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大數(shù)據(jù)定義智能運(yùn)維
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大數(shù)據(jù)定義智能運(yùn)維

無(wú)數(shù)據(jù)，不AI。而沒(méi)有統(tǒng)一完整的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)資源平臺(tái)管理，AIOps也無(wú)從談起。基礎(chǔ)運(yùn)維數(shù)據(jù)資源平臺(tái)是AIOps的數(shù)據(jù)基石，也是未來(lái)支撐企業(yè)數(shù)據(jù)戰(zhàn)略的兩大數(shù)據(jù)平臺(tái)之一。構(gòu)建數(shù)據(jù)平臺(tái)需要數(shù)據(jù)治理工作的保駕護(hù)航。然而在運(yùn)維數(shù)據(jù)治理領(lǐng)域開(kāi)展數(shù)據(jù)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(jīng)驗(yàn)。本書(shū)在分析運(yùn)維數(shù)據(jù)治理與傳統(tǒng)數(shù)據(jù)治理的差異化特點(diǎn)基礎(chǔ)上，對(duì)于數(shù)據(jù)治理的DAMA理論體系在運(yùn)維數(shù)據(jù)管理領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)了在廣義元數(shù)據(jù)管理、廣義數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)、廣義數(shù)據(jù)模型等理論突破，創(chuàng)造性的提出運(yùn)維數(shù)據(jù)模型建設(shè)，為運(yùn)維數(shù)據(jù)治理構(gòu)建了體系化理論并提供了具有方法論支撐的完整藍(lán)圖。同時(shí)，就運(yùn)維數(shù)據(jù)平臺(tái)建設(shè)本書(shū)也分享了基于數(shù)據(jù)模型實(shí)體庫(kù)的概要設(shè)計(jì)，以數(shù)據(jù)湖為基礎(chǔ)，包含運(yùn)維數(shù)據(jù)中臺(tái)建設(shè)的架構(gòu)規(guī)劃。本書(shū)還在工業(yè)運(yùn)維領(lǐng)域略作延展，分析工業(yè)運(yùn)維數(shù)據(jù)模型的差異化特點(diǎn)，就包括數(shù)字孿生、時(shí)空數(shù)據(jù)等關(guān)鍵工業(yè)技術(shù)為核心的物理融合技術(shù)做了介紹，提出了開(kāi)展智能工業(yè)運(yùn)維的必要內(nèi)容。

湯濱 ·數(shù)據(jù)庫(kù) ·7.8萬(wàn)字

大數(shù)據(jù)處理框架Apache Spark設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)
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大數(shù)據(jù)處理框架Apache Spark設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)

近年來(lái)，以ApacheSpark為代表的大數(shù)據(jù)處理框架在學(xué)術(shù)界和工業(yè)界得到了廣泛的使用。本書(shū)以ApacheSpark框架為核心，總結(jié)了大數(shù)據(jù)處理框架的基礎(chǔ)知識(shí)、核心理論、典型的Spark應(yīng)用，以及相關(guān)的性能和可靠性問(wèn)題。本書(shū)分9章，主要包含四部分內(nèi)容。第一部分大數(shù)據(jù)處理框架的基礎(chǔ)知識(shí)（第1～2章）：介紹大數(shù)據(jù)處理框架的基本概念、系統(tǒng)架構(gòu)、編程模型、相關(guān)的研究工作，并以一個(gè)典型的Spark應(yīng)用為例概述Spark應(yīng)用的執(zhí)行流程。第二部分Spark大數(shù)據(jù)處理框架的核心理論（第3～4章）：介紹Spark框架將應(yīng)用程序轉(zhuǎn)化為邏輯處理流程，進(jìn)而轉(zhuǎn)化為可并行執(zhí)行的物理執(zhí)行計(jì)劃的一般過(guò)程及方法。第三部分典型的Spark應(yīng)用（第5章）：介紹迭代型的Spark機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用和圖計(jì)算應(yīng)用。第四部分大數(shù)據(jù)處理框架性能和可靠性保障機(jī)制（第6～9章）：介紹Spark框架的Shuffle機(jī)制、數(shù)據(jù)緩存機(jī)制、錯(cuò)誤容忍機(jī)制、內(nèi)存管理機(jī)制等。

許利杰等 ·數(shù)據(jù)庫(kù) ·11.9萬(wàn)字

大數(shù)據(jù)技術(shù)原理與應(yīng)用：概念、存儲(chǔ)、處理、分析與應(yīng)用
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大數(shù)據(jù)技術(shù)原理與應(yīng)用：概念、存儲(chǔ)、處理、分析與應(yīng)用

全書(shū)共有13章，系統(tǒng)地論述了大數(shù)據(jù)的基本概念、大數(shù)據(jù)處理架構(gòu)Hadoop、分布式文件系統(tǒng)HDFS、分布式數(shù)據(jù)庫(kù)HBase、NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)、云數(shù)據(jù)庫(kù)、分布式并行編程模型MapReduce、流計(jì)算、圖計(jì)算、數(shù)據(jù)可視化以及大數(shù)據(jù)在互聯(lián)網(wǎng)、生物醫(yī)學(xué)和物流等各個(gè)領(lǐng)域的應(yīng)用。在Hadoop、HDFS、HBase和MapReduce等重要章節(jié)，安排了入門級(jí)的實(shí)踐操作，讓讀者更好地學(xué)習(xí)和掌握大數(shù)據(jù)關(guān)鍵技術(shù)。

林子雨 ·數(shù)據(jù)庫(kù) ·18.7萬(wàn)字

Python金融大數(shù)據(jù)分析（第2版）
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Python金融大數(shù)據(jù)分析（第2版）

《Python金融大數(shù)據(jù)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(xué)中的應(yīng)用，其內(nèi)容涵蓋了Python用于金融行業(yè)的原因、Python的基礎(chǔ)架構(gòu)和工具，以及Python在計(jì)量金融學(xué)中的一些具體入門實(shí)例；第2部分介紹了Python的基礎(chǔ)知識(shí)以及Python中非常有名的庫(kù)NumPy和pandas工具集，還介紹了面向?qū)ο缶幊蹋坏?部分介紹金融數(shù)據(jù)科學(xué)的相關(guān)基本技術(shù)和方法，包括數(shù)據(jù)可視化、輸入/輸出操作和數(shù)學(xué)中與金融相關(guān)的知識(shí)等；第4部分介紹Python在算法交易上的應(yīng)用，重點(diǎn)介紹常見(jiàn)算法，包括機(jī)器學(xué)習(xí)、深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等人工智能相關(guān)算法；第5部分講解基于蒙特卡洛模擬開(kāi)發(fā)期權(quán)及衍生品定價(jià)的應(yīng)用，其內(nèi)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(shí)。《Python金融大數(shù)據(jù)分析第2版》本書(shū)適合對(duì)使用Python進(jìn)行大數(shù)據(jù)分析、處理感興趣的金融行業(yè)開(kāi)發(fā)人員閱讀。

(德)伊夫·希爾皮斯科 ·數(shù)據(jù)庫(kù) ·17.3萬(wàn)字

The Natural Language Processing Workshop
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The Natural Language Processing Workshop

DoyouwanttolearnhowtocommunicatewithcomputersystemsusingNaturalLanguageProcessing(NLP)techniques,ormakeamachineunderstandhumansentiments?DoyouwanttobuildapplicationslikeSiri,Alexa,orchatbots,evenifyou’veneverdoneitbefore?WithTheNaturalLanguageProcessingWorkshop,youcanexpecttomakeconsistentprogressasabeginner,andgetuptospeedinaninteractiveway,withthehelpofhands-onactivitiesandfunexercises.ThebookstartswithanintroductiontoNLP.You’llstudydifferentapproachestoNLPtasks,andperformexercisesinPythontounderstandtheprocessofpreparingdatasetsforNLPmodels.Next,you’lluseadvancedNLPalgorithmsandvisualizationtechniquestocollectdatasetsfromopenwebsites,andtosummarizeandgeneraterandomtextfromadocument.Inthefinalchapters,you’lluseNLPtocreateachatbotthatdetectspositiveornegativesentimentintextdocumentssuchasmoviereviews.Bytheendofthisbook,you’llbeequippedwiththeessentialNLPtoolsandtechniquesyouneedtosolvecommonbusinessproblemsthatinvolveprocessingtext.

Rohan Chopra Aniruddha M. Godbole Nipun Sadvilkar Muzaffar Bashir Shah Sohom Ghosh Dwight Gunning ·數(shù)據(jù)庫(kù) ·7.5萬(wàn)字

PySpark大數(shù)據(jù)分析與應(yīng)用
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PySpark大數(shù)據(jù)分析與應(yīng)用

本書(shū)以Python作為開(kāi)發(fā)語(yǔ)言，系統(tǒng)介紹PySpark開(kāi)發(fā)環(huán)境搭建流程及基于PySpark進(jìn)行大數(shù)據(jù)分析的相關(guān)知識(shí)。本書(shū)條理清晰、重點(diǎn)突出，理論敘述循序漸進(jìn)、由淺入深。本書(shū)共7章，第1？5章包括PySpark大數(shù)據(jù)分析概述、PySpark安裝配置、基于PySpark的DataFrame操作、基于PySpark的流式數(shù)據(jù)處理、基于PySpark的機(jī)器學(xué)習(xí)庫(kù)，內(nèi)容介紹注重理論與實(shí)踐相結(jié)合，通過(guò)典型示例強(qiáng)化PySpark在大數(shù)據(jù)分析中的實(shí)際應(yīng)用；第6、7章通過(guò)基于PySpark的網(wǎng)絡(luò)招聘信息的職業(yè)類型劃分和基于PySpark的信用貸款風(fēng)險(xiǎn)分析兩個(gè)完整的案例實(shí)戰(zhàn)，結(jié)合前5章的PySpark編程知識(shí)，實(shí)現(xiàn)完整的大數(shù)據(jù)分析過(guò)程。本書(shū)大部分章包含實(shí)訓(xùn)和課后習(xí)題，讀者通過(guò)練習(xí)和操作實(shí)踐，能夠鞏固所學(xué)的內(nèi)容。本書(shū)可作為高校數(shù)據(jù)科學(xué)或大數(shù)據(jù)相關(guān)專業(yè)的教材，也可作為機(jī)器學(xué)習(xí)愛(ài)好者的自學(xué)用書(shū)。

戴剛 張良均主編 ·數(shù)據(jù)庫(kù) ·10.4萬(wàn)字

大數(shù)據(jù)Hadoop 3.X分布式處理實(shí)戰(zhàn)
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大數(shù)據(jù)Hadoop 3.X分布式處理實(shí)戰(zhàn)

本書(shū)共14章，前4章主要講解和演示大數(shù)據(jù)與Hadoop概述、Hadoop偽分布式安裝、HDFS分布式文件系統(tǒng)、MapReduce分布式計(jì)算框架。第5到11章講解了Hadoop生態(tài)的常用組件，包括NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)HBase、分布式數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)Hive、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換工具Sqoop、內(nèi)存計(jì)算框架Spark。最后3章講解了3個(gè)企業(yè)級(jí)的大型大數(shù)據(jù)綜合實(shí)戰(zhàn)項(xiàng)目。

吳章勇 楊強(qiáng)編著 ·數(shù)據(jù)庫(kù) ·12.4萬(wàn)字

計(jì)算機(jī)應(yīng)用基礎(chǔ)教程上機(jī)指導(dǎo)與習(xí)題集（微課版）
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計(jì)算機(jī)應(yīng)用基礎(chǔ)教程上機(jī)指導(dǎo)與習(xí)題集（微課版）

本書(shū)是與梁娟主編的《計(jì)算機(jī)應(yīng)用基礎(chǔ)（微課版）》配套使用的上機(jī)實(shí)踐指導(dǎo)教材，主要內(nèi)容包括Windows7、MSOfficeWord2010字處理軟件、MSOfficeExcel2010電子表格處理軟件、MSOfficePoerPoint2010演示文稿軟件、因特網(wǎng)應(yīng)用、常用工具軟件實(shí)驗(yàn)。每個(gè)實(shí)驗(yàn)都精心設(shè)計(jì)，訓(xùn)練學(xué)生的實(shí)踐能力。

梁娟 ·數(shù)據(jù)庫(kù) ·10.9萬(wàn)字

Python：Advanced Predictive Analytics
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Python：Advanced Predictive Analytics

Thisbookisdesignedforbusinessanalysts,BIanalysts,datascientists,orjuniorleveldataanalystswhoarereadytomoveonfromaconceptualunderstandingofadvancedanalyticsandbecomeanexpertindesigningandbuildingadvancedanalyticssolutionsusingPython.IfyouarefamiliarwithcodinginPython(orsomeotherprogramming/statistical/scriptinglanguage)buthaveneverusedorreadaboutpredictiveanalyticsalgorithms,thisbookwillalsohelpyou.

Ashish Kumar Joseph Babcock ·數(shù)據(jù)庫(kù) ·14.9萬(wàn)字

阿里云數(shù)字新基建系列：云數(shù)據(jù)庫(kù)架構(gòu)
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阿里云數(shù)字新基建系列：云數(shù)據(jù)庫(kù)架構(gòu)

“阿里云數(shù)字新基建系列”包括5本書(shū)，涉及Kubernetes、混合云架構(gòu)、云數(shù)據(jù)庫(kù)、CDN原理與流媒體技術(shù)、云服務(wù)器運(yùn)維（Windows），囊括了領(lǐng)先的云技術(shù)知識(shí)與阿里云技術(shù)團(tuán)隊(duì)獨(dú)到的實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)，是國(guó)內(nèi)IT技術(shù)圖書(shū)又一重磅作品。數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)，被稱為“計(jì)算機(jī)三駕馬車”之一，幾十年來(lái)，持續(xù)支持著全球億萬(wàn)數(shù)字業(yè)務(wù)的運(yùn)行，而云計(jì)算的出現(xiàn)，賦予了數(shù)據(jù)庫(kù)新的能力。云數(shù)據(jù)庫(kù)按引擎能力，可以分為關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)、非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和分布式新型數(shù)據(jù)庫(kù)。本書(shū)從技術(shù)原理入手，講解各種數(shù)據(jù)庫(kù)的特點(diǎn)，分析不同場(chǎng)景的架構(gòu)選型和數(shù)據(jù)庫(kù)優(yōu)化，繼而展開(kāi)到云數(shù)據(jù)庫(kù)的遷移、云數(shù)據(jù)庫(kù)的運(yùn)維工作，期望能幫助讀者了解和掌握云數(shù)據(jù)庫(kù)相關(guān)知識(shí)與技能。

朱明等 ·數(shù)據(jù)庫(kù) ·11.6萬(wàn)字

達(dá)夢(mèng)數(shù)據(jù)庫(kù)開(kāi)發(fā)實(shí)戰(zhàn)
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達(dá)夢(mèng)數(shù)據(jù)庫(kù)開(kāi)發(fā)實(shí)戰(zhàn)

達(dá)夢(mèng)數(shù)據(jù)庫(kù)是一款非常優(yōu)秀的國(guó)產(chǎn)數(shù)據(jù)庫(kù)。本書(shū)從實(shí)用角度，通過(guò)對(duì)達(dá)夢(mèng)數(shù)據(jù)庫(kù)的體系結(jié)構(gòu)、運(yùn)行機(jī)制的講解，以及與其他數(shù)據(jù)庫(kù)相似功能的對(duì)比，幫助讀者掌握達(dá)夢(mèng)數(shù)據(jù)庫(kù)的基本操作。本書(shū)第1章講解達(dá)夢(mèng)數(shù)據(jù)庫(kù)的安裝部署；第2章講述達(dá)夢(mèng)數(shù)據(jù)庫(kù)的體系結(jié)構(gòu)，并與Oracle的體系結(jié)構(gòu)進(jìn)行對(duì)比；第3章講解數(shù)據(jù)庫(kù)中最重要的兩部分redo和undo；第4章介紹用戶管理，重點(diǎn)講述用戶創(chuàng)建和權(quán)限；第5章講解表和索引，并對(duì)普通表和堆表的應(yīng)用場(chǎng)景進(jìn)行分析；第6～8章介紹達(dá)夢(mèng)數(shù)據(jù)庫(kù)的SQL語(yǔ)言、視圖和物化視圖的使用，以及JSON數(shù)據(jù)的操作和正則表達(dá)式的應(yīng)用；第9章講解DMSQL程序設(shè)計(jì)的基本知識(shí)；第10章講解達(dá)夢(mèng)數(shù)據(jù)庫(kù)的備份和恢復(fù)操作。本書(shū)可用作達(dá)夢(mèng)數(shù)據(jù)庫(kù)的入門教程，也可供數(shù)據(jù)庫(kù)管理員和程序開(kāi)發(fā)人員參考。

付強(qiáng)編著 ·數(shù)據(jù)庫(kù) ·10.7萬(wàn)字

商業(yè)銀行數(shù)據(jù)庫(kù)管理實(shí)踐
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商業(yè)銀行數(shù)據(jù)庫(kù)管理實(shí)踐

《商業(yè)銀行數(shù)據(jù)庫(kù)管理實(shí)踐》共12章，第1～3章講解在金融科技大潮下，商業(yè)銀行數(shù)據(jù)庫(kù)架構(gòu)轉(zhuǎn)型的新思路，隨后闡述集中式到分布式數(shù)據(jù)庫(kù)實(shí)踐，以及從小型機(jī)遷移到x86平臺(tái)的實(shí)踐；第4～6章講述商業(yè)銀行Db2、MySQL、GoldenDB等數(shù)據(jù)庫(kù)新系統(tǒng)上線以及數(shù)據(jù)庫(kù)版本升級(jí)等重要內(nèi)容；第7～9章講述Db2、MySQL、GoldenDB等數(shù)據(jù)庫(kù)故障診斷理論及實(shí)戰(zhàn)案例；第10、11章分別講述Db2和MySQL數(shù)據(jù)庫(kù)的性能優(yōu)化；第12章主要講述筆者對(duì)商業(yè)銀行數(shù)據(jù)庫(kù)管理方面的思考。《商業(yè)銀行數(shù)據(jù)庫(kù)管理實(shí)踐》主要面向企業(yè)（尤其是商業(yè)銀行）的數(shù)據(jù)庫(kù)架構(gòu)師、數(shù)據(jù)庫(kù)管理員、應(yīng)用開(kāi)發(fā)人員和數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)決策人員，也適合大學(xué)生學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)庫(kù)使用。

王飛鵬 王寧等編著 ·數(shù)據(jù)庫(kù) ·28.7萬(wàn)字

iOS and OS X Network Programming Cookbook
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iOS and OS X Network Programming Cookbook

Thisbookfollowsarecipebasedapproachthatwillheavilyfocusonthecodeandhowtointegratethesampleswiththereader’sprojects.Eachrecipeconsistsofoneormoremethodsthatyoucanputdirectlyintoyourappanduse.ThisbookisidealfordevelopersthatwanttocreatenetworkapplicationsfortheAppleOSXoriOSplatforms.AllexamplesarewritteninObjectiveCusingXCodeastheIDE.KnowledgeofObjectiveCandXCodeisessential.

Jon Hoffman ·數(shù)據(jù)庫(kù) ·7.6萬(wàn)字

類別不平衡學(xué)習(xí)：理論與算法
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類別不平衡學(xué)習(xí)：理論與算法

類別不平衡學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)與數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域的重要分支之一，其在很多應(yīng)用領(lǐng)域中均發(fā)揮著重要作用。本書(shū)首先系統(tǒng)地介紹了與類別不平衡學(xué)習(xí)相關(guān)的一些基礎(chǔ)概念及理論(第1、2章)，進(jìn)而在上述理論的基礎(chǔ)上，討論了一些主流的類別不平衡學(xué)習(xí)技術(shù)及對(duì)應(yīng)算法，具體包括樣本采樣技術(shù)(第3章)、代價(jià)敏感學(xué)習(xí)技術(shù)(第4章)、決策輸出補(bǔ)償技術(shù)(第5章)、集成學(xué)習(xí)技術(shù)(第6章)、主動(dòng)學(xué)習(xí)技術(shù)(第7章)及一類分類技術(shù)(第8章)等。此外，也探討了樣本不平衡分布的危害預(yù)評(píng)估技術(shù)(第9章)。最后，對(duì)該領(lǐng)域未來(lái)的發(fā)展方向及應(yīng)用前景做出了評(píng)述與展望(第10章)。本書(shū)可作為高等院校與研究院所計(jì)算機(jī)、自動(dòng)化及相關(guān)專業(yè)研究生的課外閱讀書(shū)籍，也可供對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)及數(shù)據(jù)挖掘感興趣的研究人員和工程技術(shù)人員閱讀參考。

于化龍 ·數(shù)據(jù)庫(kù) ·11萬(wàn)字

數(shù)據(jù)挖掘：你必須知道的32個(gè)經(jīng)典案例（第2版）
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數(shù)據(jù)挖掘：你必須知道的32個(gè)經(jīng)典案例（第2版）

本書(shū)全面介紹了經(jīng)典數(shù)據(jù)分析、模式識(shí)別、機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)挖掘、商務(wù)智能等多個(gè)領(lǐng)域的數(shù)據(jù)分析算法，將大數(shù)據(jù)時(shí)代的數(shù)據(jù)分析熱點(diǎn)技術(shù)一網(wǎng)打盡。本書(shū)為每個(gè)數(shù)據(jù)分析算法都搭配了一個(gè)經(jīng)典案例，并按照由易到難的原則構(gòu)建知識(shí)框架，充分照顧了不同水平讀者的閱讀習(xí)慣。通

任昱衡 姜斌 李倩興 米曉飛 ·數(shù)據(jù)庫(kù) ·13.4萬(wàn)字

中國(guó)云存儲(chǔ)發(fā)展報(bào)告
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中國(guó)云存儲(chǔ)發(fā)展報(bào)告

本書(shū)為中國(guó)電子學(xué)會(huì)云計(jì)算專家委員會(huì)組織編寫(xiě)的國(guó)內(nèi)第一本權(quán)威發(fā)布的云存儲(chǔ)白皮書(shū)，反映了云存儲(chǔ)技術(shù)發(fā)展及現(xiàn)狀，主要包括：云存儲(chǔ)的興起、云存儲(chǔ)的系統(tǒng)架構(gòu)、云存儲(chǔ)熱點(diǎn)問(wèn)題及分析、云存儲(chǔ)的作用和影響、云存儲(chǔ)的運(yùn)營(yíng)模式、云存儲(chǔ)在中國(guó)等內(nèi)容。

劉鵬主編 ·數(shù)據(jù)庫(kù) ·5.7萬(wàn)字

信息融合中估計(jì)算法的性能評(píng)估
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信息融合中估計(jì)算法的性能評(píng)估

估計(jì)算法作為數(shù)據(jù)融合技術(shù)的重要組成部分，其性能評(píng)估對(duì)于圖像融合、目標(biāo)識(shí)別、目標(biāo)跟蹤等具有重要的理論和現(xiàn)實(shí)意義。本書(shū)圍繞估計(jì)算法性能評(píng)估的理論與算法進(jìn)行了深入研究，從不同角度對(duì)估計(jì)算法進(jìn)行評(píng)估，闡述幾種綜合、全面、具有互補(bǔ)性的度量方法，以更好地豐富和完善估計(jì)技術(shù)的性能評(píng)估理論。

毛艷慧 ·數(shù)據(jù)庫(kù) ·5.4萬(wàn)字

MySQL數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)階實(shí)戰(zhàn)
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MySQL數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)階實(shí)戰(zhàn)

本書(shū)是作者基于多年的教學(xué)與實(shí)踐進(jìn)行的總結(jié)，重點(diǎn)介紹了MySQL數(shù)據(jù)庫(kù)的核心原理與體系架構(gòu)，涉及開(kāi)發(fā)、運(yùn)維、管理與架構(gòu)等知識(shí)。全書(shū)共12章，包括MySQL數(shù)據(jù)庫(kù)基礎(chǔ)、詳解InnoDB存儲(chǔ)引擎、MySQL用戶管理與訪問(wèn)控制、管理MySQL的數(shù)據(jù)庫(kù)對(duì)象、MySQL應(yīng)用程序開(kāi)發(fā)、MySQL的事務(wù)與鎖、MySQL備份與恢復(fù)、MySQL的主從復(fù)制與主主復(fù)制、MySQL的高可用架構(gòu)、MySQL性能優(yōu)化與運(yùn)維管理、MySQL數(shù)據(jù)庫(kù)的監(jiān)控和使用MySQL數(shù)據(jù)庫(kù)的中間件。讀者根據(jù)本書(shū)中的實(shí)戰(zhàn)步驟進(jìn)行操作，可以在實(shí)際項(xiàng)目的生產(chǎn)環(huán)境中快速應(yīng)用并實(shí)施MySQL。本書(shū)基于MySQL8.0版本編寫(xiě)，為讀者提供了完整的實(shí)例代碼（獲取方式見(jiàn)封底）。本書(shū)適合對(duì)MySQL數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)感興趣的平臺(tái)架構(gòu)師、運(yùn)維管理人員和項(xiàng)目開(kāi)發(fā)人員閱讀。讀者無(wú)論是否接觸過(guò)數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)，只要具備基礎(chǔ)的Linux和SQL知識(shí)，都能夠通過(guò)本書(shū)快速掌握MySQL并提升實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn)。

趙渝強(qiáng)編著 ·數(shù)據(jù)庫(kù) ·6.7萬(wàn)字

算法競(jìng)賽入門經(jīng)典：習(xí)題與解答
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算法競(jìng)賽入門經(jīng)典：習(xí)題與解答

《算法競(jìng)賽入門經(jīng)典——習(xí)題與解答》是在《算法競(jìng)賽入門經(jīng)典（第2版）》的基礎(chǔ)上，延伸出來(lái)的一本習(xí)題與解答圖書(shū)，它把C++語(yǔ)言、算法和解題有機(jī)地結(jié)合在一起，淡化理論，注重學(xué)習(xí)方法和實(shí)踐技巧，是一本算法競(jìng)賽的入門和提高教材。《算法競(jìng)賽入門經(jīng)典——習(xí)題與解答》分為5章。第1章是各種編程訓(xùn)練技巧以及C++11語(yǔ)法特性的簡(jiǎn)單介紹。第2章精選了一部分《算法競(jìng)賽入門經(jīng)典（第2版）》的習(xí)題進(jìn)行分析、解答。第3章是ACM/ICPC比賽真題分類選解，挑選了近些年ACM/ICPC比賽中較有價(jià)值的題目進(jìn)行分析并解答。第4～5章是比賽真題選譯，整理并翻譯了近幾年來(lái)各大區(qū)域比賽中筆者認(rèn)為值得學(xué)習(xí)訓(xùn)練的比賽真題。如果你對(duì)算法感興趣，如果你是一名程序員或即將成為一名程序員，如果你想大幅提升自己的算法思維能力，如果你有志于參加ACM/ICPC、NOIP、NOI等競(jìng)賽，那就來(lái)吧！《算法競(jìng)賽入門經(jīng)典——習(xí)題與解答》將為你推開(kāi)一扇算法世界的大門！法競(jìng)賽入門經(jīng)典（第2版）》的習(xí)題進(jìn)行分析、解答。第3章是ACM/ICPC比賽真題分類選解，挑選了近些年ACM/ICPC比賽中較有價(jià)值的題目進(jìn)行分析并解答。第4～5章是比賽真題選譯，整理并翻譯了近幾年來(lái)各大區(qū)域比賽中筆者認(rèn)為值得學(xué)習(xí)訓(xùn)練的比賽真題。如果你對(duì)算法感興趣，如果你是一名程序員或即將成為一名程序員，如果你想大幅提升自己的算法思維能力，如果你有志于參加ACM/ICPC、NOIP、NOI等競(jìng)賽，那就來(lái)吧！本書(shū)將為你推開(kāi)一扇算法世界的大門！

陳鋒 ·數(shù)據(jù)庫(kù) ·14.5萬(wàn)字

Learning Functional Programming in Go
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Learning Functional Programming in Go

ThisbookisforGolangdeveloperscomfortablewithOOPandinterestedinlearninghowtoapplythefunctionalparadigmtocreaterobustandtestableapps.PriorprogrammingexperiencewithGowouldbehelpful,butnotmandatory.

Lex Sheehan ·數(shù)據(jù)庫(kù) ·11.1萬(wàn)字

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