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在這本書里讀者將會跟隨作者一同對Oracle數據庫的相關知識進行梳理，然后共同提煉出必須最先掌握的那部分知識，無論你是數據庫開發(fā)、管理、優(yōu)化、設計人員，還是從事Java、C的開發(fā)人員。接下來作者再將這部分知識中最實用的內容進一步提煉，濃縮出精華的部分，分享給大家。這是二八現(xiàn)象的一次經典應用。這部分知識就是Oracle的物理體系結構、邏輯體系結構、表、索引以及表連接五大部分。通過閱讀這些章節(jié)，讀者將會在很短時間內以一種有史以來最輕松的方式，完成對Oracle數據庫的整體認識，不僅能在工作中解決常規(guī)問題，還能具備一定的設計和調優(yōu)能力。相信通過這些章節(jié)的學習，會給讀者的Oracle學習帶來極大的收獲。

·17.8萬字

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SQL Server 2012 數據庫教程（第3版）

本書介紹SQLServer2012數據庫管理系統(tǒng)，包含數據庫基礎、實驗和綜合應用。數據庫基礎包括數據庫的基本概念和SQLServer2012兩部分內容；實驗分為SQLServer2012主要內容的實踐和訓練；綜合應用部分介紹PHP、ASP.NET(C#)和VB6.0平臺開發(fā)應用系統(tǒng)操作SQLServer2012，分別為B/S和C/S方面的典型應用。

·17.2萬字

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大數據處理框架Apache Spark設計與實現(xiàn)

近年來，以ApacheSpark為代表的大數據處理框架在學術界和工業(yè)界得到了廣泛的使用。本書以ApacheSpark框架為核心，總結了大數據處理框架的基礎知識、核心理論、典型的Spark應用，以及相關的性能和可靠性問題。本書分9章，主要包含四部分內容。第一部分大數據處理框架的基礎知識（第1～2章）：介紹大數據處理框架的基本概念、系統(tǒng)架構、編程模型、相關的研究工作，并以一個典型的Spark應用為例概述Spark應用的執(zhí)行流程。第二部分Spark大數據處理框架的核心理論（第3～4章）：介紹Spark框架將應用程序轉化為邏輯處理流程，進而轉化為可并行執(zhí)行的物理執(zhí)行計劃的一般過程及方法。第三部分典型的Spark應用（第5章）：介紹迭代型的Spark機器學習應用和圖計算應用。第四部分大數據處理框架性能和可靠性保障機制（第6～9章）：介紹Spark框架的Shuffle機制、數據緩存機制、錯誤容忍機制、內存管理機制等。

·11.9萬字

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云數據管理實戰(zhàn)指南

本書從當下數據中心的主要系統(tǒng)應用場景出發(fā)，介紹如何使用適合云計算和大數據的災備方式來實現(xiàn)數據保護。

·11萬字

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Spring Boot 2.0 Cookbook（Second Edition）

ThisbookisforJavaDeveloperswhohavegoodknowledgeandunderstandingofSpringandJavaapplicationdevelopment.

·6.1萬字

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MySQL運維進階指南

本書以構建高性能MySQL服務器為核心，先介紹MySQL8.0和MariaDB10.5的新特性，然后以實戰(zhàn)為導向，從故障診斷與優(yōu)化、性能調優(yōu)、備份與恢復、MySQL高可用集群搭建與管理、MySQL性能與服務監(jiān)控、SQL自助上線等角度深入講解了如何管理與維護MySQL服務器。書中內容均是基于筆者多年的實踐經驗整理而成，對于有代表性的疑難問題，還給出了實用的情景模擬以及解決方案。51CTO官方推薦MySQL以其輕便、快捷、運營成本低等優(yōu)點成為一款最受企業(yè)歡迎的數據庫產品。本書是賀春旸老師的又一佳作，他將多年實操經驗融入字里行間，讓讀者能更快速理解并掌握知識點，在面對自己工作中實際問題時，如虎添翼、從容應對！

·12.4萬字

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Construct 2 Game Development by Example

Thisbookusespracticalexamplestoteachreaders,andimpartsthekeyskillsandtechniquesofworkinginConstruct2throughbuildingcompletegameprojects.Thisbookisforcompletebeginnerswhohavealwayswantedtolearnhowtomakegamesandhavenevertried.Itistheperfectintroductiontogamedevelopment,design,andproduction.

·2.8萬字

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中國云存儲發(fā)展報告

本書為中國電子學會云計算專家委員會組織編寫的國內第一本權威發(fā)布的云存儲白皮書，反映了云存儲技術發(fā)展及現(xiàn)狀，主要包括：云存儲的興起、云存儲的系統(tǒng)架構、云存儲熱點問題及分析、云存儲的作用和影響、云存儲的運營模式、云存儲在中國等內容。

·5.7萬字

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敏捷數據分析工具箱：深入解析ADW+OAC

本書從數據倉庫的方法論入手，為讀者系統(tǒng)而又全面地介紹敏捷數據分析的相關工具：ADW、OAC，內容涵蓋OracleADW的技術特征、數據加載及應用開發(fā)等部分；在OAC方面，深入地介紹了OAC的技術與強大的功能，同時也加入了諸多的高級主題。另外，本書的第4部分介紹了其他相關知識。本書內容在保證深度的基礎上兼顧了技術的廣度，并結合了大量實戰(zhàn)性操作和案例，使讀者可以在較短的時間內全面了解敏捷數據分析的相關知識。希望本書可以拋磚引玉，讓更多的人關注ADW和增強分析技術。

·8.2萬字

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Learning Functional Programming in Go

ThisbookisforGolangdeveloperscomfortablewithOOPandinterestedinlearninghowtoapplythefunctionalparadigmtocreaterobustandtestableapps.PriorprogrammingexperiencewithGowouldbehelpful,butnotmandatory.

·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(yè)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(fā)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(yè)開發(fā)人員閱讀。

·17.3萬字

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Expert Python Programming（Third Edition）

Pythonisadynamicprogramminglanguagethat'susedinawiderangeofdomainsthankstoitssimpleyetpowerfulnature.AlthoughwritingPythoncodeiseasy,makingitreadable,reusable,andeasytomaintainischallenging.Completewithbestpractices,usefultools,andstandardsimplementedbyprofessionalPythondevelopers,thethirdeditionofExpertPythonProgrammingwillhelpyouovercomethischallenge.ThebookwillstartbytakingyouthroughthenewfeaturesinPython3.7.You'llthenlearntheadvancedcomponentsofPythonsyntax,inadditiontounderstandinghowtoapplyconceptsofvariousprogrammingparadigms,includingobject-orientedprogramming,functionalprogramming,andevent-drivenprogramming.Thisbookwillalsoguideyouthroughlearningthebestnamingpractices,writingyourowndistributablePythonpackages,andgettinguptospeedwithautomatedwaysofdeployingyoursoftwareonremoteservers.You’lldiscoverhowtocreateusefulPythonextensionswithC,C++,Cython,andCFFI.Furthermore,studyingaboutcodemanagementtools,writingcleardocumentation,andexploringtest-drivendevelopmentwillhelpyouwritecleancode.Bytheendofthebook,youwillhavebecomeanexpertinwritingefficientandmaintainablePythoncode.

·16.4萬字

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工業(yè)大數據分析算法實戰(zhàn)

《工業(yè)大數據分析算法實踐》以工業(yè)大數據的特點和需求為牽引，闡述了工業(yè)大數據分析的算法與實現(xiàn)機制，使具有工科背景讀者建立起數據思維，靈活利用數據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)大數據分析工程思維和軟件棧，工業(yè)數據的數據探索，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)數據分析工程等內容。《工業(yè)大數據分析算法實踐》分10章，可劃分為四個部分。第一部分（第1章）是數據分析概覽，目的是建立起數據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，側重在通用數據分析算法，包括數據預處理、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，覆蓋了生產質量分析（PQM）、生產效率優(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章討論了數據分析的軟件工程。《工業(yè)大數據分析算法實踐》適合工業(yè)大數據分析從業(yè)者、工業(yè)企業(yè)研發(fā)技術人員、工業(yè)互聯(lián)網企業(yè)數據分析師閱讀，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

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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

全書共有13章，系統(tǒng)地論述了大數據的基本概念、大數據處理架構Hadoop、分布式文件系統(tǒng)HDFS、分布式數據庫HBase、NoSQL數據庫、云數據庫、分布式并行編程模型MapReduce、流計算、圖計算、數據可視化以及大數據在互聯(lián)網、生物醫(yī)學和物流等各個領域的應用。在Hadoop、HDFS、HBase和MapReduce等重要章節(jié)，安排了入門級的實踐操作，讓讀者更好地學習和掌握大數據關鍵技術。

·18.7萬字

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AI Crash Course

UnlockthepowerofartificialintelligencewithtopUdemyAIinstructorHadelindePonteves.KeyFeatures*RollupyoursleevesandstartprogrammingAImodels*Nomath,datascience,ormachinelearningbackgroundrequired*Packedwithhands-onexamples,illustrations,andclearstep-by-stepinstructions*5hands-onworkingprojectsputideasintoactionandshowstep-by-stephowtobuildintelligentsoftwareBookDescriptionAIischangingtheworld–andwiththisbook,anyonecanstartbuildingintelligentsoftware!Throughhisbest-sellingvideocourses,HadelindePonteveshastaughthundredsofthousandsofpeopletowriteAIsoftware.Now,forthefirsttime,hishands-on,energeticapproachisavailableasabook.Takingagraduatedapproachthatstartswiththebasicsbeforeeasingreadersintomorecomplicatedformulasandnotation,HadelinhelpsyouunderstandwhatyoureallyneedtobuildAIsystemswithreinforcementlearninganddeeplearning.Fivefullworkingprojectsputtheideasintoaction,showingstep-by-stephowtobuildintelligentsoftwareusingthebestandeasiesttoolsforAIprogramming:*GoogleColab*Python*TensorFlow*Keras*PyTorchAICrashCourseteacheseveryonetobuildanAItoworkintheirapplications.Onceyou’vereadthisbook,you’reonlylimitedbyyourimagination.Whatyouwilllearn*Masterthekeyskillsofdeeplearning,reinforcementlearning,anddeepreinforcementlearning*UnderstandQ-learninganddeepQ-learning*Learnfromfriendly,plainEnglishexplanationsandpracticalactivities*Buildfunprojects,includingavirtual-self-drivingcar*UseAItosolvereal-worldbusinessproblemsandwinclassicvideogames*Buildanintelligent,virtualrobotwarehouseworkerWhothisbookisforIfyouwanttoaddAItoyourskillset,thisbookisforyou.Itdoesn’trequiredatascienceormachinelearningknowledge.Justmathsbasics(highschoollevel).

·7.7萬字

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數據自助服務實踐指南：數據開放與洞察提效

本書主要介紹數據洞察及其四個階段，第1部分為自助服務數據發(fā)現(xiàn)，包括元數據目錄服務、搜索服務、特征存儲服務、數據遷移服務、點擊流跟蹤服務。第二部分為自助服務數據準備包括數據湖管理服務、數據整理服務、數據權限治理服務。第三部分為自助服務數據構建，包括、數據虛擬化服務、模型訓練服務、持續(xù)集成服務、A/B測試服務。第四部分為自助服務數據實施，包括查詢優(yōu)化服務、管道編排服務、模型部署服務、質量監(jiān)控服務、成本管理服務。通過學習本書，數據工程師、數據科學家和團隊經理將學習如何構建一個自助數據科學平臺，幫助你的組織中的任何人從數據中提取見解。

·12.7萬字

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數據庫技術與應用：SQL Server 2008

本書內容包括安裝SQLServer2008、數據庫的基本概念、創(chuàng)建和維護數據庫、創(chuàng)建和維護數據表、創(chuàng)建和維護約束、創(chuàng)建數據庫關系圖、插入、修改和刪除表中數據、使用T-SQL查詢表中數據、使用T-SQL進行程序設計、創(chuàng)建和執(zhí)行存儲過程、創(chuàng)建和測試觸發(fā)器、創(chuàng)建視圖、索引和事務、SQLServer2008的安全性管理、數據庫的備份和恢復、數據的導入導出和設計輸出報表。

·10.7萬字

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一個64位操作系統(tǒng)的設計與實現(xiàn)

本書講述了一個64位多核操作系統(tǒng)的自制過程。此操作系統(tǒng)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(yōu)化。為了凸顯64位多核操作系統(tǒng)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(xié)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(lián)系實際的目的。全書共分為16章。第1~2章講述了操作系統(tǒng)的基礎概念和開發(fā)操作系統(tǒng)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(tǒng)模型；第6~16章將在物理平臺下對操作系統(tǒng)模型做進一步升級、優(yōu)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(yè)余愛好者。

·28.8萬字

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21天學通SQL Server

本書總分為5篇，共21章。第一篇主要講解數據庫的基礎，包括數據庫的概念及安裝。第二篇講解數據庫管理的常用知識，包括數據庫的管理、表的管理、確保數據的完整性及用戶權限的設置等內容。第三篇主要講解SQL的編程，包括T-SQL語言、存儲過程及觸發(fā)器。第四篇講解與商業(yè)智能有關的內容，包括集成服務、報表服務和分析服務。最后一篇是綜合案例篇，分別使用.NET和Java語言實現(xiàn)了與SQLServer2008的連接，并完成了圖書管理系統(tǒng)和在線訂餐系統(tǒng)。