官术网_书友最值得收藏!

云原生數(shù)據(jù)中臺(tái):架構(gòu)、方法論與實(shí)踐
會(huì)員

本書(shū)中討論了云原生架構(gòu)對(duì)于數(shù)據(jù)中臺(tái)的必要性。數(shù)據(jù)中臺(tái)的一個(gè)天然特性是支持多元異構(gòu)的數(shù)據(jù)以及處理這些數(shù)據(jù)的工具。雖然很多時(shí)候孤島的產(chǎn)生有組織架構(gòu)的原因,但是缺乏統(tǒng)一的數(shù)據(jù)平臺(tái),無(wú)法快速支持不同部門(mén)對(duì)數(shù)據(jù)的不同需求,這些也是產(chǎn)生孤島的重要原因—因?yàn)闃I(yè)務(wù)部門(mén)需要不斷建設(shè)獨(dú)立的系統(tǒng)以滿(mǎn)足眼前的緊迫需求。在Twitter的大數(shù)據(jù)平臺(tái)建設(shè)過(guò)程中,公司規(guī)模從300人發(fā)展到4000人,集群規(guī)模從80臺(tái)服務(wù)器擴(kuò)展到8000臺(tái)服務(wù)器,利用云原生架構(gòu)我們快速滿(mǎn)足了各個(gè)部門(mén)對(duì)不同數(shù)據(jù)的需求,并極大簡(jiǎn)化了統(tǒng)一數(shù)據(jù)規(guī)范的工作。各個(gè)業(yè)務(wù)部門(mén)可以快速自主地在平臺(tái)上開(kāi)發(fā)自己的數(shù)據(jù)應(yīng)用,很少需要額外的系統(tǒng)支持,從而大大降低了出現(xiàn)孤島的可能性。隨著云平臺(tái)及容器技術(shù)的不斷成熟,我們認(rèn)為云原生架構(gòu)一定是未來(lái)數(shù)據(jù)平臺(tái)建設(shè)的必然選擇。

彭鋒 宋文欣 孫浩峰 ·數(shù)據(jù)庫(kù) ·19.4萬(wàn)字

數(shù)據(jù)庫(kù)開(kāi)發(fā)技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)教程
會(huì)員

本書(shū)由資深網(wǎng)絡(luò)安全教師撰寫(xiě),書(shū)中系統(tǒng)并深入地將Python應(yīng)用實(shí)例與網(wǎng)絡(luò)安全相結(jié)合進(jìn)行講解,不僅講述了Python的實(shí)際應(yīng)用方法,而且從網(wǎng)絡(luò)安全原理的角度分析了Python實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)安全編程的技術(shù),真正做到理論與實(shí)踐相結(jié)合。全書(shū)共分為15章。第1章介紹網(wǎng)絡(luò)安全滲透測(cè)試的相關(guān)理論。第2章介紹KaliLinux2使用基礎(chǔ)。第3章介紹Python語(yǔ)言基礎(chǔ)。第4章介紹安全滲透測(cè)試中的常見(jiàn)模塊。第5章介紹使用Python實(shí)現(xiàn)信息收集。第6章和第7章介紹使用Python對(duì)漏洞進(jìn)行滲透。第8章介紹使用Python實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)的嗅探與監(jiān)聽(tīng)。第9章介紹使用Python實(shí)現(xiàn)拒絕服務(wù)攻擊。第10章介紹使用Python實(shí)現(xiàn)身份認(rèn)證攻擊。第11章介紹使用Python編寫(xiě)遠(yuǎn)程控制工具。第12章和第13章介紹使用Python完成無(wú)線網(wǎng)絡(luò)滲透。第14章介紹使用Python對(duì)Web應(yīng)用進(jìn)行滲透測(cè)試。第15章介紹使用Python生成滲透測(cè)試報(bào)告。本書(shū)適合網(wǎng)絡(luò)安全滲透測(cè)試人員、運(yùn)維工程師、網(wǎng)絡(luò)管理人員、網(wǎng)絡(luò)安全設(shè)備設(shè)計(jì)人員、網(wǎng)絡(luò)安全軟件開(kāi)發(fā)人員、安全課程培訓(xùn)學(xué)員、高校網(wǎng)絡(luò)安全專(zhuān)業(yè)方向的學(xué)生閱讀。

劉暢 彭濤 ·數(shù)據(jù)庫(kù) ·10.9萬(wàn)字

計(jì)算機(jī)組裝與維護(hù)(微課版)
會(huì)員

本書(shū)主要講解計(jì)算機(jī)組裝基礎(chǔ)、選購(gòu)計(jì)算機(jī)硬件、選購(gòu)其他計(jì)算機(jī)設(shè)備、組裝計(jì)算機(jī)、設(shè)置BIOS和硬盤(pán)分區(qū)、安裝操作系統(tǒng)和常用軟件、計(jì)算機(jī)系統(tǒng)備份與優(yōu)化、構(gòu)建虛擬計(jì)算機(jī)測(cè)試平臺(tái)、計(jì)算機(jī)的日常維護(hù)、計(jì)算機(jī)的安全維護(hù)、計(jì)算機(jī)故障基礎(chǔ)和排除計(jì)算機(jī)故障等知識(shí)。附錄中安排5個(gè)組裝與維護(hù)計(jì)算機(jī)的綜合實(shí)訓(xùn),進(jìn)一步提高學(xué)生對(duì)相關(guān)知識(shí)的應(yīng)用能力。本書(shū)采用由淺入深、循序漸進(jìn)的方式,以情景導(dǎo)入、案例講解、項(xiàng)目實(shí)訓(xùn)、課后練習(xí)和技巧提升的結(jié)構(gòu)進(jìn)行講述。全書(shū)包含大量的案例和練習(xí),著重于對(duì)學(xué)生實(shí)際應(yīng)用能力的培養(yǎng),并將職業(yè)場(chǎng)景引入課堂教學(xué),讓學(xué)生提前進(jìn)入工作的角色中。本書(shū)適合作為高等院校計(jì)算機(jī)組裝和維護(hù)的相關(guān)課程的教材,也可作為各類(lèi)社會(huì)培訓(xùn)學(xué)校相關(guān)專(zhuān)業(yè)的教材,同時(shí)還可供計(jì)算機(jī)初學(xué)者自學(xué)使用。

謝娜 謝峰 ·數(shù)據(jù)庫(kù) ·13.5萬(wàn)字

數(shù)據(jù)之巔:數(shù)據(jù)的本質(zhì)與未來(lái)
會(huì)員

大數(shù)據(jù)應(yīng)用的邊界在哪?數(shù)據(jù)在進(jìn)入社會(huì)生活的時(shí)候,也會(huì)改造現(xiàn)實(shí)。大數(shù)據(jù)時(shí)代,經(jīng)濟(jì)發(fā)展、社會(huì)治理、國(guó)家管理、人民生活在被大數(shù)據(jù)重構(gòu)。大數(shù)據(jù)為我們描繪了一幅美麗壯闊的社會(huì)圖卷。國(guó)民生產(chǎn)總值不斷增大的數(shù)值讓我們覺(jué)得更富裕,AAA級(jí)信用評(píng)級(jí)讓我們覺(jué)得投資妥妥無(wú)風(fēng)險(xiǎn),各種復(fù)雜模型讓我們覺(jué)得這么治理國(guó)家萬(wàn)無(wú)一失,價(jià)格指數(shù)、股市指數(shù)、基尼系數(shù)……甚至幸福都可以用指數(shù)衡量。大家都在對(duì)大數(shù)據(jù)帶來(lái)的巨大福利額手相慶。雖然數(shù)據(jù)對(duì)于人類(lèi)發(fā)展十分重要,但它卻是一把雙刃劍,它會(huì)不知不覺(jué)地降低社會(huì)現(xiàn)象的復(fù)雜程度,最終將我們帶向錯(cuò)誤的方向。數(shù)據(jù)被用來(lái)加強(qiáng)市場(chǎng)對(duì)社會(huì)生活的其他領(lǐng)域的控制,同時(shí)為數(shù)據(jù)的控制者提供了巨大的權(quán)力。信用評(píng)級(jí)、氣候變化、碳排放、生態(tài)系統(tǒng)價(jià)格評(píng)估、援助效力評(píng)價(jià)、國(guó)家治理等領(lǐng)域,數(shù)據(jù)被設(shè)計(jì)用于抹殺現(xiàn)實(shí),它們是控制的工具。大數(shù)據(jù)的使用與濫用,滲透到社會(huì)、經(jīng)濟(jì)等領(lǐng)域,帶來(lái)意想不到的危害。

(英)洛倫佐·費(fèi)爾拉蒙蒂 ·數(shù)據(jù)庫(kù) ·12.2萬(wàn)字

算法設(shè)計(jì)與分析
會(huì)員

為了便于讀者進(jìn)行系統(tǒng)學(xué)習(xí)、分類(lèi)整理知識(shí)點(diǎn)及遇到問(wèn)題時(shí)能夠快速找到求解的方法,本書(shū)按照算法策略進(jìn)行劃分,每一章都引入了若干個(gè)經(jīng)典問(wèn)題。通過(guò)問(wèn)題的分析、計(jì)算模型的建立、算法的設(shè)計(jì)與描述、算法的分析來(lái)深入解讀每一種算法策略所能解決的問(wèn)題范疇及方法。全書(shū)共分9章,內(nèi)容包括:算法設(shè)計(jì)基礎(chǔ)、算法效率分析基礎(chǔ)、迭代法、蠻力法、分治策略、回溯與分支界限、貪心算法、動(dòng)態(tài)規(guī)劃、隨機(jī)算法。本書(shū)非常注重教材的可讀性和實(shí)用性,以問(wèn)題分析→模型設(shè)計(jì)→算法設(shè)計(jì)描述→算法分析為技術(shù)線路,幫助讀者迅速掌握算法設(shè)計(jì)要點(diǎn),規(guī)范算法設(shè)計(jì)、分析及實(shí)現(xiàn)的方法。書(shū)中例題的問(wèn)題分析和模型設(shè)計(jì)模塊用于培養(yǎng)讀者的抽象設(shè)計(jì)能力,算法設(shè)計(jì)模塊用于提高讀者運(yùn)用計(jì)算機(jī)求解問(wèn)題的能力,算法分析模塊用于幫助讀者運(yùn)行用數(shù)學(xué)工具對(duì)算法進(jìn)行客觀分析。同時(shí),本書(shū)編寫(xiě)時(shí)也考慮到初學(xué)者所面臨的困難,在算法設(shè)計(jì)與描述中,刻意增加了基于源代碼的程序設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)環(huán)節(jié),從而全方位地幫助讀者提高算法設(shè)計(jì)與分析實(shí)踐能力和理論水平。

張小東主編 ·數(shù)據(jù)庫(kù) ·9.4萬(wàn)字

Visual C# 2005+SQL Server 2005數(shù)據(jù)庫(kù)與網(wǎng)絡(luò)開(kāi)發(fā)
會(huì)員

基于數(shù)據(jù)庫(kù)的應(yīng)用程序開(kāi)發(fā)是當(dāng)今程序開(kāi)發(fā)的一大特色,本書(shū)基于微軟的.NET框架和數(shù)據(jù)庫(kù)SQLServer2005服務(wù)器技術(shù),詳細(xì)全面的介紹了該框架下的C#2.0技術(shù),以及如何基于該編程語(yǔ)言實(shí)現(xiàn)基于數(shù)據(jù)庫(kù)的程序開(kāi)發(fā)。全書(shū)分為6個(gè)部分。第1部分介紹了C#語(yǔ)言的基礎(chǔ)知識(shí),包括C#簡(jiǎn)介和C#語(yǔ)言基礎(chǔ)。第2部分介紹了數(shù)據(jù)庫(kù)SQL2005的相關(guān)知識(shí),包括數(shù)據(jù)庫(kù)的操作、數(shù)據(jù)查詢(xún)語(yǔ)言基礎(chǔ)以及數(shù)據(jù)報(bào)表的相關(guān)概念。第3部分介紹了ADO.NET的相關(guān)知識(shí),包括數(shù)據(jù)庫(kù)的使用、數(shù)據(jù)集的操作、SQLXML的相關(guān)操作、XML編程以及數(shù)據(jù)映射N(xiāo)Hibernate技術(shù)講解。第4部分介紹了Windows應(yīng)用程序結(jié)合數(shù)據(jù)庫(kù)應(yīng)用的實(shí)現(xiàn),包括Windows窗體以及Windows菜單和對(duì)話框。第5部分介紹了Web程序結(jié)合數(shù)據(jù)庫(kù)應(yīng)用的實(shí)現(xiàn),包括ASP.NET應(yīng)用程序和Web服務(wù)的相關(guān)知識(shí)。第6部分介紹了2個(gè)大型系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)過(guò)程。

丁士鋒等編著 ·數(shù)據(jù)庫(kù) ·14.6萬(wàn)字

量化投資:交易模型開(kāi)發(fā)與數(shù)據(jù)挖掘
會(huì)員

本書(shū)是一本利用Python技術(shù),結(jié)合人工智能、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和機(jī)器學(xué)習(xí)、遺傳算法等互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)進(jìn)行相應(yīng)行業(yè)模型開(kāi)發(fā)的技術(shù)圖書(shū)。本書(shū)第1~4章主要講解了利用Python軟件分析模型開(kāi)發(fā)的入門(mén)知識(shí),包括開(kāi)發(fā)工具的使用、測(cè)試技術(shù)難點(diǎn)等內(nèi)容;第5~7章主要講解了利用人工智能中的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)進(jìn)行技術(shù)研發(fā),利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)完善行業(yè)技術(shù)模型的數(shù)據(jù)加載與分析等內(nèi)容;第8~9章主要講解了利用大數(shù)據(jù)進(jìn)行技術(shù)配置和風(fēng)險(xiǎn)控制等內(nèi)容;第10~11章主要講解了利用機(jī)器學(xué)習(xí)與遺傳算法進(jìn)行相應(yīng)模型開(kāi)發(fā)等內(nèi)容。全書(shū)內(nèi)容專(zhuān)業(yè),案例豐富翔實(shí),是作者多年來(lái)利用開(kāi)發(fā)軟件和人工智能結(jié)合進(jìn)行相關(guān)領(lǐng)域軟件開(kāi)發(fā)與探索的最佳結(jié)晶。本書(shū)不僅適合想利用Python進(jìn)行軟件開(kāi)發(fā)的用戶(hù),也適合有一定經(jīng)驗(yàn)但想深入掌握人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)進(jìn)行行業(yè)應(yīng)用的用戶(hù)使用,還可以作為機(jī)構(gòu)培訓(xùn)的優(yōu)秀教材。

韓燾 ·數(shù)據(jù)庫(kù) ·13.5萬(wàn)字

Greenplum:從大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略到實(shí)現(xiàn)
會(huì)員

本書(shū)分為四個(gè)部分。第一部分介紹大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略。其中,第1章將分享作者對(duì)于ABC(人工智能、大數(shù)據(jù)和云計(jì)算)之間關(guān)系的理解以及對(duì)人和人工智能的思考。第2章將介紹進(jìn)取型企業(yè)為什么需要大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略以及如何建立大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略。第二部分介紹大數(shù)據(jù)平臺(tái)。其中,第3章將以數(shù)據(jù)平臺(tái)演進(jìn)歷史和未來(lái)趨勢(shì)為主題,描述三次整合的背景及影響,介紹選擇大數(shù)據(jù)平臺(tái)需要考慮的因素,以及為什么Greenplum是理想的大數(shù)據(jù)平臺(tái)。第4章為Greenplum數(shù)據(jù)庫(kù)快速入門(mén)指南。第5章將介紹Greenplum架構(gòu)的主要特點(diǎn)和核心引擎。第6章將介紹數(shù)據(jù)加載、數(shù)據(jù)聯(lián)邦和數(shù)據(jù)虛擬化。第7章將介紹Greenplum的資源管理以及對(duì)混合負(fù)載的支持。第三部分介紹機(jī)器學(xué)習(xí)與數(shù)據(jù)分析。其中,第8章介紹Greenplum的各種過(guò)程化編程語(yǔ)言(用戶(hù)自定義函數(shù)),用戶(hù)可以使用Python、R、Java等語(yǔ)言實(shí)現(xiàn)用戶(hù)自定義函數(shù),還可以通過(guò)容器化技術(shù)實(shí)現(xiàn)自定義函數(shù)的安全性和隔離性。第9章將介紹Greenplum內(nèi)建的機(jī)器學(xué)習(xí)庫(kù)MADlib,數(shù)據(jù)科學(xué)家可以使用內(nèi)建的50多種機(jī)器學(xué)習(xí)算法基于SQL對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行高級(jí)分析,并介紹如何擴(kuò)展MADlib以實(shí)現(xiàn)新算法。第10章和第11章將分別介紹Greenplum如何對(duì)文本數(shù)據(jù)和時(shí)空數(shù)據(jù)(GIS)進(jìn)行存儲(chǔ)、計(jì)算和分析。第12章將介紹Greenplum豐富的圖計(jì)算能力。第四部分介紹運(yùn)維管理和數(shù)據(jù)遷移。其中,第13章將介紹各種監(jiān)控和管理工具及相關(guān)企業(yè)級(jí)產(chǎn)品。第14章介紹數(shù)據(jù)庫(kù)備份、恢復(fù)和遷移。第15章和第16章將分別介紹如何從Oracle和Teradata遷移到Greenplum。

馮雷 ·數(shù)據(jù)庫(kù) ·21.5萬(wàn)字

QQ閱讀手機(jī)版

主站蜘蛛池模板: 休宁县| 公安县| 余姚市| 山阳县| 阆中市| 秀山| 铜山县| 西丰县| 遂昌县| 安溪县| 晋城| 湘西| 象州县| 北安市| 晋州市| 永丰县| 诸暨市| 陆川县| 手游| 昔阳县| 达拉特旗| 从化市| 丹巴县| 静宁县| 昌吉市| 房产| 伊吾县| 青龙| 武强县| 海伦市| 朝阳市| 宁蒗| 永平县| 兴仁县| 达州市| 宽城| 泸州市| 吴川市| 灌云县| 沈阳市| 丽江市|