为什么不朽情缘总是玩不了

這是一本圖文并茂的力扣（LeetCode）題解書，旨在讓廣大讀者理解數據結構和算法的必備知識，掌握解決各類經典題目的基本技能，陪伴讀者攻克算法題目的難關。本書通過算法題解的形式講解了基本數據結構和基礎數學知識，包括貪心、遞歸、回溯和動態規劃等算法思想，深度優先和廣度優先、雙指針、滑動窗口、位運算等解題技巧，以及通用解題“套路”和解題模板等內容，引導讀者了解并掌握解決算法題目的方式、方法，旨在循序漸進地提高讀者應對算法題目的能力。

·14萬字

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Python絕技：運用Python成為頂級數據工程師

Python已成為廣受數據科學領域歡迎的開發語言。《Python絕技：運用Python成為數據工程師》契合這一趨勢，結合具體的業務場景，從數據思維的角度出發，剖析各業務環節中數據處理的策略、算法，并運用Python代碼呈現翔實的案例，構建出一個完整的數據分析體系。

·7.7萬字

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Access數據庫開發從入門到精通

本書系統詳細地介紹了使用Access開發數據庫系統的知識、技術與實際應用。全書包括13章，每一章都是一個獨立的主題，以數據庫系統的開發流程來組織各章內容和排列順序，有助于梳理讀者的Access知識體系和數據庫開發流程。本書內容包括Access數據庫術語、數據庫對象及其視圖、Access界面環境的使用與定制、數據庫的整體設計流程、創建數據庫和表、設計表結構、設置表的主鍵和索引、創建表之間的關系、在數據表視圖中操作數據、使用查詢操作數據、使用窗體顯示和編輯數據、使用報表呈現與打印數據、使用表達式和SQL語句、使用宏讓操作自動化、管理和維護數據庫等內容，最后一章介紹了開發一個數據庫管理系統的具體方法和步驟。為了幫助讀者更好地理解在開發數據庫的過程中涉及的Access知識和技術，本書提供了70個案例，可以在學習過程中多加練習，不斷積累實戰經驗，快速提高自己的Access技術和數據庫開發水平。為了降低學習難度，本書附贈所有案例和重點內容的多媒體視頻教程，還提供了所有案例的源文件，便于讀者上機練習。本書適合所有從事或希望學習Access技術和數據庫系統開發的用戶閱讀。

·14萬字

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Redis 5設計與源碼分析

優質的菜品需要有技藝精湛的廚師來烹飪，本書就像以優質菜品做成的“大菜”。整本書沒有太多啰唆的語言，直接抽絲剝繭：從基本的數據結構類型，Redis內部每個操作命令的底層代碼運行邏輯和結構，一直到整個Redis持久化技術、主從技術、分布式集群技術等，都有深入源碼級別的講解，讓你領略從數據結構到整個高性能服務的全部設計之美。學以致用，讀者朋友通過領會與實踐來提升技術，成為一個高性能網絡服務開發高手，繼而深入理解緩存服務，設計自己的高性能緩存服務系統或者緩存數據庫系統，應用到自己業務中去，豈非快哉！在整本書里，我也看到了一群程序員的認真執著，把每個業務數據流程圖、關鍵代碼、數據結構圖都規劃得詳細、清晰，把自己對技術的各種理解融入書中。本書脈絡清晰，適合剛入行的后端程序員、高性能服務開發者、系統運維人員、技術架構師等閱讀。希望閱讀本書的技術同仁都能夠得到進步和提高。

·17.2萬字

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PostgreSQL指南：內幕探索

PostgreSQL是一個開源的多用途關系數據庫系統，在世界各地廣泛使用。它是一個集成了子系統的龐大系統，每個系統都有一個特殊的復雜功能，并且可以相互協作。對內部機制的理解對于使用PostgreSQL進行管理和集成至關重要，本書從內核邏輯層面展現了PostgreSQL的全貌，并詳細分析了PostgreSQL數據庫的進程與內存體系結構，并發控制的原理及多種場景的流程、內存管理機制、預寫日志的文件結構、流復制等多個子系統的的原理細節。

·9.1萬字

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大數據技術體系詳解：原理、架構與實踐

隨著大數據技術的普及，它已經被廣泛應用于互聯網、電信、金融、工業制造等諸多行業。據相關報告統計，大數據人才需求呈井噴態勢，越來越多的程序員開始學習大數據技術，這使得它已經成為程序員所需的基本技能。為了滿足大數據人才市場需求，越來越多的大數據技術書籍不斷面世，包括《Hadoop權威指南》《Hadoop實戰》等。盡管如此，面向初、中級學者，能夠系統化、體系化介紹大數據技術的基礎書籍并不多見。筆者曾接觸過大量大數據初學者，他們一直渴望能有一本簡單且易于理解的教科書式的大數據書籍出現。為了滿足這些讀者的需求，筆者根據自己多年的數據項目和培訓經驗，繼《Hadoop技術內幕》書籍之后，于兩年前開始嘗試編寫一本淺顯易讀的大數據基礎書籍。

·17.2萬字

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Pandas數據分析快速上手500招（微課視頻版）

本書采用“問題描述+解決方案”模式，通過500個案例介紹了使用Pandas進行數據分析和數據處理的技術亮點。全書共分為8章，主要案例包括：讀寫CSV、Excel、JSON、HTML等格式的數據；根據行標簽、列名和行列數字索引篩選和修改數據，使用各種函數根據數據大小、日期范圍、正則表達式、lambda表達式、文本類型等多種條件篩選數據；統計NaN（缺失值）的數量、占比，根據規則填充和刪除NaN；在DataFrame中增、刪、查、改行列數據，計算各種行差、列差、極差以及直接對兩個DataFrame進行加、減、乘、除運算和比較差異；將寬表和長表相互轉換，創建交叉表和各種透視表；對數據分組結果進行求和、累加、求平均值、求極差、求占比、排序、篩選、重采樣等多種形式的分析，將分組數據導出為Excel文件。本書還附贈36個數據可視化案例，如根據指定的條件設置行列數據的顏色和樣式，根據行列數據繪制條形圖、柱形圖、餅圖、折線圖、散點圖、六邊形圖、箱形圖、面積圖等。本書適于作為數據分析師、物流分析師、金融分析師、數據產品開發人員、人工智能開發人員、市場營銷人員、辦公管理人員、Python程序員等各行各業人員的案頭參考書，無論對于初學者還是專業人士，本書都極具參考和收藏價值。

·10.9萬字

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算力經濟：從超級計算到云計算

算力、數據、AI已經成為驅動當今社會技術發展的三架馬車，而算力也從傳統的超級計算向云超算的方向發展。本書旨在探討當前超級計算與云計算的融合而給算力帶來的新的發展，介紹當前在算力領域的一些實踐和探索，從理論到工程，幫助讀者了解超級計算的關鍵技術與未來發展，從而更好地應用和發展高性能技術。

·10.4萬字

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Trino權威指南（原書第2版）

本書詳細介紹了開源的分布式SQL查詢引擎Trino涉及的方方面面的知識。本書共三部分，第一部分介紹Trino的發展歷史、主要功能以及如何安裝和使用它，第二部分介紹Trino的內部架構、部署、連接器和所支持的SQL語句的使用等，第三部分介紹在生產環境中部署Trino的必備知識，以及一些真實世界的部署案例。通過學習本書，你將了解Trino在解決海量數據分析和查詢問題方面的優越性，并學會在現實場景中使用它來高效地解決需要在短時間內返回結果的大數據查詢問題。

·11.8萬字

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元宇宙基石：Web3.0與分布式存儲

Web3.0深刻地變革了數據存儲的方式，使個人數據和隱私得到了充分的保障，是實現元宇宙的重要保障。本書深入淺出地介紹了Web3.0和分布式存儲技術，深入探討了數據存儲、區塊鏈最新技術發展與產業應用，以及分布式計算等內容，帶來關于Web3.0應用與發展的新思路。

·7.9萬字

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推薦系統全鏈路設計：原理解讀與業務實踐

這是一本指導中高級從業者高質量落地現代推薦系統，圍繞現代推薦系統核心技術展開深度解讀的專業工具書，又是一套完整的推薦系統高質量落地解決方案。本書基于推薦算法工程師實際工作場景規劃內容，融合了作者在阿里巴巴、58同城等多家大廠做推薦系統設計和優化的經驗，是一本方法和實踐兼具的好書。本書不針對零基礎從業者，而是以幫助初級算法工程師向中高級進階為目標。書中從底層剖析推薦系統在實際業務場景中可能出現的各種問題，直指問題的本質，并按照推薦系統工作流程逐一破解。本書共包括11章：第1章主要介紹推薦系統在各個互聯網業務場景中的落地情況，包括構建推薦系統可能面臨的問題，以及電商、視頻、電子書、廣告系統、信息流、拉活促銷等相關推薦系統落地指導。第2章介紹現代推薦系統的整體架構，以幫助讀者從宏觀層面整體了解推薦系統。第3章對推薦系統所需要的數據和特征處理進行深度剖析，包括數據的收集、非結構化數據的結構化清洗、連續特征處理和離散特征處理等重點內容。第4章對推薦系統的在線指標和離線指標，以及AB實驗的設計進行深度講解。第5章和第6章，主要對機器學習和神經網絡的設計和調參進行詳細解讀。這是本書的重點，也是很多推薦算法工程師的痛點。這部分包括XGBoost的重要參數調優、集成學習最DA化推薦效果利用、DNN網絡深度和寬度的影響、激活函數的選擇、優化器選擇、損失函數、過/欠擬合等內容。第7~9章分別對召回層、精排層、粗排層進行詳細解讀，包括5種召回方案、4種精排建模方式、2種粗排設計方案，以及模型可解釋性、近離線計算等重點內容。第10章主要介紹精排模型的分析方法，重排模型（PRM、生成式重排模型）和混排（混排的原理和強化學習在混排的應用）的原理。第11章主要介紹冷啟動鏈路的設計，主要包括新用戶如何冷啟動、新物料如何冷啟動和冷啟動涉及的流量分配算法。這是本書的特色內容。

·13.8萬字

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NoSQL數據庫原理（第2版·微課版）

本書對統稱為NoSQL的分布式非關系數據庫的原理和使用方法進行介紹。第1章，首先介紹NoSQL的起源背景和設計理念，以及相關技術概念。然后介紹大數據技術體系，以及NoSQL在云計算和容器化趨勢下的發展。第2章，首先回顧關系型數據庫的主要機制，然后介紹NoSQL數據庫的常見技術原理，以及NoSQL的常見數據模型等。第3章，對MongoDB進行介紹，重點介紹基本使用方法和編程方法。第4章，對MongoDB的集群部署、安全運維等原理和方法進行介紹。第5章，對Neo4J的基本原理、使用方法等進行介紹。第6章，對Redis的基本原理、使用方法和集群部署方法等進行介紹。第7章，介紹Cassandra的基本原理和使用方法。首先介紹AmazonDynamo的相關原理，然后介紹Cassandra的安裝、配置與CQL。第8章，對Hadoop大數據體系和HBase進行簡要介紹。第9章，介紹其他一些知名的NoSQL數據庫技術與工具。

·16萬字

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Kubernetes云原生數據管理

本書圍繞Kubernetes云原生數據基礎設施，介紹了如何通過Kubernetes管理數據存儲，如何通過Helm和Operator在Kubernetes上自動部署和管理數據庫，闡述了數據流式傳輸和數據分析的過程，探討了在機器學習及其他新興用例中如何使用Kubernetes云原生數據等。本書不僅深入闡述了云原生基礎設施的發展歷程和處理方式，而且分門別類地為每個場景提供了可以直接運行的示例代碼，以便讀者學習和練習。本書結構與英文原版保持一致，是DaoCloud云原生數據存儲專家經反復校對后提供的譯本。本書適合從事云端設計、構建和運行應用的開發人員，以及架構師和云原生工程師。無論你是Kubernetes數據存儲方面的“新手”還是有經驗的“老兵”，相信本書都能讓你有所受益。

·16.3萬字

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數據湖倉

數據湖倉是一個現代化的開放式架構，擁有當今熱門的開源數據技術的廣度和靈活性。本書從初學者的角度出發，通過對數據湖倉重要概念的剖析，對數據湖倉的相關知識進行深入淺出的講解。全書共18章，對數據湖倉的基礎知識、數據工程、業務價值、數據集成等方面進行深入探討，同時展望數據架構的演化趨勢，使讀者能夠領會數據湖倉的精髓，最終輕松、全面地管理數據湖倉項目。本書適合數據架構師、業務人員和系統開發人員，以及對數據管理、數據分析感興趣的讀者閱讀。

·4.6萬字

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數據挖掘：你必須知道的32個經典案例（第2版）

本書全面介紹了經典數據分析、模式識別、機器學習、深度學習、數據挖掘、商務智能等多個領域的數據分析算法，將大數據時代的數據分析熱點技術一網打盡。本書為每個數據分析算法都搭配了一個經典案例，并按照由易到難的原則構建知識框架，充分照顧了不同水平讀者的閱讀習慣。通

·13.4萬字

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Spark 3.0大數據分析與挖掘：基于機器學習

Spark作為新興的、應用范圍廣泛的大數據處理開源框架，吸引了大量的大數據分析與挖掘從業人員進行相關內容的學習與開發，其中ML是Spark3.0機器學習框架使用的核心。本書用于Spark3.0ML大數據分析與挖掘入門，配套示例源碼、PPT課件、數據集、思維導圖、開發環境和作者答疑服務。本書共分13章，從Spark3.0大數據分析概述、基礎安裝和配置開始，依次介紹ML的DataFrame、ML的基本概念，以及協同過濾、線性回歸、分類、決策樹與隨機森林、聚類、關聯規則、數據降維、特征提取和轉換等數據處理方法；最后通過經典的鳶尾花分析實例，回顧前面的學習內容，實現了一個完整的數據分析與挖掘過程。本書采取實例和理論相結合的方式，講解細致直觀，示例豐富，適合Spark3.0機器學習初學者、大數據分析和挖掘人員，也適合高等院校和培訓機構人工智能與大數據相關專業的師生教學參考。

·8萬字

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大數據搜索引擎原理分析

本書是暢銷書升級版，向讀者提供了一套完整的大數據時代背景下的搜索引擎解決方案，詳盡地介紹了搜索引擎的技術架構、算法體系及取得的成果，并以模塊化的方式進行組織。本書著重介紹了機器學習在搜索引擎中的應用，包括中文分詞、聚類、分類等核心的機器學習算法，并結合示例加以介紹和分析，使讀者可以更好地理解機器學習在搜索引擎中的價值；同時，闡述了大數據給搜索引擎帶來的新特性，結合目前大數據分析的主流工具，在搜索引擎中構建知識圖譜，以及進行日志反饋學習，可以使得搜索引擎更加智能。本書不僅適合作為互聯網行業從業者的技術參考書，也適合作為搜索引擎愛好者的參考讀物。

·16.1萬字

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信息學競賽寶典：數據結構基礎

數據結構是計算機存儲、組織數據的方式，往往同高效的檢索算法和索引技術有關。學習和掌握數據結構的相關知識，使我們能夠更好地運用計算機來解決實際問題。為了提高讀者的學習效率，本書直接從各類競賽真題入手，以精練而準確的語言、全面細致地介紹了信息學競賽中經常用到的數據結構類型，包括鏈表、堆棧、隊列、樹、圖等。本書精挑細選、由淺入深地安排了相關習題。考慮讀者接受水平的差異，一般在引入新知識點的題目時，本書會提供該題目的完整參考代碼，但隨著讀者對此知識點的理解逐步加深，后續的同類型題目將逐步向僅提供算法思路、提供偽代碼和無任何提示的方式轉變。此外，對于一些思維跨度較大的題目，本書會酌情給予讀者一定的提示。本書可以與《信息學競賽寶典基礎算法》同步學習，也可以作為有一定編程基礎的讀者學習數據結構算法的獨立用書。

·9.7萬字

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R語言醫學多元統計分析

隨著醫學研究和信息技術的快速發展，多元數據分析方法廣泛應用于醫學各個領域。R是一款優秀的開源軟件，有著實用的統計計算與可視化功能。本書使用R語言，結合精選的醫學實例介紹常用多元統計分析方法。統計分析方法只有在實際應用中才能得到直接、生動的驗證。本書強調實戰和應用，盡量淡化統計公式的推導和計算過程。通過本書的學習，讀者能熟練使用R語言及相關包實現多元統計計算，還能更深入地理解多元數據分析方法。本書可作為醫學院校高年級本科生或研究生的多元統計分析課程教材，亦可作為其他專業讀者和科研工作者從事科研活動的參考資料。

·7.4萬字

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