兼职跑腿哪个平台好

本書分為三大部分：恢復的原理、恢復的工具、恢復的具體步驟與實戰。第一部分能夠讓讀者領略恢復操作的本質，是其他部分的理論基礎，包括“重做日志”、“控制文件”、“補充日志”；第二部分詳細地介紹了備份/恢復數據庫的工具，包括恢復管理器、恢復編錄和數據泵；第三部分以各種數據庫損毀場景為例，每一章解決一組特定的問題，其中：第7～11章討論各種文件（控制文件、數據文件等）遭到不同程度的破壞后，數據庫的行為特征及如何將其恢復；第12章探討如何將數據庫恢復至以前的時間點；第13章討論如何處理各種數據庫文件在沒有備份時受損的情況；第14章全面介紹了由于人為導致錯誤的各種閃回技術；第15章介紹將恢復的單位縮小，精確到數據塊級別，以提高恢復效率；第16章介紹一種非常規恢復的方法——挖掘日志。

·15.4萬字

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從0到1：JavaScript 快速上手

本書分為2大部分：第1部分是Javascript基本語法，主要介紹流程控制、函數、字符串、數組等基本語法；第2部分是Javascript核心技術，主要介紹DOM操作、事件操作、window對象、document對象等核心技術。為了讓讀者更好地掌握，本書還結合實際工作以及前端面試，精心挑選了大量高質量的練習題。此外，本書還專門配套了課件PPT以及各種工具手冊，以便各大高校老師教學使用。

·8.2萬字

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Access 2016數據庫應用基礎

Access2016是Microsoft公司推出的功能強大的Office2016套裝辦公軟件中的一員，主要用于數據庫應用系統的開發，是目前十分流行的桌面數據庫管理系統。本書從Access2016的基礎入門開始，詳細地介紹Access2016的主要功能和基本操作，包括數據庫理論、表、查詢、窗體、報表、宏、模塊和VBA編程技術，并且按照軟件工程的設計思想；以“大學生科技創新項目管理系統”作為開發案例，詳細介紹了如何使用Access2016開發一個數據庫應用系統的全過程。本書內容由淺入深、通俗易懂、圖文并茂、直觀生動。書中提供了大量的操作實例，并配有豐富的實例圖片，每章后面均附有習題，能夠幫助讀者快速掌握Access2016數據庫技術。本書既可以作為高等院校電子商務、財會電算化、統計、計算機信息管理等專業學生的參考用書，也可以作為Access2016數據庫培訓班學生的培訓用書和參加全國計算機等級考試（二級Access）人員的輔導書。

·17.5萬字

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區塊鏈應用開發指南：業務場景剖析與實戰

區塊鏈現在仍然是一個新生事物，就像其他所有新生事物一樣，充滿了爭議。但不可否認，它也給逐漸變得穩定的互聯網帶來一股新的活力。《區塊鏈應用開發指南》力圖為區塊鏈從業人員提供一份完整的開發指南。

·12.8萬字

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Libgdx Cross/platform Game Development Cookbook

Ifyouwanttomakecross-platformgameswithoutthehassleanddangersofwritingplatform-specificcode,orIfyouareagameprogrammerwhomayhavesomeexperiencewithJavaandyouwanttolearneverythingyouneedtoknowaboutLibgdxtoproduceawesomework,thisisthebookforyou.Totakefulladvantageoftherecipesinthisbook,youareexpectedtobefamiliarwithjavawithgoodgameprogrammingknowledge.

·12.1萬字

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Python廣告數據挖掘與分析實戰

本書共十二章，第1-4章重在介紹移動廣告營銷數據分析理論與案例分析，包括廣告數據分析的基本概念、內容和意義，廣告數據分析相關理論知識及常用分析方法，移動廣告營銷常見的數據分析案例剖析以及如何做一份讓領導滿意的數據分析報告；本書第5-6章主要介紹Python軟件安裝及常用包的主要用法。本書第7-10章主要介紹利用Python實現移動廣告營銷中常見的機器學習算法，重點掌握常用的模型評價方法，模型原理、實現方法和技巧，其中包括混淆矩陣、AUC、ROC等常用模型評價方法以及線性回歸、邏輯回歸、決策樹、KNN、SVM、神經網絡、隨機森林、GBDT、XGBoost、Stacking等常用監督學習算法。第11章主要介紹k-means聚類、Lookalike相似用戶挖掘等常用無監督學習算法及實現方法。第12章主要介紹移動廣告營銷常用的特征選擇及特征工程方法。讀者如果只想了解數據分析相關概念和方法，可以選擇性閱讀本書前四章內容，后八章偏向數據挖掘算法和編程實踐等內容，有興趣可以深入閱讀全書。

·10.7萬字

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PySpark大數據分析與應用

本書以Python作為開發語言，系統介紹PySpark開發環境搭建流程及基于PySpark進行大數據分析的相關知識。本書條理清晰、重點突出，理論敘述循序漸進、由淺入深。本書共7章，第1？5章包括PySpark大數據分析概述、PySpark安裝配置、基于PySpark的DataFrame操作、基于PySpark的流式數據處理、基于PySpark的機器學習庫，內容介紹注重理論與實踐相結合，通過典型示例強化PySpark在大數據分析中的實際應用；第6、7章通過基于PySpark的網絡招聘信息的職業類型劃分和基于PySpark的信用貸款風險分析兩個完整的案例實戰，結合前5章的PySpark編程知識，實現完整的大數據分析過程。本書大部分章包含實訓和課后習題，讀者通過練習和操作實踐，能夠鞏固所學的內容。本書可作為高校數據科學或大數據相關專業的教材，也可作為機器學習愛好者的自學用書。

·10.4萬字

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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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Python醫學數據分析入門

數據分析是當今大數據時代最關鍵的技術，其廣泛應用于包括醫學在內的各個領域。Python語言簡單易用，第三方庫功能強大，提供了完整的數據分析框架，深受廣大數據分析人員的青睞。本書涵蓋傳統的統計分析方法和較為復雜的機器學習算法，結合大量精選的實例，使用Python進行數據分析，對常用分析方法進行深入淺出的介紹，以幫助讀者解決數據分析中的實際問題。本書強調實戰和應用，盡量淡化分析方法的推導和計算過程，大量的Python程序示例是本書的亮點。閱讀本書，讀者不僅能掌握使用Python及相關庫快速解決實際問題的方法，還能更深入地理解數據分析。本書不僅適合臨床醫學、公共衛生及其他醫學相關專業的本科生和研究生使用，亦可作為其他專業的學生和科研人員學習數據分析的參考書。

·7.2萬字

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Redis 6開發與實戰

Redis是一個十分熱門的內存數據庫，它擁有眾多優秀特性，已經被越來越多的公司采用，值得每一位開發者學習。通過本書講述的Redis在開發和運維等方面的案例，讀者不僅可以系統地學到有關Redis的大量知識，還可以將案例中所講解的內容用于開發和運維等在內的各類生產實踐。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級應用的總結。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。本書通過實戰的理論和案例全面系統的講解了Redis技術，適合所有渴望深入學習Redis的讀者。

·9萬字

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探索新型智庫發展之路：藍迪國際智庫報告·2015（下冊）

在中國政府和中國社會科學院建設新型智庫的大力支持下，藍迪國際智庫致力于打造整合資源的平臺和網絡，服務中央決策，支持中國企業，推動“一帶一路”偉大戰略的落實。本書總結了藍迪國際智庫在2015年所取得的工作成就。全書分為三章，分別介紹了藍迪國際智庫積極探索建設中國特色新型智庫的體制機制，整合資源建言獻策發揮智庫作用，以及推進國際合作，務實共建“一帶一路”取得的進展。目的是讓世界對中國有更深入的認識，以推動更廣泛的國際合作。

·16.9萬字

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Kubernetes快速進階與實戰

本書精選Kubernetes的硬核知識，幫助讀者快速進階和積累Kubernetes實戰經驗。本書共8章，主要包括認識Kubernetes，快速構建Kubernetes集群，Kubernetes核心對象使用，Kubernetes容器編排實踐，Kubernetes系統運維與故障處理，構建Kubernetes高可用集群，Kubernetes監控與告警（Prometheus+Grafana）和基于Kubernetes的CI/CD項目綜合實踐（GitLab+Harbor+Jenkins）。本書前三章可以幫助讀者快速掌握Kubernetes核心知識和高頻操作；第4、第5章幫助讀者快速掌握Kubernetes的進階使用；第6～8章是Kubernetes及其外圍系統的綜合應用，幫助讀者快速積累實戰經驗。本書既可以作為云原生及相關行業從業者的技術參考書，也可以作為高等院校計算機、云計算和大數據相關專業的教材。

·8.8萬字

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OLAP引擎底層原理與設計實踐

本書分為6篇，共14章。從OLAP核心概念出發，以Presto為例，從整體執行流程到不同SQL的執行原理，力圖把OLAP查詢的核心流程以一種系統化的方式來給讀者講清楚。第一篇背景知識（第1章和第2章）介紹OLAP的基礎知識和Presto相關的背景知識，并給出了后續貫穿全書的SQL代碼；第二篇核心原理（第3章和第4章）非常詳細地串講了SQL執行流程，介紹了執行計劃的生成和優化；第三篇經典SQL（第5~8章）對多種經典SQL的執行進行原理級解析；第四篇數據交換機制（第9章和第10章）對整個交換機制和OLAP引擎的具體實現原理進行了介紹；第五篇插件體系與連接器（第11章和第12章）介紹了插件體系及其背后的SPI機制，并以Example-HTTP為例幫助讀者鞏固連接器相關的知識；第六篇函數原理與開發（第13章和第14章）從原理出發分析了函數的構成、注冊流程、語義分析中的函數解析、函數調用，然后用多個實際案例介紹了高級API及低級API的底層開發方法。

·19.7萬字

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淘寶、天貓電商數據分析與挖掘實戰（第2版）

本書主要針對電商從業者（運營和店長）和數據分析入門者，以電商業務實戰為主線，介紹數據分析相關的知識。本書的上半部分主要介紹淘寶的操作方法，以及探討未來的電商布局之路。本書的下半部分以實戰為主，主要介紹淘寶賣家如何應用Excel和數據來做決策。

·5.9萬字

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Spark 3.x大數據分析實戰（視頻教學版）

本書基于Spark3.2.x版本，從Spark核心編程語言Scala講起，涵蓋了當前整個Spark生態系統主流的大數據開發技術。全書共9章，第1章講解了Scala語言的基礎知識，包括IDEA工具的使用等；第2章講解了Spark的主要組件、集群架構原理、集群環境搭建以及Spark應用程序的提交和運行；第3～9章講解了離線計算框架SparkRDD、SparkSQL和實時計算框架Kafka、SparkStreaming、StructuredStreaming以及圖計算框架GraphX等的基礎知識、架構原理，同時包括常用Shell命令、API操作、內核源碼剖析，并通過多個實際案例講解各個框架的具體應用以及與Hadoop生態系統框架Hive、HBase、Kafka的整合操作。本書通俗易懂，案例豐富，注重實操，適合Spark新手和大數據開發人員閱讀，也可作為培訓機構和高校大數據及相關專業的教學用書。

·11.4萬字

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數字化轉型架構與方法

本圖書注重數字化轉型的根本任務、核心路徑、關鍵驅動要素。從價值體系優化、創新和重構，新型能力建設，數據要素驅動提出系統化推進數字化轉型的一整套參考架構，提出能力單元的模型及建設要點，具有系統性、針對性、可執行性，具有很高的應用價值。本圖書從按照價值體系優化、創新和重構的要求提出數字化轉型的主要視角，以新型能力建設為主線提出數字化轉型的過程方法，圍繞數據要素驅動作用的逐步發揮提出數字化轉型的發展階段要求，構建一套數字化轉型參考架構，從而支持相關各方更加系統化、體系化、全局化推進數字化轉型這一復雜巨系統工程。本圖書面向開展數字化轉型的企業及提供數字化轉型服務的各類組織。

·4.2萬字

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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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MySQL數據庫技術與應用

MySQL是目前最流行的關系數據庫管理系統之一。本書以MySQL5.6數據庫管理系統為平臺，以案例教學法為編寫主線，介紹了數據庫系統的基本概念和應用技術。本書以學生選課管理系統作為教學案例，以網上書店作為實訓案例，采用“學習要點—內容示例—歸納總結—習題實訓”的結構體系設計每章內容。最后一章以一個具體的項目案例開發設計過程，將數據庫原理知識與實際數據庫開發結合在一起。本書采用在線開放課程教學方式，提供了授課視頻、PPT、案例庫、習題庫、試題庫等多種資源來輔助教師教學和學生學習。本書可作為高職高專院校計算機相關專業的教材，也可作為從事計算機軟件工作的科研人員、工程技術人員，以及其他相關人員的培訓教材或參考書。

·9.9萬字

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大數據定義智能運維

無數據，不AI。而沒有統一完整的基礎數據資源平臺管理，AIOps也無從談起。基礎運維數據資源平臺是AIOps的數據基石，也是未來支撐企業數據戰略的兩大數據平臺之一。構建數據平臺需要數據治理工作的保駕護航。然而在運維數據治理領域開展數據治理工作尚屬空白，缺乏理論體系支撐和值得借鑒的成功經驗。本書在分析運維數據治理與傳統數據治理的差異化特點基礎上，對于數據治理的DAMA理論體系在運維數據管理領域實現了在廣義元數據管理、廣義數據標準、廣義數據模型等理論突破，創造性的提出運維數據模型建設，為運維數據治理構建了體系化理論并提供了具有方法論支撐的完整藍圖。同時，就運維數據平臺建設本書也分享了基于數據模型實體庫的概要設計，以數據湖為基礎，包含運維數據中臺建設的架構規劃。本書還在工業運維領域略作延展，分析工業運維數據模型的差異化特點，就包括數字孿生、時空數據等關鍵工業技術為核心的物理融合技術做了介紹，提出了開展智能工業運維的必要內容。

·7.8萬字

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臨危不懼：Oracle 11g數據庫恢復技術