的傳統技術和方法。全書共分9章。第1章介紹了人類視覺系統及其計算模型、JND模型和顯著性模型。第2章介紹了圖像的基本表示，以及底層特征，包括邊緣、角點、幾何形狀的檢測。第3章介紹了基本的色度學及顏色模型，并對圖像形成過程進行了詳細介紹。隨后介紹了齊次坐標及坐標變換相關的知識，最后介紹了相機位置、方向和姿態估計。后幾章分別對運動場與光流相關的基礎和算法、應用進行了論述。第4章介紹了從圖像序列中估計2D和3D運動。第5章介紹了差分運動分析及基于核函數的視覺跟蹤。第6章介紹了蒙特卡洛羅運動分析。第7章介紹了鉸鏈運動分析及人體姿態估計。第8章介紹了多目標跟蹤算法。計算機視覺相關技術在實際生活中有著廣泛的應用，并在最近幾年取得巨大進展，尤其是深度學習技術的發展使更多人對計算機視覺領域產生了興趣。本書可供計算機科學與技術、軟件工程、多媒體處理和信號處理等領域中關注計算機視覺、圖像處理、模式識別及其應用的工程技術人員和科研教學人員閱讀，也可以作為研究生和大學高年級學生學習的教材和參考書。

·14.6萬字

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Computer Vision Projects with OpenCV and Python 3

Pythonistheidealprogramminglanguageforrapidlyprototypinganddevelopingproduction-gradecodesforimageprocessingandComputerVisionwithitsrobustsyntaxandwealthofpowerfullibraries.Thisbookwillhelpyoudesignanddevelopproduction-gradeComputerVisionprojectstacklingreal-worldproblems.Withthehelpofthisbook,youwilllearnhowtosetupAnacondaandPythonforthemajorOSeswithcutting-edgethird-partylibrariesforComputerVision.You'lllearnstate-of-the-arttechniquesforclassifyingimages,findingandidentifyinghumanpostures,anddetectingfaceswithinvideos.YouwillusepowerfulmachinelearningtoolssuchasOpenCV,Dlib,andTensorFlowtobuildexcitingprojectssuchasclassifyinghandwrittendigits,detectingfacialfeatures,andmuchmore.Thebookalsocoverssomeadvancedprojects,suchasreadingtextfromlicenseplatesfromreal-worldimagesusingGoogle’sTesseractsoftware,andtrackinghumanbodyposesusingDeeperCutwithinTensorFlow.Bytheendofthisbook,youwillhavetheexpertiserequiredtobuildyourownComputerVisionprojectsusingPythonanditsassociatedlibraries.

·3.2萬字

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SOLIDWORKS 2018中文版機械設計基礎與實例教程

《SOLIDWORKS2018中文版機械設計基礎與實例教程》以SOLIDWORKS2018為平臺，依照知識結構順序和讀者的學習規律合理安排設計實例內容，力求使讀者的軟件操作能力和設計水平同步提高。《SOLIDWORKS2018中文版機械設計基礎與實例教程》共9章，第1～8章分別介紹了SOLIDWORKS操作基礎、草圖繪制、零件草繪特征、實體編輯、曲線與曲面造型、鈑金設計、裝配體的應用以及工程圖的應用，第9章介紹了完整的變速箱設計綜合實例。本書附贈書中所有實例的結果源文件和所有內容的多媒體視頻教程。

·17.9萬字

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數據治理與數據安全

隨著數字經濟時代的到來，數據的價值不斷被發掘。但是，圍繞數據價值的挖掘也出現了諸多問題。例如，因為數據過于海量以及數據產權不明確導致用戶不會用，因數據使用和保護不當引起隱私泄露等安全事件，等等。《數據治理與數據安全》正是圍繞這些問題，以“數據治理與數據安全”為主題展開論述。首先，《數據治理與數據安全》對數據治理的對象、主題、框架和方式等進行分析，使讀者認識到數字經濟時代數據流動的重要性和巨大意義。然后，從國內、國際兩個方面進行闡述，力圖為政府和企業開展個人信息保護、推進數據開放共享及跨境流動戰略出謀劃策。最后，基于我國的實際情況，借鑒國際經驗，針對數據開放共享中存在的問題提出了具體落地的數據治理策略。總之，《數據治理與數據安全》具有很高的理論意義和應用推廣價值。《數據治理與數據安全》適合政府機構、科研機構、企事業單位中從事數據治理與安全工作的人員及高等院校相關專業的師生閱讀。

·14.8萬字

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達夢數據庫集群

本書以達夢數據庫管理系統DM8為藍本，在介紹數據庫集群技術現狀及實現原理的基礎上，分別介紹達夢數據庫守護、讀寫分離、大規模并行處理（DMMPP）和數據共享（DMDSC）等數據庫集群構建方法和實施步驟。全書包括5章，主要內容包括數據庫集群技術、達夢數據庫數據守護集群、達夢數據庫讀寫分離集群、達夢數據庫大規模并行處理集群和達夢數據庫數據共享集群。本書內容實用、操作性強，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。

·11.4萬字

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大數據挖掘技術與應用

本書系統介紹大數據技術的原理、數據挖掘與應用，主要內容包括基本概念、數據收集、數據存儲、數據處理、大數據可視化、信息檢索、數據挖掘和效能評估。本書以簡單易懂的語言、生動有趣的實例和圖形展示知識點，將概念、原理與應用融會貫通，并對大數據工具軟件進行了細致的梳理。

·13.2萬字

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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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Tableau數據可視化分析一點通（案例視頻版）