凤凰传奇最新

本書從大數據實時計算框架Spark的編程語言Scala入手，第1～4章重點介紹函數式編程語言Scala的基礎語法、面向對象編程以及函數式編程等，再通過編程訓練案例介紹Scala這門語言的實際開發應用，為讀者后面學習Spark框架打下牢固的編程基礎。第5～10章重點介紹Spark的安裝部署、SparkCore編程、SparkSQL結構化數據處理以及SparkStreaming實時數據處理等，對它們進行詳細的剖析和解讀。最后，在第11章中通過網站運營指標統計和IP經緯度熱力圖分析兩個實戰開發項目，讓讀者充分掌握Spark大數據實時計算框架技術的應用與實操方法。本書適合所有對大數據技術感興趣的讀者。

·8.2萬字

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大數據數學基礎

本書從大數據處理涉及的基礎數學理論入手，圍繞大數據研究涉及的基礎數學知識，從線性代數、微積分、概率與統計、距離度量、優化問題及圖論六大方面展開介紹，以夯實讀者在大數據領域的理論基礎。本書不僅介紹了基本的數學概念，而且通過具體例子介紹了其在大數據領域的實際應用，以提高本書的易讀性。本書每章都附有相應的習題，以便讀者能夠進一步理解相應的知識點。

·8.2萬字

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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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Hands-On Deep Learning for Games

Thenumberofapplicationsofdeeplearningandneuralnetworkshasmultipliedinthelastcoupleofyears.Neuralnetshasenabledsignificantbreakthroughsineverythingfromcomputervision,voicegeneration,voicerecognitionandself-drivingcars.Gamedevelopmentisalsoakeyareawherethesetechniquesarebeingapplied.Thisbookwillgiveanindepthviewofthepotentialofdeeplearningandneuralnetworksingamedevelopment.Wewilltakealookatthefoundationsofmulti-layerperceptron’stousingconvolutionalandrecurrentnetworks.InapplicationsfromGANsthatcreatemusicortexturestoself-drivingcarsandchatbots.Thenweintroducedeepreinforcementlearningthroughthemulti-armedbanditproblemandotherOpenAIGymenvironments.AsweprogressthroughthebookwewillgaininsightsaboutDRLtechniquessuchasMotivatedReinforcementLearningwithCuriosityandCurriculumLearning.WealsotakeacloserlookatdeepreinforcementlearningandinparticulartheUnityML-Agentstoolkit.Bytheendofthebook,wewilllookathowtoapplyDRLandtheML-Agentstoolkittoenhance,testandautomateyourgamesorsimulations.Finally,wewillcoveryourpossiblenextstepsandpossibleareasforfuturelearning.

·8.2萬字

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敏捷數據分析工具箱：深入解析ADW+OAC

本書從數據倉庫的方法論入手，為讀者系統而又全面地介紹敏捷數據分析的相關工具：ADW、OAC，內容涵蓋OracleADW的技術特征、數據加載及應用開發等部分；在OAC方面，深入地介紹了OAC的技術與強大的功能，同時也加入了諸多的高級主題。另外，本書的第4部分介紹了其他相關知識。本書內容在保證深度的基礎上兼顧了技術的廣度，并結合了大量實戰性操作和案例，使讀者可以在較短的時間內全面了解敏捷數據分析的相關知識。希望本書可以拋磚引玉，讓更多的人關注ADW和增強分析技術。

·8.2萬字

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數字媒體交互設計（初級）：Web產品交互設計方法與案例

《數字媒體交互設計（初級）——Web產品交互設計方法與案例》針對Web產品交互設計新人，通過案例深入淺出地講解了Web產品交互設計的思維、方法與技巧。共12章，主要講述了Web產品交互設計的要素、流程、工具和規范，Web項目管理及協作方法，Web產品交互創意的梳理方法，Web產品流程圖、原型圖的制作方法，以及圖標設計、組件設計、界面設計、圖像處理、運營設計等內容，并輔以Web項目實戰案例，帶領讀者一步步加深對Web產品交互設計的認知，提升自身的工作能力。本書的重點章后附有同步強化模擬題和作業，以幫助讀者檢驗知識掌握程度并學會靈活運用所學知識。《數字媒體交互設計（初級）——Web產品交互設計方法與案例》內容豐富、結構清晰、語言簡練、圖文并茂，具有較強的實用性和參考性，不僅可以作為備考數字媒體交互設計“1+X”職業技能等級證書的教材，也可作為各類院校及培訓機構相關專業的輔導書。

·8.2萬字

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穿越數據的迷宮：數據管理執行指南

本書分12章重點闡述了數據管理的重要性，數據管理面臨的挑戰，DAMA的數據管理原則，數據倫理，數據治理，數據生命周期管理的規劃及設計，數據賦能和數據維護，使用和增強數據，數據保護、隱私、安全和風險管理，元數據管理，數據質量管理，以及現在應該怎么辦，能夠幫助企業管理層在了解和執行數據管理的過程中不致迷失在技術術語的迷宮之中。

·8.1萬字

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ETL數據整合與處理（Kettle）

本書以Kettle實現ETL流程為目標，將ETL知識點與任務相結合，配套真實案例，深入淺出地介紹了ETL數據整合與處理的相關內容。全書共8章，第1章介紹了ETL概念和ETL工具，讓讀者在了解ETL相關的概念后，立刻上手ETL工具Kettle；第2~6章介紹了Kettle工具轉換相關的組件，包括源數據獲取、記錄處理、字段處理、高級轉換、遷移和裝載等內容，內容與ETL流程匹配，能幫助讀者快速掌握ETL；第7章介紹了Kettle工具任務的相關組件，能夠幫助讀者串聯不同的任務，以及實現調度的功能；第8章介紹了無人售貨機ETL項目，通過項目案例的形式，幫助讀者將所學知識融會貫通。

·8.1萬字

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Applying Math with Python

Python,oneoftheworld'smostpopularprogramminglanguages,hasanumberofpowerfulpackagestohelpyoutacklecomplexmathematicalproblemsinasimpleandefficientway.Thesecorecapabilitieshelpprogrammerspavethewayforbuildingexcitingapplicationsinvariousdomains,suchasmachinelearninganddatascience,usingknowledgeinthecomputationalmathematicsdomain.Thebookteachesyouhowtosolveproblemsfacedinawidevarietyofmathematicalfields,includingcalculus,probability,statisticsanddatascience,graphtheory,optimization,andgeometry.You'llstartbydevelopingcoreskillsandlearningaboutpackagescoveredinPython’sscientificstack,includingNumPy,SciPy,andMatplotlib.Asyouadvance,you'llgettogripswithmoreadvancedtopicsofcalculus,probability,andnetworks(graphtheory).Afteryougainasolidunderstandingofthesetopics,you'lldiscoverPython'sapplicationsindatascienceandstatistics,forecasting,geometry,andoptimization.Thefinalchapterswilltakeyouthroughacollectionofmiscellaneousproblems,includingworkingwithspecificdataformatsandacceleratingcode.Bytheendofthisbook,you'llhaveanarsenalofpracticalcodingsolutionsthatcanbeusedandmodifiedtosolveawiderangeofpracticalproblemsincomputationalmathematicsanddatascience.

·8.1萬字

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SQL面試寶典：圖解數據庫求職題

本書以SQL的基礎知識為出發點，從SQL的簡單查詢、匯總函數、分組，到多表查詢、窗口函數等SQL高級功能，逐一進行介紹與講解，基本涵蓋了學習SQL過程中需要掌握的主要內容。本書最大的特色是結合大量的面試題，讓讀者清楚地了解如何用所學的SQL知識解決工作中的實際問題。第8章提供了從不同行業、不同崗位的業務場景出發的實戰項目訓練，便于讀者在實踐中學習，鞏固SQL知識和技能，理解與掌握相關內容，并能夠將其快速應用于實際工作中。

·8萬字

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數據庫原理與設計實驗教程（MySQL版）

本書以當前流行的數據庫管理系統MySQL和數據庫建模工具PowerDesigner16.5為操作平臺，精心組織設計了13個上機實驗，具體包括MySQL的安裝、數據庫基本操作、表的基本操作、數據操作、數據查詢、數據完整性控制、索引、視圖、數據庫安全性控制、存儲過程和函數、事務和鎖、應用PowerDesigner進行數據庫建模、Java通過JDBC連接數據庫。本書實驗目的明確，實驗步驟清晰，可操作性強，知識點編排循序漸進、由淺入深，使讀者能夠有效地將理論應用到實踐當中，便于對數據庫理論知識進行鞏固。每個實驗后均配有適量習題，便于學生課后練習。本書可作為高等院校軟件工程專業、計算機相關專業本科生的數據庫課程上機實驗的教學用書，也可以作為數據庫管理人員及數據庫應用系統開發人員的參考用書。

·8萬字

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Spark 3.0大數據分析與挖掘：基于機器學習

Spark作為新興的、應用范圍廣泛的大數據處理開源框架，吸引了大量的大數據分析與挖掘從業人員進行相關內容的學習與開發，其中ML是Spark3.0機器學習框架使用的核心。本書用于Spark3.0ML大數據分析與挖掘入門，配套示例源碼、PPT課件、數據集、思維導圖、開發環境和作者答疑服務。本書共分13章，從Spark3.0大數據分析概述、基礎安裝和配置開始，依次介紹ML的DataFrame、ML的基本概念，以及協同過濾、線性回歸、分類、決策樹與隨機森林、聚類、關聯規則、數據降維、特征提取和轉換等數據處理方法；最后通過經典的鳶尾花分析實例，回顧前面的學習內容，實現了一個完整的數據分析與挖掘過程。本書采取實例和理論相結合的方式，講解細致直觀，示例豐富，適合Spark3.0機器學習初學者、大數據分析和挖掘人員，也適合高等院校和培訓機構人工智能與大數據相關專業的師生教學參考。

·8萬字

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企業大數據處理：Spark、Druid、Flume與Kafka應用實踐

本書分三部分展開介紹：第一部分（第1章）主要介紹了企業大數據系統的前期準備工作，包括如何構建企業大數據處理系統的軟件環境和集群環境。第二部分（第2～7章）首先介紹了Spark的基本原理，Spark2.0版本的SparkSQL、StructuredStreaming原理和使用方法，以及Spark的多種優化方式；然后，介紹了Druid的基本原理、集群的搭建過程、數據攝入過程，以及在查詢過程中如何實現Druid查詢API；接著介紹了日志收集系統Flume的基本架構和關鍵組件，以及分層日志收集架構的設計與實踐；最后介紹了分布式消息隊列Kafka的基本架構和集群搭建過程，以及使用Java語言實現客戶端API的詳細過程。第三部分（第8～9章）主要介紹了企業大數據處理的兩個實際應用案例，分別是基于Druid構建多維數據分析平臺和基于JMX指標的監控系統。

·8萬字

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分布式數據庫：原理與實踐

本書全方位講解分布式數據庫的知識點，由易到難、由淺入深地帶領讀者在分布式數據領域不斷深入。第1章主要介紹分布式數據庫的起源與發展，并就分布式數據庫的結構模式、作用及特點進行詳細講解。第2章主要對分布式技術、分布式服務架構、云數據庫與容器化技術、大數據平臺、分布式存儲與數據庫以及區塊鏈技術進行詳細介紹。第3章主要從分布式的基礎理論、分布式事務分類以及分布式數據庫分類、SequoiaDB數據庫展開介紹。第4章主要從體系結構、安裝部署、實例創建、數據庫操作以及數據庫事務能力五個方面介紹分布式數據庫架構。第5章主要講述分布式原理、高可用能力演示，以及集群擴容與縮容操作。第6章主要講解數據遷移的實例，數據庫和集群的備份、恢復的基本知識和實例操作。第7章主要介紹數據庫的監控與管理，還會介紹幾種代表性的快照類型，最后按照問題分類對常見錯誤進行描述并提供相應的解決方案。本書適合作為高等學校計算機專業數據庫相關課程的教材，也適合作為分布式數據庫領域技術人員的參考書。

·7.9萬字

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數字孿生

本書內容包括數字孿生概論、數字孿生技術、數字孿生與工業4.0、數字孿生城市、數字孿生在其他方面的應用、數字孿生應用案例、數字孿生技術面臨的挑戰與發展趨勢、數字經濟產業政策。本書涵蓋了數字孿生的多個重要技術要點，列舉眾多案例對理論進行了解析，并在許多方面提出了創新性的觀點。通過閱讀本書，讀者可以深刻地理解數字孿生這門新興學科。

·7.9萬字

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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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MySQL數據庫基礎實例教程

本書較全面地介紹了MySQL數據庫的基礎知識及其應用。本書共11章，包括數據庫基礎，MySQL的安裝與配置，數據庫的基本操作，數據表的基本操作，表數據的增、改、刪操作，數據查詢，視圖，索引，存儲過程與觸發器，事務，數據安全等內容。本書采用案例教學方式，每章以應用實例的方式闡述知識要點，再通過實訓項目分析綜合應用，最后輔以思考與練習鞏固所學知識。應用實例、實訓項目、思考與練習這3個部分分別采用3個不同的數據庫項目貫穿始末。本書既可作為計算機相關專業和非計算機專業數據庫基礎或數據庫開發課程的教材，也可作為計算機軟件開發人員、從事數據庫管理與維護工作的專業人員、廣大計算機愛好者的自學用書。

·7.8萬字

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Hands-On High Performance with Spring 5

Ifyou’reaSpringdeveloperwho’dliketobuildhighperformanceapplicationsandhavemorecontroloveryourapplication'sperformanceinproductionanddevelopment,thisbookisforyou.SomefamiliaritywithJava,Maven,andEclipseisnecessary.

·7.8萬字

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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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AI Crash Course

UnlockthepowerofartificialintelligencewithtopUdemyAIinstructorHadelindePonteves.KeyFeatures*RollupyoursleevesandstartprogrammingAImodels*Nomath,datascience,ormachinelearningbackgroundrequired*Packedwithhands-onexamples,illustrations,andclearstep-by-stepinstructions*5hands-onworkingprojectsputideasintoactionandshowstep-by-stephowtobuildintelligentsoftwareBookDescriptionAIischangingtheworld–andwiththisbook,anyonecanstartbuildingintelligentsoftware!Throughhisbest-sellingvideocourses,HadelindePonteveshastaughthundredsofthousandsofpeopletowriteAIsoftware.Now,forthefirsttime,hishands-on,energeticapproachisavailableasabook.Takingagraduatedapproachthatstartswiththebasicsbeforeeasingreadersintomorecomplicatedformulasandnotation,HadelinhelpsyouunderstandwhatyoureallyneedtobuildAIsystemswithreinforcementlearninganddeeplearning.Fivefullworkingprojectsputtheideasintoaction,showingstep-by-stephowtobuildintelligentsoftwareusingthebestandeasiesttoolsforAIprogramming:*GoogleColab*Python*TensorFlow*Keras*PyTorchAICrashCourseteacheseveryonetobuildanAItoworkintheirapplications.Onceyou’vereadthisbook,you’reonlylimitedbyyourimagination.Whatyouwilllearn*Masterthekeyskillsofdeeplearning,reinforcementlearning,anddeepreinforcementlearning*UnderstandQ-learninganddeepQ-learning*Learnfromfriendly,plainEnglishexplanationsandpracticalactivities*Buildfunprojects,includingavirtual-self-drivingcar*UseAItosolvereal-worldbusinessproblemsandwinclassicvideogames*Buildanintelligent,virtualrobotwarehouseworkerWhothisbookisforIfyouwanttoaddAItoyourskillset,thisbookisforyou.Itdoesn’trequiredatascienceormachinelearningknowledge.Justmathsbasics(highschoollevel).

·7.7萬字

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數據庫

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