pg电子游戏寻龙夺宝

作為一名游戲行業的老兵，我從事游戲研發及管理工作多年，經歷了單機、客戶端游戲、網頁游戲以及移動游戲大潮的洗禮。回顧互聯網發展的這些年，從門戶、電商、社交、搜索到娛樂行業，數據都在扮演著非常重要的角色，流量經營分析、電商分析、搜索分析、社交分析都進入了全盛時代，并從商業變現的角度發揮了舉足輕重的作用。然而，游戲的研發、運營、設計在不斷進步，作為一種娛樂產業，也作為基于數據的互聯網業務，其數據分析則一直落后于其他互聯網服務的發展。作為最早的互聯網商業化服務，卻未充分利用數據的力量將游戲產業的創新、發展推向更高的水平，這是整個行業發展的一個遺憾。

·20.9萬字

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中小銀行運維架構：解密與實戰

本書為商業銀行構建運維體系和掌握核心運維技術提供了指導。以一家中小型的商業銀行為藍本，講述商業銀行運維涉及的技術以及運維體系的搭建。全書一共9章：第1-3章抓喲講解了商業銀行運維在當下面臨的挑戰，以及傳統銀行的IT基礎架構的前世和今生；第4章詳細介紹了商業銀行運維的各項主要工作和技術；第5-7章介紹了自動化運維和智能化運維，以及全鏈路監控；第8-9章介紹了同城雙活數據中心以及下一代數據中心的架構。

·28.6萬字

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云原生架構：從技術演進到最佳實踐

云原生之路，漫漫而修遠，因為云在發展，應用也在發展。如何讓應用充分利用云的特性煥發全新面貌，這是每個云原生應用架構領域的人應該思考的問題。本書分為兩篇，從技術演進講起，讓讀者充分了解系統資源、應用架構和軟件工程的發展歷程，從而擁有技術角度的全局視野；然后介紹云原生應用的最佳實踐，手把手教你設計一個云原生應用。本書適合云原生應用開發人員、架構師、云計算從業者閱讀，部分章節對產品團隊、運維人員亦有一定的參考價值。

·23.7萬字

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PyTorch深度學習實戰

雖然很多深度學習工具都使用Python，但PyTorch庫是真正具備Python風格的。對于任何了解NumPy和scikit-learn等工具的人來說，上手PyTorch輕而易舉。PyTorch在不犧牲高級特性的情況下簡化了深度學習，它非常適合構建快速模型，并且可以平穩地從個人應用擴展到企業級應用。由于像蘋果、Facebook和摩根大通這樣的公司都使用PyTorch，所以當你掌握了PyTorth，就會擁有更多的職業選擇。本書是教你使用PyTorch創建神經網絡和深度學習系統的實用指南。它幫助讀者快速從零開始構建一個真實示例：腫瘤圖像分類器。在此過程中，它涵蓋了整個深度學習管道的關鍵實踐，包括PyTorch張量API、用Python加載數據、監控訓練以及將結果進行可視化展示。本書主要內容：（1）訓練深層神經網絡；（2）實現模塊和損失函數；（3）使用PyTorchHub預先訓練的模型；（4）探索在JupyterNotebooks中編寫示例代碼。

·25.8萬字

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白話大數據與機器學習

從行為脈絡來看，本書基本上是從數據統計、數據指標理解、數據模型、聚類/分類與機器學習、數據應用、大數據框架補充知識，以及擴展討論這樣的角度來層層深入完成的。這種方式會給讀者比較好的帶入感，讓大家——尤其是不擅長數學的讀者降低對大數據與機器學習算法的恐懼感。如果讀者朋友對排列組合、統計分布這些基礎知識比較了解，完全可以考慮跳過這些部分直接去讀后面更感興趣的內容。為了調節閱讀氣氛，我們還嘗試加入了一些漫畫插圖。為了讓讀者朋友能夠更快地進行實踐，我們幾乎在每一個算法講解后都配有Python或者SQL語言的實現部分。相信這些能夠幫助大家更快、更輕松地閱讀本書。

·20.4萬字

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云計算寶典：技術與實踐

探究核心技術，總結實踐方法。本書四篇十二章，對云計算進行了系統的探討。戰略藍圖篇以概述云計算為起點，縱覽其在一系列重要行業中的應用場景和實踐方針，繼而深入實施步驟，為云計算產業參與者勾畫了藍圖。技術基石篇首先描述數據中心的核心功能，管理維護方法，以及新一代數據中心的需求和挑戰，隨后介紹云計算的技術基礎：服務器虛擬化和虛擬器件。系統架構篇從橫向和縱向兩個維度定義了云架構，在基礎設施即服務、平臺即服務和軟件即服務的層面進行了深入的技術探討，并給出相關的參考實現。業界動態篇勾勒了生態系統的動態和趨勢，從虛擬化和云計算兩個維度介紹了業界的基本情況和主流產品。

·30.1萬字

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大數據技術原理與應用：概念、存儲、處理、分析與應用（第3版）

本書系統介紹了大數據的相關知識，分為大數據基礎篇、大數據存儲與管理篇、大數據處理與分析篇、大數據應用篇。全書共17章，內容包含大數據的基本概念、大數據處理架構Hadoop、分布式文件系統HDFS、分布式數據庫HBase、NoSQL數據庫、云數據庫、MapReduce、數據倉庫Hive、Spark、流計算、Flink、圖計算、數據可視化以及大數據在互聯網、生物醫學領域和其他行業的應用。本書在Hadoop、HDFS、HBase、MapReduce、Hive、Spark和Flink等重要章節安排了入門級的實踐操作，以便讀者更好地學習和掌握大數據關鍵技術。

·24.4萬字

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DB2數據庫管理最佳實踐

IBMDB2作為業界主流的數據庫產品，廣泛應用于金融、通信、煙草等行業。本書側重于DB2數據庫管理，以實戰為主要目標，內容涵蓋軟件安裝配置、數據庫環境搭建、存儲規劃、數據遷移、備份恢復、鎖、性能監控調優和常見的問題診斷等。通過循序漸進、深入淺出的講解，力求讓讀者親自動手實驗，結合實際案例，快速掌握DB2知識，獨立完成日常運維管理工作。本書作者均有IBM原廠的工作經歷，實戰經驗非常豐富，本書將和大家分享他們的DB2數據庫管理的極佳實踐經驗。

·27.6萬字

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反饋：化解不確定性的數字認知論

反饋數據規模、頻率、機制在二十一世紀已發生根本變化，這是數字化和智能的本質，也是影響未來商業最重要的變量之一。在技術領域，用戶行為反饋帶來互聯網的相關性，AI算法的誤差、獎勵、強度等反饋機制涌現智能，基于簡單反饋規則的算法，結合海量的反饋數據，正在創造讓人驚奇的表現，并解決復雜問題，無論是搜索、推薦引擎還是大規模預訓練模型。在商業領域，新的商業模式總是基于新的生產力而誕生，特斯拉影子模式、預訓練大模型（GPT）、谷歌自動駕駛（Waymo）、亞馬遜智能化應用、奈飛正在以基于數字化反饋流的算法自學習能力贏得優勢。這本書將為讀者介紹數字時代技術與商業的第一性原理，在更普適的認知、科學、萬物演化的背后，如何提出創造性地假設，如何高效率地反饋，如何建立模擬演化機制，是更為通用的反饋系統常識，為讀者帶來解決問題的全新視角。

·24萬字

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Sybase數據庫在UNIX、Windows上的實施和管理

本書就是用于為大家呈現一個完整的Sybase！本書站在服務器綜合系統的角度，以工程實現為出發點，綜合解析了SybaseASE的各項構成、運行環境的構造、在UNIX/Linux/Windows平臺的環境建設特點。同時，本書也以Sybase的ASE15.5/15.0版為主，兼顧傳統的ASE12.5版，全景展現了Sybase在系統構建和運維中的諸項技術，描述了系統可恢復性的實現，以及系統高性能運行的分析與調整。

·24.4萬字

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精益數據分析

本書圍繞精益創業展開討論，融合了精益創業法、客戶開發、商業模式畫布和敏捷持續集成的精華。本書匯聚了100多位創始人、投資人、內部創業者和創新者的成功創業經驗，呈現了30多個極具價值的案例分析，可以為各階段的創業者提供行為準則。

·21.6萬字

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DevOps實踐指南

本書共分為6個部分：第一部分概述DevOps的歷史和三個基本原則，即“三步工作法”；第二部分介紹開啟DevOps轉型的過程；第三到五部分深入探討“三步工作法”的各個要素；第六部分關注如何將安全性和合規性正確集成到日常工作中。全書涵蓋40余個DevOps案例，以谷歌、亞馬遜、Facebook等全球知名企業和組織的實際調查結果為依據，展示如何通過現代化的運維管理提升管理效率，進而為企業贏得更大市場、創造更多利潤。

·22.1萬字

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由淺入深學SQL Server：基礎、進階與必做300題

本書由淺入深、全面、系統地介紹了SQLServer2008開發技術，提供了大量實例與習題，供讀者實戰演練。本書共分4篇。第1篇介紹SQLServer2008的安裝、管理工具SSMS的使用、基于SQLServer2008的數據庫創建、T-SQL語言基礎、基于SQLServer2008的數據表創建、索引創建和管理等；第2篇介紹基于SQLServer2008的數據庫查詢、T-SQL語言常用函數、事務與鎖管理、視圖創建與管理、存儲過程創建與管理、觸發器創建與管理、XML數據管理等；第3篇介紹基于SQLServer2008的數據庫維護與管理方法、數據庫備份與恢復管理、數據庫安全管理、SQLServer2008的服務及高級功能等；第4篇介紹使用VisualStudio2010與SQLServer2008的數據庫應用開發，以提高讀者實戰水平。

·25萬字

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數據庫云平臺理論與實踐

數據庫云平臺是當今乃至今后一段時期信息化領域普遍關注的一個熱點領域。云技術的本質是分布式計算，而數據庫云平臺揭示的正是分布式計算在數據處理領域的本質問題。本書介紹了數據庫的起源與發展，分析了關系型數據庫與NoSQL數據庫的適應場景，介紹了國產自主可控數據庫云平臺發展現狀；針對云計算環境大數據時代對結構化和非結構化數據的管理需要，介紹了關系型數據庫中的事務、數據恢復、SQL、分布式數據庫和NoSQL數據庫的一致性與事務等理論；針對越來越多的大數據業務，介紹了數據庫應用系統的設計、優化和集成技術。結合發展趨勢，重點介紹了當前流行的關系數據庫和NoSQL數據庫的編程技術；針對信息化建設演進式發展，介紹了數據庫重構技術。本書作為計算機、網絡工程、信息管理院校研究生的高端教材，適合具有一定計算機基礎知識的讀者學習，也可作為數據分析師、系統架構師的數據庫、云技術培訓教材，以及各企事業組織實施信息化建設、流程再造、大數據的生態系統構建和信息化基礎知識訓練的參考書。

·31.9萬字

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Hadoop構建數據倉庫實踐

本書講述在流行的大數據分布式存儲和計算平臺Hadoop上設計實現數據倉庫，將傳統數據倉庫建模與SQL開發的簡單性與大數據技術相結合，快速、高效地建立可擴展的數據倉庫及其應用系統。本書內容包括數據倉庫、Hadoop及其生態圈的相關概念，使用Sqoop從關系數據庫全量或增量抽取數據，使用HIVE進行數據轉換和裝載處理，使用Oozie調度作業周期性執行，使用Impala進行快速聯機數據分析，使用Hue將數據可視化，以及數據倉庫中的漸變維（SCD）、代理鍵、角色扮演維度、層次維度、退化維度、無事實的事實表、遲到的事實、累積的度量等常見問題在Hadoop上的處理等。本書適合數據庫管理員、大數據技術人員、Hadoop技術人員、數據倉庫技術人員，也適合高等院校和培訓機構相關專業的師生教學參考。

·22.2萬字

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數據挖掘原理與SPSS Clementine應用寶典

本書從數據挖掘基礎、數據挖掘經典算法、數據挖掘業務建模與模型評價、SPSSClementine數據挖掘實務這4方面對數據挖掘技術進行了全面介紹。本書共24章，分為4部分。第1部分介紹數據挖掘的基本概念及數據挖掘應用的基本原理。第2部分介紹了回歸分析、貝葉斯網絡、聚類分析、決策樹算法、關聯規則、粗糙集、神經網絡模型、遺傳算法等。第3部分是數據挖掘建模和模型模型評價的基礎知識。第4部分包括SPSSClementine數據挖掘項目的實現和具體實施，以及3個典型案例。

·45.2萬字

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數據架構與商業智能

本書是《商業智能深入淺出》一書的姊妹篇，數據架構、商業智能、數據治理和大數據技術是本書的核心。本書共13章，主要內容包括：企業架構總體規劃、數據架構現狀分析、數據架構目標規劃、數據架構案例、大數據架構與實踐，數據治理體系、商業智能架構理論、商業智能架構實踐、商業智能—數據倉庫架構和案例、商業智能—ODS數據架構和案例、商業智能—數據集市架構和案例等。本書的讀者對象包括：公司管理者、IT架構咨詢顧問、數據架構師、系統分析師、商業智能架構師以及相關技術愛好者。

·21.2萬字

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Swift：Developing iOS Applications

ThiscoursewouldbeforappdeveloperswhoarenewtodevelopingforiOSorOSXandaretryingtogetgripswithSwiftforthefirsttime.

·21.8萬字

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大數據技術體系與開源生態

本書從大數據生命周期的角度闡述大數據技術體系與開源生態的發展。全書分為7篇，包括大數據技術體系與開源生態概述、大數據獲取技術、大數據管理技術、大數據處理技術、大數據分析與挖掘技術、大數據可視化與交互技術、大數據安全與治理技術。又分為15章，詳細介紹大數據的技術概況、發展近況和技術優勢、軟件架構、和應用場景等內容。本書適合大數據和人工智能業內人員、各大高校相關專業的高年級本科生和研究生、以及對大數據應用中各類框架組件的愛好者閱讀。

·22.9萬字

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