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本書按照需求規劃、需求實現、需求可視化的流程進行編排，遵循項目開發的實際流程，全面介紹了數據倉庫的搭建過程。在整個數據倉庫的搭建過程中，本書介紹了主要組件的安裝部署過程、需求實現的具體思路、部分問題的解決方案等，并在其中穿插了許多與大數據和數據倉庫相關的理論知識，包括大數據概論、數據倉庫概論、電商業務概述、數據倉庫理論準備、數據倉庫建模等。本書從邏輯上可以分為三部分：第一部分是大數據與數據倉庫概論及項目需求描述，主要介紹了數據倉庫的概念、應用場景和搭建需求；第二部分是項目部署的環境準備，介紹了如何從零開始搭建一個完整的數據倉庫環境；第三部分是需求模塊實現，針對不同需求分模塊進行實現，是本書的重點部分。本書適合具有一定的編程基礎并對大數據感興趣的讀者閱讀。通過閱讀本書，讀者可以快速了解數據倉庫，全面掌握數據倉庫的相關技術。

·7.4萬字

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視覺大數據智能分析算法實戰

本書詳細講解了大數據應用案例（含可運行程序），涉及計算機視覺基礎案例分析、視覺大數據檢索及識別相關的工程應用，包含了音視頻處理、目標檢測、圖像識別等行業應用案例，作者從項目實戰出發，對視覺大數據工程應用的算法設計、程序實現、部署實施進行詳細敘述，可方便讀者進行相關知識點的程序化調試及工程復用。本書以案例為基礎，結構布局緊湊，內容深入淺出，實驗簡捷高效，適合計算機、信號通信和自動化等相關專業的教師、本科生、研究生，以及廣大從事大數據處理的工程研發人員閱讀參考。

·7.4萬字

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數據資源的管理與調度：云環境下數據與資源協同技術

云計算拓寬了用戶可訪問資源的范圍，構建了一種以服務形式彈性、按需獲取各類信息資源的架構，成為當前多種信息應用部署和擴展的堅實基礎環境。云計算強化了面向服務計算的理念，其處理的對象被視為來自用戶的各類數據，滿足用戶需求和實現資源利用效率的提高是云計算系統處理和優化管理各類數據的出發點。受到網絡環境、資源分布情況、服務形態，以及模式等因素的影響，數據的優化管理和高效調度問題面臨諸多挑戰。在總結云計算中數據管理和優化調度成果的基礎上，本文分別從數據的利用效率、各類環境因素的影響和物理節點失效等角度，重點考慮了運營成本最優化的問題，從數據管理和優化調度的角度進行了較深入的探討，給出了基于熱度的數據部署策略、部署節點性能的綜合度量方法和應對節點失效的數據修復機制，并通過仿真和實驗的方式進行了驗證。成果將有利于云計算服務提供商在保證服務質量的前提下，實現運營成本的優化，具有較大的理論和現實意義。

·7.4萬字

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Redis應用實例

本書將從內部組件、外部應用和數據結構3個方面為讀者介紹Redis常見、經典的用法與實例，并且所有實例均附有完整的Python代碼，方便讀者學習和參考。全書分3個部分：第一部分講內部組件，介紹的實例通常用于系統內部，如緩存、鎖、計數器、迭代器、速率限制器等，這些都是很多系統中不可或缺的部分；第二部分講外部應用，介紹的實例都是一些日常常見的、用戶可以直接接觸到的應用，如直播彈幕、社交關系、排行榜、分頁、地理位置等；第三部分講數據結構，介紹的實例是一些使用Redis實現的常見數據結構，如先進先出隊列、棧、優先隊列和矩陣等。本書希望通過展示常見的Redis應用實例來幫助讀者了解使用Redis解決各類問題的方法，并加深讀者對Redis各項命令及數據結構的認識，使讀者真正成為能夠使用Redis解決各類問題的Redis專家。本書適合對Redis有基本了解且想要進一步掌握Redis及鍵值數據庫具體應用的技術人群，是理想的Redis技術進階讀物。

·7.4萬字

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MySQL數據庫項目化教程

本書以實際的學生競賽項目管理系統為案例依托，從MySQL數據庫的相關概念及理論知識出發，介紹系統需求分析、數據庫設計與實施、數據庫管理與優化等內容，最終實現學生競賽項目管理系統的設計、開發、部署和運行。全書以項目為單元，共分為9個項目，28個子任務。項目一為數據庫的設計，項目二為MySQL數據庫，項目三為數據庫的管理，項目四為數據表的管理，項目五為數據查詢，項目六為數據庫編程，項目七為數據庫索引與視圖，項目八為數據庫安全及性能優化，項目九為學生競賽項目管理系統的開發。書中各項目的子任務之間，內容循序漸進，逐層深入，力求將關系數據庫中抽象的問題具體化、圖形化，化復雜為簡單，適合教學。本書可作為應用型本科院校、高職高專院校計算機及相關專業數據庫課程的教材，也可以作為MySQL數據庫初學者及相關開發人員的參考書。

·7.3萬字

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計算機視覺之深度學習：使用TensorFlow和Keras訓練高級神經網絡

本書開門見山，直接幫助你準備好訓練高效深度學習模型的環境，以完成各種計算機視覺任務。書中介紹了常見的深度學習架構，如卷積神經網絡和遞歸神經網絡；講述了如何利用深度學習進行圖像分類、圖像檢索、目標檢測、語義分割等內容。讀完本書，你將能夠開發和訓練自己的深度學習模型，并用它們解決計算機視覺難題。

·7.3萬字

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數據分析實戰：基于EXCEL和SPSS系列工具的實踐

本書分為三大部分，第一部分基礎篇（第1章和第2章）主要介紹數據分析的概念、術語、方法、模型等，為后續的內容展開奠定基礎。第二部分制表篇（第3章到第5章）介紹數據的采集、整理以及常用數據報表的制作。第三部分數據分析篇（第6章到第14章）占據了本書的大部分篇幅，囊括了常用的、有代表性的、實用的功能，包括數據掃描、數據標注、異常值分析、回歸等。

·7.3萬字

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深度學習實踐：計算機視覺

本書主要介紹了深度學習在計算機視覺方面的應用及工程實踐，以Python3為開發語言，并結合當前主流的深度學習框架進行實例展示。主要內容包括：OpenCV入門、深度學習框架介紹、圖像分類、目標檢測與識別、圖像分割、圖像搜索以及圖像生成等，涉及到的深度學習框架包括PyTorch、TensorFlow、Keras、Chainer、MXNet等。通過本書，讀者能夠了解深度學習在計算機視覺各個方向的應用以及最新進展。本書的特點是依托工業環境的實踐經驗，具備較強的實用性和專業性。適合于廣大計算機視覺工程領域的從業者、深度學習愛好者、相關專業的大學生和研究生以及對計算機視覺感興趣的愛好者使用。

·7.3萬字

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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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實戰大數據：分布式大數據分析處理系統開發與應用

實戰大數據——分布式大數據分析處理系統開發與應用，從大數據技術基礎概念出發，介紹了大數據分析的流程和大數據分析處理系統的組成，以及大數據集群的搭建，并在此基礎上講解了多種不同技術構成的離線/實時數據分析系統實戰項目。全書共10章，包括大數據概述、大數據分析的基本流程與工具、分布式大數據分析處理系統概述、構建大數據集群環境、構建基于LayUI的集群管理系統、基于HBase的大數據離線分析系統、基于Hive+Hadoop+Spark的大數據離線分析系統、基于MySQL+Spark的大數據離線分析系統、基于Redis+Kafka+Spark的大數據實時分析系統、基于Flume+Kafka+Flink的大數據實時分析系統。實戰大數據——分布式大數據分析處理系統開發與應用，適合從事大數據系統搭建與運維、大數據分析等崗位的技術人員閱讀，也適合高等院校大數據相關專業的學生使用。

·7.2萬字

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Learning NGUI for Unity

IfyouareaUnity3Ddeveloperwhowantstocreateaneffectiveanduser-friendlyGUIusingNGUIforUnity,thenthisbookisforyou.PriorknowledgeofC#scriptingisexpected;however,noknowledgeofNGUIisrequired.

·7.2萬字

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SQL應用及誤區分析

本書共分為十四章，由易到難，逐步講解SQL語句的應用。其中，第一章介紹了SQL概述，第二章簡單介紹了SCOTT模式，第三章到第六章，分別介紹了SQL最常用的增刪改查知識。第七章到第十二章分別介紹了常用的數據庫對象，包含了視圖、索引、約束、觸發器、存儲過程和函數。第十三章介紹了非常重要的事務知識。第十四章對SQLSERVER數據庫和ORACLE數據庫中存在的一些差異進行了舉例比較。

·7.1萬字

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PostgreSQL高可用實戰

本書以實踐為導向，主要講解在真實環境下如何使用PostgreSQL集群及repmgr、Patroni、BDR多主復制等PostgreSQL主流高可用技術，揭示PostgreSQL可靠性和高可用性的技術特點。同時介紹pg_probackup、pgBackReset、pg_rman、PgBouncer、Odyssey等備份和連接池工具的運用方法。本書秉承技術由實戰中來、到實戰中去的原則，以實戰為主線，將PostgreSQL各種主流的高可用技術貫穿起來，并輔以原理進行講解。本書適合從事數據庫工作的技術管理者、架構師、數據庫管理工程師和技術愛好者閱讀。

·7.1萬字

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Rust High Performance

ThisbookisforRustdeveloperskeentoimprovethespeedoftheircodeorsimplytotaketheirskillstothenextlevel.

·7.1萬字

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一類智能優化算法的改進及應用研究

智能優化算法以其解決實際問題的有效性而快速發展起來，憑借著算法簡單、容易實現、易與其他學科相結合等優點，智能優化算法被越來越多的專家與學者所認可并應用。首先，本書闡述了優化理論的相關內容，然后對智能優化算法進行綜述，并重點介紹了粒子群優化算法與和聲搜索算法。其次，將局部尋優能力較好的變尺度法與粒子群算法結合，提出了基于變尺度的粒子群優化算法，同時將其應用于非線性方程組的求解。然后，將改進后的算法應用于偏微分方程的求解中，將傳統的有限差分法進行改進，并與改進后的粒子群算法進行結合求解偏微分方程，通過數值算例對其進行驗證。再次，將和聲搜索算法與局部搜索能力較好的變尺度法相結合，提出了基于變尺度的和聲搜索算法。通過數值實驗驗證改進后的算法尋優能力較強，魯棒性較好，而且方法容易實現。最后，探討了將微分方程轉化為變分問題的方法，將求解微分方程的權余量方法與標準粒子群算法進行結合，提出了一種新的求解優化問題的方法。同時，在結合傳統的最小二乘近似解法與粒子群算法的基礎上，提出了結合粒子群算法和最小二乘法求解變分優化問題的新方法。給出改進思路、計算流程后，通過仿真實驗發現改進的兩種變分優化算法有較強的適用性。

·7.1萬字

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深入淺出Greenplum分布式數據庫：原理、架構和代碼分析

本書共3篇：第1篇主要介紹分布式數據庫基礎理論，包括經典的CAP理論、一致性算法相關的理論、并發控制相關的理論等；第2篇具體介紹Greenplum數據庫，從分布式事務、分布式計算和分布式存儲3個方面，深入代碼層級，講述分布式理論在工業上的實現；第3篇是總結和展望，介紹云原生數據庫和新技術帶給Greenplum和數據庫管理系統的機遇和挑戰。本書打破以理論介紹和架構介紹為主的思路，深入分析工業化的實現，實踐性強。本書主要面向數據庫領域的科研工作者和學者，也可作為高校計算機類專業的分布式數據庫相關課程的參考資料。

·7.1萬字

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Hadoop大數據開發案例教程與項目實戰（在線實驗+在線自測）

本書是一本Hadoop學習入門參考書，全書共11章，分為基礎篇和提高篇兩部分。基礎篇包括第1~6章，具體包括Hadoop概述、Hadoop基礎環境配置、分布式存儲HDFS、計算系統MapReduce、計算模型Yarn、數據云盤。提高篇包括第7~11章，具體包括協調系統Zookeeper、Hadoop數據庫Hbase、Hadoop數據倉庫Hive、Hadoop數據采集Flume、OTA離線數據分析平臺。全書內容結構合理，知識點全面，講解詳細，重點難點突出。本書適合作為院校計算機及相關專業大數據課程的教材，也可供學習者自學參考。

·7.1萬字

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Web Services Testing with soapUI

WebServicesTestingwithsoapUIstartswithanoverviewofSOAandwebservicestesting,andgetsyourhandsdirtywithasampleprojectwhichmakesuseofopensourcewebserviceengine,ApacheAxis2.Alldemonstrationsandhands-onexercisesarebasedonthissampleproject.Thisbookisapracticalandcomprehensivetutorialforeasyandefficientwebservicestestingtobuildhighqualityservice-orientedsolutions.Thisbookdirectlytargetssoftwarequalityassuranceprofessionals,softwareprojectmanagers,andsoftwaredevelopersinterestedinautomatedormanualtestingwebservicesandSOA.WhetheryouareaseasonedSOAprofessionaloranoviceuser,withthisbookyou'lllearntoeffectivelyusesoapUIintestingservice-orientedsolutionsforfunctionalaswellasnon-functionalwebservices.

·7萬字

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數據庫原理及應用實驗：基于GaussDB的實現方法

本書是《數據庫原理——GaussDB技術及應用》一書配套的輔助教材。全書共分3部分：第一部分為實驗指導，共有13個綜合實驗，每一個實驗都是根據教學目標而設計，詳細講述了每一個實驗的實驗目的、實驗任務及實驗步驟，從而培養學生掌握關系數據庫管理軟件技術與應用的技能；第二部分為習題集，是根據主教材各章節內容編寫的習題及習題答案，內容廣泛，有填空、選擇、簡答、設計及實驗題等多種形式，利求通過對這些習題的訓練，使讀者進一步加深對主教材內容的理解和掌握；第三部分為習題解答，是對習題集的部分內容提供相應的答案。

·6.9萬字

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Practical Data Analysis Using Jupyter Notebook

Dataliteracyistheabilitytoread,analyze,workwith,andargueusingdata.Dataanalysisistheprocessofcleaningandmodelingyourdatatodiscoverusefulinformation.Thisbookcombinesthesetwoconceptsbysharingproventechniquesandhands-onexamplessothatyoucanlearnhowtocommunicateeffectivelyusingdata.AfterintroducingyoutothebasicsofdataanalysisusingJupyterNotebookandPython,thebookwilltakeyouthroughthefundamentalsofdata.Packedwithpracticalexamples,thisguidewillteachyouhowtoclean,wrangle,analyze,andvisualizedatatogainusefulinsights,andyou'lldiscoverhowtoanswerquestionsusingdatawitheasy-to-followsteps.Laterchaptersteachyouaboutstorytellingwithdatausingcharts,suchashistogramsandscatterplots.Asyouadvance,you'llunderstandhowtoworkwithunstructureddatausingnaturallanguageprocessing(NLP)techniquestoperformsentimentanalysis.Alltheknowledgeyougainwillhelpyoudiscoverkeypatternsandtrendsindatausingreal-worldexamples.Inadditiontothis,youwilllearnhowtohandledataofvaryingcomplexitytoperformefficientdataanalysisusingmodernPythonlibraries.Bytheendofthisbook,you'llhavegainedthepracticalskillsyouneedtoanalyzedatawithconfidence.

·6.9萬字

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數據庫

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