&#23448;&#26415;&#32593;&#95;&#20070;&#21451;&#26368;&#20540;&#24471;&#25910;&#34255;&#33;

數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)及其在恒星光譜分析中的應(yīng)用研究

本書針對當(dāng)前恒星光譜分析面臨的主要問題，利用數(shù)據(jù)挖掘方法，對恒星光譜分類、稀有天體光譜自動發(fā)現(xiàn)、天文大數(shù)據(jù)挖掘等方面的內(nèi)容展開研究。本書將定性與定量研究、理論與實證研究相結(jié)合，融合多個學(xué)科的研究成果，在研究方法和手段上有所創(chuàng)新。本書既有翔實的理論闡述，又有系列的公式推導(dǎo)，嚴(yán)謹(jǐn)可信，具有較高的理論研究價值；同時，本書提出的一些新型模型和理論框架具有較高的應(yīng)用價值。

·9.4萬字

Microsoft Power BI 智能大數(shù)據(jù)分析

本書對PowerBI產(chǎn)品進(jìn)行了全面的介紹，從原理介紹到實踐。PowerBI可以讓微軟云MicrosoftAzure的用戶在使用數(shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)倉庫，HDInsight、RServer，機器學(xué)習(xí)等數(shù)據(jù)處理的同時更好的輸出和展現(xiàn)數(shù)據(jù)。作為數(shù)據(jù)分析和報表制作的用戶可以高效合理運用PowerBI進(jìn)行數(shù)據(jù)分析和制作生動且可交互的報表，作為開發(fā)者可以根據(jù)需求集成和嵌入PowerBI服務(wù)。

·9.3萬字

算法設(shè)計與分析

本書以程序設(shè)計作為基礎(chǔ)，數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)作為工具，六大核心算法作為目標(biāo)，系統(tǒng)地介紹了算法設(shè)計中典型問題的求解過程。全書內(nèi)容包括算法設(shè)計基礎(chǔ)、遞歸算法、分治算法、貪心算法、動態(tài)規(guī)劃算法、回溯算法、分支限界算法、實驗指導(dǎo)。六大核心算法后都配有典型問題的C++代碼，并結(jié)合實驗指導(dǎo)輔助讀者進(jìn)行算法實踐訓(xùn)練。

·9.3萬字

R語言與數(shù)據(jù)挖掘

R是一種適用于統(tǒng)計分析計算和圖像處理的語言，受S語言和Scheme語言影響發(fā)展而來。早期R是基于S語言的一個GNU項目，所以也可以當(dāng)作S語言的一種實現(xiàn)，通常用S語言編寫的代碼都可以不做任何修改地在R環(huán)境下運行。R的語法來自Scheme，作為一款誕生于20世紀(jì)90年代的語言，R已經(jīng)成為S統(tǒng)計編程語言的一類實現(xiàn)方式。本書從實際應(yīng)用出發(fā)，結(jié)合實例及應(yīng)用場景，深入淺出地介紹了R語言應(yīng)用的相關(guān)知識：R語言的安裝及使用、數(shù)據(jù)對象與數(shù)據(jù)讀寫、常用數(shù)據(jù)管理、圖形探索、高級繪圖工具及常用的建模算法在R語言中的實現(xiàn)方式。書中以R語言的函數(shù)應(yīng)用為主，先介紹了函數(shù)的應(yīng)用場景及使用格式，再給出函數(shù)的應(yīng)用實例，最后對函數(shù)的運行結(jié)果做出了解釋，將掌握函數(shù)應(yīng)用的所需知識點按照實際使用的流程展示出來。

大數(shù)據(jù)技術(shù)基礎(chǔ)

大數(shù)據(jù)技術(shù)作為處理海量數(shù)據(jù)的關(guān)鍵工具，在數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)計算、資源管理等領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用。本書從初學(xué)者的角度出發(fā)，全面系統(tǒng)地介紹了Python大數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)存儲、離線計算與實時計算等基本概念與方法，并以大量案例幫助讀者理解大數(shù)據(jù)技術(shù)的方方面面。此外，本書還介紹了Kafka、圖數(shù)據(jù)處理、OLAP數(shù)據(jù)分析、分布式資源管理和大數(shù)據(jù)處理架構(gòu)等知識，以幫助讀者快速熟悉大數(shù)據(jù)技術(shù)，并應(yīng)用大數(shù)據(jù)技術(shù)解決現(xiàn)實生活中的問題。本書內(nèi)容新穎，案例豐富，既可作為高等院校計算機、數(shù)據(jù)分析等相關(guān)專業(yè)的教學(xué)用書，也可供對大數(shù)據(jù)技術(shù)感興趣的初學(xué)者，以及從事數(shù)據(jù)科學(xué)、大數(shù)據(jù)技術(shù)研究和應(yīng)用開發(fā)的人員參考。

新媒體數(shù)據(jù)分析基礎(chǔ)教程

本書共8章，第1章介紹新媒體數(shù)據(jù)分析的基礎(chǔ)知識；第2章介紹各種新媒體數(shù)據(jù)分析指標(biāo)；第3章介紹新媒體數(shù)據(jù)的采集；第4章介紹新媒體數(shù)據(jù)處理；第5章介紹新媒體數(shù)據(jù)分析的思維和方法；第6章介紹新媒體數(shù)據(jù)可視化；第7章介紹不同新媒體平臺的數(shù)據(jù)分析方法和實戰(zhàn)技能；第8章介紹新媒體數(shù)據(jù)分析報告的制作。

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.

算法詳解（卷2）：圖算法和數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)

算法詳解系列圖書共有4卷，本書是第2卷—圖算法和數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。本書共有6章，主要介紹了3個主題，分別是圖的搜索和應(yīng)用、最短路徑以及數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。附錄簡單回顧了漸進(jìn)性表示法。本書的每一章均有小測驗、章末習(xí)題，這為讀者的自我檢查以及進(jìn)一步學(xué)習(xí)提供了方便。本書提供了豐富而實用的資料，能夠幫助讀者提升算法思維能力。本書適合計算機專業(yè)的高校教師和學(xué)生，想要培養(yǎng)和訓(xùn)練算法思維和計算思維的IT專業(yè)人士，以及正在準(zhǔn)備面試的應(yīng)聘者和面試官閱讀參考。

達(dá)夢數(shù)據(jù)庫性能優(yōu)化

本書以DM8為藍(lán)本，圍繞DM8性能為什么優(yōu)化、誰來優(yōu)化、優(yōu)化什么、何時優(yōu)化、優(yōu)化到什么程度等問題進(jìn)行詳細(xì)介紹，主要包括DM8性能優(yōu)化概述、DM8體系架構(gòu)、DM8調(diào)優(yōu)診斷工具、DM8實例優(yōu)化、DM8I/O優(yōu)化及DM8SQL語句優(yōu)化。本書內(nèi)容實用、示例豐富、語言通俗、格式規(guī)范，可作為相關(guān)專業(yè)的教材，也可作為工程技術(shù)人員的參考用書。

企業(yè)級大數(shù)據(jù)項目實戰(zhàn)：用戶搜索行為分析系統(tǒng)從0到1

《企業(yè)級大數(shù)據(jù)項目實戰(zhàn)：用戶搜索行為分析系統(tǒng)從0到1》基于真實業(yè)務(wù)場景，以項目導(dǎo)向為主線，從0到1全面介紹企業(yè)級大數(shù)據(jù)用戶搜索行為分析系統(tǒng)的搭建過程。全書共6章，第1章講解項目需求與架構(gòu)設(shè)計，詳細(xì)闡述項目數(shù)據(jù)流與系統(tǒng)架構(gòu)；第2章介紹大數(shù)據(jù)項目開發(fā)環(huán)境配置，手把手帶領(lǐng)讀者配置操作系統(tǒng)、Hadoop集群與相關(guān)工具，為后續(xù)項目實施打下基礎(chǔ)；第3～5章逐步實現(xiàn)項目需求，第3章講解用戶行為數(shù)據(jù)采集模塊的開發(fā)，第4章講解用戶行為數(shù)據(jù)離線分析模塊的開發(fā)，第5章講解用戶行為數(shù)據(jù)實時分析模塊的開發(fā)，這3章采用項目導(dǎo)向的方式，讓讀者參與實際開發(fā)過程；第6章講解數(shù)據(jù)可視化模塊的開發(fā)，并整合各模塊，測試數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)，完成項目的開發(fā)與部署。《企業(yè)級大數(shù)據(jù)項目實戰(zhàn)：用戶搜索行為分析系統(tǒng)從0到1》項目源自真實業(yè)務(wù)場景，目的是使讀者通過實際項目來理解理論知識并提高實踐能力。本書適合缺乏大數(shù)據(jù)項目經(jīng)驗的從業(yè)者閱讀，也適合作為高等院校大數(shù)據(jù)專業(yè)的教學(xué)用書。

大數(shù)據(jù)數(shù)學(xué)基礎(chǔ)（Python語言描述）

本書全面地講解了在科學(xué)領(lǐng)域廣泛運用的微積分、概率論與數(shù)理統(tǒng)計、線性代數(shù)、數(shù)值計算、多元統(tǒng)計分析等數(shù)學(xué)基礎(chǔ)知識。全書共6章：第1章介紹了大數(shù)據(jù)與數(shù)學(xué)、數(shù)學(xué)與Python的關(guān)系；第2章介紹了微積分的基礎(chǔ)知識，包括極限、導(dǎo)數(shù)、微分、不定積分與定積分等；第3章介紹了概率論與數(shù)理統(tǒng)計的基礎(chǔ)知識，包括數(shù)據(jù)分布特征、概率與概率分布、參數(shù)估計、假設(shè)檢驗等；第4章介紹了線性代數(shù)的基礎(chǔ)知識，包括行列式、矩陣的運算和特征分解、奇異值分解；第5章介紹了數(shù)值計算的基礎(chǔ)知識，包括插值法、函數(shù)逼近與擬合、非線性方程（組）求根；第6章介紹了常用的多元統(tǒng)計分析方法，包括回歸分析、判別分析、聚類分析、主成分分析、因子分析和典型相關(guān)分析。本書示例大都結(jié)合Python進(jìn)行求解分析，且每章都有課后習(xí)題，可以幫助讀者鞏固所學(xué)的內(nèi)容。

Redis 6開發(fā)與實戰(zhàn)

Redis是一個十分熱門的內(nèi)存數(shù)據(jù)庫，它擁有眾多優(yōu)秀特性，已經(jīng)被越來越多的公司采用，值得每一位開發(fā)者學(xué)習(xí)。通過本書講述的Redis在開發(fā)和運維等方面的案例，讀者不僅可以系統(tǒng)地學(xué)到有關(guān)Redis的大量知識，還可以將案例中所講解的內(nèi)容用于開發(fā)和運維等在內(nèi)的各類生產(chǎn)實踐。書中案例涉及的各種知識、命令和工具，均來自作者一線企業(yè)級應(yīng)用的總結(jié)。本書的特色在于講解知識點的同時，輔助以大量生動的例子，以幫助讀者更好的理解Redis的使用。本書通過實戰(zhàn)的理論和案例全面系統(tǒng)的講解了Redis技術(shù)，適合所有渴望深入學(xué)習(xí)Redis的讀者。

Mastering ROS for Robotics Programming（Second Edition）

IfyouarearoboticsenthusiastorresearcherwhowanttolearnmoreaboutbuildingrobotapplicationsusingROS,thisbookisforyou.Inordertolearnfromthisbook,youshouldhaveabasicknowledgeofROS,GNU/Linux,andC++programmingconcepts.ThebookisalsoexcellentforprogrammerswhowanttoexploretheadvancedfeaturesofROS.

Data Analysis with Python

DataAnalysiswithPythonoffersamodernapproachtodataanalysissothatyoucanworkwiththelatestandmostpowerfulPythontools,AItechniques,andopensourcelibraries.IndustryexpertDavidTaiebshowsyouhowtobridgedatasciencewiththepowerofprogrammingandalgorithmsinPython.You'llbeworkingwithcomplexalgorithms,andcutting-edgeAIinyourdataanalysis.Learnhowtoanalyzedatawithhands-onexamplesusingPython-basedtoolsandJupyterNotebook.You'llfindtherightbalanceoftheoryandpractice,withextensivecodefilesthatyoucanintegraterightintoyourowndataprojects.Explorethepowerofthisapproachtodataanalysisbythenworkingwithitacrosskeyindustrycasestudies.Fourfascinatingandfullprojectsconnectyoutothemostcriticaldataanalysischallengesyou’relikelytomeetintoday.ThefirstoftheseisanimagerecognitionapplicationwithTensorFlow–embracingtheimportancetodayofAIinyourdataanalysis.Thesecondindustryprojectanalysessocialmediatrends,exploringbigdataissuesandAIapproachestonaturallanguageprocessing.Thethirdcasestudyisafinancialportfolioanalysisapplicationthatengagesyouwithtimeseriesanalysis-pivotaltomanydatascienceapplicationstoday.Thefourthindustryusecasedivesyouintographalgorithmsandthepowerofprogramminginmoderndatascience.You'llwrapupwithathoughtfullookatthefutureofdatascienceandhowitwillharnessthepowerofalgorithmsandartificialintelligence.

·8.9萬字

Lean Mobile App Development

Thisbookisfordevelopers,CTOs,andarchitectsworkingforastartuporanotherkindofleanstartupenvironment,suchasstart-upwithinacooperation.ItisisidealforanyiOSandAndroiddeveloperwhowantstobuildsuccessfulmobileappsbyadoptingtheleanstartupmethodology.

輕松學(xué)大數(shù)據(jù)挖掘：算法、場景與數(shù)據(jù)產(chǎn)品

這是一本關(guān)于大數(shù)據(jù)挖掘與數(shù)據(jù)產(chǎn)品的參考讀物，為了使盡可能多的讀者通過本書對大數(shù)據(jù)應(yīng)用有所了解，筆者以個人所感所悟引導(dǎo)初學(xué)者正確學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)挖掘。但是基礎(chǔ)知識歸納、開發(fā)環(huán)境部署、算法原理的介紹都是不可避免的。因此，本書更適合于工作經(jīng)驗在3年以內(nèi)的數(shù)據(jù)挖掘工程師，以及轉(zhuǎn)型入門做數(shù)據(jù)挖掘的人士，或者是對數(shù)據(jù)產(chǎn)品感興趣的追逐者閱讀。

Learn Selenium

SeleniumWebDriver3.xisanopensourceAPIfortestingbothbrowserandmobileapplications.Withthehelpofthisbook,youcanbuildasolidfoundationandcaneasilyperformend-to-endtestingonwebandmobilebrowsers.You'llbeginbybeingintroducedtotheSeleniumPageObjectModelforsoftwaredevelopment.You'llarchitectyourownframeworkwithascalabledriverclass,Javautilityclasses,andsupportforthird-partytoolsandplugins.You'lldesignandbuildaSeleniumgridfromscratchtoenabletheframeworktoscaleandsupportdifferentbrowsers,mobiledevices,andplatforms.You'llstrategizeandhandlearichwebUIusingtheadvancedWebDriverAPIandlearntechniquestohandlereal-timechallengesinWebDriver.You'llperformdifferenttypesoftesting,suchascross-browsertesting,loadtesting,andmobiletesting.Finally,youwillalsobeintroducedtodata-driventesting,usingTestNGtocreateyourownautomationframework.BytheendofthisLearningPath,you'llbeabletodesignyourownautomationtestingframeworkandperformdata-driventestingwithSeleniumWebDriver.ThisLearningPathincludescontentfromthefollowingPacktproducts:SeleniumWebDriver3PracticalGuide-SecondEditionbyUnmeshGundecha.SeleniumFrameworkDesigninData-DrivenTestingbyCarlCocchiaro.

在你身邊為你設(shè)計Ⅲ：騰訊服務(wù)設(shè)計思維與實戰(zhàn)

互聯(lián)網(wǎng)+代表一種新的經(jīng)濟(jì)形態(tài)，即充分發(fā)揮互聯(lián)網(wǎng)在生產(chǎn)要素配置中的優(yōu)化和集成作用，將互聯(lián)網(wǎng)的創(chuàng)新成果深度融合于經(jīng)濟(jì)社會各領(lǐng)域中，提升實體經(jīng)濟(jì)的創(chuàng)新力和生產(chǎn)力，形成更廣泛的以互聯(lián)網(wǎng)為基礎(chǔ)設(shè)施和實現(xiàn)工具的經(jīng)濟(jì)發(fā)展新形態(tài)。“互聯(lián)網(wǎng)+”行動計劃將重點促進(jìn)以云計算、物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)為代表的新一代信息技術(shù)與現(xiàn)代制造業(yè)、生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)等的融合創(chuàng)新，發(fā)展壯大新興業(yè)態(tài)，打造新的產(chǎn)業(yè)增長點，為大眾創(chuàng)業(yè)、萬眾創(chuàng)新提供環(huán)境，為產(chǎn)業(yè)智能化提供支撐，增強新的經(jīng)濟(jì)發(fā)展動力，促進(jìn)國民經(jīng)濟(jì)提質(zhì)增效升級。本書通過騰訊CDC收集參與案例，為大家解析近兩年互聯(lián)網(wǎng)+的優(yōu)秀案例。

機器視覺原理與案例詳解

本書結(jié)合智能制造的發(fā)展方向，將機器視覺的理論知識與生產(chǎn)實際相結(jié)合，通過典型案例詳細(xì)講解機器視覺的基礎(chǔ)原理及其實現(xiàn)過程，并嘗試解決智能制造裝備智能化的相關(guān)問題。本書共12章，主要包括機器視覺概述、硬件構(gòu)成、硬件選型、圖像處理技術(shù)、缺陷檢測技術(shù)、模式識別技術(shù)、尺寸測量技術(shù)、目標(biāo)定位技術(shù)、機器視覺軟件CKVisionBuilder基礎(chǔ)及實戰(zhàn)、機器視覺軟件In-Sight基礎(chǔ)及實戰(zhàn)。本書圖文并茂、由淺入深，特別適合機器視覺的初學(xué)者學(xué)習(xí)或參考，還可作為高等院校相關(guān)專業(yè)、企業(yè)相應(yīng)崗位的培訓(xùn)教材。