捕鱼机生产厂家是什么

Thisbookisfordatascienceprofessionals,dataanalysts,oranyonewithaworkingknowledgeofmachinelearning,withRwhonowwanttotaketheirskillstothenextlevelandbecomeanexpertinthefield.

·8.6萬字

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Delphi High Performance

ThisbookisforDelphideveloperswhowouldliketobuildhighperformanceapplicationswithDelphi.PriorknowledgeofDelphiisassumed.

·8.6萬字

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Hands-On Design Patterns with Swift

SwiftkeepsgainingtractionnotonlyamongstAppledevelopersbutalsoasaserver-sidelanguage.Thisbookdemonstrateshowtoapplydesignpatternsandbestpracticesinreal-lifesituations,whetherthat'sforneworalreadyexistingprojects.You’llbeginwithaquickrefresheronSwift,thecompiler,thestandardlibrary,andthefoundation,followedbytheCocoadesignpatterns–theonesatthecoreofmanycocoalibraries–tofollowupwiththecreational,structural,andbehavioralpatternsasdefinedbytheGoF.You'llgetacquaintedwithapplicationarchitecture,aswellasthemostpopulararchitecturaldesignpatterns,suchasMVCandMVVM,andlearntousetheminthecontextofSwift.Inaddition,you’llwalkthroughdependencyinjectionandfunctionalreactiveprogramming.Specialemphasiswillbegiventotechniquestohandleconcurrency,includingcallbacks,futuresandpromises,andreactiveprogramming.Thesetechniqueswillhelpyouadoptatest-drivenapproachtoyourworkflowinordertouseSwiftPackageManagerandintegratetheframeworkintotheoriginalcodebase,alongwithUnitandUItesting.Bytheendofthebook,you'llbeabletobuildapplicationsthatarescalable,faster,andeasiertomaintain.

·8.6萬字

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Proxmox VE超融合集群實踐真傳

本書詳細介紹ProxmoxVE。ProxmoxVE是一個完整的企業虛擬化開源平臺，具有去中心化的超融合特性。ProxmoxVE與前端負載均衡整合，可實現關鍵應用的高可用性。全書共15章，大致可分為幾個部分：第1章和第2章為概述部分，主要介紹ProxmoxVE的基本特性及功能；第3~6章為基礎部分，總覽ProxmoxVE部署、簡單管理等操作；第7~10章為項目實戰，也是本書的精華部分，介紹不同場景下如何規劃、實施ProxmoxVE；第11章和第12章為ProxmoxVE投入生產以后所需進行的日常工作，包括日常管理及平臺升級；第13~15章為擴展部分，主要介紹以在線方式遷移其他系統到ProxmoxVE平臺、以ProxmoxVE做底層實現桌面云，以及使用過程中一些問題的匯總。

·8.6萬字

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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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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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碼上行動：利用Python與ChatGPT高效搞定Excel數據分析

本書內容分3個部分共12章。第1-4章主要介紹什么是數據分析，以及Python的編程環境和基礎語法知識。第5-9章主要介紹數據處理和分析的各種方法。第10-12章介紹了如何結合Python與Excel在實際工作中進行數據處理與分析操作。

·8.5萬字

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Modern Programming: Object Oriented Programming and Best Practices

Discovertheuntappedfeaturesofobject-orientedprogramminganduseitwithothersoftwaretoolstocodefast,efficientapplications.KeyFeatures*Explorethecomplexitiesofobject-orientedprogramming(OOP)*DiscoverwhatOOPcandoforyou*LearntousethekeytoolsandsoftwareengineeringpracticestosupportyourownprogrammingneedsBookDescriptionYourexperienceandknowledgealwaysinfluencetheapproachyoutakeandthetoolsyouusetowriteyourprograms.Withasoundunderstandingofhowtoapproachyourgoalandwhatsoftwareparadigmstouse,youcancreatehigh-performingapplicationsquicklyandefficiently.Inthistwo-partbook,you’lldiscovertheuntappedfeaturesofobject-orientedprogramminganduseitwithothersoftwaretoolstocodefastandefficientapplications.ThefirstpartofthebookbeginswithadiscussiononhowOOPisusedtodayandmovesontoanalyzetheideasandproblemsthatOOPdoesn’taddress.ItcontinuesbydeconstructingthecomplexityofOOP,showingyouitsfundamentallysimplecore.You’llseethat,byusingthedistinctiveelementsofOOP,youcanlearntobuildyourapplicationsmoreeasily.Thenextpartofthisbooktalksaboutacquiringtheskillstobecomeabetterprogrammer.You’llgetanoverviewofhowvarioustools,suchasversioncontrolandbuildmanagement,helpmakeyourlifeeasier.Thisbookalsodiscussestheprosandconsofotherprogrammingparadigms,suchasaspect-orientedprogrammingandfunctionalprogramming,andhelpstoselectthecorrectapproachforyourprojects.Itendsbytalkingaboutthephilosophybehinddesigningsoftwareandwhatitmeanstobea"good"developer.Bytheendofthistwo-partbook,youwillhavelearnedthatOOPisnotalwayscomplex,andyouwillknowhowyoucanevolveintoabetterprogrammerbylearningaboutethics,teamwork,anddocumentation.Whatyouwilllearn*Untanglethecomplexityofobject-orientedprogrammingbybreakingitdowntoitsessentialbuildingblocks*RealizethefullpotentialofOOPtodesignefficient,maintainableprograms*Utilizecodingbestpractices,includingTDD,pairprogrammingandcodereviews,toimproveyourwork*Usetools,suchassourcecontrolandIDEs,toworkmoreefficiently*Learnhowtomostproductivelyworkwithotherdevelopers*BuildyourownsoftwaredevelopmentphilosophyWhothisbookisforThisbookisidealforprogrammerswhowanttounderstandthephilosophybehindcreatingsoftwareandwhatitmeanstobe“good”atdesigningsoftware.ProgrammerswhowanttodeconstructtheOOPparadigmandseehowitcanbereconstructedinaclear,straightforwardwaywillalsofindthisbookuseful.Tounderstandtheideasexpressedinthisbook,youmustbeanexperiencedprogrammerwhowantstoevolvetheirpractice.

·8.5萬字

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Data Science Projects with Python

DataScienceProjectswithPythonisdesignedtogiveyoupracticalguidanceonindustry-standarddataanalysisandmachinelearningtoolsinPython,withthehelpofrealisticdata.ThebookwillhelpyouunderstandhowyoucanusepandasandMatplotlibtocriticallyexamineadatasetwithsummarystatisticsandgraphs,andextracttheinsightsyouseektoderive.Youwillcontinuetobuildonyourknowledgeasyoulearnhowtopreparedataandfeedittomachinelearningalgorithms,suchasregularizedlogisticregressionandrandomforest,usingthescikit-learnpackage.You’lldiscoverhowtotunethealgorithmstoprovidethebestpredictionsonnewand,unseendata.Asyoudelveintolaterchapters,you’llbeabletounderstandtheworkingandoutputofthesealgorithmsandgaininsightintonotonlythepredictivecapabilitiesofthemodelsbutalsotheirreasonsformakingthesepredictions.Bytheendofthisbook,youwillhavetheskillsyouneedtoconfidentlyusevariousmachinelearningalgorithmstoperformdetaileddataanalysisandextractmeaningfulinsightsfromunstructureddata.

·8.5萬字

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Artificial Intelligence for Big Data

Thisbookisforyouifyouareadatascientist,bigdataprofessional,ornovicewhohasbasicknowledgeofbigdataandwishtogetproficiencyinArtificialIntelligencetechniquesforbigdata.Somecompetenceinmathematicsisanaddedadvantageinthefieldofelementarylinearalgebraandcalculus.

·8.4萬字

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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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Access 2010數據庫程序設計實踐教程

本書是主教材《Access2010數據庫程序設計》（邵敏敏、董保蓮、張楠主編，中國鐵道出版社出版）的配套實驗教材。本書內容包含課程實驗指導與全國計算機等級考試指導兩部分。課程實驗指導主要內容是與主教材同步的實驗以及全國計算機等級考試真題練習與解析，全國計算機等級考試指導主要包括全國計算機等級二級（Access數據庫程序設計）考試介紹以及模擬試題與解析。本書內容豐富，覆蓋面廣，有利于學生鞏固所學的知識，提高學生的操作能力與綜合應用能力。本書適合作為高等學校非計算機專業“數據庫技術及應用”課程的實驗教材，也可作為全國計算機等級考試二級（Access數據庫程序設計）的培訓教材，對從事數據庫應用系統開發的初學者也具有參考價值。

·8.4萬字

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Power BI數據分析與數據可視化（微課版）

本書注重基礎、循序漸進，系統地講述了Microsoft推出的智能商業數據分析軟件PowerBI的相關基礎知識，涵蓋了安裝PowerBIDesktop、獲取數據、查詢編輯器、數據分析表達式、數據視圖、管理關系、報表、可視化效果、PowerBI服務等內容，并在最后一章以社科研究數據分析為例進行了知識點的綜合講解。對于每一個知識點，本書都盡量結合實例幫助讀者學習理解。前8章最后都配有綜合實例來說明本章知識的使用方法。本書內容豐富、講解詳細，適用于初、中級PowerBI用戶，可用作各類院校相關專業的教材，也可作為PowerBI愛好者的參考書。

·8.3萬字

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Hadoop 3實戰指南

本書主要分析Hadoop3.2.0的新特性和新功能，共5章。首先簡單介紹Hadoop，讓剛接觸Hadoop的讀者對它有個基本了解；接著介紹目前使用比較多的分布式文件系統HDFS，內容涉及NameNode的原理、HA、HDFSFederation和HDFS3.0中新增的特性；然后從應用管理和資源調度這兩個方面介紹一個通用的資源管理平臺YARN；再后討論如何在YARN平臺中運行應用，比如如何將應用遷移到YARN平臺，以及非Hadoop的應用是如何兼容YARN模式的。最后，書中給出了一些工作實戰指南，包括如何搭建一個生產可用的Hadoop3.0集群；如何將現有Hadoop2.0集群升級到Hadoop3.0，及其在升級過程中遇到的問題；如何針對Hadoop進行二次開發，并參與社區，向社區貢獻代碼；一個大數據平臺應具備哪些必備組件等。

·8.3萬字

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Spark大數據分析實戰

Spark大數據技術還在如火如荼地發展，Spark中國峰會的召開，各地meetup的火爆舉行，開源軟件Spark也因此水漲船高，很多公司已經將Spark大范圍落地并且應用。Spark使用者的需求已經從最初的部署安裝、運行實例，到現在越來越需要通過Spark構建豐富的數據分析應用。寫一本Spark實用案例類的技術書籍，是一個持續了很久的想法。由于工作較為緊張，最初只是將參與或學習過的Spark相關案例進行總結，但是隨著時間的推移，最終還是打算將其中通用的算法、系統架構以及應用場景抽象出來，并進行適當簡化，也算是一種總結和分享。

·8.3萬字

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“互聯網+”時代立體化計算機組

本書從實踐角度出發，以清華大學科教儀器廠生產的TEC系列平臺為例，結合“互聯網+”時代特色，以虛擬仿真實驗系統配合支撐設計實驗為目標，建設了基于微信公眾平臺的移動一體化教學平臺，學生通過課程微信公眾平臺隨時隨地觀看視頻進行預習，并借助多模態虛擬仿真系統課下提前模擬演練，提高了學生課上實驗的成功率，提升了學生課上實驗的難度。本書分為四部分，從部件驗證性實驗到綜合設計性實驗，內容由淺入深、層層遞進，實驗方式新穎、實用性較強。通過對本書的學習，可以加深對理論知識的理解和掌握。本書適用于：從事計算機組成原理實驗教學工作的教師；學習計算機組成原理、計算機組織與結構或計算機體系結構的本科生或研究生；想嘗試進行移動一體化教學改革的各專業教師和實驗教師；采用清華大學科教儀器廠生產的TEC系列實驗平臺的師生。

·8.3萬字

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大數據測試技術：數據采集、分析與測試實踐（在線實驗+在線自測）

本書從工程角度出發，闡述了運用大數據技術進行軟件測試的方法和實現過程。全書共11章，介紹了大數據測試思維、手機聯網數據的收集方法、數據格式的轉換方法、大數據的處理方法、軟件缺陷挖掘技術及實踐項目的應用等。本書第1章介紹了大數據的測試方法和思維方式，隨后每一章都通過案例來講解大數據技術的相關理論及其測試應用。除第1章外，每章最后都提供了思考題來幫助讀者回顧和鞏固本章的學習內容，本書最后還提供了思考題的參考答案。同時，本書對每一個案例進行了詳細圖例展示和講解。

·8.3萬字

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Mastering Java for Data Science

ThisbookisintendedforsoftwareengineerswhoarecomfortablewithdevelopingJavaapplicationsandarefamiliarwiththebasicconceptsofdatascience.Additionally,itwillalsobeusefulfordatascientistswhodonotyetknowJavabutwantorneedtolearnit.Ifyouarewillingtobuildefficientdatascienceapplicationsandbringthemintheenterpriseenvironmentwithoutchangingtheexistingstack,thisbookisforyou!

·8.3萬字

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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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大數據數學基礎

本書從大數據處理涉及的基礎數學理論入手，圍繞大數據研究涉及的基礎數學知識，從線性代數、微積分、概率與統計、距離度量、優化問題及圖論六大方面展開介紹，以夯實讀者在大數據領域的理論基礎。本書不僅介紹了基本的數學概念，而且通過具體例子介紹了其在大數據領域的實際應用，以提高本書的易讀性。本書每章都附有相應的習題，以便讀者能夠進一步理解相應的知識點。

·8.2萬字

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數據庫

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