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近年來，以ApacheSpark為代表的大數據處理框架在學術界和工業界得到了廣泛的使用。本書以ApacheSpark框架為核心，總結了大數據處理框架的基礎知識、核心理論、典型的Spark應用，以及相關的性能和可靠性問題。本書分9章，主要包含四部分內容。第一部分大數據處理框架的基礎知識（第1～2章）：介紹大數據處理框架的基本概念、系統架構、編程模型、相關的研究工作，并以一個典型的Spark應用為例概述Spark應用的執行流程。第二部分Spark大數據處理框架的核心理論（第3～4章）：介紹Spark框架將應用程序轉化為邏輯處理流程，進而轉化為可并行執行的物理執行計劃的一般過程及方法。第三部分典型的Spark應用（第5章）：介紹迭代型的Spark機器學習應用和圖計算應用。第四部分大數據處理框架性能和可靠性保障機制（第6～9章）：介紹Spark框架的Shuffle機制、數據緩存機制、錯誤容忍機制、內存管理機制等。

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數據庫原理與應用

本書共分為三篇：一篇介紹數據庫基礎知識，重點是關系數據庫理論；第二篇關注實踐，重點是數據庫服務器端的維護和管理；第三篇討論數據庫應用結構、數據訪問接口以及應用領域和發展方向。附錄用一個完整的示例說明了數據庫設計的全過程。本書選用SQLServer2012作為數據庫實踐平臺。本書注重理論與應用的結合，內容全面，實例豐富，并配有電子教案。本書可作為高等院校非計算機專業的數據庫教材，也可作為計算機專業學生的補充讀物，還可供數據庫初學者作為入門讀物。

·11.8萬字

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產品經理數據修煉30問

數據產品經理不等于數據分析師、數據工程師，而是一個同時具備產品經理的素養又對大數據和人工智能的產品化有專業洞察的角色。他們擁有良好的產品感，善于洞察，勤于跨界思考。本書共30章（問），分4個單元介紹產品經理必懂的數據知識。本書從數據產品經理的定義出發，立足于實際工作中的場景，深入淺出地探討產品經理如何站在行業視角統籌產品數據、數據產品，以及數據化運營的每個環節，并總結出有價值的方法論。

·11.8萬字

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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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SQL語言與關系數據庫

本書全面而系統地介紹了SQL語言的使用，并深入淺出地介紹了數據庫基本原理。主要內容包括：SQL基礎、SQL的查詢與修改、實體-聯系模型、關系模型、關系數據庫設計理論、SQL的高級功能、關系數據庫的實現技術及數據庫新技術等。本書著重于以實例引入概念，且對概念的闡述以夠用為度，注重實際技能的引導與培養。

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軟件成本度量國家標準實施指南：理論、方法與實踐

為落實工業和信息化部優化軟件產業環境的工作部署，進一步推動功能規模測量、軟件開發成本度量、軟件測試成本度量、IT運維成本度量和云服務計量指標等方面的標準推廣及深化應用，本書系統地闡述軟件成本度量理論體系，深入解讀軟件成本度量標準內容及實施要點，結合不同場景及典型案例給出具體的應用指導。本書正文分5個部分，共11章。第一部分是軟件成本度量概述和軟件規模測量方法（第1～2章），第二部分是GB/T36964—2018《軟件工程軟件開發成本度量規范》標準解讀、實施指南和案例分析（第3～5章），第三部分是GB/T32911—2016《軟件測試成本度量規范》標準解讀、實施指南和案例分析（第6～8章），第四部分是其他軟件相關成本度量標準（第9～10章），對IT運維成本度量（國標在研）和GB/T37735—2019《信息技術云計算云服務計量指標》進行介紹，第五部分是軟件成本度量相關技術展望（第11章）。本書還包含5個附錄：附錄A中國軟件行業基準數據（2019年），該數據可作為軟件研發與測試成本測算的依據；附錄B涉及本書標準實施的常見問題及回答（Q&A），附錄C標準術語和定義，附錄D快速功能點分析方法介紹，附錄E調整因子參數表。

·11.7萬字

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數據質量實踐手冊：4步構建高質量數據體系

高質量的數據關乎企業運營、合規、決策和業績的關鍵，哈佛商業評論的一項研究發現，企業中只有3%的數據符合質量標準，絕大多數公司都在尋求切實可行的指導來提高數據質量。本書作者基于多年在數據、數據分析和人工智能方面的實踐經驗，闡述了4步構建高質量數據體系。他提出了高質量數據的四階段DARS方法（定義、評估、實現、持續）和10個數據質量最佳實踐案例，以此來提高業務中的數據質量水平，為業務提供數據價值，保證生成的數據可以有效支持高級分析和人工智能。在本書中，您將學習定義和評估數據質量的技術、標準和度量指標，了解如何確保公司的數據收集實踐避免常見的陷阱。本書適合數據科學家、數據分析師、商業智能專業人士、首席技術官和數據官，以及對收集和使用高質量數據感興趣的人士。對于有志成為首席數據官的各位讀者，這是一本難得的寶典級書籍！

·11.7萬字

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醫療大數據挖掘與可視化

普及醫療大數據挖掘與可視化技術，對提升醫療行業數據的質量與處理效率、實現數據價值的優化、推動精準醫療深入應用有著重要的作用。本書內容立足于醫療大數據的挖掘與可視化，分為總體篇、數據挖掘篇、可視化篇、應用篇等5部分，共10章，包含醫療大數據及其平臺的發展概況，醫療大數據的采集、清洗、融合，醫療大數據挖掘概述、工具與方法，醫療大數據可視化概述、工具與方法，以及用實例展示醫療大數據分析平臺的設計與使用方法等。

·11.7萬字

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阿里云數字新基建系列：云數據庫架構

“阿里云數字新基建系列”包括5本書，涉及Kubernetes、混合云架構、云數據庫、CDN原理與流媒體技術、云服務器運維（Windows），囊括了領先的云技術知識與阿里云技術團隊獨到的實踐經驗，是國內IT技術圖書又一重磅作品。數據庫技術，被稱為“計算機三駕馬車”之一，幾十年來，持續支持著全球億萬數字業務的運行，而云計算的出現，賦予了數據庫新的能力。云數據庫按引擎能力，可以分為關系型數據庫、非關系型數據庫、數據倉庫和分布式新型數據庫。本書從技術原理入手，講解各種數據庫的特點，分析不同場景的架構選型和數據庫優化，繼而展開到云數據庫的遷移、云數據庫的運維工作，期望能幫助讀者了解和掌握云數據庫相關知識與技能。

·11.6萬字

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改進的群智能算法及其應用

本書主要包括利用改進的卷積神經網絡實現合成孔徑雷達目標識別，提出了改進的群智能算法，并結合機器學習實現合成孔徑雷達目標識別、MEMS矢量水聽器信號的去噪估計、癌癥分類、傳染病預測、空氣質量指數預測與等級分類、機器人轉向分類和地質水水質分類。本書有較強的實用性和應用性，既結合實際應用的需要，又從理論上加以指導。本書可作為應用數學、信號處理、圖像處理、優化算法、預測與分類等方向研究生學習，還可供從事機器學習的科研工作者參考。

·11.6萬字

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Python數據挖掘：入門、進階與實用案例分析

這是一本以項目實戰案例為驅動的數據挖掘著作，它能幫助完全沒有Python編程基礎和數據挖掘基礎的讀者快速掌握Python數據挖掘的技術、流程與方法。在寫作方式上，本書與傳統的“理論與實踐結合”的入門書不同，它以數據挖掘領域的知名賽事“泰迪杯”數據挖掘挑戰賽（已舉辦10屆）和“泰迪杯”數據分析技能賽（已舉辦5屆）（累計1500余所高校的10余萬師生參賽）為依托，精選了11個經典賽題，將Python編程知識、數據挖掘知識和行業知識三者融合，讓讀者在實踐中快速掌握電商、教育、交通、傳媒、電力、旅游、制造等7大行業的數據挖掘方法。本書不僅適用于零基礎的讀者自學，還適用于教師教學。

·11.5萬字

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Deep Learning with R for Beginners

Deeplearningfindspracticalapplicationsinseveraldomains,whileRisthepreferredlanguagefordesigninganddeployingdeeplearningmodels.ThisLearningPathintroducesyoutothebasicsofdeeplearningandeventeachesyoutobuildaneuralnetworkmodelfromscratch.Asyoumakeyourwaythroughthechapters,you’llexploredeeplearninglibrariesandunderstandhowtocreatedeeplearningmodelsforavarietyofchallenges,rightfromanomalydetectiontorecommendationsystems.Thebookwillthenhelpyoucoveradvancedtopics,suchasgenerativeadversarialnetworks(GANs),transferlearning,andlarge-scaledeeplearninginthecloud,inadditiontomodeloptimization,overfitting,anddataaugmentation.Throughreal-worldprojects,you’llalsogetuptospeedwithtrainingconvolutionalneuralnetworks(CNNs),recurrentneuralnetworks(RNNs),andlongshort-termmemorynetworks(LSTMs)inR.BytheendofthisLearningPath,you’llbewellversedwithdeeplearningandhavetheskillsyouneedtoimplementanumberofdeeplearningconceptsinyourresearchworkorprojects.ThisLearningPathincludescontentfromthefollowingPacktproducts:RDeepLearningEssentials-SecondEditionbyJoshuaF.WileyandMarkHodnett.RDeepLearningProjectsbyYuxi(Hayden)LiuandPabloMaldonado.

·11.5萬字

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達夢數據庫集群

本書以達夢數據庫管理系統DM8為藍本，在介紹數據庫集群技術現狀及實現原理的基礎上，分別介紹達夢數據庫守護、讀寫分離、大規模并行處理（DMMPP）和數據共享（DMDSC）等數據庫集群構建方法和實施步驟。全書包括5章，主要內容包括數據庫集群技術、達夢數據庫數據守護集群、達夢數據庫讀寫分離集群、達夢數據庫大規模并行處理集群和達夢數據庫數據共享集群。本書內容實用、操作性強，語言通俗、格式規范，可作為相關專業的教材，也可作為工程技術人員的參考書。

·11.4萬字

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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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Tableau數據可視化分析一點通（案例視頻版）

本書是在《Tableau商業分析一點通》內容的基礎上進行升級，不僅使用最新的Tableau2020.3版本對分析過程重新截圖，而且按照高校的教學目標匹配了案例的廣度與深度。教材中的案例，絕大多數由國內的真實案例修改而來，部分選自Tableau原廠的演示數據。由于本書中的案例均采用Tableau2020.3版本，舊版本軟件無法打開時，請先下載新版本。本書結構清晰、案例豐富、通俗易懂、實用性強，特別適合Tableau的初學者和進階讀者作為自學教程閱讀。另外，也適合作為大中專院校的相關專業教學參考書，以及社會培訓學校的培訓教材。

·11.4萬字

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Building Computer Vision Projects with OpenCV 4 and C++

OpenCVisoneofthebestopensourcelibrariesavailableandcanhelpyoufocusonconstructingcompleteprojectsonimageprocessing,motiondetection,andimagesegmentation.ThisLearningPathisyourguidetounderstandingOpenCVconceptsandalgorithmsthroughreal-worldexamplesandactivities.Throughvariousprojects,you'llalsodiscoverhowtousecomplexcomputervisionandmachinelearningalgorithmsandfacedetectiontoextractthemaximumamountofinformationfromimagesandvideos.Inlaterchapters,you'lllearntoenhanceyourvideosandimageswithopticalflowanalysisandbackgroundsubtraction.SectionsintheLearningPathwillhelpyougettogripswithtextsegmentationandrecognition,inadditiontoguidingyouthroughthebasicsofthenewandimproveddeeplearningmodules.BytheendofthisLearningPath,youwillhavemasteredcommonlyusedcomputervisiontechniquestobuildOpenCVprojectsfromscratch.ThisLearningPathincludescontentfromthefollowingPacktbooks:MasteringOpenCV4-ThirdEditionbyRoyShilkrotandDavidMillánEscrivá.LearnOpenCV4ByBuildingProjects-SecondEditionbyDavidMillánEscrivá,ViníciusG.Mendon?a,andPrateekJoshi.

·11.3萬字

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MySQL數據庫基礎與實踐

《MySQL數據庫基礎與實踐》從實用的角度出發，全面講解MySQL數據庫技術。在內容安排上由淺入深，讓讀者循序漸進地掌握編程技術；在內容形式上附有大量的注解、說明等欄目，以提高讀者的編程技術，豐富讀者的編程經驗。全書共分四大部分，第1部分為數據庫設計基礎部分；第2部分介紹數據庫設計，包括MySQL數據庫管理表記錄、檢索表記錄、數據庫設計視圖和觸發器、以及常見函數等；第3部分介紹MySQL數據庫的一些高級特性，主要包括事務管理，以及MySQL連接器JDBC和連接池；第4部分介紹Hibernate框架。每章均配有習題，后一章還有一個綜合案例，以指導讀者深入地進行學習。《MySQL數據庫基礎與實踐》附有所有程序的源代碼、多媒體教學PPT、程序開發資源庫和課后習題答案。其中，源代碼全部經過精心測試，能夠在WindowsXP、Windows7和Windows10操作系統上編譯和運行。《MySQL數據庫基礎與實踐》既可作為高等學校計算機軟件技術課程的教材，也可作為管理信息系統開發人員的技術參考書。

·11.3萬字

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跟老男孩學Linux運維：MySQL入門與提高實踐

全書以理論結合企業案例實戰講解為主，所講內容100%皆為生產中的重點知識。書中先介紹數據庫的基礎知識，比如，MYSQL數據庫的產品路線、MYSQL版本等，然后給出安裝配置方法，并針對企業級的安裝配置進行說明。從第5章開始，著手講解MYSQL的基礎命令操作方法、備份和恢復實踐、日志、字符集、常用引擎、復制等內容，接著給出讀寫分離、高可用性方案的企業實踐，以及優化方案，幫助讀者將所學知識點運用到實際工作中，最后會針對企業面試常見問題給出解答思路。

·11.3萬字

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Learning Functional Programming in Go

ThisbookisforGolangdeveloperscomfortablewithOOPandinterestedinlearninghowtoapplythefunctionalparadigmtocreaterobustandtestableapps.PriorprogrammingexperiencewithGowouldbehelpful,butnotmandatory.

·11.1萬字

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數據庫

分類

狀態

屬性

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