财神到怎么玩就怎么玩才能赢钱

基于數據庫的應用程序開發(fā)是當今程序開發(fā)的一大特色，本書基于微軟的.NET框架和數據庫SQLServer2005服務器技術，詳細全面的介紹了該框架下的C#2.0技術，以及如何基于該編程語言實現基于數據庫的程序開發(fā)。全書分為6個部分。第1部分介紹了C#語言的基礎知識，包括C#簡介和C#語言基礎。第2部分介紹了數據庫SQL2005的相關知識，包括數據庫的操作、數據查詢語言基礎以及數據報表的相關概念。第3部分介紹了ADO.NET的相關知識，包括數據庫的使用、數據集的操作、SQLXML的相關操作、XML編程以及數據映射NHibernate技術講解。第4部分介紹了Windows應用程序結合數據庫應用的實現，包括Windows窗體以及Windows菜單和對話框。第5部分介紹了Web程序結合數據庫應用的實現，包括ASP.NET應用程序和Web服務的相關知識。第6部分介紹了2個大型系統的實現過程。

·14.6萬字

會員

大話Oracle Grid：云時代的RAC

《大話OracleGrid：云時代的RAC》基于OracleGrid11gR2，對Grid和RAC進行了全面的介紹和剖析。全書分為4個部分，共18章，第一部分“安裝”，這部分從安裝入手，通過分析安裝過程出現中的新元素，讓讀者對Grid建立初步的認識。第二部分“平臺”，著重介紹Grid，不但介紹了Grid的內部組成，還介紹了ASM、ADVM、ACFS、SCAN、RACRestart和SIHA等。第三部分“私有云”，是本書的重點和亮點，討論了RACOneNode、Service、ServerPool等技術。第四部分“高可用性”，不但討論了Grid的高可用性，還介紹了一個易學易用的工具GoldenGate。

·18.8萬字

會員

企業(yè)級容器云架構開發(fā)指南

本書由慧與大學組織，由慧與（中國）有限公司容器云項目組的人員完成，書籍內容的藍本為慧與大學頗受學員歡迎的容器云系列課程的課件。本書從技術實踐者的角度出發(fā)，介紹了當前主流的Docker、Kubernetes、Mesos等容器和管理技術，同時對微服務架構設計與實現、DevOps開發(fā)與交付的方法和實踐進行了介紹。書中既有對技術概念、流程和方法的介紹，也有對具體技術實現和案例場景的介紹，我們期望通過這樣的內容設計，幫助讀者在全視角了解云計算和容器技術的情況下，能將涉及的相關技術和方法直接應用到工作中，解決實際問題。

·14.3萬字

會員

數據分析思維：產品經理的成長筆記

除了數據分析相關的案例之外，本書還涉及心理學、哲學、企業(yè)創(chuàng)新和管理、產品設計與優(yōu)化等內容。這些內容相互之間都是有聯系的，它們組成了相對完整的知識體系。本書的第1章介紹了作者為何會踏上數據分析的道路，以及作者在生活、學習和工作實踐中形成的特有的“數據”價值觀。第2章講解在工作和學習中，如何養(yǎng)成良好習慣的方法。第3章針對產品設計與數據分析如何結合進行了介紹。第4章重點介紹在數據分析中會遇到的種種“陷阱”以及如何多維度思考以避免陷入這些“陷阱”。第5章用一些與數據相關的小故事來說明跨界看問題的重要性。第6章講的是工作和生活中的數據分析案例。第7章是作者對當下一些流行趨勢的看法。

·13.2萬字

會員

大數據算法

介紹大數據上常見的算法設計思想，包括I/O敏感算法、并行算法和隨機化算法，以及幾個大數據比較熱門的專題。這三類算法當前國內算法書籍中介紹比較少，并行算法和隨機化算法盡管已經有相關書籍，但是并行算法的書籍往往和硬件聯系比較密切，偏重于計算密集型算法而不是數據密集型算法；隨機化算法也并非針對數據密集型計算提出的。

·15.2萬字

會員

SAS金融數據挖掘與建模：系統方法與案例解析

本書是一本介紹金融企業(yè)數據建模的專著。在內容上，書中以信貸（信用卡）客戶的生命周期管理為主線，選取了5個在客戶獲取、提升、成熟和衰退環(huán)節(jié)的最經典的金融企業(yè)案例，來詳細介紹最具價值與實用性的數據建模過程，每個案例既自成體系又前后呼應。

·7.7萬字

會員

Oracle云計算平臺實戰(zhàn)：IaaS與PaaS應用詳解

本書不僅介紹了OracleCloud提供的所有IaaS和PaaS服務，還介紹了獨特的公共云服務——可以部署在客戶數據中心內部的Cloud@Customer。除了這些概念之外，本書還通過一系列的動手練習來幫助讀者深入了解Oracle云服務。

·12.5萬字

會員

Oracle高性能自動化運維

本書共10章，分為三篇：基礎篇、優(yōu)化篇、方法篇。基礎篇（第1～4章）主要介紹了Linux環(huán)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(xù)數據庫優(yōu)化及備份恢復打下基礎。優(yōu)化篇（第5～6章）主要介紹了OracleSQL優(yōu)化的原理和思想，并結合CBO優(yōu)化器對Oracle優(yōu)化進行探索。其中，SQL優(yōu)化原理和思想是CBO優(yōu)化的基礎，將兩者結合即可提供Oracle數據庫優(yōu)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(jiān)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。

·8.6萬字

會員

大數據偵查

本書緊扣“大數據”這一時代主題，著眼于偵查領域大數據運用在法律研究方面的空白，構建起包括思維、模式、方法等全方位的大數據偵查體系，同時對大數據偵查可能產生的法律問題進行探討，為偵查實務中大數據的運用提供方法、法律理論及程序上的指導。

·13.5萬字

會員

百度統計：網站數據分析實戰(zhàn)

本書通過淺顯易懂的敘述方式和大量的圖示，詳細介紹了網站分析的關鍵技術要點，包括：網站分析中重要的數據、網站數據分析的工具、網站分析工具的使用技巧以及分析數據的方法。本書共分為11章，首先讓讀者了解網站分析的作用和做網站分析必須了解的一些重要指標；然后介紹目前國內廣泛使用的網站分析工具——百度統計，并對百度統計中各種維度的分析報告進行詳細的闡述，包括推廣報告、趨勢報告、來源報告、網頁分析報告、訪客分析報告和各種優(yōu)化報告，等等。本書內容豐富、語言簡潔、圖文并茂，適合廣大網絡營銷初學者及從事網絡推廣的企業(yè)和個體閱讀，是站長和廣大網站運營人員的必備手冊。

·6.9萬字

會員

量化投資：交易模型開發(fā)與數據挖掘

本書是一本利用Python技術，結合人工智能、神經網絡和機器學習、遺傳算法等互聯網技術進行相應行業(yè)模型開發(fā)的技術圖書。本書第1～4章主要講解了利用Python軟件分析模型開發(fā)的入門知識，包括開發(fā)工具的使用、測試技術難點等內容；第5～7章主要講解了利用人工智能中的神經網絡技術進行技術研發(fā)，利用數據挖掘技術完善行業(yè)技術模型的數據加載與分析等內容；第8～9章主要講解了利用大數據進行技術配置和風險控制等內容；第10～11章主要講解了利用機器學習與遺傳算法進行相應模型開發(fā)等內容。全書內容專業(yè)，案例豐富翔實，是作者多年來利用開發(fā)軟件和人工智能結合進行相關領域軟件開發(fā)與探索的最佳結晶。本書不僅適合想利用Python進行軟件開發(fā)的用戶，也適合有一定經驗但想深入掌握人工智能、機器學習技術進行行業(yè)應用的用戶使用，還可以作為機構培訓的優(yōu)秀教材。

·13.5萬字

會員

七周七數據庫

如今，我們要面對和使用的數據正在變得越來越龐大和復雜。如果說數據是新的石油。那么數據庫就是油田、煉油廠、鉆井和油泵。作為一名現代的軟件開發(fā)者，我們需要了解數據管理的新領域，既包括RDBMS，也包括NoSQL。《七周七數據庫》遵循《七周七語言》的寫作風格和體例，帶領你學習和了解當令最熱門的開源數據庫。在簡單的介紹之后，《七周七數據庫》分章介紹了7種數據庫。這些數據庫分別屬于5種不同的數據庫風格，但每種數據庫都有自己保存數據和看待世界的方式。它們依次是PostgreSQL、Riak、ApacheHBase、MongoDB、ApacheCouchDB、Neo4J和Redis。《七周七數據庫》將深入每一種數據庫，介紹它們的優(yōu)勢和不足，以及如何選取一種最符合你的應用需求的數據庫。《七周七數據庫》適合數據庫架構師、數據庫管理員，以及想要了解和學習各種NoSQL數據庫技術的程序員閱讀。《七周七數據庫》將幫助讀者了解、選擇和應用這些數據庫，從而更好地發(fā)揮日益增長的大數據的能力。

·14.7萬字

會員

深入解析Oracle：數據庫的初始化

《深入解析Oracle：數據庫的初始化》圍繞“數據庫的初始化”這個主題展開，詳細介紹了數據庫的創(chuàng)建、使用模板創(chuàng)建數據庫、插接式數據庫、數據庫的啟動和關閉、參數及參數文件、控制文件與數據庫初始化、控制文件與啟動校驗、數據字典等內容，不但兼顧了Oracle10g、11g版本的功能，還為讀者揭秘了剛剛發(fā)布的Oracle12c的最新技術。

·16.4萬字

會員

Apache Kylin權威指南

在數據分析領域，大部分的技術都誕生在國外，特別是美國，從最初的數據庫，到以Hadoop為首的大數據技術，再到今天各種DL（DeepLearning）、AI，等等。但我國擁有著世界上獨一無二的“大”數據，最多的人口、最多的移動設備、最活躍的應用市場、最復雜的網絡環(huán)境等，應對這些挑戰(zhàn)，我們需要有自己的核心技術，特別是在基礎領域的突破和研發(fā)方面。今天，以ApacheKylin為首的各種來自中國的先進技術不斷涌現，甚至在很多方面都大大超越了國外的其他技術，這一點也彰顯了中國的技術實力。

·10.3萬字

會員

大數據與機器學習：實踐方法與行業(yè)案例

大數據方面的書籍可謂琳瑯滿目，有的講解理論，有的介紹方法，有的傳播理念。但是，大數據從業(yè)人員（如數據工程師、數據分析師、業(yè)務分析師、算法設計師等）應該掌握哪些知識與技能，如何應用數據解決現實的業(yè)務問題呢？恐怕最能給出答案的還是實際的數據從業(yè)者。為此，三位作者基于近10年的數據分析與應用經驗，融合各自在商業(yè)銀行、互聯網金融和電商領域的切身體驗，寓理論于實戰(zhàn)，選取多個詳實的案例，站在企業(yè)實際應用的角度介紹數據分析應用過程并公布源代碼，并最終形成本書。本書對于讀者開展數據分析工作能夠提供直接幫助，為有志于在大數據領域發(fā)展的讀者啟航。

·13萬字

會員

Spark核心技術與高級應用

從技術層面上，Spark作為一個快速、通用的大規(guī)模數據處理引擎，憑借其可伸縮、基于內存計算等特點，以及可以直接讀寫HDFS上數據的優(yōu)勢，實現了批處理時更加高效、延遲更低，已然成為輕量級大數據快速處理的統一平臺。Spark集成SparkSQL、SparkStreaming、MLlib、GraphX、SparkR等子框架，并且提供了全新的大數據處理方式，讓從業(yè)者的工作變得越來越便捷。本書從基礎講起，針對性地給出了實戰(zhàn)場景；并圍繞DataFrame，兼顧在SparkSQL和SparkML的應用。

·13.7萬字

會員

Google Visualization API Essentials

Thisbookisastep-by-steptutorialfullofdiagrams,coreconceptexplanations,bestpracticetips,andlinkstoworkingbookexamples.Thisbookwillshowyouhowcreateweb-readydatavisualizationsusingGoogle’sinfrastructure.SomeHTMLknowledgeistheonlyrequirement,althoughsomeJavaScriptknowledgeisalsohelpful.

·4.2萬字

會員

Python Reinforcement Learning

ReinforcementLearning(RL)isthetrendingandmostpromisingbranchofartificialintelligence.ThisLearningPathwillhelpyoumasternotonlythebasicreinforcementlearningalgorithmsbutalsotheadvanceddeepreinforcementlearningalgorithms.TheLearningPathstartswithanintroductiontoRLfollowedbyOpenAIGym,andTensorFlow.YouwillthenexplorevariousRLalgorithms,suchasMarkovDecisionProcess,MonteCarlomethods,anddynamicprogramming,includingvalueandpolicyiteration.You'llalsoworkonvariousdatasetsincludingimage,text,andvideo.Thisexample-richguidewillintroduceyoutodeepRLalgorithms,suchasDuelingDQN,DRQN,A3C,PPO,andTRPO.Youwillgainexperienceinseveraldomains,includinggaming,imageprocessing,andphysicalsimulations.You'llexploreTensorFlowandOpenAIGymtoimplementalgorithmsthatalsopredictstockprices,generatenaturallanguage,andevenbuildotherneuralnetworks.Youwillalsolearnaboutimagination-augmentedagents,learningfromhumanpreference,DQfD,HER,andmanyoftherecentadvancementsinRL.BytheendoftheLearningPath,youwillhavealltheknowledgeandexperienceneededtoimplementRLanddeepRLinyourprojects,andyouentertheworldofartificialintelligencetosolvevariousreal-lifeproblems.ThisLearningPathincludescontentfromthefollowingPacktproducts:Hands-OnReinforcementLearningwithPythonbySudharsanRavichandiran.PythonReinforcementLearningProjectsbySeanSaito,YangWenzhuo,andRajalingappaaShanmugamani.

·9.2萬字

會員

數據質量實踐手冊：4步構建高質量數據體系

高質量的數據關乎企業(yè)運營、合規(guī)、決策和業(yè)績的關鍵，哈佛商業(yè)評論的一項研究發(fā)現，企業(yè)中只有3%的數據符合質量標準，絕大多數公司都在尋求切實可行的指導來提高數據質量。本書作者基于多年在數據、數據分析和人工智能方面的實踐經驗，闡述了4步構建高質量數據體系。他提出了高質量數據的四階段DARS方法（定義、評估、實現、持續(xù)）和10個數據質量最佳實踐案例，以此來提高業(yè)務中的數據質量水平，為業(yè)務提供數據價值，保證生成的數據可以有效支持高級分析和人工智能。在本書中，您將學習定義和評估數據質量的技術、標準和度量指標，了解如何確保公司的數據收集實踐避免常見的陷阱。本書適合數據科學家、數據分析師、商業(yè)智能專業(yè)人士、首席技術官和數據官，以及對收集和使用高質量數據感興趣的人士。對于有志成為首席數據官的各位讀者，這是一本難得的寶典級書籍！

·11.7萬字

會員

數據分析咖哥十話：從思維到實踐促進運營增長

本書以案例的形式，介紹從思維模型分析到場景實踐的數據分析方法。全書圍繞“數據分析”與“運營增長”兩大關鍵要素，在系統介紹數據分析思維、數據分析方法、數據采集技能、數據清洗技能等基礎知識的同時，以問題為導向，解讀運營與增長的關鍵性業(yè)務內容，在獲客、激活、留存、變現、自傳播循環(huán)等各個核心運營環(huán)節(jié)展開數據分析實戰(zhàn)。本書提供案例相關數據集與源碼包，適合數據分析、產品運營、市場營銷等行業(yè)有數據分析具體業(yè)務需求的人士閱讀，也適合相關專業(yè)的師生閱讀。

·12萬字

跳轉至頁

官术网_书友最值得收藏!

數據庫

分類

狀態(tài)

屬性

字數

更新時間

Visual C# 2005+SQL Server 2005數據庫與網絡開發(fā)