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本書分為數據思維和案例解析兩個部分，對“怎么想”和“怎么做”兩大分析痛點問題進行剖析和解答。基于知先行后的考慮，前3章首先對“怎么想”的問題進行解答，通過明確分析問題、開啟分析思路、打開分析視角，依次回答數據思維3個核心問題：解決什么問題？分析哪些內容？分析到何種程度？結合11個思維練習的案例，引導讀者對業務需求進行思考，明確研究內容和分析方法。

·10.8萬字

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Foxtable數據庫應用開發寶典

Foxtable是一款國產軟件，它與Excel非常類似，不同的是，Foxtable既是辦公軟件，也是二次開發平臺。從應用角度來說，無論是數據錄入、查詢、統計還是報表生成，Foxtable都比Excel更加強大和易用；從開發角度來說，Foxtable又是一個高效的.net平臺開發工具，用戶在開發過程中只需關注商業邏輯，無需糾纏于具體功能的實現。全書共分3篇9章，詳細介紹了Foxtable在日常數據應用、桌面程序開發、B/S及手機端程序開發上所必須掌握的一些基本知識、操作技巧及開發思路，非常適合職場數據管理人員、高等院校信息管理專業師生及程序開發愛好者閱讀。

·29.2萬字

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業務數智化：從數字化到數智化的體系化解決方案

本書不僅是一本業務數智化體系的科普書，還是作者多年在真實業務場景下進行數智化實踐的經驗總結。本書系統總結了一套完整的數智化解決方案——3M數智化體系。全書共包括11章，第1～3章主要對數字化和數智化進行介紹；第4～8章圍繞3M數智化體系展開，詳細說明了業務數智化的適用范圍和準備工作、整體構思、思想、落地方法和落地產品；第9～11章介紹了內容行業、O2O行業、生產制造業的數智化實踐，以案例形式進行實戰演練。本書適合正在實踐數智化項目的領導者，需要了解和實踐數字化/數智化轉型的基層管理者和各類技術人員、產品人員、運營人員，高校的教師、科研人員和學生，以及其他想培養數據思維、數智思維、商業化思維的讀者。

·18.5萬字

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一本書讀懂大數據

本書是深入研究互聯網思維的經典之作，從互聯網思維的定義到互聯網思維應用的具體案例表現。作者深入淺出、條分縷析，全面闡述互聯網思維的內核與精神，逐一點評當前關于互聯網思維的各種觀點。本書從最初級的互聯網思維應用到高端的粉絲經濟，平臺建設，自媒體營銷的方法都有詳細講解介紹。讓讀者了解什么是互聯網思維的同時還能學會把互聯網思維運用到自己的工作學習已經生活中。

·11.1萬字

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Python金融大數據分析（第2版）

《Python金融大數據分析第2版》分為5部分，共21章。第1部分介紹了Python在金融學中的應用，其內容涵蓋了Python用于金融行業的原因、Python的基礎架構和工具，以及Python在計量金融學中的一些具體入門實例；第2部分介紹了Python的基礎知識以及Python中非常有名的庫NumPy和pandas工具集，還介紹了面向對象編程；第3部分介紹金融數據科學的相關基本技術和方法，包括數據可視化、輸入/輸出操作和數學中與金融相關的知識等；第4部分介紹Python在算法交易上的應用，重點介紹常見算法，包括機器學習、深度神經網絡等人工智能相關算法；第5部分講解基于蒙特卡洛模擬開發期權及衍生品定價的應用，其內容涵蓋了估值框架的介紹、金融模型的模擬、衍生品的估值、投資組合的估值等知識。《Python金融大數據分析第2版》本書適合對使用Python進行大數據分析、處理感興趣的金融行業開發人員閱讀。

·17.3萬字

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SQL必知必會（第5版）

SQL是使用最為廣泛的數據庫語言，幾乎所有重要的DBMS都支持SQL。本書是麻省理工學院、伊利諾伊大學等眾多大學的參考教材，由淺入深地講解了SQL的基本概念和語法，涉及數據的排序、過濾和分組，以及表、視圖、聯結、子查詢、游標、存儲過程和觸發器等內容，實例豐富，便于查閱。與其他同類圖書不同，本書沒有過多闡述數據庫基礎理論，而是專門針對一線軟件開發人員，直接從SQLSELECT開始，講述實際工作環境中最常用和最必需的SQL知識，實用性極強。新版對書中的案例進行了全面的更新，并增加了章后挑戰題，便于讀者鞏固所學知識。

·7.4萬字

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PyTorch深度學習實戰

雖然很多深度學習工具都使用Python，但PyTorch庫是真正具備Python風格的。對于任何了解NumPy和scikit-learn等工具的人來說，上手PyTorch輕而易舉。PyTorch在不犧牲高級特性的情況下簡化了深度學習，它非常適合構建快速模型，并且可以平穩地從個人應用擴展到企業級應用。由于像蘋果、Facebook和摩根大通這樣的公司都使用PyTorch，所以當你掌握了PyTorth，就會擁有更多的職業選擇。本書是教你使用PyTorch創建神經網絡和深度學習系統的實用指南。它幫助讀者快速從零開始構建一個真實示例：腫瘤圖像分類器。在此過程中，它涵蓋了整個深度學習管道的關鍵實踐，包括PyTorch張量API、用Python加載數據、監控訓練以及將結果進行可視化展示。本書主要內容：（1）訓練深層神經網絡；（2）實現模塊和損失函數；（3）使用PyTorchHub預先訓練的模型；（4）探索在JupyterNotebooks中編寫示例代碼。

·25.8萬字

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利用Python進行數據分析（原書第2版）

閱讀本書可以獲得關于在Python下操作、處理、清洗、規整數據集的完整說明。本書第2版針對Python3.6進行了更新，并增加了實際案例向你展示如何高效地解決一系列數據分析問題。你將在閱讀過程中學習到最新版本的pandas、NumPy、IPython和Jupyter。

·15萬字

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PostgreSQL修煉之道：從小工到專家（第2版）

本書分為四大部分，分別為準備篇、基礎篇、提高篇和配套開源軟件及架構篇。準備篇為沒有數據庫基礎的讀者準備的，如果讀者已經具備了一定的數據庫基礎，可以跳過其中的一些內容。基礎篇介紹了PostgreSQL數據庫中的一些基礎內容，讀者學習完此篇可以完成基本的PostgreSQL數據庫的日常操作工作。提高篇講解了一些更深的內容，如PostgreSQL的一些技術內幕、特色功能、優化等方面的內容，讀者仔細閱讀此篇以便早日成為PostgreSQL數據庫高手。第三方開源軟件及架構篇講解了與PostgreSQL數據庫配套使用的一些常用的開源軟件及架構設計方面的內容，通過閱讀此篇，可以提高讀者的眼界和數據庫架構設計能力。

·27.8萬字

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實現領域驅動設計

本書分別從戰略和戰術層面詳盡地討論了如何實現DDD，其中包含了大量的最佳實踐、設計準則和對一些問題的折中性討論。全書共分為14章，在DDD戰略部分，本書向我們講解了領域、限界上下文、上下文映射圖和架構等內容，戰術部分包括實體、值對象、領域服務、領域事件、聚合和資源庫等內容。一個虛構的案例研究貫穿全書，這對于實例講解DDD實現來說非常有用。

·32萬字

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數據結構與算法圖解

本書是數據結構與算法的入門指南，不局限于某種特定語言，略過復雜的數學公式，用通俗易懂的方式針對編程初學者介紹數據結構與算法的基本概念，培養讀者編程邏輯。主要內容包括：為什么要了解數據結構與算法，大O表示法及其代碼優化利用，棧、隊列等的合理使用，等等。

·6.3萬字

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量化投資：交易模型開發與數據挖掘

本書是一本利用Python技術，結合人工智能、神經網絡和機器學習、遺傳算法等互聯網技術進行相應行業模型開發的技術圖書。本書第1～4章主要講解了利用Python軟件分析模型開發的入門知識，包括開發工具的使用、測試技術難點等內容；第5～7章主要講解了利用人工智能中的神經網絡技術進行技術研發，利用數據挖掘技術完善行業技術模型的數據加載與分析等內容；第8～9章主要講解了利用大數據進行技術配置和風險控制等內容；第10～11章主要講解了利用機器學習與遺傳算法進行相應模型開發等內容。全書內容專業，案例豐富翔實，是作者多年來利用開發軟件和人工智能結合進行相關領域軟件開發與探索的最佳結晶。本書不僅適合想利用Python進行軟件開發的用戶，也適合有一定經驗但想深入掌握人工智能、機器學習技術進行行業應用的用戶使用，還可以作為機構培訓的優秀教材。

·13.5萬字

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數字IC設計入門（微課視頻版）

本書旨在向廣大有志于投身芯片設計行業的人士及正在從事芯片設計的工程師普及芯片設計知識和工作方法，使其更加了解芯片行業的分工與動向。本書共分9個章節，從多角度透視芯片設計，特別是數字芯片設計的流程、工具、設計方法、仿真方法等環節。憑借作者多年業內經驗，針對IC新人關心的諸多問題，為其提供了提升個人能力，選擇職業方向的具體指導。本書第1章是對IC設計行業的整體概述，并解答了IC新人普遍關心的若干問題。第2章和第3章分別對數字IC的設計方法和仿真驗證方法進行了詳細闡述，力圖介紹實用、規范的設計和仿真方法，避免了Verilog語法書中簡單的語法堆砌及填鴨式的灌輸。第4章是在前兩章的基礎上，通過實例進一步闡述設計方法中的精髓。第5章詳細介紹了作為當今數字芯片主流的SoC芯片架構和設計方法，并對比了非SoC架構的設計，無論對SoC芯片還是非SoC芯片設計都極具參考價值。第6章介紹了3種常用的通信接口協議，同時也可以作為IC設計方法的總結和練習。第7章介紹了數字IC設計必須具備的電路綜合知識和時序約束知識。第8章對數字IC設計中常用工具及其操作方法進行了介紹，能夠幫助新人快速上手。第9章總結歸納了一些學習數字IC設計的方法及如何進行職業發展方向的規劃等熱點問題。

·29.9萬字

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Redis使用手冊

本書系統化介紹Redis命令及其應用場景，內容深入，圖文并茂，巨細靡遺，是掌握Redis的案頭必備參考書。本書主要分為三大部分，共20章。第一部分“數據結構與應用”介紹Redis最核心的九種數據結構，列舉了操作這些數據結構的眾多命令及其詳細信息，并在其中穿插介紹了多個使用Redis命令構建應用序的示例。通過這些程序示例，讀者可以進一步加深對命令的認識，并學會如何在實際中應用這些命令，從而達到學而致用的目的。第二部分“附加功能”介紹Redis在數據結構的基礎上為用戶提供的額外功能。其中包括數據庫管理、自動過期功能、流水線與事務、Lua腳本、持久化、發布與訂閱、模塊管理等。讀者可以通過閱讀這一部分來學會如何將Redis應用在更多場景中。第三部分“多機功能”介紹Redis的三項多機功能：復制、Sentinel和集群。讀者可以通過閱讀這一部分來獲得擴展Redis讀寫性能的相關知識，并根據自己的情況為Redis系統選擇合適的擴展方式。

·24.2萬字

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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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指標體系與指標平臺：方法與實踐

這是一部講解企業如何利用指標推動數字化轉型和實現數字化經營的著作，詳細講解了指標體系的設計方法、指標平臺的產品設計和技術架構、指標在各行業落地應用的方法。本書由行業領先的數據智能產品提供商數勢科技官方出品，融合了其創始人在百度、平安、京東等頭部企業的技術研發經驗和其團隊服務近百家企業的實戰經驗，得到了來自清華大學、信通院、騰訊、京東、百度等10余位專家的鼎力推薦。具體地，本書主要講解了以下五個方面的內容：（1）從指標驅動的數字化經營新模式開始，介紹指標管理對企業經營的重要意義。（2）指標體系的設計方法論，帶著設計思維模擬指標拆解、設計、落地的全過程。（3）指標管理平臺的產品設計與技術架構，介紹了作者團隊在多年實踐中總結出的“一處定義、全局使用”的指標平臺建設方法。（4）深入零售、金融、制造、消費品、連鎖加盟等行業，從不同行業的特點出發，介紹不同行業的指標體系建設、平臺設計和應用的全景圖，結合行業的最佳實踐，為想要進行數據智能決策的企業提供參考。（5）探索兩大趨勢——數據民主化以及大模型在數據智能、指標管理中的應用，探索時下最先進的技術帶給企業經營的無限價值。

·16.2萬字

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一個64位操作系統的設計與實現

本書講述了一個64位多核操作系統的自制過程。此操作系統自制過程是先從虛擬平臺構筑起一個基礎框架，隨后再將基礎框架移植到物理平臺中進行升級、完善與優化。為了凸顯64位多核操作系統的特點，物理平臺選用搭載著IntelCore-i7處理器的筆記本電腦。與此同時，本書還將Linux內核的源碼精髓、諸多官方白皮書以及多款常用協議濃縮于其中，可使讀者在讀完本書后能夠學以致用，進而達到理論聯系實際的目的。全書共分為16章。第1~2章講述了操作系統的基礎概念和開發操作系統需要掌握的知識；第3~5章在虛擬平臺下快速構建起一個操作系統模型；第6~16章將在物理平臺下對操作系統模型做進一步升級、優化和完善。本書既適合在校學習理論知識的初學者，又適合在職工作的軟件工程師或有一定基礎的業余愛好者。

·28.8萬字

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精益數據分析

本書圍繞精益創業展開討論，融合了精益創業法、客戶開發、商業模式畫布和敏捷持續集成的精華。本書匯聚了100多位創始人、投資人、內部創業者和創新者的成功創業經驗，呈現了30多個極具價值的案例分析，可以為各階段的創業者提供行為準則。

·21.6萬字

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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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金融商業算法建模：基于Python和SAS

這是一本貫穿金融業務經營全流程，以業務為驅動的金融數據挖掘與建模著作，涵蓋分析框架、模型算法、模型評估、模型監控、算法工程化等數據建模環節。本書的4位作者都是在金融領域有多年工作經驗的大數據專家，不僅技術功底深厚、業務經驗豐富，而且對金融行業從業者的需求痛點和圖書市場的供給情況有深入了解。他們通過精心策劃和寫作，讓本書內容獨樹一幟。本書針對決策類、識別類、優化分析類三大主題，獨創九大模板：客戶價值預測、營銷響應預測、細分畫像、交叉銷售、申請反欺詐、違規行為識別、預測、運籌優化、流程挖掘，詳細講解了每個模板的算法原理、評估方法、優化方法和應用案例等，內容上極力做到準確、明晰、直觀與實用。此外，本書還對數據科學項目中比較容易被忽視的內容做了補充，包括模型評估、模型監控、算法工程化，指導讀者構建易讀、高效、健壯的數據科學工程。本書堅持理論與實踐相結合，通過圖形、示例、公式幫助讀者快速掌握算法與優化理論的同時，還打造了一套可輕松適配各種分析場景與需求的工具模板，力圖幫助讀者從理論快速跨越到實踐。

·18.2萬字

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活用數據：驅動業務的數據分析實戰