可以模拟打pg的游戏

本書全面而系統(tǒng)地介紹了SQL語言的使用，并深入淺出地介紹了數(shù)據(jù)庫基本原理。主要內容包括：SQL基礎、SQL的查詢與修改、實體-聯(lián)系模型、關系模型、關系數(shù)據(jù)庫設計理論、SQL的高級功能、關系數(shù)據(jù)庫的實現(xiàn)技術及數(shù)據(jù)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(yǎng)。

·11.7萬字

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數(shù)據(jù)分析師養(yǎng)成寶典

在數(shù)據(jù)為主導的今天，對于一種已經(jīng)成型的模型，“怎么用”通常不是問題，用個軟件或者編幾行程序就能得到結果了，問題一般都出在模型“什么時候用”和“用完了，然后呢”。《數(shù)據(jù)分析師養(yǎng)成寶典》就集中討論后面兩件事情。《數(shù)據(jù)分析師養(yǎng)成寶典》共27章，分為業(yè)務理解篇（第1~4章）、指標設計篇（第5~7章）、數(shù)據(jù)建模篇（第8~16章）、價值展現(xiàn)篇（第17~19章）和實戰(zhàn)進階篇（第20~27章）。業(yè)務理解篇的目的是讓讀者建立正確的思維觀，理解數(shù)據(jù)，熟悉業(yè)務；指標設計篇學習把數(shù)據(jù)轉換為專家數(shù)據(jù)的一些技巧；數(shù)據(jù)建模篇以R語言為計算平臺實施數(shù)據(jù)分析全過程；價值展現(xiàn)篇主要討論如何撰寫有價值的數(shù)據(jù)分析報告；實戰(zhàn)進階篇通過對8個經(jīng)典案例的分析，使讀者能夠把學到的思維方法、實施工具應用到解決實際問題中，把數(shù)據(jù)變成價值。本書可供數(shù)據(jù)科學相關技術人員閱讀，也可作為高等院校數(shù)據(jù)科學相關專業(yè)的教材或培訓教材，以及數(shù)據(jù)分析愛好者的參考讀物。

·14.1萬字

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SQL Server從入門到精通（第5版）

《SQLServer從入門到精通（第5版）》從初學者角度出發(fā)，通過通俗易懂的語言、豐富多彩的實例，詳細介紹了SQLServer開發(fā)所必需的各方面技術。全書分為4篇共19章，內容包括數(shù)據(jù)庫基礎、SQLServer數(shù)據(jù)庫環(huán)境搭建、創(chuàng)建與管理數(shù)據(jù)庫、操作數(shù)據(jù)表、SQL基礎、SQL函數(shù)的使用、SQL數(shù)據(jù)查詢基礎、SQL數(shù)據(jù)高級查詢、視圖的使用、存儲過程、觸發(fā)器、游標的使用、索引與數(shù)據(jù)完整性、SQL中的事務、維護SQLServer數(shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)庫的安全機制、VisualC+++SQLServer實現(xiàn)酒店客房管理系統(tǒng)、C#+SQLServer實現(xiàn)企業(yè)人事管理系統(tǒng)和Java+SQLServer實現(xiàn)學生成績管理系統(tǒng)。所有知識都結合具體實例進行介紹，涉及的程序代碼給出了詳細的注釋，讀者可以輕松領會SQLServer2022的精髓，快速提升開發(fā)技能。

·14.1萬字

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Access 2010數(shù)據(jù)庫程序設計

本書是以最新《全國計算機等級考試二級Access數(shù)據(jù)庫程序設計考試大綱》為基本要求，結合“Access數(shù)據(jù)庫程序設計”課程教學經(jīng)驗編寫而成的。在編寫過程中，注重降低理論難度，增強實踐環(huán)節(jié)，采用以案例帶動理論教學的寫作模式，用一個“教學管理”數(shù)據(jù)庫的創(chuàng)建和使用案例貫穿全書，最后通過前面所學的內容介紹了一個“學生信息管理系統(tǒng)”綜合案例的創(chuàng)建過程。本書適合作為高等學校非計算機專業(yè)“數(shù)據(jù)庫技術及應用”課程的教材，也可作為全國計算機等級考試二級（Access數(shù)據(jù)庫程序設計）的培訓教材，對從事數(shù)據(jù)庫應用系統(tǒng)開發(fā)的初學者也具有參考價值。

·12.4萬字

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大數(shù)據(jù)搜索引擎原理分析

本書是暢銷書升級版，向讀者提供了一套完整的大數(shù)據(jù)時代背景下的搜索引擎解決方案，詳盡地介紹了搜索引擎的技術架構、算法體系及取得的成果，并以模塊化的方式進行組織。本書著重介紹了機器學習在搜索引擎中的應用，包括中文分詞、聚類、分類等核心的機器學習算法，并結合示例加以介紹和分析，使讀者可以更好地理解機器學習在搜索引擎中的價值；同時，闡述了大數(shù)據(jù)給搜索引擎帶來的新特性，結合目前大數(shù)據(jù)分析的主流工具，在搜索引擎中構建知識圖譜，以及進行日志反饋學習，可以使得搜索引擎更加智能。本書不僅適合作為互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)從業(yè)者的技術參考書，也適合作為搜索引擎愛好者的參考讀物。

·16.1萬字

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Access數(shù)據(jù)庫創(chuàng)建、使用與管理從新手到高手

《Access數(shù)據(jù)庫創(chuàng)建、使用與管理從新手到高手》詳細介紹了使用Access創(chuàng)建和設計數(shù)據(jù)庫的方法和技巧，以及Access數(shù)據(jù)庫在實際中的應用。《Access數(shù)據(jù)庫創(chuàng)建、使用與管理從新手到高手》各章的先后順序以數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)的創(chuàng)建和設計流程進行組織，有助于讀者梳理Access知識體系，便于讀者學習和理解。《Access數(shù)據(jù)庫創(chuàng)建、使用與管理從新手到高手》包含大量示例，示例文件包括操作前的原始文件和操作后的結果文件，既便于讀者上機練習，又方便讀者在練習后進行效果對比，從而快速掌握Access的操作方法和技巧。

·12.2萬字

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數(shù)據(jù)分析師寶典

隨著移動通信和互聯(lián)網(wǎng)應用的發(fā)展，物聯(lián)網(wǎng)、云計算、大數(shù)據(jù)等新興技術與應用不斷涌現(xiàn)。這是一個用數(shù)據(jù)說話的時代，也是一個依靠數(shù)據(jù)競爭的時代。目前世界500強企業(yè)中，有90%以上都建立了數(shù)據(jù)分析部門。IBM、微軟、Google等知名公司都積極投資數(shù)據(jù)業(yè)務，建立數(shù)據(jù)部門，培養(yǎng)數(shù)據(jù)分析團隊。各國政府和越來越多的企業(yè)意識到數(shù)據(jù)和信息已經(jīng)成為企業(yè)的智力資產(chǎn)和資源，數(shù)據(jù)的分析和處理能力正在成為日益倚重的技術手段。本書拋開深奧的理論條文，采用了大量的圖表與案例，深入淺出，將枯燥生硬的理論知識用詼諧幽默、通俗易懂的語言娓娓道來。本書除對必備的理論知識進行介紹外，還注重實務操作，旨在幫助數(shù)據(jù)分析人員快速掌握數(shù)據(jù)分析的核心知識，實現(xiàn)數(shù)據(jù)分析能力的大幅度提高。

·12.6萬字

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卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的Python實現(xiàn)

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡是深度學習最重要的模型之一。本書是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡領域的入門讀物，假定讀者不具備任何機器學習知識。書中盡可能少地使用數(shù)學知識，從機器學習的概念講起，以卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的最新發(fā)展結束。本書首先簡單介紹了機器學習的基本概念，詳細講解了線性模型、神經(jīng)網(wǎng)絡和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡模型，然后介紹了基于梯度下降法的優(yōu)化方法和梯度反向傳播算法，接著介紹了訓練網(wǎng)絡前的準備工作、神經(jīng)網(wǎng)絡實戰(zhàn)、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的應用及其發(fā)展。針對每個關鍵知識點，書中給出了基于NumPy的代碼實現(xiàn)，以及完整的神經(jīng)網(wǎng)絡和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡代碼實現(xiàn)，方便讀者訓練網(wǎng)絡和查閱代碼。本書既可以作為卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的教材，也可以供對卷積神經(jīng)網(wǎng)絡感興趣的工程技術人員和科研人員參考。

·12.2萬字

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Hadoop構建數(shù)據(jù)倉庫實踐

本書講述在流行的大數(shù)據(jù)分布式存儲和計算平臺Hadoop上設計實現(xiàn)數(shù)據(jù)倉庫，將傳統(tǒng)數(shù)據(jù)倉庫建模與SQL開發(fā)的簡單性與大數(shù)據(jù)技術相結合，快速、高效地建立可擴展的數(shù)據(jù)倉庫及其應用系統(tǒng)。本書內容包括數(shù)據(jù)倉庫、Hadoop及其生態(tài)圈的相關概念，使用Sqoop從關系數(shù)據(jù)庫全量或增量抽取數(shù)據(jù)，使用HIVE進行數(shù)據(jù)轉換和裝載處理，使用Oozie調度作業(yè)周期性執(zhí)行，使用Impala進行快速聯(lián)機數(shù)據(jù)分析，使用Hue將數(shù)據(jù)可視化，以及數(shù)據(jù)倉庫中的漸變維（SCD）、代理鍵、角色扮演維度、層次維度、退化維度、無事實的事實表、遲到的事實、累積的度量等常見問題在Hadoop上的處理等。本書適合數(shù)據(jù)庫管理員、大數(shù)據(jù)技術人員、Hadoop技術人員、數(shù)據(jù)倉庫技術人員，也適合高等院校和培訓機構相關專業(yè)的師生教學參考。

·22.2萬字

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左手MongoDB，右手Redis：從入門到商業(yè)實戰(zhàn)

本書針對MongoDB和Redis這兩個主流的NoSQL數(shù)據(jù)庫編寫，采用“理論實踐”的形式編寫，共計45個實例。

·8.8萬字

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Greenplum：從大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略到實現(xiàn)

本書分為四個部分。第一部分介紹大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略。其中，第1章將分享作者對于ABC（人工智能、大數(shù)據(jù)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(yè)為什么需要大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略以及如何建立大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略。第二部分介紹大數(shù)據(jù)平臺。其中，第3章將以數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)平臺需要考慮的因素，以及為什么Greenplum是理想的大數(shù)據(jù)平臺。第4章為Greenplum數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)加載、數(shù)據(jù)聯(lián)邦和數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)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(shù)），用戶可以使用Python、R、Java等語言實現(xiàn)用戶自定義函數(shù)，還可以通過容器化技術實現(xiàn)自定義函數(shù)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(shù)據(jù)科學家可以使用內建的50多種機器學習算法基于SQL對數(shù)據(jù)進行高級分析，并介紹如何擴展MADlib以實現(xiàn)新算法。第10章和第11章將分別介紹Greenplum如何對文本數(shù)據(jù)和時空數(shù)據(jù)（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(shù)據(jù)遷移。其中，第13章將介紹各種監(jiān)控和管理工具及相關企業(yè)級產(chǎn)品。第14章介紹數(shù)據(jù)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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數(shù)據(jù)治理與數(shù)據(jù)安全

隨著數(shù)字經(jīng)濟時代的到來，數(shù)據(jù)的價值不斷被發(fā)掘。但是，圍繞數(shù)據(jù)價值的挖掘也出現(xiàn)了諸多問題。例如，因為數(shù)據(jù)過于海量以及數(shù)據(jù)產(chǎn)權不明確導致用戶不會用，因數(shù)據(jù)使用和保護不當引起隱私泄露等安全事件，等等。《數(shù)據(jù)治理與數(shù)據(jù)安全》正是圍繞這些問題，以“數(shù)據(jù)治理與數(shù)據(jù)安全”為主題展開論述。首先，《數(shù)據(jù)治理與數(shù)據(jù)安全》對數(shù)據(jù)治理的對象、主題、框架和方式等進行分析，使讀者認識到數(shù)字經(jīng)濟時代數(shù)據(jù)流動的重要性和巨大意義。然后，從國內、國際兩個方面進行闡述，力圖為政府和企業(yè)開展個人信息保護、推進數(shù)據(jù)開放共享及跨境流動戰(zhàn)略出謀劃策。最后，基于我國的實際情況，借鑒國際經(jīng)驗，針對數(shù)據(jù)開放共享中存在的問題提出了具體落地的數(shù)據(jù)治理策略。總之，《數(shù)據(jù)治理與數(shù)據(jù)安全》具有很高的理論意義和應用推廣價值。《數(shù)據(jù)治理與數(shù)據(jù)安全》適合政府機構、科研機構、企事業(yè)單位中從事數(shù)據(jù)治理與安全工作的人員及高等院校相關專業(yè)的師生閱讀。

·14.8萬字

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Python 3爬蟲、數(shù)據(jù)清洗與可視化實戰(zhàn)

本書是一本通過實戰(zhàn)教初學者學習采集數(shù)據(jù)、清洗和組織數(shù)據(jù)進行分析及可視化的Python讀物。書中案例均經(jīng)過實戰(zhàn)檢驗，筆者在實踐過程中深感采集數(shù)據(jù)、清洗和組織數(shù)據(jù)的重要性，作為一名數(shù)據(jù)行業(yè)的“碼農(nóng)”，數(shù)據(jù)就是沃土，沒有數(shù)據(jù)，我們將無田可耕。

·4.1萬字

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Access 2010數(shù)據(jù)庫技術及應用實訓教程

本書基于Access2010數(shù)據(jù)庫程序設計課程的知識點進行編寫，同時，本書的知識點內容與全國計算機等級考試二級（Access數(shù)據(jù)庫程序設計）基本同步。本書主要內容有創(chuàng)建和設計表、創(chuàng)建和設計查詢、創(chuàng)建和設計窗體、創(chuàng)建和設計報表、設計和創(chuàng)建宏、模塊與VBA等。本書凝聚了編寫人員的教學經(jīng)驗和心得，編者系多年參與一線教學的教師，具有豐富的教學和培訓經(jīng)驗。本書適合各類高等院校各專業(yè)使用，也適合作為全國計算機等級考試二級（Access數(shù)據(jù)庫程序設計）的備考用書。

·10萬字

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數(shù)據(jù)之巔：數(shù)據(jù)的本質與未來

大數(shù)據(jù)應用的邊界在哪？數(shù)據(jù)在進入社會生活的時候，也會改造現(xiàn)實。大數(shù)據(jù)時代，經(jīng)濟發(fā)展、社會治理、國家管理、人民生活在被大數(shù)據(jù)重構。大數(shù)據(jù)為我們描繪了一幅美麗壯闊的社會圖卷。國民生產(chǎn)總值不斷增大的數(shù)值讓我們覺得更富裕，AAA級信用評級讓我們覺得投資妥妥無風險，各種復雜模型讓我們覺得這么治理國家萬無一失，價格指數(shù)、股市指數(shù)、基尼系數(shù)……甚至幸福都可以用指數(shù)衡量。大家都在對大數(shù)據(jù)帶來的巨大福利額手相慶。雖然數(shù)據(jù)對于人類發(fā)展十分重要，但它卻是一把雙刃劍，它會不知不覺地降低社會現(xiàn)象的復雜程度，最終將我們帶向錯誤的方向。數(shù)據(jù)被用來加強市場對社會生活的其他領域的控制，同時為數(shù)據(jù)的控制者提供了巨大的權力。信用評級、氣候變化、碳排放、生態(tài)系統(tǒng)價格評估、援助效力評價、國家治理等領域，數(shù)據(jù)被設計用于抹殺現(xiàn)實，它們是控制的工具。大數(shù)據(jù)的使用與濫用，滲透到社會、經(jīng)濟等領域，帶來意想不到的危害。

·12.2萬字

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大數(shù)據(jù)數(shù)學基礎（Python語言描述）

本書全面地講解了在科學領域廣泛運用的微積分、概率論與數(shù)理統(tǒng)計、線性代數(shù)、數(shù)值計算、多元統(tǒng)計分析等數(shù)學基礎知識。全書共6章：第1章介紹了大數(shù)據(jù)與數(shù)學、數(shù)學與Python的關系；第2章介紹了微積分的基礎知識，包括極限、導數(shù)、微分、不定積分與定積分等；第3章介紹了概率論與數(shù)理統(tǒng)計的基礎知識，包括數(shù)據(jù)分布特征、概率與概率分布、參數(shù)估計、假設檢驗等；第4章介紹了線性代數(shù)的基礎知識，包括行列式、矩陣的運算和特征分解、奇異值分解；第5章介紹了數(shù)值計算的基礎知識，包括插值法、函數(shù)逼近與擬合、非線性方程（組）求根；第6章介紹了常用的多元統(tǒng)計分析方法，包括回歸分析、判別分析、聚類分析、主成分分析、因子分析和典型相關分析。本書示例大都結合Python進行求解分析，且每章都有課后習題，可以幫助讀者鞏固所學的內容。

·9萬字

會員

工業(yè)大數(shù)據(jù)分析算法實戰(zhàn)

《工業(yè)大數(shù)據(jù)分析算法實踐》以工業(yè)大數(shù)據(jù)的特點和需求為牽引，闡述了工業(yè)大數(shù)據(jù)分析的算法與實現(xiàn)機制，使具有工科背景讀者建立起數(shù)據(jù)思維，靈活利用數(shù)據(jù)分析算法進行實際問題的建模，并實現(xiàn)分析項目高效迭代與落地。具體主題覆蓋了工業(yè)大數(shù)據(jù)分析工程思維和軟件棧，工業(yè)數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)探索，預處理方法和常用機器學習算法，故障診斷、質量優(yōu)化、流程優(yōu)化的分析算法，專家規(guī)則驅動方法，以及工業(yè)數(shù)據(jù)分析工程等內容。《工業(yè)大數(shù)據(jù)分析算法實踐》分10章，可劃分為四個部分。第一部分（第1章）是數(shù)據(jù)分析概覽，目的是建立起數(shù)據(jù)分析算法的概念框架，并給出學習路線。第2~5章是第二部分，側重在通用數(shù)據(jù)分析算法，包括數(shù)據(jù)預處理、機器學習、時序挖掘算法和最優(yōu)化等其他算法。第三部分包括第6~8章，討論了工業(yè)分析的算法思路，覆蓋了生產(chǎn)質量分析（PQM）、生產(chǎn)效率優(yōu)化（PEM）等典型分析課題的算法組合套路。第四部分側重在分析工程方法，第9章討論了工業(yè)專家知識沉淀方法，第10章討論了數(shù)據(jù)分析的軟件工程。《工業(yè)大數(shù)據(jù)分析算法實踐》適合工業(yè)大數(shù)據(jù)分析從業(yè)者、工業(yè)企業(yè)研發(fā)技術人員、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)數(shù)據(jù)分析師閱讀，也可作為上述人員的培訓教材和相關專業(yè)師生的參考書。

·21.7萬字

會員

CDA數(shù)據(jù)分析實務

本書引入真實的案例，以提供優(yōu)質的數(shù)據(jù)分析服務、撰寫高質量的數(shù)據(jù)分析報告為目標。在闡述數(shù)據(jù)分析時，力求以系統(tǒng)的觀念從所研究主題的整體著眼，綜合不同的分析角度、數(shù)據(jù)處理方式、分析方法和分析工具，以揭示數(shù)據(jù)更本質的特點和更深層次的規(guī)律。書中以實際案例為背景，說明綜合采用統(tǒng)計方法、數(shù)據(jù)挖掘方法進行數(shù)據(jù)分析的主要問題。

·10萬字

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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(shù)、字符串、數(shù)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

會員

代碼的未來

本書是Ruby之父松本行弘的又一力作。作者對云計算、大數(shù)據(jù)時代下的各種編程語言以及相關技術進行了剖析，并對編程語言的未來發(fā)展趨勢做出預測，內容涉及Go、VoltDB、node.js、CoffeeScript、Dart、MongoDB、摩爾定律、編程語言、多核、NoSQL等當今備受關注的話題。本書面向各層次程序設計人員和編程愛好者，也可供相關技術人員參考。

·20萬字

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數(shù)據(jù)庫

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