今天下午打牌的财神方位在哪

本書為商業銀行構建運維體系和掌握核心運維技術提供了指導。以一家中小型的商業銀行為藍本，講述商業銀行運維涉及的技術以及運維體系的搭建。全書一共9章：第1-3章抓喲講解了商業銀行運維在當下面臨的挑戰，以及傳統銀行的IT基礎架構的前世和今生；第4章詳細介紹了商業銀行運維的各項主要工作和技術；第5-7章介紹了自動化運維和智能化運維，以及全鏈路監控；第8-9章介紹了同城雙活數據中心以及下一代數據中心的架構。

·28.6萬字

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算法訓練營：海量圖解+競賽刷題（進階篇）

本書以海量圖解的形式，詳細講解常用的數據結構與算法，并結合競賽實例引導讀者進行刷題實戰。通過對本書的學習，讀者將掌握22種高級數據結構、7種動態規劃算法、5種動態規劃優化技巧，以及5種網絡流算法，并熟練應用各種算法解決實際問題。本書總計8章。第1章講解實用數據結構，包括并查集、優先隊列；第2章講解區間信息維護與查詢，包括倍增、ST、RMQ、LCA、樹狀數組、線段樹和分塊；第3章講解字符串處理，包括字典樹、AC自動機和后綴數組；第4章講解樹上操作問題，包括點分治、邊分治、樹鏈剖分和動態樹；第5章講解各種平衡二叉樹，包括Treap、伸展樹和SBT；第6章講解數據結構進階，包括KD樹、左偏樹、跳躍表、樹套樹和可持久化數據結構；第7章講解動態規劃及其優化，包括背包問題、線性DP、區間DP、樹形DP、數位DP、狀態壓縮DP、插頭DP和動態規劃優化方法；第8章講解網絡流問題，包括常用網絡流算法、二分圖最大匹配、最大流最小割定理和最小費用最大流。本書對每個算法都進行詳細圖解并搭配競賽實例，重點講解如何分析問題、優化算法，以期讀者在短時間內掌握該算法并進行刷題實戰。

·20.6萬字

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高性能MySQL（第4版）

《高性能MySQL》一直是MySQL領域的經典之作，影響了一代又一代的DBA和技術人員，從第3版出版到第4版出版過去了近十年，MySQL也從5.5版本更新到了8.0版本。第4版中增加了大量對MySQL5.7和8.0版本新特性的介紹，刪除了一些在新版本中已經廢棄或者不再常用的功能，還增加了對云數據庫的介紹，減少了在官方文檔中已有的基礎使用和配置相關的內容。這些年，MySQL經過在大量大規模互聯網場景中的應用驗證，使得本書在繼續關注高性能之外，還用了較多的篇幅來介紹如何實現MySQL的大規模可擴展應用和合規性問題，這是相比第3版最大的不同，也是本書封面上所寫的“經過大規模運維驗證的策略”的體現。本書適合數據庫管理員（DBA）閱讀，也適合系統運維和開發人員參考學習。不管你是數據庫新手還是專家，相信都能從本書中有所收獲。

·21.3萬字

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數據挖掘原理與實踐

本書介紹數據挖掘理論與應用過程。在基礎理論部分，主要內容包括數據挖掘的基本概念、數據挖掘的預處理、聚類分析、分類和回歸算法、關聯規則挖掘、異常檢測；在應用部分，結合通信行業、Web內容挖掘等具體實例討論數據挖掘方法的實際應用。本書附錄中特別介紹了數據挖掘10個經典算法和10個挑戰問題。

·21萬字

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算力芯片：高性能CPU/GPU/NPU微架構分析

本書介紹了超級計算機算力和AI算力的異同，從CPU流水線開始，描述主要的眾核處理器架構和功能部件設計。在GPU和NPU等加速器部分，介紹了GPU為何能從單純的圖形任務處理器變成通用處理器。GPU在設計邏輯、存儲體系、線程管理，以及面向AI的張量處理器方面成為最近幾年全世界科技行業最矚目的明星。本書對華為等廠商推出的NPU芯片設計也做了架構描述，回顧了近20年來主流的CPU、GPU芯片架構的特點，介紹了存儲與互連總線技術，即大模型專用AI超級計算機的中樞核心。

·29.3萬字

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SQL Server 2012寶典

《SQLServer2012寶典》全面介紹SQLServer2012各方面的知識，全書由5部分組成：第1部分為數據庫的基礎篇，介紹了數據庫的類型、概念、對象、SQL語言等；第2部分為SQLServer2012的準備篇，介紹SQLServer2012的功能、特性、各版本的比較、安裝方法、SQLServer2012的服務、客戶端的工具等；第3部分為SQLServer2012的基本操作篇，介紹如何管理與配置SQLServer2012服務器，如何創建數據庫和數據表，以及如何對數據庫里的數據進行操作；第4部分為數據庫管理篇，介紹如何使用T-SQL程序對數據進行復雜的運算，以及如何使用視圖、存儲過程、觸發器、索引、用戶定義數據類型、用戶定義函數、全文索引、游標、事務和鎖等方面的知識；第5部分為SQLServer高級技術篇，介紹SQLServer2012的主要新增功能，如何進行數據庫備份與恢復，如何規劃數據庫，如何保證數據庫的安全、自動化管理，如何使用性能工具優化數據庫、數據的導入/導出、AnalysisServices、ReportingServices、SQLServerIntegrationService、包含數據庫、文件表等技術。

·30.3萬字

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大數據治理與安全：從理論到開源實踐

本書主要從理論和實踐兩個部分對大數據治理與安全技術展開詳盡描述。其中理論篇主要從大數據治理的概念、作用、重要性，以及大數據治理的原則、范圍及評估內容做出了詳細介紹；之后從大數據安全、隱私和審計三個方面，探討了大數據安全所面臨的挑戰，以及解決這些問題的技術與方案、作用與意義。開源實踐篇分別從Apache的四個開源組件Falcon、Atlas、Ranger和Sentry以及Kerberos軟件框架與工具介紹其在大數據治理與安全方面的功能與實踐應用方案。

·20.5萬字

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數據庫基礎教程（SQL Server平臺）

本書是江蘇省精品教材立項建設項目成果，面向應用型教學需求，重點突出基礎性和應用性。按照“理論、實踐、再理論、再實踐”的思想關聯知識，以一個貫穿全書的商品訂購管理數據庫示例為主線，將數據庫基本原理、技術和應用三者有機結合。全書分10章，內容包括數據庫概覽、關系數據模型、關系數據庫語言SQL、數據庫設計、構建數據庫的概念模型、關系規范化理論、應用系統中的SQL及相關技術、數據庫應用開發、數據庫保護和數據庫的新進展。附錄A給出了實驗指導。本書免費提供配套電子課件、習題參考解答和實例源程序。

·21.9萬字

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數據增長模型：數智時代的全棧產品運營思維、算法與技術

本書以在數字化背景下，數據產品從業者的數據技術、數據技能、數據思維、數據方法、數據模型、產品用戶/客戶增長實戰經驗為基調，體系化撰寫了數字化和數據產品的數據經驗知識和案例。隨書附贈豐富的原始數據和源代碼，方便讀者對數據分析案例進行實操練習。本書內容全面，結構完整。首先，講解了數據指標體系搭建和數據埋點案例；然后按照細節講解數據分析流程、數據采集方法、數據挖掘整體方法；緊接著通過實操案例講解了的數據產品工具，如EXCEL、Python、SQL、Anaconda、AB測試等工具，驅動數據增長的實戰模型，如ARIMA、AHP、LTV、AARRR等，以及數據倉庫和大數據平臺的搭建方法；最后講解了數據中臺和數據安全、數據智能應用場景、用戶增長實戰案例。本書適合數字化市場下的數據產品從業者閱讀，主要讀者人群包含數據產品經理、數據運營人員、數據產品技術人員、數據領域創業者和相關專業的學生。

·25.9萬字

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Greenplum：從大數據戰略到實現

本書分為四個部分。第一部分介紹大數據戰略。其中，第1章將分享作者對于ABC（人工智能、大數據和云計算）之間關系的理解以及對人和人工智能的思考。第2章將介紹進取型企業為什么需要大數據戰略以及如何建立大數據戰略。第二部分介紹大數據平臺。其中，第3章將以數據平臺演進歷史和未來趨勢為主題，描述三次整合的背景及影響，介紹選擇大數據平臺需要考慮的因素，以及為什么Greenplum是理想的大數據平臺。第4章為Greenplum數據庫快速入門指南。第5章將介紹Greenplum架構的主要特點和核心引擎。第6章將介紹數據加載、數據聯邦和數據虛擬化。第7章將介紹Greenplum的資源管理以及對混合負載的支持。第三部分介紹機器學習與數據分析。其中，第8章介紹Greenplum的各種過程化編程語言（用戶自定義函數），用戶可以使用Python、R、Java等語言實現用戶自定義函數，還可以通過容器化技術實現自定義函數的安全性和隔離性。第9章將介紹Greenplum內建的機器學習庫MADlib，數據科學家可以使用內建的50多種機器學習算法基于SQL對數據進行高級分析，并介紹如何擴展MADlib以實現新算法。第10章和第11章將分別介紹Greenplum如何對文本數據和時空數據（GIS）進行存儲、計算和分析。第12章將介紹Greenplum豐富的圖計算能力。第四部分介紹運維管理和數據遷移。其中，第13章將介紹各種監控和管理工具及相關企業級產品。第14章介紹數據庫備份、恢復和遷移。第15章和第16章將分別介紹如何從Oracle和Teradata遷移到Greenplum。

·21.5萬字

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Spark大數據商業實戰三部曲：內核解密、商業案例、性能調優（第2版）

本書基于Spark2.4.X版本，以Spark商業案例實戰和Spark在生產環境下幾乎所有類型的性能調優為核心，以Spark內核解密為基石，對企業生產環境下的Spark商業案例與性能調優抽絲剝繭地進行剖析。全書共分4篇，內核解密篇基于Spark源碼，從一個實戰案例入手，循序漸進地全面解析Spark2.4.X版本的新特性及Spark內核源碼；商業案例篇選取Spark開發中最具代表性的經典學習案例，在案例中綜合介紹Spark的大數據技術；性能調優篇覆蓋Spark在生產環境下的所有調優技術；Spark+AI解密篇講解深度學習實踐、Spark+PyTorch案例實戰、Spark+TensorFlow實戰以及Spark上的深度學習內核解密。

·38.1萬字

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數據存儲架構與技術

本書介紹數據存儲架構與技術，涵蓋了存儲盤與存儲介質、存儲陣列、存儲協議、鍵值存儲,文件系統、網絡存儲體系結構、分布式存儲系統、存儲可靠性、存儲安全、數據保護等基礎內容，對存儲維護、存儲解決方案、存儲技術趨勢與發展等主題進行了深入討論，并提供目前新的研究成果作為案例，幫助讀者加深對數據存儲的理解與運用。本書內容豐富，適合計算機及相關專業高年級本科生或研究生閱讀和學習，同時也可供專業技術人員參考。

·23萬字

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零基礎學SQL Server 2008

SQLServer2008數據庫是微軟精心打造的企業級數據庫平臺產品，該產品重新定義了數據庫涉及的領域與規范，融入了商業智能、數據挖掘、自動化等許多企業級特性，滿足了各類規模的企業計算，符合數據庫應用的未來發展方向。

·29.4萬字

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Oracle數據庫管理與維護實戰

隨著“云”時代的到來，大數據和NoSQL技術風生水起，傳統數據庫面臨一系列前所未有的挑戰，一直備受關注的Oracle12c數據庫終于面世。《Oracle數據庫管理與維護實戰》以Oracle12cforWindows7為平臺，不僅介紹了該版本數據庫的新特性，而且將Oracle的版本(8i/9i/10g/11g/12c)變化和功能改進一一對比展現。包括3篇，共17章，由淺入深地介紹了Oracle12c數據庫的管理與維護技巧。全面介紹了Oracle數據庫管理與網絡配置等知識，可作為Oracle技術支持和培訓機構、Oracle學習班或高等院校計算機專業數據課程的參考教材。

·28.1萬字

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大數據采集與處理

本書是一本專門論述大數據采集與處理相關技術及應用的著作，也是一線研發工程師的實戰經驗結晶。本書依次介紹了大數據采集、大數據預處理、大數據存儲與計算、大數據安全等相關內容，并結合大數據應用各行業背景，介紹了電商、煤炭、教育、醫療、電信、交通等行業的大數據采集與處理。最后，本書以某電商網站數據分析為背景，介紹一個完整的數據采集、清洗、處理的離線數據分析案例，以期給讀者展示一個系統的實踐操作過程。與本書所述技術相關的論著較少，所著內容新穎、系統全面、實踐指導性強。

·24.8萬字

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Spark大數據處理與分析

本書是Spark技術入門的基礎類書籍，通過本書的學習實驗可以牢固掌握Spark編程技術的基本概念、原理和編程方法，能夠進行應用程序的實際開發。

·23.1萬字

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大數據技術原理與應用：概念、存儲、處理、分析與應用（第3版）

本書系統介紹了大數據的相關知識，分為大數據基礎篇、大數據存儲與管理篇、大數據處理與分析篇、大數據應用篇。全書共17章，內容包含大數據的基本概念、大數據處理架構Hadoop、分布式文件系統HDFS、分布式數據庫HBase、NoSQL數據庫、云數據庫、MapReduce、數據倉庫Hive、Spark、流計算、Flink、圖計算、數據可視化以及大數據在互聯網、生物醫學領域和其他行業的應用。本書在Hadoop、HDFS、HBase、MapReduce、Hive、Spark和Flink等重要章節安排了入門級的實踐操作，以便讀者更好地學習和掌握大數據關鍵技術。

·24.4萬字

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數據產品經理寶典：大數據時代如何創造卓越產品

“數據”兩個字越來越頻繁地出現在大家的工作中。一方面，“用數據說話”成為每個互聯網從業者必備的“生存技能”；另一方面，一個名為“數據產品經理”的職位成為各大互聯網企業的“熱招職位”。那么，作為數據產品經理，有了數據應該怎樣“用數據說話”？又應該如何讓自己具備獨特的競爭優勢呢？本書內容涵蓋了數據產品經理應該知道和掌握的基礎知識——從每個優秀的數據產品經理都應當關注的“效率”問題出發，分別從商業知識和技術知識兩個角度，針對什么是數據產品、數據產品訴求的產生和類型、數據產品的實現思路與常見技術方案等關鍵問題進行講解。本書既是學習指南，又是速查手冊，適合具備不同工作背景并正在從事數據產品經理工作的人士閱讀，也適合對這一領域感興趣并希望從事數據產品經理工作的人士閱讀。只要你具備求知的熱情，本書將為你提供解決問題的思路、方法和工具。

·22.8萬字

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反饋：化解不確定性的數字認知論

反饋數據規模、頻率、機制在二十一世紀已發生根本變化，這是數字化和智能的本質，也是影響未來商業最重要的變量之一。在技術領域，用戶行為反饋帶來互聯網的相關性，AI算法的誤差、獎勵、強度等反饋機制涌現智能，基于簡單反饋規則的算法，結合海量的反饋數據，正在創造讓人驚奇的表現，并解決復雜問題，無論是搜索、推薦引擎還是大規模預訓練模型。在商業領域，新的商業模式總是基于新的生產力而誕生，特斯拉影子模式、預訓練大模型（GPT）、谷歌自動駕駛（Waymo）、亞馬遜智能化應用、奈飛正在以基于數字化反饋流的算法自學習能力贏得優勢。這本書將為讀者介紹數字時代技術與商業的第一性原理，在更普適的認知、科學、萬物演化的背后，如何提出創造性地假設，如何高效率地反饋，如何建立模擬演化機制，是更為通用的反饋系統常識，為讀者帶來解決問題的全新視角。

·24萬字

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數據庫云平臺理論與實踐

數據庫云平臺是當今乃至今后一段時期信息化領域普遍關注的一個熱點領域。云技術的本質是分布式計算，而數據庫云平臺揭示的正是分布式計算在數據處理領域的本質問題。本書介紹了數據庫的起源與發展，分析了關系型數據庫與NoSQL數據庫的適應場景，介紹了國產自主可控數據庫云平臺發展現狀；針對云計算環境大數據時代對結構化和非結構化數據的管理需要，介紹了關系型數據庫中的事務、數據恢復、SQL、分布式數據庫和NoSQL數據庫的一致性與事務等理論；針對越來越多的大數據業務，介紹了數據庫應用系統的設計、優化和集成技術。結合發展趨勢，重點介紹了當前流行的關系數據庫和NoSQL數據庫的編程技術；針對信息化建設演進式發展，介紹了數據庫重構技術。本書作為計算機、網絡工程、信息管理院校研究生的高端教材，適合具有一定計算機基礎知識的讀者學習，也可作為數據分析師、系統架構師的數據庫、云技術培訓教材，以及各企事業組織實施信息化建設、流程再造、大數據的生態系統構建和信息化基礎知識訓練的參考書。

·31.9萬字

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中小銀行運維架構：解密與實戰